快读模板2.0

这篇博客主要展示了C++中使用自定义的`read()`函数进行快速输入,以及在`main()`函数中处理整数输入的方法。通过学习,读者可以提升C++程序的读取效率,并理解如何在主函数中有效地读取和处理数据。

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#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int inline read(){
	int x=0,f=1;
	char c=getchar();
	while(c<'0'||c>'9'){
		if(c=='-')f=-1;
		c=getchar();
	}
	while(c>='0'&&c<='9'){
		x=x*10+c-'0';
		c=getchar();
	}
	return x*f;
}
int main(){
	int n,m,o;
	cin>>n;
	scanf("%d",&m);
	o=read();
	return 0; 
}
<think>嗯,用户让我介绍一下Java的模板。首先,我得确认他们所说的“”具体指的是什么。通常来说,在编程竞赛或者处理大量输入数据的时候,Java的Scanner类可能不够,这时候就需要更的输入取方法,也就是所谓的模板。 好的,用户可能是参加算法竞赛的选手,或者是在处理大数据量的输入时遇到了性能问题。他们可能已经遇到了使用Scanner导致的超时问题,所以需要更高效的解决方案。这时候,模板通常使用BufferedReader和InputStreamReader来提升取速度。 接下来,我需要回忆一下Java中常用的方法。标准的做法是用BufferedReader包装InputStreamReader,然后用StringTokenizer来分割取的数据。这样比Scanner的nextInt()之类的方法很多,因为Scanner有很多正则表达式的处理,开销比较大。 另外,用户可能需要一个可以直接复制使用的模板,所以应该提供一个完整的代码示例,包含必要的异常处理,虽然在实际竞赛中可能不需要处理异常,但作为模板最好还是写上。另外,可能需要处理不同数据类型的取,比如int、long、double,甚至字符串。不过通常模板主要针对数值类型,因为字符串处理可能不需要特别优化。 然后,我需要考虑是否有其他优化点,比如自定义的parseInt方法,可能比内置的Integer.parseInt更,因为可以避免一些检查。不过这可能取决于具体情况,但通常还是用StringTokenizer来处理。 还要注意,BufferedReader的readLine()方法会一次性取一行,所以如果输入数据量很大,可能需要适当的拆分。另外,使用StringTokenizer时,默认的分隔符是空格、制表符、换行符等,但如果有其他分隔符的话需要特别处理,不过竞赛题目中通常都是用空格分隔的。 最后,我应该提供一个代码示例,并解释每个部分的作用,以及为什么这样写会更。同时,提醒用户在使用时需要注意的地方,比如异常处理,或者在取时的顺序和数据类型匹配的问题。可能还需要比较一下和Scanner的性能差异,让用户明白为什么需要这样做。 总结一下,回答的结构应该是先介绍的作用和适用场景,然后分步骤解释模板的实现,最后给出完整的代码示例和使用时的注意事项。这样用户不仅能得到代码,还能理解背后的原理,从而更好地应用到实际问题中。</think>Java中的"模板"是一种用于提升输入取效率的技巧,在算法竞赛或大数据量处理时尤为重要。相比`Scanner`类,模板可以显著提升取速度。以下是分步解析: --- ### **一、为什么需要?** 1. **Scanner的局限性** `Scanner`虽然易用,但底层依赖正则表达式解析,性能较低(尤其数据量>1e5时)。 2. **BufferedReader的优势** 基于缓冲区的批量取,直接操作字节流,效率更高。 --- ### **二、模板核心实现** #### **1. 基础模板** ```java import java.io.*; import java.util.*; public class Main { public static void main(String[] args) throws IOException { BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)); StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine()); int a = Integer.parseInt(st.nextToken()); double b = Double.parseDouble(st.nextToken()); // ... 继续取其他数据 } } ``` #### **2. 优化技巧** - **预取多行数据** 当数据量极大时,可一次性取全部内容: ```java StringBuilder sb = new StringBuilder(); String line; while ((line = br.readLine()) != null) { sb.append(line).append(" "); } st = new StringTokenizer(sb.toString()); ``` - **自定义数字解析方法** 避免`Integer.parseInt()`的额外开销: ```java static int readInt() throws IOException { int num = 0; int ch = System.in.read(); while (ch >= '0' && ch <= '9') { num = num * 10 + (ch - '0'); ch = System.in.read(); } return num; } ``` --- ### **三、完整模板** ```java import java.io.*; import java.util.*; public class FastReader { BufferedReader br; StringTokenizer st; public FastReader() { br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)); } String next() { while (st == null || !st.hasMoreElements()) { try { st = new StringTokenizer(br.readLine()); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } return st.nextToken(); } int nextInt() { return Integer.parseInt(next()); } long nextLong() { return Long.parseLong(next()); } double nextDouble() { return Double.parseDouble(next()); } // 使用示例 public static void main(String[] args) { FastReader fr = new FastReader(); int n = fr.nextInt(); System.out.println(n); } } ``` --- ### **四、性能对比** | 方法 | 取1e6个整数耗时 | |---------------------|-----------------| | Scanner | ~5秒 | | BufferedReader | ~0.8秒 | | 自定义解析 | ~0.3秒 | --- ### **五、注意事项** 1. 取顺序必须与输入数据顺序一致 2. 需要处理可能的`IOException` 3. 混合取字符串和数字时需注意换行符残留问题 模板通过底层优化,可以在算法竞赛中将输入耗时降低80%以上。建议在需要处理超过1e5量级数据时优先使用。
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