
本文介绍使用treemap配合string.case_insensitive_order比较器,按忽略大小写归类、但以首次出现的原始字符串为键进行单词频次统计的高效方法,并给出可直接运行的示例代码与关键注意事项。
在实际文本处理或日志分析场景中,常需统计单词出现次数,但要求“大小写不敏感分组,键保留首次出现形态”——例如数组 ["AA", "Bb", "Aa", "aa", "BB"] 应输出 {AA=3, Bb=2}(即 "AA" 作为 "AA"/"Aa"/"aa" 的代表键,"Bb" 作为 "Bb"/"BB" 的代表键)。这不同于简单 toLowerCase() 后计数(会丢失原始首现形式),也不同于完全区分大小写的统计(如 HashMap
核心思路:利用有序映射的自定义比较逻辑
TreeMap 允许传入 Comparator super K>,而 String.CASE_INSENSITIVE_ORDER 正是 JDK 提供的、基于 String.equalsIgnoreCase() 的天然比较器。它能确保 "AA"、"aa"、"Aa" 被视为相等键,从而归入同一桶;更重要的是——TreeMap 在插入时,若新键与现有键通过比较器判定“相等”,则不会覆盖原键,而是复用原键对象。因此,只要按数组顺序遍历,首个出现的字符串(如 "AA")将作为该组的永久键,后续同组字符串("Aa"、"aa")仅触发值累加。
以下是简洁可靠的实现:
import java.util.*;
public class CaseInsensitiveWordCount {
public static void main(String[] args) {
final TreeMap counts = new TreeMap<>(String.CASE_INSENSITIVE_ORDER);
final String[] words = {"AA", "Bb", "Aa", "aa", "BB"};
for (String word : words) {
counts.merge(word, 1, Integer::sum); // 若key存在则+1,否则初始化为1
}
System.out.println(counts); // 输出: {AA=3, Bb=2}
// 验证另一组数据
final String[] words2 = {"AAa", "aaa", "BBB", "bbb", "BbB", "AaA", "AAc"};
final TreeMap counts2 = new TreeMap<>(String.CASE_INSENSITIVE_ORDER);
Arrays.stream(words2).forEach(s -> counts2.merge(s, 1, Integer::sum));
System.out.println(counts2); // 输出: {AAa=3, BBB=3, AAc=1}
}
} ✅ 优势说明:
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- 语义精准:merge() 方法天然支持“存在则更新,不存在则插入”,避免手动判空和重复查找;
- 线程安全非必需:本方案无需 ConcurrentHashMap,因 TreeMap 的比较器行为在单线程下稳定可靠;若需并发,可改用 ConcurrentSkipListMap(同样支持自定义比较器);
- 性能合理:TreeMap 插入时间复杂度为 O(log n),远优于原问题中嵌套循环的 O(n²) 方案。
⚠️ 注意事项:
- String.CASE_INSENSITIVE_ORDER 对 Unicode 复杂字符(如带重音符号、德语 ß)的支持有限,如需国际化健壮性,应改用 Collator.getInstance(Locale.ROOT).setStrength(Collator.PRIMARY);
- 该方案依赖“插入顺序决定代表键”,务必确保输入数组/流按业务要求的“首次出现”顺序提供;
- TreeMap 的键是不可变引用,切勿在插入后修改 key 字符串内容(尽管 String 本身不可变,但此原则适用于所有 Map 实现)。
综上,TreeMap + String.CASE_INSENSITIVE_ORDER 是解决“大小写归一化计数,保留首现形态”这一经典需求的优雅、标准且高效方案。










