矢量矢量如何在内存中对齐？

Question

我明白作为Set size of vector of vectors at run time 描述，一个可以声明矢量的矢量作为

vector<vector<int> > ref; 

然后通过

ref.resize(i); 

调整第一级和第二级推元件：

ref[i].push_back(23); 

但是矢量矢量如何在内存中对齐？

对于简单的矢量，它是一个容器并连续对齐它的元素，如array;但在矢量矢量的情况下，我看不到图片。

由于每个内向量（矢量在矢量的矢量）的大小可能会改变的大小，确实矢量（该矢量在矢量矢量的）对准内矢量汽车无外矢量？外部矢量是否为每个内部矢量研究了Memeory空间？如果一个向量超调会怎么样？

Answer 1

存储在ref中的vector<int>结构的大小是恒定的。常见的实现方式有三个指针，即32位体系结构上的大约12个字节，或新的64位体系结构上的24个字节。

所以ref粗略管理ref.capacity（）* 12字节的连续存储。

在ref中的每个元素/ vector<int>管理它自己的整数独立于元素ref管理。为简单起见，在ref.size() == ref.capacity()以下的艺术渲染中。

所以你

ref.resize(i); 

只影响排在前列。您的

ref[i].push_back(23); 

仅影响第i列。

Answer 2

vector<vector <int>> m; 

1. 内载体或行被实现为在自由存储区独立 对象。
2. 每行中元素均为紧凑存储，能够通过push_back和resizing执行动态分配。
3. vector< vector<int> >中的每个内部向量没有必要具有相同的大小。所以，内部向量（不是它们的元素）不是连续存储的。这意味着，中m[i]的第一元素没有被存储在地址立即旁边m[i-1]的最后元素。

不矢量（矢量的矢量的矢量）的外矢量汽车无对准内矢量？

号见点＃2

是否针对每个内部向量外矢量researve memeory空间？

号看点＃1。你需要resize或做push_back进入内部向量。

如何在内存对齐矢量的矢量？

vector<T> vec; 

消耗这多少内存

sizeof(vector<T>) + (vec.size() ∗ sizeof(T)) 

其中，

sizeof(vector<T>) = 12字节

和T是vector<int>矢量的矢量。

所以，存储器消耗的一个3乘4 vector<vector<int>>会。

= sizeof(vector<vector<int>>) + (vec.size() * sizeof(vector<int>)) 
= 12 + 3 * 12 
= 48 

什么，如果一个矢量超调？

vector.resize function corrupting memory when size is too large

Answer 3

一个vector<vector<int>>可能看起来像这样存储：

+-+-+-+ 
|b|e|c| vector<vector<int> 
+-+-+-+ 
| | | 
| | +-------------------+ 
| |      | 
| +---------------+  | 
|     |  | 
V     V  V 
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ 
|b|e|c|b|e|c|b|e|c| 3x vector<int> 
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ 
| | | | | | | | | 
| | | | | | | | +-------------+ 
| | | | | | | |    | 
| | | | | | | +-------+  | 
| | | | | | |   |  | 
| | | | | | V   V  V 
| | | | | |+-+-+-+-+-+  
| | | | | ||i|i|i|i|i| 5x int 
| | | | | |+-+-+-+-+-+  
| | | | | |  
| | | | +-+---+ 
| | | |  | 
| | | V  V 
| | |+-+-+-+-+ 
| | ||i|i|i|i| 4x int 
| | |+-+-+-+-+ 
| | | 
| +-+-----------+ 
|    | 
V    V 
+-+-+-+-+-+-+-+-+ 
|i|i|i|i|i|i|i|i| 8x int 
+-+-+-+-+-+-+-+-+ 

这里b表示begin() poiner，e表示end()指针和c表示capacity()指针。

你看，那行是不在内存中连续，你会从一个矩阵结构的期望。每个矢量（内部和外部矢量）都会处理它自己的内存分配。外部矢量不关心它的元素在做什么。