Мы знаем, что реализация контейнеров на основе хэш-таблиц, таких как std::unordered_map, использует много памяти, но я не знаю, сколько стоит?
Помимо обозначений пространственной сложности и не учитывая, является ли контейнерный элемент указателем на более крупный объект:
Есть ли способ выяснить, сколько байтов используется таким контейнером во время выполнения?
Можно ли во время выполнения указать, сколько памяти использует какой-либо контейнер?
Если вы хотите получить приблизительный размер, я думаю, что bucket_count() и max_load_factor() достаточно, что дает текущее количество ведер и коэффициент загрузки.
Rational:
Если load_factor <= 1, это означает, что bucket_count() >= элементы на карте, тогда bucket_count() - это размер использования памяти.
Если load_factor > 1, то bucket_count() * load_factor указывает максимальный элемент на карте. Обратите внимание, что это максимальный размер, а не реальный размер.
Итак, для грубой памяти использование может выглядеть так:
unsigned n = mymap.bucket_count();
float m = mymap.max_load_factor();
if (m > 1.0) {
return n * m;
}
else {
return n;
}
Если вы хотите получить точное использование памяти, вам может понадобиться подсчитать все ведра, чтобы увидеть, сколько элементов в нем:
size_t count = 0;
for (unsigned i = 0; i < mymap.bucket_count(); ++i) {
size_t bucket_size = mymap.bucket_size(i);
if (bucket_size == 0) {
count++;
}
else {
count += bucket_size;
}
}
Нет никакого переносного способа рассказать, сколько байтов используется. Что вы можете узнать, это:
size() указывает, сколько элементов данных было вставлено в контейнерbucket_count() указывает, сколько ведер содержит базовую хеш-таблицу, каждый из которых может ожидать размещения связанного списка с связанными элементами.Сейчас:
байты, фактически используемые для хранения элементов, будут m.size() * sizeof(M::value_type)
байты, используемые для ведрах хэш-таблицы, зависят от способа хранения внутренних списков - std::unordered_map::bucket_size имеет постоянную сложность, поэтому мы можем разумно предположить, что будет указатель size() и указатель головы на каждый ковш, поэтому m.bucket_count() * (sizeof(size_t) + sizeof(void*)) является разумной догадкой, хотя может быть, что только постоянная амортизированная сложность из-за ограниченности load_factor() и отсутствия size для каждого ведра (я бы предпочел реализовать ее таким образом самостоятельно)
если каждый из вставленных элементов является частью списка, ему понадобится указатель next, поэтому мы можем добавить еще один m.size() * sizeof(void*)
каждое распределение памяти может быть округлено до размера, удобного для управления библиотекой распределения памяти. следующая мощность в два, что приближается к 100% наихудшему случаю неэффективности и 50% в среднем, поэтому пусть добавляет 50%, только для узлов списка, так как ведра, вероятно, обладают двумя заданными size_t и указателем: 50% * size() * (sizeof(void*) + sizeof((M::value_type))
особенно в режиме отладки, может быть любое количество данных, связанных с реализацией и обнаружением ошибок
Вы можете изучить это, создав несколько больших таблиц и посмотрев, как top или диспетчер процессов сообщает о различном использовании памяти.