JAVA IO流练习:文件分割和递归查询

很多情况下,我们使用的文件需要分割处理,例如邮件发送的大小有限制,我们需要发送的文件超过了大小限制,需要对文件进行分割处理。
在Java中,文件的分割和文件的复制、剪切、黏贴一样,都是通过文件内容的读取和写入完成的。在JAVA中,使用IO完成该操作非常方便。

练习题内容:

将一个文件,按照固定大小进行分割,输出到指定目录下,并且打印目标路径的文件目录。
文件名:C:\screenshot.PNG
目标路径:C:\splitfiles
分割大小: 10k

答案及说明:

package IO;

import java.io.FileOutputStream;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.File;
import java.io.IOException;

public class filesplit {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //要分割的文件
        File file = new File("C:\\screenshot.PNG");
        //分割后的目的路径
        File DestDir = new File("C:\\splitfiles");
        //分割大小,按照如下大小分割,单位为byte
        int size = 10 * 1024;
        //调用文件分割方法执行分割
        filesplit(file, DestDir, size);
        //列出分割后的目的路径的结构
        System.out.println("分割后的目标路径结构为:");
        listAll(DestDir,0);
    }

    //定义文件分割方法,入参包括:文件,目的路径和分割大小
    static void filesplit(File file, File dir, int size) throws IOException {
//        1.创建文件计数器,用于标记分割出的文件
        int count = 0;
//        判断目的路径是否存在,不存在则创建
        if (!dir.exists())
            dir.mkdirs();
//        创建文件分割流,文件输入流,用于读取原始文件
        FileInputStream fis = new FileInputStream(file);
//        创建文件输出流,用于写入分割后的文件
//        由于分割后的文件存在多个,创建的流不可赋值
        FileOutputStream fos = null;
//        初始化流读取标记,用于标记读取流所在的位置;读取完成后,取值为-1
        int len = 0;
//        创建缓冲区数组,用于存放读取固定大小的文件内容,大小为指定的分割大小
        byte[] byt = new byte[size];
//        读取文件,写入到缓冲区数组byt中,读取大小为byt的长度;
//        读取到缓冲区byt中后,循环写入文件,存储路径为入参指定路径,文件名为x.part
        while ((len = fis.read(byt)) != -1) {
            fos = new FileOutputStream(new File(dir, (count++) + ".part"));
            fos.write(byt, 0, len);
        }
        fos.close();
        fis.close();

    }

//    用递归法查询所有文件,并显示子目录的结构
//    入参有两个,一个是目标路径,
//    一个是标记子目录层级的level,level越小表示目录层级越高。根目录的level值为1.
    static void listAll(File dir,int level) {
        //判断文件是否存在,不存在则创建
        if (!dir.exists())
            dir.mkdirs();

        //创建子目录数组,用于记录子目录
        File[] files = dir.listFiles();
//        打印当前子目录的名字,名字前显示层用制表符显示层级
        System.out.println(getSpace(level) + dir.getName());
//        递归显示路径子目录的文件结构。
//        当子目录为路径时,递归查询;
//        当子目录为文件时,直接打印文件,为了与目录进行区分,文件打印前加上"--"符号
        for (File file : files) {
            if (file.isDirectory()) {
                level++;
                listAll(file,level);
            } else {
                System.out.println(getSpace(level) +"- -" + file.getName());
            }
        }
    }

//    根据level值,显示层级。每层打印一个"|"和一个制表符
//    level为1时,打印一次层级;level为n时,打印n次
    private static String getSpace(int level) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < level; i++) {
            sb.append("|"+"\t");
        }
        return sb.toString();
    }
}

该代码的输出格式如下:

分割后的目标路径结构为:
splitfiles
- -0.part
- -1.part
- -2.part
- -3.part
成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
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