目录
- 大容量文件读写并统计
- #思路
- io流的初始化
- Treemap的建立和读取起点
- 判断是否为出现最多
- 结果
- 参考
大容量文件读写并统计
https://www.cnblogs.com/outmanx/p/9694493.html
在这个项目的基础上，我稍作了修改，并能让程序进行低占存的大文本文件读写，并统计出行数和出现最多的字符串
#思路
参考https://www.cnblogs.com/zhujiabin/p/5660541.html的思路，通过RandomAccessfile的类方法进行读取文件，会比一般的方法快很多，再用bufferwriter把得到的结果写进txt中
io流的初始化
private static String url = "E:\新建文件夹\something.txt";
private static String nurl = "E:\新建文件夹\output.txt";
RandomAccessFile fis = new RandomAccessFile(url,"r");
BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new FileWriter(nurl));
Treemap的建立和读取起点
.//创建treemap树将键值的判断用来得到数值的累积以达到统计的目的
>.TreeMap < String, Integer> tm = new TreeMap<>();
String a = null ;
String g = null;
int getline=0;
//重点，seek方法将文件的起始读取节点
fis.seek(0);
之后为完成分割字符串的功能，我找了很久，找不到完美的方法，最后无可奈何只能把范围限定在英文内，并且必须是以逗号为分割，通过split方法将字符串分开并储存在数组中。
//通过readline方法读取方便又快捷，把读取到的东西赋值给a，创建g字符串将编码改为gbk编码
while((a=fis.readLine())!=null) {
getline++;
g=new String(a.getBytes("ISO-8859-1"), "gbk");
String[] idArr = g.split(",");
String mid = null;
for(int i =0;i < idArr.length;i++) {
mid = idArr[i];
//if的判断来判断键值的累积
if(!tm.containsKey(mid)) {
tm.put(mid, 1);
}
else {
tm.put(mid, tm.get(mid)+1);
}
}
}
判断是否为出现最多
for(String key:tm.keySet()) {
//选择key值，在任意情况下，把得到的数值赋值给sumch，在下一次比较中赋值给sumch1，通过max方法比较大小，如果大就把当前的键值赋值给已经设置好的变量中，此方法的弊端就在于只能够获取其中一个键值，如果有多个字符串出现次数相等，只能得到其中一个
switch (key) {
default:
sumch1=sumch;
sumch=tm.get(key);
maxnum=max(sumch1,sumch);
if(sumch>sumch1) {
akey=key;
}
break;
}
}
结果
由于20mb的文件需要大约3-4分钟时间，所以我随便找了个jar包来读取，由于编码原因，读取到的全是乱码，但读取速度在10s内。并且可以统计最多的字符
这是通过代码在命令行内得到的结果
参考
https://www.cnblogs.com/zhujiabin/p/5660541.html RandomAccessfile的使用
https://blog.csdn.net/sun5769675/article/details/50204591 split方法
原文地址：https://www.cnblogs.com/outmanx/p/9736213.html