我遇到问题我正在处理需要使用某种二维数组的地方。数组是固定宽度（四列），但我需要动态创建额外的行。
要做到这一点，我一直在使用向量的向量，我一直在使用一些包含这个的嵌套循环：
array.push_back(vector<float>(4));
array[n][0] = a;
array[n][1] = b;
array[n][2] = c;
array[n][3] = d;
n++
添加行及其内容。问题是我似乎因为我试图创建的元素数量而耗尽内存，所以我减少了我使用的数量。但后来我开始阅读deque，并认为它可以让我使用更多的内存，因为它不必是连续的。在这个循环中，我将所有提到的“vector”改为“deque”，以及所有声明。但后来看来我再次耗尽内存，这次甚至还有减少的行数。
我查看了我的代码使用了多少内存，当我使用deque时，内存稳定上升到2GB以上，程序很快关闭，即使使用较少的行数。当内存耗尽时，我不确定这个循环的确切位置。
当我使用向量时，即使循环退出，内存使用（对于相同的行数）仍然低于1GB。然后继续进行类似的循环，添加更多行，仍然只达到约1.4GB。
所以我的问题是。对于deque来说，使用两倍以上的向量内存是正常的，还是我在思考我可以在声明/初始化和上面的代码中用“deque”替换单词“vector”时做出错误的假设？
提前致谢。
我正在使用： MS Visual C ++ 2010（32位） Windows 7（64位）
答案 0 :(得分：6)
这里真正的答案与核心数据结构没什么关系。答案是MSVC对std :: deque的实现特别糟糕，并且退化为指向单个元素的指针数组，而不是它应该是的数组数组。坦率地说，只有两倍的向量内存使用是令人惊讶的。如果你有更好的deque实现，你会得到更好的结果。
答案 1 :(得分：5)
这完全取决于deque的内部实施（我不会谈论vector，因为它相对简单。）
事实上，deque与vector有完全不同的保证（最重要的是它支持两端的O（1）插入，而vector仅支持O（1）插在后面）。这反过来意味着由deque管理的内部结构必须比vector更复杂。
为了实现这一点，典型的deque实现会将其内存分成几个非连续的块。但是每个单独的存储器块具有固定的开销以允许存储器管理工作（例如，无论块的大小如何，系统可能还需要另外的16或32字节或者其他任何东西，仅用于簿记）。因为，与vector相反，deque需要许多小的独立块，开销堆叠可以解释您看到的差异。还要注意那些单独的内存块需要管理（可能是在不同的结构中？），这可能意味着一些（或很多）额外的开销。
至于一种解决问题的方法，你可以尝试一下@BasileStarynkevitch在评论中提出的建议，这确实会减少你的内存使用量，但它只会让你到目前为止，因为在某些时候你仍然会耗尽内存。如果你试图在只有256MB RAM的机器上运行你的程序怎么办？任何其他解决方案的目标是减少内存占用，同时仍然试图将所有数据保存在内存中，也会遇到同样的问题。
处理大型数据集时的正确解决方案是调整算法和数据结构，以便能够在整个数据集中处理小分区，并根据需要加载/保存这些分区以便制作其他分区的空间。不幸的是，因为它可能意味着磁盘访问，它也意味着性能大幅下降，但嘿，你不能吃蛋糕也有它。
答案 2 :(得分：5)
有效实施双端队列的两种常用方法：使用修改后的动态数组或使用 doubly linked list 。
修改后的动态数组使用的基本上是一个动态数组，可以从两端增长，有时称为数组deques 。这些数组deques具有动态数组的所有属性，例如恒定时间随机访问，良好的引用局部性，以及中间插入/删除效率低，并且添加了分摊的常量时间插入/两端移除，而不仅仅是一端。
修改后的动态数组有几种实现方式：
从底层数组的中心分配deque内容， 并在到达任何一端时调整底层数组的大小。这个 方法可能需要更频繁的调整和浪费更多空间， 特别是仅在一端插入元素时。
将deque内容存储在循环缓冲区中，仅在调整时调整大小 缓冲区变满了。这会降低调整的频率。
将内容存储在多个较小的数组中，分配额外的数组 根据需要在开头或结尾添加数组。索引由。实现 保持包含指向每个较小的指针的动态数组 阵列。
不同的库可能以不同的方式实现deques，但通常是修改的动态数组。很可能您的标准库使用方法＃1来实现std::deque，而因为您只从一端追加元素，最终浪费了大量空间。出于这个原因，它会让std::deque占用比平时更多的空间std::vector。
此外，如果std::deque将被实现为双向链表，那么由于每个元素除了自定义数据之外还需要容纳2个指针，因此也会浪费空间。
使用方法＃3（也修改了动态数组方法）的实现将再次导致浪费空间以容纳其他元数据，例如指向所有这些小数组的指针。
无论如何，std::deque在存储方面的效率低于普通的std::vector。在不知道您想要实现什么的情况下，我无法自信地建议您需要哪种数据结构。但是，你似乎甚至不知道什么是deques，因此，你真正想要的是std::vector。一般来说，Deques有不同的应用。
答案 3 :(得分：3)
Deque可以在向量上有额外的内存开销，因为它由几个块而不是连续的块组成。
来自en.cppreference.com/w/cpp/container/deque：
与
std::vector相反，deque的元素不是连续存储的：典型的实现使用一系列单独分配的固定大小的数组。
答案 4 :(得分：1)
主要问题是内存不足。
那么，你是否需要一次内存中的所有数据？ 你可能永远无法做到这一点。
您可能需要考虑将数据处理为“块”或更小的子矩阵。例如，使用标准矩形网格：
如果要搜索粒子或一组基准，则无需将整个数据集读入内存即可。
如果您的应用程序从输入源（文件除外）接收原始数据，您将需要存储数据以供以后处理。
这将需要多个缓冲区，并且使用至少两个执行线程更有效。
读取线程将数据读入缓冲区，直到缓冲区已满。当缓冲区已满时，它会将数据读入另一个空数据库。
写入线程最初将等待，直到第一个读取缓冲区已满或读取操作完成。接下来，写入线程将数据从读取缓冲区中取出并写入文件。然后写入线程从下一个读缓冲区开始写入。
此技术称为双缓冲或多缓冲。
如果矩阵中有大量零或未使用的数据，则应尝试使用稀疏矩阵。本质上，这是一个包含数据坐标和值的结构列表。当大多数数据是除零以外的公共值时，这也适用。这节省了大量的内存空间;但是执行时间要多一点。
您还可以更改算法以使用数据压缩。这里的想法是存储数据位置，值和数量或连续的相等值（运行时）。因此，不是存储100个相同值的连续数据点，而是存储起始位置（运行），值和100作为数量。这节省了大量空间，但在访问数据时需要更多的处理时间。
有些库可以将文件视为内存。基本上，他们在文件的“页面”中读入内存。当请求退出“页面”时，他们会在另一页中读取。所有这些都是在“幕后”进行的。您需要做的就是将文件视为内存。
阵列和deques不是您的首要问题，数据量是多少。您可以通过一次处理小块数据，压缩数据存储或将文件中的数据视为内存来解决主要问题。如果您正在尝试处理流数据，请不要。理想情况下，流数据应放入文件中，然后再处理。 文件的历史目的是包含不适合内存的数据。