我正在做一些事情，我意识到我想要在一个字符串中找到多少个/s，然后我突然想到，有几种方法可以做到这一点，但不能决定哪种是最好的(或最简单的)。
目前我想说的是:
string source = "/once/upon/a/time/";
int count = source.Length - source.Replace("/", "").Length;
但我一点都不喜欢，有人愿意吗?
我并不想为此挖掘出正则表达式，对吧?
我知道我的字符串将包含我要搜索的项，所以你可以假设…
当然对于长度为> 1的字符串，
string haystack = "/once/upon/a/time";
string needle = "/";
int needleCount = ( haystack.Length - haystack.Replace(needle,"").Length ) / needle.Length;
当前回答
string Name = "Very good nice one is very good but is very good nice one this is called the term";
bool valid=true;
int count = 0;
int k=0;
int m = 0;
while (valid)
{
k = Name.Substring(m,Name.Length-m).IndexOf("good");
if (k != -1)
{
count++;
m = m + k + 4;
}
else
valid = false;
}
Console.WriteLine(count + " Times accures");
其他回答
字符串出现的泛型函数:
public int getNumberOfOccurencies(String inputString, String checkString)
{
if (checkString.Length > inputString.Length || checkString.Equals("")) { return 0; }
int lengthDifference = inputString.Length - checkString.Length;
int occurencies = 0;
for (int i = 0; i < lengthDifference; i++) {
if (inputString.Substring(i, checkString.Length).Equals(checkString)) { occurencies++; i += checkString.Length - 1; } }
return occurencies;
}
string source = "/once/upon/a/time/";
int count = 0, n = 0;
while ((n = source.IndexOf('/', n) + 1) != 0) count++;
这是Richard Watson的答案的一个变体，char在字符串中出现的次数越多，效率就会提高一点，代码也会更少!
虽然我必须说，在没有广泛测试每个场景的情况下，我确实看到了使用以下方法的显著速度提升:
int count = 0;
for (int n = 0; n < source.Length; n++) if (source[n] == '/') count++;
Split (may)胜过IndexOf(用于字符串)。
上面的基准测试似乎表明Richard Watson是最快的字符串，这是错误的(可能差异来自我们的测试数据，但由于下面的原因，它看起来很奇怪)。
如果我们更深入地研究这些方法在.NET中的实现(对于Luke H, Richard Watson方法)，
IndexOf取决于区域性，它将尝试检索/创建ReadOnlySpan，检查是否必须忽略大小写等。最后执行不安全/本机调用。 Split能够处理多个分隔符，并有一些StringSplitOptions 并且必须创建字符串[]数组并用分割结果填充它(所以做一些子字符串)。根据字符串出现的数量，Split可能比IndexOf更快。
顺便说一下，我做了一个简化版本的IndexOf(它可以更快，如果我使用指针和不安全，但不勾选应该是ok的大多数)，它至少快了4个数量级。
基准测试(来源GitHub)
通过搜索一个常见的单词(the)或一个小句子 莎士比亚，理查三世。
| Method | Mean | Error | StdDev | Ratio |
|---|---|---|---|---|
| Richard_LongInLong | 67.721 us | 1.0278 us | 0.9614 us | 1.00 |
| Luke_LongInLong | 1.960 us | 0.0381 us | 0.0637 us | 0.03 |
| Fab_LongInLong | 1.198 us | 0.0160 us | 0.0142 us | 0.02 |
| -------------------- | -----------: | ----------: | ----------: | ------: |
| Richard_ShortInLong | 104.771 us | 2.8117 us | 7.9304 us | 1.00 |
| Luke_ShortInLong | 2.971 us | 0.0594 us | 0.0813 us | 0.03 |
| Fab_ShortInLong | 2.206 us | 0.0419 us | 0.0411 us | 0.02 |
| --------------------- | ----------: | ---------: | ---------: | ------: |
| Richard_ShortInShort | 115.53 ns | 1.359 ns | 1.135 ns | 1.00 |
| Luke_ShortInShort | 52.46 ns | 0.970 ns | 0.908 ns | 0.45 |
| Fab_ShortInShort | 28.47 ns | 0.552 ns | 0.542 ns | 0.25 |
public int GetOccurrences(string input, string needle)
{
int count = 0;
unchecked
{
if (string.IsNullOrEmpty(input) || string.IsNullOrEmpty(needle))
{
return 0;
}
for (var i = 0; i < input.Length - needle.Length + 1; i++)
{
var c = input[i];
if (c == needle[0])
{
for (var index = 0; index < needle.Length; index++)
{
c = input[i + index];
var n = needle[index];
if (c != n)
{
break;
}
else if (index == needle.Length - 1)
{
count++;
}
}
}
}
}
return count;
}
我做了一些研究，发现理查德·沃森的解决方案在大多数情况下是最快的。这是文章中每个解决方案的结果表(除了那些使用Regex的，因为它在解析“test{test”这样的字符串时抛出异常)
Name | Short/char | Long/char | Short/short| Long/short | Long/long |
Inspite | 134| 1853| 95| 1146| 671|
LukeH_1 | 346| 4490| N/A| N/A| N/A|
LukeH_2 | 152| 1569| 197| 2425| 2171|
Bobwienholt | 230| 3269| N/A| N/A| N/A|
Richard Watson| 33| 298| 146| 737| 543|
StefanosKargas| N/A| N/A| 681| 11884| 12486|
可以看到，在短字符串(10-50个字符)中查找短子字符串(1-5个字符)的出现次数时，首选原算法。
同样，对于多字符子字符串，您应该使用以下代码(基于Richard Watson的解决方案)
int count = 0, n = 0;
if(substring != "")
{
while ((n = source.IndexOf(substring, n, StringComparison.InvariantCulture)) != -1)
{
n += substring.Length;
++count;
}
}
这两个都只适用于单字符搜索词…
countOccurences("the", "the answer is the answer");
int countOccurences(string needle, string haystack)
{
return (haystack.Length - haystack.Replace(needle,"").Length) / needle.Length;
}
也许更长的针头会更好…
但肯定有更优雅的方式。：）
