你确定这是瓶颈吗?你做过性能分析吗?

尝试使用NetBeans分析器(它是免费的，内置在NB 6.1中)来查看热点。

最后，JVM升级(比如从1.5升级到>1.6)通常是一种廉价的性能增强。即使是版本号的升级也能提供良好的性能提升。如果您在Windows上运行，并且这是一个服务器类应用程序，请在命令行上使用-server来使用server Hotspot JVM。在Linux和Solaris机器上，这是自动检测到的。

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

你确定这是瓶颈吗?你做过性能分析吗?

尝试使用NetBeans分析器(它是免费的，内置在NB 6.1中)来查看热点。

最后，JVM升级(比如从1.5升级到>1.6)通常是一种廉价的性能增强。即使是版本号的升级也能提供良好的性能提升。如果您在Windows上运行，并且这是一个服务器类应用程序，请在命令行上使用-server来使用server Hotspot JVM。在Linux和Solaris机器上，这是自动检测到的。

谷歌集合HashMultiset: -使用起来相当优雅 —但会消耗CPU和内存

最好是有这样一个方法:Entry<K,V> getOrPut(K); (美观，成本低)

这样的方法只计算哈希和索引一次， 然后我们可以对元素做我们想做的 (替换或更新值)。

更优雅: -取一个HashSet<Entry> -扩展它，以便get(K)在需要时放置一个新的条目 -入口可以是你自己的对象。 ——> (new MyHashSet()).get(k).increment();

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();
}

Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
String key = "a random key";
int count = map.getOrDefault(key, 0); // ensure count will be one of 0,1,2,3,...
map.put(key, count + 1);

这就是用简单代码增加值的方法。

好处:

不需要添加一个新类或使用可变int的另一个概念 不依赖于任何库 容易理解到底发生了什么(没有太多抽象)

缺点:

将在哈希映射中搜索get()和put()两次。所以它不是性能最好的代码。

从理论上讲，一旦调用get()，您就已经知道在哪里放置()，因此不需要再次搜索。但是在哈希映射中搜索通常只需要很短的时间你可以忽略这个性能问题。

但如果你对这个问题非常认真，你是一个完美主义者，另一种方法是使用合并方法，这(可能)比前面的代码片段更有效，因为你将(理论上)只搜索一次地图:(虽然这段代码乍一看不明显，但它是简短的和性能)

map.merge(key, 1, (a,b) -> a+b);

建议:在大多数情况下，你应该更关心代码的可读性，而不是性能的提高。如果第一个代码片段更容易理解，那么就使用它。但如果你能很好地理解第二个，那么你也可以去做!