1.Java坑锦集1 —— split函数
2.java使用split拆分为什么拆分符后边的没有了
3.python习题，求帮助
4.java，就是有一个小数，我想分别输出整数部分和小数部分，整数部分好解决。
5.3、周期多头共振源码MapReduce详解与源码分析
Java坑锦集1 —— split函数
split函数在Java中用于将字符串按照指定字符分割，返回分割后的字符串数组。
当split函数的参数为空或不存在时，它默认使用空字符串作为分隔符。此时，如果字符串中没有分隔符，则split函数返回的数组只包含原字符串本身。
例如，媒介网站源码对于字符串"hello world"，使用默认分隔符（空字符串）调用split函数，返回结果为{ "hello world"}。
split函数源码中，最后的while循环用于删除结果集中的空字符串。如"boo:and:foo"用"o"分割，结果为{ "b","","and:f"}的原因在于，当找到第一个"o"时，字符串被分割，然后空字符串被移除，剩下的就是{ "b","and:f"}。
另外，注意split函数返回的c tostring源码数组中，空字符串的出现与字符串中连续分隔符的个数有关。例如，"aaa::bbb::cc:"使用"::"作为分隔符分割，结果为{ "aaa","bbb","cc"}，不包含最后一个空字符串。
总之，split函数是处理字符串分割的常用工具，理解其工作原理和使用方法对于编程实践至关重要。
java使用split拆分为什么拆分符后边的没有了
出现问题先找到出现问题的地方。正常来说split(正则表达式)，是没有问题的。
然后看你这里用了split(正则表达式,limit);
先分析一下这个方法，看源码得知，app源码eclipselimit<0时表示数组长度没有限制，limit>=0时，limit决定数组长度。每次根据正则表达式解析出第一个barrir时，将存入list，这个list长度被limit限制。
你图中为limit=-1，不存在数组长度限制。
讲道理是不会出现你那种情况的。
你可以尝试Arrays.toString(数组)，打印它看看数组元素。
有问题再问我
python习题，求帮助
这道题的就业 webapp源码核心是熟练运用dict()和字符串的操作方法。具体如下：源代码
如有帮助，请采纳！！！
java，就是有一个小数，我想分别输出整数部分和小数部分，整数部分好解决。
Double d = 0.;
String str = d.toString();
String arr[] = str.split("[.]");
//整数部分就是数组的第一个
String zhengshu = arr[0];
System.out.println(zhengshu);
//小数部分就是数组的第二个
String xiaoshu = arr[1];
//截取第二个及以后的数据
String shuchu = xiaoshu.substring(1);
System.out.println(shuchu);
自己测试下
3、MapReduce详解与源码分析
文章目录
1
Split阶段
在MapReduce的流程中，Split阶段是将输入文件根据指定大小（默认MB）切割成多个部分，每个部分称为一个split。split的大小由minSize、maxSize、blocksize决定。以wordcount代码为例，split数量由FileInputFormat的getSplits方法确定，返回值即为mapper的数量。默认情况下，mapper的数量是文件大小除以block大小。此步骤由FileInputFormat的子类TextInputFormat完成，它负责将输入文件分割为InputSplit，从而决定mapper的数量。
2
Map阶段
每个map task在执行过程中，会有内存缓冲区用于存储处理结果，缓冲区大小默认为MB，超过MB阈值时，数据将被写入磁盘作为临时文件，最后将所有临时文件合并为最终输出。在写入过程中，数据将被分区、排序、并执行combine操作，以优化数据处理效率。
2.1
分区
MapReduce自带的分区器HashPartitioner将数据按照key值进行分区，确保数据均匀分布在reduce task之间。
2.2
排序
在完成分区后，数据会按照key值进行排序，以便后续的Shuffle阶段能够高效地将相同key值的数据汇聚到一起。
3
Shuffle阶段
Shuffle阶段是MapReduce的核心，负责数据从map task输出到reduce task输入的过程。reduce task会根据自己的分区号从各个map task中获取相应数据分区，之后会对这些文件进行合并（归并排序），将相同key值的数据汇聚到一起，为reduce阶段做好准备。
4
Reduce阶段
Reduce阶段分为抓取、合并、排序三个步骤。reduce task创建并行抓取线程，通过HTTP协议从完成的map task中获取结果文件。抓取的数据先保存在内存中，超过内存大小时，数据将被溢写到磁盘。合并后的数据将按照key值排序，最终交给reduce函数进行计算，形成有序的计算结果。
调节Reduce任务数量
在处理大数据量时，调节Reduce任务数量是优化MapReduce性能的关键。如果设置过低，会导致节点资源闲置，效率低下。通常情况下，将Reduce任务设置为一个较大的值（最大值为），以充分利用资源。调节方法在于合理设置reduce task的数量，避免资源浪费，同时保证计算的高效性。
