标签：str tail cep 打开 ring log 插入 more 就是
主要思路：文件读入文章，用HashMap 来存放出现的单词的次数，Key 是要统计的单词，Value 是单词出现的次数。最后再按照 Key 的升序排列出来。
{
HashMap：
数组：采用一段连续的存储单元来存储数据。对于指定下标的查找，时间复杂度为O(1)；通过给定值进行查找，需要遍历数组，逐一比对给定关键字和数组元素，时间复杂度为O(n)，当然，对于有序数组，则可采用二分查找，插值查找，斐波那契查找等方式，可将查找复杂度提高为O(logn)；对于一般的插入删除操作，涉及到数组元素的移动，其平均复杂度也为O(n)
线性链表：对于链表的新增，删除等操作（在找到指定操作位置后），仅需处理结点间的引用即可，时间复杂度为O(1)，而查找操作需要遍历链表逐一进行比对，复杂度为O(n)
二叉树：对一棵相对平衡的有序二叉树，对其进行插入，查找，删除等操作，平均复杂度均为O(logn)。
哈希表：相比上述几种数据结构，在哈希表中进行添加，删除，查找等操作，性能十分之高，不考虑哈希冲突的情况下，仅需一次定位即可完成，时间复杂度为O(1)，接下来我们就来看看哈希表是如何实现达到惊艳的常数阶O(1)的。
我们知道，数据结构的物理存储结构只有两种：顺序存储结构和链式存储结构（像栈，队列，树，图等是从逻辑结构去抽象的，映射到内存中，也这两种物理组织形式），而在上面我们提到过，在数组中根据下标查找某个元素，一次定位就可以达到，哈希表利用了这种特性，哈希表的主干就是数组。
比如我们要新增或查找某个元素，我们通过把当前元素的关键字 通过某个函数映射到数组中的某个位置，通过数组下标一次定位就可完成操作。
存储位置 = f(关键字)
其中，这个函数f一般称为哈希函数，这个函数的设计好坏会直接影响到哈希表的优劣。
摘自---作者： dreamcatcher-cx
出处： <http://www.cnblogs.com/chengxiao/>
}
{
程序：
import java.util.*;
import java.io.*;
public class CountOccurrenceOfWords {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Map hashMap = null;
BufferedReader infile = null;
StringTokenizer st = null;
String filename = "Test.txt";
String string;
String file = null;
//打开一篇文章，名字是 Test.txt .
infile = new BufferedReader(new FileReader(filename));
while ((string = infile.readLine()) != null) {
file += string; //都出整篇文章，存入String中 }
hashMap = new HashMap();
// 取出文章中的单词，"," "." "!" " " 为各个单词的分界符
st = new StringTokenizer(file, " ,.!");
while (st.hasMoreTokens()) {
String key = st.nextToken();
if (hashMap.get(key) != null) {
int value = ((Integer) hashMap.get(key)).intValue();
value++;
hashMap.put(key, new Integer(value));
} else {
hashMap.put(key, new Integer(1));
}
}
//按照单词的字母次序输出。
Map treeMap = new TreeMap(hashMap);
Set entrySet = treeMap.entrySet();
Iterator iterator = entrySet.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
System.out.println(iterator.next());
}
}
}
摘自 --------------------
作者：wangtongxiao
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/wangtongxiao/article/details/1646630?utm_source=copy
}
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原文地址：https://www.cnblogs.com/sengzhao666/p/9775848.html
