STL 空间配置器

本文深入探讨了STL中内存的申请与释放机制,详细介绍了allocate(), deallocate(), construct(), destroy()等函数的作用及其实现原理。同时,还讨论了SGI STL内部的双层配置器机制以及内存池的管理方式。

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内存的申请和释放

STL的内存分配和释放被详细区分为四个部分:内存配置由allocate()负责(内部实现为operator new),内存释放由deallocate()负责(内部实现为operator delete);对象构造由construct()负责(内部实现为placement new),对象析构操作由destroy()负责(内部实现为~T()【T为对应类型】)

operator new(),operator delete()这两个全局函数相当于C语言中的malloc()和free()。

destroy()第一个版本接受一个指针,将该指针所指之物析构即可,第二个版本接收两个迭代器first、last,并逐一对范围[first,last)内进行析构。

对于第二个版本,destroy()有很多特化和泛化版本,仅对于trivaial destructor按序执行destroy(),而对于一些特化版本,如char ,wchar ,non-trivaial destructor都不执行任何操作。

construct()只有一个版本,就是使用placement new在operator new申请的空间上进行构造。

template<class T>
T *p;
const T2 &value
new(p) T(value);    //new(指针) 类型(值)

SGI STL内部是双层配置器,当配置区块超过128B时,使用第一级配置器,使用malloc()和free()进行内存的配置,小于128B时,使用第二级配置器,使用内存池(拥有16个节点的链表,节点大小为从[8,128]内8的倍数)进行内存分配,避免造成太多内存碎片。但是对上层,暴露的内存配置器为统一为alloc(内部使用条件编译进行typedef(宏为__USE_MALLOC))。

一级空间配置器直接封装malloc,free进行处理,增加了C++中的set_handler机制,增加内存分配时客户端可选处理机制。二级空间配置由内存池以及伙伴系统:自由链表组成

内存池空间何时释放?

对于大于128的内存,客户程序deallocate()之后会调free释放掉,归还给了系统。

内存池中获取的空间调用deallocate()释放后,并没有还给系统,没有在内存池,而在自由链表中。程序中不曾释放,且配置器的所有方法,成员都是静态的,那么他们就是存放在静态区。释放时机就是程序结束。

内存基本处理工具

STL一共有五个全局函数作用关于未初始化的空间之上。

除了之前说过的construct()和destroy(),还有三个函数uninitialized_copy(),uninitialized_fill(),uninitialized_fill_n()。

这三个方法都能将内存的配置和对象的构造行为分开。对于POD类型(标量型别或C的struct型别,可以直接赋值),调用fill_n()函数进行初值填写,对于非POD类型,采用construct()方法。

uninitialized_copy()针对char *和w_char *有专门的特化方法,调用memmove()进行快速复制。

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节全局趋势,显著提升预测精度泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB深度学习的科研人员、工程师研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例详细的模型描述有助于读者快速理解复现该项目,促进学术技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试优化,以达到最佳的预测效果。
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