博客
关于我
4-1:C/C++内存管理
阅读量:197 次
发布时间:2019-02-28

本文共 1817 字,大约阅读时间需要 6 分钟。

C/C++内存管理实用指南

目录

  • C/C++内存分布概述
  • C语言动态内存管理
  • C++内存管理特点
  • new与delete的核心原理
  • 自定义类型内存管理
  • 数据结构内存管理示例
  • operator new与delete全解析
  • 内存管理总结与实践建议

  • 一:C/C++内存分布

    C/C++程序运行时的内存分布主要包括以下几个部分:

  • 文本(代码)段:存储程序的源代码、编译后的可执行文件。
  • 数据段/静态数据:存储静态变量、全局变量等。
  • 堆内存(malloc/calloc/realloc/free):用于动态分配和释放内存。
  • 栈内存(alloca):存储函数调用的上层函数信息。
  • 这些内存区域的分配和管理是程序运行的核心基础。


    二:C语言动态内存管理

    C语言通过一系列标准函数进行动态内存管理,核心函数包括:

  • malloc():分配一块内存,返回指针。
  • free():释放一块内存。
  • calloc():分配一块内存,初始化为0。
  • realloc():调整已有内存块的大小。
  • 这些函数适用于内置类型和自定义类型的内存管理。


    三:C++内存管理特点

    C++在内存管理上引入了更高级的机制:

  • new与delete:通过操作符实现内存管理。
    • int* ptr = new int;:动态申请内存。
    • delete ptr;:释放内存。
  • 数组内存管理
    • int* arr = new int[10];:申请数组内存。
    • delete[] arr;:释放数组内存。
  • 构造与析构
    • newdelete不仅管理内存空间,还自动调用对象的构造函数和析构函数。

  • 四:new与delete的核心原理

  • 内置类型与自定义类型的区别

    • 对于内置类型(如int),newmalloc功能相似,但new更高效且更安全。
    • 对于自定义类型(如Date类),newdelete负责调用构造函数和析构函数。
  • 内存申请与释放流程

    • new:调用operator new申请空间,并执行构造函数。
    • delete:执行析构函数后,调用operator delete释放空间。
  • 数组内存管理

    • new[]delete[]用于管理多个对象的内存,new[]申请连续空间,delete[]释放连续空间。

  • 五:自定义类型内存管理示例

    class Date {public:    Date(int year, int month, int day) {        cout << "调用了构造函数" << endl;        _year = year;        _month = month;        _day = day;    }    ~Date() {        cout << "调用了析构函数" << endl;    }private:    int _year;    int _month;    int _day;};
    • C语言实现

      void* ptr = malloc(sizeof(Date));Date* obj = static_cast
      (ptr);free(ptr);

      这种方式不会调用构造函数或析构函数。

    • C++实现

      Date* obj = new Date(2024, 5, 20);delete obj;

      newdelete自动管理内存及构造析构函数。


    六:operator new与delete全解析

  • operator new和delete不是关键字

    • 它们是C++的全局函数,底层调用这些函数完成内存操作。
  • 内存管理流程

    • new:申请空间并调用构造函数。
    • delete:调用析构函数后释放空间。
  • 数组内存管理

    • new[]:申请连续空间并初始化多个对象。
    • delete[]:释放连续空间,并调用每个对象的析构函数。

  • 七:内存管理总结与实践建议

  • 内存管理原则

    • 使用newdelete代替mallocfree,以享受构造析构函数的自动调用。
    • 避免内存泄漏,使用智能指针(如shared_ptr)管理内存。
  • 常见错误

    • 不正确使用deletedelete[]用于数组,delete用于单个对象。
    • 混用newmalloc:会导致内存不一致,程序崩溃。
  • 性能优化

    • 使用new[]delete[]管理数组内存时,效率更高。

  • 通过以上实践和总结,您可以更高效地管理C/C++程序的内存资源,提升代码质量和性能。

    转载地址:http://gcsi.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9检测图片和视频中的目标
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何在 Docker 容器中使用 GPU
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV中更稳更快的找圆方法--EdgeDrawing使用演示(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLO11自定义数据集训练实现缺陷检测 (标注+训练+预测 保姆级教程)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLOv10模型微调检测肾结石并提高准确率
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV和Streamlit搭建虚拟化妆应用程序(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV确定对象的方向(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于OpenCV和K-Means聚类实现颜色分割(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 文本图片去水印--同时保持文本原始色彩(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 通过微调SegFormer改进车道检测效果(数据集 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
    查看>>