作为我自己评论的后续:Trove看起来是可行的。如果出于某种原因，您希望坚持使用标准JDK，那么ConcurrentMap和AtomicLong可以使代码稍微好一点，不过使用YMMV。

    final ConcurrentMap<String, AtomicLong> map = new ConcurrentHashMap<String, AtomicLong>();
    map.putIfAbsent("foo", new AtomicLong(0));
    map.get("foo").incrementAndGet();

将在foo的map中保留1作为值。实际上，增加线程的友好性是这种方法所推荐的。

如果您正在使用Eclipse Collections，则可以使用HashBag。在内存使用方面，这将是最有效的方法，而且在执行速度方面也会表现良好。

HashBag由MutableObjectIntMap支持，MutableObjectIntMap存储基本整数而不是Counter对象。这减少了内存开销并提高了执行速度。

HashBag提供了您需要的API，因为它是一个集合，还允许您查询条目的出现次数。

下面是一个来自Eclipse Collections Kata的例子。

MutableBag<String> bag =
  HashBag.newBagWith("one", "two", "two", "three", "three", "three");

Assert.assertEquals(3, bag.occurrencesOf("three"));

bag.add("one");
Assert.assertEquals(2, bag.occurrencesOf("one"));

bag.addOccurrences("one", 4);
Assert.assertEquals(6, bag.occurrencesOf("one"));

注意:我是Eclipse Collections的提交者。

部分测试结果

对于这个问题，我已经得到了很多很好的答案——谢谢大家——所以我决定进行一些测试，找出哪种方法实际上是最快的。我测试的五个方法是:

我在问题中提到的“ContainsKey”方法 Aleksandar Dimitrov建议的“TestForNull”方法 Hank Gay建议的“AtomicLong”方法 即鲁道夫提出的“宝藏”方法 phax.myopenid.com建议的“MutableInt”方法

方法

我是这么做的……

created five classes that were identical except for the differences shown below. Each class had to perform an operation typical of the scenario I presented: opening a 10MB file and reading it in, then performing a frequency count of all the word tokens in the file. Since this took an average of only 3 seconds, I had it perform the frequency count (not the I/O) 10 times. timed the loop of 10 iterations but not the I/O operation and recorded the total time taken (in clock seconds) essentially using Ian Darwin's method in the Java Cookbook. performed all five tests in series, and then did this another three times. averaged the four results for each method.

结果

我将首先展示结果，并为感兴趣的人提供下面的代码。

正如预期的那样，ContainsKey方法是最慢的，因此我将给出每个方法的速度与该方法的速度的比较。

ContainsKey: 30.654秒(基线) AtomicLong: 29.780秒(速度的1.03倍) TestForNull: 28.804秒(1.06倍) Trove: 26.313秒(快1.16倍) MutableInt: 25.747秒(1.19倍)

结论

似乎只有MutableInt方法和Trove方法明显更快，因为只有它们的性能提升超过10%。然而，如果线程是一个问题，AtomicLong可能比其他的更有吸引力(我不确定)。我还用final变量运行了TestForNull，但是差别可以忽略不计。

注意，我没有分析不同场景中的内存使用情况。我很高兴听到任何人对MutableInt和Trove方法如何可能影响内存使用有很好的见解。

就我个人而言，我觉得MutableInt方法最有吸引力，因为它不需要加载任何第三方类。因此，除非我发现它有问题，否则我很可能会走这条路。

的代码

下面是每个方法的关键代码。

ContainsKey

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
...
Map<String, Integer> freq = new HashMap<String, Integer>();
...
int count = freq.containsKey(word) ? freq.get(word) : 0;
freq.put(word, count + 1);

测试空

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
...
Map<String, Integer> freq = new HashMap<String, Integer>();
...
Integer count = freq.get(word);
if (count == null) {
    freq.put(word, 1);
}
else {
    freq.put(word, count + 1);
}

AtomicLong

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.ConcurrentMap;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
...
final ConcurrentMap<String, AtomicLong> map = 
    new ConcurrentHashMap<String, AtomicLong>();
...
map.putIfAbsent(word, new AtomicLong(0));
map.get(word).incrementAndGet();

宝库

import gnu.trove.TObjectIntHashMap;
...
TObjectIntHashMap<String> freq = new TObjectIntHashMap<String>();
...
freq.adjustOrPutValue(word, 1, 1);

MutableInt

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
...
class MutableInt {
  int value = 1; // note that we start at 1 since we're counting
  public void increment () { ++value;      }
  public int  get ()       { return value; }
}
...
Map<String, MutableInt> freq = new HashMap<String, MutableInt>();
...
MutableInt count = freq.get(word);
if (count == null) {
    freq.put(word, new MutableInt());
}
else {
    count.increment();
}

现在在Java 8中使用Map::merge有一个更短的方法。

myMap.merge(key, 1, Integer::sum)

or

myMap.merge(key, 1L, Long::sum)

分别为长。

它的作用:

如果key不存在，则将1作为值 否则，sum 1等于链接到key的值

更多信息请点击这里。

我不知道它有多高效，但下面的代码也可以工作。你需要在开头定义一个bifuncfunction。另外，你可以用这个方法做更多的增量。

public static Map<String, Integer> strInt = new HashMap<String, Integer>();

public static void main(String[] args) {
    BiFunction<Integer, Integer, Integer> bi = (x,y) -> {
        if(x == null)
            return y;
        return x+y;
    };
    strInt.put("abc", 0);


    strInt.merge("abc", 1, bi);
    strInt.merge("abc", 1, bi);
    strInt.merge("abc", 1, bi);
    strInt.merge("abcd", 1, bi);

    System.out.println(strInt.get("abc"));
    System.out.println(strInt.get("abcd"));
}

输出是

3
1

“put”需要“get”(以确保没有重复的密钥)。 所以直接做一个"看跌" 如果之前有一个值，那么做加法:

Map map = new HashMap ();

MutableInt newValue = new MutableInt (1); // default = inc
MutableInt oldValue = map.put (key, newValue);
if (oldValue != null) {
  newValue.add(oldValue); // old + inc
}

如果count从0开始，则添加1:(或任何其他值…)

Map map = new HashMap ();

MutableInt newValue = new MutableInt (0); // default
MutableInt oldValue = map.put (key, newValue);
if (oldValue != null) {
  newValue.setValue(oldValue + 1); // old + inc
}

注意:这段代码不是线程安全的。使用它来构建然后使用映射，而不是并发地更新它。

优化:在一个循环中，保留旧值成为下一个循环的新值。

Map map = new HashMap ();
final int defaut = 0;
final int inc = 1;

MutableInt oldValue = new MutableInt (default);
while(true) {
  MutableInt newValue = oldValue;

  oldValue = map.put (key, newValue); // insert or...
  if (oldValue != null) {
    newValue.setValue(oldValue + inc); // ...update

    oldValue.setValue(default); // reuse
  } else
    oldValue = new MutableInt (default); // renew
  }
}