16、Delphi 内存管理优化指南

Delphi 内存管理优化指南

1. 引言

在编程中,内存管理是至关重要的一部分,它直接影响着程序的性能和稳定性。Delphi 提供了公共接口来替换内部内存管理器,例如可以轻松地将 FastMM4 替换为其他内存管理器,这在某些情况下会很有帮助。本文将深入探讨 Delphi 中的内存管理相关内容,包括字符串和数组分配的优化、内存管理函数的使用以及动态记录分配等。

2. 技术要求

本文中的所有代码都是使用 Delphi 11.3 Alexandria 编写的,不过大多数示例也可以在 Delphi XE 及更高版本中执行。你可以在 GitHub 上找到所有示例代码,链接为:https://github.com/PacktPublishing/Delphi-High-Performance—Second-Edition/tree/main/ch6 。

3. 优化字符串和数组分配
3.1 字符串和数组重新分配的问题

当创建字符串时,代码会为其内容分配内存,将内容复制到该内存中,并将该内存的地址存储在字符串变量中。如果向字符串追加字符,由于原内存块刚好能存储原始内容,没有额外空间,代码必须扩大该内存块,才能存储追加的字符。FastMM4 会尝试原地扩展内存,但并非总是可行,有时需要复制数据。

动态数组扩展时也会出现类似情况,包含数组数据的内存有时可以原地扩展,但通常无法做到。频繁的重新分配会使代码变慢,下面通过几个示例来展示这种情况及可能的解决方法。

3.2 字符串追加示例

以下是一个简单的字符串追加示例,通过点击“Append String”按钮触发,代

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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