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上图是在字符串中第2个字符后加入新的特定字符串。必要的话，可以先用if判断是否指定的字符串。
查找替换就可以呀，比如要在AB中间插入001，把AB替换为A001B就可以呀。
借助 jdk Splace(CharSequence, CharSequence) 方法，实例： public static void main(String[] args){ //从 feitianbenyue 中移除 tian String str = "feitianbenyue"; String removeStr = "tian"; Sprintln(place(removeStr, "")); }输出:使用commons-lang3 StringUve(String, String)，实例： public static void main(String[] args){ //从 feitianbenyue 中移除 tian String str = "feitianbenyue"; String removeStr = "tian"; //Sprintln(place(removeStr, "")); Sprintln(StringUve(str, removeStr)); } //输入同上
看看
=IF(COUNTIFS($A$1:$A$14,A1)=1,"不重复","重复")
使用PowerQuery将右侧拆分到行，再查重就简单多了。
使用代码可以建立新的沟通渠道上传文件。私信我或评论后我私信你。
这个我写过，私聊
知网查重的算法是使用计算机开展知网查重识别的研究首先要对数字文档进行分析处理,而数字文档又可分为两种类别,即:自然语言文本和形式语言文本。形式语言文本比较典型的是计算机程序源代码,虽然抄袭的案例较多,但因其具有规范的语法和语句结构特点,相对比较容易分析处理,针对此类抄袭识别的研究也较早。而自然语言文本(如:论文等)复制检测原理的出现比程序复制检测晚了20年。②1993年,美国亚利桑那大学的Manber提出了“近似指纹”概念,基于此提出了sif工具,用基于字符串匹配的方法来度量文件之间的相似性。美国斯坦福大学的Brin等人首次提出了COPS系统与相应算法,其后提出的SCAM原型对此进行了改进了。SCAM借鉴了信息检索技术中的向量空间模型,使用基于词频统计的方法来度量文本相似性。香港理工大学的Si和Leong等人采用统计关键词的方法来度量文本相似性,建立了CHECK原型,并首次在相似性度量中引入文档的结构信息。到了2000年,Monostori等人用后缀树来搜寻字符串之间的最大子串,建立了MDR原型。在此之前,全美国的教育工作者们现已懂得综合运用课堂书写段落样本、互联网搜索工具和反剽窃技术三结合手段遏制欺的源头。③ 对于中文论文的抄袭识别,存在更大的困难。汉语与英文不同,它以字为基本的书写单位,词与词之间没有明显的区分标记,因此,中文分词是汉语文档处理的基础。汉语文本抄袭识别系统首先需要分词作为其最基本的模块,因此,中文文本自动分词的好坏在一定程度上影响抄袭识别的准确性。同时计算机在自然语言理解方面有欠缺,而抄袭又不仅仅局限于照抄照搬式的,很难达到准确的抄袭识别。所以解决中文论文抄袭识别问题还不能全盘照搬国外技术。北京邮电大学张焕炯等用编码理论中汉明距离的计算公式计算文本相似度。中科院计算所以属性论为理论依据,计算向量之间的匹配距离,从而得到文本相似度。程玉柱等以汉字数学表达式理论为基础,将文本相似度计算转换为空间坐标系中向量夹角余弦的计算问题。西安交通大学的宋擒豹等人开发了CDSDG系统,采用基于词频统计的重叠度度量算法在不同粒度计算总体语义重叠度和结构重叠度。此算法不但能检测数字正文整体非法复制行为,而且还能检测诸如子集复制和移位局部复制等部分非法复制行为。晋耀红基于语境框架的相似度计算算法,考虑了对象之间的语义关系,从语义的角度给出文本之间的相似关系。大连理工大学的金博、史彦军、滕弘飞针对学术论文的特有结构,对学术论文进行篇章结构分析,再通过数字指纹和词频统计等方法计算出学术论文之间的相似度。张明辉针对重复网页问题提出了基于段落的分段签名近似镜像新算法。鲍军鹏等基于网格的文本复制检测系统提出了语义序列核方法的复制检测原理。金博、史彦军、滕弘飞少给出了一个基于语义理解的复制检测系统架构,其核心是以知网词语相似度计算为基础,并将应用范围扩大到段落。聂规划等基于本体的论文复制检测系统利用语义网本体技术构建论文本体和计算论文相似度。请继续关注上学吧论文查重（），更多有关论文检测信息尽在其中。
按下ALT+F11,菜单:插入-模块,然后复制下面代码 假设你在A1中输入字符串,那就在B1中输入=ORDER(A1) 这样B1就是你要得到的数字
就是使用函数EXACT 你会在EXCEL中使用函数把?你添加一列用来写函数,如果你的ISBN相同EXACT(text1,text2) text1引用你当前这一行的数,text2引用下一行的数,返回结果有true和FALSE,你在筛选掉false的行就只剩下true的行了!这样明白了?还不明白给我邮件~函数EXACT 该函数用于比较两个字符串：如果它们完全相同，则返回 TRUE；否则，返回 FALSE。函数 EXACT 区分大小写，但忽略格式上的差异。利用 EXACT 函数可以测试在文档内输入的文本。 语法 EXACT(text1,text2) Text1 为待比较的第一个字符串。 Text2 为待比较的第二个字符串。 说明 您也可使用双等号 (==) 比较运算符代替 EXACT 函数来进行精确比较。例如，=A1==B1 与 =EXACT(A1,B1) 返回相同的值。 示例 A B 第一个字符串 第二个字符串 word word Word word w ord word 公式 说明（结果） =EXACT(A2,B2) 测试第一行中的两个字符串是否完全相同 (TRUE) =EXACT(A3,B3) 测试第二行中的两个字符串是否完全相同 (FALSE) =EXACT(A4,B4) 测试第三行中的两个字符串是否完全相同 (FALSE)
按下ALT+F11,菜单:插入-模块,然后复制下面代码假设你在A1中输入字符串,那就在B1中输入=ORDER(A1)这样B1就是你要得到的数字Public Function order(ByVal m As String) As StringDim a() As StringReDim a(1 To Len(m)) As StringFor x = 1 To Len(m)If InStr(1, m, Mid(m, x, 1)) < x Thena(x) = ""Elsea(x) = Mid(m, x, 1)End IfNextFor x = 1 To Len(m)order = order & a(x)NextEnd Function