C++ 特征Ram消耗中的稀疏矩阵

首先，我填写spase矩阵：

  SparseMatrix<double> matA; 

SparseMatrix matA；

，我的计数是600*10000，大约需要48 MB，并且+索引的int 24 MB=72 MB，那么为什么它在ANdroid设备中要大两倍呢？——在中，所以Eigen使用了一些特殊的tree-M结构，或者问题出在哪里

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例如：A*A'…这个过程的结果产品在这种情况下需要的ram消耗量是原来的2倍。

您的估计似乎是正确的，但是如果您使用insert（）函数插入元素，那么您必须调用

.compress（）

来释放自动预分配的内存。正确地为每一列预留空间应防止分配额外内存：

A.reserve（VectorXi:：Constant（60010000））
请校对您的问题。这很难理解。另外，请给出行数、列数和非零数（matA.nonZeros（））。每列中的行数=524000，列数=600，非零数=10000；insertBack我使用并最终确定（）；但现在有一个问题，但在这个填充之后，矩阵有了更大的尺寸，但可能取决于android ram服务。或者我不知道，存在的方式如何找到，这个矩阵的实际sze？你确定它只是这个矩阵对象的大小还是存在任何其他数组/对象？matA在我的代码中只有一个，但如果它在另一个应用程序或本机层的安卓中-我不知道