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Java字符串唯一词汇计数:基于基础数据结构实现

心靈之曲
发布: 2025-11-15 13:20:24
原创
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Java字符串唯一词汇计数:基于基础数据结构实现

本教程详细介绍了如何在java中统计字符串中的唯一词汇数量,同时忽略重复词。我们将利用字符串分割和列表(arraylist)等基础数据结构,通过遍历单词并检查其在列表中是否存在的方式,有效地识别并收集所有不重复的词汇。这种方法避免了使用哈希表等高级数据结构,适用于对基础api有严格要求的场景,最终返回唯一词汇的总数。

在Java编程中,统计一个字符串中不重复的词汇数量是一个常见的需求。本教程将指导您如何使用基本的字符串操作和列表(List)数据结构来实现这一功能,同时遵循不使用哈希表(如HashSet或HashMap)等高级集合的限制。

1. 理解问题与核心思路

我们的目标是接收一个字符串作为输入,然后统计其中出现过的、且互不相同的词汇总数。例如,对于字符串 "A long long time ago, I can still remember",期望的输出是8(即 "A", "long", "time", "ago,", "I", "can", "still", "remember")。

核心思路包括以下几个步骤:

  1. 标准化字符串:为了准确地将“词汇”视为独立单元,我们需要处理大小写和标点符号。通常,我们会将所有字母转换为小写,并移除或替换标点符号。
  2. 分割字符串为词汇:将处理后的字符串按空格或其他分隔符拆分成单个词汇。
  3. 存储和判断唯一性:使用一个列表(如ArrayList)来存储已经遇到的唯一词汇。在遍历分割后的词汇时,每次检查当前词汇是否已存在于列表中。如果不存在,则将其添加到列表中。
  4. 统计结果:列表最终的元素数量即为唯一词汇的总数。

2. 实现唯一词汇计数方法

我们将创建一个静态方法 countUniqueWords,它接收一个 String 参数 s 并返回一个 int 值。

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import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class WordCounter {

    /**
     * 统计给定字符串中的唯一词汇数量。
     * 该方法会忽略词汇的大小写差异,并尝试处理标点符号,
     * 但不使用哈希表等高级数据结构。
     *
     * @param s 输入字符串
     * @return 唯一词汇的数量
     */
    public static int countUniqueWords(String s) {
        if (s == null || s.trim().isEmpty()) {
            return 0;
        }

        // 步骤1: 标准化字符串
        // 将字符串转换为小写,并移除所有非字母和非空格的字符。
        // 这有助于将 "Ago," 和 "ago" 视为同一个词。
        String normalizedString = s.toLowerCase().replaceAll("[^a-z\s]", "");

        // 步骤2: 分割字符串为词汇
        // 使用空格作为分隔符。split() 方法可能会产生空字符串,例如 "word  word" 会产生 ""。
        String[] words = normalizedString.split(" ");

        // 步骤3: 存储和判断唯一性
        // 使用 ArrayList 来存储唯一词汇。
        List<String> uniqueWords = new ArrayList<>();

        for (String word : words) {
            // 过滤掉分割后可能产生的空字符串
            if (!word.trim().isEmpty()) {
                // 检查词汇是否已存在于 uniqueWords 列表中
                if (!uniqueWords.contains(word)) {
                    uniqueWords.add(word);
                }
            }
        }

        // 步骤4: 统计结果
        return uniqueWords.size();
    }

    public static void main(String[] args) {
        String input1 = "A long long time ago, I can still remember";
        int count1 = countUniqueWords(input1);
        System.out.println("输入: "" + input1 + """);
        System.out.println("唯一词汇数量: " + count1); // 预期输出: 8

        String input2 = "Hello world, hello Java! World is great.";
        int count2 = countUniqueWords(input2);
        System.out.println("
输入: "" + input2 + """);
        System.out.println("唯一词汇数量: " + count2); // 预期输出: 5 ("hello", "world", "java", "is", "great")

        String input3 = "  apple  banana   apple  ";
        int count3 = countUniqueWords(input3);
        System.out.println("
输入: "" + input3 + """);
        System.out.println("唯一词汇数量: " + count3); // 预期输出: 2 ("apple", "banana")

        String input4 = null;
        int count4 = countUniqueWords(input4);
        System.out.println("
输入: "" + input4 + """);
        System.out.println("唯一词汇数量: " + count4); // 预期输出: 0
    }
}
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示例输出:

输入: "A long long time ago, I can still remember"
唯一词汇数量: 8

输入: "Hello world, hello Java! World is great."
唯一词汇数量: 5

输入: "  apple  banana   apple  "
唯一词汇数量: 2

输入: "null"
唯一词汇数量: 0
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3. 注意事项与优化

  1. 大小写敏感性:在上述代码中,我们通过 toLowerCase() 方法将所有词汇转换为小写,从而实现了大小写不敏感的统计(例如 "A" 和 "a" 被视为同一个词)。如果需要区分大小写,可以移除 toLowerCase() 调用。
  2. 标点符号处理:replaceAll("[^a-z\s]", "") 正则表达式用于移除所有非字母和非空格的字符。这是一种常见的处理方式,但具体策略可能需要根据实际需求调整。例如,如果需要保留连字符词(如 "well-being"),则正则表达式需要修改。
  3. 空字符串和空白词:split(" ") 方法在遇到多个连续空格时,可能会产生空字符串(例如 "a b" 分割后可能包含 "")。代码中通过 !word.trim().isEmpty() 进行了过滤,确保只有非空词汇才会被处理。
  4. 效率考量
    • ArrayList.contains(word) 方法在内部会遍历列表中的所有元素来查找匹配项。这意味着其时间复杂度为 O(N),其中 N 是 uniqueWords 列表的大小。
    • 因此,对于包含大量词汇或非常长的字符串,这种方法的效率会相对较低,总时间复杂度可能达到 O(M*N),其中 M 是总词汇数。
    • 在允许使用哈希表(如 HashSet)的场景下,HashSet.add() 和 HashSet.contains() 的平均时间复杂度为 O(1),这将大大提高性能。然而,本教程严格遵守了不使用高级数据结构的限制。
  5. 内存使用:ArrayList 会存储所有唯一的词汇。对于词汇种类非常多的长文本,可能会占用较多内存。

总结

本教程展示了如何在Java中利用基础的字符串操作和 ArrayList 来实现字符串中唯一词汇的计数功能。通过对字符串进行标准化处理(小写化和移除标点)、分割成词汇,并使用列表进行唯一性判断和存储,我们成功地在不使用高级数据结构(如哈希表)的情况下解决了问题。尽管这种方法在处理超大规模数据时可能存在性能瓶颈,但对于大多数中小型应用而言,它提供了一个清晰、易于理解且符合基础限制的解决方案。

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