这篇“Java中如何实现字符序列的替换与分解”文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来看看这篇“Java中如何实现字符序列的替换与分解”文章吧。
String对象调用public String replaceAll(String regex,String replacement)方法,返回一个新的String对象,返回的String对象的字符序列是把当前String对象的字符序列中,所有和参数regex相匹配的子字符序列替换成参数replacement指定的字符序列所得到的字符序列。
例如:
String s1="123hello456"; String s2=s1.replaceAll("\\d+","你好。"); //"\\d+"是正则表达式,表示一个或多个0~9之间的任意数字 System.out.println(s1);//打印结果为: 123hello456 没有被改变 System.out.println(s2);//打印结果为: 你好。hello你好。
再如:
String regex="-?[0-9][0-9]*[.]?[0-9]*"; String s1="999大家好,-123.459804明天放假了"; String s2=s1.replaceAll(regex,""); System.out.println("剔除"+s1+"中的数字后得到的字符序列是:"+s2); //剔除999大家好,-123.459804明天放假了中的数字后得到的字符序列是: 大家好, 明天放假了
其实,String类提供了一个实用的方法:
public String[] split(String regex)
当String对象调用该方法时,使用参数指定的正则表达式regex作为分隔标记,分解出String对象的字符序列中的单词,并将分解出的单词存放在String数组中。
例如:
//需求:对于一个字符序列,要分解出全部由数字字符组成的单词。 String s1="1931年9月18日晚,日本发动侵华战争,请记住这个日子!"; String regex="\\D+"; String s2[]=s1.split(regex); for(String s:s2) System.out.println(s);//分别输出1931 09 08 ,且可知s2.length()=3;
需要特别注意的是,split方法认为分隔标记的左右是单词,额外规则是,如果左面的单词是不含任何字符的字符序列,即为空,则这个字符序列仍然算成一个单词,但右边的单词必须是含有字符的字符序列。
例如:
String s1="公元2022年02月18日"; String regex="\\D+"; String s2[]=s1.split(regex); System.out.println(s2.length());//会编译报错:Method call expected for(String s:s2) System.out.println(s); //s2[0]= s2[1]=2022 s2[2]=02 s2[3]=18 s1[0]是空的字符串,什么也不会显示。 //所以s2数组长度应该为4而不是3,多出来的空字符串是"公元"左侧被默认有一个单词。内容为空。
1.和split()方法不同的是,StringTokenizer对象不使用正则表达式做分隔标记。
2.当分析一个字符序列并将字符序列分解成可被独立使用的单词时,可以使用java.util包中的StringTokenizer类,称该类的对象是一个字符序列的分析器,该类有两个构造方法。
构造方法1:StringTokenizer(String s):构造一个StringTokenizer对象,例如fenxi。fenxi使用的是默认的分隔标记(空格符,换行符,回车符,Tab符,进纸符(\f))分解出参数s的字符序列中的单词,即这些单词成为分析中的数据。
构造方法2:StringTokenizer(String s,String delim):构造一个StringTokenizer对象,例如fenxi。fenxi用参数delim的字符序列中的字符的任意排列作为分隔标记,分解出参数s的字符序列中的单词,即这些单词成为fenxi中的数据。
注意:分隔标记的任意排列仍然是分隔标记。
3.fenxi可以调用String nextToken()方法逐个获取fenxi中的单词,每当nextToken()返回一个单词,fenxi就会自动删除该单词。
4.fenxi可以调用boolean hasMoreTokens()方法返回一个boolean值,只要fenxi中还有单词,该方法就返回true,否则返回false。
5.fenxi可以调用countToken()方法返回当前fenxi中单词的个数。
具体示例1:
String s="we are stud,ents"; StringTokenizer fenxi=new StringTokenizer(s," ,");//用空格和逗号的任意组合作为分隔标记 int number=fenxi.countToken(); while(fenxi.hasMoreTokens()){ String str=fenxi.nextToken(); System.out.println(str); System.out.println("还剩"+fenxi.countToken()+"个单词"); } System.out.println("s共有单词:"+number+"个"); //输出结果: we 还剩3个单词 are 还剩2个单词 stud 还剩1个单词 ents 还剩0个单词 s共有单词:4个
具体示例2:
String s="市话费:28.39元,长途话费:49.15元,上网费:352元"; String delim="[^0-9.]+";//非数字和.序列都匹配delim s=s.replaceAll(delim,"#"); StringTokenizer fenxi=new StringTokenizer(s,"#"); double totalMoney=0; while(fenxi.hasMoreTokens()){ double money=Double.parseDouble(fenxi.nextToken()); System.out.println(money); totalMoney+=money; } System.out.println("总费用:"+totalMoney+"元"); //输出结果: 28.39 49.15 352.0 总费用:429.53999999999996元
为了创建一个Scanner对象,需要把一个String对象传递给所构造的Scanner对象,例如,对于:
String s="telephone cost 876 dollar.Computer cost 2398.89 dollar.";
为了解析出s的字符序列中的数字型单词,可以如下构造一个Scanner对象:
Scanner scanner=new Scanner(s);
那么scanner默认使用空格作为分隔标记来解析s的字符序列中的单词。也可以让scanner对象调用方法:
useDelimiter(正则表达式);
将正则表达式作为分隔标记,即Scanner对象在解析s的字符序列时,把与正则表达式匹配的字符序列作为分隔标记。
Scanner对象解析字符序列的特点如下:
scanner对象调用next()方法依次返回s的字符序列中的单词,如果最后一个单词已被next()方法返回,scanner对象调用hasNext()将返回false,否则返回true。
对于s的字符序列中的数字型单词,例如,12.34等,scanner可以调用nextInt()或nextDouble()方法来代替next()方法。即scanner可以调用nextInt()或nextDouble()方法将数字型单词转化为int型或者double型数据返回。
如果单词不是数字型单词,scanner调用nextInt()或nextDouble()方法,将会发生InputMismatchException异常,在处理异常时可以调用next()方法返回该非数字化单词。
具体示例:
String cost="市话费:28.39元,长途话费:49.15元,上网费:352元"; Scanner scanner=new Scanner(cost); scanner.useDelimiter("[^0-9.]+"); double sum=0; while(scanner.hasNext()){ try{ double price=scanner.nextDouble(); sum+=price; System.out.println(price); }catch(InputMismatchException e){ String s=scanner.next(); } } System.out.println("总费用:"+sum+"元"); //输出结果: 28.39 49.15 352.0 总费用:429.53999999999996元
对比:
1. StringTokenizer类和Scanner类都可用于分解字符序列中的单词,但是二者在思想上有所不同。
2. StringTokenizer类把分解出来的单词全都放入StringTokenizer对象的实体中,因此StringTokenizer对象能够快速的获得单词,即StringTokenizer对象的实体占用较多的内存(多占用内存,提升速度,相当于把单词记在大脑中)。
3. 与StringTokenizer类不同的是,Scanner类仅仅存放怎样获取单词的分隔标记,因此scanner对象获取单词的速度相对较慢,但scanner对象节省内存空间(减慢速度,节省空间,相当于把单词放在字典里,大脑只记忆查字典的规则)。
使用Pattern类与Matcher类的步骤如下:
1.使用正则表达式regex作为参数得到一个称为"模式"的Pattern类的实例pattern。例如
String regex="-?[0-9][0-9]*[.]?[0-9]*"; Pattern pattern=Pattern.compile(regex);
2.模式对象pattern调用matcher(CharSequence s)方法返回一个Matcher对象matcher,称为匹配对象,参数s是matcher要检索的String对象。
Matcher matcher=pattern.matcher(s);
3.这两个步骤结束后,匹配对象matcher就可以调用各种方法检索s。
具体方法有:
(1)public boolean find():寻找s的字符序列中和regex匹配的下一子序列。如果成功则返回true,否则返回false。matcher首次调用该方法时,寻找s中第一个和regex匹配的子序列,如果find方法返回true,则matcher再调用find方法时,就会从上一次匹配成功的子字符序列后开始寻找下一个匹配regex的子字符序列。另外,当find方法返回true时,matcher可以调用start()方法和end()方法得到子字符序列在s中的开始位置和结束位置。当find方法返回true时,matcher调用group()可以返回find方法本次找到的匹配regex的子字符序列。
(2)public boolean matches():matcher调用该方法判断s的字符序列是否完全和regex匹配。
(3)public boolean lookingAt():matcher调用该方法判断从s的字符序列的开始位置是否有和regex匹配的子字符序列。
(4)public boolean find(int start):matcher调用该方法判断s的字符序列从参数start指定位置开始是否有个regex匹配的子字符序列。当start=0时,该方法和lookingAt()的功能相同。
(5)public String replaceAll(String replacement):matcher调用该方法可以返回一个String对象,该String对象的字符序列是通过把s的字符序列中与模式regex匹配的子字符序列全部替换为参数replacement指定的字符序列得到的(注意s本身没有发生变化)。
(6)public String replaceFirst(String replacement):matcher调用该方法可以返回一个String对象,该String对象的字符序列是通过把s的字符序列中第1个与模式regex匹配的子字符序列全部替换为参数replacement指定的字符序列得到的(注意s本身没有发生变化)。
(7) public String group():返回一个String对象该对象的字符序列是find方法在s的字符序列中找到的匹配regex的子字符序列。
具体示例:
String regex="-?[0-9][0-9]*[.]?[0-9]*";//匹配数字,整数或浮点数的正则表达式 Pattern pattern=Pattern.compile(regex);//初始化模式对象 String s="市话费:28.39元,长途话费:49.15元,上网费:352元"; Matcher matcher=pattern.matcher(s);//初始化匹配对象,用于检索s double sum=0; while(matcher.find()){ String str=matcher.group(); sum+=Double.parseDouble(str); System.out.println("从"+matcher.start()+"到"+matcher.end()+"匹配的子序列:"); System.out.println(str); } System.out.println("总费用:"+sum+"元"); String weatherForecast[]={"北京:-9度至7度","广州:10度至21度","哈尔滨:-29度至-7度"};//存放三地的温度 double averTemperture[]=new double[weatherForecast.length];//存放三地的平均温度 for(int i=0;i<weatherForecast.length;i++){ Matcher matcher1=pattern.matcher(weatherForecast[i]);//初始化匹配对象,模式不变 double sum1=0; int count=0; while(matcher1.find()){ count++;//一个地方有几个气温,count就加几次 sum1+=Double.parseDouble(matcher1.group()); //sum1表示的是一个地方最高气温与最低气温的和 } averTemperture[i]=sum1/count;//for循环一次,算出一个地方的平均气温 } System.out.println("三地的平均气温:"+Arrays.toString(averTemperture)); //输出结果为: 从4到9匹配的子序列: 28.39 从16到21匹配的子序列: 49.15 从27到30匹配的子序列: 352 总费用:429.53999999999996元 三地的平均气温:[-1.0, 15.5, -18.0]
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