Java 如何将文件内容视为字符串

我正在创建一个使用字典的拼字游戏。为了提高效率，没有将整个字典（通过txt文件）加载到数据结构（集合、列表等）中，而是有任何内置java类可以帮助我将文件内容视为字符串

具体来说，我想做的是检查游戏中的单词是否是字典中的有效单词，方法是执行一些简单的操作，如fileName.contains（单词），而不是使用list.contains（单词）创建一个内存效率低下的庞大列表

你们知道我能做什么吗。如果字典文件必须是txt文件以外的文件（例如xml文件），我也愿意尝试

注意：我不是在找你

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此方法不是java API的一部分。

没有想到HashSet，我一直认为所有contains（）方法都在使用O（n）次，多亏Bozho向我澄清了这一点，看起来我将使用HashSet。

使用java.io.BufferedReader的readline（）。返回一个字符串

String line = new BufferedReader (new FileReader (file) ).readline ();

使用java.io.BufferedReader的readline（）。返回一个字符串

String line = new BufferedReader (new FileReader (file) ).readline ();

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我认为最好的选择是将它们全部加载到内存中，在

哈希集中。那里
包含（单词）
是O（1）

如果您不介意将其存储在内存中，那么将其作为
String
调用
contains（..）
比
HashSet
效率低得多

我必须提到另一个选项-有一个数据结构来表示字典-它被称为。但是，在JDK中找不到实现

一个非常粗略的计算表明，对于所有英文单词（100万），您将需要约12兆字节的RAM。这比JVM的默认内存设置少几倍。（平均100万*6个字母*2个字节/字母=1200万字节，即~12兆字节）。（好吧，也许存储散列要多一点）

如果您确实坚持不在内存中读取它，并且希望扫描文件以查找给定的单词，那么您可以使用及其
scanner.findWithHorizon（..）
。但这将是低效的-我假设O（n）和I/O开销。
我认为最好的选择是将它们全部加载到内存中，在
哈希集中。那里
包含（单词）
是O（1）

如果您不介意将其存储在内存中，那么将其作为
String
调用
contains（..）
比
HashSet
效率低得多

我必须提到另一个选项-有一个数据结构来表示字典-它被称为。但是，在JDK中找不到实现

一个非常粗略的计算表明，对于所有英文单词（100万），您将需要约12兆字节的RAM。这比JVM的默认内存设置少几倍。（平均100万*6个字母*2个字节/字母=1200万字节，即~12兆字节）。（好吧，也许存储散列要多一点）

如果您确实坚持不在内存中读取它，并且希望扫描文件以查找给定的单词，那么您可以使用及其
scanner.findWithHorizon（..）
。但这将是低效的-我假设O（n）和I/O开销。
您需要压缩数据以避免存储所有这些字。这样做的方法是一棵树，其中节点是字母，树叶反映单词的结尾。这样，您就不会存储重复的数据，例如
这些词都有相同的前缀

有一种方法可以使此解决方案更高效地使用内存。（提示：字母顺序）
您需要压缩数据，以避免存储所有这些单词。这样做的方法是一棵树，其中节点是字母，树叶反映单词的结尾。这样，您就不会存储重复的数据，例如
这些词都有相同的前缀

有一种方法可以使此解决方案更高效地使用内存。（提示：字母顺序）
虽然哈希集可能是完全可以接受的解决方案（参见Bozho的回答），但也可以使用其他数据结构，包括Trie或Heap

a的优点是，根据实现细节，可以共享起始前缀字母（trie毕竟也称为“前缀树”）。根据实现结构和数据，这可能是一种改进，也可能不是一种改进

另一种选择，特别是在需要基于文件的访问时，是使用--Java的PriorityQueue实际上是一个堆，但它不是基于文件的，因此需要查找/制作一个实现

所有这些数据结构（以及更多）都可以实现为基于文件的（每次查找都使用更多的IO——这实际上可能不太全面——但可以节省内存）或直接实现（例如，使用SQLite，让它做B树的事情）。SQLite的优势在于它可以成为工具箱中的“通用工具”（曾经常用；-）；数据导入、检查和修改都很容易，而且“一切正常”。SQLite甚至用于功能较弱的系统，如Android

HashSet随Java“免费”提供，但没有标准的Trie或基于文件的堆实现。我将从HashSet开始——推理：

字典=5MB
加载到哈希集（假设大量开销）=20MB
与其他事物相关的内存使用=最小（假定为笔记本电脑/台式机）
使用HashSet实现的时间=2分钟
如果我认为哈希集不够好，我只会“损失”2分钟：-）
快乐编码


指向随机数据结构实现的链接（可能适用，也可能不适用）：


在平面文件中读取（必须是专门构造的？）
支持从平面文件创建Trie文件。不确定此Trie是否在磁盘上工作
使用文件备份的哈希
另一个基于磁盘的散列
简单B-树实现