我希望这个问题对这个论坛来说不是太基本的,但我们会看到的。我想知道如何重构一些代码以获得更好的性能,这是运行了很多次。

假设我正在使用Map(可能是HashMap)创建一个词频列表,其中每个键都是一个包含要统计的单词的String,值是一个Integer,该Integer在每次找到单词的标记时递增。

在Perl中,增加这样一个值非常简单:

$map{$word}++;

但在Java中,这要复杂得多。下面是我目前的做法:

int count = map.containsKey(word) ? map.get(word) : 0;
map.put(word, count + 1);

这当然依赖于新Java版本中的自动装箱特性。我想知道您是否可以建议一种更有效的方法来增加这个值。是否有更好的性能理由避开Collections框架而使用其他框架呢?

更新:我已经对几个答案做了测试。见下文。


当前回答

希望我正确理解了你的问题,我从Python来到Java,所以我可以同情你的挣扎。

如果你有

map.put(key, 1)

你会这么做

map.put(key, map.get(key) + 1)

希望这能有所帮助!

其他回答

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。

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。

我建议使用Java 8 Map::compute()。 它也考虑键不存在的情况。

Map.compute(num, (k, v) -> (v == null) ? 1 : v + 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();
}

由于很多人在Java主题中搜索Groovy的答案,下面是如何在Groovy中做到这一点:

dev map = new HashMap<String, Integer>()
map.put("key1", 3)

map.merge("key1", 1) {a, b -> a + b}
map.merge("key2", 1) {a, b -> a + b}