输入输出流

本文介绍了一种使用C++处理字符串的方法,通过istringstream从输入流中读取一行数据并将其拆分为单词,存储在vector容器中,最后逐个输出这些单词。

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在C++中,可以考虑用已经写好的模板来解题:

#include <iostream>
#include <string>
#include <sstream>
#include <vector>

using namespace std;

 int main()
 {
     string line,word;

     vector<string> s1;

     getline(cin,line); // 输入一行数据

     // 将一行数据绑定在一起istringstream对象上
     istringstream stream(line); 

     while(stream >> word)
     {
         s1.push_back(word);
     }

     for(auto it = s1.begin(); it != s1.end(); it++)
     {           
        cout << *it << " " << flush; // 将缓冲区的内容马上送进cout,并把输出缓冲区刷新    
     }
     cout << endl;
     return 0;
 }
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重要的是:

vector<string> str;
string line, word;
getline(cin, line); // 输入一行数据
istringstream stream(line); //绑定到istringstream对象
while(stream >> word) // 从stream流中取出单词
{
       str.push_back(word);
}
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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