C++ 存储向量的精确内存图像

在我当前的应用程序中，我需要创建一个案例库，如下所示 基于实例的学习范式在人工智能社区中广为人知

案例库需要在两次调用之间持久地存储到 应用程序

然而，我担心的是，这意味着序列化/反序列化 （可能是JSON或键值对的轻量级格式）施加了如此多的压力 I/O开销，即编程良好的索引机制（在 内存中对案例库的描述）只会加速一小部分，因此 没有实质性的好处

现在我认为有两种解决办法

a） 尝试直接索引到文件中，同时执行I/O和索引 时间

b） 以某种方式保存案例库的内存中表示的内存映像 然后将“文件解析”简化为一个简单的memcpy（包括文件的内存映射）。注意 然后，文件格式是二进制的，而不是基于UTF-8的，如a）所示

有没有人遇到过类似的问题，并尝试过类似的方法

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b行）

你考虑过吗？

你的向量有多复杂？您是否需要在多个平台（即endianness）之间共享数据？您确定当前的序列化计划会导致速度减慢吗？对我来说，这听起来像是过早的优化。我建议首先让它工作，然后如果你发现IO是一个瓶颈（通过实际分析），那么试着找到一个更优化的解决方案。同意Chad的观点-这听起来像是过早的优化。嗯，选择它可能是过早的-但是仅仅是为了做一些时髦的事情（可能根本不在这个应用程序中）。有办法吗？这会有很多可移植性问题，因为我们在这里是位级别的，对吗？这更多地取决于你存储在向量中的类型，而不是向量本身。如果您的类型不重要（符合

memcpy

），那么这应该相当容易。使用内存映射文件将更加困难。为此，您需要有一个自定义分配器。