Оперативную память компьютера можно представить как набор пронумерованных ячеек - слов. Размер слова зависит от конкретной модели компьютера. Например, на IBM PC слово имеет размер один байт. Это означает, что байт – минимальная единица памяти, имеющая свой адрес (порядковый номер). На других типах компьютеров размер слова может меняться. У суперкомпьютеров слово может достигать четырех байт.
Все работающие на компьютере программы должны как можно быстрее вычислять адреса отдельных элементов переменных, относящихся к сложным типам данных (скажем, элементов массива или полей записи). В массиве адрес j-го элемента будет равен
где i0 – адрес первого элемента массива, s - число слов памяти, занимаемых одним элементом.
Для упрощения вычислений желательно устранить медленную операцию умножения. Поэтому оптимальный случай - s=1 или s=int(s).
Для достижения указанного оптимального варианта применяют выравнивание данных(padding). При выравнивании s округляют до ближайшего большего целого (обозначается ). Предположим, что размер слова на нашем компьютере равен двум байтам, а размер, занимаемый одним элементом массива - пять байт или 2,5 слова. Выравнивание приведет к тому, что под каждый элемент будет выделено 3 слова, а "полслова" останутся незанятыми (Рис. 3.2).
Рис. 6.2. Выравнивание данных.
Очевидное преимущество выравнивания – повышение скорости работы программы, так как умножение на целое число выполняется в сотни раз быстрее, чем на вещественное. Особенно быстро выполняется умножение на числа, являющиеся степенями двойки, так как для них умножение можно заменить поразрядным сдвигом. Недостаток выравнивания – часть памяти остается неиспользуемой и фактически пропадает впустую.
Коэффициент использования памяти u равен
| ( 3.2)
|
В идеале u=1 (вся память используется).
Итак, выравнивать данные или нет? Нужно рассмотреть следующие соображения:
1. Выравнивание требует лишней памяти
2. Отсутствие выравнивания требует организации доступа к части слова
3. Доступ к части слова приводит к заметному увеличению объема программы.