在處理大數據時，可以使用C++的動態內存分配和矩陣壓縮技術來優化內存使用和提高性能。
int rows = 1000;
int cols = 1000;
int **matrix = new int*[rows];
for (int i = 0; i < rows; i++) {
matrix[i] = new int[cols];
}
// 使用矩陣
// 釋放內存
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;
// 存儲非零元素
sparseMatrix[{i, j}] = value;
// 讀取非零元素
int value = sparseMatrix[{i, j}];
通過使用動態內存分配和矩陣壓縮技術，可以更有效地處理大數據，并優化內存使用和性能。
