JAVA小程序——实现词频统计

  要求：  

                     i、新建文本文件data.txt
     ii、随便输入一些英文单词，单词之间用 “空格”隔开
     iii、统计各个单词出现的次数。
     iv、对结果进行排序
      a、安装次数进行降序
              b、如果次数相同，安装单词的字典顺序排序
  eg:
        java spring struts hibernate
        spring trainning java struts
        spring hibernate java bigdata
  结果：
            java    3
            spring    3
            hibernate     2
            struts    2
            bigdata    1

解题思路：

             1，在电脑本地磁盘下创建一个名称为data的文本文件

                   2.通过Map集合，以键值对的方式去存储单词和出现的次数

                  3.定义一个文件字节读取流，去读取磁盘中的文件

                  4.创建一个BufferReader的缓冲流，将字符流对象传进去，提高读取的效率

                5.创建一个spilt数组，用来分割字符串，通过调用map的key值获取value，进行单词统计。

               6.利用TreeMap实现Comparator接口，对Map集合进行排序

  补充：

        BufferReader：没有缓冲区时，每次读取操作都会导致一次文件读取操作（就是告诉操作系统内核我要读这个文件的这个部分，麻烦你帮我把它取过来）。
有缓冲区时，会一次性读取很多数据，然后按要求分次交给上层调用者。
读取块大小通常是按最适合硬件的大小来读的，因为对于硬件来说，一次读取一块连续数据（比如 1K）和一次读取一个字节需要的时间几乎是一样的（都是一次读操作，只是最终提交的数据量有差异）。带缓冲的 I/O 和不带缓冲的相比效率差异是非常显著的，你可以自行写程序测试。

说到java reader缓存, 其实有两层缓存:
        OS缓存, 把磁盘数据 读入内存, 通过read ahead, io scheduler等减少磁盘读取次数.
        App缓存, 做缓存/预读, 即BufferredReader的角色.

        BufferredReader的作用, 我的理解, 一) 减少System Call次数; 二) 减少磁盘读取次数. 

map集合的遍历：

比较器：

具体代码实现:      

data.txt内容：

                java spring struts hibernate
spring trainning java struts
spring hibernate java bigdata

JAVA代码：             

import java.io.*;
import java.util.*;

public class WordFrequencyCount {
    public static void main(String[] args) {
        String string = "";
        //通过键值对的方式去分别存储字符串和出现的次数
        Mapmap = new HashMap();
        try {
            //定义一个文件字节读取流，去读取磁盘中的文件
            FileInputStream fis = new FileInputStream("D:\\18-03班\\面向对象\\IO流\\data.txt");
            //创建一个BufferedReader的缓冲流，将字符流对象放入进去，提高读取的效率
            BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(fis));
            String temp = "";
            try {
                //从BufferReader中读取下一行
                while ((temp = br.readLine()) != null){
                    string = string + temp;//读取到的文件信息
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }catch (FileNotFoundException e){
            e.printStackTrace();
        }
        //创建一个spilt数组，分割字符串，来统计单词出现的次数
        String [] spilt = string.split(" ");
        for (int i = 0;ilength;i++){

           //map.get(),通过键名来获取键值

            if (map.get(spilt[i]) == null){

//map.put()将键值存储在map集合中，如果存在，那么就覆盖该键值，如果不存在就新建一个。

                map.put(spilt[i],1);
            }else {
                int frequency = map.get(spilt[i]);
                map.put(spilt[i],++frequency);
            }
        }

//利用TreeMap实现Comparator接口

Comparator> valueComparator = new Comparator>() {

  public int compare(Map.Entry o1,Map.Entry o2) { 

                 /*return o1.getValue()-o2.getValue();//升序排序*/ 

                    return o2.getValue()-o1.getValue();//降序排序 } };

 // map转换成list进行排序，Entry是Map中的一个静态内部类，用来表示Map中的每个键值对，

 //除非使用了静态导入import static java.util.Map.*，否则Map不可以省略。
 // map.EntrySet(),实现了Set接口，里面存放的是键值对.

List> list = new ArrayList>(map.entrySet()); 

  // 排序

Collections.sort(list,valueComparator); 

  // 默认情况下，TreeMap对key进行升序排序 

System.out.println("------------map按照value降序排序--------------------");

  for (Map.Entry entry : list) { 

 System.out.println(entry.getKey() + ":" + entry.getValue());

             }

   }
}

运行结果：