尽管StreamTokenizer并不是从InputStream或OutputStream派生的，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、一个字符串或者一个字符。
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）对象就会自增，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构造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符串的计数器；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。
尽管并不必要IO库的一部分，但StringTokenizer提供了与StreamTokenizer极相似的功能，所以在这里一并讲述。
StringTokenizer的作用是每次返回字符串内的一个记号。这些记号是一些由制表站、空格以及新行分隔的连续字符。因此，字符串"Where is my cat?"的记号分别是"Where"、"is"、"my"和"cat?"。与StreamTokenizer类似，我们可以指示StringTokenizer按照我们的愿望分割输入。但对于StringTokenizer，却需要向构造器传递另一个参数，即我们想使用的分隔字符串。通常，如果想进行更复杂的操作，应使用StreamTokenizer。
可用nextToken()向StringTokenizer对象请求字符串内的下一个记号。该方法要么返回一个记号，要么返回一个空字符串（表示没有记号剩下）。
作为一个例子，下述程序将执行一个有限的句法分析，查询键短语序列，了解句子暗示的是快乐亦或悲伤的含义。
//: AnalyzeSentence.java
// Look for particular sequences
// within sentences.
import java.util.*;
public class AnalyzeSentence {
public static void main(String[] args) {
analyze("I am happy about this");
analyze("I am not happy about this");
analyze("I am not! I am happy");
analyze("I am sad about this");
analyze("I am not sad about this");
analyze("I am not! I am sad");
analyze("Are you happy about this?");
analyze("Are you sad about this?");
analyze("It's you! I am happy");
analyze("It's you! I am sad");
}
static StringTokenizer st;
static void analyze(String s) {
prt("\nnew sentence >> " + s);
boolean sad = false;
st = new StringTokenizer(s);
while (st.hasMoreTokens()) {
String token = next();
// Look until you find one of the
// two starting tokens:
if(!token.equals("I") &&
!token.equals("Are"))
continue; // Top of while loop
if(token.equals("I")) {
String tk2 = next();
if(!tk2.equals("am")) // Must be after I
break; // Out of while loop
else {
String tk3 = next();
if(tk3.equals("sad")) {
sad = true;
break; // Out of while loop
}
if (tk3.equals("not")) {
String tk4 = next();
if(tk4.equals("sad"))
break; // Leave sad false
if(tk4.equals("happy")) {
sad = true;
break;
}
}
}
}
if(token.equals("Are")) {
String tk2 = next();
if(!tk2.equals("you"))
break; // Must be after Are
String tk3 = next();
if(tk3.equals("sad"))
sad = true;
break; // Out of while loop
}
}
if(sad) prt("Sad detected");
}
static String next() {
if(st.hasMoreTokens()) {
String s = st.nextToken();
prt(s);
return s;
}
else
return "";
}
static void prt(String s) {
System.out.println(s);
}
} ///:~对于准备分析的每个字符串，我们进入一个while循环，并将记号从那个字符串中取出。请注意第一个if语句，假如记号既不是"I"，也不是"Are"，就会执行continue（返回循环起点，再一次开始）。这意味着除非发现一个"I"或者"Are"，才会真正得到记号。大家可能想用==代替equals()方法，但那样做会出现不正常的表现，因为==比较的是引用值，而equals()比较的是内容。
analyze()方法剩余部分的逻辑是搜索"I am sad"（我很忧伤、"I am nothappy"（我不快乐）或者"Are you sad?"（你悲伤吗？）这样的句法格式。若没有break语句，这方面的代码甚至可能更加散乱。大家应注意对一个典型的解析器来说，通常都有这些记号的一个表格，并能在读取新记号的时候用一小段代码在表格内移动。
无论如何，只应将StringTokenizer看作StreamTokenizer一种简单而且特殊的简化形式。然而，如果有一个字符串需要进行记号处理，而且StringTokenizer的功能实在有限，那么应该做的全部事情就是用StringBufferInputStream将其转换到一个数据流里，再用它创建一个功能更强大的StreamTokenizer。