Java中堆与栈的区别

本文详细解释了Java中堆和栈的区别,包括它们在内存管理、申请效率、存储内容及存取效率等方面的特性。通过生动的比喻帮助理解两者的不同应用场景。
Java中堆与栈的区别 

    栈与堆都是Java用来在RAM中存放数据的地方。与C++不同,Java自动管理栈和堆,程序员不能直接地设置栈或堆。 

     Java的堆是一个运行时数据区,类的对象从中分配空间。这些对象通过new、newarray、anewarray和multianewarray等指令建立,它们不需要程序代码来显式的释放。堆是由垃圾回收来负责的,堆的优势是可以动态地分配内存大小,生存期也不必事先告诉编译器,因为它是在运行时动态分配内存的,Java的垃圾收集器会自动收走这些不再使用的数据。但缺点是,由于要在运行时动态分配内存,存取速度较慢。 

     栈的优势是,存取速度比堆要快,仅次于寄存器,栈数据可以共享。但缺点是,存在栈中的数据大小与生存期必须是确定的,缺乏灵活性。栈中主要存放一些基本类型的变量(,int, short, long, byte, float, double, boolean, char)和对象句柄。 

    栈有一个很重要的特殊性,就是存在栈中的数据可以共享。假设我们同时定义: 
int a = 3; 
int b = 3; 

    编译器先处理int a = 3;首先它会在栈中创建一个变量为a的引用,然后查找栈中是否有3这个值,如果没找到,就将3存放进来,然后将a指向3。接着处理int b = 3;在创建完b的引用变量后,因为在栈中已经有3这个值,便将b直接指向3。这样,就出现了a与b同时均指向3的情况。 

     这时,如果再令a=4;那么编译器会重新搜索栈中是否有4值,如果没有,则将4存放进来,并令a指向4;如果已经有了,则直接将a指向这个地址。因此a值的改变不会影响到b的值。 

    要注意这种数据的共享与两个对象的引用同时指向一个对象的这种共享是不同的,因为这种情况a的修改并不会影响到b, 它是由编译器完成的,它有利于节省空间。而一个对象引用变量修改了这个对象的内部状态,会影响到另一个对象引用变量。 

String是一个特殊的包装类数据。可以用: 
String str = new String("abc"); 
String str = "abc"; 

    两种的形式来创建,第一种是用new()来新建对象的,它会在存放于堆中。每调用一次就会创建一个新的对象。 

     而第二种是先在栈中创建一个对String类的对象引用变量str,然后查找栈中有没有存放"abc",如果没有,则将"abc"存放进栈,并令str指向”abc”,如果已经有”abc” 则直接令str指向“abc”。 

    比较类里面的数值是否相等时,用equals()方法;当测试两个包装类的引用是否指向同一个对象时,用==,下面用例子说明上面的理论。 
String str1 = "abc"; 
String str2 = "abc"; 
System.out.println(str1==str2); //true 
可以看出str1和str2是指向同一个对象的。 
String str1 =new String ("abc"); 
String str2 =new String ("abc"); 
System.out.println(str1==str2); // false 
用new的方式是生成不同的对象。每一次生成一个。 

       因此用第一种方式创建多个”abc”字符串,在内存中其实只存在一个对象而已. 这种写法有利与节省内存空间. 同时它可以在一定程度上提高程序的运行速度,因为JVM会自动根据栈中数据的实际情况来决定是否有必要创建新对象。而对于String str = new String("abc");的代码,则一概在堆中创建新对象,而不管其字符串值是否相等,是否有必要创建新对象,从而加重了程序的负担。 

      另一方面, 要注意: 我们在使用诸如String str = "abc";的格式定义类时,总是想当然地认为,创建了String类的对象str。担心陷阱!对象可能并没有被创建!而可能只是指向一个先前已经创建的对象。只有通过new()方法才能保证每次都创建一个新的对象。 

    由于String类的immutable性质,当String变量需要经常变换其值时,应该考虑使用StringBuffer类,以提高程序效率。 

1、申请后系统的响应 
栈:只要栈的剩余空间大于所申请空间,系统将为程序提供内存,否则将报异常提示栈溢出。 
堆: 首先应该知道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delete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。         

2、申请大小的限制         
栈:在Windows下,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2M(也可能是1M,它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: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。   

3、申请效率的比较:         
栈由系统自动分配,速度较快。但程序员是无法控制的。         
堆是由new分配的内存,一般速度比较慢,而且容易产生内存碎片,不过用起来最方便. 
另外,在WINDOWS下,最好的方式是用VirtualAlloc分配内存,他不是在堆,也不是在栈是直接在进程的地址空间中保留一快内存,虽然用起来最不方便。但是速度快,也最灵活。 

4、堆和栈中的存储内容       
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。注意静态变量是不入栈的。当本次函数调用结束后,局部变量先出栈,然后是参数,最后栈顶指针指向最开始存的地址,也就是主函数中的下一条指令,程序由该点继续运行。         
堆:一般是在堆的头部用一个字节存放堆的大小。堆中的具体内容有程序员安排。 

5、存取效率的比较 
char s1[] = "aaaaaaaaaaaaaaa";         
char *s2 = "bbbbbbbbbbbbbbbbb";         
aaaaaaaaaaa是在运行时刻赋值的;         
而bbbbbbbbbbb是在编译时就确定的;         
但是,在以后的存取中,在栈上的数组比指针所指向的字符串(例如堆)快。       

6、小结:         
堆和栈的区别可以用如下的比喻来看出:       
使用栈就象我们去饭馆里吃饭,只管点菜(发出申请)、付钱、和吃(使用),吃饱了就走,不必理会切菜、洗菜等准备工作和洗碗、刷锅等扫尾工作,他的好处是快捷,但是自由度小。       
使用堆就象是自己动手做喜欢吃的菜肴,比较麻烦,但是比较符合自己的口味,而且自由度大。
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方差,增强整体预测的稳定性准确性。 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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