Java字符串唯一词汇计数教程

Java字符串唯一词汇计数教程

本文详细介绍如何在java中统计字符串中不重复的词汇数量。通过将输入字符串分割成单个单词,并利用`arraylist`数据结构检查并存储唯一词汇,可以有效地实现词汇去重计数。教程将提供具体的实现方法和代码示例,并讨论标点符号处理、大小写敏感性以及性能考量等关键注意事项,帮助读者理解并应用此技术。

问题分析与方法选择

在处理字符串时,有时我们需要统计其中不重复的词汇数量,而非所有词汇的总数。例如,字符串 “A long long time ago” 包含 5 个词汇,但只有 “A”, “long”, “time”, “ago” 4 个唯一词汇。本教程的目标是实现一个方法,接收一个字符串作为参数,并返回其中唯一词汇的数量。

针对“不允许使用哈希表(如 HashSet)等高级数据结构”的限制,我们可以采用 ArrayList 结合线性查找 (contains() 方法) 来实现词汇去重。尽管 ArrayList 的 contains() 方法在最坏情况下时间复杂度为 O(n),但对于基本需求和在不允许使用哈希表的情况下,它是一个可行的解决方案。

核心算法实现

实现唯一词汇计数的步骤如下:

字符串分割: 将输入的原始字符串根据空格或其他分隔符分割成独立的单词数组。唯一词汇收集: 创建一个空的 ArrayList 用于存储已经遇到的唯一词汇。迭代检查: 遍历分割后的单词数组。对于每个单词,检查它是否已经存在于唯一词汇列表中。添加与计数: 如果单词不在列表中,则将其添加到列表中。最终,列表的大小即为唯一词汇的数量。

代码示例

以下是一个实现上述逻辑的Java方法:

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import java.util.ArrayList;import java.util.List;public class WordCounter {    /**     * 统计字符串中唯一词汇的数量。     * 该方法会处理标点符号,并将所有词汇转换为小写以进行不区分大小写的比较。     *     * @param s 输入字符串     * @return 字符串中唯一词汇的数量     */    public static int countUniqueWords(String s) {        if (s == null || s.trim().isEmpty()) {            return 0;        }        // 使用正则表达式分割字符串,匹配一个或多个非字母字符作为分隔符        // 这将有效去除标点符号并处理多个空格        String[] words = s.toLowerCase().split("[^a-z]+");         List uniqueWords = new ArrayList();        for (String word : words) {            // 确保单词非空,因为split可能会产生空字符串(例如 "hello,,world")            if (!word.isEmpty() && !uniqueWords.contains(word)) {                uniqueWords.add(word);            }        }        return uniqueWords.size();    }    public static void main(String[] args) {        String input1 = "A long long time ago, I can still remember";        int uniqueCount1 = countUniqueWords(input1);        System.out.println("Input: \"" + input1 + "\"");        System.out.println("Number of unique words: " + uniqueCount1); // Expected: 8        String input2 = "Hello world, hello Java! Java is great.";        int uniqueCount2 = countUniqueWords(input2);        System.out.println("\nInput: \"" + input2 + "\"");        System.out.println("Number of unique words: " + unique2); // Expected: 5 (hello, world, java, is, great)        String input3 = "  test   test   TEST  ";        int uniqueCount3 = countUniqueWords(input3);        System.out.println("\nInput: \"" + input3 + "\"");        System.out.println("Number of unique words: " + uniqueCount3); // Expected: 1 (test)    }}

输出示例:

Input: "A long long time ago, I can still remember"Number of unique words: 8Input: "Hello world, hello Java! Java is great."Number of unique words: 5Input: "  test   test   TEST  "Number of unique words: 1

代码详解

public static int countUniqueWords(String s) 方法:这是核心方法,接收一个 String 类型的参数 s,并返回一个 int 类型的结果。空值和空字符串检查: if (s == null || s.trim().isEmpty()) { return 0; } 确保输入字符串为空或只包含空格时,方法能正确返回 0,避免后续操作出现 NullPointerException 或不必要的处理。字符串预处理与分割:s.toLowerCase():将整个字符串转换为小写。这是为了实现不区分大小写的词汇计数,例如 “A” 和 “a” 将被视为同一个词。.split(“[^a-z]+”):这是关键的分割步骤。它使用正则表达式 [^a-z]+ 作为分隔符。[^a-z] 匹配任何不是小写字母的字符(包括空格、标点符号、数字等)。+ 表示匹配一个或多个这样的非字母字符。这种分割方式能够有效地将字符串中的单词提取出来,同时自动处理掉单词间的标点符号和多个连续的空格。例如,”hello, world!” 会被分割成 “hello” 和 “world”。List uniqueWords = new ArrayList();: 创建一个 ArrayList 来存储在遍历过程中遇到的所有唯一词汇。遍历与去重:for (String word : words):遍历 split 方法返回的 words 数组中的每一个单词。if (!word.isEmpty() && !uniqueWords.contains(word)):!word.isEmpty():由于正则表达式分割可能会在某些情况下产生空字符串(例如,字符串以非字母开头或包含连续的非字母字符,如 ” , hello” 会产生一个空字符串),这个条件用于过滤掉这些空字符串。!uniqueWords.contains(word):这是检查词汇是否唯一的关键步骤。如果 uniqueWords 列表中不包含当前单词,则说明它是第一次出现。uniqueWords.add(word);:如果单词是唯一的且非空,则将其添加到 uniqueWords 列表中。返回结果: return uniqueWords.size(); 最终返回 uniqueWords 列表的大小,即为字符串中唯一词汇的数量。

注意事项与扩展

标点符号处理:示例代码中的 split(“[^a-z]+”) 正则表达式已经很好地处理了标点符号,它会把非字母字符作为分隔符。这意味着 “hello,world” 会被正确地识别为 “hello” 和 “world”。如果需要保留某些标点符号(例如连字符),或者需要更复杂的词汇定义,则需要调整正则表达式。大小写敏感性:示例代码通过 s.toLowerCase() 将所有字符转换为小写,实现了不区分大小写的词汇计数(”Java” 和 “java” 算作同一个词)。如果需要区分大小写(”Java” 和 “java” 算作两个不同的词),则应移除 toLowerCase() 调用。性能考量:对于非常长的字符串或包含大量唯一词汇的字符串,ArrayList.contains() 方法的性能会成为瓶颈。contains() 方法需要遍历列表中的所有元素进行比较,其时间复杂度为 O(n),因此整个去重过程的平均时间复杂度可能达到 O(N*L),其中 N 是词汇总数,L 是唯一词汇列表的平均长度。在允许使用更高级数据结构的情况下,java.util.HashSet 是更优的选择。HashSet 内部使用哈希表实现,其 add() 方法在平均情况下的时间复杂度为 O(1),因此整个去重过程的时间复杂度可以达到 O(N)。词汇定义:当前实现将所有连续的字母序列视为一个词汇。如果需要处理数字、缩写、复合词等更复杂的词汇定义,可能需要更精细的文本预处理和分词逻辑。内存使用:ArrayList 会存储所有唯一的词汇。对于包含大量长唯一词汇的字符串,这可能会占用较多内存。

总结

本教程提供了一个在Java中统计字符串唯一词汇数量的实用方法,特别考虑了在不使用哈希表等高级数据结构限制下的实现。通过字符串分割、转换为小写和利用 ArrayList 的 contains() 方法进行线性查找,我们能够有效地完成词汇去重计数。同时,教程也强调了在实际应用中需要考虑的标点符号处理、大小写敏感性以及性能等重要因素,为读者提供了全面的理解和应用指导。

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