当我们在统计一个字符串中每个单词出现的次数时,通常的做法是分割字符串,遍历字符串,然后放到一个map里面,来进行统计,Guava中提供了类似功能的集合,Multiset

        String strWorld="wer dffd ddsa dfd dreg de dr ce ghrt cf gt ser tg ghrt cf gt " +
"ser tg gt kldf dfg vcd fg gt ls lser dfr wer dffd ddsa dfd dreg de dr " +
"ce ghrt cf gt ser tg gt kldf dfg vcd fg gt ls lser dfr";
List<String> stringList = Splitter.on(" ")
.trimResults()
.splitToList(strWorld);//把字符串转换为集合
HashMultiset<String> multisets = HashMultiset.create();//创建一个Multiset集合
multisets.addAll(stringList);
Iterator<String> iterator = multisets.iterator();
while (iterator.hasNext()){
String next = iterator.next();
System.out.println(next+" count: "+multisets.count(next));
}

代码如此简洁清晰。

实现逻辑

内部使用Map进行实现,

HashMultiset.create()

public final class HashMultiset<E> extends AbstractMapBasedMultiset<E>
public static <E> HashMultiset<E> create() {
return new HashMultiset();
}
private HashMultiset() {
super(new HashMap());
}
... ...
}
abstract class AbstractMultiset<E> extends AbstractCollection<E> implements Multiset<E> {
public boolean add(@Nullable E element) {
this.add(element, 1);
return true;
}
}

AbstractMapBasedMultiset

abstract class AbstractMapBasedMultiset<E> extends AbstractMultiset<E> implements Serializable {
private transient Map<E, Count> backingMap;
private transient long size;
@GwtIncompatible
private static final long serialVersionUID = -2250766705698539974L; protected AbstractMapBasedMultiset(Map<E, Count> backingMap) {
this.backingMap = (Map)Preconditions.checkNotNull(backingMap);
this.size = (long)super.size();
}
public int add(@Nullable E element, int occurrences) {
if(occurrences == 0) {
return this.count(element);
} else {
Preconditions.checkArgument(occurrences > 0, "occurrences cannot be negative: %s", occurrences);
Count frequency = (Count)this.backingMap.get(element);
int oldCount;
if(frequency == null) {
oldCount = 0;
this.backingMap.put(element, new Count(occurrences));
} else {
oldCount = frequency.get();
long newCount = (long)oldCount + (long)occurrences;
Preconditions.checkArgument(newCount <= 2147483647L, "too many occurrences: %s", newCount);
frequency.add(occurrences);
} this.size += (long)occurrences;
return oldCount;
}
}
... ...
}

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