它们在哪里? 它们在哪里? (在真实的电脑记忆中)

回答: 两者都在记录和档案调控系统。

分会 :

内存就像一个书桌, HDDs/ SSDs( 永久存储) 像书架一样。 要阅读任何东西, 您必须在桌上打开一本书, 您只能在桌子上打开尽可能多的书。 要拿到一本书, 您必须把它从书架上拉出来, 然后在桌子上打开。 要退回一本书, 您必须关闭桌上的书架, 然后把它归还到书架上 。

堆积和堆积是我们给两种方式的汇编者提供的名称,它们将不同种类的数据储存在同一地点(即记录和档案管理)。

其范围是什么?
是什么决定了每个孩子的大小?
是什么让一个更快?

回答:

1. 堆叠为静态(固定大小)数据

   a 。编译者在编译时读取代码中使用的变量类型。

   (一) 为这些变量分配固定数量的内存。
   二. 此记忆的大小无法增长 。

   b. b. 数据内存是毗连的( 单个区块) , 所以访问是 有时有时 比堆积速度快

   c. 用于以下目的:放置在堆叠堆叠上的一个物体,该物体在超过堆叠大小的运行时会生成内存,导致 堆堆堆堆堆溢溢溢出错误

2. 堆肥用于动态(变化大小)数据

   a 。内存量仅受内存存储器可用空空空间数量的限制
   (一) 使用的数量在运行时可按需要增长或缩减。

   b. b. 数据由于项目在堆积上分配,只要在内存记录和档案记录室中存在空空空间,数据并不总是在毗连部分中,而 有时有时 访问比堆叠慢

   c. 用于以下目的:程序手动将项目与newkeyword 和 Must 手动移动此内存, 当它们使用它完成后 。
   一. 重复分配新内存的代码,在不再需要新内存时,不将新内存分配到内存泄漏。

分会 :

堆叠和堆积堆肥主要不是为了提高速度而引入;它们被引入是为了处理内存溢出。关于堆叠与堆积之间的第一个关注点应该是是否会出现内存溢出。如果一个对象打算将大小扩大为未知数量(如链接列表或其成员可以持有任意数量数据的对象),则将其放置在堆积上。尽可能使用 C++ 标准库(STL) 容器。矢量, 地图图图图地图, 和列表列表因为它们是记忆和速度效率高的,并增加使你的生活更加轻松(你不必担心记忆分配/迁移)。

在运行您的代码后, 如果您发现代码运行速度慢得令人无法接受, 然后返回并重新构思您的代码, 并查看它是否能够更有效地编程。 它可能会发现问题与堆叠或堆积完全无关( 比如使用迭代算法而不是循环算法, 看看 I/ O 对 CPU 的任务, 也许添加多读或多处理 ) 。

我说有时有时速度较慢/ 较快, 因为程序的速度可能与堆叠或堆叠上分配的项目无关 。

它们在多大程度上受到操作系统或语言运行时间的控制?

回答:

• 堆叠大小由汇编者在汇编时确定。

• 在运行期间,堆积大小各有不同。 (堆积在运行时与操作系统一起工作,以分配内存。)

分会 :

以下是更多关于控制和编译时间与运行时间操作的更多信息。

每台电脑都有独特的指令设置结构(ISA),即其硬件指令(例如“MOVE”、“JUMP”、“ADD”等)。

• 操作系统只不过是一个资源管理者(控制如何/何时/和何处使用内存、处理器、装置和信息)。

• 安全操作系统的ISA被称为光机其余命令被命名为扩展机。内核是扩展机器的第一层。 它控制着类似

  • 确定要使用处理器(调度器)的任务,
  • 分配给任务(调度员)的内存多少或硬件登记册多少,以及
  • 执行任务的顺序(交通控制器)。

• 当我们说“编译者”时,我们通常是指编译者、组装者和链接者在一起

  • 编译者将源代码转换为组装语言,并将其传给装配者,
  • 装配器将装配语言转换成机码(ISA命令),并传给链接器
  • 链接器将所有机器代码( 可能来自多个源文件) 合并成一个程序 。

• 机器代码在被执行时传递到内核, 由内核决定它何时应该运行并控制, 但机器代码本身包含ISA命令, 用于请求文件, 请求内存等。 所以代码发布 ISA 命令, 但一切都要通过内核 。

堆栈基本上是一个容易获取的内存,仅将它的项目管理为-井-堆叠。事先知道大小的项目可以进入堆叠。数字、字符串、布林亚人的情况就是如此。

缩略堆积是您无法预先确定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异和变化,它们必须进入堆积。

资料来源:学员人数

感谢您一个很好的讨论,但作为一个真正的名人,我想知道指示的保存地点在哪里?在BEGINN的科学家们正在决定两个建筑之间(这里所有东西都被视为DATA和HARVARD,在那里保留了用于指示的记忆区和另一个数据区)。最后,我们用冯纽曼设计,现在一切都被认为是“相同的”。这让我在学习组装时很难接受。https://www.cs.virginia.edu/~evans/cs216/guides/x86.html因为他们谈论 登记册和堆叠指针。

上面的一切都在谈论DATA。我的猜测是,既然一个指令是定义的,有特定的内存足迹,它会放在堆叠上,因此所有在集成中讨论的“那些”登记册都放在堆叠上。 当然,随后的面向对象的编程也带来了指示和数据,并融合到一个动态结构中,现在指示也会被保存在堆叠上?

堆叠 :

• 存储在计算机内存中 就像堆积物一样
• 堆叠上创建的变量将超出范围, 自动进行交易 。
• 与堆积上的变量相比,分配速度要快得多。
• 采用实际的堆叠数据结构。
• 存储本地数据, 返回地址, 用于通过参数 。
• 当堆叠使用过多时(大部分来自无限重现或过深重重循环,分配量很大), 堆叠就会溢出。
• 在堆栈上创建的数据可以不用指针使用 。
• 如果您确切知道在编译时间之前需要分配多少数据, 并且数据并不太大, 您就会使用堆叠 。
• 通常在程序启动时已经确定了最大尺寸 。

热量 :

• 存储在计算机内存 和堆叠一样。
• 在 C+++ 中, 堆积上的变量必须手动销毁, 并且绝对不能脱离范围。 数据以delete, delete[],或free.
• 相对于堆叠上的变量, 较慢分配速度 。
• 用于按需分配一组数据供程序使用。
• 当有大量拨款和交易时,就有可能支离破碎。
• 在C++ 或C++ 或C中,在堆积上生成的数据将用指针指出,并用new或malloc两者分别。
• 如果要求分配的缓冲量太大,则可以造成分配失败。
• 如果您不知道运行时需要多少数据, 或者需要分配大量数据, 您就会使用这种数据 。
• 负责内存泄漏

示例:

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;

因为有些答案没有被选中,所以我会贡献我的力量。

令人惊讶的是,没有人提到,不仅在外来语言(邮政(邮政)或平台(英特机Itium)中,而且在互联网上,都能找到多个(即与运行的OS级别线索数量无关)调呼堆叠(即与运行的OS级别线索数量无关)纤维纤维, 绿线以及一些执行《公约》和《公约》共管.

纤维、绿线和合金在许多方面都相似,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,而后者可能具有合作性或先发制人(甚至两者兼而有之)的特点。 关于纤维和合金之间的区别,请参看在这里.

无论如何,两种纤维、绿线和共程的目的都具有同时执行的多重功能,但是,否平行平行(见这个问题在一个OS级线内,以有组织的方式将控制权相互交替转移。

当使用纤维、绿线或合金时,你通常通常每个函数都有单独的堆叠 。 (在技术上, 不只是堆叠, 而整个执行环境是每个函数。 最重要的是, CPU 注册 。) 对于每串线索, 都有与同时运行的函数一样多的堆叠, 并且线索正在根据程序逻辑执行每个函数之间切换。 当一个函数运行到尾端时, 它的堆叠会被销毁 。 因此,堆叠的数量和寿命是动态的,并且不取决于操作系统级别线索的数量 !

请注意,我说过: "通常通常每个函数有一个单独的堆叠。堆叠和无文最引人注意的堆叠式C++的C++实施软 软 软 软 软 体和微软 PPPL数(_S)async/await。 (然而, C++'s可恢复功能(a.k.a. " )async和await" (C++17提案,可能使用无堆叠的共程。 )

C++标准图书馆的Fibers提案即将提出。还有第三方。图书馆图书馆绿色线在Python和Ruby等语言中极为流行。

堆叠是作为执行线索的抓抓空间预留的内存。 当调用函数时, 在堆叠顶部保留一个区块, 用于本地变量和一些簿记数据。 当该函数返回时, 块会被未使用, 下次调用函数时可以使用。 堆叠总是保留在 LIFO 的顺序中( 最后一个在第一个出处) ; 最近保留的区块总是要解开的下一个区块 。 这样可以非常简单地跟踪堆叠; 从堆叠中释放一个区块只不过是调整一个指针而已 。

堆积是用于动态分配的内存。 与堆叠不同, 堆积区块的分配和分配没有强制模式; 您可以随时分配块块, 并随时释放它。 这就使得追踪堆积中哪些部分在任何特定时间分配或自由使用变得更加复杂; 许多定制的堆积分配器可以调和不同使用模式的堆积性能 。

每一串线索都有堆叠, 而通常应用程序只有一堆(尽管不同类型分配的多堆线索并不罕见) 。

直接回答你的问题:

它们在多大程度上受到操作系统或语言运行时间的控制?

当线索创建时, OS 会为每个系统级线索分配书架。 通常情况下, OS 会被语言运行时间调用来分配应用程序的堆积 。

其范围是什么?

堆栈附在线条上, 所以当线条退出时, 堆栈会被回收。 堆栈通常在运行时在应用程序启动时分配, 当应用程序( 技术处理) 退出时再回收 。

是什么决定了每个孩子的大小?

当创建线条时,会设定堆叠的大小。 程序启动时会设定堆积的大小, 但随着空间需要, 可能会增长( 分配器要求操作系统的内存更多 ) 。

是什么让一个更快?

堆叠速度更快, 因为访问模式使得从堆叠中分配和处理内存变得微不足道( 指针/ 内插器仅仅是递增或衰减) , 而堆叠在分配或交易地点的簿记上复杂得多 。 此外, 堆叠中的每个字节往往会非常频繁地被再利用, 这意味着它往往被映射到处理器的缓存处, 使其速度非常快 。 堆积的另一个性能冲击是, 堆积( 大多是一个全球资源) , 通常必须是多读的安全性, 也就是说, 每一个分配和交易地点需要 — 通常 — 与程序中的“ 所有” 其它堆积权限同步 。

明确表明:
_{图像来源 :vikashazrati.wordpress.com 译者注:}