Допустим, Вы разрабатываете программу — электронную таблицу, которая поддержи ваетдо 200 строк при 256 колонках Для каждой ячейки необходима своя структура CELLDATA, описывающая ее (ячейки) содержимое. Простейший способ работы с двух мерной матрицей ячеек, казалось бы, — взять и объявить в программе такую пере менную:
CELLDATA CellData[200][256];
Но если размер структуры CELLDATA будет хотя бы 128 байтов, матрица потребу ет 6 553 600 (200 * 256 * 128) байтов физической памяти. Не многовато ли? Тем более что большинство пользователей заполняет данными всего несколько ячеек Выходит, матрицы здесь крайне неэффективны
Поэтому электронные таблицы реализуют на основе других методов управления структурами данных, используя, например, связанные списки В этом случае структу ры CELLDATA создаются только для ячеек, содержащих какие-то данные И поскольку большая часть ячеек в таблице остается незадействованной, Вы экономите колоссаль ные объемы памяти Но это значительно усложняет доступ к содержимому ячеек. Что бы, допустим, выяснить содержимое ячейки на пересечении строки 5 и колонки 10, придется пройти по всей цепочке связанных списков В итоге метод связанных спис ков работает медленнее, чем метод, основанный на объявлении матрицы.
К счастью, виртуальная память позволяет найти компромисс между «лобовым» объявлением двухмерной матрицы и реализацией связанных списков. Тем самым можно совместить простоту и высокую скорость доступа к ячейкам, предлагаемую "матричным" методом, с экономным расходованием памяти, заложенным в метод связанных списков.
Вот что надо сделать в своей программе.