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：
　　#include <ctime>
　　int main()
　　{
　　int start = clock();
　　//DO SOMETHING
　　printf("%.3lf "，double(clock()-start)/CLOCKS_PER_SEC);
　　}
　　简单的方法算写一个循环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<MAXN;i++)
　　scanf("%d"，&numbers[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<MAXN;i++)
　　std::cin >> 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<MAXN;i++)
　　std::cin >> 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<len;p++)
　　if (*p == ' ')
　　numbers[++i]=0;
　　else
　　numbers[i] = numbers[i] * 10 + *p - '0';
　　}
　　把整个文件读入一个字符串常用的方法是用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] = '';
　　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] = '';
　　analyse(buf，len);
　　}
　　测试发现运行时间仍然是0.29秒，可见read不具备特殊的优势。到此已经结束了吗？不，我可以调用Linux的底层函数mmap，这个函数的功能是将文件映射到内存，是所有读文件方法都要封装的基础方法，直接使用mmap会怎样呢？代码如下：
　　const int MAXN = 10000000;
　　const int MAXS = 60*1024*1024;
　　int numbers[MAXN];
　　char buf[MAXS];
　　void mmap_analyse()
　　{
　　int fd = open("data.txt"，O_RDONLY);
　　int len = lseek(fd，0，SEEK_END);
　　char *mbuf = (char *) mmap(NULL，len，PROT_READ，MAP_PRIVATE，fd，0);   
　　analyse(mbuf，len);
　　}