快速解决工作中遇到经典的括号匹配问题

问题来源：从缓存中取出的数据没有空格和换行，很难阅读，但又找不到像JSON一样的在线格式化工具。灵机一动，自己写了一个小程序将其格式化。

一、先看效果
1、原始数据长这样，难以阅读

MemCachedItem{同一申请客户Xh内登录的设备列表=TimedItems {allItems={2016-09-23 22:08:08.253={merged=false, limit=0, list=[caZ8d17967b615ceb1V164793Zbb8gei147319824612056b949f73a22797cee0]}}}, 同一用户近xd内登录时间段和次数=TimedItems {allItems={2016-09-23 22:08:08.253={merged=false, limit=0, map={22=CountNumber {count=1, value=1, merged=false}}}}}, reference_time=1474640150272, primary_biz=PAY.BUY, expire_duration=31536000000, primary_tag=机构号加用户号, 同一用户近xM平台内部最大逾期天数=TimedItems {allItems={2016-09-23 22:14:14.423=MaxNumber {count=1, value=0, merged=false}, 2016-09-23 22:15:50.246=MaxNumber {count=1, value=0, merged=false}}}, 同一用户近xd内使用的IP地址和次数=TimedItems {allItems={2016-09-23 22:08:08.258={merged=false, limit=0, map={112.17.239.160=CountNumber {count=1, value=1, merged=false}}}, 2016-09-23 22:14:14.445={merged=false, limit=0, map={112.17.239.160=CountNumber {count=1, value=1, merged=false}}}, 2016-09-23 22:15:50.272={merged=false, limit=0, map={112.17.239.160=CountNumber {count=1, value=1, merged=false}}}}}, 同一用户最近Xpd内操作APP时间段频率集合=TimedItems {allItems={2016-09-23 22:08:08.253={merged=false, limit=0, map={8=CountNumber {count=1, value=1, merged=false}}}, 2016-09-23 22:14:14.440={merged=false, limit=0, map={8=CountNumber {count=1, value=1, merged=false}}}, 2016-09-23 22:15:50.266={merged=false, limit=0, map={8=CountNumber {count=1, value=1, merged=false}}}}}, 同一用户最近登录时间列表=TimedItems {allItems={2016-09-23 22:08:08.253={merged=false, limit=0, list=[Fri Sep 23 22:08:08 CST 2016]}}}, primary_key=123456-3177000000019572, 同一用户最近Xpd登陆的各设备指纹频率集合=TimedItems {allItems={2016-09-23 22:08:08.253={merged=false, limit=0, map={caZ8d17967b615ceb1V164793Zbb8gei147319824612056b949f73a22797cee0=CountNumber {count=1, value=1, merged=false}}}, 2016-09-23 22:14:14.440={merged=false, limit=0, map={caZ8d17967b615ceb1V164793Zbb8gei147319824612056b949f73a22797cee0=CountNumber {count=1, value=1, merged=false}}}, 2016-09-23 22:15:50.266={merged=false, limit=0, map={caZ8d17967b615ceb1V164793Zbb8gei147319824612056b949f73a22797cee0=CountNumber {count=1, value=1, merged=false}}}}}, 同一用户Xd使用登录设备和次数=TimedItems {allItems={2016-09-24 00:00:00.000={merged=true, limit=0, map={caZ8d17967b615ceb1V164793Zbb8gei147319824612056b949f73a22797cee0=CountNumber {count=1, value=1, merged=false}}}}}}

2、这样就好多了

MemCachedItem{同一申请客户Xh内登录的设备列表=TimedItems {allItems={2016-09-23 22:08:08.253={merged=false, limit=0, list=[caZ8d17967b615ceb1V164793Zbb8gei147319824612056b949f73a22797cee0]}}}, 同一用户近xd内登录时间段和次数=TimedItems {allItems={2016-09-23 22:08:08.253={merged=false, limit=0, map={22=CountNumber {count=1, value=1, merged=false}}}}}, reference_time=1474640150272, primary_biz=PAY.BUY, expire_duration=31536000000, primary_tag=机构号加用户号, 同一用户近xM平台内部最大逾期天数=TimedItems {allItems={2016-09-23 22:14:14.423=MaxNumber {count=1, value=0, merged=false}, 2016-09-23 22:15:50.246=MaxNumber {count=1, value=0, merged=false}}}, 同一用户近xd内使用的IP地址和次数=TimedItems {allItems={2016-09-23 22:08:08.258={merged=false, limit=0, map={112.17.239.160=CountNumber {count=1, value=1, merged=false}}}, 2016-09-23 22:14:14.445={merged=false, limit=0, map={112.17.239.160=CountNumber {count=1, value=1, merged=false}}}, 2016-09-23 22:15:50.272={merged=false, limit=0, map={112.17.239.160=CountNumber {count=1, value=1, merged=false}}}}}, 同一用户最近Xpd内操作APP时间段频率集合=TimedItems {allItems={2016-09-23 22:08:08.253={merged=false, limit=0, map={8=CountNumber {count=1, value=1, merged=false}}}, 2016-09-23 22:14:14.440={merged=false, limit=0, map={8=CountNumber {count=1, value=1, merged=false}}}, 2016-09-23 22:15:50.266={merged=false, limit=0, map={8=CountNumber {count=1, value=1, merged=false}}}}}, 同一用户最近登录时间列表=TimedItems {allItems={2016-09-23 22:08:08.253={merged=false, limit=0, list=[Fri Sep 23 22:08:08 CST 2016]}}}, primary_key=123456-3177000000019572, 同一用户最近Xpd登陆的各设备指纹频率集合=TimedItems {allItems={2016-09-23 22:08:08.253={merged=false, limit=0, map={caZ8d17967b615ceb1V164793Zbb8gei147319824612056b949f73a22797cee0=CountNumber {count=1, value=1, merged=false}}}, 2016-09-23 22:14:14.440={merged=false, limit=0, map={caZ8d17967b615ceb1V164793Zbb8gei147319824612056b949f73a22797cee0=CountNumber {count=1, value=1, merged=false}}}, 2016-09-23 22:15:50.266={merged=false, limit=0, map={caZ8d17967b615ceb1V164793Zbb8gei147319824612056b949f73a22797cee0=CountNumber {count=1, value=1, merged=false}}}}}, 同一用户Xd使用登录设备和次数=TimedItems {allItems={2016-09-24 00:00:00.000={merged=true, limit=0, map={caZ8d17967b615ceb1V164793Zbb8gei147319824612056b949f73a22797cee0=CountNumber {count=1, value=1, merged=false}}}}}
}

二、编程实现
仔细观察一下缓存中的数据，发现只有大括号和中括号，并且成对出现。这不就是大学数据结构课程中典型的括号匹配算法的变形吗？既然是括号问题，就可以考虑用栈来实现。代码如下：

package test;import java.util.Stack;/*** 格式化MemCachedItem，便于阅读* -----------------------------------------* @author Lynch 2016年9月24日 下午5:32:02 * -----------------------------------------*/
public class CacheDataFormatUtil {/*** 用栈解决括号匹配问题，实现数据格式化* * @param str* @return*/public static String getFormatCacheData(String str) {Stack<Character> st = new Stack<Character>();StringBuffer sb = new StringBuffer();for (int i = 0; i < str.length(); i++) {if (str.charAt(i) == '{' || str.charAt(i) == '[') {st.push(str.charAt(i));sb.append(str.charAt(i));sb.append('\n');for (int j = 0; j < st.size(); j++) {sb.append('\t');}} else if (str.charAt(i) == '}' || str.charAt(i) == ']') {st.pop();sb.append('\n');for (int j = 0; j < st.size(); j++) {sb.append('\t');}sb.append(str.charAt(i));} else {sb.append(str.charAt(i));}}return sb.toString();}}

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