进程的地址空间包括堆栈段吗?

bolognagene 2009-04-15 03:26:49
两个文件:

a.c
#include <stdio.h>

static int a = 2;
int b = 3;

void main()
{
int c = 77;

printf("&a = 0x%0x, &b = 0x%0x, &c = 0x%0x\n", &a, &b, &c);
}

****************************************************************************************
b.c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

static int aa = 2;
int bb = 3;

void main()
{
int cc = 1;

printf("&aa = 0x%0x, &bb = 0x%0x, &cc = 0x%0x\n", &aa, &bb, &cc);
}


分别运行后得到的结果如下:
a.c:

&a = 0x423168, &b = 0x42316c, &c = 0x12ff7c

b.c:

&aa = 0x421b94, &bb = 0x421b98, &cc = 0x12ff7c

可以看到全局变量 和 静态变量的地址都不一样,这说明两个进程的数据段地址不一样
而局部变量的地址相同,这表明进程的栈空间实际上是共用一块的,由操作系统维护的,是这样的吗?
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dongpy 2009-04-15
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分别运行后得到的结果如下:
a.c:

&a = 0x423168, &b = 0x42316c, &c = 0x12ff7c

b.c:

&aa = 0x421b94, &bb = 0x421b98, &cc = 0x12ff7c

可以看到全局变量 和 静态变量的地址都不一样,这说明两个进程的数据段地址不一样
而局部变量的地址相同,这表明进程的栈空间实际上是共用一块的,由操作系统维护的,是这样的吗?
=================================================
不是,楼主理解有误。
数据段和堆栈都是进程的用户空间,是进程私有的。只有内核空间是共用的。
loud1984 2009-04-15
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具体对每个进程分配空间和编译器有关,一般的对进程进行分配的内存都是虚拟内存,在windows下32位的机器总内存一般不超过2G,linux下32的机器一般不超过4G。
都是虚拟内存,这些里当然包括堆和栈,还包括常量区和静态区,还包括代码存放区。
一般栈都比较小,但是连续的一块内存,大小有限制。
堆在虚存范围内无限制,但是不是连续的内存块。
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楼主,你这样能测出什么啊,2段代码都不是同时(并行)运行的.

全局变量跟静态变量在全局区,每个函数有它独有的栈区和堆区,但是堆区,只要能把地址传出去,别的函数也能使用,因为free或者 delete 的职能在你.

具体的你看下面这篇介绍吧.

http://www.cppblog.com/mzty/archive/2007/12/03/37679.html
//main.cpp
int a = 0; 全局初始化区
char *p1; 全局未初始化区
main()
{
int b; 栈
char s[] = "abc"; 栈
char *p2; 栈
char *p3 = "123456"; 123456\0在常量区,p3在栈上。
static int c =0; 全局(静态)初始化区
p1 = (char *)malloc(10);
p2 = (char *)malloc(20);
分配得来得10和20字节的区域就在堆区。
strcpy(p1, "123456"); 123456\0放在常量区,编译器可能会将它与p3所指向的"123456"优化成一个地方。
}
bolognagene 2009-04-15
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就是说所有的程序的堆栈都是共用一个大的堆栈区,这个区由操作系统来维护罗??
zlaxr8888 2009-04-15
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这个堆栈 是由操作系统,分配的!
liliangbao 2009-04-15
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帮顶~
内容概要:本文围绕“非线性流量的数据驱动Koopman模型预测控制研究”展开,提出一种基于数据驱动的Koopman算子理论方法,用于构建非线性系统的线性化状态空间模型,并结合模型预测控制(MPC)实现对复杂非线性系统的高效控制。研究通过引入扩展动态模态分解(EDMD)等观测函数,将非线性动力学映射至高维特征空间,在该空间中实现近似线性化表征,进而融合线性MPC框架进行优化求解。全文系统阐述了Koopman算子的数学基础、隐式线性化机制及在非线性流量控制中的建模流程,并通过Matlab代码完成了算法实现与仿真实验,验证了该方法在处理无精确物理模型、强非线性、时变动态系统中的有效性与鲁棒性,尤其适用于工业流程控制、能源系统调度等实际工程场景。; 适合人群:具备自动控制理论、非线性系统分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制工程、系统辨识、智能优化、能源系统建模等方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于难以建立精确数学模型的复杂非线性系统(如流体动力系统、电力电子系统、机器人动力学等)的建模与实时控制;②实现数据驱动下的模型预测控制,提升系统响应速度与控制精度;③为先进控制策略(如MPC)提供一种可行的线性化建模范式,推动现代控制理论与数据科学、机器学习的深度融合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解Koopman方法的具体实现过程,重点关注观测函数构造、核函数选择、矩阵逼近、降维处理及MPC控制器设计等关键技术环节,并尝试将其迁移至其他非线性系统中进行复现实验与性能对比,以全面掌握其适用范围与局限性。
内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的光伏储能单相逆变器并网仿真模型,系统涵盖了光伏阵列、储能单元、DC-AC单相逆变器及并网接口的完整结构,重点实现了储能环节的能量管理与逆变器并网控制策略的建模仿真。通过Simulink平台构建系统模型,验证了逆变器输出电能质量、并网稳定性以及控制系统的动态响应性能,采用SPWM调制、PI闭环控制等关键技术,确保并网电流与电网电压同频同相,满足并网电能质量要求。该模型不仅可用于分布式能源系统的仿真研究,还可作为新能源并网技术的教学与工程实践工具。; 适合人群:电气工程、自动化、新能源科学与工程等相关专业的高校本科生、研究生、科研人员,以及从事光伏发电系统设计、储能控制与并网技术研发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解光伏储能系统中能量转换、存储与并网控制的整体工作原理;②支持课程设计、毕业设计或科研项目中对单相逆变器控制策略(如SPWM、PI调节、锁相技术等)的仿真验证与参数优化;③为后续研究更复杂的控制算法(如MPPT、低电压穿越、谐波抑制等)提供可扩展的仿真基础平台。; 阅读建议:建议结合MATLAB/Simulink环境动手搭建与调试模型,逐步理解各模块(如光伏建模、储能充放电控制、逆变器驱动、锁相环、PI调节器等)的功能与交互关系,重点关注控制系统的设计逻辑与参数整定过程,并可通过修改负载条件或电网参数测试系统鲁棒性,为进一步拓展至三相系统或多机并网场景奠定基础。

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