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?
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a 堆叠用于静态内存分配和动态内存分配,两者都储存在计算机的顶部。
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堆叠堆叠
堆栈是一个“ lifo”( 最后一个, 第一个出来) 数据结构, 由 cupu 非常密切地管理和优化。 每次函数在显示新的变量时, 它会“ 挂在” 堆栈上。 然后, 每次函数退出, 所有被该函数推到堆栈的变量都被解开( 也就是说, 它们被删除 ) 。 一旦打开堆叠变量, 内存区域就会为其他堆叠变量提供 。
使用堆叠存储变量的优点是, 内存被管理 。 您不需要用手来分配内存, 也无需在不再需要时释放内存 。 更何况, 因为 CDP 组织堆叠内存的效率如此高, 读取和写入到堆叠变量的速度非常快 。
在此可以找到更多 。
堆积物,
计算机的内存区域不自动管理, 也不由 cpu 进行严格管理。 它是一个更自由的内存区域( 且更大) 。 要在堆中分配内存, 您必须使用 bloc () 或 calloc () , 它们是内嵌的 c 函数 。 一旦您在堆中分配内存, 您就有责任使用 free () 来在不再需要内存时处理内存 。
如果您不这样做, 您的程序将会有所谓的内存泄漏。 也就是说, 堆积上的内存仍将被搁置( 并且无法用于其它进程 ) 。 正如我们在调试部分看到的那样, 有一个名为 valgrind 的工具可以帮助您检测内存泄漏 。
与堆叠不同, 堆积的大小没有变量大小限制( 除了您的计算机的明显物理限制之外 ) 。 堆积的内存读和书写要慢一点, 因为需要用指针来访问堆积的内存 。 我们很快会讨论指针问题 。
与堆叠不同的是,在堆积上创建的变量可以被任意函数进入,在您的程序中的任何地方。堆积变量在范围上基本上是全球性的。
在此可以找到更多 。
堆栈上分配的变量直接存储到内存中, 访问此内存的时间非常快, 当程序编译时会处理其分配。 当函数或方法调用另一个函数, 转而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。 堆栈总是保留在 lifo 顺序中, 最近保留的块总是下一个要解开的块 。
堆积上分配的变量的内存在运行时间分配,而访问此内存的时间稍慢一些,但堆积大小仅受虚拟内存大小的限制。 堆积中的元素不互相依赖, 随时可以随机访问。 您可以随时分配块块, 并随时释放它。 这使得跟踪堆积中哪些部分在任何特定时间分配或自由, 变得更加复杂 。
调
如果您确切知道在编译时间之前需要分配多少数据,您可以使用堆叠,而它并不太大。如果您不知道运行时需要多少数据,或者如果您需要分配大量数据,您可以使用堆叠。
在多轨情况下, 每串线索将拥有自己的完全独立的堆叠, 但是它们会共享堆叠 。 堆叠是特定的线条, 堆叠是特定的应用程序 。 堆叠很重要, 在例外处理和丝线处决中需要考虑 。
每一串线索都有堆叠, 而通常应用程序只有一堆(尽管对于不同种类的分配来说, 多堆堆并不罕见) 。
调
运行时, 如果应用程序需要更多堆肥, 它可以从空闲的内存中分配内存, 如果堆叠需要内存, 它可以从空闲的内存中分配内存, 用于应用程序的内存中分配内存 。
即使如此,这里和这里还有更详细的内容。
现在来回答你的问题吧
在多大程度上它们受国家或语言运行时间控制?
当线索创建时, os 分配每个系统级线索的堆叠。 通常, os 被语言运行时间调用来分配应用程序的堆叠 。
在此可以找到更多 。
其范围是什么?
已经在上方给定 。
“如果你确切知道在编译时间之前你需要分配多少数据,你可以使用堆叠。它并不太大。如果你不知道运行时你需要多少数据,或者你需要分配很多数据,你可以使用堆叠。”
在此可以找到更多 。
是什么决定了每个孩子的大小?
当创建线索时,堆栈的大小由 OS 设定。 程序启动时会设置堆积的大小, 但随着需要空间, 堆堆的大小会扩大( 分配器要求操作系统有更多的内存 ) 。
是什么让一个更快?
堆叠分配速度要快得多, 因为实际上它所做的就是移动堆叠指针。 使用内存池, 您可以从堆积分配中获取相似的性能, 但是这伴随着稍微增加的复杂性和它本身的头痛。
此外,堆叠对堆肥不仅是对性能的考量;它也告诉你很多关于物体的预期寿命。
在此可以找到细节 。
其他回答
因为有些答案没有被选中, 我要贡献我的米特。
令人惊讶的是,没有人提到,不仅在外来语言(文稿)或平台(英特环)中,而且在纤维、绿线和一些共程实施中,都能找到多个(即与运行的骨层线数无关的)呼叫堆叠。
纤维、绿线和绿线在很多方面都相似,这导致许多混乱。 纤维和绿线之间的区别在于前者使用合作性多任务,而后者可能以合作性或先发制人(甚至两者兼而有之)为特点。
无论如何,两种纤维、绿线和共程的目的都是同时执行多种功能,但并非在单一星级线内平行执行(为区分而见此问题),以有组织的方式相互之间相互转移控制权。
当使用纤维、绿线或共程时,您通常每个函数都有单独的堆叠。 (在技术上,不只是堆叠,而是整个执行环境是每个函数。 最重要的是, cpu 登记册。 ) 对于每一个线串, 每一个线串都有与同时运行的函数一样多的堆叠, 而线串正在根据程序逻辑执行每个函数。 当函数运行到尾端时, 它的堆叠就会被销毁。 因此, 堆叠的数量和寿命都是个王宫 。
注意我所说的“ 通常每个函数有一个单独的堆叠 ” 。 有堆叠和堆叠的 courutines 。 最显著的堆叠 c++ 执行是 推进. coroutine 和 微软 ppl 的 async/ wait 。 (然而, c++ 的可恢复功能 (a. k. a. a. “ 合成和等待 ” ) , 这些功能被建议到 c++/17 , 可能会使用没有堆叠的 comutines 。 )
C++标准图书馆的纤维建议即将提出。 还有一些第三方图书馆。 绿线在Python 和 Ruby 等语言中非常受欢迎。
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a 堆叠用于静态内存分配和动态内存分配,两者都储存在计算机的顶部。
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堆叠堆叠
堆栈是一个“ lifo”( 最后一个, 第一个出来) 数据结构, 由 cupu 非常密切地管理和优化。 每次函数在显示新的变量时, 它会“ 挂在” 堆栈上。 然后, 每次函数退出, 所有被该函数推到堆栈的变量都被解开( 也就是说, 它们被删除 ) 。 一旦打开堆叠变量, 内存区域就会为其他堆叠变量提供 。
使用堆叠存储变量的优点是, 内存被管理 。 您不需要用手来分配内存, 也无需在不再需要时释放内存 。 更何况, 因为 CDP 组织堆叠内存的效率如此高, 读取和写入到堆叠变量的速度非常快 。
在此可以找到更多 。
堆积物,
计算机的内存区域不自动管理, 也不由 cpu 进行严格管理。 它是一个更自由的内存区域( 且更大) 。 要在堆中分配内存, 您必须使用 bloc () 或 calloc () , 它们是内嵌的 c 函数 。 一旦您在堆中分配内存, 您就有责任使用 free () 来在不再需要内存时处理内存 。
如果您不这样做, 您的程序将会有所谓的内存泄漏。 也就是说, 堆积上的内存仍将被搁置( 并且无法用于其它进程 ) 。 正如我们在调试部分看到的那样, 有一个名为 valgrind 的工具可以帮助您检测内存泄漏 。
与堆叠不同, 堆积的大小没有变量大小限制( 除了您的计算机的明显物理限制之外 ) 。 堆积的内存读和书写要慢一点, 因为需要用指针来访问堆积的内存 。 我们很快会讨论指针问题 。
与堆叠不同的是,在堆积上创建的变量可以被任意函数进入,在您的程序中的任何地方。堆积变量在范围上基本上是全球性的。
在此可以找到更多 。
堆栈上分配的变量直接存储到内存中, 访问此内存的时间非常快, 当程序编译时会处理其分配。 当函数或方法调用另一个函数, 转而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。 堆栈总是保留在 lifo 顺序中, 最近保留的块总是下一个要解开的块 。
堆积上分配的变量的内存在运行时间分配,而访问此内存的时间稍慢一些,但堆积大小仅受虚拟内存大小的限制。 堆积中的元素不互相依赖, 随时可以随机访问。 您可以随时分配块块, 并随时释放它。 这使得跟踪堆积中哪些部分在任何特定时间分配或自由, 变得更加复杂 。
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如果您确切知道在编译时间之前需要分配多少数据,您可以使用堆叠,而它并不太大。如果您不知道运行时需要多少数据,或者如果您需要分配大量数据,您可以使用堆叠。
在多轨情况下, 每串线索将拥有自己的完全独立的堆叠, 但是它们会共享堆叠 。 堆叠是特定的线条, 堆叠是特定的应用程序 。 堆叠很重要, 在例外处理和丝线处决中需要考虑 。
每一串线索都有堆叠, 而通常应用程序只有一堆(尽管对于不同种类的分配来说, 多堆堆并不罕见) 。
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运行时, 如果应用程序需要更多堆肥, 它可以从空闲的内存中分配内存, 如果堆叠需要内存, 它可以从空闲的内存中分配内存, 用于应用程序的内存中分配内存 。
即使如此,这里和这里还有更详细的内容。
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在多大程度上它们受国家或语言运行时间控制?
当线索创建时, os 分配每个系统级线索的堆叠。 通常, os 被语言运行时间调用来分配应用程序的堆叠 。
在此可以找到更多 。
其范围是什么?
已经在上方给定 。
“如果你确切知道在编译时间之前你需要分配多少数据,你可以使用堆叠。它并不太大。如果你不知道运行时你需要多少数据,或者你需要分配很多数据,你可以使用堆叠。”
在此可以找到更多 。
是什么决定了每个孩子的大小?
当创建线索时,堆栈的大小由 OS 设定。 程序启动时会设置堆积的大小, 但随着需要空间, 堆堆的大小会扩大( 分配器要求操作系统有更多的内存 ) 。
是什么让一个更快?
堆叠分配速度要快得多, 因为实际上它所做的就是移动堆叠指针。 使用内存池, 您可以从堆积分配中获取相似的性能, 但是这伴随着稍微增加的复杂性和它本身的头痛。
此外,堆叠对堆肥不仅是对性能的考量;它也告诉你很多关于物体的预期寿命。
在此可以找到细节 。
简言之,他们的意思是命令而不是命令!
堆叠:在堆叠项目中, 东西在彼此的顶端, 这意味着要更快和更有效 才能被处理!
所以总是有一个索引来指向特定项目, 处理速度也会更快, 这些项目之间也有关系!
堆肥:没有订单,处理速度会放慢, 价值会混乱在一起,没有具体的订单或索引... 是有随机的,它们之间没有关系... 所以执行和使用时间可以不同...
i 还创建下面的图像, 以显示它们可能看起来如何 :
调
堆栈是内存的一部分,可以通过若干关键组装语言指令来操作,例如“pop”(从堆叠中移动并返回一个值)和“push”(将一个值推到堆叠中),但也可以调用(调用子例程 - 将地址推到堆叠中)和返回( 从子例程返回 - 将堆叠的地址从堆叠中跳出并跳到堆叠中)。这是堆叠指针登记册下方的内存区域,可以根据需要设置。堆叠也用于 pa 。
堆积是操作系统向一个应用程序提供的内存的一部分, 通常通过像马洛克这样的音响。 在现代套管上, 这个内存是一组只有呼叫程序才能进入的页面 。
堆叠的大小在运行时确定, 一般在程序启动后不会增长。 在 c 程序中, 堆叠需要足够大, 以保持每个函数中所有声明的变量。 堆叠会按需要动态增长, 但 巨头最终会发出呼唤( 它会增加的堆积量通常超过 merloc 要求的值, 这样至少有些未来的中枢不需要返回内核来获取更多的内核内存 。 此行为通常可以自定义 )
因为您在启动程序前已经分配了堆叠, 所以在您使用堆叠之前, 您从不需要在使用堆叠前使用滚动, 所以在实际操作中这是一个小的优势。 实际上, 很难预测什么是快速的,什么是缓慢的, 在拥有虚拟内存子系统的现代操作系统中, 因为这些页面是如何被安装的, 在哪里存储的, 是一个执行细节 。
堆叠堆叠
记忆不会成为支离破碎的本地变量, 只能对堆叠大小(依赖的)变量进行限制, 无法调整大小
堆肥
可在全球范围内访问变量,没有内存大小的限制(相对而言)更慢的存取,没有保证有效使用空间的保障,随着分配内存区块,内存可能会随着时间而变得支离破碎,然后释放后,你必须管理内存(你负责分配和释放变量),变量可以使用地环调整大小()
