How to split a string in C++

本文介绍了三种在C++中分割字符串的方法:使用迭代器、Boost库及ranges库。每种方法都有其优缺点,适用于不同的场景。通过这些技巧,开发者可以根据实际需求选择最合适的字符串分割策略。

这个问题是说, 怎么得到组成一句话的各个单词, 或者得到CSV中的各个数据片段.
这在C++中是个很简单的问题, 却有很多种答案.

有3种方案, 每种有利有弊. 使用时请自己选择最佳方案. 这篇文章的目的是说明 迭代器的接口是如何优胜于简单的容器的, 并且阐明 design of the STL 是何等强大.

方案1使用的标准组件(虽然方案1.2 做了微调). 方案2相对好点但使用了boost. 而方案3 更好但使用了ranges. 所以到底应该用哪个, 取决于你需要什么和你能使用什么.

Solution 1: Iterating on a stream

Stepping into the world of streams

“流” 是一个 能生成 与源或希望连接的目标 的联系 的对象. 流可以从源中获取信息(std::istream), 或为目标提供信息(std::ostream), 或者两者皆可(std::iostream).

源和目标可以是标准输入(std::cin), 标准输出(std::cout), 一个文件, 或者一个字符串, 前提是方式得当.
对流的主要操作包括:
- 对于输入流: 使用操作符>> 从里面读取信息
- 对于输出流: 使用操作符<<, 向它推入信息

一个指向字符串的输入流, std::istringstream, 有个有趣的特性: 它的操作符>> 在源字符串中制造出去向下一个空格的字符串.

istream_iterator

std::istream_iterator 是连接输入流的迭代器.
它代表了输入迭代器的普遍接口, 但它的操作符++ 更像是输入流.

istream_iterator 以它从流里读取的类型为模板. 我们现在使用istream_iterator<std::string>, 它从流里读取字符串, 分离时为我们提供一个字符串.

当到达流的终点时, 流向它的迭代器发送信号, 然后迭代器被标记为结束.

Solution 1.1

现在, 我们可以借迭代器的接口使用算法, 这真切地证明了STL 设计的灵活性. 为了使用STL, 我们需要一个begin 和一个end (请参考Inserting several elements into an STL container efficiently). begin 是一个 还没开始着手分割的字符串的istreamstream 的迭代器: std::istream_iterator<std::string>(iss) . 按照惯例, end 的默认值也是个istream_iterator : std::istream_iterator<string>().

代码如下:

std::string text = "Let me split this into words";
std::istringstream iss(text);
std::vector<std::string> results((std::istream_iterator<std::string>(iss)), std::istream_iterator<std::string>());

第一个参数的额外的括号是为了避免与一个函数调用的歧义–请参考Scott Meyers的著作Effective STL 条目6 “most vexing parse”

优:
- 仅使用标准组件
- 除字符串外, 对所有流都适用
劣:
- 只能以空格为分隔符进行分割, 而且这在解析CSV时会是个至关重要的问题
- 在性能方面有待优化(但如果这不是影响你整个程序的瓶颈, 这也不是个大问题)
- 很多人认为仅为了分割一个字符串, 写了太多代码

Solution1.2: Pimp my operator>>

导致上面两条劣势的原因是同一个: istream_iterator 从流里读取字符串时调用的操作符>>. 这个操作符做了很多事: 在下一个空格处停止(这是我们的最初的需求, 但这个不能自定义), 格式化, 读取然后设置一些标志位, 构造对象, 等等. 而以上这些, 大部分我们是不需要的.
所以我们希望自己实现下面的函数:

std::istream& operator>>(std::istream& is, std::string& output)
{
    // ...does lots of things...
}

实际上, 我们无法改变这些, 因为这是在标注库里的. 我们可以用另一个类型重载它, 但是这个类型需要是string 的一种.

所以现在的需求就是, 用另一种类型伪装成string. 有两种方案: 继承std::string 和 用显式转换封装string. 这里我们选择继承.

假如我们希望以逗号为分割符分割一个字符串:

class WordDelimitedByCommas: pulic std::string
{};

我必须承认这是有争议的. 有人会说:”std::string 没有虚析构函数, 所以你不应该继承它!” 这可能, 大概, 也许是有一点点点点武断.
这里我要说的是, 继承本身不会产生问题. 诚然, 当一个指向WordDelimitedByCommas 的指针以std::string 的形式被delete 掉时, 会产生问题. 继续读, 你会发现, 我们不会这么做. 现在我们可以阻止写代码的人借WordDelimitedByCommas 突发冷箭破坏程序吗? 我们不能. 但是这个险值得我们冒吗? 请继续读, 然后你自己判断.

现在为了仅实现我们需要的功能, 我们可以重载操作符>> : 获取下一个逗号之前的所有字符. 这个可以借用getline 函数实现:

std::istream& operator>>(std::istream* is, std::WordDelimitedByCommas&)
{
    std::getline(is, output, ',');
    return is;
}

返回值is 保证了可以连续调用操作符>>

现在我们可以写初级代码了:

std::string text = "Let,me,split,this,into,words";
std::istringstream iss(text);
std::vector<std::string> results((std::istream_iterator<WordDelimitedByCommas>(iss)), std::istream_iterator<WordDelimitedByCommas>());

我们可以通过模板化WordDelimitedByCommas 泛华所有的分隔符:

template<char delemiter>
class WordDelimitedBy: pulic std::string
{};

现在以分号举例:

std::string text = "Let;me;split;this;into;words";
std::istringstream iss(text);
std::vector<std::string> results((std::istream_iterator<WordDelimitedBy<';'>>(iss)), std::istream_iterator<WordDelimitedBy<';'>>());

优:
- 编译时允许任何分隔符
- 不仅是字符串, 对任何流都可以操作
- 比方案1更快(快20%到30%)
劣:
- 虽然可以很方便的复用, 但仍不是标准
- 仅仅为了分割一个字符串, 这个方案仍然使用了大量代码

Solution2: Using boost::split

这个方案比方案1高级, 除非你需要对所有的流都进行操作.

#include <boost/algorithm/string.hpp>

std::string text = "Let me split this into words";
std::vector<std::string> result;
boost::split<results, text, [](char c){return ' ' == c;});

传给boost::split 的第三个参数是一个函数或函数对象, 确定一个字符是不是分隔符. 上面的例子是使用lambda 表达式, 传入一个char, 返回这个char 是否是空格.

boost::split 的实现很简单: 在到达字符串的结束位置之前, 重复地调用find_if .

优:
- 非常直观的接口
- 允许任何分隔符, 甚至是多个
- 高效: 比方案1.1 快 60%
劣:
- 暂不是标准: 需要用到boost

Solution 3(未来): Usingranges

虽然它们现在还没有像标准库甚至boost 里的组件一样被广泛使用, rangesfuture of the STL . 在未来几年, 会大量面世.

Eric Neiber 的 range-v3 库 提供了非常友好的接口.
为了生成一个字符串的分割view, 代码如下:

std::string text = "Let me split this into words";
auto splitText = text | view::split(' ');

它有很多有趣的特性, 诸如 使用一个子字符串作为分隔符. ranges 会被C++20 引入, 所以我们应该能在几年之内就可以使用这个功能了.

So, how do I split my string?

如果你能使用boost, 务必使用方案2. 或者你可以自己写算法, 像boost 那样基于find_if 分割字符串.

如果你不想这么做, 你可以使用标准, 即方案1.1, 如果你需要自定义分隔符, 或者发现1.1是个瓶颈, 那么你可以选择方案1.2 .

如果你可以使用ranges , 那么就应该选择方案3.

翻译原文: http://www.fluentcpp.com/2017/04/21/how-to-split-a-string-in-c/

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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