侯捷 C++ 课程学习笔记：C++输入输出-优快云博客

本系列文章目的在于将C++的基础内容完全夯实，最终目的是为后期的深度学习在算法上有一定的铺垫，前期在学习数学的过程中也会有很大的帮助，相对于python来说C++有自身的优势，文末会有 C++的优势对比于python的维度点说明，所以我这里先写了C++的用法说明，后续会有Python的，各自有各自的优势，我们要根据具体的需求来分析使用哪种语言更为方便，其它的语言暂时不在考虑范畴之内，我们的目标是AI深度学习。

前置环境与代码结构文章：

1、C++环境理解与配置(MinGW)

2、C++的Visual Studio Code运行环境配置

3、头文件与类的声明

本篇目标

掌握cin/cout的基本使用方法
理解C++流的概念及其优势
学会使用格式化输出方法
能处理常见输入输出问题
了解cerr/clog与cout的区别

重难点说明

重点

cin与cout的标准输入输出
格式化输出（setw/setprecision等）
字符串输入（cin与getline的区别）
难点

流操作符（<</>>）的重载原理
输入缓冲区的处理
格式标志的持久性影响

学习正文

一、基本输入输出

#include <iostream>
using namespace std;

int main() {
    int num;
    cout << "输入一个数字: ";  // 输出提示
    cin >> num;                  // 输入数字
    cout << "You entered: " << num << endl;
    return 0;
}

二、格式化输出

#include <iostream>
#include <iomanip>
using namespace std;

int main() {
    int num;
    cout << "输入一个数字: ";  // 输出提示
    cin >> num;                  // 输入数字
    cout << "You entered: " << num << endl;
    cout << fixed << setprecision(2);  // 固定小数位
    cout << "Price: $" << setw(8) << 19.99 << endl;  // 设置宽度
    return 0;
}

三、字符串处理

#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <limits> // 添加这一行以使用 numeric_limits
using namespace std;

int main() {
    string name;
    cout << "输入name: ";// 请输入英文，中文会乱码
    cin.ignore(numeric_limits<streamsize>::max(), '\n'); // 先回车清除缓冲区残留的换行符
    getline(cin, name);  // 读取整行（含空格）
    cout << "name: " << name << endl;
    return 0;
}

四、cerr/clog与cout的区别

特性	cerr	clog	cout
输出目标	标准错误流（无缓冲）	标准错误流（带缓冲）	标准输出流（带缓冲）
缓冲方式	无缓冲（立即输出）	有缓冲（缓冲区满或手动刷新）	有缓冲（缓冲区满或手动刷新）
典型用途	错误信息、紧急输出	日志记录、非紧急错误信息	常规程序输出
是否可重定向	默认输出到终端，但可重定向	同 cerr	可重定向到文件或其他设备
刷新方式	每次插入操作后自动刷新	需手动刷新（flush ()/endl）	需手动刷新（flush ()/endl）
关联设备	通常与终端关联（stderr）	同 cerr	通常与终端关联（stdout）
性能影响	实时输出，性能较低	缓冲机制，性能较高	缓冲机制，性能较高
示例代码	cerr << "Error!" << endl;	clog << "Log info" << endl;	cout << "Hello" << endl;

练习题

单选题-5

C++标准输入输出头文件是：
A. stdio.h B. iostream C. streamio D. console.h
输出换行的最佳方式是：
A. "\n" B. endl C. "\r\n" D. 根据系统选择
setw(5)的作用是：
A. 设置小数精度 B. 填充字符 C. 字段宽度 D. 进制转换
要读取含空格的字符串应使用：
A. cin >> B. scanf() C. gets() D. getline()
cerr与cout的主要区别是：
A. 输出位置 B. 缓冲方式 C. 支持数据类型 D. 速度

多选题-3

哪些属于格式化函数（头文件iomanip）：
A. setw B. fixed C. precision D. left
使用cin输入时可能遇到的情况：
A. 自动跳过空白符
B. 类型不匹配导致错误
C. 缓冲区残留数据
D. 自动转换进制
正确的输入验证方法包括：
A. 检查返回值
B. 使用try-catch
C. 清空缓冲区
D. 设置cin异常

判断题-2

cin.get()可以读取单个字符包括空格（）
cerr默认立即刷新缓冲区（）

代码题-1

编写程序：输入圆的半径，输出面积（保留3位小数），要求：

处理非数字输入
半径必须>0
输出格式示例："Area: 12.566"

参考答案：

单选题：B A C D B
多选题：AD, ABC, AC
判断题：√ √

代码题参考：

#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <cmath>
using namespace std;

int main() {
    double r;
    while (true) {
        cout << "请输入半径 (>0): ";
        if (cin >> r && r > 0) break;
        cin.clear();
        cin.ignore(1024, '\n');
        cout << "输入无效！" << endl;
    }
    cout << fixed << setprecision(3);
    cout << "面积: " << M_PI * r * r << endl;
    return 0;
}

C++的优势对比于python的维度点说明

对比维度	C++ 优势	Python 情况
性能效率	1. 执行速度快：编译型语言，将代码编译为机器码，处理大量数据、复杂算法时效率高，能充分利用硬件资源。 2. 内存管理精细：允许程序员直接管理内存，精确控制分配和释放，优化内存使用，适合对内存要求苛刻的系统。	1. 执行速度慢：解释型语言，代码逐行解释执行，在处理大规模数据和复杂计算时性能较差。 2. 内存管理自动化：Python 有自动的垃圾回收机制，虽然方便但可能导致内存使用不够精细，在内存紧张的场景下可能出现问题。
底层控制能力	1. 硬件访问能力强：可直接访问计算机硬件资源，如寄存器、内存地址等，便于与底层硬件高效交互，适用于驱动程序、嵌入式系统开发。 2. 系统级编程优势：在操作系统、编译器、数据库管理系统等系统软件开发中，能与底层系统更好交互，实现资源精细管理和控制，提升系统性能和稳定性。	底层控制能力弱：Python 主要用于高层级的应用开发，对底层硬件的直接访问能力有限，在系统级编程方面不够灵活和高效。
语言特性	1. 强类型语言：编译时进行严格类型检查，有助于发现早期错误，提高代码稳定性和可靠性，减少运行时类型不匹配错误。 2. 支持多种编程范式：支持面向对象、泛型、函数式等多种编程范式，开发者可根据问题和需求灵活选择。	1. 动态类型语言：类型检查在运行时进行，虽然编写代码更灵活，但可能在运行时出现类型相关的错误，代码的稳定性和可维护性相对较弱。 2. 编程范式相对有限：主要以面向对象和函数式编程为主，泛型编程的支持不如 C++ 强大。
可移植性	1. 跨平台能力：编写的代码可在不同操作系统上编译运行，只要有相应编译器和运行时环境，适合开发跨平台应用。 2. 库的可移植性：许多开源库和框架（如 Boost、Qt）具有良好可移植性，可在不同平台使用，减少跨平台开发工作量。	1. 跨平台性依赖解释器：Python 代码的跨平台性依赖于 Python 解释器，虽然大多数情况下能在不同操作系统上运行，但在一些涉及底层系统调用的场景下可能会有兼容性问题。 2. 部分库存在兼容性问题：虽然 Python 有丰富的库，但部分库在不同平台上的表现和兼容性可能存在差异。
生态系统和工具链	1. 成熟的开发工具：有 Visual Studio、CLion、Eclipse 等成熟开发工具和集成开发环境，提供强大代码编辑、调试、性能分析等功能，提高开发效率。 2. 丰富的库资源：拥有大量专业级库，如用于数学计算的 LAPACK、图形处理的 OpenGL、网络编程的 ACE 等，为专业领域开发提供支持。	1. 开发工具相对简单：Python 的开发工具（如 PyCharm、VS Code 等）功能相对侧重于代码编辑和基本调试，在一些复杂的性能分析和底层调试方面不如 C++ 的开发工具强大。 2. 库更侧重于高层应用：Python 的库主要用于数据分析、机器学习、Web 开发等高层应用场景，在底层系统编程和高性能计算方面的专业库相对较少。
安全性和稳定性	1. 资源管理安全：通过智能指针等机制，一定程度上保证资源安全管理，避免内存泄漏和悬空指针问题，提升程序稳定性和安全性。 2. 代码审查严格：语法相对复杂，在大型项目中严格的代码审查和规范可确保代码质量和安全性，减少潜在漏洞和风险。	1. 资源管理自动化存在隐患：自动垃圾回收机制可能导致一些资源管理问题，例如循环引用可能会造成内存泄漏，虽然 Python 有解决方案，但增加了复杂性。 2. 代码灵活性带来风险：动态类型和简洁的语法使得代码编写容易，但也可能导致代码的可读性和可维护性下降，增加了出现安全漏洞的风险。