Python垃圾回收算法之分代回收

Python中的垃圾回收分为两类：引用计数法、分代回收。在这里，我们将主要介绍分代回收（Generational Garbage Collection）。

分代回收是一种常见的内存回收机制，它针对内存中的不同对象进行分类，并采取不同的处理方式。目的是减少垃圾回收的次数，提高垃圾回收的效率。它将内存中的对象按生存期划分为几个不同的"代"，每次只对某一代进行回收，这样就大幅度减少垃圾回收的次数，从而提高垃圾回收的效率。

以Python语言自带的分代回收算法为例，它将内存中的对象分为三种：新生代、老年代和永久代。新生代只包括新创建的对象；老年代是存放比较“老”的对象，也就是存活比较久的对象；而永久代则存放三种物件：模块、类和常量。

新生代的垃圾回收是由“复制算法”来实现的。每次回收只涉及半个新生代：剩下的半个新生代存放活动的对象，而已被确定为“垃圾”的对象则在回收期间被移至另一半空间中。由于Python中的新生代回收很频繁，所以如果其执行时间太久，对程序的运行效率将会产生很大影响。

老年代的垃圾回收有两种方法：1）标记-清除（Mark-Sweep）算法、2）标记-整理（Mark-Compact）算法，而Python采用的是标记-清除算法。标记-清除算法首先标记出所有要回收的对象，然后清除这些对象，并释放掉占用的内存空间。但是它有一个缺点：由于要清除的对象被碎片化的占用内存，这样就形成了内存碎片，这会影响到Python程序的性能。

永久代的垃圾回收采用“小根堆”（min heap）算法。它首先根据对象的大小将其分组存放，之后将经过碎片化存放的对象整理重组起来，以便节约空间。永久代的垃圾回收只是当Python程序启动的时候进行一次，所以它的执行成本比较低，对运行效率的影响也可以忽略不计。

总的来说，Python中采用的分代回收算法是非常有效的，它可以将Python程序的执行效率提升不少，在节省时间和空间、提高垃圾回收效率方面发挥着重要作用。