MicDZ's blog

在面对超大数据的读入时,我们不得不面对快速的读入方式。

测试用数据

测试所使用的数据通过以下代码生成。

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#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

#define REP(i,e,s) for(register int i=e; i<=s; i++)

int main() {
freopen("testdata.in","w",stdout);
int n=100000;
printf("%d\n",n);
srand(time(0));
REP(i,1,n) printf("%d\n",rand());
return 0;
}

第一行一个整数nn,接下来nn行一个随机数,行末无空格。

使用cin读入测试用数据

测试用代码如下:

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#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

#define REP(i,e,s) for(register int i=e; i<=s; i++)

int main() {
freopen("testdata.in","r",stdin);
double start=clock();
int n;
cin>>n;
int a;
REP(i,1,n) cin>>a;
double end=clock();

printf("%.3llf\n",end-start);
return 0;
}

如图所示

使用cin为2011ms。

使用scanf读入测试用数据

测试用代码如下:

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#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

#define REP(i,e,s) for(register int i=e; i<=s; i++)

int main() {
freopen("testdata.in","r",stdin);
double start=clock();
int n;
scanf("%d",&n);
int a;
REP(i,1,n) scanf("%d",&a);
double end=clock();

printf("%.3llf\n",end-start);
return 0;
}

如图所示

使用scanf为970ms。

使用快读读入测试用数据

测试用代码如下:

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#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

#define REP(i,e,s) for(register int i=e; i<=s; i++)

int read() {
int x=0,f=1,ch=getchar();
while(ch>'9'||ch<'0'){if(ch=='-')f=-1;ch=getchar();}
while(ch>='0'&&ch<='9'){x=x*10+ch-'0';ch=getchar();}
return x*f;
}

int main() {
freopen("testdata.in","r",stdin);
double start=clock();
int n;
n=read();
int a;
REP(i,1,n) a=read();
double end=clock();

printf("%.3llf\n",end-start);
return 0;
}

如图所示

使用快读为364ms。

使用关闭同步cin测试用数据

测试用代码如下:

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#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

#define REP(i,e,s) for(register int i=e; i<=s; i++)

int main() {
ios::sync_with_stdio(0);
cin.tie(0);
freopen("testdata.in","r",stdin);
double start=clock();
int n;
cin>>n;
int a;
REP(i,1,n) cin>>a;
double end=clock();

printf("%.3llf\n",end-start);
return 0;
}

如图所示

使用关闭同步cin为624ms。

但是此方法极其不稳定,不建议使用。

小结

当面对大数据读入的时候,一定要记得使用快读或scanf。

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