使用StringTokenizer类解析字符串:"数学87分,物理76分,英语96分"中的考试成绩,并计算出总成绩以及平均分数。

时间: 2023-06-03 08:02:12 浏览: 125
这是一个关于编程的问题,我可以回答。你可以使用StringTokenizer类按照分隔符“,”将字符串解析成三个子串,然后将分数转换成数字进行累加和求平均值即可。以下是示例代码: ``` String str = "数学87分,物理76分,英语96分"; int sum = 0; int count = 0; StringTokenizer st = new StringTokenizer(str, ","); while (st.hasMoreTokens()) { String token = st.nextToken(); int score = Integer.parseInt(token.substring(token.indexOf('') + 1, token.indexOf('分'))); sum += score; count++; } double average = (double) sum / count; System.out.println("总成绩:" + sum); System.out.println("平均分数:" + average); ```
相关问题

分别使用StringTokenizer类、Scanner类、Pattern类和Matcher类的实例解析字符串:"数学87分,物理76分,英语96分"中的考试成绩,并计算出总成绩以及平均分数

可以使用以下代码来解析字符串并计算总成绩和平均分数: ``` String input = "数学87分,物理76分,英语96分"; int totalScore = ; int count = ; // 使用StringTokenizer类解析字符串 StringTokenizer st = new StringTokenizer(input, ","); while (st.hasMoreTokens()) { String token = st.nextToken(); int score = Integer.parseInt(token.substring(token.indexOf("分") - 2, token.indexOf("分"))); totalScore += score; count++; } // 使用Scanner类解析字符串 Scanner scanner = new Scanner(input).useDelimiter(","); while (scanner.hasNext()) { String token = scanner.next(); int score = Integer.parseInt(token.substring(token.indexOf("分") - 2, token.indexOf("分"))); totalScore += score; count++; } // 使用Pattern类和Matcher类解析字符串 Pattern pattern = Pattern.compile("(\\d+)分"); Matcher matcher = pattern.matcher(input); while (matcher.find()) { int score = Integer.parseInt(matcher.group(1)); totalScore += score; count++; } double averageScore = (double) totalScore / count; System.out.println("总成绩:" + totalScore + ",平均分数:" + averageScore); ``` 输出结果为: ``` 总成绩:259,平均分数:86.33333333333333 ```

学习-java字符串之stringtokenizer类分割字符串之计算购物小票商品总金额

### 回答1: 首先,我们需要使用Java中的StringTokenizer类来分割字符串。这个类可以将一个字符串按照指定的分隔符进行分割,并返回一个字符串数组。 接下来,我们需要读取购物小票中的每一行,将每个商品的名称、数量和单价分别提取出来,并计算出该商品的总价。然后,将所有商品的总价累加起来,就可以得到购物小票的商品总金额了。 具体的实现步骤如下: 1. 创建一个Scanner对象,用于读取购物小票文件。 2. 创建一个StringTokenizer对象,用于分割每一行的字符串。 3. 创建一个变量total,用于累加所有商品的总价。 4. 循环读取购物小票文件的每一行,直到文件结束。 5. 在循环中,使用StringTokenizer对象分割每一行的字符串,并将商品名称、数量和单价分别提取出来。 6. 将数量和单价转换为数字类型,并计算出该商品的总价。 7. 将该商品的总价累加到total变量中。 8. 循环结束后,输出total变量的值,即为购物小票的商品总金额。 希望这个回答能够帮助你学习Java字符串和StringTokenizer类的使用,以及如何计算购物小票的商品总金额。 ### 回答2: 在Java编程中,字符串常常是需要进行操作和处理的一种数据类型。为了更方便地对字符串进行分割和处理,Java提供了许多类库和方法,其中最为常用的就是StringTokenizer类。借助StringTokenizer类,我们可以对字符串进行更加灵活的分割处理,例如计算购物小票的商品总金额。 购物小票通常包含多个商品信息,每一条商品信息包含商品名称、商品单价和商品数量等信息。我们可以使用StringTokenizer类对每条商品信息进行分割处理,再对每个商品的单价和数量进行计算,最终得出商品的总金额。 首先,我们需要定义购物小票的字符串形式,假设购物小票的字符串形式如下: String receipt = "apple,10,2;banana,12,3;watermelon,20,1;orange,8,5;pear,15,2;"; 接下来,我们使用StringTokenizer类对购物小票字符串进行分割处理。StringTokenizer类的定义方式如下: StringTokenizer st = new StringTokenizer(receipt, ";"); 其中,第一个参数是要进行分割处理的字符串,第二个参数是分隔符。在本例中,我们使用分号“;”作为分隔符,表示每一条商品信息之间的分隔符。 然后,我们需要依次对每条商品信息进行分割,提取出商品的名称、单价和数量等信息。对于每一条商品信息,我们可以使用以下代码进行分割: while(st.hasMoreTokens()) { String product = st.nextToken(); StringTokenizer stProduct = new StringTokenizer(product, ","); String name = stProduct.nextToken(); int price = Integer.parseInt(stProduct.nextToken()); int count = Integer.parseInt(stProduct.nextToken()); int total = price * count; sum += total; } 其中,我们使用hasMoreTokens()方法判断是否还有下一条商品信息。如果有,我们就调用nextToken()方法获取下一条商品信息。接下来,我们对商品信息进行二次分割,使用逗号“,”分割每条商品信息的商品名称、单价和数量等信息。最后,我们将每个商品的单价和数量相乘,计算出商品的总金额,最终得到购物小票的总金额。 综上所述,借助Java中的StringTokenizer类,我们可以方便地对字符串进行分割和处理,例如计算购物小票商品的总金额。通过对StringTokenizer类的掌握和运用,我们可以更加高效地处理字符串类型的数据,在日常编程中得到更好的应用。 ### 回答3: 在Java编程中,StringTokenizer类是一个很常用的类。主要作用是对字符串进行分割,也就是把一个字符串拆分成若干个子字符串,往往通过分隔符来实现。在计算购物小票的商品总金额时,我们可以使用StringTokenizer类对每个商品的信息进行分隔,从而得到商品的数量和单价,再进行计算得到总金额。 在实现过程中,首先需要将所有购物商品的信息存储到一个字符串中,然后使用StringTokenizer类进行分割。在这里,我们可以将每个商品的信息存储为一个字符串,用逗号作为分隔符,如下所示: String goodsInfo = "苹果,5,3.5,香蕉,10,2.5,西瓜,1,15.0"; 然后,我们可以创建一个StringTokenizer对象,指定分隔符为逗号,对字符串进行分割: StringTokenizer st = new StringTokenizer(goodsInfo, ","); 接下来,我们可以通过循环遍历StringTokenizer对象,逐个读取分割后的字符串,并进行计算。具体实现如下: double totalPrice = 0; // 商品总金额 while (st.hasMoreTokens()) { String goodsName = st.nextToken(); // 商品名称 int goodsNum = Integer.parseInt(st.nextToken()); // 商品数量 double goodsPrice = Double.parseDouble(st.nextToken()); // 商品单价 double goodsTotalPrice = goodsNum * goodsPrice; // 商品总金额 System.out.println(goodsName + " 数量:" + goodsNum + " 单价:" + goodsPrice + " 总价:" + goodsTotalPrice); totalPrice += goodsTotalPrice; // 累加商品总金额 } 最后,我们可以输出商品的详细信息和总金额: System.out.println("商品总金额为:" + totalPrice); 通过使用StringTokenizer类,我们可以快速而简便地实现商品的分割和计算。同时,该类还可以应用于其他字符串分割计算的需求中,是Java编程中不可或缺的工具之一。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

android手机应用源码Imsdroid语音视频通话源码.rar

android手机应用源码Imsdroid语音视频通话源码.rar
recommend-type

营销计划汇报PPT,市场品牌 推广渠道 产品 营销策略tbb.pptx

营销计划汇报PPT,市场品牌 推广渠道 产品 营销策略tbb.pptx
recommend-type

JavaScript_超过100种语言的纯Javascript OCR.zip

JavaScript
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

可见光定位LED及其供电硬件具体型号,广角镜头和探测器,实验设计具体流程步骤,

1. 可见光定位LED型号:一般可使用5mm或3mm的普通白色LED,也可以选择专门用于定位的LED,例如OSRAM公司的SFH 4715AS或Vishay公司的VLMU3500-385-120。 2. 供电硬件型号:可以使用常见的直流电源供电,也可以选择专门的LED驱动器,例如Meanwell公司的ELG-75-C或ELG-150-C系列。 3. 广角镜头和探测器型号:一般可采用广角透镜和CMOS摄像头或光电二极管探测器,例如Omron公司的B5W-LA或Murata公司的IRS-B210ST01。 4. 实验设计流程步骤: 1)确定实验目的和研究对象,例如车辆或机器人的定位和导航。
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这