堆（Heap）

最新推荐文章于 2025-03-18 14:50:03 发布
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堆Heap块Chunk
分不清东西南北的Laffey
11-29 4697
堆&块0x01 基础知识——Chunk0x02 基础知识——Heap0x03 堆的基本操作0x04 堆相关的函数1>malloc2>free0x05 堆溢出0x06 堆溢出中比较重要的几个步骤·寻找堆分配函数realloc malloc calloc·寻找危险函数·确定填充长度0x07 Fast bin0x08 Unsort bin注意点Fastbin attack--blin...
堆（Heap）的原理与C++实现
Lostgreen的博客
02-05 1862
堆（Heap）是一种特殊的树形数据结构，通常用于实现优先队列。最大堆（Max Heap）：每个节点的值都大于或等于其子节点的值。最小堆（Min Heap）：每个节点的值都小于或等于其子节点的值。堆通常是一个完全二叉树，这意味着除了最后一层，其他层都是完全填满的，并且最后一层的节点都尽可能地靠左排列。堆是一种非常高效的数据结构，特别适用于需要频繁获取最大或最小元素的场景。通过数组实现堆，可以充分利用其完全二叉树的性质，使得插入、删除和构建堆的操作都能在 O(log n) 的时间内完成。
C++数据结构之：堆Heap
weixin_45068267的博客
06-03 1136
it人员无论是使用哪种高级语言开发东东，想要更高效有层次的开发程序的话都躲不开三件套：数据结构，算法和设计模式。数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，即带“结构”的数据元素的集合，“结构”就是指数据元素之间存在的关系，分为逻辑结构和存储结构。此系列专注讲解数据结构数组、链表、队列、栈、树、哈希表、图，通过介绍概念以及提及一些可能适用的场景，并以C++代码简易实现，多方面认识数据结构，最后为避免重复造轮子会浅提对应的STL容器。本文介绍的是堆Heap。
JavaScript中的[堆heap]数据结构
MyBlog
01-02 1024
Javascript中的堆，最小堆类的实现，leetcode 中堆的算法
【Golang】 堆heap的使用
Blacktone的博客
07-31 807
Go语言的heap包使用方法
堆(heap)
2302_80067378的博客
03-18 1466
通俗的说，堆(完全二叉树)，其形状类似现实中的 "堆" (如沙堆、书堆)： 父节点在上，子节点在下。层次分明，如同物品层层堆叠。 最大堆/最小堆的性质，就是（父节点>=子节点 | 父节点<=子节点），使得其像树一样。
堆(Heap)数据结构
云原生Java Web领域技术博客
04-09 2190
在阅读本文前，需要明确的是，这里的“堆”是一种数据结构，而不是JVM里的垃圾回收里的堆存储结构。堆可看成一种特殊的树，这里以二叉堆为例介绍堆。
数据结构之堆（Heap）
慢慢记录，慢慢更新。
02-17 1331
堆（Heap） 是一种基于完全二叉树结构的非线性数据结构
【数据结构】堆（Heap）
Elena's Blog
08-14 5933
就可以建成一个 (大 / 小) 堆。我们把数组中的第一个元素看作是一个堆剩余的元素依次插入到这个堆中。这跟堆的插入接口原理相同，就是向上调整。如果堆的创建过程使用向上调整算法，那么每次插入一个新元素时都需要进行一次向上调整操作，以确保新插入的元素能够满足堆的性质。【时间复杂度】假设堆中已经有 n 个元素，那么堆的高度 h = log₂(n+1)，在插入一个新元素的过程中，需要进行的向上调整操作次数为 h-1，则 h = log₂(n+1) - 1，
基于python的数据结构代码实现-堆Heap
06-25
堆（Heap）是一种特殊类型的数据结构，通常用于实现优先队列。在这个基于Python的数据结构实现中，我们将深入探讨堆的概念、用途以及如何用Python来实现。 堆是一个完全二叉树，其中每个父节点的值都大于或等于...
优先队列PriorityQueue, 堆Heap【数据结构和算法入门8】
08-30
优先队列PriorityQueue,_堆Heap【数据结构和算法入门8】
java堆heapdump分析工具Heap Analzer V4
09-02
15年7月最新版的工具Heap Analzer V4。 分析java内存堆快照的利器，拥有直觉性的判断溢出对象是什么，一目了然。支持上下左右键，免去鼠标点击的痛苦。 对象显示也比较详细，数量，大小都包含，支持对象树的复制。
堆Heap
Wzideng@qq.com
10-30 859
堆（heap）是一种满足特定条件的完全二叉树，主要可分为两种类型，如图 8-1 所示。图 8-1 小顶堆与大顶堆堆作为完全二叉树的一个特例，具有以下特性。
【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用（Matlab代码实现）
01-01
【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了加权多尺度字典学习模型（WMSDL）在轴承故障诊断中的应用，并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术，能够有效提取轴承振动信号中的故障特征，提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤，展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时，文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集，包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群：具备一定信号处理和机器学习基础，从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法；②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断；③结合实际工程数据复现算法，提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节，同时可参考文中提到的其他相关技术（如VMD、CNN、BILSTM等）进行对比实验与算法优化。
MoviePilot-V2企微通知教程[可运行源码]
01-01
本文详细介绍了如何配置MoviePilot-V2（简称mpv2）的企业微信（企微）通知服务。教程从准备工作开始，包括云服务器和NAS的选择，接着详细讲解了群晖安装frpc客户端、服务器端安装frps和nginx的步骤，并提供了具体的配置示例。此外，文章还涵盖了企微相关的配置，包括API设置和mpv2后台的配置，确保用户能够顺利完成通知服务的搭建。最后，作者提醒了一些注意事项，如端口开放和配置细节，以确保服务的正常运行。
【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）
最新发布
01-01
【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了基于神经网络的电力系统负荷预测与电价预测方法，并提供了完整的Matlab代码实现方案。文中详细阐述了如何利用神经网络模型对电力负荷和市场价格进行建模与预测，涵盖数据预处理、模型构建、训练优化及结果分析等关键步骤。该方法适用于处理非线性、时变性强的电力系统数据，能够有效提升预测精度，为电网调度、能源管理和市场运营提供决策支持。此外，文档还展示了多个相关研究方向和技术应用案例，突出神经网络在智能电网领域的广泛适用性。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事能源预测、智能电网相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电力系统短期/中期负荷与电价预测任务；②作为科研项目或毕业论文的技术参考，复现并改进预测模型；③结合实际数据开展预测算法优化研究，提升预测准确性与鲁棒性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注神经网络结构设计、参数调优与预测性能评估部分，同时可参考文档中列出的其他AI技术应用案例拓展研究思路。
20260101_130302.jpg
01-01
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【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究（Matlab代码实现）
01-01
【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开，旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法，探讨可再生能源（如风电、光伏）与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型，涵盖从场景生成、数学建模到求解算法（如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等）的全过程，帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标：①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型；②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证；③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议：建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码，按照目录顺序逐步学习各模块实现，重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节，并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
堆（heap）？
11-19
非常好的问题！你提到了 `malloc` 中提到的“堆（heap）”，这是 C 语言内存管理中的一个**核心概念**。下面我们来彻底讲清楚：**什么是堆（heap）？它和栈（stack）有什么区别？它是如何工作的？** --- ### ✅ 什么是堆（Heap）？ > **堆（Heap）是程序运行时用于动态分配内存的一块区域**，程序员可以手动申请和释放内存。 - 它由操作系统提供，通过标准库函数如 `malloc`、`calloc`、`realloc` 和 `free` 来管理。 - 和“栈”不同，堆的生命周期完全由程序员控制 —— 你申请，你就得负责释放。 #### 📌 简单类比： | 类比 | 栈（Stack） | 堆（Heap） | |------|-------------|-----------| | 比喻 | 自助餐厅的托盘架（后进先出） | 图书馆借书（任意顺序借还） | | 管理方式 | 自动管理（进入函数分配，离开自动回收） | 手动管理（调用 `malloc` 分配，`free` 释放） | | 使用场景 | 局部变量、函数调用 | 动态数组、链表节点、大对象等 | --- ### 🔍 内存布局总览 一个典型的 C 程序在运行时的内存布局如下： ``` +------------------+ | 栈 (Stack) | ← 向下增长（高地址 → 低地址） | （局部变量） | +------------------+ | | | 堆 (Heap) | ← 向上增长（低地址 → 高地址） | （malloc 分配） | +------------------+ | 未初始化数据 | （如 global 变量未初始化） +------------------+ | 已初始化数据 | （如 int x = 10;） +------------------+ | 代码段 | （程序指令） +------------------+ ``` - **栈**：从高地址向低地址增长 - **堆**：从低地址向高地址增长 - 它们中间是空闲区域，谁需要就往中间“挤” --- ### ✅ 堆的特点 | 特性 | 说明 | |------|------| | 🟢 动态分配 | 大小可以在运行时决定（比如用户输入 n，再 `malloc(n * sizeof(int))`） | | 🔴 手动管理 | 必须显式调用 `malloc` 和 `free`，否则会导致内存泄漏或崩溃 | | ⏱️ 分配较慢 | 因为涉及系统调用和内存管理算法 | | 🧩 空间碎片化 | 频繁分配/释放可能导致内存不连续，影响性能 | | 🌐 生命周期长 | 分配的内存不会随着函数结束而消失，直到你 `free` 它 | --- ### ✅ 示例：对比栈与堆上的内存分配 ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> void stack_example() { int a[1000]; // 在栈上分配 // 函数返回后自动释放 } void heap_example() { int *p = (int*)malloc(1000 * sizeof(int)); // 在堆上分配 if (p != NULL) { p[0] = 123; printf("p[0] = %d\n", p[0]); free(p); // ❗必须手动释放 p = NULL; } } int main() { stack_example(); heap_example(); return 0; } ``` - `a[1000]`：放在栈上，函数退出自动销毁 - `p` 指向的空间：放在堆上，除非调用 `free()`，否则一直存在！ --- ### ⚠️ 常见错误（堆相关） #### 1. **忘记 `free()` → 内存泄漏** ```c while (1) { int *p = malloc(1000); // 每次循环都申请，但从不释放 } // 内存很快耗尽 ``` #### 2. **访问已释放的内存（悬空指针）** ```c int *p = malloc(sizeof(int)); *p = 42; free(p); *p = 10; // ❌ 危险！行为未定义 ``` #### 3. **重复释放** ```c free(p); free(p); // ❌ 错误！未定义行为 ``` 建议：`free(p); p = NULL;` 以防止误操作。 #### 4. **越界写入** ```c int *p = malloc(5 * sizeof(int)); for (int i = 0; i < 10; i++) { p[i] = i; // 写到第6个以后就是非法访问 } ``` 这可能会破坏堆管理结构，导致程序崩溃。 --- ### 💡 什么时候该用堆？ | 场景 | 建议使用堆的原因 | |------|----------------| | 数组大小在运行时才知道 | 如 `scanf("%d", &n); int *arr = malloc(n * sizeof(int));` | | 数据结构需要动态增删 | 如链表、树、图的节点 | | 要跨函数共享数据 | 栈变量函数返回后就没了，堆上的还能用 | | 对象太大，怕栈溢出 | 栈空间有限（通常几MB），大数组放堆更安全 | --- ### 🛠️ 如何调试堆问题？ 推荐工具： - **Valgrind**（Linux）：检测内存泄漏、越界、非法访问 - **AddressSanitizer**（GCC/Clang）：编译时加 `-fsanitize=address` - **Visual Studio 调试器**（Windows）：自带内存诊断功能 示例使用 AddressSanitizer： ```bash gcc -fsanitize=address -g program.c ./a.out ``` 如果发生越界或内存泄漏，会直接报错。 --- ### ✅ 总结 > **堆（Heap）是 C 语言中用于动态内存分配的关键区域**： - 用 `malloc` / `calloc` / `realloc` 分配 - 用 `free` 释放 - 不自动回收，必须手动管理 - 灵活但危险，容易出错 - 是实现高级数据结构的基础 记住一句话： > **栈适合小而生命周期短的数据，堆适合大而需要长期存在的数据。** ---
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