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這篇文章主要介紹了C++中堆與棧的區(qū)別是什么,具有一定借鑒價(jià)值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。
棧由操作系統(tǒng)自動(dòng)分配釋放 ,用于存放函數(shù)的參數(shù)值、局部變量等,其操作方式類似于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的棧。參考如下代碼:
int main() { int b; //棧 char s[] = "abc"; //棧 char *p2; //棧 }
其中函數(shù)中定義的局部變量按照先后定義的順序依次壓入棧中,也就是說相鄰變量的地址之間不會(huì)存在其它變量。棧的內(nèi)存地址生長(zhǎng)方向與堆相反,由高到底,所以后定義的變量地址低于先定義的變量,比如上面代碼中變量 s 的地址小于變量 b 的地址,p2 地址小于 s 的地址。棧中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)的生命周期隨著函數(shù)的執(zhí)行完成而結(jié)束。
堆由開發(fā)人員分配和釋放, 若開發(fā)人員不釋放,程序結(jié)束時(shí)由 OS 回收,分配方式類似于鏈表。參考如下代碼:
int main() { // C 中用 malloc() 函數(shù)申請(qǐng) char* p1 = (char *)malloc(10); cout<<(int*)p1<<endl; //輸出:00000000003BA0C0 // 用 free() 函數(shù)釋放 free(p1); // C++ 中用 new 運(yùn)算符申請(qǐng) char* p2 = new char[10]; cout << (int*)p2 << endl; //輸出:00000000003BA0C0 // 用 delete 運(yùn)算符釋放 delete[] p2; }
其中 p1 所指的 10 字節(jié)的內(nèi)存空間與 p2 所指的 10 字節(jié)內(nèi)存空間都是存在于堆。堆的內(nèi)存地址生長(zhǎng)方向與棧相反,由低到高,但需要注意的是,后申請(qǐng)的內(nèi)存空間并不一定在先申請(qǐng)的內(nèi)存空間的后面,即 p2 指向的地址并不一定大于 p1 所指向的內(nèi)存地址,原因是先申請(qǐng)的內(nèi)存空間一旦被釋放,后申請(qǐng)的內(nèi)存空間則會(huì)利用先前被釋放的內(nèi)存,從而導(dǎo)致先后分配的內(nèi)存空間在地址上不存在先后關(guān)系。堆中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)若未釋放,則其生命周期等同于程序的生命周期。
關(guān)于堆上內(nèi)存空間的分配過程,首先應(yīng)該知道操作系統(tǒng)有一個(gè)記錄空閑內(nèi)存地址的鏈表,當(dāng)系統(tǒng)收到程序的申請(qǐng)時(shí),會(huì)遍歷該鏈表,尋找第一個(gè)空間大于所申請(qǐng)空間的堆節(jié)點(diǎn),然后將該節(jié)點(diǎn)從空閑節(jié)點(diǎn)鏈表中刪除,并將該節(jié)點(diǎn)的空間分配給程序。另外,對(duì)于大多數(shù)系統(tǒng),會(huì)在這塊內(nèi)存空間中的首地址處記錄本次分配的大小,這樣,代碼中的delete語句才能正確地釋放本內(nèi)存空間。由于找到的堆節(jié)點(diǎn)的大小不一定正好等于申請(qǐng)的大小,系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)地將多余的那部分重新放入空閑鏈表。
堆與棧實(shí)際上是操作系統(tǒng)對(duì)進(jìn)程占用的內(nèi)存空間的兩種管理方式,主要有如下幾種區(qū)別:
(1)管理方式不同。棧由操作系統(tǒng)自動(dòng)分配釋放,無需我們手動(dòng)控制;堆的申請(qǐng)和釋放工作由程序員控制,容易產(chǎn)生內(nèi)存泄漏;
(2)空間大小不同。每個(gè)進(jìn)程擁有的棧的大小要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于堆的大小。理論上,程序員可申請(qǐng)的堆大小為虛擬內(nèi)存的大小,進(jìn)程棧的大小 64bits 的 Windows 默認(rèn) 1MB,64bits 的 Linux 默認(rèn) 10MB;
(3)生長(zhǎng)方向不同。堆的生長(zhǎng)方向向上,內(nèi)存地址由低到高;棧的生長(zhǎng)方向向下,內(nèi)存地址由高到低。
(4)分配方式不同。堆都是動(dòng)態(tài)分配的,沒有靜態(tài)分配的堆。棧有2種分配方式:靜態(tài)分配和動(dòng)態(tài)分配。靜態(tài)分配是由操作系統(tǒng)完成的,比如局部變量的分配。動(dòng)態(tài)分配由alloca函數(shù)進(jìn)行分配,但是棧的動(dòng)態(tài)分配和堆是不同的,他的動(dòng)態(tài)分配是由操作系統(tǒng)進(jìn)行釋放,無需我們手工實(shí)現(xiàn)。
(5)分配效率不同。棧由操作系統(tǒng)自動(dòng)分配,會(huì)在硬件層級(jí)對(duì)棧提供支持:分配專門的寄存器存放棧的地址,壓棧出棧都有專門的指令執(zhí)行,這就決定了棧的效率比較高。堆則是由C/C++提供的庫函數(shù)或運(yùn)算符來完成申請(qǐng)與管理,實(shí)現(xiàn)機(jī)制較為復(fù)雜,頻繁的內(nèi)存申請(qǐng)容易產(chǎn)生內(nèi)存碎片。顯然,堆的效率比棧要低得多。
(6)存放內(nèi)容不同。棧存放的內(nèi)容,函數(shù)返回地址、相關(guān)參數(shù)、局部變量和寄存器內(nèi)容等。當(dāng)主函數(shù)調(diào)用另外一個(gè)函數(shù)的時(shí)候,要對(duì)當(dāng)前函數(shù)執(zhí)行斷點(diǎn)進(jìn)行保存,需要使用棧來實(shí)現(xiàn),首先入棧的是主函數(shù)下一條語句的地址,即擴(kuò)展指針寄存器的內(nèi)容(EIP),然后是當(dāng)前棧幀的底部地址,即擴(kuò)展基址指針寄存器內(nèi)容(EBP),再然后是被調(diào)函數(shù)的實(shí)參等,一般情況下是按照從右向左的順序入棧,之后是被調(diào)函數(shù)的局部變量,注意靜態(tài)變量是存放在數(shù)據(jù)段或者BSS段,是不入棧的。出棧的順序正好相反,最終棧頂指向主函數(shù)下一條語句的地址,主程序又從該地址開始執(zhí)行。堆,一般情況堆頂使用一個(gè)字節(jié)的空間來存放堆的大小,而堆中具體存放內(nèi)容是由程序員來填充的。
從以上可以看到,堆和棧相比,由于大量malloc()/free()或new/delete的使用,容易造成大量的內(nèi)存碎片,并且可能引發(fā)用戶態(tài)和核心態(tài)的切換,效率較低。棧相比于堆,在程序中應(yīng)用較為廣泛,最常見的是函數(shù)的調(diào)用過程由棧來實(shí)現(xiàn),函數(shù)返回地址、EBP、實(shí)參和局部變量都采用棧的方式存放。雖然棧有眾多的好處,但是由于和堆相比不是那么靈活,有時(shí)候分配大量的內(nèi)存空間,主要還是用堆。
無論是堆還是棧,在內(nèi)存使用時(shí)都要防止非法越界,越界導(dǎo)致的非法內(nèi)存訪問可能會(huì)摧毀程序的堆、棧數(shù)據(jù),輕則導(dǎo)致程序運(yùn)行處于不確定狀態(tài),獲取不到預(yù)期結(jié)果,重則導(dǎo)致程序異常崩潰,這些都是我們編程時(shí)與內(nèi)存打交道時(shí)應(yīng)該注意的問題。
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中,堆與棧是兩個(gè)常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),理解二者的定義、用法與區(qū)別,能夠利用堆與棧解決很多實(shí)際問題。
棧是一種運(yùn)算受限的線性表,其限制是指只僅允許在表的一端進(jìn)行插入和刪除操作,這一端被稱為棧頂(Top),相對(duì)地,把另一端稱為棧底(Bottom)。把新元素放到棧頂元素的上面,使之成為新的棧頂元素稱作進(jìn)棧、入棧或壓棧(Push);把棧頂元素刪除,使其相鄰的元素成為新的棧頂元素稱作出棧或退棧(Pop)。這種受限的運(yùn)算使棧擁有“先進(jìn)后出”的特性(First In Last Out),簡(jiǎn)稱FILO。
棧分順序棧和鏈?zhǔn)綏煞N。棧是一種線性結(jié)構(gòu),所以可以使用數(shù)組或鏈表(單向鏈表、雙向鏈表或循環(huán)鏈表)作為底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。使用數(shù)組實(shí)現(xiàn)的棧叫做順序棧,使用鏈表實(shí)現(xiàn)的棧叫做鏈?zhǔn)綏?,二者的區(qū)別是順序棧中的元素地址連續(xù),鏈?zhǔn)綏V械脑氐刂凡贿B續(xù)。
棧的結(jié)構(gòu)如下圖所示:
棧的基本操作包括初始化、判斷棧是否為空、入棧、出棧以及獲取棧頂元素等。下面以順序棧為例,使用 C++ 給出一個(gè)簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)。
#include<stdio.h> #include<malloc.h> #define DataType int #define MAXSIZE 1024 struct SeqStack { DataType data[MAXSIZE]; int top; }; //棧初始化,成功返回棧對(duì)象指針,失敗返回空指針NULL SeqStack* initSeqStack() { SeqStack* s=(SeqStack*)malloc(sizeof(SeqStack)); if(!s) { printf("空間不足\n"); return NULL; } else { s->top = -1; return s; } } //判斷棧是否為空 bool isEmptySeqStack(SeqStack* s) { if (s->top == -1) return true; else return false; } //入棧,返回-1失敗,0成功 int pushSeqStack(SeqStack* s, DataType x) { if(s->top == MAXSIZE-1) { return -1;//棧滿不能入棧 } else { s->top++; s->data[s->top] = x; return 0; } } //出棧,返回-1失敗,0成功 int popSeqStack(SeqStack* s, DataType* x) { if(isEmptySeqStack(s)) { return -1;//??詹荒艹鰲? } else { *x = s->data[s->top]; s->top--; return 0; } } //取棧頂元素,返回-1失敗,0成功 int topSeqStack(SeqStack* s,DataType* x) { if (isEmptySeqStack(s)) return -1; //棧空 else { *x=s->data[s->top]; return 0; } } //打印棧中元素 int printSeqStack(SeqStack* s) { int i; printf("當(dāng)前棧中的元素:\n"); for (i = s->top; i >= 0; i--) printf("%4d",s->data[i]); printf("\n"); return 0; } //test int main() { SeqStack* seqStack=initSeqStack(); if(seqStack) { //將4、5、7分別入棧 pushSeqStack(seqStack,4); pushSeqStack(seqStack,5); pushSeqStack(seqStack,7); //打印棧內(nèi)所有元素 printSeqStack(seqStack); //獲取棧頂元素 DataType x=0; int ret=topSeqStack(seqStack,&x); if(0==ret) { printf("top element is %d\n",x); } //將棧頂元素出棧 ret=popSeqStack(seqStack,&x); if(0==ret) { printf("pop top element is %d\n",x); } } return 0; }
運(yùn)行上面的程序,輸出結(jié)果:
當(dāng)前棧中的元素: 7 5 4 top element is 7 pop top element is 7
堆是一種常用的樹形結(jié)構(gòu),是一種特殊的完全二叉樹,當(dāng)且僅當(dāng)滿足所有節(jié)點(diǎn)的值總是不大于或不小于其父節(jié)點(diǎn)的值的完全二叉樹被稱之為堆。堆的這一特性稱之為堆序性。因此,在一個(gè)堆中,根節(jié)點(diǎn)是最大(或最?。┕?jié)點(diǎn)。如果根節(jié)點(diǎn)最小,稱之為小頂堆(或小根堆),如果根節(jié)點(diǎn)最大,稱之為大頂堆(或大根堆)。堆的左右孩子沒有大小的順序。
下面是一個(gè)小頂堆示例:
堆的存儲(chǔ)一般都用數(shù)組來存儲(chǔ)堆,i節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)下標(biāo)就為 ( i – 1 ) / 2 (i – 1) / 2 (i–1)/2。它的左右子節(jié)點(diǎn)下標(biāo)分別為 2 ? i + 1 2 * i + 1 2?i+1 和 2 ? i + 2 2 * i + 2 2?i+2。如第0個(gè)節(jié)點(diǎn)左右子節(jié)點(diǎn)下標(biāo)分別為1和2。
(1)建立
以最小堆為例,如果以數(shù)組存儲(chǔ)元素時(shí),一個(gè)數(shù)組具有對(duì)應(yīng)的樹表示形式,但樹并不滿足堆的條件,需要重新排列元素,可以建立“堆化”的樹。
(2)插入
將一個(gè)新元素插入到表尾,即數(shù)組末尾時(shí),如果新構(gòu)成的二叉樹不滿足堆的性質(zhì),需要重新排列元素,下圖演示了插入15時(shí),堆的調(diào)整。
(3)刪除。
堆排序中,刪除一個(gè)元素總是發(fā)生在堆頂,因?yàn)槎秧數(shù)脑厥亲钚〉模ㄐ№敹阎校?。表中最后一個(gè)元素用來填補(bǔ)空缺位置,結(jié)果樹被更新以滿足堆條件。
(1)插入代碼實(shí)現(xiàn)
每次插入都是將新數(shù)據(jù)放在數(shù)組最后??梢园l(fā)現(xiàn)從這個(gè)新數(shù)據(jù)的父節(jié)點(diǎn)到根節(jié)點(diǎn)必然為一個(gè)有序的數(shù)列,現(xiàn)在的任務(wù)是將這個(gè)新數(shù)據(jù)插入到這個(gè)有序數(shù)據(jù)中,這就類似于直接插入排序中將一個(gè)數(shù)據(jù)并入到有序區(qū)間中,這是節(jié)點(diǎn)“上浮”調(diào)整。不難寫出插入一個(gè)新數(shù)據(jù)時(shí)堆的調(diào)整代碼:
// 新加入i節(jié)點(diǎn),其父節(jié)點(diǎn)為(i-1)/2 // 參數(shù):a:數(shù)組,i:新插入元素在數(shù)組中的下標(biāo) void minHeapFixUp(int a[], int i) { int j, temp; temp = a[i]; j = (i-1)/2; //父節(jié)點(diǎn) while (j >= 0 && i != 0) { if (a[j] <= temp)//如果父節(jié)點(diǎn)不大于新插入的元素,停止尋找 break; a[i]=a[j]; //把較大的子節(jié)點(diǎn)往下移動(dòng),替換它的子節(jié)點(diǎn) i = j; j = (i-1)/2; } a[i] = temp; }
因此,插入數(shù)據(jù)到最小堆時(shí):
// 在最小堆中加入新的數(shù)據(jù)data // a:數(shù)組,index:插入的下標(biāo), void minHeapAddNumber(int a[], int index, int data) { a[index] = data; minHeapFixUp(a, index); }
(2)刪除代碼實(shí)現(xiàn)
按照堆刪除的說明,堆中每次都只能刪除第0個(gè)數(shù)據(jù)。為了便于重建堆,實(shí)際的操作是將數(shù)組最后一個(gè)數(shù)據(jù)與根節(jié)點(diǎn)交換,然后再從根節(jié)點(diǎn)開始進(jìn)行一次從上向下的調(diào)整。
調(diào)整時(shí)先在左右兒子節(jié)點(diǎn)中找最小的,如果父節(jié)點(diǎn)不大于這個(gè)最小的子節(jié)點(diǎn)說明不需要調(diào)整了,反之將最小的子節(jié)點(diǎn)換到父節(jié)點(diǎn)的位置。此時(shí)父節(jié)點(diǎn)實(shí)際上并不需要換到最小子節(jié)點(diǎn)的位置,因?yàn)檫@不是父節(jié)點(diǎn)的最終位置。但邏輯上父節(jié)點(diǎn)替換了最小的子節(jié)點(diǎn),然后再考慮父節(jié)點(diǎn)對(duì)后面的節(jié)點(diǎn)的影響。堆元素的刪除導(dǎo)致的堆調(diào)整,其整個(gè)過程就是將根節(jié)點(diǎn)進(jìn)行“下沉”處理。下面給出代碼:
// a為數(shù)組,len為節(jié)點(diǎn)總數(shù);從index節(jié)點(diǎn)開始調(diào)整,index從0開始計(jì)算index其子節(jié)點(diǎn)為 2*index+1, 2*index+2;len/2-1為最后一個(gè)非葉子節(jié)點(diǎn) void minHeapFixDown(int a[],int len,int index) { if(index>(len/2-1))//index為葉子節(jié)點(diǎn)不用調(diào)整 return; int tmp=a[index]; lastIndex=index; while(index<=len/2-1) //當(dāng)下沉到葉子節(jié)點(diǎn)時(shí),就不用調(diào)整了 { // 如果左子節(jié)點(diǎn)小于待調(diào)整節(jié)點(diǎn) if(a[2*index+1]<tmp) { lastIndex = 2*index+1; } //如果存在右子節(jié)點(diǎn)且小于左子節(jié)點(diǎn)和待調(diào)整節(jié)點(diǎn) if(2*index+2<len && a[2*index+2]<a[2*index+1]&& a[2*index+2]<tmp) { lastIndex=2*index+2; } //如果左右子節(jié)點(diǎn)有一個(gè)小于待調(diào)整節(jié)點(diǎn),選擇最小子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行上浮 if(lastIndex!=index) { a[index]=a[lastIndex]; index=lastIndex; } else break; //否則待調(diào)整節(jié)點(diǎn)不用下沉調(diào)整 } a[lastIndex]=tmp; //將待調(diào)整節(jié)點(diǎn)放到最后的位置 }
根據(jù)堆刪除的下沉思想,可以有不同版本的代碼實(shí)現(xiàn),以上是和孫凜同學(xué)一起討論出的一個(gè)版本,在這里感謝他的參與,讀者可另行給出。個(gè)人體會(huì),這里建議大家根據(jù)對(duì)堆調(diào)整過程的理解,寫出自己的代碼,切勿看示例代碼去理解算法,而是理解算法思想寫出代碼,否則很快就會(huì)忘記。
(3)建堆
有了堆的插入和刪除后,再考慮下如何對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行堆化操作。要一個(gè)一個(gè)的從數(shù)組中取出數(shù)據(jù)來建立堆吧,不用!先看一個(gè)數(shù)組,如下圖:
很明顯,對(duì)葉子節(jié)點(diǎn)來說,可以認(rèn)為它已經(jīng)是一個(gè)合法的堆了即20,60, 65, 4, 49都分別是一個(gè)合法的堆。只要從A[4]=50開始向下調(diào)整就可以了。然后再取A[3]=30,A[2] = 17,A[1] = 12,A[0] = 9分別作一次向下調(diào)整操作就可以了。下圖展示了這些步驟:
寫出堆化數(shù)組的代碼:
// 建立最小堆 // a:數(shù)組,n:數(shù)組長(zhǎng)度 void makeMinHeap(int a[], int n) { for (int i = n/2-1; i >= 0; i--) minHeapFixDown(a, i, n); }
堆排序(Heapsort)是堆的一個(gè)經(jīng)典應(yīng)用,有了上面對(duì)堆的了解,不難實(shí)現(xiàn)堆排序。由于堆也是用數(shù)組來存儲(chǔ)的,故對(duì)數(shù)組進(jìn)行堆化后,第一次將A[0]與A[n - 1]交換,再對(duì)A[0…n-2]重新恢復(fù)堆。第二次將A[0]與A[n – 2]交換,再對(duì)A[0…n - 3]重新恢復(fù)堆,重復(fù)這樣的操作直到A[0]與A[1]交換。由于每次都是將最小的數(shù)據(jù)并入到后面的有序區(qū)間,故操作完成后整個(gè)數(shù)組就有序了。有點(diǎn)類似于直接選擇排序。
因此,完成堆排序并沒有用到前面說明的插入操作,只用到了建堆和節(jié)點(diǎn)向下調(diào)整的操作,堆排序的操作如下:
// array:待排序數(shù)組,len:數(shù)組長(zhǎng)度 void heapSort(int array[],int len) { // 建堆 makeMinHeap(array,len); // 最后一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)和根節(jié)點(diǎn)交換,并進(jìn)行堆調(diào)整,交換次數(shù)為len-1次 for(int i=len-1;i>0;--i) { //最后一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)交換 array[i]=array[i]+array[0]; array[0]=array[i]-array[0]; array[i]=array[i]-array[0]; // 堆調(diào)整 minHeapFixDown(array, 0, len-i-1); } }
(1)穩(wěn)定性。堆排序是不穩(wěn)定排序。
(2)堆排序性能分析。由于每次重新恢復(fù)堆的時(shí)間復(fù)雜度為O(logN),共N-1次堆調(diào)整操作,再加上前面建立堆時(shí)N/2次向下調(diào)整,每次調(diào)整時(shí)間復(fù)雜度也為O(logN)。兩次操作時(shí)間復(fù)雜度相加還是O(NlogN),故堆排序的時(shí)間復(fù)雜度為O(NlogN)。
最壞情況:如果待排序數(shù)組是有序的,仍然需要O(NlogN)復(fù)雜度的比較操作,只是少了移動(dòng)的操作;
最好情況:如果待排序數(shù)組是逆序的,不僅需要O(NlogN)復(fù)雜度的比較操作,而且需要O(NlogN)復(fù)雜度的交換操作,總的時(shí)間復(fù)雜度還是O(NlogN)。
因此,堆排序和快速排序在效率上是差不多的,但是堆排序一般優(yōu)于快速排序的重要一點(diǎn)是數(shù)據(jù)的初始分布情況對(duì)堆排序的效率沒有大的影響。
感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章,希望小編分享的“C++中堆與棧的區(qū)別是什么”這篇文章對(duì)大家有幫助,同時(shí)也希望大家多多支持億速云,關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,更多相關(guān)知識(shí)等著你來學(xué)習(xí)!
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