C++ ifstream 读写文件路径输出：-858993460 -9.25596e+061

最新推荐文章于 2024-10-04 15:09:43 发布

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#C #C语言 #ifstream #路径 #-858993460

本文详细介绍了C++中ifstream的使用，特别是遇到读取文件时输出-858993460或-9.25596e+061的原因，包括数据范围溢出、路径设置不正确以及文件名错误等常见问题，并提供了解决方案。

C++ ifstream 读写文件路径输出：-858993460 -9.25596e+061

ifstream使用及输出“-858993460”

ifstream使用及输出“-858993460”

你好！本文主要介绍 ifstream的简单使用 和输出结果为-858993460的问题讲述，通过本篇文章可以快速学会使用ifstream。

1. ifstream的简单使用

//读取及返回值
void read(char *fname){
   
   
	ifstream iff;
	iff.open(fname);
	int nz;double dz;
	iff

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C++文件流：通过ofstream和ifstream轻松实现文件读写

Lion_Long的博客

03-28

3万+

C++文件流是用于进行文件读写操作的工具，它提供了一种能够简单、高效地与外部文件进行交互的方式。C++中文件流主要通过ofstream和ifstream来实现对文件的写入和读取。ofstream（output file stream）用于写入文件，可以创建、打开并写入文件内容。ifstream（input file stream）用于读取文件内容，可以打开并读取文件中的数据。文件流操作可以是文本模式的，也可以是二进制模式的，允许以不同的方式对文件进行读取和写入。

C++读取txt数据

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11-08

2万+

txt文件：包含必要的头文件 #include <fstream> using namespace std; 声明输入文件流(ifstream)变量。例如 ifstream inFile; 打开文件流。Windows中的路径名使用反斜杠()。因为反斜杠也是字符串转义字符，所以它必须加倍。如果没有给出完整的路径，大多数系统将查找包含目标程序的目录。例如, inFile.open("C:\\temp\\datafile.txt"); 检查文件是否已打开。例如，如果文件不存在，

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求助，C++输出最小的数字结果是-858993460

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2021年4月18日C语言Vc6输出结果出现-858993460

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-858993460表示一个没有初始化的值，即没有赋值的变量被输出了当下述代码块倒数第三行m<=i时，输出的结果最后会多出一个-858993460 这是因为m<=i输出的数列会比原数列多一个数，因为数列下标是从0开始的。 #include<stdio.h> int main() { int a[100],i=0,m,n=3; char ch; printf("请输入你想要的升序排列的数字，按回车键结束\n"); do {scanf("%d",&a[i]); i

探讨read的返回值的三种情况

chenguisheng86的专栏

05-17

2524

作者：gfree.wind@gmail.com 博客：blog.focus-linux.net linuxfocus.blog.chinaunix.net 本文的copyleft归gfree.wind@gmail.com所有，使用GPL发布，可以自由拷贝，转载。但转载请保持文档的完整性，注明原作者及原链接，严禁用于任何商业用途。 =========================

libstdc++-4.8.2-16.el7.rar

07-19

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c&c++课程设计-学生成绩管理系统.zip

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关于-858993460这个数字

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10-04

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对-858993460数字的分析和解决，主要就是while循环里的条件，和数组元素位数保持一致就OK啦

有时候会打印出-858993460，这个数字是什么意思？

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-858993460 这个数字是什么意思？在运行C++程序的时候，有时候会打印出这样的值： -858993460 这是什么意思呢？十进制的*-858993460* 其实就是二进制的 11001100110011001100110011001100 转换成16进制为0xCCCCCCCC 。为什么偏偏是0xCCCCCCCC？这里实际上有四个字节，也就有四个CC。给函数分配栈空间的时候，其中的数据有可能是别的函数使用过的，或者是垃圾数据，所以在使用这段栈空间之前，会先将这段栈空间全部用CC填充，0xC

std::ifstream read函数读取细节

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std::ifstream read是 C++ 标准库中的类的成员函数之一，它用于从文件流中读取一块数据到缓冲区buffer中。底层的实现涉及文件流的管理、文件指针的移动、内存操作等多个方面。

剖析ifstream打开含中文路径名文件失败的原因

yukin_xue的专栏

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最近写程序的时候遇到了使用ifstream打开含中文路径文件时失败的问题，在网上翻了一下，发现这是一个普遍遇到的问题，在很多人的博文中也都给出了一些解决技巧，但大多是转载的东西，很少对这个问题引发的原因有一个清晰、全面的解释。因此，我觉得有必要对该问题引发的原因作一个详细的剖析，希望对遇到同样问题的朋友们能有所帮助。首先，用一个简单的例子来重现一下我所遇到的问题：（1）在VS2008的“P

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C++文件读写详解（ofstream,ifstream,fstream）

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晨雪无痕

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在看C++编程思想中，每个练习基本都是使用ofstream,ifstream,fstream，以前粗略知道其用法和含义，在看了几位大牛的博文后，进行整理和总结：这里主要是讨论fstream的内容： #include ofstream //文件写操作内存写入存储设备 ifstream //文件读操作，存储设备读区到内存中 fstrea

为什么结果会是乱码？“-858993460”

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C++ ifstream的使用和报错处理

猫猫与橙子的博客

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最近在做prototxt文本文件解析:主要参考的代码是:https://github.com/HoboChen/hoboprototxt 在这个照虎画猫的过程中,然后就发生了一些错误,记录如下: 使用过程中出现的错误: 1.error: no matching function for call to ‘std::basic_ifstream<char>::open(const ...

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於斯暮尔

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文件 1.打开文件 open(file, mode='r', buffering=-1, encoding_=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None) #eg： # 创建一个变量，来保存文件的名字 # 如果目标文件和当前文件在同一级目录下，则直接使用文件名即可 file_name = 'demo.txt' # 在win...

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<think>我们面临的问题是将非均匀网格的数据点插值到一个均匀网格上，使用最近邻插值方法。最近邻插值：对于均匀网格中的每个点，找到原始数据中距离它最近的点，并将该点的值赋给均匀网格点。为了提高效率，我们不能每次插值都遍历全部数据点（因为数据量可能很大）。因此，我们需要一种空间数据结构来加速最近邻搜索。在C++中，我们可以使用KD树（k-dimensional tree）来存储原始数据点，这样每次查询最近邻的时间复杂度为O(log n)。步骤： 1. 读取原始数据（从文件或直接输入）。这里假设数据已经以某种方式提供（例如，文件输入）。 2. 构建KD树：我们将使用原始数据点的坐标（x, y, z）来构建一个三维KD树。注意，我们只需要坐标，而值（x-velocity）存储在另一个向量中，与坐标索引对应。 3. 定义均匀网格的范围和步长。根据问题，我们需要知道原始数据的空间范围，然后根据用户指定的网格分辨率（或步长）生成均匀网格点。 4. 对于每个均匀网格点，使用KD树查询最近邻的原始数据点，并获取其x-velocity值。 5. 输出均匀网格点的坐标和插值得到的x-velocity值。注意：由于问题中只要求x-velocity，所以我们只处理这个值。但如果有多个值，方法类似。我们将使用一个开源的KD树实现，例如nanoflann（轻量级，易于集成）或者使用PCL库中的KD树，但为了简单和独立性，这里使用nanoflann（头文件库）。由于代码中不能每次遍历全部数据，所以使用KD树加速。实现细节： - 读取数据：假设数据文件名为"input.txt"，每行格式为：nodenumber, x, y, z, x-velocity。 - 确定网格范围：遍历原始数据点，找到x, y, z的最小值和最大值。 - 设定网格分辨率：用户需要指定每个维度的步长（dx, dy, dz）或者每个维度的点数。这里我们假设用户指定步长。我们使用nanoflann来构建KD树。nanoflann是一个只有头文件的库，可以从https://github.com/jlblancoc/nanoflann 获取。步骤： 1. 定义点云结构体，用于存储原始数据点。 2. 使用nanoflann构建KD树索引。 3. 生成均匀网格点。 4. 对每个网格点查询最近邻，并赋值。注意：由于数据量可能很大，我们只存储点的坐标和索引，值另外存储。代码结构： a. 读取数据文件 b. 构建KD树 c. 生成均匀网格 d. 对每个网格点查询最近邻，获取其值 e. 输出结果（可以输出到文件或控制台）我们假设用户已经下载了nanoflann.hpp，并放在同一目录下。下面给出代码示例：</think>### 使用最近邻插值实现非均匀网格到均匀网格的转换（C++实现）以下是基于KD树加速的最近邻插值实现，避免每次插值遍历全部数据： ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <fstream> #include <algorithm> #include <cmath> #include "nanoflann.hpp" // 需先下载：https://github.com/jlblancoc/nanoflann using namespace nanoflann; struct PointCloud { std::vector<std::vector<double>> pts; inline size_t kdtree_get_point_count() const { return pts.size(); } inline double kdtree_distance(const double *p1, const size_t idx_p2, size_t) const { const double d0 = p1[0] - pts[idx_p2][0]; const double d1 = p1[1] - pts[idx_p2][1]; const double d2 = p1[2] - pts[idx_p2][2]; return d0*d0 + d1*d1 + d2*d2; } inline double kdtree_get_pt(const size_t idx, int dim) const { return pts[idx][dim]; } template <class BBOX> bool kdtree_get_bbox(BBOX&) const { return false; } }; int main() { // 1. 读取数据 std::ifstream fin("input.txt"); std::vector<double> x, y, z, velocity; PointCloud cloud; int nodeNumber; double tx, ty, tz, tv; char comma; while (fin >> nodeNumber >> comma >> tx >> comma >> ty >> comma >> tz >> comma >> tv) { x.push_back(tx); y.push_back(ty); z.push_back(tz); velocity.push_back(tv); cloud.pts.push_back({tx, ty, tz}); } // 2. 构建KD树 using KDTree = KDTreeSingleIndexAdaptor< L2_Simple_Adaptor<double, PointCloud>, PointCloud, 3>; KDTree index(3, cloud, KDTreeSingleIndexAdaptorParams(10)); index.buildIndex(); // 3. 确定网格范围与分辨率 auto [xmin, xmax] = std::minmax_element(x.begin(), x.end()); auto [ymin, ymax] = std::minmax_element(y.begin(), y.end()); auto [zmin, zmax] = std::minmax_element(z.begin(), z.end()); const double dx = 0.005; // X方向步长（示例值） const double dy = 0.005; // Y方向步长 const double dz = 0.005; // Z方向步长 // 4. 生成均匀网格并插值 std::ofstream fout("output.txt"); for (double xi = *xmin; xi <= *xmax; xi += dx) { for (double yi = *ymin; yi <= *ymax; yi += dy) { for (double zi = *zmin; zi <= *zmax; zi += dz) { // 最近邻搜索 const double query_pt[3] = {xi, yi, zi}; size_t ret_index; double out_dist_sqr; index.knnSearch(&query_pt[0], 1, &ret_index, &out_dist_sqr); // 写入插值结果 fout << xi << ", " << yi << ", " << zi << ", " << velocity[ret_index] << "\n"; } } } return 0; } ``` ### 关键实现细节： 1. **空间索引优化**：使用KD树（nanoflann库）将最近邻搜索复杂度从O(N)降至O(log N) 2. **数据预处理**： - 读取时直接解析CSV格式数据 - 分离存储坐标和速度值 3. **网格参数确定**： - 自动计算数据空间范围 - 用户可自定义网格步长(dx, dy, dz) 4. **输出格式**：生成均匀网格点坐标及对应的插值速度值 ### 使用说明： 1. 将输入数据保存为`input.txt` 2. 下载[nanoflann.hpp](https://github.com/jlblancoc/nanoflann)到项目目录 3. 编译运行程序（需C++11支持）： ```bash g++ -std=c++11 -O3 interpolation.cpp -o interpolate ./interpolate ``` 4. 结果输出到`output.txt`

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