【转】堆上多维数组的内存管理

本文介绍如何在C++中正确地动态分配和释放二维字符数组。包括如何为第一维度分配空间并为每个子数组单独分配内存,以及释放内存时需要注意的细节。

如果需要在运行时确定数组的维数,可以使用基于堆的数组。分配时,可以通过指针访问,不同于一维数组,二维数组中,需要利用指向指针的指针,而在多维数组中,则需要N层指针。但是,不能向下面那样:


char ** board = new char[i][j];//Doesn't complie

这段代码不能编译通过,因为基于堆的数组不像基于栈的数组那样工作。为其分配的内存不是连续的,所以给基于堆的多维数组分配足够的内存是不对的。正确的做法应当是,必须先为基于堆的数组的第一维下标分配一个连续的数组。该数组的每一个元素实际上是指向另一个数组的指针,这个数组存储了对应第二维下标的元素。这种2*2的动态分配棋盘布局如下:

                               

       但是,遗憾的是,编译器不会给予子数组分配内存。这点儿,就是要讨论的重点。可以分配基于堆的一维数组那样先分配第一维的数组,但是各个子数组必须明确分配,下面这个函数会给二维数组适当的分配内存空间:


char** allocateCharaterBoard(int xDimension,int yDimension)
{
    char **myArray = new char*[xDimension];//为第一维分配空间
    
     for(int i=0;i<xDimension;i++)
    {
         myArray[i] = new char[yDimension];//Allocate subarray
    }
    return myArray;

}

       需要释放与基于堆的多维数组相关联的内存时,用于数组的delete[] 语法并不会为我们删除子数组。与上面对应的代码,如下:


void releaseCharacterBoard(char** myArray,int xDimension)
{
    for(int i=0;i<xDimension;i++)
    {
        delete[] myArray[i];//delete subarray
    }
    delete[] myArray;//delete first dimension
}

     这点儿不注意的话,会很容易犯下错误,呵呵  .......

 

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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