改进的malloc/free实现源码

CSAPP LAB---MALLOC实验 LAB6   前期准备: 首先,通过tar xvf指令解压文件。 然后阅读readme获悉本次实验,只需要修改mm.c. 再结合英文文档,可以得知Lab的要求是让我们实现类似GNU Libc的malloc和free函数,也就是实现一个动态内存分配器,让你亲手管理一个程序的堆内存分配。最后会从吞吐量(单位时间可执行次数)和空间利用率两个方面进行评估。 (话说,这个实验 阅读详情

此malloc/free实现增加空闲块添加功能:AddFreeMemBlock

#include "stdafx.h"
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <memory.h>


typedef struct tagMemMgr_t
{
	struct tagMemMgr_t *pNext;
	struct tagMemMgr_t *pPrev;
	int					Size;
} MemMgr_t;

#define	 MEM_HDR_SIZE	sizeof(MemMgr_t)

static MemMgr_t	*FreeHeader;


void InitMemMgr(void * pMemory, int Size)
{
	if(NULL == pMemory || Size <= MEM_HDR_SIZE) {
		FreeHeader = NULL;
		return;
	}

	FreeHeader= (MemMgr_t *)pMemory;

	FreeHeader->pNext = NULL;
	FreeHeader->pPrev = NULL;
	FreeHeader->Size  = Size - MEM_HDR_SIZE;
}

void *_malloc(int Size)
{
	MemMgr_t *p;
	int RemainingSize;

	Size = (Size + 3)/4 * 4;

	p = FreeHeader;
	while(NULL != p) {
		if (p->Size >= Size) {
			break;
		}
		else {
			p = p->pNext;
		}
	}
	if (NULL == p) return NULL;

	RemainingSize = p->Size - Size;
	if(RemainingSize > MEM_HDR_SIZE) { /* split the free block into 2 free block */
		MemMgr_t *q;

		q = (MemMgr_t *)((char *)p + MEM_HDR_SIZE + Size);
		
		q->Size = RemainingSize - MEM_HDR_SIZE;
		q->pNext = p->pNext;
		q->pPrev = p->pPrev;
		
		if(p->pPrev == NULL) {
			FreeHeader = q;
		}
		else {
			p->pPrev->pNext = q;
		}
		
		if(p->pNext != NULL) {
			p->pNext->pPrev = q;
		}

		p->Size = Size;
	}
	else {
		/* delete p from the free list */

		if(p->pPrev == NULL) {
			FreeHeader = p->pNext;
		}
		else {
			p->pPrev->pNext = p->pNext;
		}

		if(p->pNext != NULL) {
			p->pNext->pPrev = p->pPrev;
		}
	}

	return (char *)p + MEM_HDR_SIZE;
}

/* q merges to p */
static MemMgr_t * MemMerge(MemMgr_t *p, MemMgr_t *q)
{
	if(q == NULL) {
		return NULL;
	}

	if(((char *)p + MEM_HDR_SIZE + p->Size) == (char *)q) {
		/* delete q */
		p->pNext = q->pNext;
		if(q->pNext != NULL) {
			q->pNext->pPrev = p;
		}

		p->Size += MEM_HDR_SIZE + q->Size;

		return p;
	}
	else {
		return NULL;
	}
}

void _free(void * pMem)
{
	MemMgr_t *pToFree, *p, *q;

	if(NULL == pMem) return;

	pToFree = (MemMgr_t *)((char *)pMem - MEM_HDR_SIZE);

	if(FreeHeader == NULL) {
		FreeHeader = pToFree;
		FreeHeader->pNext = NULL;
		FreeHeader->pPrev = NULL;
		return;
	}

	q = FreeHeader;
	p = q->pPrev;
	while(q != NULL && pToFree > q) {
		p = q;
		q = q->pNext;
	}

	if(p == NULL) { /* pToFree should be the first free block */
		pToFree->pNext = FreeHeader;
		pToFree->pPrev = NULL;
		FreeHeader->pPrev = pToFree;

		FreeHeader = pToFree;

		MemMerge(FreeHeader, FreeHeader->pNext);
	}
	else {
		if(q == NULL) { /* pToFree as the last free block */
			pToFree->pNext = NULL;
			pToFree->pPrev = p;
			p->pNext = pToFree;

			MemMerge(p, pToFree);
		}
		else { /* pToFree insert into the free list */
			pToFree->pNext = q;
			pToFree->pPrev = p;
			p->pNext = pToFree;
			q->pPrev = pToFree;

			if(NULL != MemMerge(p, pToFree)) {
				MemMerge(p, q);
			}
			else {
				MemMerge(pToFree, q);
			}
		}
	}
}

void AddFreeMemBlock(void * pMem, int Size)
{
	if(NULL == pMem || Size <= MEM_HDR_SIZE) {
		return;
	}

	((MemMgr_t *)pMem)->Size = Size - MEM_HDR_SIZE;
	_free((char *)pMem + MEM_HDR_SIZE);
}

static int OutputFreeList(void)
{
	int Count = 0;
	int TotalSize = 0;
	MemMgr_t *p = FreeHeader;

	while(p != NULL) {
		Count++;
		TotalSize += p->Size;

		printf("%08X(% 5d)->", p, p->Size);
		if(Count % 30 == 0) {
			printf("\n");
		}

		p = p->pNext;
	}

	printf("\nFreeListLength:%d(%d).\n", Count, TotalSize);

	return Count;
}

#define	MAX_ALLOC_SIZE		1024
#define	TEST_MEM_ARRAY_SIZE	1000
#define	FREE_MEM_SIZE		(MAX_ALLOC_SIZE * 600) //TEST_MEM_ARRAY_SIZE)

typedef void * void_p_t;

int main(int argc, char* argv[])
{
	void_p_t pMem[TEST_MEM_ARRAY_SIZE];
	void_p_t pAddMem[10];
	int i;
	int AddMemIdx;
	int RunTimes = 1000000;

	if(argc > 1) {
		sscanf(argv[1], "%i", &RunTimes);
	}

	for(i = 0; i < TEST_MEM_ARRAY_SIZE; i++) {
		pMem[i] = NULL;
	}

	for(i = 0; i < sizeof(pAddMem)/sizeof(pAddMem[0]); i++) {
		pAddMem[i] = NULL;
	}

	InitMemMgr(NULL, 0);

	
	i = 0;
	AddMemIdx = 0;
	srand((unsigned)time(NULL));
	while(RunTimes--) {
		int MemLoc;
		int MemSize;

		MemLoc = rand() % TEST_MEM_ARRAY_SIZE;

		if(pMem[MemLoc] != NULL) {
			_free(pMem[MemLoc]);
		}
		
		MemSize = rand() % MAX_ALLOC_SIZE;
		pMem[MemLoc] = _malloc(MemSize);
		if(NULL == pMem[MemLoc]) {
			printf("%dth alloc:%d, Out of memory.\n", i, MemSize);
			pAddMem[AddMemIdx] = malloc(FREE_MEM_SIZE);
			printf("AddFreeMemBlockAddress:%08X(%d)\n", pAddMem[AddMemIdx], (int)FREE_MEM_SIZE);
			AddFreeMemBlock(pAddMem[AddMemIdx], FREE_MEM_SIZE);
			AddMemIdx++;
			continue;
		}
		
		memset(pMem[MemLoc], 0x00, MemSize);
		//printf("%08X(% 5d)% 8d\n", pMem[MemLoc], MemSize, i);
		i++;
	}

	OutputFreeList();
	for(i = 0; i < TEST_MEM_ARRAY_SIZE; i++) {
		if(pMem[i] != NULL) {
			_free(pMem[i]);
		}
	}
	OutputFreeList();

	for(i = 0; i < sizeof(pAddMem)/sizeof(pAddMem[0]); i++) {
		if(NULL != pAddMem[i]) {
			free(pAddMem[i]);
		}
	}

	return 0;
}


C语言通讯录详解(进阶版) C语言详解通讯录动态内存(malloc)版本 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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【2.24】malloc()分配内存、MySQL事务、项目、动态规划

在 Linux 操作系统中,虚拟地址空间的内部又被分为两部分,不同位数的系统,地址空间的范围也不同。比如最常见的 32 位和 64 位系统,如下所示:内核空间与用户空间的区别:进程在用户态时,只能访问用户空间内存;只有进入内核态后,才可以访问内核空间的内存;虽然每个进程都各自有独立的虚拟内存,但是。这样,进程切换到内核态后,就可以很方便地访问内核空间内存。用户空间内存从分别是 6 种不同的内存段:代码段,包括二进制可执行代码;数据段,包括已初始化的静态常量和全局变量;

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二进制脑袋
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