Primer c++ 第八章 IO库

第八章 IO库

8.1 IO类

头文件:

iostream
fstream
sstream

8.1.1 IO对象无拷贝或赋值

不能拷贝或对IO对象赋值

8.1.2 条件状态

strm::iostate 提供了表达条件状态的完整功能  
strm::badbit  指出流已崩溃  
strm::failbit 用来支出一个IO操作失败了  
strm::eofbot  用来支出流到达了文件结束  
strm::goodbit 用来支出流未处于错误状态,值为0  
​
s.eof() 
s.fail()
s.bad()
s.good()
s.clear()
s.clear(flags)
s.setstate(flags)
s.rdstate()       返回当前条件状态,返回值为iostate

8.1.3 管理输出缓冲

刷新缓冲区:

endl  
ends  
flush  

unitbuf操作符:每次写操作之后都flush操作。

cout << unitbuf;
cout << nounitbuf; //取消

关联输入输出流:

x.tie(&o) 将流x关联到输出流

8.2 文件输入输出

8.2.1 使用文件流对象

ifstream in(file); 构造一个ifstream并打开给定文件

当一个fstream对象被销毁时,close会自动被调用

8.2.2 文件模式

in:读方式打开
out: 写方式打开
app:每次写操作均定位到文件末尾
ate:打开文件后立刻定位到文件末尾
trunc:截断文件
binary:二进制方式  

8.3 string流

istringstream
ostringstream
stringstream

strm.str() 返回strm所保存的string的拷贝 strm.str(s) 将string s拷贝到strm中,返回void

8.3.1 使用istringstream

string line, word;
vector<PersonInfo> people;
while (getline(cin, line))
{
    PersonInfo info;
    istringstream record(info);
    record << info.name;
    while (record >> word)
    info.phones.push_back(info);
    people.push_back(info);
}

8.3.2 使用ostringstream

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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