Questions tagged «memory-management»

编程语言书籍解释了值类型是在堆栈上创建的，而引用类型是在堆上创建的，而没有说明这两个是什么。我还没有阅读清楚的解释。我了解堆栈是什么。但， 它们在哪里和在哪里（物理上在真实计算机的内存中）？ 它们在多大程度上受操作系统或语言运行时的控制？ 他们的范围是什么？ 什么决定了它们的大小？ 是什么使速度更快？

8099 memory-management  stack  language-agnostic  heap  dynamic-memory-allocation 

我有以下代码。 #include <iostream> int * foo() { int a = 5; return &a; } int main() { int* p = foo(); std::cout << *p; *p = 8; std::cout << *p; } 并且代码仅在没有运行时异常的情况下运行！ 输出是 58 怎么会这样？局部变量的存储不是在其功能之外不可访问的吗？

1027 c++  memory-management  local-variables  dangling-pointer 

请说明JVM 中Xms和Xmx参数的使用。它们的默认值是多少？

1006 java  memory-management  parameters  jvm 

我在使用std :: list <std :: string>时偶然发现了std :: string的内存溢出问题内存泄漏，其中一条评论说： 停止使用new太多。我看不到您在任何地方使用新产品的任何原因。您可以在C ++中按值创建对象，这是使用该语言的巨大优势之一。 您不必在堆上分配所有内容。 不要像Java程序员那样思考。 我不确定他的意思。 为什么要在C ++中尽可能频繁地通过值创建对象，它在内部有什么不同？ 我是否误解了答案？

873 c++  memory-management  heap  new-operator  c++-faq 

如何以编程方式找到我的Android应用程序上使用的内存？ 我希望有一种方法可以做到。另外，我也如何获得手机的空闲内存？

799 java  android  memory  memory-management 

这是有问题的程序的摘录。矩阵img[][]的大小为SIZE×SIZE，并初始化为： img[j][i] = 2 * j + i 然后，创建一个矩阵res[][]，并将此处的每个字段作为img矩阵中周围9个字段的平均值。为简单起见，边框保留为0。 for(i=1;i<SIZE-1;i++) for(j=1;j<SIZE-1;j++) { res[j][i]=0; for(k=-1;k<2;k++) for(l=-1;l<2;l++) res[j][i] += img[j+l][i+k]; res[j][i] /= 9; } 这就是程序的全部内容。为了完整起见，这是之前的内容。之后没有代码。如您所见，这只是初始化。 #define SIZE 8192 float img[SIZE][SIZE]; // input image float res[SIZE][SIZE]; //result of mean filter int i,j,k,l; for(i=0;i<SIZE;i++) for(j=0;j<SIZE;j++) img[j][i] = (2*j+i)%8196; 基本上，当SIZE为2048的倍数时，该程序运行缓慢，例如执行时间： SIZE = 8191: 3.44 secs …

755 c++  performance  memory-management  gcc 

我想知道如何在Python中获取对象的大小，例如字符串，整数等。 相关问题：Python列表（元组）中每个元素有多少个字节？ 我使用的XML文件包含指定值大小的大小字段。我必须解析此XML并进行编码。当我想更改特定字段的值时，我将检查该值的大小字段。在这里，我想比较输入的新值是否与XML中的值相同。我需要检查新值的大小。如果是字符串，我可以说它的长度。但是如果是int，float等，我会感到困惑。

679 python  object  memory  memory-management  sizeof 

关闭。此问题不符合堆栈溢出准则。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗？ 更新问题，使其成为Stack Overflow 的主题。 6年前关闭。 我想知道我的Python应用程序的内存使用情况，尤其想知道哪些代码块/部分或对象消耗了最多的内存。Google搜索显示商用的是Python Memory Validator（仅限Windows）。 开源的是PySizer和Heapy。 我没有尝试过任何人，所以我想知道哪个是最好的考虑因素： 提供大多数细节。 我必须要做最少的更改，也可以不做任何更改。

670 python  performance  memory-management  profiling 

人们使用什么技巧来管理交互式R会话的可用内存？我使用下面的功能（基于Petr Pikal和David Hinds在2004年r-help列表中的发布）列出（和/或排序）最大的对象，并偶尔列出rm()其中的一些对象。但是到目前为止，最有效的解决方案是...在具有足够内存的64位Linux下运行。 人们还想分享其他有趣的技巧吗？请每个帖子一个。 # improved list of objects .ls.objects <- function (pos = 1, pattern, order.by, decreasing=FALSE, head=FALSE, n=5) { napply <- function(names, fn) sapply(names, function(x) fn(get(x, pos = pos))) names <- ls(pos = pos, pattern = pattern) obj.class <- napply(names, function(x) as.character(class(x))[1]) obj.mode <- napply(names, mode) obj.type <- …

490 memory-management  r 

我正在尝试使用perfmon Windows实用程序来调试进程中的内存泄漏。 这是perfmon解释这些术语的方式： 工作集是此进程工作集的当前大小（以字节为单位）。工作集是进程中的线程最近接触的一组内存页面。如果计算机中的可用内存超过阈值，则即使不使用这些页面，它们也将保留在进程的工作集中。当可用内存低于阈值时，将从“工作集”中修剪页面。如果需要它们，将在离开主存储器之前将它们软故障恢复到工作集中。 虚拟字节是进程正在使用的虚拟地址空间的当前大小（以字节为单位）。使用虚拟地址空间并不一定意味着相应使用磁盘或主内存页面。虚拟空间是有限的，该过程可能会限制其加载库的能力。 专用字节数是该进程已分配的当前无法与其他进程共享的内存大小（以字节为单位）。 这些是我的问题： 我是否应该测量私有字节，以确保该进程是否有泄漏，因为它不涉及任何共享库，并且如果发生泄漏，将来自该进程本身？ 进程消耗的总内存是多少？是虚拟字节还是虚拟字节与工作集的总和？ 专用字节，工作集和虚拟字节之间是否有任何关系？ 是否有其他工具可以更好地了解内存使用情况？

490 debugging  memory-leaks  operating-system  memory-management 

我看到在C ++中有多种分配和释放数据的方法，而且我了解，当您调用malloc时应调用，free并且在使用new运算符时应与之配对，delete将两者混合使用是错误的（例如，调用free()已创建的内容）与new操作员联系），但我不清楚在实际程序中何时应使用malloc/ free以及何时应使用new/ delete。 如果您是C ++专家，请让我知道您在这方面遵循的经验法则或惯例。

479 c++  memory-management  malloc  new-operator 

在工作面试中，我刚刚完成了一次测试，一个问题困扰着我，甚至是使用Google作为参考。我想看看StackOverflow团队可以做什么： 该memset_16aligned函数需要传递一个16字节对齐的指针，否则它将崩溃。 a）您将如何分配1024个字节的内存，并将其与16个字节的边界对齐？ b）memset_16aligned执行后释放内存。 { void *mem; void *ptr; // answer a) here memset_16aligned(ptr, 0, 1024); // answer b) here }

421 c  memory-management 

这里有没有人使用过C ++的“ placement new”？如果是这样，那是为了什么？在我看来，它仅在内存映射的硬件上有用。

410 c++  memory-management  new-operator  placement-new 

我编写了一个Python程序，该程序作用于大型输入文件，以创建代表三角形的数百万个对象。该算法是： 读取输入文件 处理文件并创建一个三角形列表，以其顶点表示 以OFF格式输出顶点：顶点列表，后跟三角形列表。三角形由顶点列表中的索引表示 在打印出三角形之前先打印出完整的顶点列表的OFF要求意味着在将输出写入文件之前，必须将三角形的列表保留在内存中。同时，由于列表的大小，我遇到了内存错误。 告诉Python我不再需要某些数据并且可以释放它们的最佳方法是什么？

387 python  memory  memory-management 

有没有可以运行命令行并报告峰值RAM使用总量的工具？ 我在想类似/ usr / bin / time的东西

376 linux  command-line  memory-management