这个Lab是要自己实现一个malloc函数,要求内存利用率和速度尽可能高。 用红黑树的版本最后得分是97/100,没有针对测试数据作任何优化,据说可以改到100/100,不过95分以上就满分了我也懒得再改了。

这个Lab的重点在可用内存的管理上。关于数据的组织,似乎有两种比较常见的形式(我不知道的就不算进来了,下同 =_=)。一是slab/buddy系统,就是书上讲的segregated list;还有一种用二叉树实现,这个lab我用了二叉树。

第一种方法对提高性能很有帮助,但是利用率方面就比较有限了。而这个lab似乎提高性能比较容易,难点在于利用率的提高。

二叉树方面,也有两种:平衡二叉搜索树(AVL树、红黑树等),字典树(Trie, 似乎也叫Radix tree)

这些数据结构都比较经典,很多书上都有现成的代码,网上也有一堆,拿来改一下就行了(注意算法导论上的红黑树的left-rotate是有bug的,见勘误表)。

另外还有个优化,树的结点要保存很多数据,比如父结点、左右结点、前后结点(考虑到同一大小的块的存在),红黑树中还需要保存一个颜色值(当然这个值可以保存在header中)。如果所有的空结点都以这种形式保存的话,势必对利用率影响很大。

所以建议另外维护一个block size相对较小的(比如小于128字节)的list,把小于这个值的空闲块都放到那个list里。

差不多就这样了,思路还是蛮简单的,就是实现起来很恶心。

另外做的时候还可以考虑考虑多线程的情况下这个malloc的表现会如何。

感觉下学期的几个lab,Lab 4 5 7都和优化程序性能有关,颗粒度不断提高,从最底层的汇编指令,到语言级别的unrolling、splitting,直到现在和具体语言无关的算法层次,对写高效代码的帮助蛮大的。