c++读取txt文本数据放入vector

可以用以下代码将文本数据读取到vector中：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <string>

int main() {
    std::vector<std::string> lines;
    std::ifstream infile("data.txt");
    std::string line;
    while (std::getline(infile, line)) {
        lines.push_back(line);
    }
    infile.close();

    // 打印 vector 中的数据
    for (const auto& l : lines) {
        std::cout << l << std::endl;
    }

    return 0;
}

其中，`data.txt`是要读取的文本文件名，`lines`是存储读取数据的vector。`std::getline()`函数可以从文件流中读取一行数据，并将其存入字符串变量`line`中。`push_back()`函数将该字符串添加到vector中。最后，遍历vector并输出其中的所有字符串。

相关问题

c++词法分析程序，使用容器，读取txt文本内单词并识别出来，打印各类别码，单词类型

C++中的词法分析程序通常涉及到自然语言处理的第一步，它将输入的文本分解成有意义的单元，如标识符、关键字、运算符等。为了实现这个功能，并使用容器管理这些词元，我们可以使用标准库中的`std::vector`或`std::unordered_map`作为数据结构。

以下是一个简单的步骤概述：

1. **打开文件**：使用`fstream`库打开指定的TXT文本文件。
2. **逐行读取**：遍历文件内容，对每一行进行分词。
3. **词元识别**：
- 使用`istringstream`或正则表达式库（例如`<regex>`）分割单词。
- 对每个单词检查其类别：
- 利用内置词汇表或预定义的枚举类型，标记为标识符（ID）、关键字（KEY）、数字（NUM）、标点符号（PUNCT）等。
4. **存储与分类**：
- 将单词与其类别放入对应的容器中，比如`std::map<std::string, int>`，键是单词，值代表类别码。
- 或者使用`std::vector<std::pair<std::string, int>>`，每个元素包含单词和类别。
5. **打印结果**：遍历容器，打印出单词及其相应的类别码。

#include <fstream>
#include <sstream>
#include <string>
#include <vector>
#include <unordered_map>

// 定义单词类别枚举
enum class WordType { Identifier, Keyword, Number, Punctuation };

std::vector<std::pair<std::string, WordType>> tokenize(const std::string& filename) {
    std::ifstream file(filename);
    if (!file.is_open()) {
        throw std::runtime_error("Failed to open the file");
    }

    std::vector<std::pair<std::string, WordType>> tokens;
    std::string line;
    while (std::getline(file, line)) {
        std::istringstream iss(line);
        std::string word;
        while (iss >> word) {
            // 类型判断和存储
            if (is_identifier(word)) {
                tokens.push_back({word, WordType::Identifier});
            } else if (is_keyword(word)) {
                tokens.push_back({word, WordType::Keyword});
            } else if (is_number(word)) {
                tokens.push_back({word, WordType::Number});
            } else {
                tokens.push_back({word, WordType::Punctuation});
            }
        }
    }
    return tokens;
}

int main() {
    try {
        auto tokens = tokenize("input.txt");
        for (const auto& token : tokens) {
            std::cout << "Word: " << token.first << ", Type: " << static_cast<int>(token.second) << "\n";
        }
    } catch (const std::exception& e) {
        std::cerr << "Error: " << e.what() << '\n';
    }
    return 0;
}

使用c++读取大小为40G的txt文件，并将其中的数据进行升序排序，并输出到指定txt文件之中

### 回答1：
读取和排序40G的数据需要考虑内存使用和效率问题，可以采用外部排序（External Sorting）的方法。具体步骤如下：

1. 将40G的txt文件分成若干个小文件，每个小文件可以完全载入内存进行排序。
2. 对每个小文件进行排序，常见的排序算法有快速排序（QuickSort）、归并排序（MergeSort）等。这里推荐使用归并排序，因为归并排序在外部排序中表现更好。
3. 对每个小文件排序后，将它们合并成一个大文件。可以使用归并排序的思想，将每个小文件的第一个元素进行比较，取最小值放入输出文件中，然后再从该元素所在的小文件中取下一个元素进行比较，直到所有小文件的元素都被处理完。
4. 重复步骤3，直到所有小文件都被处理完，最终得到的输出文件即为升序排序后的结果。

代码示例：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <queue>

using namespace std;

const int MAX_BLOCK_SIZE = 1024 * 1024 * 1024; // 每个小文件的最大大小，这里设置为1GB
const int MAX_LINE_SIZE = 1024; // 每行数据的最大长度

struct Block {
    char* data;
    int size;
    int offset; // 在原文件中的偏移量

    Block(char* data, int size, int offset) : data(data), size(size), offset(offset) {}

    ~Block() {
        delete[] data;
    }
};

struct CompareBlock {
    bool operator()(const Block& a, const Block& b) const {
        // 比较每个块的第一行数据，用于归并排序
        return atoi(a.data) > atoi(b.data);
    }
};

void sortAndWriteToFile(Block& block, const string& filename) {
    vector<string> lines;
    char* p = strtok(block.data, "\n");
    while (p != nullptr) {
        lines.push_back(p);
        p = strtok(nullptr, "\n");
    }
    sort(lines.begin(), lines.end());

    ofstream fout(filename, ios::app);
    for (const auto& line : lines) {
        fout << line << endl;
    }
}

void mergeAndWriteToFile(vector<string>& lines, const string& filename) {
    sort(lines.begin(), lines.end());
    ofstream fout(filename, ios::app);
    for (const auto& line : lines) {
        fout << line << endl;
    }
}

void externalSort(const string& inputFilename, const string& outputFilename) {
    ifstream fin(inputFilename);
    if (!fin.is_open()) {
        cerr << "Failed to open file: " << inputFilename << endl;
        return;
    }

    // 第一遍扫描，将文件分成若干个小文件
    vector<string> filenames;
    char* blockData = new char[MAX_BLOCK_SIZE];
    int blockOffset = 0;
    int blockSize = 0;
    while (fin.getline(blockData + blockSize, MAX_LINE_SIZE)) {
        int lineSize = strlen(blockData + blockSize);
        blockSize += lineSize + 1;
        if (blockSize > MAX_BLOCK_SIZE) {
            // 当前块已满，将其写入文件
            string filename = "block_" + to_string(filenames.size()) + ".txt";
            ofstream fout(filename);
            fout.write(blockData, blockSize);
            fout.close();
            filenames.push_back(filename);
            blockOffset += blockSize;
            blockSize = 0;
        }
    }
    if (blockSize > 0) {
        // 将最后一块写入文件
        string filename = "block_" + to_string(filenames.size()) + ".txt";
        ofstream fout(filename);
        fout.write(blockData, blockSize);
        fout.close();
        filenames.push_back(filename);
    }
    delete[] blockData;

    // 第二遍扫描，对每个小文件进行排序，并将排序结果写入输出文件
    priority_queue<Block, vector<Block>, CompareBlock> pq;
    for (const auto& filename : filenames) {
        ifstream fin(filename);
        if (!fin.is_open()) {
            cerr << "Failed to open file: " << filename << endl;
            continue;
        }
        fin.seekg(0, ios::end);
        int fileSize = fin.tellg();
        fin.seekg(0, ios::beg);
        char* data = new char[fileSize];
        fin.read(data, fileSize);
        fin.close();
        pq.emplace(data, fileSize, blockOffset);
        blockOffset += fileSize;
    }
    while (!pq.empty()) {
        Block block = pq.top();
        pq.pop();
        sortAndWriteToFile(block, outputFilename);
        if (block.size > MAX_BLOCK_SIZE) {
            // 如果当前块太大，则拆分成若干个小块，并重新加入优先队列
            int numBlocks = block.size / MAX_BLOCK_SIZE;
            int lastBlockSize = block.size % MAX_BLOCK_SIZE;
            int blockStart = 0;
            for (int i = 0; i < numBlocks; i++) {
                char* data = new char[MAX_BLOCK_SIZE];
                memcpy(data, block.data + blockStart, MAX_BLOCK_SIZE);
                pq.emplace(data, MAX_BLOCK_SIZE, block.offset + blockStart);
                blockStart += MAX_BLOCK_SIZE;
            }
            if (lastBlockSize > 0) {
                char* data = new char[lastBlockSize];
                memcpy(data, block.data + blockStart, lastBlockSize);
                pq.emplace(data, lastBlockSize, block.offset + blockStart);
            }
        } else {
            delete block.data;
        }
    }

    // 第三遍扫描，将每个小文件中的数据合并成一个大文件
    vector<string> blockLines(filenames.size());
    vector<ifstream> finList(filenames.size());
    for (int i = 0; i < filenames.size(); i++) {
        finList[i].open(filenames[i]);
        if (!finList[i].is_open()) {
            cerr << "Failed to open file: " << filenames[i] << endl;
            continue;
        }
        getline(finList[i], blockLines[i]);
    }
    while (true) {
        // 取每个块中的最小值
        int minIndex = -1;
        for (int i = 0; i < blockLines.size(); i++) {
            if (finList[i].eof()) {
                continue;
            }
            if (minIndex == -1 || blockLines[i] < blockLines[minIndex]) {
                minIndex = i;
            }
        }
        if (minIndex == -1) {
            break;
        }

        mergeAndWriteToFile(blockLines, outputFilename);
        getline(finList[minIndex], blockLines[minIndex]);
    }
}

int main() {
    externalSort("input.txt", "output.txt");
    return 0;
}

上述代码中，我们首先将大文件分成若干个小文件，每个小文件的大小不超过1GB，然后对每个小文件进行排序，并将排序结果写入输出文件。接着，我们将每个小文件的第一行数据加入一个优先队列中，并按照归并排序的思想将它们逐个取出，取出的同时从相应的小文件中取下一个元素进行比较，直到所有小文件的元素都被处理完。最终得到的输出文件即为升序排序后的结果。

### 回答2：
要使用C语言读取大小为40G的txt文件并进行排序，需要采取一些策略来处理文件的大小和排序的效率。以下是一种可能的实现：

1. 首先，确定是否有足够的内存来处理40G的文件。如果内存不足，可以考虑使用外部排序算法，将文件划分为更小的部分进行排序并最后合并。

2. 创建一个用于存储文件数据的缓冲区。由于文件较大，可以选择多次读取文件的一部分数据到缓冲区中进行排序。

3. 使用文件指针打开输入txt文件和输出txt文件。可以使用fopen()函数打开文件，并用fscanf()函数逐行读取数据。

4. 将读取到的数据存储在数组中。

5. 对数组进行排序。可以使用标准库中的qsort()函数进行快速排序，或自己实现其他排序算法。

6. 将排序后的数据写入输出txt文件。使用fprintf()函数将数组中的排序后的数据逐行写入到输出文件中。

7. 重复步骤4-6，直到读取完整个输入文件。

8. 关闭输入和输出文件, 使用fclose()函数关闭文件。

需要注意的是，在处理大文件时，可能需要使用一些优化技巧，例如使用多线程或使用磁盘缓存来提高读写效率。同时，在进行文件处理时，也要注意错误处理和内存泄漏的情况。

以上就是一个简单的实现思路，根据实际情况和需求可能需要进行更详细和复杂的处理。

### 回答3：
要使用C语言读取大小为40G的txt文件并进行排序是一项庞大的任务。由于文本文件大小超过了内存的限制，我们不能一次性将整个文件读入内存并进行排序。

为了处理这个问题，我们可以采用外部排序算法，其中涉及将大文件划分为小块，并分别对这些小块进行排序。然后，我们可以使用归并排序算法将所有小块合并到一个有序文件中。

首先，我们需要将大文件划分为多个小文件，而不是一次性读取整个文件。我们可以使用缓冲区，每次只读取一部分数据，然后将其写入新的临时文件。在读取和写入期间，我们可以使用快速排序或堆排序等算法对数据进行排序。

在排序完成后，我们可以使用归并排序算法合并所有的临时文件。归并排序算法更适合处理大量数据，它将多个有序文件合并为一个大文件。

最后，我们将排序后的数据写入指定的txt文件中。

这个任务需要计算机性能较强的设备、大量的时间和存储空间。我建议在处理大文件时使用适当的硬件和利用并行计算的优势，以加快处理速度。

总的来说，使用C语言读取并排序大型txt文件是一项挑战性的任务，需要使用外部排序和归并排序算法，以及较强的硬件和适当的计算资源。