在处理大数据时，可以使用C++的动态内存分配和矩阵压缩技术来优化内存使用和提高性能。
int rows = 1000;
int cols = 1000;
int **matrix = new int*[rows];
for (int i = 0; i < rows; i++) {
matrix[i] = new int[cols];
}
// 使用矩阵
// 释放内存
for (int i = 0; i < rows; i++) {
delete[] matrix[i];
}
delete[] matrix;
#include <vector>
#include <unordered_map>
std::unordered_map<std::pair<int, int>, int> sparseMatrix;
// 存储非零元素
sparseMatrix[{i, j}] = value;
// 读取非零元素
int value = sparseMatrix[{i, j}];
通过使用动态内存分配和矩阵压缩技术，可以更有效地处理大数据，并优化内存使用和性能。
