内存溢出是什么意思?如何解决?

内存溢出可能是病毒作怪，也有可能是程序错误. 。

内存溢出是指系统内存全部被占用，没有可用内存分配给新启动的任务的情况，通常不会导致系统崩溃。  

解决：

1、扩展内存条，或者增大虚拟内存的大小。

2、定期使用电脑安全软件进行系统杀毒。

3、定期使用电脑安全软件进行垃圾清理。

扩展资料：

防止于缓冲区内存溢出：

1、开放程序时仔细检查溢出情况，不允许数据溢出缓冲区。由于编程和编程语言的原因，这非常困难，而且不适合大量已经在使用的汪誉程序；

2、使用检查堆栈溢出的编译器昌携或者在程序中加入某些记号，以便困迅段程序运行时确认禁止黑客有意造成的溢出。问题是无法针对已有程序，对新程序来讲，需要修改编译器；

参考资料：百度百科-内存溢出

内存溢出是指应用系统中存在无法回收的内存或使用的迹桐内存过多，最终使得程序运行要用到的内存大于虚拟机能提供的最大内存。

内存中加载的数据量过于庞大，如一次从数据库取出过多数如州卖据；集合类中有对对象的引用，使用完后未清空，使得JVM不能回渣逗收；代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体；使用的第三方软件中的BUG；启动参数内存值设定的过小；

检查对数据库查询中，是否有一次获得全部数据的查询。一般来说，如果一次取十万条记录到内存，就可能引起内存溢出。这个问题比较隐蔽，在上线前，数据库中数据较少，不容易出问题，上线后，数据库中数据多了，一次查询就有可能引起内存溢出。因此对于数据库查询尽量采用分页的方式查询。

检查代码中是否有死循环或递归调用。

Python NetworkX内存溢出的原因可能是：

1. 内存不足：如果您的计算机内存不足，则可能会发生内存溢出。

2. 运行时间过长：如果您的程序运行时间过长，可能会导致内存溢出。

3. 算法复杂度：如果您使用的算法复杂度过高，可能会导致内存溢出。

4. 数据量过大：如果您使渣唯慧用的数据量过大，可能会导致内存溢出。

要解决Python NetworkX内存溢出的问题，可以尝试以下方法：

1. 增加内存：尽可能增加内存，以避免内存溢出。

2. 优化算法：尽可能优化算法，以减少山悔内存消耗。

3. 减少数据量：尽可能如答减少数据量，以减少内存消耗。

4. 使用缓存：尽可能使用缓存，以减少内存消耗。

---