内存池

内存池的一种简单的实现

C/C++下内存管理是让几乎每一个程序员头疼的问题,分配足够的内存、追踪内存的分配、在不需要的时候释放内存——这个任务相当复杂。而直接使用系统调用malloc/free、new/delete进行内存分配和释放,有以下弊端:

  1. 调用malloc/new,系统需要根据“最先匹配”、“最优匹配”或其他算法在内存空闲块表中查找一块空闲内存,调用free/delete,系统可能需要合并空闲内存块,这些会产生额外开销
  2. 频繁使用时会产生大量内存碎片,从而降低程序运行效率
  3. 容易造成内存泄漏


内存池(memory pool)是代替直接调用malloc/free、new/delete进行内存管理的常用方法,当我们申请内存空间时,首先到我们的内存池中查找合适的内存块,而不是直接向操作系统申请,优势在于:

  1. 比malloc/free进行内存申请/释放的方式快
  2. 不会产生或很少产生堆碎片
  3. 可避免内存泄漏


内存池设计

看到内存池好处这么多,是不是恨不能马上抛弃malloc/free,投奔内存池的怀抱呢?且慢,在我们自己动手实现内存池之前还需要明确以下几个问题:

  1. 内存池的空间如何获得?是程序启动时分配一大块空间还是程序运行中按需求分配?
  2. 内存池对到来的内存申请,有没有大小的限制?如果有,最小可申请的内存块为多大,最大的呢?
  3. 如何合理设计内存块结构,方便我们进行内存的申请、追踪和释放呢?
  4. 内存池占用越多空间,相对应其他程序能使用的内存就越少,是否要设定内存池空间的上限?设定为多少合适呢?

带着以上问题,我们来看以下一种内存池设计方案。


内存池一种简单的实现方案

首先给出该方案的整体架构,如下:

内存池实现架构

图1.内存池架构图

结构中主要包含blocklist 和pool这三个结构体,block结构包含指向实际内存空间的指针,前向和后向指针让block能够组成双向链表;list结构中free指针指向空闲 内存块组成的链表,used指针指向程序使用中的内存块组成的链表,size值为内存块的大小,list之间组成单向链表;pool结构记录list链表的头和尾。


内存跟踪策略

该方案中,在进行内存分配时,将多申请12个字节,即实际申请的内存大小为所需内存大小+12。在多申请的12个字节中,分别存放对应的list指针(4字节)、used指针(4字节)和校验码(4字节)。通过这样设定,我们很容易得到该块内存所在的list和block,校验码起到粗略检查是否出错的作用。该结构图示如下:

结点头12字节说明

图2.内存块申请示意图

图中箭头指示的位置为内存块真正开始的位置。


内存申请和释放策略

申请:根据所申请内存的大小,遍历list链表,查看是否存在相匹配的size;

    存在匹配size:查看free时候为NULL

      free为NULL:使用malloc/new申请内存,并将其置于used所指链表的尾部

      free不为NULL:将free所指链表的头结点移除,放置于used所指链表的尾部

    不存在匹配size:新建list,使用malloc/new申请内存,并将其置于该list的used所指链表尾部

   返回内存空间指针

释放:根据内存跟踪策略,获取list指针和used指针,将其从used指针所指的链表中删除,放置于free指针所指向的链表

后记

      看完内存池,推荐本博客的对象池:http://blog.youkuaiyun.com/lsjseu/article/details/12256803

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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