C++动态二维数组如何使用智能指针？
好的，咱们就来聊聊 C++ 中使用智能指针来管理动态二维数组的事情。这事儿听起来有点绕，但一旦理顺了，你会发现它能省去不少心，也能避免不少掉坑。
为啥要用智能指针管这事儿？
先别急着往智能指针上套，咱们先想想，为啥要用智能指针来管理动态二维数组？
原始 C++ 的痛点：
裸指针的危险： 创建动态二维数组，你通常得这么来：
```c++
int arr = new int[rows];
for (int i = 0; i < rows; ++i) {
arr[i] = new int[cols];
}
// ... 使用 arr ...
// 最后得手动释放
for (int i = 0; i < rows; ++i) {
delete[] arr[i];
}
delete[] arr;
```
看到了吧？两层循环，一个不小心漏了 `delete[]`，内存泄漏就来了。而且，如果在中间抛了异常，那内存就更惨了，直接丢了，没法回收。这叫“资源获取即初始化”（RAII）原则的缺失。
复杂的内存管理： 尤其是当这个二维数组要在函数之间传递，或者在类的成员变量里存在时，内存的生命周期管理就变得异常复杂。谁来 `delete`？什么时候 `delete`？这个问题能让代码复杂度指数级增长。
智能指针的优势（就像给裸指针穿上了一层盔甲）：
自动内存管理： 这是最核心的优势。智能指针在自己销毁的时候（比如出了作用域），会自动帮你释放它所管理的内存。再也不用手动 `delete[]` 了，大大降低了内存泄漏的风险。
异常安全： 如果在智能指针管理的代码块中发生了异常，智能指针的析构函数仍然会被调用，确保其管理的内存被正确释放。这完美契合了 RAII 原则。
代码清晰易读： 看到智能指针，你立刻就知道这块内存的生命周期是受管理的，代码意图更明确。
C++ 动态二维数组的几种智能指针解决方案
咱们先理清楚动态二维数组的结构：它本质上是一个指向指针的指针 (`T`)。第一层的指针指向的是一个 `T` 数组，而第二层的每个 `T` 指针则指向实际的元素数组。
所以，管理这种结构，需要考虑两层内存：第一层是 `T` 数组的内存，第二层是 `T` 元素的内存。
方案一：`std::unique_ptr` 的嵌套（推荐）
这是最现代、最推荐的做法。`std::unique_ptr` 是一个独占所有权的智能指针，非常适合管理生命周期明确的资源。
原理：
我们用一个 `std::unique_ptr` 来管理第一个指针数组（即 `T` 的数组），而这个 `std::unique_ptr` 所指向的类型，本身又是一个 `std::unique_ptr` 的数组。
具体实现：
1. 管理第一层指针数组： 使用 `std::unique_ptr`. `int[]` 表示一个指向 `int` 类型的数组。
2. 管理第二层元素数组： 数组中的每一个 `int` 仍然需要被管理。所以，我们让第一层的 `std::unique_ptr` 管理的是一个 `std::unique_ptr[]` 数组。
代码示例：
```c++
include
include
include // 方便展示，实际可以不用
// 定义一个模板类，让它可以管理任意类型 T 的二维数组
template
class SmartDynamic2DArray {
private:
// 使用 unique_ptr[]> 来管理。
// 外层 unique_ptr 管理行指针数组，内层 unique_ptr 管理列元素。
// 这里是直接用 std::unique_ptr 来管理行指针，然后数组里的每个 T 又被 std::unique_ptr 管理。
// 这个模型不太直接，更常见的模型是直接用 vector>> 或者更精巧的定制。
//
// 咱们换个思路，更直接的 twolevel unique_ptr 结构：
// std::unique_ptr[]> data_; // 这就有点问题了，unique_ptr 本身不是数组的持有者
//
// 更正一下，管理 T 结构需要的是：
// 1. 一个管理 `T` 数组的 `std::unique_ptr` （或者 `std::vector`）
// 2. 并且 `T` 指针本身也要被管理。
//
// 咱们尝试一种更符合 C++ idiomatic 的方式，用 vector 结合 unique_ptr。
//
// 但是，如果非要用 C 风格的 T 来模拟，并且用 unique_ptr 来管理，可以这样：
//
// 创建一个 unique_ptr 来管理行指针的数组：
// std::unique_ptr row_pointers;
//
// 然后，对于每一个 T 指针，也需要一个 unique_ptr 来管理它。
//
// 这是一个更贴近 T 结构的、使用 unique_ptr 的方式，虽然不是最优雅的 C++ 风格，但解决了手动管理的问题：
std::unique_ptr row_pointers_raw; // 管理 T 的数组
size_t num_rows_;
size_t num_cols_;
// 辅助函数来分配和释放
void allocate(size_t rows, size_t cols) {
num_rows_ = rows;
num_cols_ = cols;
if (rows == 0 || cols == 0) {
return; // 什么也不做，空的
}
// 1. 分配行指针数组，并用 unique_ptr 管理
row_pointers_raw = std::make_unique(rows);
// 2. 为每一行分配元素数组，并用裸指针暂时存储
for (size_t i = 0; i < rows; ++i) {
row_pointers_raw[i] = new T[cols]; // 这里暂时分配裸指针
}
}
// 需要一个方式来管理这些 T 指向的内存。
// 直接用 std::vector> 更清晰！
//
// 重新审视需求：C++动态二维数组如何使用智能指针？
// 最直接的 twolevel 结构就是 T
// 要用智能指针管理 T，意味着要管理两层分配。
//
// 方案一.1：使用 std::vector>> （最 C++ 风格，但不完全是 T）
// 这种方式创建的是一个向量的向量，每个内层向量都是动态分配的，且被 unique_ptr 管理。
// 它不是严格意义上的 T 结构，但实现了动态二维数组的功能，并且自动管理内存。
//
// 咱们演示这个更 idiomatic 的方式：
public:
// 使用 vector of unique_ptr of vector
std::vector>> data;
size_t rows;
size_t cols;
SmartDynamic2DArray(size_t r, size_t c) : rows(r), cols(c) {
data.resize(r); // 预分配 r 个智能指针
for (size_t i = 0; i < r; ++i) {
// 为每一行创建一个新的 vector，并用 unique_ptr 管理
data[i] = std::make_unique>(c);
}
}
// 析构函数是空的，因为 unique_ptr 会自动管理内存。
// ~SmartDynamic2DArray() = default;
// 访问元素
T& operator()(size_t r, size_t c) {
if (r >= rows || c >= cols) {
throw std::out_of_range("Index out of bounds");
}
return (data[r])[c];
}
const T& operator()(size_t r, size_t c) const {
if (r >= rows || c >= cols) {
throw std::out_of_range("Index out of bounds");
}
return (data[r])[c];
}
size_t get_rows() const { return rows; }
size_t get_cols() const { return cols; }
};
//
// 如果你真的想模拟 T 的结构，并用 unique_ptr 管理，
// 那么我们需要一个 `unique_ptr` 管理 `T` 数组，
// 然后再一个 `unique_ptr` 管理每个 `T` 数组。
// 这听起来有点像 `unique_ptr[]>`.
//
// 实际上，`unique_ptr` 已经有了删除数组的能力。
// 所以我们可以用 `unique_ptr[]>`.
//
// 但是 `unique_ptr` 本身并不直接提供删除 `T[]` 的能力。
// 它管理的 `T` 数组，里面的每一个 `T` 指针仍然需要被管理。
//
// 最直接的 C++ 风格的 T 模拟是：
// `std::vector>` 这个不是动态的，编译时大小固定，除非用 `std::vector>` 且内层 vector 动态 resize。
//
// 真正接近 T 结构的，且用智能指针管理，又不太复杂的是：
//
// std::unique_ptr row_ptrs; // 管理 T 数组的指针
// std::vector> col_ptrs; // 每个 T 指针指向的数组，也用 unique_ptr 管理
//
// 这个组合起来就很麻烦了。
// 让我们回到最初的 T 模型，并使用 unique_ptr 来简化其管理。
//
// 核心问题是：T 意味着两层内存分配。
// 1. 分配 T 的数组。
// 2. 分配 T 的数组，每个 T 指向一个这样的数组。
//
// 解决方案是：使用 `std::vector` 来管理容器，并且用 `std::unique_ptr` 来管理每个内部动态分配的资源。
//
// 我们可以定义一个类，它内部使用 `std::vector>` 来存储每一行。
// 这样就管理了两层内存：
// `std::vector` 管理其自身内存。
// `std::unique_ptr` 管理每一行 `T` 元素的内存。
//
template
class RawPtrTwoDimArrayManager {
private:
std::unique_ptr row_pointers; // unique_ptr 管理 T 数组
size_t num_rows_;
size_t num_cols_;
// 实际上，我们需要的是一个能够管理 T 的东西。
// C++ 标准库提供了 `std::vector>`，这已经非常接近了。
// 但如果一定要模拟 C 风格的 T，并且用智能指针，那么：
//
// 使用 `std::unique_ptr[]>`.
// 外层 `unique_ptr` 管理 `unique_ptr` 的数组。
// 内层 `unique_ptr` 管理 `T` 的数组。
//
// 但 `std::unique_ptr` 本身不能直接用于创建数组类型。
// 所以更现实的做法是：
//
// `std::unique_ptr ptr_to_row_pointers;`
// `std::vector> data_rows;` // 这个更直接
// 让我们实现一个 `RawPtrTwoDimArrayManager`，它内部使用裸指针，
// 但它的析构函数负责正确释放。然后我们用 `unique_ptr` 来包装它。
// 这更像是“如何用智能指针管理一个现有的动态二维数组”。
//
// 如果我们要从头开始创建一个智能指针管理的二维数组，那么 `vector>>`
// 是最 idiomatic 的。
//
// 但如果问题是“C++动态二维数组如何使用智能指针”， implying T structure,
// then we need to manage two levels of pointers.
//
// `std::unique_ptr p_rows;`
// `std::vector> p_cols;` 这个组合太怪异了
//
// 让我们直接用 `std::vector>` 来代表一个二维数组。
// 它的语义是：一个拥有行的容器，每一行都是一个动态分配的 T 数组，由 unique_ptr 管理。
//
// 这才是真正的“智能指针管理动态二维数组”的现代 C++ 写法。
// 并且它避免了 T 的许多陷阱。
public:
std::vector> rows_data;
size_t num_cols_; // 每行有多少列
// 构造函数
RawPtrTwoDimArrayManager(size_t rows, size_t cols) : num_cols_(cols) {
rows_data.resize(rows); // 预分配 rows 个 unique_ptr
for (size_t i = 0; i < rows; ++i) {
// 为每一行分配 T[]，并用 unique_ptr 管理
rows_data[i] = std::make_unique(cols);
}
}
// 访问元素
T& operator()(size_t r, size_t c) {
if (r >= rows_data.size() || c >= num_cols_) {
throw std::out_of_range("Index out of bounds");
}
return rows_data[r][c];
}
const T& operator()(size_t r, size_t c) const {
if (r >= rows_data.size() || c >= num_cols_) {
throw std::out_of_range("Index out of bounds");
}
return rows_data[r][c];
}
size_t get_rows() const { return rows_data.size(); }
size_t get_cols() const { return num_cols_; }
};
int main() {
size_t rows = 3;
size_t cols = 4;
std::cout << "使用 SmartDynamic2DArray (vector>>):" << std::endl;
{
SmartDynamic2DArray arr(rows, cols);
// 填充数据
for (size_t i = 0; i < arr.get_rows(); ++i) {
for (size_t j = 0; j < arr.get_cols(); ++j) {
arr(i, j) = i 10 + j;
}
}
// 读取数据
for (size_t i = 0; i < arr.get_rows(); ++i) {
for (size_t j = 0; j < arr.get_cols(); ++j) {
std::cout << arr(i, j) << " ";
}
std::cout << std::endl;
}
} // arr 在这里超出作用域，内存被自动释放
std::cout << " 使用 RawPtrTwoDimArrayManager (vector>):" << std::endl;
{
RawPtrTwoDimArrayManager arr_raw(rows, cols);
// 填充数据
for (size_t i = 0; i < arr_raw.get_rows(); ++i) {
for (size_t j = 0; j < arr_raw.get_cols(); ++j) {
arr_raw(i, j) = i 10 + j + 100; // 填充不同数据
}
}
// 读取数据
for (size_t i = 0; i < arr_raw.get_rows(); ++i) {
for (size_t j = 0; j < arr_raw.get_cols(); ++j) {
std::cout << arr_raw(i, j) << " ";
}
std::cout << std::endl;
}
} // arr_raw 在这里超出作用域，内存被自动释放
return 0;
}
```
解释一下 `RawPtrTwoDimArrayManager`（更接近 T 的结构）：
`std::vector> rows_data;`: 这是核心。
`std::vector`: 管理的是 `std::unique_ptr` 对象本身的存储。`vector` 负责自己内存的分配和释放。
`std::unique_ptr`: 这是关键的智能指针。它管理的是一个动态分配的 `T` 类型数组。当 `unique_ptr` 被销毁时，它会调用 `delete[]` 来释放它所指向的 `T` 数组。
`num_cols_`: 这个成员变量只是一个简单的 `size_t`，用来记录每一行有多少列。它不需要智能指针来管理，因为它只是一个大小信息。
优点：
自动管理两层内存： `vector` 管理 `unique_ptr` 的存储，`unique_ptr` 管理 `T[]` 的存储。当 `RawPtrTwoDimArrayManager` 对象被销毁时，`rows_data`（`vector`）的析构函数会被调用，接着，`vector` 中的每个 `unique_ptr` 的析构函数也会被调用，它们各自会释放其管理的 `T[]` 内存。
异常安全： 同上，即使在构造或使用过程中抛出异常，智能指针也能保证资源的正确释放。
代码清晰： 结构一目了然，每个 `rows_data[i]` 都明确地指向一个由 `unique_ptr` 管理的 `T` 数组。
如何使用：
如 `main` 函数所示，你可以像使用普通二维数组一样使用 `operator()` 来访问元素。
方案二：`std::shared_ptr` 的嵌套（适用于共享所有权）
如果你希望多个部分可以共享对这个动态二维数组的所有权，那么 `std::shared_ptr` 是个好选择。
原理：
与 `std::unique_ptr` 类似，我们可以使用 `std::vector>` 来管理。每个 `shared_ptr` 维护一个引用计数。当最后一个指向某一行 `T` 数组的 `shared_ptr` 被销毁时，该行数组的内存才会被释放。
代码示例（结构与 `unique_ptr` 类似，只是将 `unique_ptr` 换成 `shared_ptr`）：
```c++
include
include
include
template
class SharedPtrTwoDimArrayManager {
public:
std::vector> rows_data;
size_t num_cols_; // 每行有多少列
// 构造函数
SharedPtrTwoDimArrayManager(size_t rows, size_t cols) : num_cols_(cols) {
rows_data.resize(rows);
for (size_t i = 0; i < rows; ++i) {
// 为每一行分配 T[]，并用 shared_ptr 管理
rows_data[i] = std::make_shared(cols);
}
}
// 访问元素
T& operator()(size_t r, size_t c) {
if (r >= rows_data.size() || c >= num_cols_) {
throw std::out_of_range("Index out of bounds");
}
return rows_data[r][c];
}
const T& operator()(size_t r, size_t c) const {
if (r >= rows_data.size() || c >= num_cols_) {
throw std::out_of_range("Index out of bounds");
}
return rows_data[r][c];
}
size_t get_rows() const { return rows_data.size(); }
size_t get_cols() const { return num_cols_; }
};
int main() {
size_t rows = 2;
size_t cols = 3;
std::cout << "使用 SharedPtrTwoDimArrayManager (vector>):" << std::endl;
{
SharedPtrTwoDimArrayManager arr(rows, cols);
// 填充数据
for (size_t i = 0; i < arr.get_rows(); ++i) {
for (size_t j = 0; j < arr.get_cols(); ++j) {
arr(i, j) = (i + 1.1) (j + 0.5);
}
}
// 读取数据
for (size_t i = 0; i < arr.get_rows(); ++i) {
for (size_t j = 0; j < arr.get_cols(); ++j) {
std::cout << arr(i, j) << " ";
}
std::cout << std::endl;
}
// 演示共享所有权
SharedPtrTwoDimArrayManager arr_copy = arr; // arr_copy 和 arr 共享数据
std::cout << " 修改共享数据..." << std::endl;
arr(0, 0) = 99.9;
std::cout << "arr_copy(0,0): " << arr_copy(0, 0) << std::endl; // 看到修改
} // arr 和 arr_copy 在这里都超出作用域，但由于是 shared_ptr，只要引用计数不为零，内存就不会被释放。
// 在这个例子中，当最后一个 shared_ptr 被销毁时，内存才会被释放。
return 0;
}
```
优点：
共享所有权： 允许多个智能指针指向同一份数据，当需要复制或传递拥有权时非常方便。
自动内存管理： 同样避免了手动 `delete[]` 的问题，并提供异常安全。
缺点：
性能开销： `shared_ptr` 需要维护引用计数，这会带来一定的性能开销（原子操作）。
循环引用： 如果不小心形成循环引用，会导致内存泄漏。
方案三：`std::unique_ptr[]> `（理论上，但通常不直接这么做）
你可能会想到直接用 `std::unique_ptr[]>`. 理论上，这可以表示一个 `unique_ptr`, 其中每个 `T` 又是一个 `unique_ptr`.
问题在于： `std::unique_ptr` 是一个特化的 `unique_ptr`，它知道如何删除 `T[]`。但是 `std::unique_ptr ` 不是一个直接可用的数组特化。`std::unique_ptr` 的模板参数要求是一个非数组类型，或者明确是 `T[]`。
所以，你不能直接写 `std::unique_ptr[]>`. 编译器不会理解 `std::unique_ptr` 是一个数组的元素类型来创建 `unique_ptr` 数组。
正确的 T 风格管理方式是：
1. 使用 `std::unique_ptr` 来管理行指针数组。
2. 然后为这个 `T[]` 数组中的每一个 `T` 分配一个 `std::unique_ptr`。
这又回到了我们上面 `RawPtrTwoDimArrayManager` 的思路，但更直接地管理 `T[]` 的话，你需要手动管理第二层。
更现实的 C++ 风格处理 T 的方式，就是 `std::vector>`。它抽象了 T 的概念，提供了更安全、更现代的接口。
其他考虑：`std::vector>`
值得一提的是，在很多情况下，`std::vector>` 是最简单、最直接的二维动态数组表示方式。
`std::vector` 本身就是一个动态数组，并且内存是连续的（对于内层 vector）。
外层 `std::vector` 管理着内层 `std::vector` 的存储。
优点：
简单易用： 使用起来非常自然。
内存连续性： 内层 `std::vector` 的元素在内存中是连续的，这对于某些算法（如需要指针算术的）可能是有益的。
缺点：
内存碎片： 如果行数很多，每一行都是一个独立的 `std::vector` 对象，它们在内存中的存储地址可能是不连续的，形成内存碎片。这可能对缓存友好性有影响。
两层间接： 访问元素需要两次间接访问：一次访问外层 vector 中的内层 vector，一次访问内层 vector 中的元素。
何时选择 `std::vector>` vs `std::vector>`：
如果你的二维数组不需要非常大的行数，并且简单的接口比极致的性能更重要，那么 `std::vector>` 是一个很好的选择。
如果你需要更接近 `T` 的结构，希望每一行都作为独立的连续内存块（例如，在某些与 C 库交互时），或者对内存布局有更精细的控制，那么 `std::vector>` 会是更好的选择。它提供了 C++ 的智能管理，同时保留了“行是连续的”这一特性。
总结
要用智能指针来管理 C++ 的动态二维数组（模拟 `T` 的结构），最推荐的方式是利用 `std::vector` 的容器特性，并结合 `std::unique_ptr` 来管理每一行数据的内存。
`std::vector>`: 这是现代 C++ 中管理动态二维数组（类似 C 风格的 `T`）的最安全、最简洁的方式。它自动处理了二级内存的分配和释放，提供了异常安全。
`std::vector>`: 对于大多数日常应用，这是最简单、最易用的选择，但它在内存布局上与 `T` 有所不同。
选择哪种方案，取决于你的具体需求和对性能、内存布局的考量。但无论如何，都应该避免直接使用裸指针来管理动态二维数组，拥抱智能指针带来的安全和便捷。
为啥要用智能指针管这事儿？
先别急着往智能指针上套，咱们先想想，为啥要用智能指针来管理动态二维数组？
原始 C++ 的痛点：
裸指针的危险： 创建动态二维数组，你通常得这么来：
```c++
int arr = new int[rows];
for (int i = 0; i < rows; ++i) {
arr[i] = new int[cols];
}
// ... 使用 arr ...
// 最后得手动释放
for (int i = 0; i < rows; ++i) {
delete[] arr[i];
}
delete[] arr;
```
看到了吧？两层循环，一个不小心漏了 `delete[]`，内存泄漏就来了。而且，如果在中间抛了异常，那内存就更惨了，直接丢了，没法回收。这叫“资源获取即初始化”（RAII）原则的缺失。
复杂的内存管理： 尤其是当这个二维数组要在函数之间传递，或者在类的成员变量里存在时，内存的生命周期管理就变得异常复杂。谁来 `delete`？什么时候 `delete`？这个问题能让代码复杂度指数级增长。
智能指针的优势（就像给裸指针穿上了一层盔甲）：
自动内存管理： 这是最核心的优势。智能指针在自己销毁的时候（比如出了作用域），会自动帮你释放它所管理的内存。再也不用手动 `delete[]` 了，大大降低了内存泄漏的风险。
异常安全： 如果在智能指针管理的代码块中发生了异常，智能指针的析构函数仍然会被调用，确保其管理的内存被正确释放。这完美契合了 RAII 原则。
代码清晰易读： 看到智能指针，你立刻就知道这块内存的生命周期是受管理的，代码意图更明确。
C++ 动态二维数组的几种智能指针解决方案
咱们先理清楚动态二维数组的结构：它本质上是一个指向指针的指针 (`T`)。第一层的指针指向的是一个 `T` 数组，而第二层的每个 `T` 指针则指向实际的元素数组。
所以，管理这种结构，需要考虑两层内存：第一层是 `T` 数组的内存，第二层是 `T` 元素的内存。
方案一：`std::unique_ptr` 的嵌套（推荐）
这是最现代、最推荐的做法。`std::unique_ptr` 是一个独占所有权的智能指针，非常适合管理生命周期明确的资源。
原理：
我们用一个 `std::unique_ptr` 来管理第一个指针数组（即 `T` 的数组），而这个 `std::unique_ptr` 所指向的类型，本身又是一个 `std::unique_ptr` 的数组。
具体实现：
1. 管理第一层指针数组： 使用 `std::unique_ptr
2. 管理第二层元素数组： 数组中的每一个 `int` 仍然需要被管理。所以，我们让第一层的 `std::unique_ptr` 管理的是一个 `std::unique_ptr
代码示例：
```c++
include
include
include
// 定义一个模板类，让它可以管理任意类型 T 的二维数组
template
class SmartDynamic2DArray {
private:
// 使用 unique_ptr
// 外层 unique_ptr 管理行指针数组，内层 unique_ptr 管理列元素。
// 这里是直接用 std::unique_ptr
// 这个模型不太直接，更常见的模型是直接用 vector
//
// 咱们换个思路，更直接的 twolevel unique_ptr 结构：
// std::unique_ptr
//
// 更正一下，管理 T 结构需要的是：
// 1. 一个管理 `T` 数组的 `std::unique_ptr
// 2. 并且 `T` 指针本身也要被管理。
//
// 咱们尝试一种更符合 C++ idiomatic 的方式，用 vector 结合 unique_ptr。
//
// 但是，如果非要用 C 风格的 T 来模拟，并且用 unique_ptr 来管理，可以这样：
//
// 创建一个 unique_ptr 来管理行指针的数组：
// std::unique_ptr
//
// 然后，对于每一个 T 指针，也需要一个 unique_ptr 来管理它。
//
// 这是一个更贴近 T 结构的、使用 unique_ptr 的方式，虽然不是最优雅的 C++ 风格，但解决了手动管理的问题：
std::unique_ptr
size_t num_rows_;
size_t num_cols_;
// 辅助函数来分配和释放
void allocate(size_t rows, size_t cols) {
num_rows_ = rows;
num_cols_ = cols;
if (rows == 0 || cols == 0) {
return; // 什么也不做，空的
}
// 1. 分配行指针数组，并用 unique_ptr 管理
row_pointers_raw = std::make_unique
// 2. 为每一行分配元素数组，并用裸指针暂时存储
for (size_t i = 0; i < rows; ++i) {
row_pointers_raw[i] = new T[cols]; // 这里暂时分配裸指针
}
}
// 需要一个方式来管理这些 T 指向的内存。
// 直接用 std::vector
//
// 重新审视需求：C++动态二维数组如何使用智能指针？
// 最直接的 twolevel 结构就是 T
// 要用智能指针管理 T，意味着要管理两层分配。
//
// 方案一.1：使用 std::vector
// 这种方式创建的是一个向量的向量，每个内层向量都是动态分配的，且被 unique_ptr 管理。
// 它不是严格意义上的 T 结构，但实现了动态二维数组的功能，并且自动管理内存。
//
// 咱们演示这个更 idiomatic 的方式：
public:
// 使用 vector of unique_ptr of vector
std::vector
size_t rows;
size_t cols;
SmartDynamic2DArray(size_t r, size_t c) : rows(r), cols(c) {
data.resize(r); // 预分配 r 个智能指针
for (size_t i = 0; i < r; ++i) {
// 为每一行创建一个新的 vector，并用 unique_ptr 管理
data[i] = std::make_unique
}
}
// 析构函数是空的，因为 unique_ptr 会自动管理内存。
// ~SmartDynamic2DArray() = default;
// 访问元素
T& operator()(size_t r, size_t c) {
if (r >= rows || c >= cols) {
throw std::out_of_range("Index out of bounds");
}
return (data[r])[c];
}
const T& operator()(size_t r, size_t c) const {
if (r >= rows || c >= cols) {
throw std::out_of_range("Index out of bounds");
}
return (data[r])[c];
}
size_t get_rows() const { return rows; }
size_t get_cols() const { return cols; }
};
//
// 如果你真的想模拟 T 的结构，并用 unique_ptr 管理，
// 那么我们需要一个 `unique_ptr` 管理 `T` 数组，
// 然后再一个 `unique_ptr` 管理每个 `T` 数组。
// 这听起来有点像 `unique_ptr
//
// 实际上，`unique_ptr
// 所以我们可以用 `unique_ptr
//
// 但是 `unique_ptr
// 它管理的 `T` 数组，里面的每一个 `T` 指针仍然需要被管理。
//
// 最直接的 C++ 风格的 T 模拟是：
// `std::vector
//
// 真正接近 T 结构的，且用智能指针管理，又不太复杂的是：
//
// std::unique_ptr
// std::vector
//
// 这个组合起来就很麻烦了。
// 让我们回到最初的 T 模型，并使用 unique_ptr 来简化其管理。
//
// 核心问题是：T 意味着两层内存分配。
// 1. 分配 T 的数组。
// 2. 分配 T 的数组，每个 T 指向一个这样的数组。
//
// 解决方案是：使用 `std::vector` 来管理容器，并且用 `std::unique_ptr` 来管理每个内部动态分配的资源。
//
// 我们可以定义一个类，它内部使用 `std::vector
// 这样就管理了两层内存：
// `std::vector` 管理其自身内存。
// `std::unique_ptr
//
template
class RawPtrTwoDimArrayManager {
private:
std::unique_ptr
size_t num_rows_;
size_t num_cols_;
// 实际上，我们需要的是一个能够管理 T 的东西。
// C++ 标准库提供了 `std::vector
// 但如果一定要模拟 C 风格的 T，并且用智能指针，那么：
//
// 使用 `std::unique_ptr
// 外层 `unique_ptr` 管理 `unique_ptr
// 内层 `unique_ptr
//
// 但 `std::unique_ptr` 本身不能直接用于创建数组类型。
// 所以更现实的做法是：
//
// `std::unique_ptr
// `std::vector
// 让我们实现一个 `RawPtrTwoDimArrayManager`，它内部使用裸指针，
// 但它的析构函数负责正确释放。然后我们用 `unique_ptr` 来包装它。
// 这更像是“如何用智能指针管理一个现有的动态二维数组”。
//
// 如果我们要从头开始创建一个智能指针管理的二维数组，那么 `vector
// 是最 idiomatic 的。
//
// 但如果问题是“C++动态二维数组如何使用智能指针”， implying T structure,
// then we need to manage two levels of pointers.
//
// `std::unique_ptr
// `std::vector
//
// 让我们直接用 `std::vector
// 它的语义是：一个拥有行的容器，每一行都是一个动态分配的 T 数组，由 unique_ptr 管理。
//
// 这才是真正的“智能指针管理动态二维数组”的现代 C++ 写法。
// 并且它避免了 T 的许多陷阱。
public:
std::vector
size_t num_cols_; // 每行有多少列
// 构造函数
RawPtrTwoDimArrayManager(size_t rows, size_t cols) : num_cols_(cols) {
rows_data.resize(rows); // 预分配 rows 个 unique_ptr
for (size_t i = 0; i < rows; ++i) {
// 为每一行分配 T[]，并用 unique_ptr 管理
rows_data[i] = std::make_unique
}
}
// 访问元素
T& operator()(size_t r, size_t c) {
if (r >= rows_data.size() || c >= num_cols_) {
throw std::out_of_range("Index out of bounds");
}
return rows_data[r][c];
}
const T& operator()(size_t r, size_t c) const {
if (r >= rows_data.size() || c >= num_cols_) {
throw std::out_of_range("Index out of bounds");
}
return rows_data[r][c];
}
size_t get_rows() const { return rows_data.size(); }
size_t get_cols() const { return num_cols_; }
};
int main() {
size_t rows = 3;
size_t cols = 4;
std::cout << "使用 SmartDynamic2DArray (vector
{
SmartDynamic2DArray
// 填充数据
for (size_t i = 0; i < arr.get_rows(); ++i) {
for (size_t j = 0; j < arr.get_cols(); ++j) {
arr(i, j) = i 10 + j;
}
}
// 读取数据
for (size_t i = 0; i < arr.get_rows(); ++i) {
for (size_t j = 0; j < arr.get_cols(); ++j) {
std::cout << arr(i, j) << " ";
}
std::cout << std::endl;
}
} // arr 在这里超出作用域，内存被自动释放
std::cout << " 使用 RawPtrTwoDimArrayManager (vector
{
RawPtrTwoDimArrayManager
// 填充数据
for (size_t i = 0; i < arr_raw.get_rows(); ++i) {
for (size_t j = 0; j < arr_raw.get_cols(); ++j) {
arr_raw(i, j) = i 10 + j + 100; // 填充不同数据
}
}
// 读取数据
for (size_t i = 0; i < arr_raw.get_rows(); ++i) {
for (size_t j = 0; j < arr_raw.get_cols(); ++j) {
std::cout << arr_raw(i, j) << " ";
}
std::cout << std::endl;
}
} // arr_raw 在这里超出作用域，内存被自动释放
return 0;
}
```
解释一下 `RawPtrTwoDimArrayManager`（更接近 T 的结构）：
`std::vector
`std::vector`: 管理的是 `std::unique_ptr
`std::unique_ptr
`num_cols_`: 这个成员变量只是一个简单的 `size_t`，用来记录每一行有多少列。它不需要智能指针来管理，因为它只是一个大小信息。
优点：
自动管理两层内存： `vector` 管理 `unique_ptr` 的存储，`unique_ptr` 管理 `T[]` 的存储。当 `RawPtrTwoDimArrayManager` 对象被销毁时，`rows_data`（`vector`）的析构函数会被调用，接着，`vector` 中的每个 `unique_ptr` 的析构函数也会被调用，它们各自会释放其管理的 `T[]` 内存。
异常安全： 同上，即使在构造或使用过程中抛出异常，智能指针也能保证资源的正确释放。
代码清晰： 结构一目了然，每个 `rows_data[i]` 都明确地指向一个由 `unique_ptr` 管理的 `T` 数组。
如何使用：
如 `main` 函数所示，你可以像使用普通二维数组一样使用 `operator()` 来访问元素。
方案二：`std::shared_ptr` 的嵌套（适用于共享所有权）
如果你希望多个部分可以共享对这个动态二维数组的所有权，那么 `std::shared_ptr` 是个好选择。
原理：
与 `std::unique_ptr` 类似，我们可以使用 `std::vector
代码示例（结构与 `unique_ptr` 类似，只是将 `unique_ptr` 换成 `shared_ptr`）：
```c++
include
include
include
template
class SharedPtrTwoDimArrayManager {
public:
std::vector
size_t num_cols_; // 每行有多少列
// 构造函数
SharedPtrTwoDimArrayManager(size_t rows, size_t cols) : num_cols_(cols) {
rows_data.resize(rows);
for (size_t i = 0; i < rows; ++i) {
// 为每一行分配 T[]，并用 shared_ptr 管理
rows_data[i] = std::make_shared
}
}
// 访问元素
T& operator()(size_t r, size_t c) {
if (r >= rows_data.size() || c >= num_cols_) {
throw std::out_of_range("Index out of bounds");
}
return rows_data[r][c];
}
const T& operator()(size_t r, size_t c) const {
if (r >= rows_data.size() || c >= num_cols_) {
throw std::out_of_range("Index out of bounds");
}
return rows_data[r][c];
}
size_t get_rows() const { return rows_data.size(); }
size_t get_cols() const { return num_cols_; }
};
int main() {
size_t rows = 2;
size_t cols = 3;
std::cout << "使用 SharedPtrTwoDimArrayManager (vector
{
SharedPtrTwoDimArrayManager
// 填充数据
for (size_t i = 0; i < arr.get_rows(); ++i) {
for (size_t j = 0; j < arr.get_cols(); ++j) {
arr(i, j) = (i + 1.1) (j + 0.5);
}
}
// 读取数据
for (size_t i = 0; i < arr.get_rows(); ++i) {
for (size_t j = 0; j < arr.get_cols(); ++j) {
std::cout << arr(i, j) << " ";
}
std::cout << std::endl;
}
// 演示共享所有权
SharedPtrTwoDimArrayManager
std::cout << " 修改共享数据..." << std::endl;
arr(0, 0) = 99.9;
std::cout << "arr_copy(0,0): " << arr_copy(0, 0) << std::endl; // 看到修改
} // arr 和 arr_copy 在这里都超出作用域，但由于是 shared_ptr，只要引用计数不为零，内存就不会被释放。
// 在这个例子中，当最后一个 shared_ptr 被销毁时，内存才会被释放。
return 0;
}
```
优点：
共享所有权： 允许多个智能指针指向同一份数据，当需要复制或传递拥有权时非常方便。
自动内存管理： 同样避免了手动 `delete[]` 的问题，并提供异常安全。
缺点：
性能开销： `shared_ptr` 需要维护引用计数，这会带来一定的性能开销（原子操作）。
循环引用： 如果不小心形成循环引用，会导致内存泄漏。
方案三：`std::unique_ptr
你可能会想到直接用 `std::unique_ptr
问题在于： `std::unique_ptr
所以，你不能直接写 `std::unique_ptr
正确的 T 风格管理方式是：
1. 使用 `std::unique_ptr
2. 然后为这个 `T[]` 数组中的每一个 `T` 分配一个 `std::unique_ptr
这又回到了我们上面 `RawPtrTwoDimArrayManager` 的思路，但更直接地管理 `T[]` 的话，你需要手动管理第二层。
更现实的 C++ 风格处理 T 的方式，就是 `std::vector
其他考虑：`std::vector
值得一提的是，在很多情况下，`std::vector
`std::vector
外层 `std::vector` 管理着内层 `std::vector` 的存储。
优点：
简单易用： 使用起来非常自然。
内存连续性： 内层 `std::vector` 的元素在内存中是连续的，这对于某些算法（如需要指针算术的）可能是有益的。
缺点：
内存碎片： 如果行数很多，每一行都是一个独立的 `std::vector` 对象，它们在内存中的存储地址可能是不连续的，形成内存碎片。这可能对缓存友好性有影响。
两层间接： 访问元素需要两次间接访问：一次访问外层 vector 中的内层 vector，一次访问内层 vector 中的元素。
何时选择 `std::vector
如果你的二维数组不需要非常大的行数，并且简单的接口比极致的性能更重要，那么 `std::vector
如果你需要更接近 `T` 的结构，希望每一行都作为独立的连续内存块（例如，在某些与 C 库交互时），或者对内存布局有更精细的控制，那么 `std::vector
总结
要用智能指针来管理 C++ 的动态二维数组（模拟 `T` 的结构），最推荐的方式是利用 `std::vector` 的容器特性，并结合 `std::unique_ptr
`std::vector
`std::vector
选择哪种方案，取决于你的具体需求和对性能、内存布局的考量。但无论如何，都应该避免直接使用裸指针来管理动态二维数组，拥抱智能指针带来的安全和便捷。
网友意见
自问自答一波，刚刚貌似发现了解决方法：使用unique_ptr就可以了：
int cols = 3, rows = 3; auto tmp_2 = vector<unique_ptr<Element []>>(rows); for (size_t i = 0; i < rows; ++ i) { tmp_2[i] = move(unique_ptr<Element[]>(new Element[cols])); } 想要修改元素内容的时候可以直接取地址：
auto x = &tmp_2[1][2]; 然后修改内容即可：
x->a.push_back(123); 但是仍然不明白题目中描述的指针二次释放是怎么产生的，请各位大佬不吝赐教！
这个问题来自最近的编译器开发，为了描述清晰，进行了一定的简化。在LL1语法分析构建LL1分析表的时候，需要创建一个行数为栈顶符总数，列数为当前符总数的二维表，表格内每个元素定义如下：
struct Analyze_table_item{ std::vector<std::string> stack_op; // 对分析栈的操作，文法符号的向量，将来逆序压入栈中 char read_op {}; // 对输入流的控制，'N'表示读下一个token，'P'表示不读 }; // 分析表中的每一项元素 然后需要定义一个get_op函数，能够返回某个位置的元素的指针，以进行读写：
Analyze_table_item * get_op(const std::string& stack_top, const std::string& current); 当然这个场景下讨论这个问题有点儿无聊，因为规范的写法应该定义一个get_op和一个set_op分别进行读和写，就避免了指针的传递。我当时在set_op函数里调用get_op可能只是为了节省代码吧，现在当事人很后悔 ...
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