其实在Java算法题刷题过程中，多行输入是高频场景，**用Scanner类实现基础多行输入的成本最低**，**BufferedReader类适配大数据量输入场景**，新手可以优先从Scanner入门进阶到BufferedReader。不少刷题者会忽略输入格式的细节坑，导致代码提交失败，掌握适配不同OJ平台的输入技巧能大幅提升刷题通过率。

## 一、Java算法题多行输入的核心场景与需求拆解
### 1. 笔试OJ平台的标准化输入要求
不难发现，算法题的输入格式通常由OJ平台统一规定，比如ACM模式下的多行输入需要严格匹配题目给定的格式，包括行数、分隔符、换行符类型等。《2023年中国程序员开发者生态报告》（CSDN）显示，68%的Java刷题新手曾因输入格式匹配错误丢掉笔试题得分，超过半数的选手会在多行输入逻辑上花费10分钟以上调试时间。不少OJ平台会隐藏部分输入测试用例，开发者只能通过返回的错误提示反向排查输入逻辑漏洞，这对输入代码的严谨性提出了更高要求，接下来我们可以对比主流输入工具的适配性差异。

### 2. 本地调试与线上提交的输入差异
值得注意的是，本地调试时的输入环境和线上OJ平台存在明显差异，比如Windows系统默认使用\r\n作为换行符，而多数线上平台基于Linux环境使用\n作为换行符。不少开发者在本地调试通过后提交代码却报错，往往是因为没有兼容不同系统的换行符格式。本地调试时可以通过模拟OJ平台的输入文本文件批量测试，避免因为换行符差异导致的输入读取异常，这也是不少资深刷题者会提前准备的调试技巧，接下来我们将拆解主流输入方案的优劣势。

## 二、主流多行输入方案的对比与选型
不同的多行输入方案适配不同的刷题场景，我们可以通过对比表格明确各工具类的适用边界：

| 输入工具类       | 适用场景               | 代码复杂度 | 性能表现 | 内存占用 |
|------------------|------------------------|------------|----------|----------|
| Scanner          | 中小数据量、简单格式   | 低         | 一般     | 中       |
| BufferedReader   | 大数据量、高频读取     | 中         | 优异     | 低       |
| Console          | 本地交互式输入调试     | 中         | 一般     | 低       |

其实不难发现，Scanner类是多数新手的首选，它封装了格式转换逻辑，能直接读取整数、字符串等数据类型，不需要手动处理类型转换问题。但《2024全球Java开发趋势白皮书》（Oracle）提到，BufferedReader配合StringTokenizer解析输入的方案，在处理10万行以上测试用例时，运行速度比Scanner快47%，更适配大厂笔试题的大数据量输入场景，接下来我们将讲解各方案的实战代码实现技巧。

### 1. Scanner类多行输入的基础实现
Scanner类通过System.in获取输入流，调用nextLine()方法可以读取整行输入，适合处理固定行数或简单格式的多行输入场景。比如读取n行字符串时，可以先读取总行数n，再通过循环n次调用nextLine()读取每行内容，代码实现逻辑简单直观，新手不需要掌握复杂的IO流知识就能快速上手。不过Scanner的IO读取效率偏低，当输入数据量超过10万行时，可能会出现超时问题，需要切换到性能更优异的BufferedReader方案，接下来我们将拆解BufferedReader的实战用法。

### 2. BufferedReader类的高性能输入实现
BufferedReader类基于字符缓冲流实现输入读取，每次读取会批量获取输入数据，减少底层IO调用次数，性能表现优于Scanner。开发者可以通过`new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in))`初始化输入流，然后通过循环调用readLine()方法读取每行内容，直到返回null表示输入结束。在处理大数据量输入时，还可以配合StringTokenizer快速解析每行的分隔符数据，比如按空格或逗号拆分字符串获取参数。不少大厂笔试题会要求使用BufferedReader提升输入效率，避免出现超时判分情况，接下来我们将讲解实战场景下的代码适配技巧。

## 三、实战场景下的代码适配技巧
不同的算法题输入格式需要搭配不同的输入代码逻辑，我们可以针对高频场景拆解具体实现方法。

### 1. 固定行数多行输入的实现逻辑
固定行数的多行输入是算法题的常见场景，比如题目给定读取5行整数，开发者可以先读取总行数，再通过循环读取每行内容并解析数据。使用Scanner时，可以先调用nextInt()读取总行数，再通过循环调用nextLine()读取每行整数，不过需要注意nextInt()方法不会读取换行符，可能导致后续nextLine()读取到空行，需要额外调用一次nextLine()清除缓冲区换行符。使用BufferedReader时，可以先读取第一行转为整数作为总行数，再循环读取后续行内容，逻辑更严谨，也不会出现缓冲区残留问题，这也是不少开发者偏好BufferedReader的原因之一，接下来我们将拆解未知行数输入的处理逻辑。

### 2. 未知行数输入的终止条件处理
不少算法题会给出未知行数的输入，需要开发者读取到输入结束为止，比如读取所有字符串直到用户终止输入。使用BufferedReader时，可以通过循环调用readLine()方法，当返回null时终止循环，适配线上OJ平台的批量输入场景。使用Scanner时，可以通过hasNextLine()方法判断是否还有输入内容，循环读取直到hasNextLine()返回false，不过Scanner的hasNextLine()方法会阻塞等待输入，本地调试时需要手动输入终止符（比如Ctrl+D）结束输入。值得注意的是，线上OJ平台会自动结束输入流，不需要开发者手动触发终止条件，这也是线上提交与本地调试的细微差异，接下来我们将拆解带分隔符多行输入的解析方法。

### 3. 带分隔符多行输入的解析方法
带分隔符的多行输入场景也较为常见，比如每行输入包含多个用空格或逗号分隔的整数。使用Scanner时，可以直接调用nextInt()方法循环读取所有整数，不需要关注换行符分隔，因为Scanner默认会忽略空白字符。使用BufferedReader时，可以先读取整行内容，再通过StringTokenizer按分隔符拆分字符串，将拆分后的字符串转为目标数据类型，这种方式更灵活适配自定义分隔符场景，比如处理逗号或分号分隔的输入内容。不少跨境刷题平台的算法题会使用英文逗号作为分隔符，开发者需要提前确认分隔符类型适配输入代码，接下来我们将讲解大厂算法题输入的避坑指南。

## 四、大厂算法题输入的避坑指南
大厂笔试题的输入测试用例更复杂，开发者需要避开常见的输入陷阱。

### 1. 隐藏的输入格式陷阱
不少大厂笔试题会设置隐藏的输入陷阱，比如输入内容包含前导空格、末尾空行或不规则分隔符。比如部分测试用例会在每行开头添加多个空格，开发者使用nextLine()读取后需要先调用trim()方法去除首尾空格，避免解析数据时出现格式错误。还有部分测试用例会在最后一行添加空行，开发者需要过滤空行避免解析出无效数据，这也是很多开发者容易忽略的细节坑，需要提前预判测试用例的边界情况，接下来我们将拆解编码与换行符适配问题。

### 2. 中文编码与换行符适配问题
当输入内容包含中文时，需要注意输入流的编码格式，比如线上OJ平台通常使用UTF-8编码，开发者需要将BufferedReader的InputStreamReader设置为UTF-8编码，避免中文乱码问题。比如初始化BufferedReader时可以使用`new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in, StandardCharsets.UTF_8))`，确保兼容中文输入内容。同时需要兼容不同系统的换行符，比如在读取每行内容时可以统一替换\r\n为\n，避免因为换行符差异导致的读取异常，这也是提升代码兼容性的关键技巧，接下来我们将拆解输入超时的优化方案。

### 3. 输入超时的优化方案
当输入数据量超过10万行时，使用Scanner容易出现超时判分问题，此时可以切换到BufferedReader提升输入效率。《2024全球Java开发趋势白皮书》（Oracle）提到，BufferedReader在处理10万行以上输入时性能比Scanner高47%，能有效避免超时问题。此外，开发者还可以通过关闭自动刷新缓冲区、调整缓冲流大小等方式进一步提升输入性能，比如将BufferedReader的缓冲大小设置为1024*1024字节，减少底层IO调用次数，进一步降低输入耗时，接下来我们将讲解性能优化与扩展方案。

## 五、性能优化与扩展方案
对于超大规模数据输入场景，开发者可以通过自定义输入流进一步提升性能表现。

### 1. 自定义输入流的性能升级
自定义BufferedInputStream可以进一步降低IO耗时，比如通过设置更大的缓冲区大小减少底层系统调用次数。开发者可以将输入流包装为BufferedInputStream，再转换为BufferedReader读取内容，这种方式比直接使用BufferedReader能提升15%-20%的输入效率，适合处理百万级以上的超大数据量输入场景。不少资深刷题者会提前封装通用的输入工具类，在刷题时直接调用，节省输入代码的编写时间，接下来我们将拆解多线程输入的批量处理技巧。

### 2. 多线程输入的批量处理技巧
在处理超大规模数据输入时，可以通过多线程批量读取输入内容，提升输入处理效率。比如将输入流拆分为多个分片，启动多个线程并行读取分片内容，再合并为完整的输入数据。不过多线程输入需要处理线程安全问题，避免出现数据读取混乱的情况，适合处理竞赛级别的超大数据量输入场景，多数日常刷题场景不需要用到多线程输入，开发者可以根据实际需求选择适配方案。

1. 《2023年中国程序员开发者生态报告》，CSDN
2. 《2024全球Java开发趋势白皮书》，Oracle

Java中读取多行输入通常使用Scanner类或BufferedReader类。Scanner可利用nextLine()方法逐行读取输入，而BufferedReader则配合readLine()方法使用。根据需求，可以将读取的每行数据存储在数组或集合中，方便后续处理。同时，需注意结束输入的条件，如输入特定字符串或者输入行数限制。

使用Scanner或BufferedReader读取多行数据

在Java编程中，如果需要处理多行输入，常见的做法有哪些？怎样才能有效地读取和存储这些多行数据？

Java中如何读取多行输入数据？

Java可以通过Scanner的hasNext()方法或BufferedReader的readLine()方法判断是否还有输入内容，进而循环读取未知数量的行数据。当输入结束时，程序自动跳出读取循环。此方法适合处理没有指定行数的多行输入，确保程序能正确接收完整数据。

利用输入流的EOF判断继续读取数据

在编写Java算法代码时，有时输入的行数不是预先确定的。该如何编写程序来动态读取直到输入结束？

如何在Java算法题中处理未知行数的输入？

读取每行输入后，可以使用字符串的split()方法按空格或其他分隔符拆分得到单个元素，再将这些元素转换成整数或其他需要的数据类型。然后将转换后的数据存入数组或集合（如ArrayList）中，方便算法进行访问和处理。此步骤对于数值类型算法题尤为重要，有助于准确完成数据的输入和处理。

解析输入字符串并存储到数组或集合中

在Java中读取多行数据后，常需要将其转换成数组、列表等数据结构以便算法运算。应该如何实现这一转换？

怎样将多行输入的数据转换成适合算法处理的格式？

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本文围绕Java算法题多行输入展开，分析了主流输入方案的对比选型，讲解了实战场景下的代码适配技巧与避坑指南，结合权威报告数据指出Scanner适合基础场景、BufferedReader适配大数据量输入，帮助开发者提升刷题通过率与代码性能。

java算法题如何输入多行数据

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