php 字符串循环截取，大家都用什么算法实现？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-05-01 01:21 标签： php截取字符串以特定的字符分割

垃圾收集算法是个很大的话题。首先要明确的是，垃圾收集算法和语言不一定是绑定的。比如 Java，不同的 JVM 实现可能采用不同的算法。其次，垃圾收集算法数量庞大，一一列举是不可能的，篇幅所限这里只能给个非常概略的介绍。如果希望对垃圾收集相关算法有个全景式的了解，请参阅本人的译作，

从各种垃圾收集算法最基本的运行方式来说，大概可以分成三个类型：

基本思路是为每个对象加一个计数器，记录指向这个对象的引用数量。每次有一个新的引用指向这个对象，计数器加一；反之每次有一个指向这个对象引用被置空或者指向其他对象，计数器减一。当计数器变为 0 的时候，自动删除这个对象。

引用计数的优点是 1）相对简单，不需要太多运行时（run-time）的支持，可以在原生不支持 GC 的语言里实现。2）对象会在成为垃圾的瞬间被释放，不会给正常程序的执行带来额外中断。它的死穴是循环引用，对象 A 包含一个引用指向对象 B ，同时对象 B 包含一个引用指向对象 A，计数器就抓瞎了。另外，引用计数对正常程序的执行性能有影响（每次引用赋值都要改计数器），特别是在多线程环境下（改计数器要加锁同步）。

基本思路是先按需分配，等到没有空闲内存的时候从寄存器和程序栈上的引用出发，遍历以对象为节点、以引用为边构成的图，把所有可以访问到的对象打上标记，然后清扫一遍内存空间，把所有没标记的对象释放。

标记-清扫没有无法处理循环引用的问题，不触发 GC 时也不影响正常程序的执行性能。但它的问题是当内存耗尽触发 GC 时，需要中断正常程序一段时间来清扫内存，在内存大对象多的时候这个中断可能很长。

采用或者部分采用标记-清扫的例子非常多，不一一列举了。

基本思路是把整个内存空间一分为二，不妨记为 A 和 B。所有对象的内存在 A 中分配，当 A 塞满的时候，同样从寄存器和程序栈上的引用出发，遍历以对象为节点、以引用为边构成的图，把所有可以访问到的对象复制到 B 去，然后对调 A 和 B 的角色。

相对于标记-清扫，节点复制的主要缺点是总有一半空间空闲着无法利用，另一个比较隐晦的缺点是它使用内存的方式与现有的内存换页、Cache 换入换出机制有潜在的冲突。但它有个很大的优点： 所有的对象在内存中永远都是紧密排列的，所以分配内存的任务变得极为简单，只要移动一个指针即可。对于内存分配频繁的环境来说，性能优势相当大。另外，由于不需要清扫整个内存空间，所以如果内存中存活对象很少而垃圾对象很多的话（有些语言有这个倾向），触发 GC 造成的中断会小于标记-清扫。

同样的，采用或者部分采用节点复制的例子也非常多，不一一列举了。

==== 基本算法介绍完毕的分割线 ====

以上三种基本算法各有优缺点，也各有许多改进的方案。目前工程实践上最为成功的方案应该要算分代（generational）垃圾收集。它的基本思路是这样的：程序中存在大量的临时对象，分配出来之后很快就会被释放，而同时如果一个对象分配出来之后相当长的一段时间内都没回收，那么极有可能它的生命周期很长，尝试收集它会是无用功。所以可以把内存有意识地按“对象年龄”分成若干块，不妨记为老中青（XD），所有的分配都在青代进行，青代塞满只对青代做 GC，然后把存活下来的对象移动到中代，直到中青代都塞满，再把存活下来下来的对象移动到老代 —— 这只是个思路上的例子，实践中分代式垃圾收集算法的方案五花八门，而且常常同时使用了不止一种基本算法（比如青代用节点复制，老代用标记清扫啥的）。

原标题：【AI超级美发师】深度学习算法打造染发特效(附代码)

【新智元导读】如今，在类似天天P图、美图秀秀等手机APP中，给指定照片或视频中的人物更换头发颜色已经是再正常不过的事情了。那么本文便介绍了该功能背后如AI头发分割模块、头发换色、颜色增强与修正模块等技术原理(附代码)。

首先，为照片或视频中人物换发色的算法流程如下图所示：

基于深度学习的目标分割算法已经比较成熟，比较常用的有FCN，SegNet，UNet，PspNet，DenseNet等等。这里我们使用Unet网络来进行头发分割，具体可以参考如下链接：点击打开链接Unet头发分割代码如下：

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