Java中字符序列的替換與分解的幾種實現方法
一、使用String類
String對象調用public String replaceAll(String regex,String replacement)方法，返回一個新的String對象，返回的String對象的字符序列是把當前String對象的字符序列中，所有和參數regex相匹配的子字符序列替換成參數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+"是正則表達式，表示一個或多個0~9之間的任意數字
System.out.println(s1);//打印結果為： 123hello456 沒有被改變
System.out.println(s2);//打印結果為: 你好。hello你好。
再如：
String regex="-?[0-9][0-9]*[.]?[0-9]*";
String s1="999大傢好，-123.459804明天放假瞭";
String s2=s1.replaceAll(regex,"");
System.out.println("剔除"+s1+"中的數字後得到的字符序列是:"+s2);
//剔除999大傢好，-123.459804明天放假瞭中的數字後得到的字符序列是: 大傢好， 明天放假瞭
其實，String類提供瞭一個實用的方法：
public String[] split(String regex)
當String對象調用該方法時，使用參數指定的正則表達式regex作為分隔標記，分解出String對象的字符序列中的單詞，並將分解出的單詞存放在String數組中。
例如：
//需求：對於一個字符序列，要分解出全部由數字字符組成的單詞。 String s1="1931年9月18日晚，日本發動侵華戰爭，請記住這個日子！"; String regex="\\D+"; String s2[]=s1.split(regex); for(String s:s2) System.out.println(s);//分別輸出1931 09 08 ，且可知s2.length()=3;
需要特別註意的是，split方法認為分隔標記的左右是單詞，額外規則是，如果左面的單詞是不含任何字符的字符序列，即為空，則這個字符序列仍然算成一個單詞，但右邊的單詞必須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());//會編譯報錯: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，什麼也不會顯示。 //所以s2數組長度應該為4而不是3，多出來的空字符串是"公元"左側被默認有一個單詞。內容為空。
二、使用StringTokenizer類
1.和split()方法不同的是，StringTokenizer對象不使用正則表達式做分隔標記。
2.當分析一個字符序列並將字符序列分解成可被獨立使用的單詞時，可以使用java.util包中的StringTokenizer類，稱該類的對象是一個字符序列的分析器，該類有兩個構造方法。
構造方法1：StringTokenizer(String s)：構造一個StringTokenizer對象，例如fenxi。fenxi使用的是默認的分隔標記(空格符，換行符，回車符，Tab符，進紙符(\f))分解出參數s的字符序列中的單詞，即這些單詞成為分析中的數據。
構造方法2：StringTokenizer(String s,String delim)：構造一個StringTokenizer對象，例如fenxi。fenxi用參數delim的字符序列中的字符的任意排列作為分隔標記，分解出參數s的字符序列中的單詞，即這些單詞成為fenxi中的數據。
註意：分隔標記的任意排列仍然是分隔標記。
3.fenxi可以調用String nextToken()方法逐個獲取fenxi中的單詞，每當nextToken()返回一個單詞，fenxi就會自動刪除該單詞。
4.fenxi可以調用boolean hasMoreTokens()方法返回一個boolean值，隻要fenxi中還有單詞，該方法就返回true，否則返回false。
5.fenxi可以調用countToken()方法返回當前fenxi中單詞的個數。
具體示例1：
String s="we are stud,ents";
StringTokenizer fenxi=new StringTokenizer(s," ,");//用空格和逗號的任意組合作為分隔標記
int number=fenxi.countToken();
while(fenxi.hasMoreTokens()){
String str=fenxi.nextToken();
System.out.println(str);
System.out.println("還剩"+fenxi.countToken()+"個單詞");
}
System.out.println("s共有單詞："+number+"個");
//輸出結果：
we
還剩3個單詞
are
還剩2個單詞
stud
還剩1個單詞
ents
還剩0個單詞
s共有單詞：4個
具體示例2：
String s="市話費：28.39元，長途話費：49.15元，上網費：352元";
String delim="[^0-9.]+";//非數字和.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("總費用："+totalMoney+"元");
//輸出結果：
28.39
49.15
352.0
總費用：429.53999999999996元
三、使用Scanner類
為瞭創建一個Scanner對象，需要把一個String對象傳遞給所構造的Scanner對象，例如，對於：
String s="telephone cost 876 dollar.Computer cost 2398.89 dollar.";
為瞭解析出s的字符序列中的數字型單詞，可以如下構造一個Scanner對象：
Scanner scanner=new Scanner(s);
那麼scanner默認使用空格作為分隔標記來解析s的字符序列中的單詞。也可以讓scanner對象調用方法：
useDelimiter(正則表達式);
將正則表達式作為分隔標記，即Scanner對象在解析s的字符序列時，把與正則表達式匹配的字符序列作為分隔標記。
Scanner對象解析字符序列的特點如下：
- scanner對象調用next()方法依次返回s的字符序列中的單詞，如果最後一個單詞已被next()方法返回，scanner對象調用hasNext()將返回false，否則返回true。
- 對於s的字符序列中的數字型單詞，例如，12.34等，scanner可以調用nextInt()或nextDouble()方法來代替next()方法。即scanner可以調用nextInt()或nextDouble()方法將數字型單詞轉化為int型或者double型數據返回。
- 如果單詞不是數字型單詞，scanner調用nextInt()或nextDouble()方法，將會發生InputMismatchException異常，在處理異常時可以調用next()方法返回該非數字化單詞。
具體示例：
String cost="市話費：28.39元，長途話費：49.15元，上網費：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("總費用："+sum+"元");
//輸出結果：
28.39
49.15
352.0
總費用：429.53999999999996元
對比：
1. StringTokenizer類和Scanner類都可用於分解字符序列中的單詞，但是二者在思想上有所不同。
2. StringTokenizer類把分解出來的單詞全都放入StringTokenizer對象的實體中，因此StringTokenizer對象能夠快速的獲得單詞，即StringTokenizer對象的實體占用較多的內存(多占用內存，提升速度，相當於把單詞記在大腦中)。
3. 與StringTokenizer類不同的是，Scanner類僅僅存放怎樣獲取單詞的分隔標記，因此scanner對象獲取單詞的速度相對較慢，但scanner對象節省內存空間(減慢速度，節省空間，相當於把單詞放在字典裡，大腦隻記憶查字典的規則)。
四、使用Pattern類與Matcher類
使用Pattern類與Matcher類的步驟如下：
1.使用正則表達式regex作為參數得到一個稱為"模式"的Pattern類的實例pattern。例如
String regex="-?[0-9][0-9]*[.]?[0-9]*"; Pattern pattern=Pattern.compile(regex);
2.模式對象pattern調用matcher(CharSequence s)方法返回一個Matcher對象matcher，稱為匹配對象，參數s是matcher要檢索的String對象。
Matcher matcher=pattern.matcher(s);
3.這兩個步驟結束後，匹配對象matcher就可以調用各種方法檢索s。
具體方法有：
(1)public boolean find()：尋找s的字符序列中和regex匹配的下一子序列。如果成功則返回true，否則返回false。matcher首次調用該方法時，尋找s中第一個和regex匹配的子序列，如果find方法返回true，則matcher再調用find方法時，就會從上一次匹配成功的子字符序列後開始尋找下一個匹配regex的子字符序列。另外，當find方法返回true時，matcher可以調用start()方法和end()方法得到子字符序列在s中的開始位置和結束位置。當find方法返回true時，matcher調用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調用該方法判斷s的字符序列是否完全和regex匹配。
(3)public boolean lookingAt()：matcher調用該方法判斷從s的字符序列的開始位置是否有和regex匹配的子字符序列。
(4)public boolean find(int start)：matcher調用該方法判斷s的字符序列從參數start指定位置開始是否有個regex匹配的子字符序列。當start=0時，該方法和lookingAt()的功能相同。
(5)public String replaceAll(String replacement)：matcher調用該方法可以返回一個String對象，該String對象的字符序列是通過把s的字符序列中與模式regex匹配的子字符序列全部替換為參數replacement指定的字符序列得到的(註意s本身沒有發生變化)。
(6)public String replaceFirst(String replacement)：matcher調用該方法可以返回一個String對象，該String對象的字符序列是通過把s的字符序列中第1個與模式regex匹配的子字符序列全部替換為參數replacement指定的字符序列得到的(註意s本身沒有發生變化)。
(7) public String group()：返回一個String對象該對象的字符序列是find方法在s的字符序列中找到的匹配regex的子字符序列。
具體示例：
String regex="-?[0-9][0-9]*[.]?[0-9]*";//匹配數字，整數或浮點數的正則表達式
Pattern pattern=Pattern.compile(regex);//初始化模式對象
String s="市話費：28.39元，長途話費：49.15元，上網費：352元";
Matcher matcher=pattern.matcher(s);//初始化匹配對象，用於檢索s
double sum=0;
while(matcher.find()){
String str=matcher.group();
sum+=Double.parseDouble(str);
System.out.println("從"+matcher.start()+"到"+matcher.end()+"匹配的子序列：");
System.out.println(str);
}
System.out.println("總費用："+sum+"元");
String weatherForecast[]={"北京：-9度至7度","廣州：10度至21度","哈爾濱：-29度至-7度"};//存放三地的溫度
double averTemperture[]=new double[weatherForecast.length];//存放三地的平均溫度
for(int i=0;i<weatherForecast.length;i++){
Matcher matcher1=pattern.matcher(weatherForecast[i]);//初始化匹配對象，模式不變
double sum1=0;
int count=0;
while(matcher1.find()){
count++;//一個地方有幾個氣溫，count就加幾次
sum1+=Double.parseDouble(matcher1.group()); //sum1表示的是一個地方最高氣溫與最低氣溫的和
}
averTemperture[i]=sum1/count;//for循環一次，算出一個地方的平均氣溫
}
System.out.println("三地的平均氣溫："+Arrays.toString(averTemperture));
//輸出結果為：
從4到9匹配的子序列：
28.39
從16到21匹配的子序列：
49.15
從27到30匹配的子序列：
352
總費用：429.53999999999996元
三地的平均氣溫：[-1.0, 15.5, -18.0]
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