我想为我的项目实现自定义图形数据结构，我对正确的内存管理有疑问。
本质上，数据结构将包含具有两个向量的节点：一个用于进入节点的边缘，另一个用于从节点出来的边缘（没有环形边缘）。图表已连接。该图表还包含一个条目＆＃39;没有边缘的节点。边是一个指向节点的指针。
我的问题是：为这种类型的数据结构清理内存的最佳方法是什么？如果只有一个入口边缘（此时此结构退化为n-ary树），我理解如何做到这一点，但我不知道在有多个节点有边缘的情况下该怎么做进入一个节点。我不能只是从任意一个入口节点调用delete，因为这可能会导致双重释放＆＃39;以后的错误。
例如，假设我有这个子图：
C <-- B
^
|
A
如果我要从节点B调用delete，我会删除为C分配的内存，但是A仍然会有一个指向它的指针。因此，如果我想清除A连接的所有节点，我会得到一个双重自由错误。
答案 0 :(得分：2)
删除组件时，您需要执行搜索以确定哪个节点仍然连接到输入边缘。如果您最终拥有多个连接组，则需要确定其中哪一个包含入口节点并删除所有其他组。
此 的贪婪（本地）算法不存在，可以通过简单的思想实验来显示：
设A，B是仅通过节点n连接 的子图，该节点应被删除。我们留下了两个未连接的子图。如果我们刚刚删除了进入A或B的入口节点的唯一路由，则无法知道（每个节点没有一大堆状态）。并且，有必要弄清楚这一点，以便适当选择删除可以制作A或B.
即使每个节点都存储到入口节点的每个路由，也意味着每当删除单个节点时都必须清除所有节点中的所有路由。
让我们谈谈我们需要做的事情的图形表示：
首先，将要删除的节点着色为黑色。然后对我们遇到的每个节点执行以下操作：
对于未着色的节点：
对于彩色节点：
最后，我们将在删除当前节点后知道哪些连接组件将存在。必须删除不包含入口节点的所有连接组件（加上我们原来要删除的节点）（注意：如果我们的待删除节点是入口节点，这可能会删除每个节点...）
您需要一个如下所示的数据结构：
struct cleanup {
vector<set<node*>> colors;
node* to_be_deleted;
size_t entry_component;
};
列表向量的索引将是您的“颜色”。 “黑色”将由to_be_deleted的使用表示。最后，entry_component将包含具有条目节点的颜色的索引。
现在，可以实现以前的算法。有很多事情需要考虑，实施可能最终会有所不同，具体取决于您已经为其他操作保留了哪种支持结构。
答案 1 :(得分：1)
答案取决于图表的复杂性：
如果图表是树，则每个父级都可以拥有其子级并在其析构函数中删除它们。
如果图形是有向非循环图形，那么处理它的一种简单而高效的方法是在节点上进行引用计数。
如果图表可以是循环的，那你就不走运了。您需要跟踪图中的每个节点，然后进行垃圾回收。根据您的使用情况，您可以通过
进行收集完成完整图表或
重复标记所有连接的节点并清理所有无法访问的节点。
如果有可能逃避选项1或2（可能调整问题以确保图表满足约束条件），你应该这样做;选项3意味着代码复杂性和运行时方面的重大开销。
答案 2 :(得分：0)
有两种方法。一种方法是让您的节点知道其他节点有哪些边缘。因此，如果从B中删除C，C将需要从A中删除它的边缘。因此，当您删除/删除A时，它将不会尝试删除C.
std :: shared_ptr或其他类型的引用计数也可能对您有用。
答案 3 :(得分：0)
这是在实现图表时避免内存问题的一种简单方法：不要使用指针来表示边缘。
相反，为每个节点提供一个唯一的ID号（递增的整数计数器就足够了）。保留全局unordered_map<int, shared_ptr<Node> >，以便您可以通过其ID号快速查找任何节点。然后，每个节点可以将其边缘表示为一组整数节点ID。
删除节点后（即将其从节点的全局地图中删除），其他一些节点现在可能会有＆＃34;悬空边缘＆＃34;，但这很容易被发现并且处理因为当你在全局地图中查找现在删除的Node的ID时，查找将失败。然后，您可以通过忽略该边缘，或通过删除其边缘的源节点等来优雅地进行响应。
这样做的好处：代码仍然非常简单，无需担心引用周期，内存泄漏或双重释放。
缺点：遍历图形的效率稍差（因为进行地图查找比简单的指针取消引用需要更多的周期）和（取决于你正在做的事情）悬挂的边缘和＆＃39;悬空边缘＆ ＃39;可能需要偶尔清理扫描（但这些很容易做到......只是遍历全局地图，并且对于每个节点，检查其边缘集中的每个边缘并删除那些不存在的ID。全球地图）
更新：如果您不想进行大量的unordered_map查找，您可以通过使用weak_ptr代表您的边缘来获得非常相似的功能。当指向的对象消失时，weak_ptr将自动变为NULL /无效。