在 Java 编程中，字符串处理是非常核心的基础技能，尤其在文本解析、数据提取场景中高频使用。今天我们通过一个经典的小案例 ——从购物小票文本中提取所有商品价格并计算总额，结合正则表达式和StringTokenizer 字符串分割工具，手把手带你掌握文本数据提取的核心用法。

一、案例需求

给定一段购物小票文本： 牛奶:89.8 元，香肠:12.9 元 啤酒:69 元 巧克力:132 元 需要完成：

1. 提取文本中所有商品的价格数字；
2. 统计商品种类数量；
3. 计算所有商品的价格总和。

二、核心知识点前置

在写代码前，我们先理清两个关键工具：

1. 正则表达式 [^0123456789.]

• [^...]：匹配不在括号内的所有字符；
• 这里匹配非数字、非小数点的所有字符（汉字、符号、空格等）；
• 配合 replaceAll() 方法，可以把非数字字符统一替换为分隔符。

2. StringTokenizer 字符串解析器

Java 用于按分隔符拆分字符串的工具类，核心方法：

• new StringTokenizer(字符串, 分隔符)：创建解析器；
• countTokens()：获取拆分后的单词（数据）总数；
• hasMoreTokens()：判断是否还有未解析的单词；
• nextToken()：获取下一个单词。

三、完整代码实现

我们直接完善题目模板，代码可直接运行：

import java.util.*;

public class FoundPrice {
    public static void main(String args[]) {
        // 原始购物小票文本
        String s="牛奶:89.8 元，香肠:12.9 元 啤酒:69 元 巧克力:132 元";
        // 正则：匹配所有非数字、非小数点的字符
        String regex="[^0123456789.]" ; 
        // 将非数字字符替换为 * 作为分隔符
        String digitMess=s.replaceAll(regex,"*");
        
        // 代码1：创建StringTokenizer，以*为分隔符解析字符串
        StringTokenizer fenxi=new StringTokenizer(digitMess,"*");
        // 代码2：获取解析后的价格数量（商品种类）
        int number=fenxi.countTokens();
        
        double sum=0;
        // 循环遍历所有价格
        while(fenxi.hasMoreTokens()) {
            // 代码3：获取下一个价格字符串
            String str=fenxi.nextToken();
            System.out.println(str);
            // 字符串转double，累加总价
            sum=sum+Double.parseDouble(str);
        }
        
        System.out.println("购物小票中的商品种类："+number+"种");
        System.out.println("购物小票中的价格总额："+sum+"元");
    }
}

代码填空答案

• 【代码 1】：new StringTokenizer(digitMess,"*");
• 【代码 2】：fenxi.countTokens();
• 【代码 3】：fenxi.nextToken();

四、代码执行流程详解

1. 正则替换：用 replaceAll 把文本中所有汉字、符号、空格替换为 *，最终 digitMess 结果为：***89.8***12.9***69***132**；
2. 字符串分割：StringTokenizer 以 * 为分隔符，拆分出纯价格字符串：89.8、12.9、69、132；
3. 统计与计算：通过 countTokens() 得到商品数量，循环遍历价格字符串并累加求和。

五、运行结果

89.8
12.9
69
132
购物小票中的商品种类：4种
购物小票中的价格总额：303.7元

六、知识点总结

1. 正则表达式提取数字：[^0-9.] 是提取数字的常用正则，快速过滤无关字符；
2. StringTokenizer 用法：适合简单的字符串分割，比 split() 更轻量高效；
3. 字符串转数值：Double.parseDouble() 将数字字符串转为浮点型，用于数值计算；
4. 文本解析思路：清洗数据（替换无关字符）→ 分割数据 → 遍历处理，是文本处理的通用逻辑。

七、拓展优化

我们可以简化正则表达式（[^0-9.] 和 [^0123456789.] 效果完全一致，更简洁）：

String regex="[^0-9.]" ;