Cara Mencari Bilangan Kejadian Subrentetan dalam Rentetan
Ramai pembangun menghadapi masalah apabila cuba menentukan kekerapan subrentetan kejadian dalam rentetan yang diberikan. Satu kes sedemikian melibatkan algoritma berikut:
String str = "helloslkhellodjladfjhello"; String findStr = "hello"; int lastIndex = 0; int count = 0; while (lastIndex != -1) { lastIndex = str.indexOf(findStr, lastIndex); if (lastIndex != -1) count++; lastIndex += findStr.length(); } System.out.println(count);
Mengapa algoritma gagal?
Walaupun berjaya mengenal pasti kejadian pertama "hello" pada indeks 0, algoritma memasuki gelung tidak berkesudahan apabila mencari kejadian berikutnya. Ini kerana selepas kejadian pertama ditemui, lastIndex findStr.length() menjadi sama dengan 5, tetapi hasil "-1" seterusnya yang dikembalikan oleh indexOf() menyebabkan gelung while berulang semula dengan lastIndex masih ditetapkan kepada 0.
Bagaimana untuk menyelesaikan isu ini?
Terdapat beberapa cara untuk menyelesaikan isu ini. Salah satunya ialah menggunakan kaedah carian subrentetan yang berbeza, seperti StringUtils.countMatches() Apache Commons Lang. Berikut ialah contoh:
String str = "helloslkhellodjladfjhello"; String findStr = "hello"; System.out.println(StringUtils.countMatches(str, findStr)); // Outputs 3
Sebagai alternatif, anda boleh mengubah suai algoritma asal untuk mengendalikan kes "-1":
String str = "helloslkhellodjladfjhello"; String findStr = "hello"; int lastIndex = 0; int count = 0; while (lastIndex != -1) { lastIndex = str.indexOf(findStr, lastIndex); if (lastIndex != -1) { count++; lastIndex += findStr.length(); } else { break; // Exit the loop if no more occurrences are found } } System.out.println(count); // Outputs 3
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Mengira Kejadian Substring dengan Betul dalam Rentetan Java?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Artikel ini membincangkan menggunakan Maven dan Gradle untuk Pengurusan Projek Java, membina automasi, dan resolusi pergantungan, membandingkan pendekatan dan strategi pengoptimuman mereka.

Artikel ini membincangkan membuat dan menggunakan perpustakaan Java tersuai (fail balang) dengan pengurusan versi dan pergantungan yang betul, menggunakan alat seperti Maven dan Gradle.

Artikel ini membincangkan pelaksanaan caching pelbagai peringkat di Java menggunakan kafein dan cache jambu untuk meningkatkan prestasi aplikasi. Ia meliputi persediaan, integrasi, dan faedah prestasi, bersama -sama dengan Pengurusan Dasar Konfigurasi dan Pengusiran PRA Terbaik

Artikel ini membincangkan menggunakan JPA untuk pemetaan objek-relasi dengan ciri-ciri canggih seperti caching dan pemuatan malas. Ia meliputi persediaan, pemetaan entiti, dan amalan terbaik untuk mengoptimumkan prestasi sambil menonjolkan potensi perangkap. [159 aksara]

Kelas kelas Java melibatkan pemuatan, menghubungkan, dan memulakan kelas menggunakan sistem hierarki dengan bootstrap, lanjutan, dan pemuat kelas aplikasi. Model delegasi induk memastikan kelas teras dimuatkan dahulu, yang mempengaruhi LOA kelas tersuai


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.