利用TTree::ReadFile()方法读取文件

TTree::ReadFile()方法可以用来读取ASCII格式的文件，将文件中的内容存储到TTree中。

以下是TTree::ReadFile()方法的基本语法：

Int_t TTree::ReadFile(const char* filename, const char* branchDescriptor, ...);

其中，filename是要读取的文件名，branchDescriptor是一个格式字符串，用来描述文件中的每一列数据。格式字符串的每个元素之间用空格分隔，可以使用以下格式：

- %d: 整型
- %f: 浮点型
- %l: 长整型
- %s: 字符串

例如，如果文件中有3列数据，分别为整型、浮点型和字符串，可以使用以下格式字符串：

"%d %f %s"

以下是一个示例代码：

#include "TTree.h"

void readFile()
{
    TTree* tree = new TTree("tree", "example tree");
    tree->ReadFile("example.txt", "%d %f %s", &value1, &value2, value3);
    tree->Print();
}

其中，example.txt是要读取的文件名，value1、value2、value3是变量指针，用来存储文件中的数据。读取完成后，可以使用TTree::Print()方法打印出TTree中的数据。

相关问题

怎么将.txt 文件中数据写入ttree

首先，需要先读取.txt文件中的数据。可以使用Python中的open()函数打开文件，并使用readlines()方法读取文件中的每一行数据，存储到一个列表中。示例代码如下：

with open('data.txt', 'r') as f:
    data = f.readlines()

接下来，可以使用ttree库中的insert()方法将数据插入到ttree中。insert()方法需要传入键值对，因此需要将读取到的每一行数据按照一定规则进行拆分，得到键和值。示例代码如下：

from ttree import TTree

tree = TTree()

for line in data:
    key, value = line.strip().split('\t')
    tree.insert(key, value)

上述代码中，strip()方法用于去除每一行数据的空格和换行符，split('\t')方法用于按照制表符分割键和值。

最后，可以使用ttree库中的find()方法来查找ttree中的数据。示例代码如下：

result = tree.find('key')
print(result)

上述代码中，find()方法需要传入需要查找的键，返回查找到的值。

用C++怎么将.txt 文件中数据写入ttree

在 C++ 中，可以使用 STL 中的 map 或者 set 来实现 ttree 数据结构。下面给出一个使用 map 实现的例子。

假设 txt 文件中每行都是一个整数，我们可以将每个整数作为 map 的键，值可以设置为任意类型，这里我们设置为 int 类型，表示该整数出现的次数。

代码如下:

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <map>

using namespace std;

int main()
{
    map<int, int> ttree; // 定义 ttree，键为整数，值为整数出现的次数

    ifstream fin("data.txt"); // 打开 txt 文件
    int num;
    while (fin >> num) { // 逐行读取整数
        ttree[num]++; // 将整数作为键插入 ttree，值加一表示该整数出现了一次
    }
    fin.close(); // 关闭 txt 文件

    // 遍历 ttree，输出结果
    for (auto it = ttree.begin(); it != ttree.end(); ++it) {
        cout << it->first << " : " << it->second << endl;
    }

    return 0;
}

这个例子中，我们使用 ifstream 打开 txt 文件，然后使用 while 循环读取每行的整数。读取到一个整数后，就将它插入到 ttree 中。最后遍历 ttree 输出结果。

需要注意的是，这个例子中的 ttree 只是一个简单的实现，如果需要更高效的实现 ttree，需要针对实际应用进行优化。