CC编译器升级后如何保留iostream.H

bulcsu 2008-11-05 04:12:40
升级编译器后编译程序的时候提示了如下错误:
The name istream is ambiguous, istream and std::istream
我知道是新的编译器使用了ISO/ANSI standard C++ Library问题,有一个解决办法是将所有的iostream.h改成iostream,然后加上using namespace std;
我发现这样不仅改动量很大(源代码非常庞大),而且很难修改。
有没有办法可以依然使用iostream.h等,在现有的编译器中是否有某些宏(我发现有一个RW_NO_IOSTD,不知道是不是,也不知道怎么改)作为兼容老版本的开关,如何修改它来是升级后的编译器能正常编译以前的程序。

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taodm 2008-11-06
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如果不尽早改成按C++标准写代码,以后的苦头只会更多。
让旧的代码编译不过一般都是有很充足的理由的。
bulcsu 2008-11-06
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问题是升级编译器后,受到影响的不仅仅是iostream阿,还有很多的。
我发现有个参数-compat,compat=4为兼容模式,compat=5时为标准模式,默认为5,我设置成4后以前的错误没有了,出现了如下错误:
Value expected for flag '-I' for '/sunstudio/SUNWspro/prod/bin/ccfe'.
Undefined first referenced
symbol in file
_lp ROCplex.o
_env ROCplex.o
llat ROCplex.o
main /sunstudio/SUNWspro/prod/lib/crt1.o
IndexInCCA(crew_structure*, char*) ROCplex.o
DailyDemand::getTotalLoadByLength(int, int, int) const ROCplex.o
CPXcreateprob ROCplex.o
IsPlanDutyFlagSet(crew_cum_struct*, DutyFlag) ROCplex.o
DailyDemand::getLoadForMaleCrewForNAPrng(int) const ROCplex.o
CPXcloseCPLEX ROCplex.o
CPXopenCPLEXruntime ROCplex.o
CPXcopyctype ROCplex.o
getLayoverPortCountsPerCrew(char*, char*, linklist*, char**, int) ROCplex.o
GetNumberOfSpanningDays(char*, char*) ROCplex.o
CPXwriteprob ROCplex.o
DailyDemand::getStbyBlockLoad(int, int, int) const ROCplex.o
CPXprimopt ROCplex.o
DailyDemand::getLoadForStandbyDutiesAndFlyByLength(int, int, int) const ROCplex.o
CPXgetmipobjval ROCplex.o
DailyDemand::getLoadForMaleCrewForOtherPrng(int) const ROCplex.o
CPXdualopt ROCplex.o
CPXhybbaropt ROCplex.o
CPXgetmipx ROCplex.o
DailyDemand::getTotalLoad(int) const ROCplex.o
IsDutyFlagSet(crew_cum_struct*, DutyFlag) ROCplex.o
CPXcopylp ROCplex.o
CPXchgprobtype ROCplex.o
CPXgetprobtype ROCplex.o
CPXmipopt ROCplex.o
CPXgetobjval ROCplex.o
ld: fatal: Symbol referencing errors. No output written to a.out
*** Error code 1
clearmake: Error: Build script failed for "ROCplex.o"

ROCplex.C是我当前编译的文件。


e_sharp 2008-11-05
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UP
taodm 2008-11-05
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汗,用个ultraedit/pspad对目录里所有文件进行查找替换即可。
hai040 2008-11-05
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自己加个文件iostream.h
内容
#incluce<iostream>

using namespace std;

ok?
内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化问题展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入分析各算法在复杂物流网络中的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化问题时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络中的路径决策支持系统构建;②为不确定性条件下复杂路径规划问题提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性分析部分,可通过调整问题规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。

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