技術標籤：c++演算法資料結構python人工智慧

先上結論，對vector的記憶體處理需要兩步：

1 std::vector<int> test_clear;
2 test_clear.clear();
3 test_clear.shrink_to_fit();

分析：

上週幫人做了個作，用C++實現一些演算法，因為好久沒碰程式碼了，結果vector好多都不會用了，這裡記錄下vector的記憶體處理。一般情況下是不需要幫vector請理的，但是當節點變多的時候，特別是圖演算法的時候，就需要處理一下了，以防圖太大。

clear()

其實clear只是把元素去掉，或者說把這些資料跟vector的連結去掉了，並沒有清理記憶體。

這時候有個函式就有用了：

shrink_to_fit()

顧名思義，會自動縮減以適應大小，剛好clear之後的vector是清空的，再次呼叫這個函式之後就會把記憶體也清理。

驗證：

用程式碼測試一下：

    std::vector<int> test_clear;
    cout << "start:\n";
    cout << test_clear.size() << endl;
    cout << test_clear.capacity() << endl;
    test_clear.push_back(10000);
    cout << "add_element:\n";
    cout << test_clear.size() << endl;
    cout << test_clear.capacity() << endl;
    test_clear.clear();
    cout << "after clear:\n";
    cout << test_clear.size() << endl;
    cout << test_clear.capacity() << endl;
    test_clear.shrink_to_fit();
    cout << "after shrink\n";
    cout << test_clear.size() << endl;
    cout << test_clear.capacity() << endl;
 

可以看到最終的結果，跟預想的一樣(clear只是改變了size，沒有動記憶體大小)：