python函数栈 python函数调用堆栈过程
python堆和栈的区别有哪些
堆(Heap)与栈(Stack)是开发人员必须面对的两个概念,在理解这两个概念时,需要放到具体的场景下,因为不同场景下,堆与栈代表不同的含义。一般情况下,有两层含义:
我们提供的服务有:网站设计制作、成都网站建设、微信公众号开发、网站优化、网站认证、望谟ssl等。为千余家企事业单位解决了网站和推广的问题。提供周到的售前咨询和贴心的售后服务,是有科学管理、有技术的望谟网站制作公司
(1)程序内存布局场景下,堆与栈表示的是两种内存管理方式;
(2)数据结构场景下,堆与栈表示两种常用的数据结构。
相关推荐:《Python教程》
堆与栈实际上是操作系统对进程占用的内存空间的两种管理方式,主要有如下几种区别:
(1)管理方式不同。栈由操作系统自动分配释放,无需我们手动控制;堆的申请和释放工作由程序员控制,容易产生内存泄漏;
(2)空间大小不同。每个进程拥有的栈的大小要远远小于堆的大小。理论上,程序员可申请的堆大小为虚拟内存的大小,进程栈的大小 64bits 的 Windows 默认 1MB,64bits 的 Linux 默认 10MB;
(3)生长方向不同。堆的生长方向向上,内存地址由低到高;栈的生长方向向下,内存地址由高到低。
(4)分配方式不同。堆都是动态分配的,没有静态分配的堆。栈有2种分配方式:静态分配和动态分配。静态分配是由操作系统完成的,比如局部变量的分配。动态分配由alloca函数进行分配,但是栈的动态分配和堆是不同的,他的动态分配是由操作系统进行释放,无需我们手工实现。
(5)分配效率不同。栈由操作系统自动分配,会在硬件层级对栈提供支持:分配专门的寄存器存放栈的地址,压栈出栈都有专门的指令执行,这就决定了栈的效率比较高。堆则是由C/C++提供的库函数或运算符来完成申请与管理,实现机制较为复杂,频繁的内存申请容易产生内存碎片。显然,堆的效率比栈要低得多。
(6)存放内容不同。栈存放的内容,函数返回地址、相关参数、局部变量和寄存器内容等。当主函数调用另外一个函数的时候,要对当前函数执行断点进行保存,需要使用栈来实现,首先入栈的是主函数下一条语句的地址,即扩展指针寄存器的内容(EIP),然后是当前栈帧的底部地址,即扩展基址指针寄存器内容(EBP),再然后是被调函数的实参等,一般情况下是按照从右向左的顺序入栈,之后是被调函数的局部变量,注意静态变量是存放在数据段或者BSS段,是不入栈的。出栈的顺序正好相反,最终栈顶指向主函数下一条语句的地址,主程序又从该地址开始执行。堆,一般情况堆顶使用一个字节的空间来存放堆的大小,而堆中具体存放内容是由程序员来填充的。
从以上可以看到,堆和栈相比,由于大量malloc()/free()或new/delete的使用,容易造成大量的内存碎片,并且可能引发用户态和核心态的切换,效率较低。栈相比于堆,在程序中应用较为广泛,最常见的是函数的调用过程由栈来实现,函数返回地址、EBP、实参和局部变量都采用栈的方式存放。虽然栈有众多的好处,但是由于和堆相比不是那么灵活,有时候分配大量的内存空间,主要还是用堆。
无论是堆还是栈,在内存使用时都要防止非法越界,越界导致的非法内存访问可能会摧毁程序的堆、栈数据,轻则导致程序运行处于不确定状态,获取不到预期结果,重则导致程序异常崩溃,这些都是我们编程时与内存打交道时应该注意的问题。
画函数堆栈用什么工具站
画函数堆栈用Python工具站
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆 于1990 年代初设计,作为一门叫做ABC语言的替代品。 Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
Python解释器易于扩展,可以使用C语言或C++(或者其他可以通过C调用的语言)扩展新的功能和数据类型。Python 也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库,提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。
Python语言如何实现包含min函数的栈
仅供参考
# coding=utf8
'''
题目:定义栈的数据结构,请在该类型中实现一个能够得到栈的最小元素的min函数。
在该栈中,调用min、push及pop的时间复杂度都是O(1)。
'''
class Stack():
def __init__(self):
self.main_stack = []
# 辅助栈,每次次最小的元素压入辅助栈
self.assist_stack = []
# 记录栈中的最小元素
self._min = None
def min(self):
return self._min
def push(self, data):
self.main_stack.append(data)
if self._min is None:
self._min = data
else:
if data self._min:
self._min = data
# 将最小的元素压入辅助栈
self.assist_stack.append(self._min)
def pop(self):
if len(self.main_stack) == 0:
raise Exception('no data')
elif len(self.main_stack) == 1:
self.assist_stack.pop()
self._min = None
return self.main_stack.pop()
else:
self.assist_stack.pop()
self._min = self.assist_stack[-1]
return self.main_stack.pop()
if __name__ == '__main__':
s = Stack()
s.push(3)
s.push(4)
s.push(2)
s.push(1)
print s.min()
s.pop()
s.pop()
print s.min()
s.pop()
print s.min()
s.pop()
print s.min()
s.pop()
python中栈和队列在功能上的区别
python queue模块有三种队列:1、python queue模块的FIFO队列先进先出。2、LIFO类似于堆。即先进后出。3、还有一种是优先级队列级别越低越先出来。 针对这三种队列分别有三个构造函数:1、class Queue.Queue(maxsize) FIFO 2、class Queue.LifoQueue(maxsize) LIFO 3、class Queue.PriorityQueue(maxsize) 优先级队列
python中的堆栈什么意思
堆栈是一种执行“后进先出”算法的数据结构。
设想有一个直径不大、一端开口一端封闭的竹筒。有若干个写有编号的小球,小球的直径比竹筒的直径略小。现在把不同编号的小球放到
竹筒里面,可以发现一种规律:先放进去的小球只能后拿出来,反之,后放进去的小球能够先拿出来。所以“先进后出”就是这种结构的
特点。
堆栈是计算机中最常用的一种数据结构,比如函数的调用在计算机中是用堆栈实现的。 堆栈可以用数组存储,也可以用以后会介绍的链
表存储。
堆栈就是这样一种数据结构。它是在内存中开辟一个存储区域,数据一个一个顺序地存入(也就是“压入——push”)这个区域之中。
有一个地址指针总指向最后一个压入堆栈的数据所在的数据单元,存放这个地址指针的寄存器就叫做堆栈指示器。开始放入数据的单元叫
做“栈底”。数据一个一个地存入,这个过程叫做“压栈”。在压栈的过程中,每有一个数据压入堆栈,就放在和前一个单元相连的后面
一个单元中,堆栈指示器中的地址自动加1。读取这些数据时,按照堆栈指示器中的地址读取数据,堆栈指示器中的地址数自动减 1。这
个过程叫做“弹出pop”。如此就实现了后进先出的原则。
推荐学习《python教程》。
文章名称:python函数栈 python函数调用堆栈过程
网页地址:http://ybzwz.com/article/dodddep.html