StringTokenizer st1,st2; String quote1="TWTR 37.14 7.28"; st1=new StringTokenizer(quote1);

时间: 2024-05-28 19:13:07 浏览: 74
JAVA

StringTokenizer的使用

star5星 · 资源好评率100%
这段代码是使用 Java 中的 StringTokenizer 类将字符串 quote1 拆分成多个子字符串。在这个例子中，使用默认的分隔符（空格）将 quote1 拆分成三个子字符串："TWTR"、"37.14" 和 "7.28"。st1 变量是一个 StringTokenizer 对象，可以使用它的方法 nextToken() 来逐个访问这些子字符串。
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StringToken

String tokenization is defined as the problem that consists of breaking up a string into tokens which are seperated by delimiters. Both tokens and delimiters are themselves strings. Commonly used string structures that require the use of string tokenization are Comman Seperated Values (CSV), written text and basically any other format of data grouping where differing units of data are sperated by some kind of delimiter.

public class java2 { public static void main(String[] args) {StringTokenizer st1,st2; String q2="Twpr 1122 2211"; st1=new StringTokenizer(q2); System.out.println("1、 "+st1.nextToken()); System.out.println("2、 "+st1.nextToken()); System.out.println("3、 "+st1.nextToken());

这是因为 StringTokenizer 类会按照默认的分隔符（空格、制表符、换行符、回车符等）将字符串 q2 分割成多个子字符串，并将这些子字符串存储在一个队列中。通过调用 nextToken() 方法，可以依次取出队列中的子...

注释下面每一行代码：public class Shift { private ArrayList<String> kwicList = new ArrayList<String>(); private ArrayList<String> lineTxt; public Shift( ArrayList<String> lineTxt) { this.lineTxt = lineTxt; } public ArrayList<String> getKwicList() { return kwicList; } public ArrayList<String> getLineTxt() { return lineTxt; } public void shift() { //获取每个单词，存入tokens Iterator<String> it = lineTxt.iterator(); while (it.hasNext()) { StringTokenizer token = new StringTokenizer(it.next()); ArrayList<String> tokens = new ArrayList<String>(); int i = 0; //循环添加单词 int count = token.countTokens(); while (i < count) { tokens.add(token.nextToken()); i++; } //display(tokens); //切割各个单词，不断改变起始值和利用loop实现位移。 for (i = 0; i < count; i++) { StringBuffer lineBuffer = new StringBuffer(); int index = i; for (int f = 0; f < count; f++) { //从头继续位移 if (index >= count) index = 0; //存入StringBuffer lineBuffer.append(tokens.get(index)); lineBuffer.append(" "); index++; } String tmp = lineBuffer.toString(); kwicList.add(tmp); } } } }

- 字段 kwicList：类型为 ArrayList<String>，存储了所有的关键词索引环（Key Word in Context List）。 - 字段 lineTxt：类型为 ArrayList<String>，存储了所有待处理的文本行。 - 构造方法 Shift()：接受一个类型...

public void registerOrder() throws Exception { System.out.println("Please input your order like this: yourname_restaurantIdcode_foodIdcode" + "\n for example:" + "Lucy_0001_01"); while (true) { String str = null; try { str = stdIn.readLine(); } catch (IOException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } StringTokenizer stringTokenizer = new StringTokenizer(str, "_"); String customerName = (String) stringTokenizer.nextElement(); for (Customer customer : customersList) { if (customerName.equals(customer.getName())) { String shopIdcode = (String) stringTokenizer.nextElement(); // shopList.get(resturantName); String foodIdCode = (String) stringTokenizer.nextElement(); Food food = shopList.get(shopIdcode).getFoodList().getFood(foodIdCode); if (food == null) { stdErr.println("Failed in load food. \nmaybe in this resturant doesn't have this food." + "shopid: " + shopIdcode + " foodIdCode: " + foodIdCode); break; }

然后使用 StringTokenizer 类对用户输入的订单信息进行解析，获取订单中的顾客姓名、餐厅 ID 编码、菜品 ID 编码等信息。接着，使用 for-each 循环遍历顾客列表，查找与输入的顾客姓名相匹配的顾客对象。如果找到了...

import java.util.StringTokenizer; public class E { public static void main(String args[ ]) { String s ="we are students(hello)"; StringTokenizer fenxi = new StringTokenizer(s," ()"); int m = fenxi.countTokens(); s = fenxi.nextToken(); s = fenxi.nextToken(); int n = fenxi.countTokens(); System.out.printf("%d:%d:%s",m,n,s); //【代码】 } }

在这个程序中，定义了一个字符串s，并使用StringTokenizer对其进行了分析。分隔符包括空格和括号，所以s被分隔成了四个部分：we、are、students和hello。其中，s被赋值为we和are之后，n的值为2，s的...

import java.util.StringTokenizer; public class Demo7 { public static void main(String args[]) { String s = "I am Wanglin,she is my friend,she is a student"; StringTokenizer fenxi = new StringTokenizer(s, "h"); int n = fenxi.countTokens(); while (fenxi.hasMoreTokens()) { String s1 = fenxi.nextToken(); // System.out.print(s1 + " "); } System.out.println("count=" + n); }

2. 接着使用StringTokenizer类来对字符串s进行分词，其中第一个参数是要进行分词的字符串，第二个参数是用来指定分隔符的字符串。在这个例子中，我们使用字母"h"作为分隔符。 3. 使用countTokens方法获取分词后的...

public String gaugeParamsString(String value2, CalculationModelVo calculationInfo) { int value = 0; if (calculationInfo.getReservedBits() == 0) { int ret[] = new int[calculationInfo.getGaugeParam().length()]; StringTokenizer toKenizer = new StringTokenizer(calculationInfo.getGaugeParam(), ","); int i = 0; while (toKenizer.hasMoreElements()) { ret[i++] = Integer.valueOf(toKenizer.nextToken()); } //向上 if (calculationInfo.getGaugeCode().equals("0")) { int closest = Integer.MAX_VALUE; for (int j = 0; j < ret.length; j++) { if (ret[j] >= Integer.parseInt(value2) && ret[j] < closest) { closest = ret[j]; } } //赋值给value value = closest; } //向下 if (calculationInfo.getGaugeCode().equals("1")) { int closest = Integer.MIN_VALUE; for (int j = 0; j < ret.length; j++) { if (ret[j] >= Integer.parseInt(value2) && ret[j] < closest) { closest = ret[j]; } } //赋值给value value = closest; } } return String.valueOf(value); } 优化一下这段代码

public String gaugeParamsString(String value2, CalculationModelVo calculationInfo) { int value = 0; if (calculationInfo.getReservedBits() == 0) { int ret[] = Arrays.stream(calculationInfo....

对以下代码进行细致解释：public class HttpRequest implements Runnable{ Socket socket; public HttpRequest（Socket socket） throws Exception { this.socket = socket; } public void run() { try { processRequest(); } catch (Exception e) { System.out.println(e); } } private void processRequest() throws Exception { InputStreamReader is = new InputStreamReader(socket.getInputStream()); DataOutputStream os = new DataOutputStream(socket.getOutputStream()); BufferedReader br = new BufferedReader(is); String requestLine = br.readLine(); System.out.println("请求消息\r\n"); System.out.println(requestLine); String headerLine = null; while ((headerLine = br.readLine()).length() != 0){ System.out.println(headerLine); } StringTokenizer tokens = new StringTokenizer(requestLine); tokens.nextToken(); String fileName = tokens.nextToken(); //获取头部行中的URL字段值 FileInputStream fis = null; boolean fileExists = true; try { fis = new FileInputStream("C:\\Users\\Administrator\\web"+fileName); } catch (FileNotFoundException e) { fileExists = false; } String statusLine = null; String contentTypeLine = null; if (fileExists) { statusLine = "HTTP/1.1 200 0K"; contentTypeLine = "Content-type: "+ contentType(fileName) ; System.out.println(); System.out.println("响应消息\r\n"); os.writeBytes(statusLine); System.out.println(statusLine); os.writeBytes(contentTypeLine); System.out.println(contentTypeLine); sendBytes(fis, os); fis.close(); } else { String errorMessage = "HTTP/1.1 404 File Not Found\r\n" + "Content-Type: text/html\r\n" + "Content-Length: 23\r\n" + "\r\n" + "File Not Found"; System.out.println(); System.out.println("响应消息\r\n"); System.out.println(errorMessage); os.writeBytes(errorMessage); } os.close(); br.close(); socket.close(); } private static void sendBytes （FileInputStream fis，OutputStream os） 抛出异常 { byte[]buffer=new byte[1024]; int bytes=0; while ((bytes =fis.read(buffer))!=1){ os.write(buffer,0,bytes); } } private static String contentType(String fileName) { if (fileName.endsWith(".htm") || fileName.endsWith(".html")|| fileName.endsWith(".txt")) { return "text/html"; } if (fileName.endsWith(".jpg")) { return "image/jpeg"; } if (fileName.endsWith(".gif")) { return "image/gif"; } return "application/octet-stream"; } }

StringTokenizer tokens = new StringTokenizer(requestLine); tokens.nextToken(); String fileName = tokens.nextToken(); // 获取 URL 字段值 FileInputStream fis = null; boolean fileExists = true; ...

String[] personData = scanner.nextLine().split(" ");用别的代码达到相同的效果

StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine()); String[] personData = new String[st.countTokens()]; int i = 0; while (st.hasMoreTokens()) { personData[i++] = st.nextToken(); } // ...

补全代码：nalysisResult.javaimport java.io.*;import java.util.*;public class AnalysisResult { public static void main(String args[]) { //使用循环按行读取文件 //调用Fenxi.getTotalScore（）获取解析出的总成绩，并写入scoreAnalysis.txt中 }}Fenxi.javaimport java.util.*;public class Fenxi { public static double getTotalScore(String s) { String regex="[^0123456789]" ; //匹配非数字的正则表达式 String digitMess=s.replaceAll(regex,"*"); StringTokenizer fenxi = new StringTokenizer(digitMess,"*"); double totalScore=0; while(fenxi.hasMoreTokens()){ double score = Double.parseDouble(fenxi.nextToken()); //累加 totalScore } return totalScore; }}

StringTokenizer fenxi = new StringTokenizer(digitMess, "*"); double totalScore = 0; while (fenxi.hasMoreTokens()) { double score = Double.parseDouble(fenxi.nextToken()); totalScore += score; } ...

将以下代码改错：import java.util.*; public class FoundPrice { public static void main(String args[]) { String s="牛奶:89.8元，香肠:12.9元 啤酒:69元 巧克力:132元"; String regex="[^0123456789.]" ; //匹配非数字的正则表达识 String digitMess=s.replaceAll(regex,"*"); StringTokenizer fenxi=【代码1】//创建fenxi,用*做分隔标记解析digitMess中的单词 int number=【代码2】 //fenxi调用countTokens()方法返回单词数量 double sum=0; while(fenxi.hasMoreTokens()) { String str=【代码3】//fenxi调用nextToken()方法返回单词 System.out.println(str); sum=sum+Double.parseDouble(str); } System.out.println("购物小票中的商品种类："+number+"种"); System.out.println("购物小票中的价格总额："+sum+"元"); } }

StringTokenizer fenxi = new StringTokenizer(digitMess, "*"); // 创建fenxi,用*做分隔标记解析digitMess中的单词 int number = fenxi.countTokens(); // fenxi调用countTokens()方法返回单词数量 double sum =...

import java.util.*; public class Test62 { public static void main(String args[]) { String s = "数学87分，物理76分，英语96分"; int sum = 0; double average =0; StringTokenizer st = new StringTokenizer(s, "，"); while (st.hasMoreTokens()) { String token = st.nextToken(); int score = Integer.parseInt(token.substring(token.indexOf(' ') + 1, token.indexOf('分'))); sum += score; } average = (double) sum / 3; System.out.println("总成绩为：" + sum); System.out.println("平均分数为：" + average); } }

程序中用到了StringTokenizer类，可以将字符串按照指定的分隔符来分割，并将分割后的结果存储在一个字符串数组中。在while循环中，每次从字符串数组中取出一门课的成绩并累加到总成绩中，最后计算平均分数并输出。

stringtokenizer itr = new stringtokenizer(value.tostring()); while (itr.hasm

StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); while (itr.hasMoreTokens()) { String token = itr.nextToken(); // 在这里添加你想要实现的逻辑 // 比如打印每个token, 存储每个token等等 } ...

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StringTokenizer st = new StringTokenizer(text, regex); System.out.println("\n单词数："+st.countTokens()); } } 在这个程序中，首先使用Scanner类从标准输入读取文章内容，然后设置了一个包括空格和...

帮我解释下面的代码：import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class WordCount { public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{ private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(Object key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException { StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); while (itr.hasMoreTokens()) { word.set(itr.nextToken()); context.write(word, one); } } } public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> { private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context ) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } result.set(sum); context.write(key, result); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); if (otherArgs.length != 2) { System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>"); System.exit(2); } Job job = new Job(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } }

StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); while (itr.hasMoreTokens()) { word.set(itr.nextToken()); context.write(word, one); } } } Mapper 类主要是将输入的文本分割成单词，...

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