尽管StreamTokenizer并不是从InputStream或OutputStream衍生的，但它只随同InputStream工作，所以十分恰当地包括在库的IO部分中。
StreamTokenizer类用于将任何InputStream分割为一系列“记号”（Token）。这些记号实际是一些断续的文本块，中间用我们选择的任何东西分隔。例如，我们的记号可以是单词，中间用空白（空格）以及标点符号分隔。
下面是一个简单的程序，用于计算各个单词在文本文件中重复出现的次数：
//: SortedWordCount.java
// Counts words in a file, outputs
// results in sorted form.
import java.io.*;
import java.util.*;
import c08.*; // Contains StrSortVector
class Counter {
private int i = 1;
int read() { return i; }
void increment() { i++; }
}
public class SortedWordCount {
private FileInputStream file;
private StreamTokenizer st;
private Hashtable counts = new Hashtable();
SortedWordCount(String filename)
throws FileNotFoundException {
try {
file = new FileInputStream(filename);
st = new StreamTokenizer(file);
st.ordinaryChar('.');
st.ordinaryChar('-');
} catch(FileNotFoundException e) {
System.out.println(
"Could not open " + filename);
throw e;
}
}
void cleanup() {
try {
file.close();
} catch(IOException e) {
System.out.println(
"file.close() unsuccessful");
}
}
void countWords() {
try {
while(st.nextToken() !=
StreamTokenizer.TT_EOF) {
String s;
switch(st.ttype) {
case StreamTokenizer.TT_EOL:
s = new String("EOL");
break;
case StreamTokenizer.TT_NUMBER:
s = Double.toString(st.nval);
break;
case StreamTokenizer.TT_WORD:
s = st.sval; // Already a String
break;
default: // single character in ttype
s = String.valueOf((char)st.ttype);
}
if(counts.containsKey(s))
((Counter)counts.get(s)).increment();
else
counts.put(s, new Counter());
}
} catch(IOException e) {
System.out.println(
"st.nextToken() unsuccessful");
}
}
Enumeration values() {
return counts.elements();
}
Enumeration keys() { return counts.keys(); }
Counter getCounter(String s) {
return (Counter)counts.get(s);
}
Enumeration sortedKeys() {
Enumeration e = counts.keys();
StrSortVector sv = new StrSortVector();
while(e.hasMoreElements())
sv.addElement((String)e.nextElement());
// This call forces a sort:
return sv.elements();
}
public static void main(String[] args) {
try {
SortedWordCount wc =
new SortedWordCount(args[0]);
wc.countWords();
Enumeration keys = wc.sortedKeys();
while(keys.hasMoreElements()) {
String key = (String)keys.nextElement();
System.out.println(key + ": "
+ wc.getCounter(key).read());
}
wc.cleanup();
} catch(Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
} ///:~
最好将结果按排序格式输出，但由于Java 1.0和Java 1.1都没有提供任何排序方法，所以必须由自己动手。这个目标可用一个StrSortVector方便地达成（创建于第8章，属于那一章创建的软件包的一部分。记住本书所有子目录的起始目录都必须位于类路径中，否则程序将不能正确地编译）。
为打开文件，使用了一个FileInputStream。而且为了将文件转换成单词，从FileInputStream中创建了一个StreamTokenizer。在StreamTokenizer中，存在一个默认的分隔符列表，我们可用一系列方法加入更多的分隔符。在这里，我们用ordinaryChar()指出“该字符没有特别重要的意义”，所以解析器不会把它当作自己创建的任何单词的一部分。例如，st.ordinaryChar('.')表示小数点不会成为解析出来的单词的一部分。在与Java配套提供的联机文档中，可以找到更多的相关信息。
在countWords()中，每次从数据流中取出一个记号，而ttype信息的作用是判断对每个记号采取什么操作——因为记号可能代表一个行尾、一个数字、一个字串或者一个字符。
找到一个记号后，会查询Hashtable counts，核实其中是否已经以“键”（Key）的形式包含了一个记号。若答案是肯定的，对应的Counter（计数器）对象就会增值，指出已找到该单词的另一个实例。若答案为否，则新建一个Counter——因为Counter构建器会将它的值初始化为1，正是我们计算单词数量时的要求。
SortedWordCount并不属于Hashtable（散列表）的一种类型，所以它不会继承。它执行的一种特定类型的操作，所以尽管keys()和values()方法都必须重新揭示出来，但仍不表示应使用那个继承，因为大量Hashtable方法在这里都是不适当的。除此以外，对于另一些方法来说（比如getCounter()——用于获得一个特定字串的计数器；又如sortedKeys()——用于产生一个枚举），它们最终都改变了SortedWordCount接口的形式。
在main()内，我们用SortedWordCount打开和计算文件中的单词数量——总共只用了两行代码。随后，我们为一个排好序的键（单词）列表提取出一个枚举。并用它获得每个键以及相关的Count（计数）。注意必须调用cleanup()，否则文件不能正常关闭。
采用了StreamTokenizer的第二个例子将在第17章提供。
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记号
，以便于您获取更多的相关知识。