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Chapter 6 Data Types (Array Types (設計議題 (What types are legal for…

- - - - 精準度 : 指小數部分的精準度，通常以bits為計算單位
      - 範圍 : 指數以及小數部分的範圍
- - - - 使用者可以列舉所有可能的值(命名常數)
      - e.g.enum days {mon, tue, wed, thu, fri, sat, sun};
    - - 枚舉常數是否被允許出現在一個以上的型態定義當中
      - 枚舉值是否被強制轉型成整數
      - 若該語言沒有枚舉型態，通常改用整數值模擬 (但無形別檢查)
    - - C++ : 枚舉值可轉int，其他值不可轉成枚舉值、一個枚舉常數只能出現在一個枚舉型態中
      - Ada : 枚舉值、枚舉變數皆無法轉int、允許overloaded literal
      - C# : 枚舉型態不會自動轉int，必須透過強制轉換+(int)
    - - 可讀性、可靠度↑ (C把枚舉當整數變數，所以沒有可靠度的好處)
      - C++比C好一點，它會check枚舉型態的值是否有超出範圍
  - - - 序數類型的有序連續子序列 (e.g. 12..18)
    - - 編譯器必須替每個subrange variable的assignment 產生範圍檢查的程式碼
      - 陣列索引
      - 迴圈變數 : 指定Ada的迴圈變數
    - - 可讀性↑ : 清楚說明範圍值
      - 可靠度↑ : 變數值超出範圍可被檢測出錯誤
- - - - subscript ranges : static
      - 優點 : 有效率(無動態配置)
      - storage allocation : static (before run-time)
    - - subscript ranges : static
      - 優點 : 空間有效利用 (i.e., a large array in two sub-problems can use the same space)
      - storage allocation : 執行到宣告時才配置
    - - subscript ranges : dynamic
      - 優點 : 彈性(陣列大小可以等被用到的時候再決定)
      - storage allocation : 執行到宣告時才配置
    - - subscript ranges : static
      - 與fixed stack-dynamic的差異
        
        雖都是dynamic binding但時間點稍有不同
        
        被存到heap中，而非stack
      - storage binding : dynamic (user program發出request時)
    - - subscript ranges : dynamic
      - 在array的lifetime內可以更改任何數字
      - 優點 : 彈性(在執行期間陣列可以變大或變小)
      - storage allocation : dynamic
    - - C and C++ arrays that include static modifier are static
      - arrays within C and C++ functions without static modifier are fixed stack-dynamic
      - Ada arrays can be stack-dynamic
      - C and C++ also provide fixed heap-dynamic arrays (via malloc/free and new/delete)
      - C# includes array class ArrayList that provides (fixed) heap-dynamic
      - Perl and JavaScript support heap-dynamic arrays
  - - - 一維 : address(list[k]) = address (list[lower_bound]) + ((k-lower_bound) * element_size)
      - 若元素型態、陣列storage皆為static bound，則address (list[lower_bound])及element size皆在compile time 被計算。加與乘則是在run-time
      - 多維
        
        Row major (大多數)
        
        Column major
        
        公式 : Location (a[i,j]) = address of a[row_lb,col_lb] + (((i - row_lb) n) + (j - col_lb)) * element_size