测试内存限制与图像加载策略分析方法探讨

该思维导图探讨了内存限制及其对图像加载的影响。通过逐步增加加载图像的数量，测试系统的承载能力及出现的报错情况。同时，进行内存增加的实验，以判断是否因内存不足导致报错。最后，分析现有代码的效率、API的使用情况及数据在堆中的存在程度，从而为优化提供依据。

源码

# 测试内存限制与图像加载策略分析方法探讨
## 加载图像
- 测试步骤
  - 不要加载太多图像
  - 选择小一点的图像加载
  - 检查是否报错
    - 报错类型
      - 内存溢出
      - 文件未找到
      - 格式不支持
  - 进行极限测试
    - 从少到多进行测试
    - 找出极限值
      - 记录每次加载数量
    - 如果少不报错，则逐步增加加载图像数
      - 存储加载记录
      - 观察性能变化

## 报错情况
- 加载多少张图像会报错
  - 统计不同图像数量的错误情况
- 测试效果分析
  - 图像类型对结果的影响
  - 系统资源占用变化

## 内存增加测试
- 测试出极限图像数
  - 进行多次测试验证
- 在该基础上增加内存
  - 增加内存类型
    - 物理内存
    - 虚拟内存
- 检查是否仍然报错
  - 重新进行加载测试
- 结果分析
  - 增加内存而不报错，则证明内存不足
  - 报错情况分析

## 代码分析
- 目前代码无明显问题
  - 代码效率评估
- 64与32的转换原因
  - 数据结构的变化
- 使用旧的DirectDraw API
  - 兼容性问题
- 操作系统是否为64位
  - 32位与64位差异
- 栈上数据的比较与堆中数据的解引
  - 栈与堆特点
  - 数据存储位置影响

## 数据在堆中
- 堆中存在很大的内存数据
  - 大数据对象的影响
- 解引数据大小超出内存
  - 应用性能影响
  - 内存管理策略

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