Java语言读取文件过程的时候,怎么用字典对重复的数据进行一个保存?代码思路是什么比较好
你就新建一个对象,里面的属性分别对应你的字典的名和值,然后用ArrayList存放这些对象
数据文件的结构是怎样的,里面都有些什么内容?可以把数据文件,贴上来吗?
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:
可以使用Map数据结构来保存重复数据。具体步骤如下:
读取文件,将文件内容存放在一个List中。
遍历List,使用Map来保存数据。以文件内容为key,出现的次数为value。
如果Map中已经包含了当前读取的数据,那么对应的value加1,否则添加新的key-value对,value初始化为1。
循环结束后,Map中保存了所有数据以及出现的次数。
下面是示例代码:
import java.io.*;
import java.util.*;
public class FileProcessor{
public static void main(String[] args) {
// 读取文件
List<String> fileContent = readFile("file.txt");
// 保存重复数据
Map<String, Integer> dataMap = new HashMap<>();
for(String s : fileContent){
if(dataMap.containsKey(s)){
dataMap.put(s, dataMap.get(s) + 1);
}else{
dataMap.put(s, 1);
}
}
// 查看结果
for(Map.Entry<String, Integer> entry : dataMap.entrySet()){
System.out.println("Data: " + entry.getKey() + ", Count: " + entry.getValue());
}
}
// 读取文件
private static List<String> readFile(String fileName){
List<String> fileContent = new ArrayList<>();
try(BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(fileName))){
String line;
while((line = br.readLine()) != null){
fileContent.add(line);
}
}catch(IOException e){
e.printStackTrace();
}
return fileContent;
}
}
大概可以使用HashMap
来保存重复的数据,以实现对重复数据的去重保存。以下是一种可能的代码思路:
首先,创建一个HashMap
对象,用于保存数据。
Map<String, Integer> dataMap = new HashMap<>();
打开文件,并逐行读取文件内容。
try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("filename.txt"))) {
String line;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
// 处理每一行数据
// 在这个示例中,假设每行数据是一个字符串
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
在处理每行数据时,使用HashMap
检查是否存在重复数据,并进行相应的处理。
if (dataMap.containsKey(line)) {
// 重复数据的处理
// 在这个示例中,我们可以选择累加计数
int count = dataMap.get(line);
dataMap.put(line, count + 1);
} else {
// 非重复数据的处理
dataMap.put(line, 1);
}
最后,可根据需求对HashMap
中的数据进行进一步处理,如打印、保存到文件等。
for (Map.Entry<String, Integer> entry : dataMap.entrySet()) {
String data = entry.getKey();
int count = entry.getValue();
System.out.println(data + ": " + count);
}
这个代码思路使用了HashMap
来判断数据是否重复,并记录每个数据的出现次数。你可以根据具体的需求进行相应的处理,如根据重复次数进行筛选、统计重复数据的出现次数等。
当然,这只是一个基本的实现示例,如果实际数据量较大或者涉及性能要求较高的场景,可能需要考虑其他数据结构或算法来优化处理过程。