Lua資料結構和記憶體佔用分析
相關推薦
Lua資料結構和記憶體佔用分析
String又細分為短字串LUA_TSHRSTR和長字串LUA_TLNGSTR兩種,預設長度小於40的為LUA_TSHRSTR,使用全域性stringtable進行管理。即所有短字串都在stringtable中存放,相同字串只會有一份實際資料拷貝,每份相同的TString物件只是存放一個hash值,用來索
unity優化《二》--Texture圖片空間和記憶體佔用分析
打包多種型別的專案,空專案和10張放在Resources資料夾中的圖為比較案例。以下是比較資料。 IPHONE: 1.空專案----空間佔用量42.3MB----IPA大小10MB 2.10張1200*520無壓縮Texure 單張圖佔用量2.8MB----空間佔用量70.2MB
資料結構和記憶體中堆和棧的區別
特別宣告:本文參考了部落格:http://blog.csdn.net/wolenski/article/details/7951961#comments 堆和棧在 我的眼裡一直是很模糊的概念,只是簡單的理解為:堆疊是一種資料結構,是用來儲存資料的。由於最近
Unity3D–Texture圖片空間和記憶體佔用分析
Texture圖片空間和記憶體佔用分析。由於U3D並沒有很好的詮釋對於圖片的處理方式,所以很多人一直對於圖集的大小和記憶體的佔用情況都不瞭解。在此對於U3D的圖片問題做一個實際資料的分析。此前的專案都會存在這樣或者那樣的打包後包大小與記憶體佔用情況的問題,所以這次所以徹徹底底得分析下U3D對於Texture
python學習之二:python資料結構和記憶體管理
python資料結構和記憶體管理思維導圖:對於資料結構的學習主要從這幾方面入手:初始化常用操作(增刪該查)常用內建函式,注意點有序序列主要分為字串,列表,和元組,一.有序序列定義:str1=‘python’//字串l1=['python','java','c',100] o
資料結構和算法系列3--複雜度分析(下)
複雜度分析的4個概念 1.最壞情況時間複雜度:程式碼在最理想情況下執行的時間複雜度。 2.最好情況時間複雜度:程式碼在最壞情況下執行的時間複雜度。 3.平均時間複雜度:用程式碼在所有情況下執行的次數的加權平均值表示。 4.均攤時間複雜度:在程式碼執行的所有複雜度情況中絕大部分是低級別的複
資料結構和演算法分析英語生詞整理
***********九章演算法第二章:二分法和lgn演算法 二分法(binary search) 時間複雜度 Time Complexity 遞迴 Recursion ***********九章演算法第三章:雙指標法 快速選擇演算法 Q
資料結構和演算法分析學習筆記——複雜度分析
複雜度分析 本文只是我的個人學習筆記,用於記錄資料結構和演算法的學習總結。 如何得到演算法的執行效率? 事後統計 方式:直接在裝置上執行得到結果 缺點:測試結果受測試環境和測試資料規模影響
學好資料結構和演算法 —— 複雜度分析
複雜度也稱為漸進複雜度,包括漸進時間複雜度和漸進空間複雜度,描述演算法隨資料規模變化而逐漸變化的趨勢。複雜度分析是評估演算法好壞的基礎理論方法,所以掌握好複雜度分析方法是很有必要的。 時間複雜度 首先,學習資料結構是為了解決“快”和“省”的問題,那麼如何去評估演算法的速度快和省空間呢?這就需要掌握時間
資料結構和演算法分析:第四章 樹
4.1預備知識 樹(tree)可以用幾種方式定義。定義樹的一種自然的方式使遞迴的方式。一棵樹使一些節點的集合。這個集合可以是空集;若不是空集,則樹由稱做為根(root)的節點r以及0個或多個非空的樹集合T1、T2、T3組成,這些子樹的每一課根都被來自根r的一條又
資料結構和演算法分析: 第五章 雜湊
散列表的實現常常叫做雜湊。雜湊是一種用於以常數平均時間執行插入、刪除和查詢的技術。 5.1 一般想法 散列表的資料結構是一個包括一些項(item)的具有固定大小的陣列。通常查詢是對於項的某個部分(即資料域)來進行的。這部分就叫做關鍵字。 每個關鍵字被對映到0到T
資料結構和演算法 | 鍵樹詳細分析
鍵樹,又稱數字查詢樹(Digital Search Trees),是一棵度>=2的樹,它的某個節點不是包含一個或多個關鍵字,而是隻包含組成關鍵字的一部分(字元或數字)。 如果關鍵字本身是字串,則鍵樹中的一個結點只包含有一個字元;如果關鍵字本身是數字,則鍵
資料結構和演算法分析之排序篇--歸併排序(Merge Sort)和常用排序演算法時間複雜度比較(附贈記憶方法)
歸併排序的基本思想 歸併排序法是將兩個或以上的有序表合併成一個新的有序表,即把待排序序列分成若干個子序列,每個子序列是有序的。然後再把有序子序列合併為整體有序序列。注意:一定要是有序序列! 歸併排序例項: 合併方法: 設r[i……n]由兩個有序子表r
Java的8種基本資料型別的記憶體佔用位元組數和取值範圍
這是8中基本型別的記憶體中佔用位元組數(取值範圍是2的(位元組數X8-1)次方) 1.整型 型別 儲存需求 bit數 取值範圍 byte 1位元組
資料結構和演算法分析之排序演算法--選擇排序(堆排序)
選擇排序–堆排序 堆排序是一種樹形選擇的排序,是對直接選擇排序的有效改進。 (直接選擇排序:第一次選擇最小值,與第一位數交換,再從後面選擇最小的,和第二位數交換……直至排序結束,共n-1次) 基本思想: 堆的定義如下:具有n個元素的序列(k1,k2,…,
Java資料結構----棧(Stack)原始碼分析和個人簡單實現
一、Stack原始碼分析 1.繼承結構 棧是資料結構中一種很重要的資料結構型別,因為棧的後進先出功能是實際的開發中有很多的應用場景。Java API中提供了棧(Stacck)的實現。 Stack類繼承了Vector類,而Vector類繼承了AbstractList抽象
資料結構和演算法之陣列奇數、偶數分離
今日,博主在面試一家外企的時候,要求白板寫程式。其中就有一道演算法設計題目,下面就來分享一下這道題的演算法思路和相關示例程式碼。 題目:要求將一個整形陣列中的奇數和偶數進行分離,偶數在
常見資料結構和演算法效率的對比
1. 資料結構部分 資料結構中常用的操作的效率表 通用資料結構 查詢 插入 刪除 遍歷
資料結構和演算法緒論(二)
1、演算法概念 不同的演算法可以提高計算相同算術題的效率,那麼演算法的研究就變得有意義了。 2、演算法的特性 輸入 輸出 有窮性(執行有限的步驟) 確定性(每一個步驟僅有一個含義) 可行性 3、演算法設計要求 沒有無法錯誤、有合法輸入和輸出 4、演算法效率 度量方法: 事前分析估算方法
學好資料結構和演算法 —— 線性表
線性表 線性表表示一種線性結構的資料結構,顧名思義就是資料排成像一條線一樣的結構,每個線性表上的資料只有前和後兩個方向。比如:陣列、連結串列、棧和佇列都是線性表,今天我們分別來看看這些線性資料結構。 陣列 陣列是一種線性表資料結構,用一組連續的記憶體空間來儲存一組具有相同型別的資料。 記憶體分