Как найти размер памяти любого массива

Обновлено: 21.11.2024

Вслед за нашим обсуждением использования памяти объектами Java на этой странице мы рассмотрим частный случай массивов. Напомним, что:

в Java массив — это особый тип объекта;
многомерный массив — это просто массив массивов;
например, в двумерном массиве каждая строка является отдельным объектом массива.

(Чтобы запросить использование памяти массивом из программы на Java, вы можете использовать класс утилиты памяти агента Classmexer, доступный на этом сайте.)

Использование памяти одномерным массивом

Одномерный массив – это отдельный объект. Как и ожидалось, массив имеет обычный заголовок объекта. Однако размер заголовка этого объекта составляет 12 байт, что соответствует четырехбайтовой длине массива. Затем идут фактические данные массива, которые, как и следовало ожидать, состоят из количества элементов, умноженного на количество байтов, необходимых для одного элемента, в зависимости от его типа. Использование памяти для одного элемента составляет 4 байта для ссылки на объект; список использования памяти примитивными типами см. на странице типов данных Java. Если общее использование памяти массивом не кратно 8 байтам, то размер округляется до следующего числа, кратного 8 (как и для любого другого объекта).

Обратите внимание, что логический массив требует один байт на элемент, хотя каждый элемент фактически хранит только один бит полезной информации. (Если вам нужно хранить последовательность битов более компактно, см. класс BitSet.)

Использование памяти двумерным массивом

В таком языке, как C, двумерный массив (или любой многомерный массив) по существу является одномерным массивом с разумным управлением указателем. Это не относится к Java, где многомерный массив фактически представляет собой набор вложенных массивов. Это означает, что каждая строка двумерного массива имеет накладные расходы объекта, поскольку фактически является отдельным объектом!

Например, рассмотрим массив 10x10 int. Во-первых, «внешний» массив имеет 12-байтовый заголовок объекта, за которым следует пространство для 10 элементов. Эти элементы являются объектными ссылками на 10 массивов, составляющих строки. Получается 12+4*10=52 байта, которые затем необходимо округлить до следующего кратного 8, что даст 56. Затем каждая из 10 строк имеет собственный 12-байтовый заголовок объекта, 4*10=40 байт. для фактической строки int и снова 4 байта заполнения, чтобы общее количество для этой строки стало кратным 8. Таким образом, в сумме это дает 11 * 56 = 616 байт. Это немного больше, чем если бы вы просто посчитали 10*10*4=400 байтов для сотен "сырых" int самих себя.

Многомерные массивы

Для массивов с более чем двумя измерениями приведенная выше логика повторяется: каждая строка "внешнего" массива теперь является массивом ссылок на другой массив, который содержит фактические данные примитива (или ссылки, если это массив объектов).

Если вам понравилась эта статья по программированию на Java, поделитесь ею с друзьями и коллегами. Следите за автором в Твиттере, чтобы быть в курсе последних новостей и разглагольствований. Подпишитесь на @BitterCoffey

Мы уже обсуждали, что всякий раз, когда в программе объявляется массив, для его элементов выделяется непрерывная память. Начальный адрес массива – адрес первого элемента массива называется базовым адресом массива. Каждый элемент будет занимать место в памяти, необходимое для размещения значений его типа, т.е. в зависимости от типа данных элементов для каждого элемента выделяется 1, 4 или 8 байт памяти. Следующий последовательный адрес памяти выделяется следующему элементу в массиве. Этот процесс выделения памяти продолжается до тех пор, пока количество элементов в массиве не превысит количество элементов.

Оглавление

Одномерный массив

На диаграмме ниже показано, как выделяется память для целочисленного массива из N элементов. Его базовый адрес — адрес его первого элемента равен 10000. Поскольку это целочисленный массив, каждый его элемент будет занимать 4 байта пространства. Следовательно, первый элемент занимает память с 10000 по 10003. Второй элемент массива занимает сразу следующий адрес памяти в памяти, т.е.; 10004, что требует еще 4 байта пространства. Следовательно, он занимает от 10004 до 10007. Таким образом, все N элементов массива занимают место в памяти.

т.е.; Общая память, выделенная для массива = количество элементов * размер одного элемента

Общая память, выделенная для целочисленного массива из N элементов = количество элементов * размер одного элемента
= N * 4 байта
= 10 * 4 байта = 40 байт, где N = 10
= 500 * 4 байта = 2000 байт, где N = 500

Общая память, выделенная символу Массив из N элементов= количество элементов * размер одного элемента
= N * 1 байт
= 10 * 1 байт = 10 байт, где N = 10
= 500 * 1 байт = 500 байт, где N=500
Так выделяется память для одномерного массива.

Многомерный массив

В случае многомерного массива у нас есть элементы в виде строк и столбцов. Здесь также память, выделенная массиву, является непрерывной. Но элементы, назначенные ячейке памяти, зависят от двух разных методов:

Основной порядок строк

Давайте рассмотрим двумерный массив, чтобы объяснить, как работает способ хранения элементов в основном порядке строк. В случае двумерного массива его элементы рассматриваются как строки и столбцы таблицы. Когда мы представляем массив как intArr[i][j], его первый индекс представляет элементы строки, а следующий индекс представляет элементы столбца каждой строки. Когда мы сохраняем элементы массива в основном порядке строк, сначала мы сохраняем элементы первой строки, затем второй строки и так далее. Следовательно, в памяти мы можем найти элементы первой строки, затем второй строки и так далее. В памяти не будет никакого разделения между строками. Мы должны кодировать таким образом, чтобы нам приходилось подсчитывать количество элементов в каждой строке в зависимости от индекса ее столбца. Но в памяти все строки и их столбцы будут смежными. На приведенной ниже диаграмме то же самое будет показано для двумерного массива размером 3X3, т.е. 3 строки и 3 столбца.

Индексы массива всегда начинаются с 0. Следовательно, первый элемент двумерного массива находится в intArr[0][0]. Это первый элемент столбца строки. Поскольку это целочисленный массив, он занимает 4 байта. Следующее место в памяти занимает второй элемент первой строки, т.е.; intArr [0][1] – элемент первой строки-второго столбца. Это продолжается до тех пор, пока все элементы первой строки не будут заняты в памяти. Затем он выбирает элементы второй строки и размещает их так же, как и первую строку. Это продолжается до тех пор, пока все элементы массива не займут память, как показано ниже. Вот так он отложится в памяти. Но, видя адрес памяти или значение, хранящееся в памяти, мы не можем предсказать, какая строка является первой или второй строкой или около того.

Общая память, выделенная для целочисленного массива размером MXN = количество элементов * размер одного элемента
= M строк * N столбцов * 4 байта
= 10 * 10 * 4 байта = 400 байт, где M =N = 10
= 500*5 *4 байта = 10000 байт, где M=500 и N= 5

Общая память, выделенная символу Массив из N элементов = количество элементов * размер одного элемента
= M строк * N столбцов * 1 байт
= 10*10 * 1 байт = 100 байт, где N = 10
= 500*5 * 1 байт = 2500 байт, где M=500 и N= 5

Основной порядок столбцов

Это метод хранения элементов в памяти, противоположный основному порядку строк. В этом методе сначала сохраняются все элементы первого столбца, затем элементы второго столбца и так далее.

Размер массивов numpy в памяти легко подсчитать. Это просто количество элементов, умноженное на размер данных, плюс небольшие постоянные накладные расходы. Например, если ваш куб. dtype — int64 и содержит 1 000 000 элементов, для этого потребуется 1 000 000 * 64/8 = 8 000 000 байт (8 МБ).

Как узнать объем памяти массива в NumPy?

Итак, для определения размера памяти мы используем следующие методы: Метод 1: Использование атрибутов size и itemsize массива NumPy. размер: этот атрибут дает количество элементов, присутствующих в массиве NumPy. itemsize: этот атрибут дает размер памяти одного элемента массива NumPy в байтах.

Как справиться с ошибкой памяти, вызванной большими массивами NumPy Python?

Эта ошибка возникает, скорее всего, из-за того, что вы загрузили все данные в память. Для больших наборов данных вы захотите использовать пакетную обработку. Вместо того, чтобы загружать весь набор данных в память, вы должны хранить свои данные на жестком диске и обращаться к ним в пакетном режиме.

Как сохранить большой массив NumPy?

Вы можете сохранить массивы NumPy в файлы CSV с помощью функции savetxt(). Эта функция принимает имя файла и массив в качестве аргументов и сохраняет массив в формате CSV. Вы также должны указать разделитель; это символ, используемый для разделения каждой переменной в файле, чаще всего это запятая.

Что такое 3D-матрица?

Трехмерная матрица — это не что иное, как набор (или стопка) многих двумерных матриц, точно так же, как двухмерная матрица представляет собой набор/стек множества одномерных векторов. Таким образом, матричное умножение трехмерных матриц включает в себя многократное умножение двухмерных матриц, что в конечном итоге сводится к скалярному произведению между их векторами строк и столбцов.

Что такое четырехмерная матрица?

Четырехмерный (4D) массив — это массив массивов массивов массивов или, другими словами, четырехмерный массив — это массив трехмерных массивов. Большее количество измерений в массиве означает, что в нем хранится больше данных, но это также усложняет управление и понимание массивов.

Является ли трехмерный массив матрицей?

Многомерные массивы являются расширением двумерных матриц и используют дополнительные индексы для индексации. Трехмерный массив, например, использует три нижних индекса. Первые два похожи на матрицу, но третье измерение представляет собой страницы или листы элементов.

Тензор — это просто матрица?

Тензор — это не та матрица, потому что одной и той же матрице могут соответствовать разные типы тензоров. Различия между этими типами тензоров обнаруживаются с помощью базовых преобразований (отсюда определение физиков: «Тензор — это то, что преобразуется подобно тензору»).

В чем разница между тензором и матрицей?

Все ответы (8) Матрица — это двумерный массив чисел (или значений из некоторого поля или кольца). Тензор 2-го ранга — это линейное отображение двух векторных пространств над некоторым полем, например действительными числами, в это поле.

Почему мы используем тензор?

Причина, по которой тензоры полезны, заключается в том, что каждое полилинейное (то есть отдельно линейное по каждой переменной) отображение из декартова произведения нескольких векторных пространств в другое векторное пространство T может быть уникальным образом расширено до линейного отображения из тензорного произведения этих пространств в T и, наоборот, всякое линейное отображение из …

Тензоры — это просто трехмерные матрицы?

Тензор часто рассматривается как обобщенная матрица. То есть это может быть одномерная матрица (на самом деле таким тензором является вектор), трехмерная матрица (что-то вроде куба чисел), даже нулевая матрица (одно число) или более высокая матрица. пространственная структура, которую труднее визуализировать.

Что такое тензор ранга 3?

Тензор ранга 3 – это трехмерный список чисел.

Являются ли тензорные матрицы второго ранга?

Тензоры иногда определяются как многомерные массивы, так же как матрица представляет собой двумерный массив. С этой точки зрения матрица может использоваться для описания тензора второго ранга в локальных координатах, но тензор второго ранга сам по себе не является матрицей.

Что означает тензор?

Тензоры — это просто математические объекты, которые можно использовать для описания физических свойств, точно так же, как скаляры и векторы. На самом деле тензоры — это просто обобщение скаляров и векторов; скаляр — это тензор нулевого ранга, а вектор — это тензор первого ранга.

Что такое тензор простым языком?

Из простой английской Википедии, бесплатной энциклопедии. Тензор — это математический объект. Тензоры обеспечивают математическую основу для решения физических задач в таких областях, как упругость, механика жидкости и общая теория относительности. Слово «тензор» происходит от латинского «tendere», означающего «растягивать».

Что такое тензор физически?

В физике тензоры характеризуют свойства физической системы, что лучше всего иллюстрируется несколькими примерами (ниже). Это просто означает, что тензор определен в каждой точке области пространства (или пространства-времени), а не только в точке или наборе изолированных точек.

Как определить ранг тензора?

Ранг ненулевого тензора порядка 2 или выше меньше или равен произведению размерностей всех векторов, кроме самых высокоразмерных, в (сумме произведений), в которых может быть выражен тензор, что равно dn−1, когда каждое произведение состоит из n векторов из конечномерного векторного пространства размерности d.

Сколько измерений у тензора?

Тензор — это контейнер, в котором могут храниться данные в N измерениях. Тензоры часто и ошибочно используются как взаимозаменяемые с матрицей (которая, в частности, является двумерным тензором), тензоры представляют собой обобщение матриц на N-мерное пространство. Однако с математической точки зрения тензоры — это больше, чем просто контейнер данных.

Что такое тензорный ранг?

Общее количество контравариантных и ковариантных индексов тензора. Ранг тензора не зависит от количества измерений. основного пространства.

Какой ранг массива Numpy?

Ранг массива – это просто количество осей (или измерений), которые он имеет. Трудно рисовать массивы с более чем 3 измерениями, но numpy позволяет вам иметь столько измерений, сколько вы хотите.

Что такое массив первого ранга?

Форма массива зависит от его ранга и размеров. Его можно представить в виде массива первого ранга, где каждый элемент является экстентом соответствующего измерения: INTEGER, DIMENSION (10,10) :: A !

Оглавление

Сколько памяти использует массив NumPy?

С массивом numpy нам нужно примерно 8 байт на число с плавающей запятой. Однако для связанного списка требуется примерно 32 байта на число с плавающей запятой….Результаты.

общая память	на значение
массив чисел с плавающей запятой	776,7 МБ	7,767 байт
np f4	395,2 МБ	3,95 байт
np f2	283,4 МБ	2,834 байта
внутренний массив	779,1 МБ< /td>	7,791 байт

Сколько памяти использует массив Python?

Почему NumPy так хорош?

Массивы NumPy быстрее и компактнее, чем списки Python. Массив потребляет меньше памяти и удобен в использовании. NumPy использует гораздо меньше памяти для хранения данных и предоставляет механизм указания типов данных. Это позволяет еще больше оптимизировать код.

Сколько данных может обрабатывать NumPy?

В numpy нет общего максимального размера массива. В вашем случае arange использует биты int64, что означает, что он в 16 раз больше или около 43 ГБ. 32-разрядный процесс может получить доступ только к 4 ГБ памяти.

Является ли Python пожирателем памяти?

Python использует несколько библиотек для визуализации, моделирования и обработки данных. Хотя библиотеки Python значительно упрощают задачи Python с данными, они связаны с утечками памяти.

Использует ли Python оперативную память?

Python может использовать всю выделенную ему память. ОС выделяет память и обычно имеет ограничения для каждого процесса, но есть команды для управления этими ограничениями. Но ведь большинство операционных систем используют виртуальную память, поэтому ОС и ее процессы могут использовать больше виртуальной памяти, чем доступной физической памяти.

Должен ли я использовать Numpy или pandas?

Pandas имеет лучшую производительность, когда количество строк составляет 500 000 и более. Numpy имеет лучшую производительность, когда количество строк составляет 50 КБ или меньше. Pandas предлагает объект 2D-таблицы под названием DataFrame. Numpy может предоставлять многомерные массивы.

Лучше ли Python Numpy, чем списки?

Ответ — производительность. Структуры данных Numpy работают лучше в: Размере — структуры данных Numpy занимают меньше места. Производительность — им нужна скорость, и они работают быстрее, чем списки.

В чем разница между NumPy и pandas?

Pandas предоставляет высокопроизводительные, быстрые и простые в использовании структуры данных и инструменты анализа данных для работы с числовыми данными и временными рядами. Pandas построен на библиотеке numpy и написан на таких языках, как Python, Cython и C….Python3.

PANDAS	NUMPY
3	Pandas потребляют больше памяти.	Numpy эффективно использует память.

Чем Python NumPy лучше списков?

Как Python обрабатывает память?

Диспетчер памяти Python управляет фрагментами памяти, называемыми «блоками». Набор блоков одинакового размера составляет «Пул». Пулы создаются на аренах, куски памяти по 256 КБ выделены в пулах с кучей = 64. Если объекты уничтожаются, диспетчер памяти заполняет это пространство новым объектом того же размера.

Является ли Python 3 Cpython?

CPython — это исходная реализация, написанная на C. (Часть «C» в «CPython» относится к языку, который использовался для написания самого интерпретатора Python.) Jython — это тот же язык (Python), но реализованный с использованием Java. ….На самом деле компилируется в C.

Реализация	Время выполнения (в секундах)	Ускорение
PyPy< /td>	0,57	16x

Что вы подразумеваете под эффективностью массивов NumPy?

Как узнать объем памяти массива?

Способ 1. Использование атрибутов size и itemsize массива NumPy. размер: этот атрибут дает количество элементов, присутствующих в массиве NumPy. itemsize: этот атрибут дает размер памяти одного элемента массива NumPy в байтах. Давайте посмотрим на примеры: Способ 2: Использование атрибута nbytes массива NumPy.

Как массивы хранятся в библиотеке NumPy?

Весь процесс перебора значений в a, добавления 1 к каждому значению и сохранения результата в b выполняется в высокоэффективном коде в библиотеке numpy. Вот схема того, что происходит: Массивы a и bare хранятся непрерывно в отдельных областях памяти.

Какие проблемы с использованием памяти в Python?

Мы только что столкнулись с проблемой, чтобы выяснить, будет ли данный набор данных доступным для совместного использования без сложных ухищрений. Поэтому мы выбрали самый простой путь и проверили требования к памяти для структуры данных.

Если у вас есть такая потребность, всегда есть первая остановка: запустите интерпретатор и попробуйте его.

Мы только что создали трехмерный массив чисел с плавающей запятой, а затем посмотрели на требования к памяти в системном мониторе, удобно привязанном к CTRL-ESC в KDE. Сделав массив достаточно большим, мы можем проигнорировать все постоянные затраты и напрямую получить стоимость за сохраненное значение, разделив общий объем памяти процесса на количество значений.

Все наши тесты выполняются на Python3.

Нуппи

Для numpy мы просто создаем массив случайных значений, преобразованных в числа с плавающей запятой:

Также мы проверили, что происходит, когда мы используем "f4" и "f2" вместо "float" в качестве dtype в numpy.

Нативные списки

Для нативных списков мы используем тот же массив, но преобразуем его в список списков списков:

Модуль массива

Вместо полноценного numpy мы также можем превратить внутренний список в массив.

С массивом numpy нам нужно примерно 8 байт на число с плавающей запятой. Однако связанный список требует примерно 32 байта на число с плавающей запятой.Таким образом, переход с нативного Python на numpy уменьшает требуемую память на значение с плавающей запятой в 4 раза.

Использование внутреннего массива (через модуль массива) вместо самого внутреннего списка дает примерно такие же преимущества.

Я бы ожидал фактор 3: значение плюс указатель на следующую и предыдущую запись.

Подробности приведены в следующей таблице.

Таблица 1. Требования к памяти для различных способов хранения значений в Python < td >3216,6 МБ

общая память	по значению
список чисел с плавающей запятой	32,166 байт
нумерованный массив чисел с плавающей запятой	776,7 МБ	7,767 байт< /td>
np f4	395,2 МБ	3,95 байт
np f2< /td>	283,4 МБ	2,834 байт
внутренний массив	779,1 МБ	7,791 Байты

Этот тест проводился на 64-битной системе, поэтому числа с плавающей запятой эквивалентны удвоениям.

Документация scipy содержит список всех возможных определений dtype, приведенных к C-типам.

В Python большие массивы numpy требуют в 4 раза меньше памяти, чем структура связанного списка с теми же данными. Использование внутреннего массива из модуля массива вместо самого внутреннего списка дает примерно такие же преимущества.

Безопасная распаковка языка и стандартной библиотеки Swift

Основы размещения в памяти экземпляров структуры Swift.

12 марта 2018 г. ∙ Swift Internals ∙ автор: Грег Хео

Типы Swift имеют три свойства, которые следует учитывать при работе с ними в памяти: размер, шаг и выравнивание.

Начнем с двух простых структур:

Моя интуиция подсказывает мне, что экземпляр YearWithMonth больше — он занимает больше места в памяти — чем экземпляр Year . Но мы здесь ученые; как мы можем проверить интуицию с помощью точных чисел?

Макет памяти

Мы можем использовать тип MemoryLayout для проверки некоторых атрибутов того, как наш тип выглядит в памяти.

Чтобы узнать размер структуры по ее типу, используйте свойство size вместе с общим параметром:

Если у вас есть экземпляр типа, используйте статическую функцию size(ofValue:):

В обоих случаях указывается размер 8 байт.

Неудивительно, что размер нашей структуры YearWithMonth составляет 16 байт.

Вернуться к размеру

Размер структуры кажется интуитивно понятным — посчитайте сумму размеров каждого свойства. Для такой структуры:

Размер должен соответствовать размеру его свойств:

Кажется, работает! [Рассказчик: Или нет? 😈]

Шаг

Шаг типа становится важным, когда вы имеете дело с несколькими экземплярами внутри одного буфера, например массива.

Если бы у нас был непрерывный массив щенков, каждый из которых имел бы размер девять байтов, как бы это выглядело в памяти?

Оказывается, не совсем. ❌

Шаг определяет расстояние между двумя элементами, которое будет больше или равно размеру.

На самом деле макет выглядит так:

То есть, если у вас есть байтовый указатель на первый элемент и вы хотите перейти ко второму элементу, шаг — это расстояние в байтах, на которое вам нужно переместить указатель.

Почему размер и шаг могут отличаться? Это подводит нас к нашему последнему магическому числу схемы памяти.

Выравнивание

Представьте, что компьютер извлекает восемь бит или один байт памяти за раз. Запрос байта 1 или байта 7 занимает одинаковое количество времени каждый.

В этом идеальном случае доступ к памяти на уровне байтов в два раза быстрее! 🎉

Теперь предположим, что мошенническая программа вводит 16-битное значение следующим образом:

Затем вы запрашиваете у компьютера 16-битное слово в позиции 3 байта. Проблема в том, что значение не выровнено. Чтобы прочитать его, компьютеру нужно прочитать слово в ячейке 1, разделить его пополам, прочитать слово в ячейке 2, разделить его пополам, а затем склеить две половинки вместе. Это два отдельных 16-битных чтения памяти для доступа к одному 16-битному значению — в два раза медленнее, чем должно быть! 😭

В некоторых системах невыровненный доступ хуже, чем медленный — он не разрешен полностью и приведет к сбою программы.

Простые типы Swift

В Swift простые типы, такие как Int и Double, имеют то же значение выравнивания, что и их размер.32-разрядное (4 байта) целое число имеет размер 4 байта и должно быть выровнено по 4 байтам.

Шаг также равен 4, что означает, что значения в непрерывном буфере разделены на 4 байта. Заполнение не требуется.

Составные типы

Теперь вернемся к нашей структуре Puppy, которая имеет свойства Int и Bool. Рассмотрим еще раз случай, когда значения располагаются в буфере прямо напротив друг друга:

Помните, что шаг этого типа равен 16 – это означает, что буфер выглядит так:

Мы сохранили требования к выравниванию всех значений внутри структуры: второе целое число находится в байте 16, что кратно 8.

Вот почему шаг структуры может быть больше, чем ее размер: чтобы добавить достаточно отступов для выполнения требований выравнивания.

Вычисление выравнивания

Итак, в конце нашего путешествия, каково выравнивание типа структуры Puppy?

Выравнивание типа структуры – это максимальное выравнивание из всех его свойств. Между Int и Bool Int имеет большее значение выравнивания, равное 8, поэтому структура использует его.

Затем шаг становится размером, округленным до следующего кратного значения выравнивания. В нашем случае:

размер 9
9 не кратно 8
Следующее кратное 8 после 9 равно 16
поэтому шаг равен 16

Последнее усложнение

Рассмотрите наш исходный Puppy и сравните его с AlternatePuppy:

Структура AlternatePuppy по-прежнему имеет выравнивание 8 и шаг 16, но:

Что?! Все, что мы сделали, это изменили порядок свойств. Почему размер теперь другой? Все равно должно быть 9, не так ли? Bool, за которым следует Int, например:

Сама структура должна быть выровнена и свойства внутри структуры должны оставаться выровненными. Отступ перемещается между элементами, а размер всей структуры увеличивается.

В этом случае шаг по-прежнему равен 16, поэтому эффективным изменением с Puppy на AlternatePuppy является положение отступа. А как насчет этих структур?

Каковы размер, шаг и выравнивание этих двух структур? 🤔 (спойлер)

Закрывающая скобка

В конце предположим, что у вас есть UnsafeRawPointer (он же void * в C). Вы знаете, на что он указывает. Какое значение имеют размер, шаг и выравнивание?

Размер – это количество байтов, которое необходимо прочитать из указателя, чтобы получить все данные.
Шаг – это количество байтов, которое нужно пройти, чтобы перейти к следующему элементу в буфере.
Выравнивание – это число, которое должно быть без остатка кратно кратному числу, которое должно быть у каждого экземпляра. Если вы выделяете память для копирования данных, вам необходимо указать правильное выравнивание (например, allocate(byteCount: 100,alignment: 4)).

Большинство из нас большую часть времени, вероятно, имеют дело с высокоуровневыми коллекциями, такими как массивы и наборы, и нам не нужно учитывать базовую структуру памяти.

В других случаях вы работаете с API более низкого уровня на платформе или взаимодействуете с кодом C. Если у вас есть массив структур Swift и вам нужен код C для его чтения (или наоборот), вам нужно будет побеспокоиться о выделении буфера с правильным выравниванием, убедившись, что строки структуры заполнены внутри вверх и убедитесь, что у вас правильное значение шага, чтобы вы могли правильно интерпретировать данные.

И, как мы видели, даже вычислить размер не так просто, как кажется — существует некоторая взаимосвязь между размером и выравниванием каждого свойства, которое определяет общий размер структуры. Таким образом, понимание всех трех аспектов означает, что вы уже на пути к тому, чтобы стать мастером памяти.

Читайте также: