2つのポインタからのベクトル割り当てに関するsegfault

Question

assignメソッドでベクトルに割り当てようとしていますが、私のラップトップでは同じコードがセグメンテーションされていますが、計算クラスタでは機能します。セグメンテーション違反は、マットは、INTとダブルへのポインタとその内部データへのポインタを与えるMTL4行列で

double* val = mat.address_data(); 
    int* rp  = mat.address_major(); 
    int* cp  = mat.address_minor(); 
    // assign to the reserved location 
    row_pointer_data.assign(rp, 
          rp+(m+1)); 
    col_index_data.assign(cp, 
         cp+nz); 
    value_data.assign(val, 
        val+nz); 

、同様に割り当てるコール由来します。そして、これらのポインタは、それぞれnz倍、m + 1整数、nz整数のブロックを指しています。両方の環境でintel C++コンパイラを使用し、すべてのコードが同じで、両方のシェル（bashシェル）のスタックサイズは無制限です。

しかし、col_index_data.assign（）コールは私のラップトップでセグメンテーション違反を起こし、クラスタ上でうまくいきます。理由ことができるもの、私は方法を割り当てるために、コールに使用されるアセンブリコマンド、_memmove_sse3（）は、推測に関連する同じ行に、すなわち、

> #0 __memmove_ssse3() at ../sysdeps/x86_64/multiarch/memcpy-ssse3.S:2928 
> #1 0x000000000042df49 in VibroSys::read_triplet_data (mat=Traceback (most recent call last): File 
> "/home/utab/external_libraries/gdb_printers/python/mtl/printers.py", 
> line 124, in to_string 
>  A= empty_matrix(nr, nc) File "/home/utab/external_libraries/gdb_printers/python/mtl/printers.py", 
> line 38, in empty_matrix 
>  return [copy.deepcopy(nr * ['0']) for c in range(nc)] MemoryError 
> 
> , row_pointer_data=std::vector of length 19173284840251003, capacity 
> 429530399489 = {...}, row_index_data=<error reading variable: Cannot 
> access memory at address 0xa3bf88>, 
>  col_index_data=<error reading variable: Cannot access memory at address 0x100008>, value_data=std::vector of length 0, capacity 
> 4764228, col_indices_on_row=Traceback (most recent call last): File 
> "/home/utab/external_libraries/stl_printers/python/libstdcxx/v6/printers.py", 
> line 427, in children 
>  rep_type = find_type(self.val.type, '_Rep_type') File "/home/utab/external_libraries/stl_printers/python/libstdcxx/v6/printers.py", 
> line 43, in find_type 
>  field = typ.fields()[0] IndexError: list index out of range 
> 
> std::map with 25701680 elements, is_symmetric=false) at 
> /home/utab/vibroSys/src/boost_matrix_utilities.cc:354 
> #2 0x000000000042e172 in VibroSys::extract_sub_matrix (input_matrix=Traceback (most recent call last): File 
> "/home/utab/external_libraries/gdb_printers/python/mtl/printers.py", 
> line 124, in to_string 
>  A= empty_matrix(nr, nc) File "/home/utab/external_libraries/gdb_printers/python/mtl/printers.py", 
> line 38, in empty_matrix 
>  return [copy.deepcopy(nr * ['0']) for c in range(nc)] MemoryError 
> 
> , sub_index1=std::vector of length 19173284840251003, capacity 
> 429530399489 = {...}, sub_index2=<error reading variable: Cannot 
> access memory at address 0xa3bf88>, sub_matrix= 
>  <error reading variable: Cannot access memory at address 0x100000>) at /home/utab/vibroSys/src/boost_matrix_utilities.cc:995 
> #3 0x000000000040f93a in main (argc=36433120, argv=0xa3c000) at timing_test.cc:145 

をGDBまたはvalgrindのポイントを使用して

2つの異なる環境で同じコードのこれらの2つの異なる動作のうちのどれですか？

Answer 1

2番目のアーキテクチャでコンパイルするときに障害を見つけるのはかなり一般的です。バッファオーバーフローを考慮してください。負の結果（重要なものを上書きする、境界を越えて失敗するなど）がない場合は、おそらく存在しないことに気付くでしょう。次に、別のマシンでは、実行可能ファイルは何か別の方法で配置され、オーバーフローには悪影響があります。

つまり、バグがあります。ある場所にあるが別の場所に現れないという事実は、どこでもバグではないことを意味するわけではありません。がとなる可能性があります。