Я использую только указанные ниже алгоритмы для обработки данных:
```cs
public int LoadDataB(string fileName)
{
var data = new List<float>();
using (StreamReader reader = new StreamReader(fileName))
{
string line;
while ((line = reader.ReadLine()) != null)
{
if (float.TryParse(line, out float value))
{
data.Add(value);
}
}
}
sizeSLAU = data.Count;
b = data.ToArray();
x = new float[sizeSLAU];
return 0;
}
public int LoadDataA(string fileName, int sizeOfBlock = 1000)
{
int error = 0;
if (sizeSLAU > 0)
{
float[,] data = new float[sizeSLAU, sizeSLAU];
using (FileStream fs = File.OpenRead(fileName))
{
byte[] buffer = new byte[16];
for (int i = 0; i < sizeSLAU; i++)
{
for (int j = 0; j < sizeSLAU; j++)
{
fs.Read(buffer, 0, buffer.Length);
float number = float.Parse(Encoding.UTF8.GetString(buffer));
data[i, j] = number;
}
fs.Read(buffer, 0, 2);
}
}
A = data;
}
else error = -1;
return error;
}
```
С чтением небольших файлов проблем не возникло, однако возникла проблема с обработкой третьего теста размером 14 ГБ, из-за чего возникает следующее сообщение об ошибке:
```
An error occurred: Выдано исключение типа "System.OutOfMemoryException".
```
Вот ссылка на архив с тестами:
```
https://drive.google
```
Как можно решить проблему переполнения памяти при обработке таких больших файлов?
Работа с большими файлами, превышающими объем доступной оперативной памяти, требует применения методов обработки данных, уменьшающих потребление памяти. Вот несколько подходов, которые вы можете использовать для обработки файлов объемом 14 ГБ:
1. **Построчное чтение файла и обработка данных по частям:**
Вместо того чтобы загружать все данные в память, вы можете обрабатывать файл построчно или блоками, не загружая весь файл целиком сразу. Например, для `LoadDataB` вы можете обрабатывать данные сразу же после их считывания.
2. **Использование потоков:**
Вместо использования массивов, храните данные в потоках или используйте временные файлы. Вы можете записывать частично обработанные данные в другой файл, чтобы избежать накопления всех данных в памяти.
3. **Использование баз данных:**
Если количество данных слишком велико для обработки в памяти, замените использование массивов на базу данных (например, SQLite). Это позволит вам эффективно выполнять запросы и хранить данные на диске.
4. **Параллельно обрабатывайте данные:**
Вы можете использовать многопоточность или асинхронные операции для обработки данных, что может снизить общее потребление ресурсов.
5. **Оптимизация размера блоков для чтения:**
В вашем `LoadDataA` размер блока 1000 может быть не оптимальным. Проверьте, может ли размер блока быть больше или меньше, в зависимости от доступной памяти.
Вот пример кода с улучшениями:
```csharp
public int LoadDataB(string fileName)
{
var data = new List<float>();
using (StreamReader reader = new StreamReader(fileName))
{
string line;
while ((line = reader.ReadLine()) != null)
{
if (float.TryParse(line, out float value))
{
data.Add(value);
// Вы можете сохранить данные в БД или временный файл после определенного количества считанных значений
if (data.Count >= 10000) // например, каждые 10000 строк
{
SaveToTemporaryFile(data); // реализуйте метод для сохранения
data.Clear();
}
}
}
}
// Не забудьте сохранить оставшиеся данные
if (data.Count > 0)
{
SaveToTemporaryFile(data);
}
sizeSLAU = ...; // Установите необходимый размер
b = ...; // Обработайте данные далее
return 0;
}
// Метод для сохранения в временный файл или в БД
private void SaveToTemporaryFile(List<float> data)
{
// Логика для сохранения данных во временный файл
}
```
### Подсказки:
- Используйте `MemoryStream` только для небольших объемов данных.
- Убедитесь, что у вас достаточно дискового пространства для временных файлов, если вы решите эту стратегию.
- Не забывайте обрабатывать исключения и очищать ресурсы, чтобы избежать утечек памяти.
Следуя вышеуказанным рекомендациям, вы сможете избежать `OutOfMemoryException` и улучшить обработку больших файлов.
Либо увеличить объем памяти машины, на которой производите расчёты либо оптимизировать ваши алгоритмы по потребляемой памяти.
OutOfMemory возникает, когда у тебя не хватает оперативной памяти.
Во-первых, Убедись, что у тебя приложение 64-битное.
Во-вторых, большие объёмы данных все сразу в оперативку записывать не стоит. Тем более дважды, как у тебя происходит в LoadDataB.
1. У тебя на Add каждый раз реаллокации данных происходят. Лучше 1 раз с запасом выделить место. Можно, например, сначала 1 раз прочитать файл, чтобы подсчитать количество строк, а потом уже заполнить.
Или можно сделать связный список из чанков, тогда можно будет в 1 проход.
2. ToArray копирует целиком List. Раз начал работать с листом - продолжай.
Если исправишь эти два момента - скорее всего данных тебе будет уже хватать.
Если всё ещё будет не хватать - либо добавляй больше оперативки, либо подумай над алгоритмом ещё раз, чтобы обрабатывать всё по частям.