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来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2015-01-16 03:23 标签： 罗汉鱼
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婉儿都被混蛋大叔说得满脸通红，什么叫套套很贵嘛！你难道是第一次买这玩意？亏你作为一个男人还说
&&&&　　刚才听桑木兰的话声，她的六位姐姐估计也被她父亲拖累了不少，想想还是给泡泡打电话，别做没把握的事。泡泡一听这事，没心没肺在电话一头大笑，只说了明天带钱来。&&&&　　呃，说得玄之又玄&&&&
这是软禁吗？程一很是烦躁，这该不是招惹到什么不得了的人吧。他们看着就是富贵人家之人。可是程一是救他，又不是害他。应该不会有什么不好的事情发生吧。&&&&
“因为我们一向是卖沈家的农具，要是突然卖了程家的daheijibaganzhongguomeinu会坏了国内中年妇女被美国黑人干av视频我们的口碑的。”店家一副嫌弃的表情。程一很是火大，之前不是都说好得。&&&&
“不用了。”欧阳烁的回答简洁明了。&&&&
“普通朋友？”林青河喃呢着。&&&&
宋婉儿都被混蛋大叔说得满脸通红，什么叫套套很贵嘛！你偷拍国内农村公?美女尿尿视频难道是第一次买这玩意？亏你作为一个男人还另类同性说得出这话来，你简直活得太失败了。&&&&
程一戒备的看着程文武。这程文武明显对那荒山有意图。昨天坑荒山没成功。今天不知道又要搞什么鬼。&&&&
“一一，东西都收拾好了。我们要回去了。”王大婶等人同程一说道。&&&&
色情换装风色情换装骚四一副被惊吓到的样子一脸变得很惊恐，双眼瞪得浑圆，一个人字形闪开躲过了罗敏生抓过来的大手爪，放射出毒辣的目光看着罗敏生。&&&&
“爷！轻一点，轻一点，我们可玩不起这种游戏。”&&&&　　“还哥斯拉的。放心吃吧，不会成了霸王龙的。”丁文的话音刚落，小腿已经被人连踢了两下。&&&&
前几次摸就摸了吧，可这次，人家明显是故意的嘛！用脑袋去撞一下之后，有伸出大手去摸，而且还狠狠的抓了一把，这难道不然风骚四觉得可恨吗？&&&&
友情链接：维基百科，自由的百科全书
在的中，数据类型(Data type)是用來約束数据的解釋。在程式語言中，常見的数据类型包括原始类型（如：、或）、、記錄單元、、、、以及。資料型別描述了的表示法、解釋和結構，並以操作，或是在記憶體中的儲存區，或者其它儲存裝置。
所有在電腦中，基於數位電子學的底層資料，都是以（0 或 1）表示。其中資料的最小的定址單位，稱為（通常是，以八個位元為一組）。指令處理的單位，稱作（至 2007 年止，一般為 32 或 64 位元）大部分對字長的指令解譯，主要以為主，如一個 32 位元的字長，可以表示從 0 至
的無符號整數值，或者表示從
的有符號整數值。由於有了，機器語言和機器大多不需要區分無符號和有符號資料型別。存在著特殊的算術指令，對字長中的位元使用不同的解釋，以此作為。
程式語言提供若干原始数据型別，以作為程式以及專用化的建立基礎。典型的原始資料型別包含各種整數、浮點數以及字串型別。儘管這些建立基礎：、以及所聯繫的資料，可能未包括在基本型別，但仍可將其視為若干原始值的聚集。
這部分可包括以下內容（最終仍取決於程式語言）：
一組變數型別，例子：資料庫表格中的一行
資料庫中的索引欄位
NESTED TABLE
任意的單一複合型別的一維陣列
同一型別變數、且固定大小的收集處
每一個資料型別都有一個數值上的最大和最小值，稱作。了解數值的範圍是很重要的，尤其是當使用較小的型別時，你就只能儲存範圍之內的數值。試圖儲存一個超出其範圍的數值，可能會導致編譯或執行錯誤，或者不正確的計算結果（因為被）。
一個變數的範圍，是基於用以保存數值的位元組數目，而且整數資料型別通常能夠儲存
數值（此處的
是指）。對於其它的資料型別（例如，），其數值範圍更為複雜，且幾乎取決於所使用的儲存方法。還有一些不用完全部的位元，例如，布爾只需一個，且表示一個值（雖然在實踐中，通常會用完剩餘的 7 個位元）。某些程式語言也允許反向決定，程式設計者定義解決問題所需的範圍和精度，然後由編譯器自動選擇合適的整數或浮點數。
下表列出常見的資料型別，及其數值範圍：
0 至 65535
4 字节，32bit
0 至 4,294,967,295
4 字节，32bit
–2,147,483,648 至 2,147,483,647
8 字节，64bit
–9,223,372,036,854,775,808 至 9,223,372,036,854,775,807
浮點數型別
1E-37 至 1E+37 (6 個小數位數)
1E-307 至 1E+308 (15 個小數位數)
，關於类型的數學模型。
，關於在程式語言型別中的選擇差異。
有一個情況將一個或多個位元保留作其它用途，例如：奇偶校驗。
注意，在平台和語言之間，資料型別的大小可能有所變化。表中列出的數值，是目前所使用且最常見的大小。
Luca Cardelli, Peter Wegner. On Understanding Types, Data Abstraction, and Polymorphism,
from Computing Surveys, (December, 1985)
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