有几种方法:

使用袋子算法，比如谷歌集合中包含的集合。 创建可变容器，你可以在Map中使用:

    class My{
        String word;
        int count;
    }

并使用put(“word”，new My(“word”));然后您可以检查它是否存在，并在添加时增加。

避免使用列表来滚动您自己的解决方案，因为如果您使用内循环搜索和排序，您的性能将会非常糟糕。第一个HashMap解决方案实际上相当快，但在谷歌Collections中找到的合适的解决方案可能更好。

使用谷歌集合计数单词，看起来像这样:

    HashMultiset s = new HashMultiset();
    s.add("word");
    s.add("word");
    System.out.println(""+s.count("word") );

使用HashMultiset是非常优雅的，因为在计数单词时，袋算法正是您所需要的。

使用流和getOrDefault计数:

String s = "abcdeff";
s.chars().mapToObj(c -> (char) c)
 .forEach(c -> {
     int count = countMap.getOrDefault(c, 0) + 1;
     countMap.put(c, count);
  });

有几种方法:

使用袋子算法，比如谷歌集合中包含的集合。 创建可变容器，你可以在Map中使用:

    class My{
        String word;
        int count;
    }

并使用put(“word”，new My(“word”));然后您可以检查它是否存在，并在添加时增加。

避免使用列表来滚动您自己的解决方案，因为如果您使用内循环搜索和排序，您的性能将会非常糟糕。第一个HashMap解决方案实际上相当快，但在谷歌Collections中找到的合适的解决方案可能更好。

使用谷歌集合计数单词，看起来像这样:

    HashMultiset s = new HashMultiset();
    s.add("word");
    s.add("word");
    System.out.println(""+s.count("word") );

使用HashMultiset是非常优雅的，因为在计数单词时，袋算法正是您所需要的。

各种原语包装器(例如Integer)都是不可变的，因此实际上没有更简洁的方法来实现您的要求，除非您可以使用AtomicLong之类的东西来实现。我可以在一分钟内进行更新。顺便说一下，哈希表是集合框架的一部分。

函数Java库的TreeMap数据结构在最新的主干头中有一个更新方法:

public TreeMap<K, V> update(final K k, final F<V, V> f)

使用示例:

import static fj.data.TreeMap.empty;
import static fj.function.Integers.add;
import static fj.pre.Ord.stringOrd;
import fj.data.TreeMap;

public class TreeMap_Update
  {public static void main(String[] a)
    {TreeMap<String, Integer> map = empty(stringOrd);
     map = map.set("foo", 1);
     map = map.update("foo", add.f(1));
     System.out.println(map.get("foo").some());}}

这个程序输出“2”。

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();
}