数组元素过多应该怎么处理?栈内存是编译器自动分配和释放的空间,存一些局部变量啦栈是一块连续的内存区域,大小是操作系统预定好的,windows下栈大小是2M(也有是1M,与操作系统、硬件等有关,部分编译器中可设置)堆内存比较高级,是用户自己申请、释放的空间,比如动态申请new。记得释放,内存泄露了别怪我堆是不连续的内存区域,大小受限于计算机系统中有效的虚拟内存(32bit系统理论上是4G)定义参考根            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-28 20:14:03
                            
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            减小对象的内存占用
避免OOM的第一步就是要尽量减少新分配出来的对象占用内存的大小,尽量使用更加轻量的对象。
1)使用更加轻量的数据结构
考虑使用ArrayMap/SparseArray而不是HashMap等传统数据结构。通常的HashMap的实现方式更加消耗内存,因为它需要一个额外的实例对象来记录Mapping操作。另外,SparseArray更加高效,在于他们避免了对key与value的自动装            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            OOM 内存溢出,想要避免OOM 异常首先我们要知道什么情况下会导致OOM 异常。 
 1、图片过大导致OOM 
 Android 中用bitmap 时很容易内存溢出, 比如报如下错误: 
 Java.lang.OutOfMemoryError : bitmap size exceeds VM budget。 
 解决方法: 
 方法1: 等比例缩小图片            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在Android应用里,最耗费内存的就是图片资源。而且在Android系统中,读取位图Bitmap时,分给虚拟机中的图片的堆栈大小只有8M,如果超出了,就会出现OutOfMemory异常。所以,对于图片的内存优化,是Android应用开发中比较重要的内容。   1) 要及时回收Bitmap的内存   Bitmap类有一个方法recycle(),从方法名可以看出意思是回收。这里就有疑问了,Andr            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-05 13:43:35
                            
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            # Python特大数相加的实现
## 1. 概述
在本文中,我将向你介绍如何使用Python来实现特大数(大于机器能够表示的整数范围)相加的功能。我们将通过以下步骤来完成这个任务:
1. 输入两个特大数
2. 解析特大数
3. 将特大数相加
4. 输出结果
在下面的表格中,我将为你展示每个步骤需要做的事情以及相应的代码:
| 步骤 | 说明 | 代码 |
| --- | --- | -            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-09-20 17:55:50
                            
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            一、 Android的内存机制二、Android的内存溢出三、万恶的static四、都是线程惹的祸五、超级大胖子Bitmap六、行踪诡异的Cursor七、其它要说的。一、 Android的内存机制Android的程序由Java语言编写,所以Android的内存管理与Java的内存管理相似。程序员通过new为对象分配内存,所有对象在java 堆内分配空间;然而对象的释放是由垃圾回收器来完成的。C/C            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            问题: 安卓系统经常遇到OOM问题,如何优化和应对?导致OOM 有以下几种情况:1 应用中需要加载大对象,例如Bitmap解决方案:当我们需要显示大的bitmap对象或者较多的bitmap的时候,就需要进行压缩来防止OOM问题。我们可以通过设置BitmapFactory.Optiions的inJustDecodeBounds属性为true,这样的话不会加载图片到内存中,但是会将图片的width和h            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            如何避免 OOM 异常想要避免 OOM 异常首先我们要知道什么情况下会导致 OOM 异常。1、图片过大导致 OOMAndroid 中用 bitmap 时很容易内存溢出,比如报如下错误:Java.lang.OutOfMemoryError : bitmap sizeexceeds VM budget。解决方法:方法 1: 等比例缩小图片 BitmapFactory.Options options =            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Android内存优化之OOM  
   Android的内存优化是性能优化中很重要的一部分,而避免OOM又是内存优化中比较核心的一点,这是一篇关于内存优化中如何避免OOM的总结性概要文章,内容大多都是和OOM有关的实践总结概要。理解错误或是偏差的地方,还请多包涵指正,谢谢!  (一)Android的内存管理机制 Google在Android的官网上有这样一篇文章,初步介绍了Android是如何            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            从四个方面着手,首先是减小对象的内存占用,其次是内存对象的重复利用,然后是避免对象的内存泄露,最后是内存使用策略优化。减小对象的内存占用避免OOM的第一步就是要尽量减少新分配出来的对象占用内存的大小,尽量使用更加轻量的对象。1)使用更加轻量的数据结构1、考虑使用ArrayMap/SparseArray(SparseBoolMap,SparseIntMap,SparseLongMap,LongSpa            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、内存溢出现在的智能手机内存已经足够大,但是对于一个应用程序来说智能手机当中稀缺的内存,仍然是应用程序的一大限制。在Android应用程序开发当中,最常见的内存溢出问题(OOM)是在加载图片时出现的,尤其是在不知道图片大小的情况下。潜在的内存溢出操作主要包括以下几点:从网络当中加载用户特定的图片。因为直到我们在下载图片的时候我们才知道图片的大小。向Gallery加载图片。因为现在智能手机的摄像头            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            consumer#ThreadLocal中 在拦截器中最后关闭Consumer closeconsumer存放到ThreadLocal查询复用consumer#poll对象 存放到Redis中增加缓存提高堆内存接口限流            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在Java开发中,如何避免内存溢出(OOM)一直是个热门话题。从大型分布式系统到小型应用,内存管理都是开发者需要高度关注的部分。OOM通常会导致应用程序崩溃,影响用户体验,甚至导致重要数据丢失。因此,理解Java中OOM的原理以及解决方案,对每位开发者来说都是必不可少的。
## 问题背景
在一个在线电商平台的场景中,当用户在高峰期(如大促销活动)访问产品列表时,后端服务接收到了大量并发请求。根            
                
         
            
            
            
            # 避免Java forEach导致OOM错误的实现方法
## 引言
在使用Java编程语言开发过程中,我们经常需要对集合中的元素进行遍历操作。其中,最常用的方式之一就是使用Java 8引入的forEach方法。然而,如果在对大量数据进行遍历操作时,使用不当可能会导致内存溢出(OOM)错误。本文将介绍如何避免在使用Java forEach时出现OOM错误的方法。
## 流程图
使用Java f            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            图片有各种形状和大小,但在大多数情况下,这些图片都会大于我们程序所需要的大小。比如说系统图片库里展示的图片大都是用手机摄像头拍出来的,这些图片的分辨率会比我们手机屏幕的分辨率高得多。大家应该知道,我们编写的应用程序都是有一定内存限制的,程序占用了过高的内存就容易出现OOM(OutOfMemory)异常。我们可以通过下面的代码看出每个应用程序最高可用内存是多少。[java]             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            参考经常会加载图片,有时候如果加载图片过多的话,小则导致程序很卡,重则导致oom异常从而导致App挂了,今天翻            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            OOM主要有两种原因导致:1. 加载大图片;2. 内存泄漏;一、加载大图片在Android应用中加载Bitmap的操作是需要特别小心处理的,因为Bitmap会消耗很多内存。比如,Galaxy Nexus的照相机能够拍摄2592x1936 pixels (5 MB)的图片。 如果bitmap的图像配置是使用ARGB_8888 (从Android 2.3开始的默认配置) ,那么加载这张照片到内存大约需            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # 如何避免Java中的Out of Memory错误
在Java应用程序的开发过程中,一个常见的问题是Out of Memory(OOM)错误。OOM错误通常发生在内存资源不足时,导致程序无法继续运行。为了避免这种情况,开发人员需要注意内存管理,并采取一些措施来减少内存泄漏和提高内存利用率。
本文将介绍一些在Java中避免OOM错误的方法,并通过一个实际的例子来说明如何应用这些方法。
##            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            如何避免OOMOOM(内存溢出)已使用的内存+新分配的内存>可分配的内存就会抛出OOM,那么避免OOM的思路就是如何去减少内存的使用。通常Android里的oom是堆内存溢出,但是Native heap在物理内存不够时也会抛出oomBitmapBitmap无疑是内存大户,首先看看使用Bitmap的时候可以怎么样优化。 1.根据实际情况使用合适分辨率的Bitmap 2.注意原始分辨率和内存缩放            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            Android的oom原因1.资源对象没关闭造成的内存泄露,try catch finally中将资源回收放到finally语句可以有效避免OOM。资源性对象比如:1-1,Cursor  1-2,调用registerReceiver后未调用unregisterReceiver()  1-3,未关闭InputStream/OutputStream  1-4,Bitmap使用后未调用recycle()            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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