当vector的大小太大时,如何解决C++中内存不足的问题?
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【中文标题】当vector的大小太大时,如何解决C++中内存不足的问题?【英文标题】:How to solve the issue of not enough memory in C++ when vector's size is too large? 【发布时间】:2020-07-25 13:45:44 【问题描述】:测试两个向量是否相同
见下方代码
#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
int main(void)
std::vector<std::string> vstr1(131, "asdf");
std::vector<std::string> vstr2(33131, "asdf");
std::cout << (vstr1 == vstr2) << std::endl;;
std::cout << "******************************" << std::endl;
return 0;
效果很好。
现在我将 vstr2 的大小改为非常large,例如 33333333333131
#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
int main(void)
std::vector<std::string> vstr1(131, "asdf");
std::vector<std::string> vstr2(33333333333131, "asdf");
std::cout << (vstr1 == vstr2) << std::endl;;
std::cout << "******************************" << std::endl;
return 0;
不工作,错误信息是
terminate called after throwing an instance of 'std::bad_alloc'
what() std::bad_alloc
Aborted (core dumped) a.out
我已经收集到由于内存分配失败而发生的错误。
如何处理非常大的向量?
【问题讨论】:
获取更多内存 你认为你为什么需要这么大的向量? 致 BessieTheCow :我是一个喜欢尝试语言的新手学习者。也许我不应该太在意细节。 【参考方案1】:这里有两个问题:
1) 如果每个 std::string
只需要 1 字节的 RAM 来存储,则 33333333333131 字符串的向量将需要大约 30 TB 的数据。实际上,每个std:string
需要几十个字节(至少),所以要求会更大。您的计算机上不太可能有那么多可用的 RAM(或交换空间)。
2) 如果您的计算机在 32 位模式下运行,您(通常)被限制为您的进程的地址空间少于 2^32 字节(也就是 4 GB)——可能会少一点,或者如果您的计算机启用了一些特殊的分页技巧,则会增加几千兆字节。因此,在这种情况下,即使您确实拥有 30+TB 的 RAM,您也无法直接访问所有这些。
至于如何处理像 tera-vector 这样非常大的数据结构,通常要考虑的阈值是您是否希望安装足够的物理 RAM 以将所有数据放入 RAM。如果你这样做了,那就太好了——只需使用一个向量(或任何你喜欢的内存数据结构)并使用它。如果没有,如果您配置了足够的交换空间来保存数据,您可能仍然可以使用内存中的数据结构,但是由于磁盘 I/O 比 RAM 慢得多,您可能会发现这对您来说太慢了目的。
如果您无法将数据结构放入 RAM,那么您有几个选择:
将数据结构拆分为可管理大小的小块,一次只处理一个块,而不是试图一次保存整个数据
将数据保存在磁盘而不是 RAM 中,一次只加载其中的一部分,对其进行操作,然后写出结果。 (这实际上只是 (1) 的变体)
将任务拆分到多台计算机上,并让每台计算机仅并行处理部分任务。继续添加计算机,直到您有足够的计算机来充分处理这项工作。
退后一步,重新考虑您要解决的问题。它真的需要存储这么多数据吗?为什么?是否有任何可能的替代方法来解决可以减少存储需求的问题?如果您需要存储 TB 的数据,您可能要么确切地知道自己在做什么(因此可能不会在 *** 上询问有关它的问题),或者您正在做一些非常低效的事情。
李>(不得已)购买更多存储硬件。如今,您只需花费一辆新法拉利的成本,就可以获得一台具有 30 TB 磁盘存储空间和 0.5 TB RAM 的计算机,所以让自己失望吧! :)
【讨论】:
可靠的答案。 #4 在探索其他选项之前最好先做以上是关于当vector的大小太大时,如何解决C++中内存不足的问题?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章