检测程序内存泄漏可以通过以下几种方法：
性能问题观察
注意应用程序是否随时间推移变得越来越慢。
监控应用程序的内存使用量是否增加，可以使用任务管理器（Task Manager）或进程资源管理器（Process Explorer）。
使用性能分析工具
利用像dotMemory、Visual Studio诊断工具或JetBrains Rider等工具来识别发生泄漏的对象。
在Windows平台上，可以使用Visual Studio的CRT（C Runtime Library）检测功能，通过定义宏`_CRTDBG_MAP_ALLOC`来检测内存泄漏。
代码审查
仔细检查代码中的内存分配和释放操作是否匹配，确保每次申请的内存都得到了释放。
使用智能指针（如C++中的`std::unique_ptr`和`std::shared_ptr`）来自动管理内存，避免忘记释放内存而导致内存泄漏。
系统工具
使用系统工具如`top`或`htop`查看系统内存占用情况，确认是否存在明显的内存泄漏或内存占用过高的进程。
使用`ps`或其他系统工具查看系统进程占用情况，确认最近一段时间内是否有大量新进程被启动，这可能是应用程序在某些条件下反复启动新进程并未能关闭的原因导致的。
专门的内存泄漏检测工具
在Linux平台上，可以使用Valgrind等工具来监控程序运行时所有内存的分配和释放操作，报告哪些内存没有被释放。
在Windows平台上，可以使用一些第三方工具如Purify、Address Sanitizer（ASan）和MemorySanitizer（MSan）等来检测内存泄漏。
静态分析
使用静态分析工具如LCLink来分析源代码，检查内存分配释放故障、空指针错误使用、使用未定义或已被释放的内存等程序错误。
Python特定的工具
在Python中，可以使用gc模块进行垃圾回收调试，查看垃圾回收器的状态，检查当前是否存在无法回收的对象。
使用objgraph模块分析内存泄漏，生成对象图并帮助分析对象的引用关系，找到内存泄漏的根源。
使用memory_profiler库分析Python程序中内存使用的变化，特别是在逐行代码执行时查看内存变化。
通过上述方法，可以有效地检测和定位程序中的内存泄漏问题。建议在实际开发中结合使用多种方法，以便更全面地确保内存管理的正确性。
