很简单，只需使用Map.java中的内置函数，如下所示

map.put(key, map.getOrDefault(key, 0) + 1);

查看谷歌Collections Library总是一个好主意。在这种情况下，Multiset将做的伎俩:

Multiset bag = Multisets.newHashMultiset();
String word = "foo";
bag.add(word);
bag.add(word);
System.out.println(bag.count(word)); // Prints 2

有类似map的方法用于遍历键/条目等。在内部实现目前使用HashMap<E, AtomicInteger>，所以您不会产生装箱成本。

与其调用containsKey()，不如直接调用map更快。获取并检查返回值是否为空。

    Integer count = map.get(word);
    if(count == null){
        count = 0;
    }
    map.put(word, count + 1);

MutableInt方法的一个变体可能更快，如果有点hack，是使用一个单元素int数组:

Map<String,int[]> map = new HashMap<String,int[]>();
...
int[] value = map.get(key);
if (value == null) 
  map.put(key, new int[]{1} );
else
  ++value[0];

如果您可以使用此变体重新运行性能测试，那将非常有趣。这可能是最快的。

编辑:上面的模式对我来说很好，但最终我改变使用Trove的集合来减少我正在创建的一些非常大的地图的内存大小——作为奖励，它也更快。

一个非常好的特性是TObjectIntHashMap类有一个单独的adjustOrPutValue调用，根据该键是否已经有一个值，它将放置一个初始值或增加现有值。这对于增量来说是完美的:

TObjectIntHashMap<String> map = new TObjectIntHashMap<String>();
...
map.adjustOrPutValue(key, 1, 1);

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();
}

2016年一点研究:https://github.com/leventov/java-word-count，基准源代码

每种方法的最佳效果(越小越好):

                 time, ms
kolobokeCompile  18.8
koloboke         19.8
trove            20.8
fastutil         22.7
mutableInt       24.3
atomicInteger    25.3
eclipse          26.9
hashMap          28.0
hppc             33.6
hppcRt           36.5

时间、空间的结果: