Java语言打开一个文件,但是加载到字典以后重复的数据出错了,请问代码避免出错用什么思路

Java语言打开一个文件,读取其中的数据,数据可以是重复的,但是加载到字典以后重复的数据出错了,请问代码避免出错用什么思路

数据加载之前用set先去重,加载时用putIfAbsent避免重复数据的覆盖,你要想保存重复数据,可以将字典的值设置为一个列表,然后将重复数据添加到该列表中。

读取文件之后,进行去重处理

  • 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/1091900
  • 我还给你找了一篇非常好的博客,你可以看看是否有帮助,链接:【Java】 任意给出一个整数,用程序实现判断该整数是奇数还是偶数,并在控制台输出该整数是奇数还是偶数。
  • 同时,你还可以查看手册:java-集合 - 关于使用和扩展Java集合框架的课程。- 聚合操作 代表你对集合进行迭代,这使你能够编写更简洁和有效的代码,处理存储在集合中的元素。 -平行主义 中的内容
  • 除此之外, 这篇博客: java识别文件的编码方式中的 最近在整文件生成的功能,但是导出文件时老是编码错误,文件格式异常,所以就想有没有方法能够判断出某个文件的编码方式,后面就整了一个java代码去识别对应的文件编码格式。 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  • 记得导包 ,所需要的包 : hsweb-utils-3.0.0.jar commons-io-2.5.jar

    package hello2;
    import java.io.File;
    import java.io.IOException;
    
    import org.apache.commons.io.FileUtils;
    import org.hswebframework.utils.file.EncodingDetect;      
    public class t4 {
    
    	public static void main(String[] args) {
    		// TODO Auto-generated method stub
    
    		String filePath="C:\\Users\\asus\\Desktop\\cs2.doc";  //需要判断的文件的路径    
    		//获得文件编码    
    		String fileEncode=EncodingDetect.getJavaEncode(filePath);     
    		System.out.println("文件编码格式:" + fileEncode);   //输出判断的文件编码格式
    		//根据文件编码获得文件内容    
    		try {
    			String fileContent=FileUtils.readFileToString(new File(filePath),fileEncode);  //这个一段可以不用
    		} catch (IOException e) {
    			// TODO Auto-generated catch block
    			e.printStackTrace();
    		}
    	}
    
    }
    
    

    jar包下载 :commons-io-2.5.jar 提取码:948z
    hsweb-utils-3.0.0.jar

  • 您还可以看一下 汪翠老师的java项目实战之欢乐斗地主游戏开发教程 毕业项目课程设计带源码课程中的 创建服务器端接收客户端上线消息小节, 巩固相关知识点
  • 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

    问题回答: 在加载到字典之前,数据可以以多种不同的形式呈现,比如文本文件、CSV文件、Excel文件、JSON文件、XML文件等等。在处理这些数据之前,需要先根据数据的格式,使用对应的库和方法来读取数据并解析。在读取数据之后,还需要进行清洗和转换,以确保数据的准确性和一致性。在这个过程中,可能会遇到各种数据重复的情况,例如在不同的文件中包含了相同的数据,或者在同一个文件中出现了多个相同的数据行。这种情况下,可以使用数据去重的方法来解决,比如利用Python中的set数据类型或者Pandas库中的drop_duplicates()函数等。

    需要注意的是,在处理数据之前,需要先明确数据的结构和目的,确定需要提取的字段和进行的操作,以便于后续的处理。同时,也需要考虑数据的规模和性质,选择合适的处理方法和工具,以确保处理的效率和准确性。如果数据量较大或者处理复杂,可以考虑使用分布式处理框架或者云服务来提高效率和扩展性。如果需要对数据进行可视化分析或者建立机器学习模型,还需要进一步处理和转换数据,例如数据预处理、特征工程等。