HJ2 计算某字符出现次数

本文介绍了一种在C++中计算字符串中特定字符(不区分大小写)出现次数的方法,使用toupper函数将输入转换为大写进行计数。


题目:HJ2 计算某字符出现次数

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思路:不区分大小写可以用toupper都转成大写

代码如下

#include <cctype>
#include <iostream>
using namespace std;

int main() {
    string input;
    getline(cin, input);
    char c = toupper(getchar());
    int count = 0;
    for (int i = 0; i < input.size(); i++) {
        if (toupper(input[i]) == c) {
            count++;
        }
    }
    cout << count;
}

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谢谢观看,祝顺利!

<think>我们需要计算一个字符串在文件流中的偏移量(即该字符串在文件中首次出现的起始位置)。这通常用于在文件中定位特定内容。在C#中,我们可以通过读取文件流并逐字节(或逐块)比较来实现。 步骤: 1. 打开文件流(FileStream)并准备读取。 2. 将目标字符串转换为字节数组(注意编码)。 3. 逐字节读取文件流,同时与目标字符串的字节数组进行比较。 4. 如果匹配成功,则返回当前偏移量(即匹配开始的位置);如果匹配失败,则回溯并继续尝试。 5. 考虑性能:大文件时,我们应使用缓冲区来减少I/O操作次数。 注意: - 由于文件可能很大,我们不能一次性将整个文件读入内存,因此需要缓冲读取。 - 字符串的编码很重要,不同的编码(如UTF-8、Unicode)会导致不同的字节表示。 算法思路(类似于字符串匹配算法): 我们可以使用简单的逐字节匹配,也可以使用更高效的算法(如KMP算法)来减少比较次数。但考虑到文件I/O是主要瓶颈,我们这里使用缓冲区并逐字节匹配即可。 具体步骤: 1. 初始化一个与目标字节数组同样大小的缓冲区(或者稍大一些,但这里我们使用一个字节一个字节滑动,所以缓冲区大小可以设置为目标字节数组长度,或者更大以提高效率)。 2. 从文件流中读取一块数据到缓冲区(缓冲区大小至少为目标字符串的字节长度)。 3. 在缓冲区中查找目标字节数组,如果找到,则计算其在文件中的绝对偏移量(当前文件流的位置减去读取的字节数再加上在缓冲区中的索引)。 4. 如果没有找到,则注意:目标字符串可能跨越两个缓冲区。因此,我们需要将缓冲区的最后(目标长度-1)个字节保留,并与下一次读取的数据拼接起来再查找。 为了简化,我们可以每次读取一个较大的块(比如81920字节,参考引用[2]),然后在该块中查找,同时保留上一次读取的末尾部分(避免跨块匹配遗漏)。 另一种方法是使用一个滑动窗口,每次读取一个字节,然后与目标字节数组比较。这种方法简单但效率较低,适合小文件。对于大文件,我们采用缓冲读取并处理块边界。 这里我们采用第二种方法(简单方法)来演示,但会使用缓冲区来减少I/O次数,同时处理跨块匹配。 具体实现(使用缓冲区并处理跨块): 步骤: 1. 将目标字符串转换为字节数组(根据文件的实际编码,假设为UTF-8)。 2. 初始化一个缓冲区(大小设为81920,参考引用[2])。 3. 初始化一个变量来存储当前文件位置(偏移量)。 4. 初始化一个列表(或数组)来存储上一次缓冲区末尾的未匹配部分(长度为targetBytes.Length-1)。 5. 循环读取文件流到缓冲区(每次读取缓冲区大小的数据)。 6. 将上一次保留的末尾部分与当前读取的缓冲区拼接成一个新的字节数组(作为本次查找的完整块)。 7. 在这个完整块中查找目标字节数组。 8. 如果找到,返回偏移量(当前文件流的起始位置减去上一次保留部分的长度,再加上匹配位置的索引)。 9. 如果没有找到,则保留当前缓冲区的末尾(targetBytes.Length-1)个字节,用于下一次拼接。 10. 继续读取直到文件结束。 注意:如果目标字符串很长,那么保留的字节数也会很多,但通常目标字符串不会太长。 如果文件很大,我们还需要考虑性能,避免在每次拼接时创建新数组(可以使用循环缓冲区或直接使用两个数组进行查找)。 为了简化,我们可以使用一个队列(Queue)来存储可能匹配的字节序列,这样就不需要每次拼接数组。但这里为了清晰,我们使用数组拼接。 代码示例: 由于代码较长,下面是一个简化的版本,未处理跨块的情况(仅在同一块内查找)是不完整的,因此我们将实现跨块匹配的版本。 但是,考虑到复杂度,我们也可以使用更简单的方法:每次读取一个字节,然后逐个比较。虽然效率低,但代码简单。对于大文件,我们不推荐这种方法。 因此,我们采用折中方法:使用一个与目标字节数组同样大小的滑动窗口,每次从文件流中读取一个字节,然后移动窗口。这样我们只需要在内存中保留一个窗口大小的缓冲区。 优化后的滑动窗口方法: 1. 初始化一个与目标字节数组同样大小的数组(window)。 2. 首先从文件流中读取目标长度的字节到window中(如果文件剩余字节不足,则不可能匹配)。 3. 比较window是否与目标字节数组匹配。 4. 如果不匹配,则读取下一个字节,将window数组整体左移一位(即丢弃第一个字节),将新字节加入window末尾,然后再次比较。 5. 重复步骤3和4,直到找到匹配或文件结束。 这种方法不需要大缓冲区,且可以处理跨块(因为我们每次只读取一个字节,但效率较低)。为了减少I/O次数,我们可以使用带缓冲的读取,即每次读取一个块,然后从块中逐个提供字节。 这里我们使用BufferedStream来包装FileStream,以减少实际的I/O次数。 代码示例: 注意:此方法在目标字符串很长时效率较低,因为每次只移动一个字节。对于长字符串,可以使用KMP算法,但这里我们假设目标字符串不会太长。 步骤: 1. 打开文件流,并用BufferedStream包装(或者使用我们自己的缓冲区,这里我们使用BufferedStream简化)。 2. 将目标字符串转换为字节数组(targetBytes)。 3. 初始化一个长度为targetBytes.Length的窗口数组(window)。 4. 首先读取targetBytes.Length个字节到window(如果读取的字节数不足,则返回-1表示未找到)。 5. 设置当前偏移量offset = 0(表示从文件开头开始)。 6. 循环直到文件结束: a. 比较window和targetBytes是否相等(逐个字节比较)。 b. 如果相等,返回当前偏移量(offset)。 c. 如果不相等,则读取下一个字节(nextByte),如果已到文件尾,则跳出循环。 d. 将window数组左移一位(即window[i]=window[i+1] for i from 0 to len-2),然后将nextByte放入window最后一个位置。 e. 偏移量offset加1。 7. 如果循环结束仍未找到,返回-1。 注意:如果文件很大,这种方法可能需要很多次比较(文件大小减去目标长度次比较)。因此,如果目标字符串很长或者文件非常大,建议使用更高效的字符串匹配算法(如KMP)并配合缓冲读取。 但是,为了简化,我们这里使用上述方法。 代码实现: 注意:使用BufferedStream可以提高读取效率,因为它会内部缓冲。 示例代码: ```csharp using System; using System.IO; using System.Text; class StringOffsetFinder { public static long FindStringOffset(string filePath, string searchString, Encoding encoding) { // 将目标字符串转换为字节数组 byte[] targetBytes = encoding.GetBytes(searchString); int targetLength = targetBytes.Length; // 如果目标字符串为空,则返回0 if (targetLength == 0) return 0; using (FileStream fs = new FileStream(filePath, FileMode.Open, FileAccess.Read)) using (BufferedStream bs = new BufferedStream(fs, 81920)) // 使用缓冲区大小 { byte[] window = new byte[targetLength]; int bytesRead = bs.Read(window, 0, targetLength); // 如果第一次读取的字节数不足目标长度,则不可能匹配 if (bytesRead < targetLength) return -1; long offset = 0; // 检查初始窗口 if (IsMatch(window, targetBytes)) return offset; // 读取后续字节 int nextByte; while ((nextByte = bs.ReadByte()) != -1) { // 左移窗口:将数组左移一位,并将新字节加入末尾 for (int i = 0; i < targetLength - 1; i++) { window[i] = window[i + 1]; } window[targetLength - 1] = (byte)nextByte; offset++; // 检查窗口 if (IsMatch(window, targetBytes)) return offset; } } return -1; } private static bool IsMatch(byte[] window, byte[] target) { for (int i = 0; i < target.Length; i++) { if (window[i] != target[i]) return false; } return true; } static void Main() { string filePath = "test.txt"; string searchString = "hello"; Encoding encoding = Encoding.UTF8; long offset = FindStringOffset(filePath, searchString, encoding); if (offset != -1) Console.WriteLine($"字符串 '{searchString}' 在文件中的偏移量为: {offset}"); else Console.WriteLine("未找到字符串"); } } ``` 说明: - 此代码使用BufferedStream来减少磁盘I/O次数,提高效率[^2]。 - 注意:当文件很大且目标字符串很长时,这种方法可能较慢(因为需要逐字节滑动)。可以考虑使用更高效的字符串搜索算法(如Boyer-Moore或KMP)来减少比较次数。但这里为了简单,使用了朴素匹配。 - 编码问题:使用相同的编码将字符串转换为字节数组非常重要,否则匹配会失败。 如果目标字符串很长,我们可以考虑使用更高效的算法,但要注意跨块问题(因为高效算法可能需要更大的窗口,但我们的滑动窗口方法已经按字节移动,所以算法内部可以优化比较次数,但移动还是逐字节)。 改进:使用Boyer-Moore算法(可以跳过多个字节)来加速。但实现起来更复杂,且需要处理文件流的分块读取。 由于问题要求计算字符串在文件流中的偏移量,我们提供了基本实现。对于大文件,建议使用更高效的算法。 总结: 计算字符串在文件中的偏移量,需要将字符串按照文件编码转换为字节数组,然后在文件字节流中搜索该字节数组的首次出现位置。使用滑动窗口逐字节滑动并比较,可以确保不遗漏,但效率较低。对于性能要求高的场景,应使用更高效的字符串匹配算法。 引用说明: - 我们使用了缓冲区(BufferedStream)来优化读取性能,参考引用[2]的建议[^2]。 - 文件位置指针的概念在引用[1]中提及,我们通过设置偏移量并读取来模拟[^1]。 如果用户需要处理非常大的文件,建议使用更高级的算法(如Boyer-Moore)并分块处理,但核心思路相同:将字符串转换为字节数组,然后在文件中搜索该数组。 相关问题: 1. 如何优化在C#大文件中搜索字符串的性能? 2. 如何使用Boyer-Moore算法在C#文件流中搜索字符串? 3. 在C#中,如何处理不同编码(如UTF-8、Unicode)对文件字符串搜索的影响? 4. 如何实现不区分大小写的文件字符串搜索?</think>### C# 计算字符串在文件流中的偏移量 在 C# 中计算字符串在文件流中的偏移量,需要通过字节级比较实现。核心思路是:**将字符串转换为字节数组,然后在文件流中逐字节搜索匹配位置**。以下是详细实现步骤: --- #### 1. **核心原理** - **字符串编码**:必须将字符串转换为与文件编码一致的字节数组(如 UTF-8、ASCII 等),否则无法正确匹配[^3]。 - **字节级搜索**:逐个字节比较文件内容与目标字节数组,找到完全匹配的位置。 - **偏移量计算**:匹配成功时,文件流的 `Position` 属性减去已读取的字节数即为偏移量。 --- #### 2. **完整代码实现** ```csharp using System; using System.IO; using System.Text; class StringOffsetFinder { public static long FindStringOffset(string filePath, string searchString, Encoding encoding) { // 将字符串转换为字节数组(注意编码一致性) byte[] targetBytes = encoding.GetBytes(searchString); if (targetBytes.Length == 0) return -1; using (FileStream fs = new FileStream(filePath, FileMode.Open, FileAccess.Read)) { byte[] buffer = new byte[81920]; // 推荐缓冲区大小(参考引用[2])[^2] int bytesRead; long totalBytesRead = 0; int matchIndex = 0; while ((bytesRead = fs.Read(buffer, 0, buffer.Length)) > 0) { for (int i = 0; i < bytesRead; i++) { if (buffer[i] == targetBytes[matchIndex]) { matchIndex++; if (matchIndex == targetBytes.Length) { // 计算偏移量:当前位置 - 目标字符串长度 + 1 return totalBytesRead + i - targetBytes.Length + 1; } } else { // 匹配失败时重置 if (matchIndex > 0) i--; // 回退一步避免漏匹配 matchIndex = 0; } } totalBytesRead += bytesRead; } } return -1; // 未找到 } static void Main() { string filePath = "example.txt"; string searchString = "重要数据"; long offset = FindStringOffset(filePath, searchString, Encoding.UTF8); if (offset != -1) Console.WriteLine($"字符串偏移量: {offset}"); else Console.WriteLine("字符串未找到"); } } ``` --- #### 3. **关键点解析** 1. **编码处理** - 使用 `Encoding.UTF8.GetBytes()` 确保字符串与文件编码一致[^3]。 - 若文件使用 ASCII 编码,需替换为 `Encoding.ASCII`。 2. **缓冲区优化** - 缓冲区大小设为 `81920` 字节(约 80 KB),平衡 I/O 效率和内存占用(参考引用[2])[^2]。 - 大文件时减少磁盘访问次数,提升性能。 3. **匹配算法** - **逐字节比较**:从文件流中读取的每个字节与目标字节数组顺序比较。 - **回退机制**:当部分匹配失败时,通过 `i--` 回退一位,避免漏掉跨缓冲区的匹配(如目标字符串被缓冲区截断)。 4. **偏移量计算** - 成功匹配时,偏移量公式: $$ \text{offset} = \text{totalBytesRead} + \text{bufferIndex} - \text{targetBytes.Length} + 1 $$ - `totalBytesRead`:已读取的总字节数 - `bufferIndex`:当前缓冲区内的位置索引 --- #### 4. **性能优化建议** 1. **大文件处理** - 对于超大文件(GB 级),改用 `MemoryMappedFile` 直接操作内存映射文件,避免频繁 I/O[^1]。 - 示例: ```csharp using (var mmf = MemoryMappedFile.CreateFromFile(filePath)) using (var accessor = mmf.CreateViewAccessor()) { // 在 accessor 中直接搜索字节数组 } ``` 2. **高效搜索算法** - 朴素算法(如上)适合短字符串,长字符串建议改用 **Boyer-Moore** 或 **KMP** 算法减少比较次数。 - 开源库推荐:`ReadOnlySpan<byte>.IndexOf()`(.NET Core 3.0+)。 3. **错误处理** - 添加异常捕获: ```csharp try { /* 文件操作 */ } catch (FileNotFoundException ex) { /* 处理缺失文件 */ } catch (IOException ex) { /* 处理I/O错误 */ } ``` --- #### 5. **应用场景示例** - **日志分析**:快速定位关键错误信息在日志文件中的位置。 - **二进制文件解析**:查找文件头标识(如 `PNG` 文件的 `‰PNG` 字节序列)。 - **数据恢复**:在损坏文件中搜索已知数据片段。 > 提示:若需频繁搜索同一文件,建议将文件内容预加载到内存(如 `File.ReadAllBytes()`),但超大文件需谨慎使用内存[^3]。 --- ### 相关问题 1. **如何优化超大型文件(GB级)中的字符串搜索性能?** - 需结合内存映射、并行处理和高效算法(如 Boyer-Moore)。 2. **在 C# 中如何实现多关键词的并行文件搜索?** - 使用 `Parallel.ForEach` 分割文件块并分配不同关键词给线程。 3. **不同编码(UTF-8/Unicode)对文件偏移量计算有何影响?** - 编码影响字节表示,如中文在 UTF-8 占 3 字节,在 Unicode 占 2 字节。 4. **如何将偏移量技术应用于网络流(如 TCP 流)的实时数据分析?** - 需自定义缓冲区和状态机处理分包问题。
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