java 截取字符串

/*
思路:
判断最后一个被截取的字节是不是负数。
如果是负数,继续往前判断,连续的负数的个数。
如果是偶数,说明没有半个中文。不用舍弃。
如果是奇数,说明有半个中文出现,舍弃最后一个字节。
*/
public class EncodeTest {


public static String cutString(String str,int len)throws Exception
{
byte[] buf = str.getBytes("GBK");
int count = 0;
for(int x=len-1; x>=0; x--)
{
if(buf[x]<0)
count++;
else
break;
}


if(count%2==0)
return new String(buf,0,len);
else
return new String(buf,0,len-1);
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
String str = " 我abc汉字 ,6";
int len = 6; // 想要截取的长度,不管长度为几,都不会出现半个中文字符
System.out.println(cutString(str,len));
}
}
### 医药销售数据分析项目实施方案 医药行业的数字化转型正在加速推进,尤其是在销售数据分析领域。通过对大量历史数据的挖掘和分析,可以为企业提供更精准的市场洞察、客户画像以及产品推广策略。以下是针对医药销售数据分析项目的具体工具、方法论及实施建议。 #### 1. **项目目标** 明确项目的目标是成功的关键之一。通常情况下,医药销售数据分析的主要目标包括提升销售额、优化渠道管理、增强客户忠诚度以及支持决策制定。这可以通过构建预测模型来评估不同区域市场的潜力[^1]。 #### 2. **数据准备阶段** 在这一阶段,需要收集并整理来自多个来源的数据,例如: - 销售交易记录 - 客户反馈信息 - 市场竞争情报 - 药品库存状态 确保数据质量至关重要,因此应采用ETL(Extract, Transform, Load)流程清洗原始数据,并将其存储到统一的数据仓库中以便后续处理[^2]。 #### 3. **技术选型与工具推荐** 为了高效完成上述任务,可以选择以下技术和平台作为支撑: - **数据库管理系统**: 如MySQL用于结构化关系型数据;MongoDB适合半结构化的JSON文档形式存储。 - **BI报表工具**: Tableau或者Power BI能够快速生成可视化报告,帮助管理层直观理解复杂趋势。 - **机器学习框架**: TensorFlow/Keras适用于高级建模需求;Scikit-Learn则更适合初学者入门级应用开发。 ```sql -- 示例SQL查询语句展示如何提取最近一年内的药品销量情况 SELECT product_name, SUM(sales_amount) AS total_sales FROM sales_records WHERE sale_date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 YEAR) GROUP BY product_name; ``` #### 4. **方法论概述** 借鉴智能制造领域的实践经验,可引入类似的精益管理和持续改进理念应用于医药销售环节上。具体来说就是遵循PDCA循环模式——计划(Plan)-执行(Do)-检查(Check)-行动(Action),不断调整和完善现有体系直至达到预期效果为止[^3]。 此外,在实际操作过程中还需注意保护个人隐私信息安全等问题,严格遵守GDPR等相关法律法规的要求。 ---
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