C# split 使用方法

C# Split 用法 立即下载

第一种方法:
string s=abcdeabcdeabcde;
string[] sArray=s.Split(c) ;
foreach(string i in sArray)
  Console.WriteLine(i.ToString());
输出下面的结果:
ab
deab
deab
de

第二种方法:
我们看到了结果是以一个指定的字符进行的分割。使用另一种构造方法对多个字符进行分割: 
string s=abcdeabcdeabcde
string[] sArray1=s.Split(new char[3]{c,d,e}) ;
foreach(string i in sArray1)
  Console.WriteLine(i.ToString());
可以输出下面的结果:
ab
ab
ab

第三种方法:
除了以上的这两种方法以外,第三种方法是使用正则表达式。新建一个控制台项目。然后先添加 using System.Text.RegularExpressions;
System.Text.RegularExpressions
string content=agcsmallmacsmallgggsmallytx; 
string[]resultString=Regex.Split(content,small,RegexOptions.IgnoreCase) 
foreach(string i in resultString)
  Console.WriteLine(i.ToString());
输出下面的结果:
agc
mac
ggg
ytx

第四种方法:
string str1=我*****是*****一*****个*****教*****师;
string[] str2;
str1=str1.Replace(*****,*) ;
str2=str1.Split(*) ;
foreach(string i in str2)
  Console.WriteLine(i.ToString()); 

第五种方法:
string str1=我**是*****一*****个*****教*****师;
我希望显示的结果为:我是一个教师。
我如果采用上面的第四种方法来做就会产生下面的错误:我   是一个教师。中间有空格输出,所以输出结果并不是希望的结果,这就又回到了正则表达式了,这时可以采用下面的第五种方法:
string str1=我**是*****一*****个*****教*****师;
string[] str2 = System.Text.RegularExpressions.Regex.Split(str1,@

  • +); 
    foreach(string i in str2)
      Console.WriteLine(i.ToString()); 
    这里通过
  • + 巧妙的完成了我们的目标。

    第六种方法:
    从数据库表中取出某一字段的值,然后再次分配。该字段内容以空格为分隔符(至少3个空格),第1个空格前的内容分给A,第2个空格前的内容分给B,    其余空格前的内容分给C。

    比如字段为E = “AA BB CC DD EE FF GG ”:那么A  = “AA”, B  = “BB”,

    C  = “CC DD EE FF GG”。

    如果按常规理解,那么用循环语句来获取,但是我并不想这样用,因为C#中有Split()方法。可是,在我用时还是遇到点问题,就是动态字段的空格很难控制,那么分给C的内容也不能很好地取到。怎么办,问了一些高手,也是说用循环语句来获取比较好,可我就是不想多写几行代码,既然有Split()方法,那么为何弃之不用?我继续在Split()方面深入研究,花了不少时间,总算弄出来了。事后想想,有点价值,便把代码放上来,自己忘记时可看看。

            代码如下:

            string E = " AA BB CC DD EE FF GG ";

    string X = " "; 

    string[] S = E.Split(X.ToCharArray(),3);

    string A = S[0]; //(“AA”)

    string B = S[1]; //(“BB”)        

    string C = S[2]; //(“CC DD EE FF GG”)
法律AI工具横评:Kimi Work与WorkBuddy,谁更适合法律人? 在人工智能技术日益普及的今天,自然语言处理(NLP)和大语言模型(LLM)正深刻改变着专业领域的工作范式。其核心原理在于通过海量数据训练,使模型能够理解、生成和推理人类语言。这一技术价值在于将从业者从繁琐、重复的信息处理工作中解放出来,极大提升工作效率与知识获取的便捷性。在法律、金融、咨询等对文本处理要求极高的行业,AI助手已展现出在文档分析、信息检索和内容生成方面的巨大潜力。具体到法律应用场景,AI工具能够辅助完成合同审查、法律检索和文书起草等核心任务,成为专业人士的得力助手。本文聚焦于近期备受关注的两款 阅读详情

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