Java字符串处理实战：单词排序与频率统计

在日常开发中，字符串处理是最常见的任务之一。今天，我将分享一个实用的Java字符串处理案例：如何对句子中的单词进行内部排序，并按照特定规则重新组织整个句子。

问题描述

我们需要实现一个Java程序，能够：

接收用户输入的英文句子
对每个单词中的字母进行排序（升序）
统计处理后单词的出现频率
按照频率（降序）、长度（升序）、字典序（升序）的优先级重新组织句子
输出最终结果

解决方案

核心实现代码

java
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class StringProcessor {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        String input = scanner.nextLine();
        
        String result = processString(input);
        System.out.println(result);
    }

    public static String processString(String input) {
        String[] words = input.split(" ");
        
        List<String> sortedWords = Arrays.stream(words)
                .map(word -> {
                    char[] chars = word.toCharArray();
                    Arrays.sort(chars);
                    return new String(chars);
                })
                .collect(Collectors.toList());
        
        Map<String, Integer> frequencyMap = new HashMap<>();
        sortedWords.forEach(word -> 
            frequencyMap.put(word, frequencyMap.getOrDefault(word, 0) + 1));
        
        List<String> uniqueWords = new ArrayList<>(frequencyMap.keySet());
        uniqueWords.sort((w1, w2) -> {
            int freqCompare = frequencyMap.get(w2).compareTo(frequencyMap.get(w1));
            if (freqCompare != 0) return freqCompare;
            
            int lengthCompare = Integer.compare(w1.length(), w2.length());
            if (lengthCompare != 0) return lengthCompare;
            
            return w1.compareTo(w2);
        });
        
        StringBuilder result = new StringBuilder();
        for (String word : uniqueWords) {
            int count = frequencyMap.get(word);
            result.append((word + " ").repeat(count));
        }
        
        return result.toString().trim();
    }
}

代码解析

输入处理：
- 使用Scanner类读取用户输入的一行字符串
单词内部排序：
- 将输入字符串按空格分割成单词数组
- 使用Stream API对每个单词的字符进行排序
- Arrays.sort(chars)实现字符数组的升序排列
频率统计：
- 使用HashMap统计每个排序后单词的出现次数
- getOrDefault方法简化计数逻辑
多条件排序：
- 自定义比较器实现三级排序：
  1. 频率降序（高频在前）
  2. 长度升序（短词在前）
  3. 字典序升序（字母序在前）
结果构建：
- 使用StringBuilder高效拼接字符串
- repeat方法根据频率重复单词
- trim去除末尾多余空格

关键知识点

Java Stream API：
- 使用Arrays.stream()和map操作简化集合处理
- collect(Collectors.toList())将流转换为列表
Lambda表达式：
- 简化比较器的实现
- 使代码更加简洁易读
字符串处理技巧：
- toCharArray()和new String(chars)实现字符串与字符数组的转换
- String.join()和StringBuilder的合理选择
集合框架：
- HashMap的高效统计
- ArrayList的排序操作

示例分析

输入：


hello world hello java code code

处理过程：

单词内部排序后：
- "hello" → "ehllo"
- "world" → "dlorw"
- "hello" → "ehllo"
- "java" → "aajv"
- "code" → "cdeo"
- "code" → "cdeo"
频率统计：
- "ehllo": 2
- "dlorw": 1
- "aajv": 1
- "cdeo": 2
排序优先级：
- 先按频率（2在前）："cdeo", "ehllo", "aajv", "dlorw"
- 同频率按长度："cdeo"和"ehllo"长度相同
- 最后按字典序："cdeo"在"ehllo"前
最终输出：


cdeo cdeo ehllo ehllo aajv dlorw

性能优化建议

大数据量处理：
- 对于超长字符串，考虑使用并行流：Arrays.stream(words).parallel()
内存优化：
- 如果处理超大文本，可以采用分批处理策略
扩展性考虑：
- 将排序规则抽象为策略模式，便于扩展新的排序规则

实际应用场景

这种字符串处理技术在以下场景中非常有用：

文本分析：统计词频并规范化处理
数据清洗：统一不同格式的单词表示
密码学：基本的字母重排操作
自然语言处理：文本预处理阶段

总结

通过这个案例，我们学习了：

Java字符串处理的基本操作
Stream API的实用技巧
多条件排序的实现方法
频率统计的高效方式

这种综合运用Java集合框架和流式API的解决方案，不仅代码简洁，而且性能高效，是日常开发中值得掌握的模式。

你对这样的字符串处理有什么想法或问题？欢迎在评论区留言讨论！

目录