直接使用了子函数返回的内存空间，怎么释放内存？_c语言吧_百度贴吧
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直接使用了子函数返回的内存空间，怎么释放内存？收藏
写一个字符串相加函数，然后主函数调用。子函数直接返回了new出来的空间，而主函数直接就使用了，并没有定义变量来接收内存，这样内存是不是就泄漏了？怎么解决呢？我就是不想在主函数定义变量，如果每相加一次都要定一个变量很麻烦#include &iostream&char *strplus(const char *str1,const char *str2){
char *str =new char[100],*s=
const char *p=str1;
while(*s++=*p++);s--;p=str2;
while(*s++=*p++);s=0;}int main(){
char *a=&我&;
cout && strplus(a,&去&)&&
cout && strplus(a,&不去&)&&
return 0;}
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如果使用传统得strcpy，strcat的话，那第一个参数就变了#include &iostream&#include&cstring&int main(){char *a=new char[100];strcpy(a,&我&);cout && strcat(a,&去&)&&cout && strcat(a,&不去&)&&return 0;}比如我上面这个主函数，结果就是
我去，我去不去而我得真实意图是想输出，我去，我不去
想不麻烦就去用自动回收内存的语言，性能慢一点，但方便很多，比如C#、JAVA甚至PYTHON、LUA、PERL之类。使用C语言就必然要自己管理好内存。对于你主楼里的程序来说，这内存必然是泄漏了，虽然main函数接着就结束了。另外一个不好的习惯是函数里固定死了长度100。尽管你是在测试几个很短的字符串，但这本身还是不好的写法。既然是动态分配了，何不分配一个更合理的空间？
竟然不是坟
同4楼，居然不是坟，很少见3楼。个人感觉很厉害的一个人。
同5楼，居然不是坟，竟然看见3楼了，存活了10年以上
同六楼，居然不是坟，居然看见三楼了。曾经见过3楼的回帖，那是0几年的事了
同7楼，居然不是坟，三楼吧龄10.5年
用自动指针。
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同八楼，竟然不是坟，--(10²-10²)/(100-100)=(10-10)(10+10)/(10-10)/10=2
菜鸟路过看不懂
定义一个字符串输出函数,返回字符串的首地址.调用该字符串输出函数时,在它前面加个delete.这样,一旦字符串输出,它的内存就被释放了.
　　　一杯水的单纯，面对一辈子的复杂～　　　 　　　　　--来自助手版贴吧客户端
比如我要初始化一个字符串对象string a(strplus(&我&,&去&));初始化完了，怎么释放strplus返回来的内存
你是new出来的，所以调用一下delete[]就行了。不加方括号也可以。
用C++，String类，用C语言的方法还是老实点吧。。。C语言在}
结束后只是移动下SP指针，没有任何其他处理，自动释放内存根本不可能。。..写个主函数里写 char des[100]；然后char *strplus(des,str1,str2);
内存主函数提供，多一句char des[100]；死不了人。。
建议就是，你需要多一个参数，
建议就是，你需要多一个参数，struct a{
char *} char *strplus(struct a *a, const char *str1,const char *str2){
char *s,*s1;
l1=strlen(str1);
l2=strlen(str2);
if(a-&str==NULL) a-&str=malloc(100); else
if(len-pos&l1+l2+1){
s=relloc(a-&str,a-&len+l1+l2+100);
a-&len+=l1+l2+100;
s=&str[pos];
s1=s;const char *p=str1;while(*s++=*p++);s--;p=str2;while(*s++=*p++);s=0;
pos+=s-s1;return s1;}这样你主函数，最后只要调用一个，free(a.str)即可，而且你希望的功能也没问题
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作者：Vamei 出处：/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！
语言的内存管理是语言设计的一个重要方面。它是决定语言性能的重要因素。无论是C语言的手工管理，还是Java的垃圾回收，都成为语言最重要的特征。这里以Python语言为例子，说明一门动态类型的、面向对象的语言的内存管理方式。
对象的内存使用
赋值语句是语言最常见的功能了。但即使是最简单的赋值语句，也可以很有内涵。Python的赋值语句就很值得研究。
整数1为一个对象。而a是一个引用。利用赋值语句，引用a指向对象1。Python是动态类型的语言(参考)，对象与引用分离。Python像使用&筷子&那样，通过引用来接触和翻动真正的食物&&对象。
&引用和对象
为了探索对象在内存的存储，我们可以求助于Python的内置函数id()。它用于返回对象的身份(identity)。其实，这里所谓的身份，就是该对象的内存地址。
print(id(a))
print(hex(id(a)))
在我的计算机上，它们返回的是:
'0xab9c68'
分别为内存地址的十进制和十六进制表示。
在Python中，整数和短小的字符，Python都会缓存这些对象，以便重复使用。当我们创建多个等于1的引用时，实际上是让所有这些引用指向同一个对象。
print(id(a))
print(id(b))
上面程序返回
可见a和b实际上是指向同一个对象的两个引用。
为了检验两个引用指向同一个对象，我们可以用is关键字。is用于判断两个引用所指的对象是否相同。
print(a is b)
a = "good"
b = "good"
print(a is b)
a = "very good morning"
b = "very good morning"
print(a is b)
print(a is b)
上面的注释为相应的运行结果。可以看到，由于Python缓存了整数和短字符串，因此每个对象只存有一份。比如，所有整数1的引用都指向同一对象。即使使用赋值语句，也只是创造了新的引用，而不是对象本身。长的字符串和其它对象可以有多个相同的对象，可以使用赋值语句创建出新的对象。
在Python中，每个对象都有存有指向该对象的引用总数，即引用计数(reference count)。
我们可以使用sys包中的getrefcount()，来查看某个对象的引用计数。需要注意的是，当使用某个引用作为参数，传递给getrefcount()时，参数实际上创建了一个临时的引用。因此，getrefcount()所得到的结果，会比期望的多1。
from sys import getrefcount
a = [1, 2, 3]
print(getrefcount(a))b = aprint(getrefcount(b))
由于上述原因，两个getrefcount将返回2和3，而不是期望的1和2。
对象引用对象
Python的一个容器对象(container)，比如表、词典等，可以包含多个对象。实际上，容器对象中包含的并不是元素对象本身，是指向各个元素对象的引用。
我们也可以自定义一个对象，并引用其它对象:
class from_obj(object):
def __init__(self, to_obj):
self.to_obj = to_obj
b = [1,2,3]
a = from_obj(b)
print(id(a.to_obj))
print(id(b))
可以看到，a引用了对象b。
对象引用对象，是Python最基本的构成方式。即使是a = 1这一赋值方式，实际上是让词典的一个键值"a"的元素引用整数对象1。该词典对象用于记录所有的全局引用。该词典引用了整数对象1。我们可以通过内置函数globals()来查看该词典。
当一个对象A被另一个对象B引用时，A的引用计数将增加1。
from sys import getrefcount
a = [1, 2, 3]
print(getrefcount(a))
b = [a, a]
print(getrefcount(a))
由于对象b引用了两次a，a的引用计数增加了2。
容器对象的引用可能构成很复杂的拓扑结构。我们可以用objgraph包来绘制其引用关系，比如
x = [1, 2, 3]
y = [x, dict(key1=x)]
z = [y, (x, y)]
import objgraph
objgraph.show_refs([z], filename='ref_topo.png')
objgraph是Python的一个第三方包。安装之前需要安装xdot。
sudo apt-get install xdot
sudo pip install objgraph
两个对象可能相互引用，从而构成所谓的引用环(reference cycle)。
a.append(b)
即使是一个对象，只需要自己引用自己，也能构成引用环。
a.append(a)
print(getrefcount(a))
引用环会给垃圾回收机制带来很大的麻烦，我将在后面详细叙述这一点。
某个对象的引用计数可能减少。比如，可以使用del关键字删除某个引用:
from sys import getrefcount
a = [1, 2, 3]
print(getrefcount(b))
print(getrefcount(b))
del也可以用于删除容器元素中的元素，比如:
a = [1,2,3]
如果某个引用指向对象A，当这个引用被重新定向到某个其他对象B时，对象A的引用计数减少:
from sys import getrefcounta = [1, 2, 3]
print(getrefcount(b))
print(getrefcount(b))
吃太多，总会变胖，Python也是这样。当Python中的对象越来越多，它们将占据越来越大的内存。不过你不用太担心Python的体形，它会乖巧的在适当的时候&减肥&，启动垃圾回收(garbage collection)，将没用的对象清除。在许多语言中都有垃圾回收机制，比如Java和Ruby。尽管最终目的都是塑造苗条的提醒，但不同语言的减肥方案有很大的差异 (这一点可以对比本文和
从基本原理上，当Python的某个对象的引用计数降为0时，说明没有任何引用指向该对象，该对象就成为要被回收的垃圾了。比如某个新建对象，它被分配给某个引用，对象的引用计数变为1。如果引用被删除，对象的引用计数为0，那么该对象就可以被垃圾回收。比如下面的表:
a = [1, 2, 3]
del a后，已经没有任何引用指向之前建立的[1, 2, 3]这个表。用户不可能通过任何方式接触或者动用这个对象。这个对象如果继续待在内存里，就成了不健康的脂肪。当垃圾回收启动时，Python扫描到这个引用计数为0的对象，就将它所占据的内存清空。
然而，减肥是个昂贵而费力的事情。垃圾回收时，Python不能进行其它的任务。频繁的垃圾回收将大大降低Python的工作效率。如果内存中的对象不多，就没有必要总启动垃圾回收。所以，Python只会在特定条件下，自动启动垃圾回收。当Python运行时，会记录其中分配对象(object allocation)和取消分配对象(object deallocation)的次数。当两者的差值高于某个阈值时，垃圾回收才会启动。
我们可以通过gc模块的get_threshold()方法，查看该阈值:
print(gc.get_threshold())
返回(700, 10, 10)，后面的两个10是与分代回收相关的阈值，后面可以看到。700即是垃圾回收启动的阈值。可以通过gc中的set_threshold()方法重新设置。
我们也可以手动启动垃圾回收，即使用gc.collect()。
Python同时采用了分代(generation)回收的策略。这一策略的基本假设是，存活时间越久的对象，越不可能在后面的程序中变成垃圾。我们的程序往往会产生大量的对象，许多对象很快产生和消失，但也有一些对象长期被使用。出于信任和效率，对于这样一些&长寿&对象，我们相信它们的用处，所以减少在垃圾回收中扫描它们的频率。
小家伙要多检查
Python将所有的对象分为0，1，2三代。所有的新建对象都是0代对象。当某一代对象经历过垃圾回收，依然存活，那么它就被归入下一代对象。垃圾回收启动时，一定会扫描所有的0代对象。如果0代经过一定次数垃圾回收，那么就启动对0代和1代的扫描清理。当1代也经历了一定次数的垃圾回收后，那么会启动对0，1，2，即对所有对象进行扫描。
这两个次数即上面get_threshold()返回的(700, 10, 10)返回的两个10。也就是说，每10次0代垃圾回收，会配合1次1代的垃圾回收；而每10次1代的垃圾回收，才会有1次的2代垃圾回收。
同样可以用set_threshold()来调整，比如对2代对象进行更频繁的扫描。
gc.set_threshold(700, 10, 5)
孤立的引用环
引用环的存在会给上面的垃圾回收机制带来很大的困难。这些引用环可能构成无法使用，但引用计数不为0的一些对象。
a.append(b)
上面我们先创建了两个表对象，并引用对方，构成一个引用环。删除了a，b引用之后，这两个对象不可能再从程序中调用，就没有什么用处了。但是由于引用环的存在，这两个对象的引用计数都没有降到0，不会被垃圾回收。
孤立的引用环
为了回收这样的引用环，Python复制每个对象的引用计数，可以记为gc_ref。假设，每个对象i，该计数为gc_ref_i。Python会遍历所有的对象i。对于每个对象i引用的对象j，将相应的gc_ref_j减1。
遍历后的结果
在结束遍历后，gc_ref不为0的对象，和这些对象引用的对象，以及继续更下游引用的对象，需要被保留。而其它的对象则被垃圾回收。
Python作为一种动态类型的语言，其对象和引用分离。这与曾经的面向过程语言有很大的区别。为了有效的释放内存，Python内置了垃圾回收的支持。Python采取了一种相对简单的垃圾回收机制，即引用计数，并因此需要解决孤立引用环的问题。Python与其它语言既有共通性，又有特别的地方。对该内存管理机制的理解，是提高Python性能的重要一步。
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阅读(...) 评论()Learning Python 017 — Python2 和 Python3 的内存释放 - 推酷
Learning Python 017 — Python2 和 Python3 的内存释放
使用的电脑系统：Windows 10 64位
使用的开发集成环境：PyCharm
使用的Python的版本：python 2.7.10 和 python 3.5.0
学习Python的内存释放知识点的动机
之前我学过很多Python的程序，偶然的一次，我打开任务管理器，看到我写的程序，运行时占用了大量的内存，所以，我希望学会如何释放内存，来优化我的程序，也不给电脑照成太大的负担，所以，我想学会：Python的内存释放这个知识点。
参考网站：
下面写几个实验程序，里面都是使用 range() 函数来分配内存空间的。 range() 函数的详细介绍，请见这篇博客：
Python2 内存释放
未优化前的代码：
a = range()
while True:
优化内存的代码：
使用手动释放内存的方法来优化内存。
a = range()
gc.collect()
while True:
可以看出，占用的内存空间明显减小了。
既优化了内存，也优化了CPU 的代码
使用睡眠来优化CPU运行。
import time
a = range()
gc.collect()
while True:
time.sleep(1.0)
Python3 内存释放
未优化前的代码：
a = range()
while True:
使用Python3库运行未优化的代码，所需要的消耗的内存空间和使用Python2运行优化内存的代码消耗的内存空间 差不多。
优化内存的代码：
a = range()
gc.collect()
while True:
可以看出，所暂用的内存空间没有任何增减。
既优化了内存，也优化了CPU 的代码：
import time
a = range()
gc.collect()
while True:
time.sleep(1.0)
Python3 真的是比 Python2 更加的完善了，从这一点上也可以看出来，Python语言是第4代语言里面非常杰出的语言。随着它的不断发展，它会运行速度慢和内存消耗大的缺点会慢慢的消失（因为：
）。我看好Python。
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权限: 自定义头衔, 签名中使用图片, 隐身, 设置帖子权限
道具: 彩虹炫, 涂鸦板, 雷达卡, 热点灯, 金钱卡, 显身卡, 匿名卡, 抢沙发, 提升卡下一级可获得
权限: 设置回复可见道具: 沉默卡
购买后可立即获得
权限: 隐身
道具: 金钱卡, 彩虹炫, 雷达卡, 热点灯, 涂鸦板
开心签到天数: 148 天连续签到: 1 天[LV.7]常住居民III
写了个占用内存较大的程序，第一次运行很顺畅，到了第三次运行，电脑开始卡。重启电脑后运行程序，还是卡。请问如何处理？
支持楼主：、
购买后，论坛将把您花费的资金全部奖励给楼主，以表示您对TA发好贴的支持
载入中......
请贴出代码，帮你分析哪些地方没有释放内存
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