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堆叠堆叠

当函数或方法调用一个函数或方法调用另一个函数,而该函数轮流调用另一个函数等时,所有这些函数的履行将一直暂停,直到最后一个函数返回其值。

此挂起函数调用链链是堆叠, 因为堆叠( 功能调用) 中的元素互相依赖 。

在处理例外情况和处决线索时,堆叠很重要。

堆肥

堆积仅仅是存储变量的程序所使用的内存。 堆积( 变数) 元素不互相依赖, 随时可以随机访问 。

什么是堆叠?

堆叠是一堆物体, 通常是排列整齐的物体。

调

计算架构中的堆栈是内存区域, 数据以最先出错的方式被添加或删除。 在多行应用程序中, 每串线索将有自己的堆栈 。

什么是堆积物?

堆积成堆的堆积物, 堆积成堆。

调

在计算结构中,堆积是一个动态分配的内存区域,由操作系统或内存管理库自动管理。 堆积上的内存在程序执行期间被分配、 分配和定期调整, 这可能导致一个叫做碎裂的问题。 当内存物体在小空格中被分配时, 碎片就会发生, 这些空格太小, 无法持有额外的内存对象。 净结果为堆积垃圾邮件的百分比 。

两者加在一起

在一个多行应用程序中, 每串线索都有自己的堆叠。 但是, 所有不同的线条都会共享堆积。 因为不同的线条在一个多行应用程序中共享堆积, 这还意味着线条之间必须有一些协调, 以便它们不会试图同时访问和操作堆积中的同一块内存 。

这是更快的--堆叠还是堆叠?为什么?

堆栈比堆叠要快得多。 这是因为堆叠上的内存分配方式。 堆叠上的内存分配和堆叠指针向上移动一样简单 。

对于新到编程的人来说,使用堆叠可能是一个好主意,因为堆叠比较容易。 因为堆叠是小的, 当你确切知道数据需要多少内存, 或者知道数据大小非常小时, 你会想使用它。 当你知道数据需要大量内存的时候, 使用堆叠比较好, 或者你不确定你需要多少内存( 如动态阵列 ) 。

Java记忆模型

调

堆栈是存储本地变量(包括方法参数)的内存区域。当涉及到对象变量时,这些变量只是堆积中实际对象的引用(指针)。每当一个对象被即时化,就会留出一块堆积内存以保持该对象的数据(状态)。由于对象可以包含其他对象,有些数据实际上可以保留这些嵌套对象的引用。

(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 。

调

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) 。

调

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。

a couple of cents: 我认为, 绘制内存图形比较简单, 将会是件好事 :

调

箭头 - 显示生长堆叠和堆肥的位置, 进程堆叠大小有限制, 以 os 定义, 以线状线条参数为线状堆叠大小限制通常创建 api 。 通常以进程最大虚拟内存大小为限制, 例如32 位 2-4 gb 。

如此简单的方式:过程堆积对于过程和内部所有线条来说都是一般的, 用于记忆分配, 常见的情况是像 malloc () 。

堆栈是用于存储常见函数返回指针和变量的快速存储存储存储的快速内存, 被处理为函数调用中的参数, 本地函数变量 。

其他答案只是避免解释静态分配意味着什么。 所以我会解释三种主要分配形式,以及它们通常与下面的堆积、堆叠和数据段的关系。 我还会在 c/c++ 和 python 中展示一些例子,以帮助人们理解。

静态( 静态分配) 变量没有在堆叠上分配。 不要假设- 许多人只是因为“ 静态” 听起来像“ 堆叠 ” 。 它们实际上既不存在于堆叠中, 也不存在于堆叠中。 它们属于所谓的数据段 。

然而,一般而言,最好考虑“范围”和“终生”,而不是“堆积”和“堆积”。

范围指代码中哪些部分可以访问变量。 我们一般认为本地范围(只能通过当前函数访问)与全球范围(任何地方都可以访问)不同,尽管范围可能变得更加复杂。

当一个变量在程序执行期间被分配和交易时, 其使用寿命值是指变量在程序执行期间被分配和交易。 我们通常会想到静态分配( 在整个程序期间会持续不变, 使得它可用于在多个函数调用中存储相同的信息), 而会想到自动分配( 仅在对函数的单次调用中持续不变, 使得它可用于存储仅在您函数期间使用、 一旦完成即可丢弃的信息) 相对于动态

尽管大多数编译者和口译员在使用堆叠、堆堆堆等方面也采取了类似的做法,但只要行为正确,编译者有时会打破这些公约。例如,由于优化,本地变量可能只存在于登记册中,或者完全删除,即使大多数本地变量存在于堆叠中。正如在几个评论中所指出的,你可以自由实施一个甚至不使用堆叠或堆叠的编译者,但有些则可以使用

i 将提供一些简单的附加说明的 c 代码来说明所有这一切。 学习的最佳方式是在调试器下运行一个程序并观看行为。 如果您喜欢阅读 python, 跳到答案的结尾 :

// Statically allocated in the data segment when the program/DLL is first loaded
// Deallocated when the program/DLL exits
// scope - can be accessed from anywhere in the code
int someGlobalVariable;

// Statically allocated in the data segment when the program is first loaded
// Deallocated when the program/DLL exits
// scope - can be accessed from anywhere in this particular code file
static int someStaticVariable;

// "someArgument" is allocated on the stack each time MyFunction is called
// "someArgument" is deallocated when MyFunction returns
// scope - can be accessed only within MyFunction()
void MyFunction(int someArgument) {

    // Statically allocated in the data segment when the program is first loaded
    // Deallocated when the program/DLL exits
    // scope - can be accessed only within MyFunction()
    static int someLocalStaticVariable;

    // Allocated on the stack each time MyFunction is called
    // Deallocated when MyFunction returns
    // scope - can be accessed only within MyFunction()
    int someLocalVariable;

    // A *pointer* is allocated on the stack each time MyFunction is called
    // This pointer is deallocated when MyFunction returns
    // scope - the pointer can be accessed only within MyFunction()
    int* someDynamicVariable;

    // This line causes space for an integer to be allocated in the heap
    // when this line is executed. Note this is not at the beginning of
    // the call to MyFunction(), like the automatic variables
    // scope - only code within MyFunction() can access this space
    // *through this particular variable*.
    // However, if you pass the address somewhere else, that code
    // can access it too
    someDynamicVariable = new int;


    // This line deallocates the space for the integer in the heap.
    // If we did not write it, the memory would be "leaked".
    // Note a fundamental difference between the stack and heap
    // the heap must be managed. The stack is managed for us.
    delete someDynamicVariable;

    // In other cases, instead of deallocating this heap space you
    // might store the address somewhere more permanent to use later.
    // Some languages even take care of deallocation for you... but
    // always it needs to be taken care of at runtime by some mechanism.

    // When the function returns, someArgument, someLocalVariable
    // and the pointer someDynamicVariable are deallocated.
    // The space pointed to by someDynamicVariable was already
    // deallocated prior to returning.
    return;
}

// Note that someGlobalVariable, someStaticVariable and
// someLocalStaticVariable continue to exist, and are not
// deallocated until the program exits.

一个特别令人印象深刻的例子说明为什么区分寿命和范围很重要,那就是变量可以具有局部范围,但固定寿命——例如,在上文的代码样本中“某些局部可变性”。这些变量可以使我们共同但非正式的命名习惯非常混乱。例如,我们说“本地”通常是指“局部范围自动分配变量”,而我们说“全球范围”通常是指“全球范围静态分配变量”。 不幸的是,当我们说“本地”时,我们通常是指“全球范围的静态分配变量”。

C/c+++中的一些语法选择加剧了这一问题,例如许多人认为全球变数不是“静态”的,

int var1; // Has global scope and static allocation
static int var2; // Has file scope and static allocation

int main() {return 0;}

请注意, 在以上声明中加上关键词“ 静态” 会使 var2 无法具有全球范围。 然而, 全球 val1 具有静态分布 。 这不是直观的 。 因此, 我试图在描述范围时永远不要使用“静态” 一词, 而不是说“ 文件” 或“ 文件有限” 的范围。 但是许多人使用“静态” 或“ 静态范围” 来描述一个变量, 只能从一个代码文件中访问 。 在生命周期中, “ 静态” 总是意指从一个代码文件中访问的变量 。

有些人认为这些概念是c/c++/ 具体化的。 它们不是。 例如,下面的python样本说明了所有三种分配类型(在解释语言方面可能存在一些微妙的差异,我不会进入这里)。

from datetime import datetime

class Animal:
    _FavoriteFood = 'Undefined' # _FavoriteFood is statically allocated

    def PetAnimal(self):
        curTime = datetime.time(datetime.now()) # curTime is automatically allocatedion
        print("Thank you for petting me. But it's " + str(curTime) + ", you should feed me. My favorite food is " + self._FavoriteFood)

class Cat(Animal):
    _FavoriteFood = 'tuna' # Note since we override, Cat class has its own statically allocated _FavoriteFood variable, different from Animal's

class Dog(Animal):
    _FavoriteFood = 'steak' # Likewise, the Dog class gets its own static variable. Important to note - this one static variable is shared among all instances of Dog, hence it is not dynamic!


if __name__ == "__main__":
    whiskers = Cat() # Dynamically allocated
    fido = Dog() # Dynamically allocated
    rinTinTin = Dog() # Dynamically allocated

    whiskers.PetAnimal()
    fido.PetAnimal()
    rinTinTin.PetAnimal()

    Dog._FavoriteFood = 'milkbones'
    whiskers.PetAnimal()
    fido.PetAnimal()
    rinTinTin.PetAnimal()

# Output is:
# Thank you for petting me. But it's 13:05:02.255000, you should feed me. My favorite food is tuna
# Thank you for petting me. But it's 13:05:02.255000, you should feed me. My favorite food is steak
# Thank you for petting me. But it's 13:05:02.255000, you should feed me. My favorite food is steak
# Thank you for petting me. But it's 13:05:02.255000, you should feed me. My favorite food is tuna
# Thank you for petting me. But it's 13:05:02.255000, you should feed me. My favorite food is milkbones
# Thank you for petting me. But it's 13:05:02.256000, you should feed me. My favorite food is milkbones

当在加载代码和数据设置后创建进程时, 在数据结束和基于架构的地址空间顶端堆叠后, 启动一个进程, 然后在装入代码和数据设置后启动堆放

当需要更多堆积时, os 将会动态分配, 而堆积块总是几乎毗连

请见 brk ()、 sbrk () 和 ALloca () 系统在 Linux 中调用