objective-c内存管理方面

Objective-C 【内存管理&手动内存管理 综述】 ——————————————————————————————————————————— 内存管理 (1)Objective-C的内存管理 栈区    存放局部变量(由于基本数据类型占用的存储空间是固定的,由系统去分配,我们不用去管,故栈区存放基本数据类型,) 堆区    存放程序运行过程中动态分配的内存空间(对象类型是程序运行过程中动态分配的,他们的大小不固定。比如说是 阅读详情

有的自己都还没来得及看,先放在这里:
 
1,把对象视为内存。

每个对象实例的状态都被保存在不同的内存区域中。因此对象的创建与删除动作等价于它所占用内存的分配与回收。基于Foundation的类库,都通过一个根对象“NSObject”或有同样接口的其它类,为实例提供关联记数的机制(包括延迟释放的对象)。大多在Apple类库的类与基于“NSObject”的子类或它接口的实现类,都可以享有内存记数策略带来的管理能力。

Apple类库(Apple's frameworks)出台后,内存管理机制就被放在对象创建与销毁的生命周期中(虽然有些地方还是些C的方法与结构)。你会发现这其实是件很有意思的事情,它不像C一样有方法直接操作内存(malloc/free),也不像带GC的语言(Java & Smalltalk & Ruby & Python ...)自动管理内存。 它是一种基于关联记数与延时释放(Autorelease机制,下面会讲到)的机制管理内存,我们可以认为它是基于以上两种内存管理方案中间,一个比较中庸的内存管理解决方案。


2,对象持有制

(Object Ownership,不知道要翻译成啥,暂时叫他持有制,其实这个叫法本身就有些字面上的误导。了解它的本质就OK了,不必太在意它叫什么。^_^)

 基础类库与其它类库都推荐我们下面两个对象创建与销毁的策略:
 a 如果你创建了一个对象,你有责任把它销毁
 b 如果你想持有一个并不是你创建的对象,你需要”retain”它,并在不需要时”release”掉
 
 首先,对象的创建者就是它的拥有者,只有它的拥有者才可以销毁它。贯彻这条策略会使你的代码变的更简单,更强壮,并且可以绕开很多的引用已经销毁对象或内存泄露(没有用的对象却始终保持关系)造成的BUG。使用”NSAutoreleasePool”可以实现延迟释放机制,创建者可以把销毁的责任交给”NSAutoreleasePool”的对象实例(在下面会有详细原理说明)。



3,对象的内存分配与初始化

 SomeClass *anInstance = [[SomeClass alloc] init];

这是一个传统的创建对象的方法,首先分配一段内存,然后初始化。另外,在操作系统层面上还有内存区的概念,为了提高内存区域的定位使用能力,可以用”allocWithZone:”方法来尝试分配一段指定的区域。”NSObject”的有状态的子类都必需要扩展初始化方法,例如:

@interface CartesianCoordinate : NSObject
{
        NSNumber *abscissa;
        NSNumber *ordinate;
}

- (CartesianCoordinate *) initWithAbscissa: (NSNumber *)anAbscissa
                                 ordinate: (NSNumber *)anOrdinate;

@end

“NSObject”还提供了”copy,mutableCopy,copyWithZone,mutableCopyWithZone”方法可以分配内存,复属性 来达到复制对象实例的目的。


4,对象的回收

  如果你不想再使用一个对象时,就发送”release”的消息。当所有人都不在使用它,当没有任何一个关联时,它就会被自动发送”dealloc”方法回收。持有属性的类,应该它在的”dealloc”方法内释放所有它持有的对象实例。

@implementation CartesianCoordinate

...
- (void) dealloc
{
        [abscissa release];
        [ordinate release];

        return [super dealloc];
}

@end

5,对象实例的关联记数

  其实你应该可以了解到,关联记数是一个非常非常简单的事情。每个对象都持有一关联记数器”retain count”,它仅仅负责记录关联它的总个数。当一个对象以”init,initWith...”或其它复制方法创建时,这个数就被系统隐式的记为”1”。所有其它的对象可以发送”retain”消息持有它,这个方法也仅仅是在这个记数上加”1”而已。相对应的,每一个”realease”方法也只是把这个数减”1”。当它为”0”时,这个对象被回收(调用它的”dealloc”方法)。你也可以调用”retainCount”方法来查询这个数字。

- (void) notifyUserOfError: (NSString *)errorString
{
        NSMutableString *alertString = nil;

        alertString = [[NSMutableString alloc] initWithString:
                        @"The following error occurred: "];
        [alertString appendString: errorString];
        NSRunAlertPanel( alertString ...);
        [alertString release];

        return;
}


6,临时对象与自动释放方法

  就像你上面看到的,经常需要创建一个只用一次的对象,然后销毁它。在上面的例子里,当作用域定义好后它是很简单的一件事。但存在一个问题,不能返回一个临时的对象给调用者!!! 在C语言中有一个常用的方法,就是使用已经存在的静态缓存或是返回动态分配的内存,可能你已经想到了,它的调用者负责释放它。这个方案跟咱们上面提到的内存管理策略相左,在Foundation架构中已经提供了一个更优雅的解决方案。通过延迟释放机制让创建临时的对象可以最终自动释放,看以下代码:

- (void) notifyUserOfError: (NSString *)errorString
{
        NSMutableString *alertString = nil;

        alertString = [NSMutableString stringWithString:
                        @"The following error occurred: "];
        [alertString appendString: errorString];
        NSRunAlertPanel( alertString ...);

        return;
}

你可以看到”alertString”对象在创建后并没有调用”release”,而这个方法的调用者也不用担心要不要去释放它,因为在这里创建的对象是一个”autoreleased”对象,而这种对象会被自动释放。一个自动释放对象会在将来的某一时间被自动调用”release”方法。自动释放对象被创建后,若没有被显示的”retain”,在有限的生命周期中被会自动销毁。如果你想指定一个对象为自动释放的话,可以调用”autorelease”方法。

    alertString = [NSMutableString stringWithString:
                    @"The following error occurred: "];

完全和以下是一样的:

    alertString =
        [[[NSMutableString alloc] initWithString:
            @"The following error occurred: "] autorelease];


有这么一个贯例,就是像stringWithString:类似的方法都会创建一个自动释放的实例,在类库里随处可见。


7,自动释放进阶,让我们更深一步了解它的工作原理

  虽然自动释放对象的概念是如此简单,但了解它更多的工作原理还是很有必要的。不然在我们的嵌入式设备的开发中,仍然会走入内存漏洞深渊。

  其实,在我们的一个应用中,是有很多的”NSAutoreleasePool”对象实例的,就像它的命名一样,它们用来收集所有自动释放的对象。只要在调用”autorelease”方法后,它就会被加入到这个池中。在未来的某个时刻,一般指在”Foundation”与”AppKit”应用一个事件循环结束时,或者在响应完”WebObjects”类应用请求时,或调用”NSAutoreleasePool”对象的”release”方法。这里需要注意,”NSAutoreleasePool”并不止一个,为什么需要多个”NSAutoreleasePool”来管理内存呢?因为,在一个代码段内就回收所有自动释放对象是很有用处的,多线程应用中,每个线程可以拥有一个自动释放池的栈,当你创建了一堆临时对象时,而仅仅是在一段很短的上下文中,比如一个简单循环,你并不希望在下面的代码中,他们仍然占用保宝贵的内存资源,你就可以为这段短小紧凑本地上下文创建一个”NSAutoreleasePool”对象来管理他们:

- (id) findSomething
{
        id theObject = nil;
        // Whatever we're looking for
        NSAutoreleasePool *localPool = [[NSAutoreleasePool alloc] init];
        // Autoreleased objects are now automatically placed in localPool.

        // Loop that creates many temporary objects
        while ( theObject == nil )
        {
            ...
            if ( [temporaryObject matchesSomeCondition] )
            {
                theObject = [temporaryObject retain];
                // We want this one
            }
        }

        // Get rid of all those temporary objects
        [localPool release];

        return [theObject autorelease];
}

上段代码我们做了什么:

A,我们创建了一个”NSAutoreleasePool”对象,把它压到当前上下文中的内存管理池顶,在它下面的所有自动内存管理对象都被放入到这个池中。

B,我们调用了自动释放对象”temporaryObject”的”retain”方法,使它的生命周期超过本地池的管理。

C,释放池操作,同时把它从栈中POP出去。

D,紧接着,我们又在返回它前调用了 ”autorelease”方法,把这个对象放入当前池栈的TOP池中。


这东西有点绕,但原理其实还算简单。如果上面的能明白了,恭喜你,Objective-C的水平又上了一个台阶。

同理可证,还有一段更精练的代码:

- (NSArray *) findAListOfThings
{
        NSMutableArray *thingArray =
            [[NSMutableArray alloc] initWithCapacity: 25];
        // The list of 25 things we're looking for
        NSAutoreleasePool *outerPool = [[NSAutoreleasePool alloc] init];
        NSAutoreleasePool *innerPool = nil;
        NSArray *largeObjectArray = nil;
        id temporaryObject = nil;
        NSEnumerator *arrayEnumerator = nil;

        // Loops that create many temporary objects
        while ( [thingArray count] != 25 )
        {
            largeObjectArray = [self fetchLotsOfObjects];
            // largeObjectArray is autoreleased and contained in the
            // outer autorelease pool
            arrayEnumerator = [largeObjectArray objectEnumerator];
            // Note that the enumerator itself is a temporary object!
            // It will be released by the outerPool

            // Create the inner pool on each iteration. When
            // a pool is created, it automatically becomes the
            // "top" pool on the current thread's stack of pools.
            innerPool = [[NSAutoreleasePool alloc] init];
            // autoreleased objects now go into innerPool

            while ( temporaryObject = [arrayEnumerator nextObject] )
            {
                ...
                if ( [temporaryObject matchesSomeCondition] )
                {
                    [thingArray addObject: temporaryObject];
                    // Collections retain their members
                }            
            }

            // Dispose temporary objects created on this iteration;
            // Note that the objects added to thingArray during this
            // iteration are also in innerPool and thus sent a release
            // message, but are not destroyed because they have been
            // retained by thingArray and so have an additional reference
            // (their retainCount > 1)
            [innerPool release];
        }

        [outerPool release];

        return [thingArray autorelease];
}


写到这里所有的概念都已经讲完了,内存管理的东西也就是这么多〜〜〜
有兴趣的可以在这里再讨论些实例〜或是发我邮箱〜MSN〜

 


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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")

【Effective Objective-C】—— 内存管理

第29条:理解引用计数 OC使用引用计数来管理内存,也就是说,每个对象都有个可以递增或递减的计数器,如果某个对象引用他时就会给其引用计数加1,用完了之后,就递减其计数,直至为0,销毁这个对象。ARC实际上也是一种引用计数机制。 1.引用计数工作原理: 在引用计数架构下,对象有个计数器,用以表示当前有多少个事物想令此对象继续存活下去。NSObject协议声明了下面三个方法用于操作计数器: Retain 递增保留计数 release 递减保留计数 autorelease 待稍后清理“自动释放池”时,再递减

m0_55124878的博客 2421

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

【其他】Objective-C 内存管理学习总结

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/shamoyuu/p/OC_CG.html 最近学习了Objective-C语言(以下简称OC),其他的都还好,唯有它的内存管理让我不知所措。因为OC跟我熟悉的Java、C#、js语言不同。Java,C#和js都是自动的垃圾回收,资源都是托管给虚拟机或者引擎,让他们定期查找不再使用的对象然后销毁。而OC的内存管理跟C和...

ance1569的博客 156

Objective-C基础——内存管理

一、基本原理 1.内存管理 内存管理管理范围:任何继承了NSObject的对象,对其他基本数据类型(int、char、float、double、struct、enum等)无效; 栈:放局部变量,会自动回收; 堆:放一些动态产生的。   2.对象的基本结构

Heaven‘s Amazing World 623

Objective-C:内存管理

1 传统内存管理 Objective-C对象的生命周期可以分为:创建、存在、消亡。 1.1 引用计数 类似Java,Objective-C采用引用计算(reference counting)技术来管理对象的生命周期。每个对象都定义有一个整数(称引用计数器)与之相关联,该数用以表示当前有多少个指针指向该对象。 1.1.1 操作方法 当...

a567676的博客 275

objective c 内存管理

Objective-C在管理内存时,遵循一套简单的规则。 每一个对象都有一个名为"retainCount"的变量,它表示该对象有多少个引用。 [java] view plaincopy class *obj = [class alloc];//alloc会导致retainCount为1      [obj retain];//retainCou

学习笔记 732

在Objective-C中,如何进行内存管理

在编程语言中是少不了对内存的管理的,内存对于计算机来说是宝贵的资源,所以对使用不到的资源进行回收是很有必要的。Objective-c编程语言中使用引用计数和垃圾回收来管理内存,在OC中为每个对象分配一个引用计数器,当对象刚刚被创建时其初始值为1,当有某段代码需要访问一个对象是时,会将该对象的引用计数器加1(通过retain来实现);当访问一个对象结束时,会将该对象的引用计数器减1(通过releas

qq_32506555的博客 299

Objective-C中的内存管理机制详解

通过理解引用计数、自动释放池和ARC等原理,并遵循最佳实践来管理对象的生命周期,可以确保程序的稳定性和性能。本文将深入解析Objective-C中的内存管理机制,包括引用计数、自动释放池、ARC(Automatic Reference Counting,自动引用计数)以及常见的内存管理问题。当你将一个对象加入到自动释放池中时,该对象的引用计数会加1,但这个计数会在自动释放池被销毁时自动减1。为了避免这些问题,程序员应该仔细跟踪对象的生命周期,确保在不再需要对象时及时释放它们,并避免不必要的引用。

2401_84297769的博客 774

[zz]Objective-C 内存管理精髓

iPhone系统中的Objective-C的内存管理机制是比较灵活的,即可以拿来像C/C++一样用,也可以加个AutoreleasePool让它升级为半自动化的内存管理语言。当然,也不能拿JAVA虚拟机中的全自动化GC来比? 引用计数是实例对象的内存回收唯一参考 引用计数(retainCo...

chubaisheng8627的博客 114
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