


Warum ist das Lesen von C-Standardeingaben langsamer als das von Python und wie kann es verbessert werden?
Warum das Lesen von Zeilen aus stdin in C langsamer ist als in Python
Entgegen den Erwartungen kann C-Code zum Lesen von Eingabezeilen aus der Standardeingabe sind deutlich langsamer als Python-Pendants. Diese Diskrepanz ergibt sich aus den Standardeinstellungen in C.
Standardeingabe-Stream-Konfiguration
Standardmäßig ist der C-Eingabestream (cin) mit der Standard-Eingabe/Ausgabe (stdio) synchronisiert ). Diese Synchronisierung bedeutet, dass cin versucht, jegliche Eingabepufferung zu vermeiden, was dazu führt, dass Zeichen einzeln gelesen werden.
Warum Pufferung wichtig ist
Typischerweise puffern Eingabeströme Eingaben in größeren Mengen Chunks, wodurch die Anzahl der für den Datenabruf erforderlichen Systemaufrufe reduziert wird. Allerdings können separate Implementierungen und Puffer für FILE*-basierte stdio- und iostreams bei gemeinsamer Verwendung zu Problemen führen.
Um mögliche Konflikte zu vermeiden, werden Streams standardmäßig mit stdio synchronisiert. Cin liest Zeichen einzeln, was zu einem erheblichen Mehraufwand führt, insbesondere bei der Verarbeitung von Millionen von Zeilen.
Lösung
Um die Leistung zu verbessern, deaktivieren Sie die Stream-Synchronisierung mit sync_with_stdio(false). Methode am Anfang der Hauptfunktion:
std::ios_base::sync_with_stdio(false);
Mit dieser Änderung können C-Streams unabhängig voneinander puffern, was zu einer schnelleren Eingabe führt Handhabung.
Alternativer Ansatz: fgets
Eine andere Möglichkeit, die Eingabegeschwindigkeit zu verbessern, besteht darin, die fgets-Funktion anstelle von getline:
char buffer[1024]; while (fgets(buffer, sizeof(buffer), stdin)) { // Process the line }
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum ist das Lesen von C-Standardeingaben langsamer als das von Python und wie kann es verbessert werden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
