반복 문자열 캡처
2753 단어 문자열 캡처
요구사항: 문자열의 길이는 최대 256자를 넘지 않습니다.이 문자열을 네 단락으로 나누어야 합니다.세그먼트당 최대 64자를 초과하지 않습니다.64자가 공백 문자가 아니라면 64자 앞에서 첫 번째 공백 문자를 찾아 0-이 공백 문자의 위치 사이의 하위 열을 첫 번째 단락으로 자릅니다.
그리고 나머지 문자열에 대해 비슷한 동작을 사용합니다.
코드:
package com.gobusiness.common.util;
public class DescUtil {
//the N control the line you want to create
public static final int N = 4;
private String [] strArray = null;
public DescUtil(String [] strArray){
this.strArray = strArray;
}
public void setStrArray(String[] strArray) {
this.strArray = strArray;
}
public String[] getStrArray() {
return strArray;
}
public int getArrayLen(){
return this.strArray.length;
}
public void initArray(String strDesc, int i) {
String str = "";
String strTemp = "";
strDesc = strDesc.trim();
if(i == this.getArrayLen()){
return;
}
if(strDesc.length()<=64){
str = strDesc;
strArray[i] = str;
return;
}
if(strDesc.charAt(63)==' '){
str = strDesc.substring(0, 63);
strTemp = strDesc.substring(64);
initArray(strTemp,i+1);
}else{
strTemp = strDesc.substring(0, 64);
int M2 = strTemp.lastIndexOf(" ");
if(M2 == -1){
str = strDesc.substring(0, 64);
strTemp = strDesc.substring(64);
initArray(strTemp,i+1);
}else{
str = strDesc.substring(0, M2);
strTemp = strDesc.substring(M2+1);
initArray(strTemp,i+1);
}
}
if(strArray[i]==null);{
strArray[i] = str;
}
}
}
나는 매번 캡처한 자열을 수조의 원소에 넣었다.
예제 결과:
:
String DescriptionOfCommodity = "";
String DescriptionOfCommodity1 = "";
String DescriptionOfCommodity2 = "";
String DescriptionOfCommodity3 = "";
DescriptionOfCommodity = "111111112222222333333";
String[] strArray = new String[DescUtil.N];
DescUtil descUtil = new DescUtil(strArray);
descUtil.initArray(DescriptionOfCommodity,0);
strArray = descUtil.getStrArray();
if(strArray!=null){
DescriptionOfCommodity = CommonUtil.null2String(strArray[0]);
DescriptionOfCommodity1 = CommonUtil.null2String(strArray[1]);
DescriptionOfCommodity2 = CommonUtil.null2String(strArray[2]);
DescriptionOfCommodity3 = CommonUtil.null2String(strArray[3]);
}
클래스 중수조의 길이로 분리된 행수를 제어합니다
이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
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