Linux 下 C 语言 栈 堆的学习

本文详细介绍了C程序中静态存储区与动态存储区的区别及应用。静态存储区用于存放代码段和全局变量,而动态存储区包括栈和堆,分别用于局部变量存储和动态内存分配。文章还解释了栈的后进先出特性和堆的动态管理机制。

C程序有两个存储区,一个是静态存储区,一个是动态存储区

静态存储区用来存放代码段,全局变量

动态存储区又分为栈和堆

栈是用来存放局部变量的,而堆是用来动态申请内存的,我们经常用的malloc 就是在堆里申请内存,返回申请的这块区域的首地址,

我们对动态存储区的操作会多于静态存储区,因为动态存储区是我们运行程序是才有的区域,在程序结束的时候,这块区域会被收回。

对于栈这个概念我觉得应该知道栈的后进先出的存储方式,栈是线性连续存储的,而且是由高地址向低地址增长的,而堆却是恰恰相反,堆并没有栈那么井井有条,他是链式存储的,有点类似二叉树的感觉,可以随意的进出,并不像栈那样拘束,但是总体上看,堆是低地址向高地址增长的,也就是向上增长。栈数据在生命周期上看,栈上的数据往往是短命的,当程序运行时,进入main函数,在动态存储区里就会产生一个栈帧,姑且叫他M栈帧,这个栈帧是在这些短命鬼里最长寿的,当在main函数调用一个方法(函数)是,就会产生一个栈帧(每个函数都会有与之对应的栈帧,存储着局部变量,参数等),姑且叫他短命鬼栈帧,这个栈帧会随着函数的出生而出生,也会随着函数的死亡而死亡,当他死亡的时候,当他死亡的时候,栈帧里面的数据就自然没有了,堆就不同的,malloc是专门在堆里面开辟空间的,当开辟的一段空间后,这段空间不会随着函数的变化而变化,只有调用销毁函数(free),他才会消失;





内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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