如果数据过多导致内存累加，并且不能丢失数据，可以考虑使用分页加载的方式来处理。即将大量的数据进行分批加载，只在需要的时候加载部分数据，以减少内存占用。
一种解决方案是使用滑动窗口的概念，定义一个固定大小的窗口，根据需求不断向前滑动加载新数据，并释放已经使用过的旧数据。以下是一个示例代码片段：
const int PAGE_SIZE = 100; // 每页加载的图像数量
QList<ImageInfo> m_imgInfoList; // 原始图像列表
QList<ImageInfo> m_loadedImages; // 已加载的图像列表
int startIndex = 0;
int endIndex = PAGE_SIZE - 1;
// 加载初始页
for (int i = startIndex; i <= endIndex && i < m_imgInfoList.size(); ++i) {
const ImageInfo& image = m_imgInfoList[i];
// 处理需要的图像信息
m_loadedImages.append(image);
}
// 滑动窗口逻辑，根据需要不断滑动加载新数据
while (endIndex < m_imgInfoList.size()) {
// 需要新一页数据时，释放旧页并加载新页
for (int i = startIndex; i < startIndex + PAGE_SIZE && i < m_imgInfoList.size(); ++i) {
const ImageInfo& image = m_imgInfoList[i];
// 处理需要的图像信息
m_loadedImages.append(image);
}
// 释放旧页的图像数据
for (int i = 0; i < startIndex && !m_loadedImages.isEmpty(); ++i) {
// 处理要释放的图像数据，可以根据需要进行资源释放操作
m_loadedImages.takeFirst();
}
// 更新窗口位置
startIndex += PAGE_SIZE;
endIndex += PAGE_SIZE;
}
通过使用分页加载的方式，可以限制内存占用并避免丢失数据。你可以根据实际需求和系统资源情况调整页面大小和滑动窗口逻辑。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
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