面试题：Kotlin命令行工具的输入输出处理优化

1. 使用流处理

在Kotlin中，可以利用BufferedReader和BufferedWriter结合File类来处理输入输出流，以减少频繁的磁盘I/O操作。同时，use函数可以确保资源在使用完毕后被正确关闭。

输入处理示例：

val inputFile = File("input.txt")
inputFile.bufferedReader().use { reader ->
    var line: String?
    while (reader.readLine().also { line = it } != null) {
        // 处理每一行文本
        val processedLine = processLine(line!!)
        // 进一步处理processedLine
    }
}

其中processLine函数是自定义的用于处理每一行文本的函数。

输出处理示例：

val outputFile = File("output.txt")
outputFile.bufferedWriter().use { writer ->
    // 假设results是处理后的结果集合
    val results = listOf("result1", "result2", "result3")
    results.forEach { result ->
        writer.write(result)
        writer.newLine()
    }
}

2. 异步操作

对于大量文本处理，可以考虑使用Kotlin协程来异步执行一些操作，避免阻塞主线程。例如，如果分析过程比较耗时，可以将其放在一个协程中执行。

首先，引入协程依赖（如果是Maven项目）：

<dependency>
    <groupId>org.jetbrains.kotlinx</groupId>
    <artifactId>kotlinx-coroutines-core</artifactId>
    <version>1.6.4</version>
</dependency>

异步处理示例：

import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
    val inputFile = File("input.txt")
    val outputFile = File("output.txt")

    val analysisJob = async {
        val analysisResults = mutableListOf<String>()
        inputFile.bufferedReader().use { reader ->
            var line: String?
            while (reader.readLine().also { line = it } != null) {
                val processedLine = processLine(line!!)
                analysisResults.add(processedLine)
            }
        }
        analysisResults
    }

    val results = analysisJob.await()

    outputFile.bufferedWriter().use { writer ->
        results.forEach { result ->
            writer.write(result)
            writer.newLine()
        }
    }
}

这里通过async启动一个异步任务来处理输入文本并分析，await等待分析完成后再进行输出操作。

3. 内存优化

避免不必要的对象创建：在处理文本行时，尽量复用已有的对象，避免频繁创建新对象。例如，在processLine函数中，减少字符串拼接产生新字符串对象的操作，可以使用StringBuilder。
限制内存占用：如果处理过程中需要存储大量中间结果，可以考虑分页处理，或者使用WeakReference等方式来管理内存，避免内存溢出。例如，如果需要存储大量的分析结果，可以按一定数量进行分组处理并及时写入文件，而不是全部存储在内存中。

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面试题：Kotlin命令行工具的输入输出处理优化

知识考点

面试题答案

1. 使用流处理

2. 异步操作

3. 内存优化