Memory 朱莉娅：高效的内存分配

我的程序内存不足，所以我需要尽可能多地保存内存。 将整数值赋给变量时，值的类型将始终为Int64，无论是0还是+2^63-1或-2^63。 我找不到有效分配内存的智能方法，所以我编写了一个如下的函数（在本例中为整数）：

但我认为这不是一个好办法

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我还有一个相关的问题：什么是不用担心typemins和typemaxs的数字操作的有效方法？将每个操作数转换为BigInt，然后应用right\u int？

您缺少树的林<代码>右\u int是类型不稳定的。类型稳定性是减少分配和提高速度的关键概念。通过尝试“调整”整数的大小以节省空间，实际上会导致更多的分配和更高的内存使用。作为一个简单的例子，让我们尝试制作一个“大小合适”的数组，其中包含1-100之间的100个整数。它们都足够小，可以放入

Int8

，所以只有100字节加上数组头，对吗

julia> @allocated [right_int(i) for i=1:100]
26496

哇，26496字节！为什么不起作用？为什么会有这么多的开销？关键是Julia无法推断出

right\u int

的类型，因此它必须支持返回的任何类型：

julia> typeof([right_int(i) for i=1:100])
Array{Any,1}

这意味着Julia不能将整数密集地打包到数组中，而是将它们表示为指向100个单独“装箱”整数的指针。这些框告诉Julia如何解释它们包含的数据，这需要相当多的开销。这也不仅仅影响数组——任何时候在任何函数中使用

right\u int

的结果时，Julia都无法再优化该函数，并最终进行大量分配。我强烈建议您在和中阅读更多关于类型稳定性的内容

至于使用哪种整数类型：只需使用

Int

，除非你知道你将超过20亿。如果您知道需要支持大量数字，请使用

BigInt

。值得注意的是，创建类似的

BigInt

数组比上面的“大小合适”数组使用的内存要少得多：

julia> @allocated [big(i) for i=1:100]
6496

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所以，如果我不知道用户是输入int还是BigInt，我应该将所有内容保存为BigInt？取决于您的用例。他们真的需要超过20亿的数字吗？我的观点是，如果您的Julia程序内存有限，您应该先检查热循环中的类型稳定性，然后再尝试使用

right\u int

之类的方法来保存少量字节。他们输入的数字不太可能超过20亿，但是，我以后需要做的操作可能会超出限制。但无论如何，我明白了，谢谢@MattB。

julia> @allocated [big(i) for i=1:100]
6496