博客
关于我
【C&C++】C++输入输出流
阅读量:296 次
发布时间:2019-03-01

本文共 392 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

读取生日并输出问好信息

在C++中,使用cincout流对象来读取和输出数据。以下是实现步骤:

  • 包含必要的头文件<iostream>用于流对象。
  • 加载标准名空间:使用using namespace std;以简化代码。
  • 声明变量:分别存储年、月、日。
  • 读取输入:使用cin读取输入值。
  • 输出问好信息:使用cout拼接输出字符串。
  • #include 
    using namespace std;int main() { int y, m, d; cin >> y >> m >> d; cout << "Hello! " << m << " " << d << " " << y; return 0;}

    测试输入

    • 输入:1949 10 1

    • 输出:Hello! 10 1 1949

    • 输入:2005 3 6

    • 输出:Hello! 3 6 2005

    转载地址:http://foho.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 干货 | 深度学习模型训练和部署的基本步骤
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具(详细步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 深度学习检测小目标常用方法
    查看>>
    Opencv中KNN背景分割器
    查看>>
    OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
    查看>>
    OpenCV中的监督学习
    查看>>
    opencv中读写视频
    查看>>
    opencv之cv2.findContours和drawContours(python)
    查看>>
    opencv之namedWindow,imshow出现两个窗口
    查看>>
    opencv之模糊处理
    查看>>