iOS应用程序在调试模式下崩溃，在发布模式下工作

有几个问题与此正好相反，我不明白在发布模式下运行我的应用程序是如何工作的/为什么工作的，但在调试模式下会出现

EXC\u BAD\u ACCESS

错误

崩溃的方法是递归的，而且非常复杂！！大量的只要没有太多的递归，它在调试（iPhone XS上小于1000次，模拟器上不受限制）和发布模式（不受限制？）中都可以正常工作

我不知道从哪里开始找出如何调试调试模式，我想知道是否由于堆栈跟踪或其他未知原因捆绑了某种递归软限制？我能够在模拟器中顺利运行而不出问题，这甚至可以归结为电缆吗

我应该注意到，Xcode报告在看似随机的点上崩溃，比如我知道是实例化且有效的属性获取程序；以防有帮助

我将把它重构成更小的块，但我想我会在这里发布，以防有人知道是什么导致了这一点

见：

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EXEC\u BAD\u访问通常意味着您试图访问的对象不在内存中或可能未正确初始化

如果在以某种方式删除字典变量后访问它，请检入代码？变量是否正确初始化？您可能已经声明了变量，但没有初始化它并访问它

可能有很多原因，在没有看到任何代码的情况下不能说太多

尝试打开NSZombieOjects-这可能会为您提供更多调试信息。请参阅此处如何在Xcode中启用NSZombie

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如果您想知道错误发生的确切时间和地点，可以使用仪器检查内存泄漏。如果堆栈内存不足，这可能会有所帮助

考虑这个非常简单的递归函数，将1和

n之间的整数相加：

func sum(to n: Int) -> Int {
    guard n > 0 else { return 0 }
    return n + sum(to: n - 1)
}

你会发现，例如，如果你尝试将数字加在1到100000之间，应用程序将在发行版和调试版中崩溃，但在调试版中崩溃的时间会更快。我怀疑在调试构建中，堆栈上推送了更多的诊断信息，导致堆栈中的空间很快用完。在上面的版本中，堆栈指针每次递归调用将前进0x20字节，而调试版本每次前进0x80字节。如果您在递归函数中执行任何实质性操作，那么这些增量可能会更大，并且在更少的递归调用中可能会发生崩溃。但是我的设备（iphonexsmax）和模拟器（）上的堆栈大小是524288字节，这与堆栈指针前进的量和我能够实现的最大递归调用数相对应。如果您的设备比模拟器更快崩溃，可能您的设备的RAM更少，因此分配了更小的
堆栈大小

总之，如果您想享受快速性能，但又不想造成巨大调用堆栈的内存开销，那么您可能希望将算法重构为非递归算法。另外，上述非递归格式副本比递归格式副本快一个数量级

或者，您可以异步调度递归调用，这消除了堆栈大小问题，但引入了GCD开销。上述的异步格式副本比简单递归格式副本慢两到三个数量级，显然，比迭代格式副本慢另一个数量级

诚然，我的simple
sum
方法非常简单，递归调用的开销开始占整个计算时间的很大一部分，并且考虑到您的例程似乎更复杂，我怀疑这种差异不会那么明显。尽管如此，如果您想避免耗尽堆栈空间，我建议您使用非递归格式副本


我想请您观看以下WWDC视频：


WWDC 2012承认不同类型的内存，包括堆栈内存（但没有详细介绍后者）
WWDC 2018是上述视频的现代版；及
WWDC 2015涉及尾部递归优化


值得注意的是，深度递归例程并不总是需要消耗大量堆栈。值得注意的是，有时我们可以在递归调用是最后一次调用时使用。例如，我上面的代码片段没有使用尾部调用，因为它正在向递归调用返回的值添加
n
。但我们可以重构它以传递运行总数，从而确保递归调用是真正的“尾部调用”：

func sum(to n: Int, previousTotal: Int = 0) -> Int {
    guard n > 0 else { return previousTotal }
    return sum(to: n - 1, previousTotal: previousTotal + n)
}

发布版本足够聪明，可以优化这种尾部递归（通过一个称为“尾部调用优化”的过程，即TCO，也称为“尾部调用消除”），从而减少递归调用的堆栈增长。WWDC 2015的另一个主题是时间分析器，它精确地显示了优化尾部调用时发生的情况

最终的效果是，如果递归例程使用尾部调用，发布版本可以使用尾部调用消除来缓解堆栈内存问题，但调试（非优化）版本不会这样做。
感谢您的快速响应。泄漏不会泄漏任何东西，不幸的是，NSZombieObjects也不会泄漏任何东西。它在我的iPhone上的模拟器和发布模式下运行良好，只是在我的iPhone上没有调试模式。不，我在一篇摘要中发布了我的巨大功能。考虑到它在iOS设备上的崩溃比在模拟器上更快，我首先怀疑正在使用多少内存（因为模拟器可以利用计算机的所有内存，而不是设备的有限内存）。你有没有观察到它运行时的消耗情况？在answe中