堆叠和堆肥是什么?它们实际上位于计算机的内存中在哪里?它们在多大程度上被操作时间或语言控制?它们的范围是什么?它们的大小是什么?它们大小是什么?一个的大小是什么使一个更快?


当前回答

哇! 这么多答案,我觉得其中之一 没有得到正确的答案...

(在真实的计算机记忆中)在哪里?

堆栈是作为分配给您的程序图像的最高内存地址开始的内存,然后从那里降低值。它保留给所谓的函数参数和函数中使用的所有临时变量。

有两层楼:公营和私营。

私人堆积始于程序代码的最后一字节之后的16字节边界( 64比特程序)或8比特边界( 32比特程序),然后从中增加值。它也被称为默认堆积。

如果私人堆肥过大, 它会重叠堆叠区域, 如果堆叠太大, 堆叠也会重叠堆叠区域。 因为堆叠从更高的地址开始, 并一直往下工作到较低的地址, 适当的黑客可以使堆叠变得如此大, 它会超过私人堆肥区域, 并重叠代码区域。 那么, 技巧就是将代码区域重叠到足够大的地方, 从而可以连接到代码中。 这样做有点棘手, 你可能会冒程序崩溃的风险, 但是它很容易, 而且非常容易。

公用堆积在它自己的记忆空间中, 它不在您的程序图像空间之内。 如果记忆资源变得稀缺, 这个记忆将会被吸到硬盘上 。

2) 它们在多大程度上受到国家或语言运行时间的控制?

堆叠由程序员控制, 私人堆积由操作员管理, 公众堆积不为任何人控制, 因为它是一种操作员的服务-- 你提出请求, 要么被批准,要么被拒绝。

2(b) 其范围是什么?

它们都是全球性的,但内容可以是私人的,公共的,也可以是全球性的。

2(c) 由什么因素决定每个小组的大小?

您的编译器运行时间选项决定了堆叠和私有堆放的大小。公共堆放使用大小参数在运行时初始化。

2(d) 是什么使一个速度更快?

程序程序员如何使用它们来决定它们是“快”还是“慢”

ref:

https://norasandler.com/2019/02/18/Write-a-Compiler-10.html

https://learn.microsoft.com/en-us/windows/desktop/api/heapapi/nf-heapapi-getprocessheap

https://learn.microsoft.com/en-us/windows/desktop/api/heapapi/nf-heapapi-heapcreate

其他回答

堆叠 :

堆叠上创建的变量将超出范围,自动交易。 与堆叠上的变量相比, 分配速度要快得多。 使用实际的堆叠数据结构执行。 存储本地数据、 返回地址、 参数通过时使用的方法。 当堆叠过多使用时, 可能会出现堆叠溢出( 大多来自无限或过深的循环, 非常大的配置) 。 堆叠上创建的数据可以在没有指针的情况下使用 。

堆积 :

在 c+++ 中, 堆积上的变量必须手动销毁, 并且绝不会掉出范围 。 数据通过删除、 删除或自由解脱而解脱。 与堆叠上的变量相比, 分配速度较慢。 需要时使用来分配块块数据供程序使用。 当有大量分配和交易位置时, 可能会发生碎裂 。 在 c+++ 或 c 中, 堆积上生成的数据将被指向指针, 并分别与新数据或中位相分配 。

例如:

int foo()
{
  char *pBuffer; //<--nothing allocated yet (excluding the pointer itself, which is allocated here on the stack).
  bool b = true; // Allocated on the stack.
  if(b)
  {
    //Create 500 bytes on the stack
    char buffer[500];

    //Create 500 bytes on the heap
    pBuffer = new char[500];

   }//<-- buffer is deallocated here, pBuffer is not
}//<--- oops there's a memory leak, I should have called delete[] pBuffer;

(我将这一答案从另一个或多或少是本问题的代名词的问题移出。 )

您问题的答案是具体执行问题,可能因汇编者和处理结构而异。然而,这里是简单的解释。

堆叠和堆积都是从基本操作系统分配的内存区域(通常是虚拟内存,根据需要绘制成物理内存)。 在多轨环境中,每条线将有自己的完全独立的堆叠,但他们将共享堆叠。同时存取必须控制在堆积上,不可能在堆叠上。

堆积物,

堆积中含有一个用过的和自由的区块的链接列表。 堆积( 由新的或中转的) 上的新分配通过从一个自由区块中创建一个合适的区块来满足。 这需要更新堆积中的区块清单。 堆积中的区块的元信息也通常储存在堆积中, 保存在每个区块前面的小区域中。 当堆积中的新区块往往从下面的地址分配到更高的地址。 因此, 您可以将堆积视为一个堆积 o 。

堆叠堆叠

堆叠通常与名为堆叠指针的 cupu 上的特殊登记簿密切配合。 最初, 堆叠指针指向堆叠的顶部( 堆叠上的最高地址 ) 。 堆叠有将值推到堆叠上并将其从堆叠中弹出的特殊指令。 每一次推移都存储在堆叠指针当前位置的值, 并减少堆叠指针。 流行会检索堆叠指针指向的值, 然后增加堆叠指针( 不要) 。

能否在堆叠上而不是堆叠上分配函数 ?

否,函数(即本地变量或自动变量)的激活记录在堆栈上分配,不仅用于存储这些变量,还用于跟踪嵌套功能电话。

如何管理堆肥真的取决于运行时间环境。 c 使用中转器, c++ 使用新的, 但很多其他语言都有垃圾收集 。

然而,堆叠是一个更低层次的特征,它与处理器结构紧密相连。 当没有足够的空间时, 堆叠会生长成堆不会太难, 因为可以在处理堆叠的图书馆电话中执行。 然而, 堆叠的堆叠往往不可能增长, 因为堆叠溢出的时间太晚才被发现; 关闭行刑线是唯一可行的选择。

我觉得大部分的答案都是非常复杂和技术性的, 而我没有找到一个可以简单地解释这两个概念背后的理由的答案(即为什么人们首先创造这些概念? )和为什么你应该关心。

堆叠上的数据为临时和自动清理数据

堆积上的数据在手动删除前是永久的

就是这样。

 

 

更确切地说,

堆叠是用来作为 短暂或工作记忆的, 一个我们知道的记忆空间 将经常被完全删除, 不论在我们的节目的一生中, 我们在那里设置的乱七八糟。 这就像你桌上的备忘,

然而,这个堆积物是长期的记忆, 实际重要的文件, 我们将会储存, 咨询, 并依赖它创建后很长一段时间。 因此,它需要有一个完美的形式, 并严格包含重要数据。 为什么它要花费很多, 并且不能用于我们先例备忘录的用法。 将我的所有笔记带进一份学术性文件演示文稿, 写成书法, 是没有价值的, 甚至完全没有用处的。 然而,这个演示文稿是用书法写成书法的。

大多数最上面的答案只是实际计算机实际应用这一概念的技术细节。

因此,要从中取出什么是:

使我们的功能和物体的工作(一般而言)更相关 储存在堆叠上。

重要、永久和基础应用数据(一般而言)更切合需要储存在堆积上。

这就是为什么你需要管理和处理堆积物上的记忆分配, 但不必为堆积物费心。

当然, 需要从您的程序寿命的角度来看待这一点。 实际的人类重要数据显然需要存储在外部文件中 。 ( 由于是堆肥还是堆叠, 当您的程序终止时, 它们都会完全清除 。 )

ps:这些只是一般规则,你总是能找到边缘案例,每种语言都有其自己的执行和由此产生的怪异之处,这是作为概念和大拇指规则的指导。

堆叠基本上是一个容易获取的内存,它只是将项目管理成一个 - 井 - 堆叠。只有事先知道其大小的物品才能进入堆叠。数字、字符串、布林恩就是这种情况。堆叠是无法预设准确大小和结构的物品的内存。由于天体和阵列可以在运行时变形和改变,它们必须进入堆叠。

源源代码:academinide

当调用函数时,当调用该函数的参数加上一些其他间接费用时,会将数据堆放到堆栈中。一些信息(例如返回何处)也存储在那里。当您在函数中声明变量时,该变量也会被分配到堆栈中。

分配堆栈非常简单, 因为您总是在分配的反向顺序中进行排列。 在输入函数时会添加堆叠材料, 当退出时相应的数据会被删除。 这意味着您往往会留在堆栈的狭小区域, 除非您调用许多函数来调用其他函数( 或者创建循环解决方案 ) 。

堆积堆是一个通用名称, 用于您将创建的数据放在哪里 。 如果您不知道您的程序将创建多少飞船, 您可能会使用新的( 或商场或等效的) 操作器来创建每艘飞船 。 此分配将会停留一段时间, 因此我们很可能释放的东西 以不同于我们创建的顺序 。

因此,堆积要复杂得多,因为最终会出现一些未使用的记忆区域,这些区域与块间断 — — 内存会变得支离破碎。 找到您需要的大小的自由记忆是一个困难的问题。 这就是为什么应该避免堆积( 尽管它仍然经常被使用 ) 。

执行堆叠和堆叠通常要到运行时间 / os. 通常游戏和其他功能对于性能至关重要的应用程序会创建自己的内存解决方案,从堆叠中抓取一大块内存,然后在内部将内存分离出来,以避免依赖 os 来进行内存。

只有当你的记忆用法与常规有很大不同时, 也就是在游戏中, 在一个巨大的操作中加载一个水平, 并且可以在另一个巨大的操作中将整个批量扔掉时, 这才是实际的。

内存中的物理位置比你想的要少, 这是因为一种叫做虚拟内存的技术, 它使得您的程序认为您可以进入某个地址, 物理数据在其他地方( 即使是在硬盘上!) 。 您获得的堆叠地址随着调用树越深, 顺序越大。 堆积的地址是无法预测的( 具体化) , 坦率地说并不重要 。