似乎安全的方法是在每个单词上使用“顿音”。所以，如果你有。

std::vector<uint16_t> storage(n);  // where n is the number to be converted

// the following would do the trick
std::transform(word_storage.cbegin(), word_storage.cend()
  , word_storage.begin(), [](const uint16_t input)->uint16_t {
  return htons(input); });

如果您是在一个大端系统上，那么上面的代码将是一个无操作，因此我将查找您的平台使用的任何编译时条件，以确定htons是否是一个无操作。毕竟是O(n)在Mac上，它会是这样的……

#if (__DARWIN_BYTE_ORDER != __DARWIN_BIG_ENDIAN)
std::transform(word_storage.cbegin(), word_storage.cend()
  , word_storage.begin(), [](const uint16_t input)->uint16_t {
  return htons(input); });
#endif

请注意，至少对于Windows, htonl()比它们的内在对应_byteswap_ulong()慢得多。前者是对ws2_32.dll的一个DLL库调用，后者是一条BSWAP汇编指令。因此，如果你正在编写一些依赖于平台的代码，为了提高速度，最好使用intrinsic:

#define htonl(x) _byteswap_ulong(x)

这对于。png图像处理尤其重要，其中所有整数都保存在大端格式中，并说明“One can use htonl()…”{用来降低典型Windows程序的速度，如果你没有准备好}。

有一个叫做BSWAP的汇编指令可以帮你做交换，非常快。 你可以在这里阅读。

Visual Studio，或者更准确地说是Visual c++运行时库，为此提供了平台intrinsic，称为_byteswap_ushort()、_byteswap_ulong()和_byteswap_int64()。其他平台应该也有类似的情况，但我不知道它们会被称为什么。

下面介绍如何读取以IEEE 754 64位格式存储的double，即使您的主机使用不同的系统。

/*
* read a double from a stream in ieee754 format regardless of host
*  encoding.
*  fp - the stream
*  bigendian - set to if big bytes first, clear for little bytes
*              first
*
*/
double freadieee754(FILE *fp, int bigendian)
{
    unsigned char buff[8];
    int i;
    double fnorm = 0.0;
    unsigned char temp;
    int sign;
    int exponent;
    double bitval;
    int maski, mask;
    int expbits = 11;
    int significandbits = 52;
    int shift;
    double answer;

    /* read the data */
    for (i = 0; i < 8; i++)
        buff[i] = fgetc(fp);
    /* just reverse if not big-endian*/
    if (!bigendian)
    {
        for (i = 0; i < 4; i++)
        {
            temp = buff[i];
            buff[i] = buff[8 - i - 1];
            buff[8 - i - 1] = temp;
        }
    }
    sign = buff[0] & 0x80 ? -1 : 1;
    /* exponet in raw format*/
    exponent = ((buff[0] & 0x7F) << 4) | ((buff[1] & 0xF0) >> 4);

    /* read inthe mantissa. Top bit is 0.5, the successive bits half*/
    bitval = 0.5;
    maski = 1;
    mask = 0x08;
    for (i = 0; i < significandbits; i++)
    {
        if (buff[maski] & mask)
            fnorm += bitval;

        bitval /= 2.0;
        mask >>= 1;
        if (mask == 0)
        {
            mask = 0x80;
            maski++;
        }
    }
    /* handle zero specially */
    if (exponent == 0 && fnorm == 0)
        return 0.0;

    shift = exponent - ((1 << (expbits - 1)) - 1); /* exponent = shift + bias */
    /* nans have exp 1024 and non-zero mantissa */
    if (shift == 1024 && fnorm != 0)
        return sqrt(-1.0);
    /*infinity*/
    if (shift == 1024 && fnorm == 0)
    {

#ifdef INFINITY
        return sign == 1 ? INFINITY : -INFINITY;
#endif
        return  (sign * 1.0) / 0.0;
    }
    if (shift > -1023)
    {
        answer = ldexp(fnorm + 1.0, shift);
        return answer * sign;
    }
    else
    {
        /* denormalised numbers */
        if (fnorm == 0.0)
            return 0.0;
        shift = -1022;
        while (fnorm < 1.0)
        {
            fnorm *= 2;
            shift--;
        }
        answer = ldexp(fnorm, shift);
        return answer * sign;
    }
}

对于这套函数的其余部分，包括写和整数例程，请参阅我的github项目

https://github.com/MalcolmMcLean/ieee754

在模板函数中围绕枢轴使用老式的3-step-xor技巧进行字节交换，提供了一个灵活、快速的O(ln2)解决方案，不需要库，这里的风格也拒绝1字节类型:

template<typename T>void swap(T &t){
    for(uint8_t pivot = 0; pivot < sizeof(t)/2; pivot ++){
        *((uint8_t *)&t + pivot) ^= *((uint8_t *)&t+sizeof(t)-1- pivot);
        *((uint8_t *)&t+sizeof(t)-1- pivot) ^= *((uint8_t *)&t + pivot);
        *((uint8_t *)&t + pivot) ^= *((uint8_t *)&t+sizeof(t)-1- pivot);
    }
}

这里有一个基本的函数来交换大小端序。它是基本的，但不需要补充库。

void endianness_swap(uint32_t& val) {
    uint8_t a, b, c;
    a = (val & 0xFF000000) >> 24;
    b = (val & 0x00FF0000) >> 16;
    c = (val & 0x0000FF00) >> 8;
    val=(val & 0x000000FF) << 24;
    val = val + (c << 16) + (b << 8) + (a);
}