C++ 有效地从数据文件加载数字

下面是一个简单的工作示例，它说明了我当前如何从数据文件“info.txt”加载一组数字：

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我可能会加载50000-100000个数字（甚至更多），所以我对高效地加载感兴趣。在我的示例中，是否有一些基本的东西我遗漏了，可能会减慢加载过程？

如果您提前知道数字的数量，您可以告诉

std:：vector

预先分配空间。这将使

推回功能更加有效

其他优化技术包括内存映射文件和双缓冲。
如果您提前知道数字的数量，您可以告诉
std:：vector
预先分配空间。这将使
推回功能更加有效

其他优化技术包括内存映射文件和双缓冲。
当您要向std:：vector添加大量元素时，在向其添加元素时，向量将增长。当向量增长时，通常需要将所有数据复制到新的缓冲区，您可以告诉向量在添加大量元素之前保留大量空间，以降低增长和复制操作的数量：

std::vector<int> v(5000);

当您要向std:：vector添加大量元素时，在向其添加元素时，该向量将增长。当向量增长时，通常需要将所有数据复制到新的缓冲区，您可以告诉向量在添加大量元素之前保留大量空间，以降低增长和复制操作的数量：

std::vector<int> v(5000);

首先，您需要读取可以读取的数据

a。打开文件并从中读取

b。alocate内存复制其中文件的内容

c。内存映射文件

根据文件的大小，我认为c是最好的选择，因为它避免了查找和复制数据的成本，而且比直接读取文件快得多

其次，您需要解析内容
另外，最好的方法是用手卷一圈
有关更多详细信息，请参阅。我自己也尝试过，这是处理大文件的方法

第三，您需要预先定位用于存储结果的缓冲区，以便将位置最小化

当然，你需要测量性能。找到热点。消除它们。。。冲洗并重复
 首先，您需要读取您可以读取的数据

a。打开文件并从中读取

b。alocate内存复制其中文件的内容

c。内存映射文件

根据文件的大小，我认为c是最好的选择，因为它避免了查找和复制数据的成本，而且比直接读取文件快得多

其次，您需要解析内容
另外，最好的方法是用手卷一圈
有关更多详细信息，请参阅。我自己也尝试过，这是处理大文件的方法

第三，您需要预先定位用于存储结果的缓冲区，以便将位置最小化

当然，你需要测量性能。找到热点。消除它们。。。冲洗并重复
 这些数字不是整数。这个文件的结构是固定的吗？我是说，你能用二进制文件吗？对不起，我指的是双精度，不是整数。不幸的是，我不能使用二进制文件。std流能够处理本地化，并为您执行大量错误检查。如果您能负担得起更少的检查，那么您可以加快使用更基本的函数，如std:：ftoi或boost:：lexical\u cast。当然，速度取决于您的std库实现。这些数字不是整数。这个文件的结构是固定的吗？我是说，你能用二进制文件吗？对不起，我指的是双精度，不是整数。不幸的是，我不能使用二进制文件。std流能够处理本地化，并为您执行大量错误检查。如果您能负担得起更少的检查，那么您可以加快使用更基本的函数，如std:：ftoi或boost:：lexical\u cast。当然，速度的提高取决于您的std库实现。对于2和10个初始元素的比例因子，它需要14个分配+拷贝，总共访问2.5 MB RAM（4字节的65k整数）。我认为这是个小问题。
std:：vectorv（5000）不保留，但创建元素，值初始化它们=>O（n）。参见23.3.6.2对于2和10个初始元素的比例因子，它是14个分配+拷贝，访问总计2.5 MB RAM（4字节的65k整数）。我认为这是个小问题。
std:：vectorv（5000）不保留，但创建元素，值初始化它们=>O（n）。见23.3.6.2
std::vector<int> v(5000);

std::vector<int> v;
v.reserve(10000); // ensure the vector has a capacity of at least 10k elements

std::cout.sync_with_stdio(false);