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在竞赛中，遇到大数据时，往往读文件成了程序运行速度的瓶颈，需要更快的读取方式。相信几乎所有的C++学习者都在cin机器缓慢的速度上栽过跟头，于是从此以后发誓不用cin读数据。还有人说Pascal的read语句的速度是C/C++中scanf比不上的，C++选手只能干着急。难道C++真的低Pascal一等吗？答案是不言而喻的。一个进阶的方法是把数据一下子读进来，然后再转化字符串，这种方法传说中很不错，但具体如何从没试过，因此今天就索性把能想到的所有的读数据的方式都测试了一边，结果是惊人的。
竞赛中读数据的情况最多的莫过于读一大堆整数了，于是我写了一个程序，生成一千万个随机数到data.txt中，一共55MB。然后我写了个程序主干计算运行时间，代码如下：
#includeint main(){ int start = clock(); //DO SOMETHING printf("%.3lf\n",double(clock()-start)/CLOCKS_PER_SEC);}
最简单的方法就算写一个循环scanf了，代码如下：
const int MAXN = 10000000; int numbers[MAXN]; void scanf_read(){ freopen("data.txt","r",stdin); for (int i=0;i 可是效率如何呢？在我的电脑Linux平台上测试结果为2.01秒。接下来是cin，代码如下
const int MAXN = 10000000; int numbers[MAXN]; void cin_read(){ freopen("data.txt","r",stdin); for (int i=0;i > numbers[i];} 出乎我的意料，cin仅仅用了6.38秒，比我想象的要快。cin慢是有原因的，其实默认的时候，cin与stdin总是保持同步的，也就是说这两种方法可以混用，而不必担心文件指针混乱，同时cout和stdout也一样，两者混用不会输出顺序错乱。正因为这个兼容性的特性，导致cin有许多额外的开销，如何禁用这个特性呢？只需一个语句std::ios::sync_with_stdio(false);，这样就可以取消cin于stdin的同步了。程序如下：
const int MAXN = 10000000; int numbers[MAXN]; void cin_read_nosync(){ freopen("data.txt","r",stdin); std::ios::sync_with_stdio(false); for (int i=0;i > numbers[i];} 取消同步后效率究竟如何？经测试运行时间锐减到了2.05秒，与scanf效率相差无几了！有了这个以后可以放心使用cin和cout了。
接下来让我们测试一下读入整个文件再处理的方法，首先要写一个字符串转化为数组的函数，代码如下：
const int MAXS = 60*1024*1024;char buf[MAXS]; void analyse(char *buf,int len = MAXS){ int i; numbers[i=0]=0; for (char *p=buf;*p && p-buf 把整个文件读入一个字符串最常用的方法是用fread，代码如下：
const int MAXN = 10000000;const int MAXS = 60*1024*1024; int numbers[MAXN];char buf[MAXS]; void fread_analyse(){ freopen("data.txt","rb",stdin); int len = fread(buf,1,MAXS,stdin); buf[len] = '\0'; analyse(buf,len);} 上述代码有着惊人的效率，经测试读取这10000000个数只用了0.29秒，效率提高了几乎10倍！掌握着种方法简直无敌了，不过，我记得fread是封装过的read，如果直接使用read，是不是更快呢？代码如下：
const int MAXN = 10000000;const int MAXS = 60*1024*1024; int numbers[MAXN];char buf[MAXS]; void read_analyse(){ int fd = open("data.txt",O_RDONLY); int len = read(fd,buf,MAXS); buf[len] = '\0'; analyse(buf,len);}