Что такое куча. Основные принципы программирования: стек и куча. Приоритетная очередь с удалением

Здравствуйте, Хабросообщество!

На хабре есть описание множества интересных структур данных, таких как деревья отрезков, дуча и т.п. Если Вам интересны сложные структуры данных, то добро пожаловать под кат! В своем цикле статей я рассмотрю разные виды куч и способы их применения на практике:
1) Биномиальную кучу
2) Левую кучу
3) Фибоначчиеву кучу
4) Применение этих структур данных на практике

Постановка задачи:
Построить структуру данных, в которой будет храниться множество наших объектов (разных в зависимости от задачи), у каждого объекта будет поле ключ, по которому мы быстро сможем находить минимальный элемент. Для этой структуры должны бать возможны операции:
Make – создание новой пустой кучи,
Insert – вставка нового элемента в кучу,
Minimum – минимальный ключ,
ExtractMin – извлечение минимума,
Merge – слияние 2-х куч,
Decrease – уменьшение ключа,
Delete – удаление объекта.

Многие знакомы с простейшими способами реализации этой структуры, такими как массив:) и двоичная куча. На них я не буду подробно останавливаться ввиду их простоты и общеизвестности.

Как известно, для двоичной кучи асимптотика перечисленных выше операций такова:
Make – O(1)
Merge – O(N)
Insert – O(log N) – где N – количество элементов в куче.
Minimum – O(1)
ExtractMin – O(log N)
Decrease – O(log N)
Delete – O(log N)

Описывать алгоритм работы двоичной кучи я не буду, так как он неоднократно описывался везде, в том числе и на Хабре. Для тех, кто не знаком с двоичной кучей, я бы порекомендовал прежде, чем продолжать чтение ознакомиться с ней.

Биномиальная куча
Биномиальная куча – это множество биномиальных деревьев с некоторыми ограничениями. Мы их введем чуть позже.

Биномиальное дерево – дерево, которое задается рекуррентно:
B i – это B i – 1 , в котором левым сыном корня сделали дерево B i – 1 .
B 0 - это просто вершина.
Примеры для B 0 , B 2 , B 3:

У биномиального дерева(B k) есть ряд интересных свойств :
T.1. 2 k вершин
T.2. Высота дерева k
T.3. C i k вершин глубины i (вот почему они называются биномиальными: C i k биномиальный коэффициент).
T.4. Дети корня – это B, B k – 2 , …, B 0 – именно в этом порядке.
T.5. Максимальная высота вершины в биномиальном дереве O(log N)
Доказываются свойства по индукции. Предлагаю читателям самим провести доказательство, для лучшего понимания деревьев.

Итак, теперь вернемся к биномиальным кучам . Биномиальная куча – множество биномиальных деревьев, со следующими ограничениями:
1) В каждом из биномиальных деревьев сохраняется свойство кучи.
2) Нет двух деревьев одинакового размера
3) Деревья упорядочены по размеру.

Поговорим о том, как биномиальная куча будет храниться в программе. Мы будем использовать метод “левый сын – правый брат”. Будем хранить корневой список(root_list , его длина root_list.length), в котором будут корни биномиальных деревьев, в порядке возрастания высоты. У каждой вершины будут следующие поля:
data – данные, которые хранятся в вершине(по ним мы и находим минимум)
right – правый брат
child – левый сын
degree – степень вершины(очевидно деревья в биномиальной куче упорядоченны по этому полю)

Сразу же заметим:
Свойство H.1:
Длина root_list.length = O(log N), где N - количество элементов в куче.
Для доказательства достаточно заметить, что из-за T.1, наличие дерева B k в двоичной записи числа.

Перейдем к описанию операций, которые можно проводить с биномиальными кучами:

Make
Задача : создать пустую кучу.
Алгоритм : создаем пустой список root_list .
Сложность : очевидно, время работы O(1).

Merge
Задача : объединить 2 кучи в 1.
Алгоритм : сначала объединим корневые списки куч в 1 корневой список, поддерживая упорядоченность по degree. Алгоритм аналогичен слиянию 2-х массивов в mergeSort:
Храним по указателю на начало списков и в результирующий список записываем минимальный из них, тот откуда только что записали сдвигаем на следующий. Далее проходимся от начала до конца нового полученного корневого списка и сливаем деревья одинакового размера в 1. Могут быть случаи:
1) Только 2 дерева одинакового размера. Тогда объединяем их.
2) 3 дерева одинакового размера. Объединяем 2 последних.
При объединении двух деревьев нужно лишь посмотреть в корне какого из них меньший ключ и сделать другое дерево левым сыном корня этого дерева.

Пример, того, что получается после объединения двух куч:

Сложность : Время работы O(root_list1.length) + O(root_list2.length) = (по свойству H.1) = O(log N).
За один проход (O(log N)) мы получим объединенное биномиальное дерево. Получаем, что общая сложность O(log N).

Insert
Задача : вставить новый элемент в кучу.
Алгоритм : Создаем кучу из одного элемента и объединяем с нашей кучей.
Сложность : O(1) + O(log(N)) = O(log(N)).

Minimum
Задача : найти минимум в куче.
Алгоритм : очевидно, минимум находится в корневом списке, то есть, чтобы его найти нужно пройтись по корневому списку.
Сложность : O(root_list.length) = O(log(N)).

ExtractMin
Задача : удалить минимальный элемент.
Алгоритм : находим его при помощи Minimum . Удаляем его из корневого списка. Из перевернутого списка его детей делаем root_list для новой кучи (H 1) и объединяем исходную кучу с H 1 .
Сложность : так как каждая операция в извлечении минимума работает за O(log N): O(log N) + O(log N) + O(log N) = O(log N)

Decrease
Задача : уменьшить значение data в данной вершине.
Алгоритм : уменьшаем значение в вершине. Тогда свойство кучи будет возможно нарушено для нашей вершины и ее предка, тогда меняем их местами. Продолжаем процесс, пока наша вершина не “всплывет” на свое место. Алгоритм работает также, как аналогичный в двоичной куче.
Сложность : В худшем случае наша вершина будет всплывать до корня, то есть мы совершим O(log N) действий (вершина на каждом шаге “всплывает” на уровень выше, а высота биномиального дерева по T.5 O(log N))

Delete
Задача : удалить произвольный элемент.
Алгоритм : сначала уменьшим при помощи Decrease значение в вершине до минимально возможного. А затем удалим минимальный в куче (ExtractMin).
Сложность : O(log N) + O(log N) = O(log N)

Заключение.
Мы рассмотрели структуру данных биномиальная куча и доказали ее асимптотику.
В следующей статье на основе биномиальной кучи мы построим чуть более сложную структуру данных, а именно Фибоначчиеву кучу.

Поиграться с биномиальными кучами можно на rain.ifmo.ru/cat/view.php/vis/heaps/binomial-2001
Почитать более подробно можно в Т.Кормен «Алгоритмы: построение и анализ.».
Всем спасибо за внимание, и до новых встреч!

Представляет собой полное бинарное дерево, для которого выполняется основное свойство кучи: приоритет каждой вершины больше приоритетов её потомков .

В простейшем случае приоритет каждой вершины можно считать равным её значению. В таком случае структура называется max-куча , поскольку корень поддерева является максимумом из значений элементов поддерева.

В качестве альтернативы, если сравнение перевернуть, то наименьший элемент будет всегда корневым узлом, такие кучи называют min-кучами .

Двоичную кучу удобно хранить в виде одномерного массива, причем

• левый потомок вершины с индексом i имеет индекс 2*i+1,
• правый потомок вершины с индексом i имеет индекс 2*i+2.

Корень дерева (кучи) – элемент с индексом 0.

Высота двоичной кучи равна высоте дерева, то есть

log 2 (N+1) ,

где N – количество элементов массива, – округление в большую сторону до ближайшего целого.

Для представленной кучи

log 2 (10+1) = 3,46 = 4

Способ построить кучу из неупорядоченного массива – это по очереди добавить все его элементы. Временная оценка такого алгоритма оценивается как

N·log 2 N .

Можно построить кучу за N шагов. Для этого сначала следует построить дерево из всех элементов массива, не заботясь о соблюдении основного свойства кучи, а потом вызвать метод упорядочения для всех вершин, у которых есть хотя бы один потомок (так как поддеревья, состоящие из одной вершины без потомков, уже упорядочены).

Потомки гарантированно есть у первых heapSize/2 вершин, где heapSize – размер кучи.

Реализация класса кучи

class Heap {

Static const int SIZE = 100; // максимальный размер кучи

Int *h; // указатель на массив кучи

Int HeapSize; // размер кучи
public :

Heap(); // конструктор кучи

Void addelem(int ); // добавление элемента кучи

Void outHeap(); // вывод элементов кучи в форме кучи

Void out(); // вывод элементов кучи в форме массива

Int getmax(); // удаление вершины (максимального элемента)

Void heapify(int ); // упорядочение кучи
};

Конструктор кучи

h = new int ;

HeapSize = 0;
}

Новый элемент добавляется на последнее место в массиве, то есть позицию с максимальным индексом.

Возможно, что при этом будет нарушено основное свойство кучи, так как новый элемент может быть больше родителя. В таком случае новый элемент «поднимается» на один уровень (менять с вершиной-родителем) до тех пор, пока не будет соблюдено основное свойство кучи.

Сложность алгоритма не превышает высоты двоичной кучи (так как количество «подъемов» не больше высоты дерева), то есть равна log 2 N.

void Heap:: addelem(int n) {

Int i, parent;

parent = (i-1)/2;

while (parent >= 0 && i > 0) {

if (h[i] > h) {

int temp = h[i];

h[i] = h;

h = temp;

parent = (i-1)/2;

HeapSize++;
}

Вывод элементов кучи

Вывод элементов в форме кучи

void Heap:: outHeap(void ) {

Int i = 0;

Int k = 1;

While (i < HeapSize) {

while ((i < k) && (i < HeapSize)) {

cout << h[i] << » « ;

cout << endl;

Вывод элементов кучи в форме массива

void Heap:: out(void ) {

For (int i=0; i< HeapSize; i++) {

cout << h[i] << » « ; }

cout << endl;
}

Упорядочение кучи

void Heap:: heapify(int i) {

int left, right;

Int temp;

if (left < HeapSize) {

if (h[i] < h) {

if (right < HeapSize) {

if (h[i] < h) {

h[i] = h;

h = temp;

В упорядоченном max-heap максимальный элемент всегда хранится в корне. Восстановить упорядоченность двоичной кучи после удаления максимального элемента можно, поставив на его место последний элемент и вызвав метод упорядочения для корня, то есть упорядочив все дерево.

Удаление вершины кучи (максимального элемента)

int Heap:: getmax(void ) {

Int x;

Жен. груда, вброх, громада, вещи горой; | толпа, сборище; * много; | новг., твер. копна сена. | моск. количество скота, выгоняемого от одного хозяина в стадо. Саженные кучи щебня. Куча людей, народа. На мне куча забот. Муравьиная куча. муравейник … Толковый словарь Даля

КУЧА, кучи, жен. 1. Большое количество чего нибудь, наваленное в одном месте горкой. Куча песку. «Навозну кучу разрывая, петух нашел жемчужное зерно.» Крылов. «Царь однажды воинам своим велел снести земли по горсти в кучу.» Пушкин. Куча листьев.… … Толковый словарь Ушакова

Ворох, громада, груда, горка, кипа, купа, сугроб; скирд, стог, омет. Тела лежали грудами. В этом селе избы стоят гнездами. Деревья стоят купами. Стог (скирд) сена. Кладь (одонье, одонья, зарод) хлеба. Омет соломы.. Ср. . См. возвышенность, ворох … Словарь синонимов

КУЧА, и, жен. 1. Скопление чего н. сыпучего. К. песку. Сгрести сухие листья в кучу. 2. чего. Нагромождение чего н., множество кого чего н. К. книг. К. дел. К. денег (очень много). Толпа валит кучей. Куча мала! возглас в детской игре, по к рому… … Толковый словарь Ожегова

куча - разг. КУЧА, груда, разг. ворох, разг. гора … Словарь-тезаурус синонимов русской речи

куча - куча, гора, груда, кипа, ворох Стр. 0501 Стр. 0502 Стр. 0503 Стр. 0504 Стр. 0505 … Новый объяснительный словарь синонимов русского языка

куча - груда штабель кипа (бумаг) пачка связка пакет — Тематики нефтегазовая промышленность Синонимы грудаштабелькипа (бумаг)пачкасвязкапакет EN pile … Справочник технического переводчика

Горелая куча. Арх., Детск. То же, что куча мала. АОС 9, 341. Куча звёзд. Сиб. Созвездие Плеяд. ФСС, 102. Куча мала! Детск. Возглас в игре, являющийся сигналом к общей свалке. Ф 1, 273; ФСРЯ, 219; БТС, 483, 517. Куча с грудой. Арх. О большом… … Большой словарь русских поговорок

Куча - Большая или Ближняя (Дор), Шер (Шöр), Малая (Уудор) Куча прав, притоки Ижмы. Дл. соответственно 31 км, 33 км, 13 км. Гидроним Куча связан с рус. круча «крутой, обрывистый берег; высокий берег в излучине реки». Один из берегов Кучи возвышен,… … Топонимический словарь Республики Коми

У этого термина существуют и другие значения, см. Куча (значения). Изображение жителей Кучи на фреске в Кизиле. Куча (также Кучэ и Кучар) древнее буддийское государ … Википедия

Книги

• Куча (изд. 2015 г.) , Перец Маркиш. Перец Маркиш - еврейский поэт, драматург и романист. В его поэме `Куча`, впервые изданной на идише в 1922 году, излита горечь от увиденных последствий еврейских погромов на Украине в годы…

Память, которую используют программы, состоит из нескольких частей — сегментов :

Сегмент кода (или ещё «текстовый сегмент»), где находится скомпилированная программа. Обычно доступен только для чтения.

Сегмент bss (или ещё «неинициализированный сегмент данных»), где хранятся глобальные и , инициализированные нулём.

Сегмент данных (или ещё «сегмент инициализированных данных»), где хранятся инициализированные глобальные и статические переменные.

К уча , откуда выделяются динамические переменные.

Стек вызовов , где хранятся , локальные переменные и другая информация, связанная с функциями.

В этом уроке мы рассмотрим только кучу и стек, поскольку всё самое интересное происходит именно здесь.

Куча

Сегмент кучи (или просто «куча ») отслеживает память, используемую для динамического выделения. Мы уже немного поговорили о куче в .

В C++, при использовании оператора new для выделения динамической памяти, эта память выделяется в сегменте кучи самой программы:

int *ptr = new int; // для ptr выделяется 4 байта из кучи int *array = new int; // для array выделяется 40 байт из кучи

Адрес выделяемой памяти передаётся обратно оператором new и затем он может быть сохранён в . О механизме хранения и выделения свободной памяти нам сейчас беспокоиться незачем. Однако стоит знать, что последовательные запросы памяти не всегда приводят к выделению последовательных адресов памяти!

int *ptr1 = new int; int *ptr2 = new int; // ptr1 и ptr2 могут не иметь последовательных адресов

При удалении динамически выделенной переменной, память возвращается обратно в кучу и затем может быть переназначена (исходя из последующих запросов). Помните, что удаление указателя не удаляет переменную, а просто приводит к возврату памяти по этому адресу обратно в операционную систему.

Куча имеет свои преимущества и недостатки:

Выделение памяти в куче сравнительно медленное.

Выделенная память остается выделенной до тех пор, пока не будет освобождена (остерегайтесь утечек памяти) или пока программа не завершит своё выполнение.

Доступ к динамически выделенной памяти осуществляется только через указатель. Разыменование указателя происходит медленнее, чем доступ к переменной напрямую.

Поскольку куча представляет собой большой резервуар памяти, то именно она используется для выделения больших , или классов.

Стек вызовов

Стек вызовов (или просто «стек ») отслеживает все активные функции (те, которые были вызваны, но ещё не завершены) от начала программы и до текущей точки выполнения, и обрабатывает выделение всех параметров функции и локальных переменных.

Стек вызовов реализуется как структура данных «Стек». Поэтому, прежде чем мы поговорим о том, как работает стек вызовов, нам нужно понять, что такое стек как структура данных.

Стек как структура данных

Структура данных в программировании - это механизм организации данных для их эффективного использования. Вы уже видели несколько типов структур данных, таких как массивы и структуры. Существует ещё много других структур данных, которые обычно используются в программировании. Некоторые из них реализованы в стандартной библиотеке C++, и стек является одним из таковых.

Например, рассмотрим стопку (аналогия - стек) тарелок на столе. Поскольку каждая тарелка тяжёлая, а они ещё сложены друг на друге, то вы сможете сделать что-то одно из следующего:

Посмотреть на поверхность первой тарелки (которая находится на самом верху).

Взять верхнюю тарелку из стопки (обнажая таким образом следующую тарелку, которая находится под ней - если она вообще есть).

Положить новую тарелку поверх стопки (спрятав под ней самую верхнюю тарелку — если она вообще была).

В компьютерном программировании стек представляет собой контейнер, как структуру данных, который содержит несколько переменных (подобно массиву). Однако, в то время как массив позволяет получить доступ и изменять элементы в любом порядке (так называемый «произвольный доступ »), стек более ограничен. Операции, которые могут выполняться в стеке, соответствуют трём перечисленным выше. В стеке вы можете :

Посмотреть на верхний элемент стека (используя функцию top () или peek () ).

Вытянуть верхний элемент стека (используя функцию pop () ).

Добавить новый элемент поверх стека (используя функцию push () ).

Стек - это структура данных типа LIFO (англ. «L ast I n, F irst O ut» - «Последним пришёл, первым ушёл»). Последний элемент, который будет находиться на вершине стека, первым и уйдёт из него. Если положить новую тарелку поверх других тарелок, то именно эту тарелку вы первой и возьмёте. По мере того, как элементы помещаются в стек - стек растёт, по мере того, как элементы удаляются со стека - стек уменьшается.

Например, рассмотрим коротенькую последовательность, показывающую, как работает добавление и удаление в стеке:

Stack: empty
Push 1
Stack: 1
Push 2
Stack: 1 2
Push 3
Stack: 1 2 3
Push 4
Stack: 1 2 3 4
Pop
Stack: 1 2 3
Pop
Stack: 1 2
Pop
Stack: 1

Стопка тарелок довольно-таки хорошая аналогия работы стека, но есть аналогия и получше. Например, рассмотрим несколько почтовых ящиков, которые расположены друг на друге. Каждый почтовый ящик может содержать только один элемент, и все почтовые ящики изначально пустые. Кроме того, каждый почтовый ящик прибивается гвоздём к почтовому ящику снизу, поэтому количество почтовых ящиков не может быть изменено. Если мы не можем изменить количество почтовых ящиков, то как мы получим поведение, подобное стеку?

Во-первых, мы используем наклейку для обозначения того, где находится самый нижний пустой почтовый ящик. Вначале это будет первый почтовый ящик, который находится на полу. Когда мы добавим элемент в наш стек почтовых ящиков, то мы поместим этот элемент в почтовый ящик, на котором будет наклейка (т.е. в самый первый пустой почтовый ящик на полу), а затем переместим наклейку на один почтовый ящик выше. Когда мы вытаскиваем элемент из стека, то мы перемещаем наклейку на один почтовый ящик ниже и удаляем элемент из почтового ящика. Всё, что находится ниже наклейки — находится в стеке. Всё, что находится в ящике с наклейкой и выше - находится вне стека.

Сегмент стека вызовов

Сегмент стека вызовов содержит память, используемую для стека вызовов. При запуске программы, функция main() помещается в стек вызовов операционной системой. Затем программа начинает своё выполнение.

Когда программа встречает вызов функции, то эта функция помещается в стек вызовов. При завершении выполнения функции, она удаляется из стека вызовов. Таким образом, просматривая функции, добавленные в стек, мы можем видеть все функции, которые были вызваны до текущей точки выполнения.

Наша аналогия с почтовыми ящиками - это действительно то, как работает стек вызовов. Стек вызовов имеет фиксированное количество адресов памяти (фиксированный размер). Почтовые ящики являются адресами памяти, а «элементы», которые мы добавляем и вытягиваем из стека, называются фреймами (или еще «кадрами ») стека. Кадр стека отслеживает все данные, связанные с одним вызовом функции. «Наклейка» — это регистр (небольшая часть памяти в ЦП), который является указателем стека. Указатель стека отслеживает вершину стека вызовов.

Единственное отличие фактического стека вызовов от нашего гипотетического стека почтовых ящиков заключается в том, что, когда мы вытягиваем элемент из стека вызовов, то нам не нужно очищать память (т.е. вынимать всё содержимое из почтового ящика). Мы можем просто оставить эту память для следующего элемента, который и перезапишет её. Поскольку указатель стека будет ниже этого адреса памяти, то, как мы уже знаем, эта ячейка памяти не будет находится в стеке.

Стек вызовов на практике

Давайте рассмотрим более подробно, как работает стек вызовов. Ниже приведена последовательность шагов, выполняемых при вызове функции :

Программа сталкивается с вызовом функции.

Фрейм стека создаётся и помещается в стек. Он состоит из:

Адреса инструкции, который находится за вызовом функции (так называемый «обратный адрес »). Так процессор запоминает, куда возвращаться после выполнения функции.

Аргументов функции.

Памяти для локальных переменных.

Сохранённых копий всех регистров, модифицированных функцией, которые необходимо будет восстановить после того, как функция завершит своё выполнение.

Процессор переходит к точке начала выполнения функции.

Инструкции внутри функции начинают выполняться.

После завершения функции, выполняются следующие шаги :

Регистры восстанавливаются из стека вызовов.

Фрейм стека вытягивается из стека. Освобождается память, которая была выделена для всех локальных переменных и аргументов.

Обрабатывается возвращаемое значение.

ЦП возобновляет выполнение кода (исходя из обратного адреса).

Возвращаемые значения могут обрабатываться разными способами, в зависимости от архитектуры компьютера. Некоторые архитектуры считают возвращаемое значение частью фрейма стека. Другие используют регистры процессора.

Знать все детали работы стека вызовов не так уж и важно. Однако понимание того, что функции при вызове добавляются в стек, а при завершении выполнения - удаляются из стека, даёт основы, необходимые для понимания рекурсии, а также некоторых других концепций, которые полезны при программ.

Пример стека вызовов

Рассмотрим следующий фрагмент кода:

Стек вызовов этой программы выглядит следующим образом:

boo() (включая параметр b)
main()

Переполнение стека

Стек имеет ограниченный размер и, следовательно, может содержать только ограниченный объём информации. В Windows размер стека по умолчанию составляет 1 МБ. На некоторых других Unix-системах этот размер может достигать и 8 МБ. Если программа пытается поместить в стек слишком много информации, то это приведёт к переполнению стека. Переполнение стека (англ. «stack overflow» ) происходит, когда запрашиваемой памяти нет в наличии (вся память уже занята).

Переполнение стека является результатом добавления слишком большого количества переменных в стек и/или создания слишком большого количества вложенных вызовов функций (например, где функция A вызывает функцию B, которая, в свою очередь, вызывает функцию C, а та вызывает функцию D и т.д.). Переполнение стека обычно приводит к сбою в программе. Например:

int main() { int stack; return 0; }

int main () int stack [ 1000000000 ] ; return 0 ;

Эта программа пытается добавить огромный массив в стек вызовов. Поскольку размера стека недостаточно для обработки такого массива, то его добавление переходит и на другие части памяти, которые программа использовать не может. Следовательно, получаем сбой.

Вот ещё одна программа, которая вызовет переполнение стека, но уже по другой причине:

void boo() { boo(); } int main() { boo(); return 0; }

Мы используем всё более продвинутые языки программирования, которые позволяют нам писать меньше кода и получать отличные результаты. За это приходится платить. Поскольку мы всё реже занимаемся низкоуровневыми вещами, нормальным становится то, что многие из нас не вполне понимают, что такое стек и куча, как на самом деле происходит компиляция, в чём разница между статической и динамической типизацией, и т.д. Я не говорю, что все программисты не знают об этих понятиях - я лишь считаю, что порой стоит возвращаться к таким олдскульным вещам.

Сегодня мы поговорим лишь об одной теме: стек и куча. И стек, и куча относятся к различным местоположениям, где происходит управление памятью, но стратегия этого управления кардинально отличается.

Стек

Стек - это область оперативной памяти, которая создаётся для каждого потока. Он работает в порядке LIFO (Last In, First Out), то есть последний добавленный в стек кусок памяти будет первым в очереди на вывод из стека. Каждый раз, когда функция объявляет новую переменную, она добавляется в стек, а когда эта переменная пропадает из области видимости (например, когда функция заканчивается), она автоматически удаляется из стека. Когда стековая переменная освобождается, эта область памяти становится доступной для других стековых переменных.

Из-за такой природы стека управление памятью оказывается весьма логичным и простым для выполнения на ЦП; это приводит к высокой скорости, в особенности потому, что время цикла обновления байта стека очень мало, т.е. этот байт скорее всего привязан к кэшу процессора. Тем не менее, у такой строгой формы управления есть и недостатки. Размер стека - это фиксированная величина, и превышение лимита выделенной на стеке памяти приведёт к переполнению стека. Размер задаётся при создании потока, и у каждой переменной есть максимальный размер, зависящий от типа данных. Это позволяет ограничивать размер некоторых переменных (например, целочисленных), и вынуждает заранее объявлять размер более сложных типов данных (например, массивов), поскольку стек не позволит им изменить его. Кроме того, переменные, расположенные на стеке, всегда являются локальными.

В итоге стек позволяет управлять памятью наиболее эффективным образом - но если вам нужно использовать динамические структуры данных или глобальные переменные, то стоит обратить внимание на кучу.

Куча

Куча - это хранилище памяти, также расположенное в ОЗУ, которое допускает динамическое выделение памяти и не работает по принципу стека: это просто склад для ваших переменных. Когда вы выделяете в куче участок памяти для хранения переменной, к ней можно обратиться не только в потоке, но и во всем приложении. Именно так определяются глобальные переменные. По завершении приложения все выделенные участки памяти освобождаются. Размер кучи задаётся при запуске приложения, но, в отличие от стека, он ограничен лишь физически, и это позволяет создавать динамические переменные.

Вы взаимодействуете с кучей посредством ссылок, обычно называемых указателями - это переменные, чьи значения являются адресами других переменных. Создавая указатель, вы указываете на местоположение памяти в куче, что задаёт начальное значение переменной и говорит программе, где получить доступ к этому значению. Из-за динамической природы кучи ЦП не принимает участия в контроле над ней; в языках без сборщика мусора (C, C++) разработчику нужно вручную освобождать участки памяти, которые больше не нужны. Если этого не делать, могут возникнуть утечки и фрагментация памяти, что существенно замедлит работу кучи.

В сравнении со стеком, куча работает медленнее, поскольку переменные разбросаны по памяти, а не сидят на верхушке стека. Некорректное управление памятью в куче приводит к замедлению её работы; тем не менее, это не уменьшает её важности - если вам нужно работать с динамическими или глобальными переменными, пользуйтесь кучей.

Заключение

Вот вы и познакомились с понятиями стека и кучи. Вкратце, стек - это очень быстрое хранилище памяти, работающее по принципу LIFO и управляемое процессором. Но эти преимущества приводят к ограниченному размеру стека и специальному способу получения значений. Для того, чтобы избежать этих ограничений, можно пользоваться кучей - она позволяет создавать динамические и глобальные переменные - но управлять памятью должен либо сборщик мусора, либо сам программист, да и работает куча медленнее.