java 按行把一個txt文件平均拆分成N個txt文件

我這裏的需求是把一個60多M的txt文件 source.txt

拆分成4個txt文件 text1.txt text2.txt text3.txt text4.txt

比如

把source.txt的第一行保存到text1.txt

第二行保存到text2.txt

第三行保存到text3.txt

第四行保存到text4.txt

第五行保存到text1.txt

...................................

...................................

...................................

 

以此類推

 

上代碼

 

public static void ReadData() {
		try {
			FileReader read = new FileReader("D:/data.txt");
			BufferedReader br = new BufferedReader(read);
			String row;
			int rownum = 1;
			FileWriter fw1 = new FileWriter("/text1.txt");
			FileWriter fw2 = new FileWriter("/text2.txt");
			FileWriter fw3 = new FileWriter("/text3.txt");
			FileWriter fw4 = new FileWriter("/text4.txt");
			while ((row = br.readLine()) != null) {
				if (rownum % 4 == 1) {
					fw1.append(row + "\r\n");
				} else if (rownum % 4 == 2) {
					fw2.append(row + "\r\n");
				} else if (rownum % 4 == 3) {
					fw3.append(row + "\r\n");
				} else if (rownum % 4 == 0) {
					fw4.append(row + "\r\n");
				}
				rownum++;
			}
			fw1.close();
			fw2.close();
			fw3.close();
			fw4.close();

		} catch (FileNotFoundException e) {
			e.printStackTrace();
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}

}

 

 

注意:剛開始的時候，我是把60M全讀取到內存 分成4個字符串，最後再保存成txt

這裏問題就來了，如果用這樣的方法，效率非常低下，花了10分鐘還沒有把這60M拆分完..

然後我果斷的停止了程序。

然後上面的方法:讀取一行就馬上保存。耗時5秒...

今天 2013年9月23號 又要用到這個邏輯

於是今天又改進了一下

/**
	 * 把一個txt分成幾等分
	 * 
	 * @param count需要分成幾等分
	 */
	public static void splitTxt(int count) {
		try {
			FileReader read = new FileReader("D:/data.txt");
			BufferedReader br = new BufferedReader(read);
			String row;
			List<FileWriter> flist = new ArrayList<FileWriter>();
			for (int i = 0; i < count; i++) {
				flist.add(new FileWriter("D:/text" + i + ".txt"));
			}
			int rownum = 1;// 計數器
			while ((row = br.readLine()) != null) {
				flist.get(rownum % count).append(row + "\r\n");
				rownum++;
			}
			for (int i = 0; i < flist.size(); i++) {
				flist.get(i).close();
			}
		} catch (FileNotFoundException e) {
			e.printStackTrace();
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}