单链表的基本操作----《数据结构》

本文介绍了一个简单的单链表的创建及基本操作实现,包括插入、删除等,并提供了完整的C语言代码示例。读者可以了解如何在C语言中进行单链表的基本操作。

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#include<stdio.h>
#include<malloc.h>
#include<stdlib.h>

typedef int ElemType;

typedef struct Node{
	ElemType data;
	struct Node *next; 
}Node,*LinkedList;

LinkedList Creatlist(LinkedList head){
	int i,d;
	LinkedList p,q;
	p = head;
	printf("请输入链表元素,输入为404时停止输入 :");   
	while(1) {
		scanf("%d",&d);
		if(d!=404) { 
		q = (LinkedList)malloc(sizeof(Node));
		q->data = d; 
		q->next = NULL;
		p->next = q;
		p = q;}
		else
		 return false; 
	}
	return head;
}

void PutList(LinkedList head,LinkedList  p){
	p = head->next;
	while(p){
		printf("%d",p->data);
		p=p->next;
	}
}

void InsertList(LinkedList head){
	if(!head){
		printf("链表不存在");
		return ;
	}
	int c = 0;
	LinkedList p = head;
	while(p!=NULL){
		c++;
		if(c==5){
			LinkedList temp = (Node*)malloc(sizeof(Node));
			temp->data =999;
			temp->next = p->next;
			p->next = temp;
			break;
		}
		p= p->next;
		}
	}
//删除第五个元素	
void Del(LinkedList head){ 
	LinkedList p;
	int c=0;
	if(!head){
		printf("链表不存在");
		return ;
	}
	p = head;
	while(p){
		c++;
		if(c==5){
			p->next = p->next->next;
		}
		p= p->next;
	}
	
}

//删除指定区域的元素
void DelList(LinkedList head,int mink,int maxk){
	
	LinkedList p,q,temp;
	if(!head){
		printf("链表不存在");
		return; 
	}
	temp = head; 
	p = head; 
	while(p->next){ 
		if(p->next->data>=mink&&p->next->data<=maxk){
			q = p->next; 
			p->next = q->next; 
			free(q); 
		}
		else
		p = p->next; 
	} 
	
	 
	


} 

int main(){
	LinkedList head,p;
	head = (LinkedList)malloc(sizeof(Node));
	head->next = NULL;
	int n,i,mink,maxk;
	Creatlist(head); 
	printf("输入相应编号,执行操作\n1.遍历单链表\n2.在单链表中插入元素\n3.删除单链表中的元素\n4.删除指定区域的元素;");
	scanf("%d",&i);
	switch(i){
		case 1:
			PutList(head,p);
			break;
		case 2:
			InsertList(head);
			p = head->next;
			while(p){
				printf("%d",p->data);
				p=p->next;
			}
		
			break;
		case 3:
			Del(head);
			p = head->next;
			while(p){
				printf("%d",p->data);
				p=p->next;
			}
			break;
		case 4: printf("请输入删除的范围");
			scanf("%d %d",&mink,&maxk);
			DelList(head,mink,maxk);
			//printf("1===") ;
			p= head->next; 
			while(p){
				printf("%d",p->data);
				p=p->next;
			}
			break; 
	}
	return 0; 
} 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/peak01/p/7788457.html

<think>好的,用户现在问的是`torch.cuda.empty_cache()`是否只能清空一个GPU的缓存。我需要先回忆一下PyTorchCUDA内存管理的机制。 首先,用户之前遇到了关于Scikit-learn的分类指标警告和PyTorch的NCCL支持问题,现在转向了CUDA内存管理。可能用户正在处理多GPU训练,或者在单GPU使用中遇到了显存问题。 `torch.cuda.empty_cache()`的作用是释放当前由缓存分配器持有的未使用内存PyTorch默认情况下会缓存一部分内存以提高分配效率,这个函数可以释放那些未被使用的缓存内存。但用户的问题是,这个函数是否只影响当前的一个GPU。 根据PyTorch的文档,当使用多GPU时,每个GPU都有自己的缓存分配器。所以,如果用户有多个GPU,`torch.cuda.empty_cache()`只会释放当前设备(即通过`torch.cuda.current_device()`指定的那个)的缓存。要清空所有GPU的缓存,需要遍历每个设备,切换当前设备,然后分别调用该函数。 用户可能是在多GPU环境下运行代码,发现显存没有完全释放,或者遇到显存不足的问题。需要确认用户是否在使用多GPU,以及是否正确地切换了设备来清空每个GPU的缓存。 另外,用户可能对PyTorch内存管理机制不太熟悉,所以需要解释清楚这个函数的行为,以及在不同情况下的正确使用方法。可能还需要提醒用户,即使调用了这个函数,显存的释放也依赖于是否有未使用的缓存,实际使用的张量不会被释放。 最后,给出示例代码,说明如何为所有GPU清空缓存,并强调正确使用设备切换的重要性。还要提醒用户,显存管理需要结合其他方法,如手动删除变量、运行垃圾回收等,才能有效管理显存使用。</think>--- 在 PyTorch 中,`torch.cuda.empty_cache()` 的作用是释放当前 CUDA 设备(即当前选中的 GPU)的**未使用缓存内存**。其行为取决于 **GPU 设备的选择**和 **多 GPU 环境**的配置。以下是详细说明: --- ### **1.GPU 场景** - 如果你只有一个 GPU,或者代码中未显式指定 GPU 设备: `torch.cuda.empty_cache()` 会清空当前默认 GPU 的缓存内存。 例如: ```python import torch # 默认使用 GPU 0(仅单卡时) a = torch.randn(1000, 1000, device="cuda") # 占用显存 del a # 删除变量 torch.cuda.empty_cache() # 释放 GPU 0 的未使用缓存 ``` --- ### **2.GPU 场景** - 如果你有多个 GPU,且代码中显式切换了设备: 需要**依次选中每个 GPU 并单独调用** `empty_cache()`,才能清空所有 GPU 的缓存。 例如: ```python import torch # 清空 GPU 0 的缓存 torch.cuda.set_device(0) torch.cuda.empty_cache() # 清空 GPU 1 的缓存 torch.cuda.set_device(1) torch.cuda.empty_cache() ``` --- ### **3. 关键注意事项** 1. **缓存释放的范围**: `empty_cache()` **仅释放由 PyTorch 缓存分配器管理的未占用内存**,不会释放正在被张量占用的显存。 - 已分配的张量必须手动删除(如 `del tensor`)或超出作用域后,其显存才会被缓存分配器回收。 - 调用 `empty_cache()` 后,这些回收的内存才会真正释放回系统。 2. **多进程分布式训练**: 在分布式训练(如使用 `torch.distributed` 或 `DataParallel`)时,每个进程可能绑定到不同的 GPU。 - 每个进程需独立调用 `empty_cache()` 清理自己绑定的 GPU 缓存。 - 例如: ```python # 每个进程仅清理自己绑定的 GPU torch.cuda.empty_cache() ``` 3. **自动缓存管理**: PyTorch 默认会缓存部分显存以提高分配效率。频繁调用 `empty_cache()` 可能导致性能下降,建议仅在显存不足时手动调用。 --- ### **4. 验证显存释放** 可以使用 `torch.cuda.memory_summary()` 或以下代码查看显存状态: ```python import torch # 查看当前 GPU 的显存使用情况(单位:字节) print(torch.cuda.memory_allocated()) # 当前已分配的显存 print(torch.cuda.memory_reserved()) # 当前缓存分配器保留的显存(包括未使用的) ``` --- ### **总结** | 场景 | 行为 | |------------|----------------------------------------------------------------------| | **单 GPU** | 清空当前 GPU 的未使用缓存。 | | **多 GPU** | 需遍历所有 GPU,分别调用 `empty_cache()` 才能清空每个设备的缓存。 | --- ### **最佳实践** - 显存不足时手动调用 `empty_cache()`,但避免在循环中频繁使用。 - 结合显存监控工具(如 `nvidia-smi` 或 PyTorch 内置函数)诊断显存泄漏。 - 多 GPU 场景显式指定设备并分别清理: ```python for i in range(torch.cuda.device_count()): torch.cuda.set_device(i) torch.cuda.empty_cache() ```
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