java处理文本中得html标签

本文介绍了一种使用Java编程语言去除HTML文本中各种标签的方法,包括script、style及通用HTML标签,通过正则表达式匹配并替换,实现纯文本的提取。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

去除问文本中html标签
public static String delHTMLTag(String htmlStr) {
String regEx_script = “<script[^>]?>[\s\S]?<\/script>”; //定义script的正则表达式
String regEx_style = “<style[^>]?>[\s\S]?<\/style>”; //定义style的正则表达式
String regEx_html = “<[^>]+>”; //定义HTML标签的正则表达式

    if (htmlStr == null || htmlStr.equals("")) {
        return null;
    }
    Pattern p_script = Pattern.compile(regEx_script, Pattern.CASE_INSENSITIVE);
    Matcher m_script = p_script.matcher(htmlStr);
    htmlStr = m_script.replaceAll(""); //过滤script标签

    Pattern p_style = Pattern.compile(regEx_style, Pattern.CASE_INSENSITIVE);
    Matcher m_style = p_style.matcher(htmlStr);
    htmlStr = m_style.replaceAll(""); //过滤style标签

    Pattern p_html = Pattern.compile(regEx_html, Pattern.CASE_INSENSITIVE);
    Matcher m_html = p_html.matcher(htmlStr);
    htmlStr = m_html.replaceAll(""); //过滤html标签
    return htmlStr.trim(); //返回文本字符串
}
### Java 中 PDA 的实现与应用 #### 个人数字助理 (Personal Digital Assistant) 在 Java 编程环境中,PDA(个人数字助理)通常指的是用于移动设备的应用程序开发。这些应用程序可以管理日历、联系人和其他个人信息。对于这类 PDA 应用,在 Java ME (Micro Edition) 平台上有着广泛的支持[^1]。 ```java // 示例:创建一个简单的 PDA 日历条目 import javax.microedition.pim.Event; import javax.microedition.pim.PIM; public class PDACalendar { public void addEvent(String summary, long startTime, long endTime) throws Exception { Event event = (Event) PIM.getInstance().openPIMList(PIM.EVENT_LIST, PIM.READ_WRITE).createItem(); event.setSummary(summary); event.setDate(Event.START, Event.TIME, startTime); event.setDate(Event.END, Event.TIME, endTime); ((javax.microedition.pim.EventList)event.getEventList()).commit(event); } } ``` #### 概率数据关联 (Probabilistic Data Association) 另一方面,如果提到的是概率数据关联算法,则更多应用于目标跟踪领域。这种技术通过计算观测值属于某个特定目标的概率来解决多传感器融合问题。虽然这不是传统意义上的 “PDA”,但在某些上下文中确实会这样缩写。Java 实现此类算法主要依赖于统计库和矩阵运算包,如 Apache Commons Math 或 Colt Library[^2]。 ```java // 示例:使用 Apache Commons Math 进行简单高斯分布估计 import org.apache.commons.math3.distribution.NormalDistribution; public class ProbabilityDataAssociation { private NormalDistribution distribution; public ProbabilityDataAssociation(double mean, double stdDeviation) { this.distribution = new NormalDistribution(mean, stdDeviation); } public double calculateProbability(double value){ return distribution.density(value); } } ```
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