Ich muss 50 Millionen Doppeldaten aus einer TXT-Datei lesen und in einem Vektor speichern. Ich dachte zunächst, dass die Datei io möglicherweise zu langsam ist, also habe ich die Dateiinhalte als Blöcke in den Speicher eingelesen in den Vektor einlesen, aber das Lesen der Daten direkt aus der Datei dauert nur 3 Minuten. Nachdem ich es optimiert habe, hat es sich auf 5 Minuten erhöht.

Mein Optimierungsplan besteht darin, die gesamte Datei in den Speicher zu lesen, sie in einen char*-Puffer zu legen und dann vec_name.reserve(50000000); zu verwenden, um 50 Millionen Kapazitäten zuzuweisen, um eine wiederholte Speicherzuweisung zu vermeiden, aber es scheint keine Wirkung zu haben.

Liegt es daran, dass die Zeit hauptsächlich für Push_back aufgewendet wird?

Gibt es eine gute Optimierungsmethode? Danke euch allen!
Der optimierte Schlüsselcode lautet wie folgt: (Das Einlesen aller Daten in den Vektor dauert fünf Minuten)

        
        ifstream iVecSim("input.txt");
        
        iVecSim.seekg(0, iVecSim.end);
        long long file_size = iVecSim.tellg();//文件大小
        iVecSim.seekg(0, iVecSim.beg);

        char *buffer = new char[file_size];
        iVecSim.read(buffer, file_size);

        string input(buffer);
        delete[]buffer;

        istringstream ss_sim(input);//string流

        string fVecSim;
        vec_similarity.reserve(50000000);
        while (ss_sim.good()) {//从string流中读入vector
            ss_sim >> fVecSim;
            vec_similarity.push_back(atof(fVecSim.c_str()));
        }