有一件事我认为在之前的回答中没有提到。

当人们在设计中使用这些东西时，我总是感觉到重构的“臭味”。

这是一个巨大的数组，从效率和性能的角度来看，这可能不是表示数据的最佳方式。

欢呼,

Rob

尽管目前所有的答案都不明确，但令人恼火的是，它们大多是正确的，但也有许多不常被提及的警告。要点是，你有两个上限，其中只有一个是真正定义的，所以YMMV:

1. 编译时的限制

基本上，你的编译器将允许什么。对于x64 Windows 10盒子上的Visual c++ 2017，这是我在产生2GB限制之前的编译时的最大限制，

unsigned __int64 max_ints[255999996]{0};

如果我这样做，

unsigned __int64 max_ints[255999997]{0};

我得到:

错误C1126自动分配超过2G

我不确定2G如何与255999996/7相关联。我谷歌了这两个数字，我能找到的唯一可能相关的是这个关于dc精度问题的*nix问答。不管怎样，你要填充哪种类型的int数组似乎并不重要，重要的是可以分配多少元素。

2. 运行时的限制

你的堆栈和堆有它们自己的限制。这些限制都是基于可用的系统资源以及应用本身的“重量”而改变的值。例如，使用我当前的系统资源，我可以运行这个:

int main()
{
    int max_ints[257400]{ 0 };
    return 0;
}

但如果我稍微调整一下……

int main()
{
    int max_ints[257500]{ 0 };
    return 0;
}

砰!堆栈溢出!

在memchk.exe中的0x00007FF7DC6B1B38抛出异常:0xC00000FD: 堆栈溢出(参数:0x0000000000000001, 0x000000AA8DE03000)。 在memchk.exe中的0x00007FF7DC6B1B38未处理的异常:0xC00000FD: 堆栈溢出(参数:0x0000000000000001, 0x000000AA8DE03000)。

为了详细说明你的应用点的沉重程度，这是很好的:

int main()
{
    int maxish_ints[257000]{ 0 };
    int more_ints[400]{ 0 };
    return 0;
}  

但是这会导致堆栈溢出:

int main()
{
    int maxish_ints[257000]{ 0 };
    int more_ints[500]{ 0 };
    return 0;
}  

从实际而非理论的角度来看，在32位Windows系统上，单个进程可用的最大内存总量是2 GB。您可以通过使用具有更多物理内存的64位操作系统来打破这个限制，但是是这样做还是寻找替代方案在很大程度上取决于您的预期用户和他们的预算。您还可以使用PAE对其进行某种程度的扩展。

数组的类型非常重要，因为许多编译器上的默认结构对齐是8字节，如果内存使用有问题，这是非常浪费的。如果你使用Visual c++瞄准Windows，可以使用#pragma pack指令来克服这个问题。

另一件要做的事情是看看哪些内存压缩技术可以帮助你，比如稀疏矩阵，动态压缩等等……这也是高度依赖于应用程序的。如果你编辑你的文章来提供更多关于数组中实际内容的信息，你可能会得到更有用的答案。

Edit: Given a bit more information on your exact requirements, your storage needs appear to be between 7.6 GB and 76 GB uncompressed, which would require a rather expensive 64 bit box to store as an array in memory in C++. It raises the question why do you want to store the data in memory, where one presumes for speed of access, and to allow random access. The best way to store this data outside of an array is pretty much based on how you want to access it. If you need to access array members randomly, for most applications there tend to be ways of grouping clumps of data that tend to get accessed at the same time. For example, in large GIS and spatial databases, data often gets tiled by geographic area. In C++ programming terms you can override the [] array operator to fetch portions of your data from external storage as required.

如果你必须处理这么大的数据，你就需要把它分成易于管理的块。在任何小型计算机的内存中都装不下这些数据。你可以 从磁盘加载一部分数据(任何合理合适的数据)，执行计算并对其进行更改，将其存储到磁盘，然后重复操作，直到完成。

前面已经指出，数组大小受硬件和操作系统的限制(man ulimit)。不过，你的软件可能只受限于你的创造力。例如，您可以将“数组”存储在磁盘上吗?你真的需要长整型吗?你真的需要密集数组吗?你需要数组吗?

One simple solution would be to use 64 bit Linux. Even if you do not physically have enough ram for your array, the OS will allow you to allocate memory as if you do since the virtual memory available to your process is likely much larger than the physical memory. If you really need to access everything in the array, this amounts to storing it on disk. Depending on your access patterns, there may be more efficient ways of doing this (ie: using mmap(), or simply storing the data sequentially in a file (in which case 32 bit Linux would suffice)).

正如许多优秀的答案所指出的，有很多限制取决于你的c++编译器版本、操作系统和计算机特性。但是，我建议使用以下Python脚本检查机器上的限制。

它使用二进制搜索，并在每次迭代中通过创建一个尝试创建该大小的数组的代码来检查中间大小是否可行。脚本尝试编译它(对不起，这部分只在Linux上工作)，并根据成功与否调整二进制搜索。看看吧:

import os

cpp_source = 'int a[{}]; int main() {{ return 0; }}'

def check_if_array_size_compiles(size):
        #  Write to file 1.cpp
        f = open(name='1.cpp', mode='w')
        f.write(cpp_source.format(m))
        f.close()
        #  Attempt to compile
        os.system('g++ 1.cpp 2> errors')
        #  Read the errors files
        errors = open('errors', 'r').read()
        #  Return if there is no errors
        return len(errors) == 0

#  Make a binary search. Try to create array with size m and
#  adjust the r and l border depending on wheather we succeeded
#  or not
l = 0
r = 10 ** 50
while r - l > 1:
        m = (r + l) // 2
        if check_if_array_size_compiles(m):
                l = m
        else:
                r = m

answer = l + check_if_array_size_compiles(r)
print '{} is the maximum avaliable length'.format(answer)

您可以将它保存到您的机器并启动它，它将打印您可以创建的最大尺寸。我的机器是2305843009213693951。