使用memcpy()给C++ 多维vector的快速拷贝赋值问题

最新推荐文章于 2024-08-08 13:40:02 发布

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#c++ #算法 #开发语言

博客讨论了在C++中如何正确地使用memcpy()函数将大量浮点数据从字节流中赋值给一个由std::vector<std::vector<float>>实现的二维数组。由于vector的内部结构，直接使用memcpy会导致段错误。解决方案是通过循环在每一维上分别使用memcpy()，确保数据正确地分配到每个子数组中。博客强调了理解vector内存布局的重要性，并提供了修复问题的代码示例。

我想快速把从一个点云bin文件里读取的十几万或者几十万个点的数据(每个点有(x,y,z,i)四个float类型的值)以字节形式从文件里读取出来后，快速赋值给一个用std::vector<std::vector<float>>实现的二维数组，用memcpy()拷贝字节数据到这个二位数组data()指向的地址，发现这样作后在后面读取这个数组的数据时总是发生segment fault错误而崩溃。

网上搜了很久没找到类似的问题，找资料重新琢磨了一下vector存储数据的内存结构组织形式，发现，当vector嵌套有多维时，其全部数据并不是线性顺序存放的(这和我们平时熟悉的NVIDIA CUDA实现多维数组的线性化存储是不一样)，例如说二维时，第一维的数组的每个element的地址里存放的是这个element对应的子数组的首地址(但不是子数组的数据内容存储地址！)，就好比指向指针的指针，所以赋值时不能一次借助memcpy()给这种在存储上并不连续的二维数组赋值，需要在第一维度的数组上进行循环，获取每个子数组的地址，再使用memcpy()给每个字数组拷贝赋值，这样才是正确的赋值方式。给出代码实例:

int data_length = 0;
char *data = nullptr;
int ret = read_binary_file(pc_file, &data, &data_length);
if (ret != 0) {
   std::cout <<"failed to read point cloud " << pc_file << std::endl;
   return -1;
}

float* fdata = reinterpret_cast<float*>(data);
int point_num = data_length/16;
std::vector<std::vector<float>> points(point_num, std::vector<float>(4, -100));

// 这样赋值会导致后面读取数据时崩溃
// mem