CareerCup What is the difference between a computers heap and it's stack?

本文详细解释了计算机内存中栈和堆的区别。栈用于存储局部变量和跟踪函数调用顺序,而堆则用于分配动态创建的变量。栈内存随着函数执行结束自动释放,堆内存则需显式释放。此外,栈内存大小固定,而堆内存大小可变。
Physically stack and heap both are allocated on RAM and their implementation varies from language, compiler and run time 

Stack is used for local variables of functions and to track function calling sequences. Heap is used for allocating dynamically created variables using malloc, calloc or new. 
Stack memory is freed whenever the function completes execution but the heap memory needs to be freed explicitly using delete, free or by garbage collector of the language. 

Stack memory of a process is fixed size and heap is variable memory. 

Stack is faster than heap as allocating memory on stack is simpler just moving stack pointer up. 

In case of multi threading, each thread of process will have a different stack but all threads share single heap
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
### 翻译 a. What does the array name represent, and what is its type? b. How are array elements stored in memory? c. What is pointer arithmetic? d. What are the differences between an array allocated on the stack and an array allocated on the heap? e. What special precautions should be taken when using native arrays? f. When creating an array on the stack, its size must be determined at compile time. What about on the heap? g. A good goal in software engineering is to avoid code duplication. What are the benefits of achieving this goal? h. What is a template? Is it a real function or a real class? i. When are functions or classes created from templates? j. Can a template function be called without specifying the type in < >? ### 回答 a. 数组名代表数组首元素的地址,在大多数情况下,它的类型是指向数组元素类型的指针。例如,对于 `int arr[10];`,`arr` 的类型是 `int*`。不过,在 `sizeof` 运算符和取地址运算符 `&` 中,数组名不会退化为指针,`sizeof(arr)` 会返回整个数组的大小(单位是字节),`&arr` 的类型是指向整个数组的指针,即 `int (*)[10]` [^1]。 ```c #include <stdio.h> int main() { int arr[10]; printf("Address of arr: %p\n", (void*)arr); printf("Size of arr: %zu\n", sizeof(arr)); return 0; } ``` b. 数组元素在内存中是连续存储的。对于一维数组,元素按照下标顺序依次存储;对于多维数组,按照行优先(C、C++ 等语言)或列优先(Fortran 等语言)的顺序存储。例如,对于 `int arr[3][2];`,在内存中先存储 `arr[0][0]`,接着是 `arr[0][1]`,然后是 `arr[1][0]` 等。 ```c #include <stdio.h> int main() { int arr[3][2]; for (int i = 0; i < 3; i++) { for (int j = 0; j < 2; j++) { printf("Address of arr[%d][%d]: %p\n", i, j, (void*)&arr[i][j]); } } return 0; } ``` c. 指针算术是指对指针进行加减运算。指针加或减一个整数 `n` 时,指针会向前或向后移动 `n` 个元素的位置,移动的字节数取决于指针所指向的元素类型的大小。例如,对于 `int* p`,`p + 1` 会使指针指向下一个 `int` 类型的元素,移动的字节数是 `sizeof(int)`。 ```c #include <stdio.h> int main() { int arr[5] = {1, 2, 3, 4, 5}; int* p = arr; printf("Value at p: %d\n", *p); p = p + 2; printf("Value at p + 2: %d\n", *p); return 0; } ``` d. 栈上分配的数组和堆上分配的数组有以下区别: - 生命周期:栈上分配的数组在其所在的代码块结束时自动释放;堆上分配的数组需要手动使用 `free`(C)或 `delete[]`(C++)释放,否则会造成内存泄漏。 - 大小确定:栈上数组的大小必须在编译时确定;堆上数组的大小可以在运行时动态确定。 - 性能:栈上分配和释放速度快,因为只需要移动栈指针;堆上分配和释放涉及内存管理算法,速度相对较慢。 ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { // 栈上分配数组 int stack_arr[5] = {1, 2, 3, 4, 5}; // 堆上分配数组 int* heap_arr = (int*)malloc(5 * sizeof(int)); if (heap_arr == NULL) { perror("Memory allocation failed"); return 1; } for (int i = 0; i < 5; i++) { heap_arr[i] = i + 1; } free(heap_arr); return 0; } ``` e. 使用原生数组时需要特别注意以下几点: - 数组越界:访问数组元素时要确保下标在合法范围内,否则会导致未定义行为。 - 内存泄漏:如果使用动态分配的数组,要记得在不再使用时释放内存。 - 数组名的退化:在大多数情况下,数组名会退化为指针,可能会导致一些意外的结果。 ```c #include <stdio.h> int main() { int arr[5] = {1, 2, 3, 4, 5}; // 数组越界示例,未定义行为 // printf("%d\n", arr[10]); return 0; } ``` f. 在栈上创建数组时,其大小必须在编译时确定。而在堆上创建数组时,其大小可以在运行时动态确定,通过 `malloc`(C)或 `new[]`(C++)函数来分配所需大小的内存。 ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { int size; printf("Enter the size of the array: "); scanf("%d", &size); int* arr = (int*)malloc(size * sizeof(int)); if (arr == NULL) { perror("Memory allocation failed"); return 1; } for (int i = 0; i < size; i++) { arr[i] = i + 1; } free(arr); return 0; } ``` g. 软件工程中避免代码重复有以下好处: - 提高可维护性:如果代码重复,修改一个功能时需要在多个地方进行修改,容易遗漏。避免代码重复可以减少修改的工作量,降低出错的概率。 - 提高可读性:减少重复代码可以使代码更加简洁,更容易理解和阅读。 - 节省开发时间:避免重复编写相同的代码,开发人员可以将更多的时间用于实现新的功能。 - 降低内存占用:减少重复代码可以降低程序的内存占用,提高程序的性能。 h. 模板是一种泛型编程的工具,它允许编写与类型无关的代码。模板既不是真正的函数也不是真正的类,而是一种生成函数或类的蓝图。模板定义了一组通用的代码结构,可以根据不同的类型参数生成具体的函数或类。 ```c++ #include <iostream> template <typename T> T max(T a, T b) { return (a > b)? a : b; } int main() { int result = max(3, 5); std::cout << "Max: " << result << std::endl; return 0; } ``` i. 当编译器遇到对模板函数或模板类的实例化请求时,会从模板创建函数或类。实例化请求可以是显式的,即明确指定模板参数;也可以是隐式的,编译器根据函数调用时的实参类型自动推导模板参数。 ```c++ #include <iostream> template <typename T> T add(T a, T b) { return a + b; } int main() { // 显式实例化 int result1 = add<int>(3, 5); // 隐式实例化 double result2 = add(3.14, 2.71); std::cout << "Result 1: " << result1 << std::endl; std::cout << "Result 2: " << result2 << std::endl; return 0; } ``` j. 在某些情况下,可以不指定 `<>` 中的类型调用模板函数。编译器可以根据函数调用时的实参类型自动推导模板参数。但如果编译器无法从实参类型推导出模板参数,或者模板函数有多个模板参数且部分参数无法推导,就必须显式指定模板参数。 ```c++ #include <iostream> template <typename T> T square(T a) { return a * a; } template <typename T1, typename T2> void print(T1 a, T2 b) { std::cout << a << " " << b << std::endl; } int main() { // 可以不指定类型 int result = square(5); // 必须指定类型 // print(3, "hello"); // 错误,无法推导 T2 的类型 print<int, const char*>(3, "hello"); return 0; } ```
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