使用vector存放已经存在的节点，vector内存占多少

vector在内存中的占用空间是动态的，它会根据存储的元素数量进行自动调整。

vector内部维护了一个数组来存储元素，它还记录了当前已分配的内存容量和实际存储的元素数量。当你向vector中添加元素时，如果当前的内存容量不足以容纳新的元素，vector会自动重新分配更大的内存空间，并将现有元素复制到新的内存区域。

由于vector的内存分配策略可能因编译器和操作系统而异，因此无法确定确切的内存占用量。但可以通过以下方式来估计vector的内存占用：

1. 存储元素本身的内存：每个元素的大小由其类型决定。例如，如果节点类型为Node，每个节点占用的内存大小为sizeof(Node)。

2. 存储指向元素的指针的内存：vector内部使用指针来引用元素。在64位系统上，一个指针通常占用8个字节。

3. 额外的内存开销：vector还需要一些额外的内存来记录容量、大小等信息。这个开销通常很小，并且随着元素数量的增加而递增。

综上所述，vector的总内存占用可以大致计算为：

总内存占用 = 存储元素本身的内存 + 存储指向元素的指针的内存 + 额外的内存开销

请注意，由于vector会动态调整大小，因此在添加或删除元素时，它可能会分配更多的内存。这可能会导致内存占用量的变化。

如果你需要精确地知道vector的内存占用量，可以使用sizeof运算符获取每个元素的大小，并结合vector的大小来计算总内存占用。

相关问题

使用vector存放已经存在的节点

您可以使用C++的标准库中的`std::vector`来存放已经存在的节点。`std::vector`是一个动态数组，可以根据需要动态调整大小。

以下是一个示例代码，演示如何使用`std::vector`来存放节点：

#include <iostream>
#include <vector>

struct Node {
    int data;
    // 其他节点的成员变量...
};

int main() {
    std::vector<Node> nodes;

    // 向vector中添加节点
    Node node1;
    node1.data = 10;
    nodes.push_back(node1);

    Node node2;
    node2.data = 20;
    nodes.push_back(node2);

    // 遍历vector中的节点
    for (const auto& node : nodes) {
        std::cout << node.data << std::endl;
    }

    return 0;
}

在上述代码中，我们定义了一个结构体`Node`作为节点的类型，并创建了一个`std::vector<Node>`类型的变量`nodes`。然后，我们创建了两个节点`node1`和`node2`，并使用`push_back`函数将它们添加到`nodes`中。

最后，我们使用范围`for`循环遍历`nodes`中的所有节点，并输出它们的数据。

您可以根据需要修改节点的成员变量和添加其他功能来满足您的需求。

最优二叉搜索树,C++,代码,注释,vector

以下是最优二叉搜索树的C++代码，附有注释和使用vector实现：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <limits.h> //包含INT_MAX
using namespace std;

//计算最优二叉搜索树
void optimal_bst(vector<int> keys, vector<int> freq) {
    int n = keys.size(); //关键字数量
    vector<vector<int>> cost(n+1, vector<int>(n+1)); //存放最小代价
    vector<vector<int>> root(n, vector<int>(n)); //存放最小代价的根节点
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cost[i][i] = freq[i]; //初始化对角线上的值
        root[i][i] = i; //初始化对角线上的根节点
    }
    for (int len = 2; len <= n; len++) { //计算长度为2到n的子树
        for (int i = 0; i <= n-len; i++) {
            int j = i + len - 1; //子树的右端点
            cost[i][j] = INT_MAX; //初始化最小代价为最大值
            for (int k = i; k <= j; k++) {
                int left_cost = (k > i) ? cost[i][k-1] : 0;
                int right_cost = (k < j) ? cost[k+1][j] : 0;
                int sum_freq = 0; //计算i到j关键字的总频率
                for (int m = i; m <= j; m++) {
                    sum_freq += freq[m];
                }
                int total_cost = left_cost + right_cost + sum_freq; //当前代价
                if (total_cost < cost[i][j]) { //更新最小代价和根节点
                    cost[i][j] = total_cost;
                    root[i][j] = k;
                }
            }
        }
    }
    cout << "最小代价为：" << cost[0][n-1] << endl;
}

int main() {
    vector<int> keys = {10, 12, 16, 21}; //关键字
    vector<int> freq = {4, 2, 6, 3}; //频率
    optimal_bst(keys, freq);
    return 0;
}

注释详解：

1. `optimal_bst`函数用于计算最优二叉搜索树。参数包括关键字`keys`和频率`freq`，分别存放关键字和对应的频率。

2. `cost`和`root`分别是两个二维向量，用于存放最小代价和对应的根节点。

3. 初始化`cost`和`root`的对角线。

4. 计算长度为2到n的子树，从左到右，从上到下依次计算每个子树的最小代价。

5. `k`遍历`i`到`j`之间的关键字，计算左子树和右子树的最小代价，以及当前子树的总频率。

6. 如果当前代价小于最小代价，则更新最小代价和对应的根节点。

7. `main`函数中定义了测试数据，调用`optimal_bst`函数并输出结果。