而不是创建自己的类来验证和存储大小写不敏感的字符串作为HashMap键，你可以使用:

LinkedCaseInsensitiveMap包装了一个LinkedHashMap，它是一个基于哈希表和链表的Map。与LinkedHashMap不同，它不允许插入空键。LinkedCaseInsensitiveMap保留了键的原始顺序和原始大小写，同时允许使用任何大小写调用get和remove等函数。

Eg:

Map<String, Integer> linkedHashMap = new LinkedCaseInsensitiveMap<>();
linkedHashMap.put("abc", 1);
linkedHashMap.put("AbC", 2);

System.out.println(linkedHashMap);

输出:AbC = {2}

Mvn依赖性:

Spring Core是一个Spring框架模块，它还提供实用工具类，包括LinkedCaseInsensitiveMap。

<dependency>
    <groupId>org.springframework</groupId>
    <artifactId>spring-core</artifactId>
    <version>5.2.5.RELEASE</version>
</dependency>

CaseInsensitiveMap是一个基于哈希的Map，它在添加或检索键之前将键转换为小写。与TreeMap不同，CaseInsensitiveMap允许插入空键。

Eg:

Map<String, Integer> commonsHashMap = new CaseInsensitiveMap<>();
commonsHashMap.put("ABC", 1);
commonsHashMap.put("abc", 2);
commonsHashMap.put("aBc", 3);

System.out.println(commonsHashMap);

输出:abc = {3}

依赖:

<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-collections4</artifactId>
    <version>4.4</version>
</dependency>

TreeMap是NavigableMap的实现，这意味着它总是在插入条目后根据给定的Comparator对条目进行排序。此外，TreeMap使用Comparator来查找插入的键是重复的还是新的。

因此，如果我们提供一个不区分大小写的String Comparator，我们将得到一个不区分大小写的TreeMap。

Eg:

Map<String, Integer> treeMap = new TreeMap<>(String.CASE_INSENSITIVE_ORDER);
treeMap.put("ABC", 1);
treeMap.put("ABc", 2);
treeMap.put("cde", 1);
        
System.out.println(treeMap);

输出:{ABC=2, cde=1}

我发现需要你改变键的解决方案(例如，toLowerCase)非常不受欢迎，需要TreeMap的解决方案也不受欢迎。

由于TreeMap改变了时间复杂度(与其他hashmap相比)，我认为简单地使用O(n)的实用方法更可行:

public static <T> T getIgnoreCase(Map<String, T> map, String key) {
    for(Entry<String, T> entry : map.entrySet()) {
        if(entry.getKey().equalsIgnoreCase(key))
            return entry.getValue();
    }
    return null;
}

这就是那个方法。由于牺牲性能(时间复杂度)看起来是不可避免的，至少不需要更改底层映射以适应查找。

你可以使用CollationKey对象来代替字符串:

Locale locale = ...;
Collator collator = Collator.getInstance(locale);
collator.setStrength(Collator.SECONDARY); // Case-insensitive.
collator.setDecomposition(Collator.FULL_DECOMPOSITION);

CollationKey collationKey = collator.getCollationKey(stringKey);
hashMap.put(collationKey, value);
hashMap.get(collationKey);

使用排序器。忽略口音差异。

CollationKey API并不保证实现hashCode()和equals()，但实际上您将使用RuleBasedCollationKey，它实现了这些。如果你是偏执的，你可以使用TreeMap，它保证以O(log n)时间而不是O(1)的成本工作。

而不是创建自己的类来验证和存储大小写不敏感的字符串作为HashMap键，你可以使用:

LinkedCaseInsensitiveMap包装了一个LinkedHashMap，它是一个基于哈希表和链表的Map。与LinkedHashMap不同，它不允许插入空键。LinkedCaseInsensitiveMap保留了键的原始顺序和原始大小写，同时允许使用任何大小写调用get和remove等函数。

Eg:

Map<String, Integer> linkedHashMap = new LinkedCaseInsensitiveMap<>();
linkedHashMap.put("abc", 1);
linkedHashMap.put("AbC", 2);

System.out.println(linkedHashMap);

输出:AbC = {2}

Mvn依赖性:

Spring Core是一个Spring框架模块，它还提供实用工具类，包括LinkedCaseInsensitiveMap。

<dependency>
    <groupId>org.springframework</groupId>
    <artifactId>spring-core</artifactId>
    <version>5.2.5.RELEASE</version>
</dependency>

CaseInsensitiveMap是一个基于哈希的Map，它在添加或检索键之前将键转换为小写。与TreeMap不同，CaseInsensitiveMap允许插入空键。

Eg:

Map<String, Integer> commonsHashMap = new CaseInsensitiveMap<>();
commonsHashMap.put("ABC", 1);
commonsHashMap.put("abc", 2);
commonsHashMap.put("aBc", 3);

System.out.println(commonsHashMap);

输出:abc = {3}

依赖:

<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-collections4</artifactId>
    <version>4.4</version>
</dependency>

TreeMap是NavigableMap的实现，这意味着它总是在插入条目后根据给定的Comparator对条目进行排序。此外，TreeMap使用Comparator来查找插入的键是重复的还是新的。

因此，如果我们提供一个不区分大小写的String Comparator，我们将得到一个不区分大小写的TreeMap。

Eg:

Map<String, Integer> treeMap = new TreeMap<>(String.CASE_INSENSITIVE_ORDER);
treeMap.put("ABC", 1);
treeMap.put("ABc", 2);
treeMap.put("cde", 1);
        
System.out.println(treeMap);

输出:{ABC=2, cde=1}

我喜欢使用ICU4J的CaseInsensitiveString包装Map键，因为它照顾哈希\等于和问题，它适用于unicode\i18n。

HashMap<CaseInsensitiveString, String> caseInsensitiveMap = new HashMap<>();
caseInsensitiveMap.put("tschüß", "bye");
caseInsensitiveMap.containsKey("TSCHÜSS"); # true

因此，我为每个事件创建了CaseInsensitiveString的新对象。因此，它可能会影响性能。

创建包装器或在查找前将键转换为小写都会创建新对象。编写自己的java.util.Map实现是避免这种情况的唯一方法。这并不难，而且在我看来是值得的。我发现下面的哈希函数工作得很好，最多几百个键。

static int ciHashCode(String string)
{
    // length and the low 5 bits of hashCode() are case insensitive
    return (string.hashCode() & 0x1f)*33 + string.length();
}