栈与堆

delphi队列与堆栈的用法 delphi队列与堆栈的用法,一点实例,希望对大家能有帮助! 立即下载

1  栈

栈是由操作系统在创建线程的时候,系统自动创建,栈是由顶像下分配的,DELPHI中默认的栈大小是1M,这个可以通过Project->Options->Linker->Max Stack size来改变其大小。

栈是线程执行代码的地方,操作系统根据系统调度算法来加载执行的代码,另外栈还存放函数的参数值,局部变量。栈的存取是按4字节偏移,不会根据需要动态增长,因此超出范围会报栈溢出。

 

2  堆

我们把在栈之外的分配内存都叫在堆上分配内存,堆是由程序员分配释放。在DELPHI中是用GetMem.inc中的代码来管理堆的,堆中包含许多大小不确定的块。初始状态下,堆仅有一个块,即堆本身。经过一段时间地取用和回收以后,堆中将可能只剩下一些“切割”后残余的“碎片”,且这些碎片可能已经无法再合并。此时,如果一个新的请求大于任何一个碎片,那么就必须再申请一个新的、大的块放在堆中。堆的使用永远是一个“拆东墙补西墙”的过程。

堆的大小是2G,在扩展内存模式下能达到3G。注意它与数据结构中的堆是两回事,它的分配方式类似于链表,访问“堆”的内容的时候需要先找到这个“堆”,然后再遍历链表,因此“堆”访问会比“栈”慢。

3  哪些在栈中

3.1           获取栈的首尾地址

获取通常情况下的栈地址

在写汇编的时候,我们知道esp存放栈顶指针,ebp存放栈底指针

procedure GetStackAddress(var AStackTop, AStackBottom: Cardinal);

begin

  asm

    mov [eax], esp;     //栈顶,eax接收第一个参数

    mov [edx], ebp;     //栈底,edx接收第二个参数

  end;

end;

获取异常发生时的栈地址

         在Windows下,FS:[4]存放发生异常时的栈顶指针。

procedure GetStackAddress(var AStackTop, AStackBottom: Cardinal);

begin

  asm

    mov ecx, FS:[4];  //FS:[4]放置发生异常时的栈信息

    sub ecx, 3;

    mov [eax], eax;   //栈顶,eax接收第一个参数

    mov [edx], ebp;   //栈低,edx接收第二个参数

  end;

end;

知道了栈的首尾地址之后,我们就可以取出变量地址,然后和栈的地址比较,如果超出栈的范围,则表示变量在堆中。

3.2           基本数据类型(Integer、Cardinal、Shortint、Smallint、Longint、Int64、Byte、Word、LongWord、Char)都是在栈中的

基本类型在函数体内分配是在栈中的,如果在类中分配则是在堆中的。另外Int64也是在栈中分配的,它具体的分配是偏移8字节。我们写下如下测试代码:

procedure TestInt64;

var

  Value: Int64;

  StackTop, StackBottom: Cardinal;

begin

  Value := 10;

  GetStackAddress(StackTop, StackBottom);

  ShowMessage(Format('StackTop: %s, StackBottom: %s; Int64 Address: %s',

    [IntToHex(StackTop, 8), IntToHex(StackBottom, 8), IntToHex(Integer(@Value), 8)]));

end;

我电脑测试显示的信息为StackTop: 0012F5E0, StackBottom: 0012F628; Int64 Address: 0012F620,从上面信息我们可以看出栈底偏8字节就是Value的地址。

3.3           指针类型是指针在栈中,指针所指向的地址在堆中

指针在函数体内分配,指针的地址是在栈中的,指针的内容是在堆中的。指针如果在类中分配则,指针地址和指针内容都是在堆中的。我们写下如下测试代码:

procedure TestPointer;

var

  APoint: Pointer;

  StackTop, StackBottom: Cardinal;

begin

  GetMem(APoint, 1000);

  GetStackAddress(StackTop, StackBottom);

  ShowMessage(Format('StackTop: %s, StackBottom: %s; Pointer Address: %s; Pointer Content Address: %s',

    [IntToHex(StackTop, 8), IntToHex(StackBottom, 8), IntToHex(Integer(@APoint), 8),

    IntToHex(Integer(APoint), 8)]));

end;

我的电脑测试显示的信息为StackTop: 0012F568, StackBottom: 0012F5B8; Pointer Address: 0012F5B4; Pointer Content Address: 00A3FD10,从上面的信息我们可以栈底偏4字节就是指针的地址。

3.4           固定数组在栈中

固定数组在函数体内分配是在栈中的,如果在类中分配则是在堆中的。因此不能函数体内分配超过1M大小的固定数组,否则会造成栈溢出。我们写下如下测试代码:

type

  TFixArray = array[0..9] of Integer;

procedure TestFixArray;

var

  FixArray: TFixArray;

  StackTop, StackBottom: Cardinal;

begin

  FixArray[0] := 10;

  GetStackAddress(StackTop, StackBottom);

  ShowMessage(Format('StackTop: %s, StackBottom: %s; Int64 Address: %s',

    [IntToHex(StackTop, 8), IntToHex(StackBottom, 8), IntToHex(Integer(@FixArray[0]), 8)]));

end;

我的电脑测试显示的信息为StackTop: 0012F550, StackBottom: 0012F5B8; Fix Array Address: 0012F588,从上面的信息我们可以看出固定数组是在栈中的,动态数组类似指针,只是动态数组的指针在栈中,动态数组的内容是在堆中的。另外我们从汇编代码也可以看出相同的信息,FixArray[0] := 10对应的汇编代码是mov [ebp-$30],$0000000a,ebp指向栈底,因此我们可以看出动态数组的内存是在栈中的。

3.5           结构体在栈中

结构体在函数体内分配是在栈中的,在类中分配则是在堆中的,如果结构体内含有string等指针类型,则指针的地址在站内,指针的内容是在堆中的。在函数体内分配超过1M大小的结构体也会造成栈溢出。我们写下如下测试代码:

type

  TRecord = record

    Value: string;

    Len: Integer;

  end;

procedure TestRecord;

var

  PntRecord: TRecord;

  StackTop, StackBottom: Cardinal;

begin

  PntRecord.Value := 'Test';

  GetStackAddress(StackTop, StackBottom);

  ShowMessage(Format('StackTop: %s, StackBottom: %s; Record Address: %s; Record Pointer Address: %s',

    [IntToHex(StackTop, 8), IntToHex(StackBottom, 8), IntToHex(Integer(@PntRecord), 8),

    IntToHex(Integer(PChar(PntRecord.Value)), 8)]));

end;

我的电脑测试显示的信息为StackTop: 0012F564, StackBottom: 0012F5B8; Record Address: 0012F5B0; Record Pointer Address: 0045F4B4,从上面的信息我们可以看出结构体是在栈中的,结构体指针和指针一样。

4  哪些在堆中

用内存申请函数申请的内存都是在堆中的,如用New、GetMem、StrAlloc、AllocMem、SysGetMem,哪些自管理类型string、动态数组的内容都是在堆中的,下面我们给出结论,测试代码大家可以仿照上面的判断变量是否在栈中的代码编写。

4.1           指针指向的内容是在堆中

4.2           动态数组的内容是在堆中

4.3           String、ShortString、WideString的内容是在堆中

4.4           变体Variant、OleVariant的内容是在堆中

变体类型是一个结构体,它的定义是:

TVarData = packed record

    case Integer of

      0: (VType: TVarType;

          case Integer of

            0: (Reserved1: Word;

                case Integer of

                  0: (Reserved2, Reserved3: Word;

                      case Integer of

                        varSmallInt: (VSmallInt: SmallInt);

                        varInteger:  (VInteger: Integer);

                        varSingle:   (VSingle: Single);

                        varDouble:   (VDouble: Double);

                        varCurrency: (VCurrency: Currency);

                        varDate:     (VDate: TDateTime);

                        varOleStr:   (VOleStr: PWideChar);

                        varDispatch: (VDispatch: Pointer);

                        varError:    (VError: HRESULT);

                        varBoolean:  (VBoolean: WordBool);

                        varUnknown:  (VUnknown: Pointer);

                        varShortInt: (VShortInt: ShortInt);

                        varByte:     (VByte: Byte);

                        varWord:     (VWord: Word);

                        varLongWord: (VLongWord: LongWord);

                        varInt64:    (VInt64: Int64);

                        varString:   (VString: Pointer);

                        varAny:      (VAny: Pointer);

                        varArray:    (VArray: PVarArray);

                        varByRef:    (VPointer: Pointer);

                     );

                  1: (VLongs: array[0..2] of LongInt);

               );

            2: (VWords: array [0..6] of Word);

            3: (VBytes: array [0..13] of Byte);

          );

      1: (RawData: array [0..3] of LongInt);

       end;

         从定义中我们可以看出varOleStr、varString、varArray、varByRef都是在堆中的。

5  全局变量在堆中

全局变量的指针地址和指针内容都是在栈中的,我们把他归类到堆中。

6  栈和堆比较

6.1           栈和堆的管理方式比较

栈:由操作系统自动分配,而且在栈上分配内存是由编译器自动完成的,栈不需要编译器管理,操作系统自动实现申请释放;

堆:由操作系统提供接口,各个编译器实现管理方式,由外部程序申请释放,如果外部程序在程序结束时没有释放,由操作系统强行释放,在DELPHI中是用GetMem.inc来实现内存管理;

6.2           栈和堆的初始化比较

栈:分配的内存不会初始化,是一个垃圾值;

堆:分配的内存不会初始化,是一个垃圾值,但是DELPHI默认初始化类变量和全局变量;

6.3           栈和堆的申请方式比较

栈:由系统自动分配,如在函数申明一个局部变量i: Integer;编译器会自动在栈中分配内存;

堆:由程序自己管理,需要程序员自己申请,并指明大小;

6.4           堆和栈的效率比较

栈:在栈上分配空间是直接用add指令,对esp进行移位,例如add esp,-$44,可以在一个指令周期内完成;

堆:操作系统有一个记录空闲内存地址的链表,当系统收到程序的申请时,会遍历该链表,寻找第一个空间大于所申请空间的堆结点,然后将该结点从空闲结点链表中删除,并将该结点的空间分配给程序,另外,对于大多数系统,会在这块内存空间中的首地址处记录本次分配的大小,这样代码中的FreeMem语句才能正确的释放本内存空间。另外由于找到的堆结点的大小不一定正好等于申请的大小,系统会自动的将多余的那部分重新放入空闲链表中。 在堆中分配内存的时候会用HeapLock和HeapUnlock加锁,因此在多线程中分配内存是线性的,效率低下;

6.5           栈和堆的大小限制比较

栈:在Windows下栈默认大小是1M, 栈是向低地址扩展的数据结构,是一块连续的内存的区域。这句话的意思是栈顶的地址和栈的最大容量是系统预先规定好的,在WINDOWS下,栈的大小是固定的(是一个编译时就确定的常数),如果申请的空间超过栈的剩余空间时,将提示overflow。因此,能从栈获得的空间较小。

堆:在Windows下默认堆大小是2GB,堆是向高地址扩展的数据结构,是不连续的内存区域。这是由于系统是用链表来存储的空闲内存地址的,自然是不连续的,而链表的遍历方向是由低地址向高地址。堆的大小受限于计算机系统中有效的虚拟内存。由此可见,堆获得的空间比较灵活,也比较大。

6.6           栈和堆的超出范围比较

栈:超出栈大小会报栈溢出;

堆:超出堆大小会报Out Of Memory;

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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")

栈和堆的区别

栈和堆的区别 前面已经介绍过,栈是由编译器在需要时分配的,不需要时自动清除的变量存储区。里面的变量通常是局部变量、函数参数等。堆是由malloc()函数分配的内存块,内存释放由程序员手动控制,在C语言为free函数完成。栈和堆的主要区别有以下几点: (1)管理方式不同。 栈编译器自动管理,无需程序员手工控制;而堆空间的申请释放工作由程序员控制,容易产生内存泄漏。对于栈来讲,是由编译器自动管理,无需...

weixin_43123279的博客 4952

堆、堆栈、栈、堆和栈这些概念你还分的清楚吗?

这句话的意思是栈顶的地址和栈的最大容量是系统预先规定好的,在WINDOWS下,栈的大小是2M(也有的说是1M,总之是一个编译时就确定的常数),如果申请的空间超过栈的剩余空间时,将提示overflow。这是由于系统是用链表来存储的空闲内存地址的,自然是不连续的,而链表的遍历方向是由低地址向高地址。栈: 在函数调用时,第一个进栈的是主函数中后的下一条指令(函数调用语句的下一条可执行语句)的地址,然后是函数的各个参数,在大多数的C编译器中,参数是由右往左入栈的,然后是函数中的局部变量。,是一种运算受限的线性表。

让学习成为一种习惯 1717

看懂堆与栈的区别与联系

<div class="simditor-body clearfix" style="height: auto; overflow: inherit;"> <h2> <strong>  堆和栈概要</...

RushCode的博客 4608

堆和栈的区别 重点来说一下堆和栈;堆与栈之间的联系

那数据存放在堆中和栈中有什么区别呢?堆中存的是对象。栈中存的是基本数据类型和堆中对象的引用。一个对象的大小是不可估计的,或者说是可以动态变化的,但是在栈中,一个对象只对应了一个4btye的引用(堆栈分离的好处:))。为什么不把基本类型放堆中呢?因为其占用的空间一般是1~8个字节——需要空间比较少,而且因为是基本类型,所以不会出现动态增长的情况——长度固定,因此栈中存储就够了,如果把他存在堆中是没有什么意义的(还会浪费空间,后面说明)。可以这么说,基本类型和对象的引用都是存放在栈中,而且都是几个字节的一个数,

weixin_44797327的博客 987

堆与栈

堆与栈 1、数据结构的堆与栈 堆和栈都是一种数据项按序排列的数据结构。 1.1 堆 堆是一种经过排序的树形数据结构,每个结点都有一个值。通常我们所说的堆的数据结构,是指二叉堆。堆的特点是根结点的值最小或最大(小根堆/大根堆),且根结点的子树也是一个堆。由于堆的这个特性,常用来实现优先队列,堆的存取是随意的。 1.2 栈 栈是一种具有先进后出性质的数据结构,仅从容器的一端插入和提取元素。在栈的顶部,进行出栈和入栈操作。 2、堆与栈的区别 2.1 堆栈空间分配 堆:由程序员手动分配释放, 若程序员不释放,程

F_Just 1555

C++ - 堆与栈

分享一个大牛的人工智能教程。零基础!通俗易懂!风趣幽默!希望你也加入到人工智能的队伍中来!请点击http://www.captainbed.net 一、程序的内存分配 栈区(stack)由编译器自动分配释放 ,存放函数的参数值,局部变量的值等,其操作方式类似于数据结构中的栈。 堆区(heap)一般由程序员分配释放,若程序员不释放,程序结束时可能由OS回收,注意它与数据结构中的堆是两回事,分...

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堆和栈

堆(Heap)与栈(Stack)是开发人员必须面对的两个概念,在理解这两个概念时,需要放到具体的场景下,因为不同场景下,堆与栈代表不同的含义。一般情况下,有两层含义: (1)程序内存布局场景下,堆与栈表示两种内存管理方式; (2)数据结构场景下,堆与栈表示两种常用的数据结构。 1.程序内存分区中的堆与栈 1.1 栈简介 栈由操作系统自动分配释放 ,用于存放函数的参数值、局部变量等,其操作方式类似于数据结构中的栈。参考如下代码: int main() { int b; //栈 char s

m0_37145844的博客 3520

java中栈和堆的区别

栈(stack)和堆(heap)都是java 用来在RAM中存放数据的地方,与C++不同,java是自动管理栈和堆,程序员不能直接的设置栈和堆。在函数中定义的一些基本类型的变量和对象的引用变量都在函数的栈内存中分配。 当在一段代码块定义一个变量时,Java就在栈中为这个变量分配内存空间,当超过变量的作用域后,Java会自动释放掉为该变量所分配的内存空间,该内存空间可以立即被另作他用。 堆 ...

没有到不了的明天 4688

c++ string 堆还是栈_怎样深入理解堆和栈

文章的标题看起来,确实有一点老生常谈的感觉,堆栈的文章多如牛毛。你先别急着关闭页面,接着往下看,这篇文章会带各位更加深入的理解堆和栈。 对于大多数新手来说, “堆栈” 却不是一个很清晰的概念。堆栈是同一个东西?是数据结构,还是内存分配方式?堆栈:一种数据结构,一个在程序运行时用于存放的地方”,相信这可能是很多初学者共同的认识,这也是大部分教科书对“堆栈”的解释。 很显然,用这么简单的概括来解释“堆...

weixin_39631755的博客 2416

栈、堆

五、栈 设计方式两种:1. 顺序栈:通过数组实现; 2. 链式栈:通过链表实现。 栈的特点:LIFO 先进后出 / FILO 先进先出 栈的操作: Push Top Pop IsEmpty 六、堆 堆的分类: 注意和二叉搜索树的区别:大顶堆不分左右大小,只要根是最大的,任何一个儿子都比它小,任何一个孙子小于其父亲(也就是当前结点的儿子)更小于祖父(图里的根结点),就是大根...

码码的小海绵 219
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easyccoder
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