java初学者必读-经验总结
sowill
java版是大家的java版，这里的技术含量提高了，大家也都会从这里取得更大的进步！
另外，支持这里的，总结经验丰富的，我在另行开帖送分！就象上一帖一样！
我相信付出就有汇报！你呢？
呵，未来的日子，我们一起走过！
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使用StringTokenizer类分析字符串
import java.util.*;
public class UseStringTokenizer
{ public static void main(String args[])
{ String s1="I am Geng.X.y,she is my girlfriend";
String s2="Lowood?what is that?";
StringTokenizer fenxi_1=new StringTokenizer(s1,"
,");//空格和逗号做分隔符。
StringTokenizer fenxi_2=new StringTokenizer(s2,"
?");//问号和空格做分隔符。
int n1=fenxi_1.countTokens(),n2=fenxi_2.countTokens();
while(fenxi_1.hasMoreTokens())
{ String s=fenxi_1.nextToken();
System.out.println(s);
}
System.out.println("s1有单词："+n1+"个");
while(fenxi_2.hasMoreTokens())
{ String s=fenxi_2.nextToken();
System.out.println(s);
}
System.out.println("s2有单词："+n2+"个");
}
}
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qxjavajava(射手座 =---> 你今天JAVA了吗):
呵呵！，小弟我整理了一下你的东东，希望抛砖引玉，如下：
import java.util.*;
public class UseStringTokenizer{
public UseStringTokenizer(){
}
public int getWordCount(String str){
int iWordCount;
StringTokenizer sTok=new StringTokenizer(str," ,.!?'");
iWordCount=sTok.countTokens();
System.out.println(str+"有单词："+iWordCount+"个");
return iWordCount;
}
public void PrintStrWord(String str){
int i=0;
StringTokenizer sTok=new StringTokenizer(str," ,.!?'");
while(sTok.hasMoreTokens()){
++i;
String pStr=sTok.nextToken();
System.out.println(i +". "+ pStr);
}
}
public static void main(String args[]){
String s1="I am Geng.X.y,she is my girlfriend ? ateta";
String s2="Lowood?what is that?";
UseStringTokenizer Tok=new UseStringTokenizer();
Tok.getWordCount(s1);
Tok.PrintStrWord(s1);
Tok.getWordCount(s2);
Tok.PrintStrWord(s2);
}
}
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关于用JBuilder编译的程序，涉及到打成Jar包以后的问题，主要是指访问Jar包以后的路径，请大家多提意见！
public class SysConfigPath
{
private static String homePath;
public static String getHome()
{
String path = System.getProperty("aygl_import.home");
if (path != null) {
return path;
}
String homePath = getProjectPath();
System.setProperty("aygl_import.home",homePath);
return homePath;
}
public static String getClassPath(){
String path = System.getProperty("aygl_import_class.home");
if (path != null) {
return path;
}
String homePath = new
SysConfigPath().getClass().getResource("").getFile();
String packpath = "aygl_import/";
int index = homePath.lastIndexOf(packpath);
homePath = homePath.substring(0, index);
System.setProperty("aygl_import_class.home",homePath);
return homePath;
}
private static String getProjectPath(){
String homePath = getClassPath();
int index = homePath.lastIndexOf(".jar!/");
if (index != -1){
// System.out.println("是jar");
homePath = homePath.substring(0, homePath.length()-1);
index = homePath.lastIndexOf("/");
homePath = homePath.substring(0, index+1);
homePath = homePath.substring(5);
// System.out.println(homePath);
}
homePath = homePath.substring(0, homePath.length()-1);
index = homePath.lastIndexOf("/");
homePath = homePath.substring(0, index+1);
// System.out.println(homePath);
return homePath;
}
}
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贴一个数据库的优化吧，可能对做数据库方面开发的有用
如何让你的SQL运行得更快
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人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，而忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异，这种性能差异在大型的或是复杂的数据库环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。笔者在工作实践中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！下面我将从这三个方面分别进行总结：
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为了更直观地说明问题，所有实例中的SQL运行时间均经过测试，不超过１秒的均表示为（<
1秒）。
---- 测试环境--
---- 主机：HP LH II
---- 主频：330MHZ
---- 内存：128兆
---- 操作系统：Operserver5.0.4
----数据库：Sybase11.0.3
一、不合理的索引设计
----例：表record有620000行，试看在不同的索引下，下面几个
SQL的运行情况：
---- 1.在date上建有一非个群集索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214'and amount >
2000 (25秒)
select date,sum(amount) from record group by date
(55秒)
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH') (27秒)
---- 分析：
----date上有大量的重复值，在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上，在范围查找时，必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。
---- 2.在date上的一个群集索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 （14秒）
select date,sum(amount) from record group by date
（28秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH')（14秒）
---- 分析：
----
在群集索引下，数据在物理上按顺序在数据页上，重复值也排列在一起，因而在范围查找时，可以先找到这个范围的起末点，且只在这个范围内扫描数据页，避免了大范围扫描，提高了查询速度。
---- 3.在place，date，amount上的组合索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 （26秒）
select date,sum(amount) from record group by date
（27秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ, 'SH')（< 1秒）
---- 分析：
----
这是一个不很合理的组合索引，因为它的前导列是place，第一和第二条SQL没有引用place，因此也没有利用上索引；第三个SQL使用了place，且引用的所有列都包含在组合索引中，形成了索引覆盖，所以它的速度是非常快的。
---- 4.在date，place，amount上的组合索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000(< 1秒)
select date,sum(amount) from record group by date
（11秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH')（< 1秒）
---- 分析：
----
这是一个合理的组合索引。它将date作为前导列，使每个SQL都可以利用索引，并且在第一和第三个SQL中形成了索引覆盖，因而性能达到了最优。
---- 5.总结：
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缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的；合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说：
---- ①.有大量重复值、且经常有范围查询
（between, >,< ，>=,< =）和order by
、group by发生的列，可考虑建立群集索引；
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②.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引；
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③.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。
二、不充份的连接条件：
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例：表card有7896行，在card_no上有一个非聚集索引，表account有191122行，在
account_no上有一个非聚集索引，试看在不同的表连接条件下，两个SQL的执行情况：
select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no（20秒）
---- 将SQL改为：
select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no and a.
account_no=b.account_no（< 1秒）
---- 分析：
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在第一个连接条件下，最佳查询方案是将account作外层表，card作内层表，利用card上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：
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外层表account上的22541页+（外层表account的191122行*内层表card上对应外层表第一行所要查找的3页）=595907次I/O
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在第二个连接条件下，最佳查询方案是将card作外层表，account作内层表，利用account上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：
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外层表card上的1944页+（外层表card的7896行*内层表account上对应外层表每一行所要查找的4页