এমবেড করা সিস্টেমে প্রায়ই মেমরির সীমিত পরিমাণ থাকে, যা দক্ষতা বৃদ্ধির জন্য উপাত্ত কাঠামো তৈরি করা প্রয়োজন, কিন্তু তাদের প্রয়োগের ফলে মেমরির ব্যবহার উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত হতে পারে। এই প্রবন্ধে, একই পরিবেশে সচ্ছল গাছের কাঠামোর উপর ভিত্তি করে মেমরি তৈরির কৌশল নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে।

ডান ট্রি কাঠামো বেছে নেওয়া

একটি উপযুক্ত গাছ নির্বাচন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ । উদাহরণস্বরূপ, বাইনারি গাছ খুব সাধারণ কিন্তু হয়ত সব অ্যাপলিকেশনের জন্য উপযোগী নয় । এভিএল বা রেড-ব্লাড গাছ যেমন গভীরতা, ছোট করের সময় এবং মেমরির উপর নির্ভর করে ।

মেমরি অপ্টিমাইজেশন টেকনিক

বেশ কিছু কৌশল স্মৃতি থেকে খাবার গ্রহণ করা কমিয়ে আনতে পারে:

  • [[[F] পয়েন্টারের গতি :[[F][FLT], p[FLT] ছোট পয়েন্টার ব্যবহার করে অথবা আপেক্ষিক নির্দেশক ব্যবহার করুন।
  • [[F] বর্তমান প্যাকিং:[F][F][FFLT] একাধিক তথ্য একটি ঘরকে একটি নির্দিষ্ট স্থানে বসাতে এবং স্তরকে ঘনিষ্ট করে ।
  • [[FLT]L [FOPL] [FLT] [FLT] সমস্ত নোডগুলো শুধু অব্যবহৃত মেমরি এড়ানোর জন্য প্রয়োজন হলে প্রয়োজন ।
  • [[FLT] অ- আকার পরিবর্তন করো: cosl [FLT][FLT] নোডের জন্য একটি পূর্ব নির্ধারিত মাপ ব্যবহার করুন । নোড- এর মেমরি সরল করার জন্য একটি সুনির্দিষ্ট মাপ ব্যবহার করুন ।

বিবেচনা

যখন ফলসংস্থান প্রক্রিয়া প্রয়োগ করা হয়, তখন মেমরি সংরক্ষণ এবং কর্মক্ষম জটিলতার মধ্যে বাণিজ্য- স্তরগুলো বিবেচনা করে । সংক্ষিপ্ত তথ্য ব্যবহার করে সামগ্রিকভাবে মেমরির কার্যক্ষমতা এবং মিনিস্ট্রি মেমরির ব্যবহার বৃদ্ধি করতে পারে এবং সন্নিবেশিত পদ্ধতিতে ভাগ করা পরিমাণ কমিয়ে আনতে পারে ।