一.字节对齐 现代计算机的内存空间是按照字节(byte)来划分的,字节对齐的意思是在给特定变量类型分配内存空间的时候,变量的内存地址是它本身变量类型大小的整数倍.比如,给int类型的变量a分配地址空间,因为int类型大小为4字节,所以它的内存地址一定也要是4的整数倍. 即:给变量的地址(起始地址)为它自身类型大小的整数倍. 原因:硬件.cpu存取效率 内存对齐: 在32位系统下,gcc的对齐方式为1,2,4,默认为4字节对齐.  在64为系统下,gcc的对齐方式为1,2,4,8,默认为8字节对齐…

结构体是一种复合数据类型,通常编译器会自动的进行其成员变量的对齐,已提高数据存取的效率.在默认情况下,编译器为结构体的成员按照自然对齐(natural alignment)条方式分配存储空间,各个成员按照其声明顺序在存储器中顺序存储.自然对齐是指按照结构体中成员size最大的对齐,在cl编译器下可以使用 #pragma pack(n) 来指定结构体的对齐方式. 默认对齐方式 在默认对齐方式下,结构体成员的内存分配满足下面三个条件 结构体第一个成员的地址和结构体的首地址相同 结构体每个成员地址相对…

C++类所占内存大小计算 说明:笔者的操作系统是32位的. class A {}; sizeof( A ) = ? sizeof( A ) = 1明明是空类,为什么编译器说它是1呢? 空类同样可以实例化,每个实例在内存中都有一个独一无二的地址,为了达到这个目的,编译器往往会给一个空类隐含的加一个字节,这样空类在实例化后在内存得到了独一无二的地址．所以sizeof( A )的大小为1． class B { public:   B() {}   ~B() {}   void MemberFuncTe…

在笔试时,经常会遇到结构体大小的问题,实际就是在考内存地址对齐.在实际开发中,如果一个结构体会在内存中高频地分配创建,那么掌握内存地址对齐规则,通过简单地自定义对齐方式,或者调整结构体成员的顺序,可以有效地减少内存使用.另外,一些不用边界对齐.可以在任何地址(包括奇数地址)引用任何数据类型的的机器,不在本文讨论范围之内. 什么是地址对齐 计算机读取或者写入存储器地址时,一般以字(因系统而异,32位系统为4个字节)大小(N)的块来执行操作.数据对齐就是将数据存储区的首地址对齐字大小(N)的某个整数…

C++中类涉及到虚函数成员.静态成员.虚继承.多继承.空类等. 类,作为一种类型定义,是没有大小可言的. 类的大小,指的是类的对象所占的大小.因此,用sizeof对一个类型名操作,得到的是具有该类型实体的大小. 类大小的计算,遵循结构体的对齐原则: 类的大小,与普通数据成员有关,与成员函数和静态成员无关.即普通成员函数.静态成员函数.静态数据成员.静态常量数据成员,均对类的大小无影响: 虚函数对类的大小有影响,是因为虚函数表指针带来的影响: 虚继承对类的大小有影响,是因为虚基表指针带来的影响:…

结构体(struct)大小 本文参考链接:C语言结构体(struct)常见使用方法,链接中的实例代码经实践有几处不准确,本文在引用时已做更改 注意:在结构体定义时不能申请空间(除非是结构体变量),不可以给结构体内部变量初始化 字节对齐 对于结构体中比较小的成员,可能被强行对齐,造成空间的空置,但节省了时间. #pragma pack()可以修改对齐,它设置了对齐的最大单位 字节对齐可参考:(记得看完链接后回来往下看哦) 字节对齐详解 5分钟搞定字节对齐 C++结构体派生时的字节对齐 struct…

1. 内存布局 在HotSpot虚拟机中,对象的内存布局可以分为三部分:对象头(Header). 实例数据(Instance Data)和对齐填充(Padding). 1) 对象头(Header): 对象头又可以分为两部分: 第一部分用来存储对象自身的运行时基本数据信息.如哈希码.GC分代年龄.锁状态标示.线程持有的锁等.这部分数据的长度在32bit和64bit虚拟机上分别为32bit和64bit.官方称呼是"Mark Word". 第二部分是类型指针,或者说指向类的元数据信息的引用.…

在iOS的App沙盒中,Documents和Library/Preferences都会被备份到iCloud,因此只适合放置一些记录文件,例如plist.数据库文件.缓存一般放置到Library/Caches,tmp文件夹会被系统随机清除,不适宜防止数据. [图片缓存的清除] 在使用SDWebImage时,图片被大量的缓存,有时需要获取缓存的大小以及清除缓存. 要获取缓存大小,使用SDImageCache单例的getSize方法拿到byte为单位的缓存大小,注意计算时按1K=1000计算. 拿到M…

刚刚接触Tensorflow,由于是做图像处理,因此接触比较多的还是卷及神经网络,其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后,图像Feature map的大小计算,之前一直以为是与caffe相同的,后来查阅了资料发现并不相同,将计算公式贴在这里,以便查阅: caffe中: TF中:…

转自:http://www.cppblog.com/deercoder/archive/2011/03/13/141747.html 感谢作者! 在上面讲到了关于pack的内存对齐和计算方法,这里继续讲实现内存对齐的另一种方式:__declspec( align(#) ) __declspec( align(#) )和#pragma pack( n )有密切联系. 当一个变量或结构体同时受两者影响时,前者的优先级高. 成员的地址决定于前者及后者,其要么是前者的倍数,要么是后者的倍数,要么是成员的…