在Java开发中,查询已经输入的文本是一项常见需求，无论是实现搜索功能、日志分析还是用户输入验证，都离不开对文本数据的处理与查询，Java提供了多种文本查询方式，从基础的字符串操作到正则表达式匹配，再到高级的文本搜索算法，开发者可以根据具体场景选择合适的方法，本文将详细介绍Java中查询已输入文本的多种技术路径，帮助开发者高效解决实际问题。
基础字符串查询方法
对于简单的文本查询需求,Java内置的String类提供了丰富的API，可以直接满足大部分场景，最常用的方法是contains()、indexOf()和substring()，这些方法能够快速判断文本是否存在或定位特定字符位置。
contains()方法用于检查字符串中是否包含指定的字符序列，返回布尔值。inputText.contains("search")将直接判断输入文本是否包含”search”子串，这种方法适合简单的存在性查询，但无法获取匹配位置或复杂模式。
indexOf()方法则返回子串首次出现的索引位置，若未找到则返回-1，通过遍历索引并结合substring()，可以实现更灵活的查询逻辑。int index = inputText.indexOf("target");可以定位目标文本位置，进而提取上下文信息，对于重复出现的子串，lastIndexOf()方法能从字符串末尾开始反向查找。
正则表达式高级匹配
当需要处理复杂的文本模式时,正则表达式是更强大的工具，Java通过Pattern和Matcher类提供了完整的正则表达式支持，能够实现模糊匹配、分组提取等高级功能。
使用正则表达式查询文本通常分为两步：首先用Pattern.compile()编译正则模式，然后创建Matcher对象对输入文本进行匹配。Pattern pattern = Pattern.compile("\\d+");可以匹配连续的数字字符，通过matcher.find()方法可以遍历所有匹配项，matcher.group()则获取匹配的具体内容。
正则表达式还支持预编译优化,对于频繁使用的模式，提前编译成Pattern对象能显著提升性能，正则表达式提供了丰富的元字符，如^（行首）、$（行尾）、.（任意字符）等，结合量词*、+、?可以实现灵活的模式匹配，例如邮箱格式验证、手机号提取等场景。
字符串分割与数组查询
当输入文本需要按特定分隔符拆分后进行查询时,split()方法非常实用，该方法将字符串分割成字符串数组，后续可以通过数组遍历实现精确查询。String[] words = inputText.split("\\s+");可以将文本按空格分割为单词数组，然后遍历数组查找目标词汇。
对于分割后的数据,如果查询操作频繁，可以考虑使用HashSet或HashMap进行优化，将分割后的文本存入HashSet可以实现O(1)时间复杂度的存在性查询，而HashMap则可以存储键值对，支持快速检索关联信息，这种方法特别适合处理大量文本数据的去重和快速查找。
文本流与缓冲查询
处理大文本文件或网络流数据时,逐行读取并查询是常见需求，Java的BufferedReader类提供了高效的行读取方法，结合InputStreamReader可以处理不同编码的文本。BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("file.txt"));可以逐行读取文件内容，每行进行独立查询。
对于实时输入流,如用户通过控制台或网络接口输入的文本，可以使用Scanner类简化查询逻辑，Scanner提供了next()、nextLine()等方法读取输入，并支持正则表达式匹配。Scanner scanner = new Scanner(System.in); while(scanner.hasNext()) { String input = scanner.next(); // 查询逻辑 }可以持续接收用户输入并实时处理。
多模式匹配算法
当需要同时匹配多个关键词时,可以实现多模式匹配算法提升效率，Boyer-Moore算法、KMP算法等经典字符串匹配算法在Java中可以通过自定义实现或第三方库调用，这些算法通过预处理模式串，在主串中跳过不必要的比较，显著提升长文本的查询速度。
对于中文文本查询,需要注意字符编码问题，Java的String类默认使用UTF-16编码，而中文文本常采用GBK或UTF-8编码，在读取文件或网络数据时，需通过InputStreamReader指定正确编码，避免乱码导致查询失败，中文分词是查询的前提，可以使用IKAnalyzer、HanLP等分词工具将句子切分为词语，再进行精准查询。
性能优化与最佳实践
在处理大规模文本查询时,性能优化至关重要，应避免在循环中重复创建字符串对象，尽量使用StringBuilder拼接文本，对于频繁查询的场景，可以建立倒排索引等数据结构，将文本内容与查询关键词建立映射关系，实现毫秒级响应。
内存管理也是需要关注的重点,处理超大文件时，应采用流式读取而非一次性加载全部内容，防止内存溢出，合理使用try-with-resources语句确保文件流、数据库连接等资源及时释放，避免资源泄漏。
Java提供了从基础到高级的多种文本查询技术,开发者应根据实际需求选择合适的方法，简单的存在性查询可直接使用String API，复杂模式匹配依赖正则表达式，大规模数据处理则需要结合算法优化和高效数据结构，通过灵活运用这些技术，可以构建出高性能、可扩展的文本查询系统，满足各类应用场景的需求。
