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字符串去重与统计：Java高效处理方法

2025-09-25 11:27:34 0浏览收藏

小伙伴们对文章编程感兴趣吗？是否正在学习相关知识点？如果是，那么本文《字符串去重与字符统计：Java高效处理教程》，就很适合你，本篇文章讲解的知识点主要包括。在之后的文章中也会多多分享相关知识点，希望对大家的知识积累有所帮助！

字符串去重与字符匹配计数：高效处理字符数组的Java教程

本教程详细讲解如何在Java中处理字符串和字符串数组，实现字符去重、提取唯一字符，并计算处理后的数组中每个元素与目标字符串的共同去重字符数量。通过清晰的代码示例和专业指导，帮助读者高效解决字符串操作中的特定匹配计数问题。

1. 问题背景与目标

在字符串处理中，我们经常需要对字符串进行去重操作，即提取其中所有不重复的字符。更进一步，当面对一个字符串数组时，可能需要对数组中的每个字符串都进行去重，然后将这些去重后的字符串与一个目标字符串（也经过去重处理）进行比较，统计每个数组元素与目标字符串有多少个共同的去重字符。

例如，给定一个目标字符串 "iyee" 和一个字符串数组 ["hi", "bye", "bebe"]：

目标字符串去重后为 "iye"。
数组元素去重后为 ["hi", "bye", "be"]。
我们需要计算：
- "hi" 与 "iye" 的共同字符：'i'，计数为 1。
- "bye" 与 "iye" 的共同字符：'y', 'e'，计数为 2。
- "be" 与 "iye" 的共同字符：'e'，计数为 1。最终输出结果为 [1, 2, 1]。

2. 核心概念：字符串去重

字符串去重是本问题的基础。从一个字符串中提取所有不重复的字符，并按其首次出现的顺序组合成一个新的字符串。

2.1 使用 HashSet 实现字符去重

HashSet 是Java集合框架中用于存储不重复元素的优秀工具。我们可以遍历字符串的每个字符，尝试将其添加到 HashSet 中。如果 add 方法返回 true，说明该字符是首次出现，我们将其追加到结果 StringBuilder 中。

import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

/**
 * 从给定字符串中提取所有不重复的字符，并按其首次出现的顺序返回。
 *
 * @param s 待去重的字符串。
 * @return 包含去重字符的新字符串。
 */
public static String dist(String s) {
    StringBuilder sb = new StringBuilder();
    Set<Character> set = new HashSet<>(); // 使用HashSet存储已遇到的字符
    for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
        char c = s.charAt(i);
        // 如果字符首次添加到set中，则将其追加到结果字符串
        if (set.add(c)) { 
            sb.append(c);
        }
    }
    return sb.toString();
}

优点： 这种方法逻辑清晰，效率较高（HashSet 的 add 操作平均时间复杂度为 O(1)）。 注意事项： 这种方法保留了字符首次出现的顺序。

2.2 替代方案：使用 Java 8 Stream API

Java 8 引入的 Stream API 提供了另一种简洁的去重方式：

import java.util.stream.Collectors;

// ... (在同一个类中)
public static String distWithStream(String s) {
    return s.chars() // 将字符串转换为IntStream，表示字符的ASCII值
            .distinct() // 去除重复的字符
            .mapToObj(c -> String.valueOf((char) c)) // 将int转换回char并包装为String
            .collect(Collectors.joining()); // 将所有字符连接成一个字符串
}

优点： 代码更简洁，更具函数式风格。 注意事项： distinct() 操作不保证保留原始字符的顺序。对于本问题，顺序不影响最终计数结果，因此两种 dist 方法均适用。通常，HashSet 的手动实现可能在性能上略优于 Stream 对于简单场景。在本教程中，我们将沿用 HashSet 的实现。

3. 数组元素去重与转换

在拥有了 dist 方法后，我们可以轻松地对字符串数组中的每个元素进行去重处理。

// 假设我们有一个字符串数组 a
String[] a = {"hi", "bye", "bebe"};
String[] distinctArray = new String[a.length];

for (int i = 0; i < a.length; i++) {
    distinctArray[i] = dist(a[i]); // 对数组中的每个字符串调用去重方法
}
// 此时 distinctArray 变为 ["hi", "bye", "be"]

4. 去重字符匹配与计数

这是问题的核心部分。我们需要比较两个去重后的字符串，计算它们之间有多少个共同的字符。

/**
 * 计算两个去重后的字符串有多少个共同字符。
 *
 * @param s1 第一个去重字符串。
 * @param s2 第二个去重字符串。
 * @return 共同字符的数量。
 */
public static int countCommonDistinctChars(String s1, String s2) {
    int count = 0;
    // 遍历其中一个字符串的每个字符
    for (int i = 0; i < s1.length(); i++) {
        char c = s1.charAt(i);
        // 检查这个字符是否存在于另一个字符串中
        if (s2.contains(String.valueOf(c))) {
            count++;
        }
    }
    return count;
}

效率考量： String.contains() 方法在内部会进行线性搜索，其时间复杂度为 O(m)，其中 m 是被搜索字符串的长度。如果 s1 和 s2 都非常长，且此操作需要频繁执行，可以考虑将其中一个字符串转换为 HashSet 以实现 O(1) 的平均查找时间。然而，对于大多数实际应用场景，当字符串长度不是极端大时，当前方法足够高效且易于理解。

5. 完整解决方案

将上述所有步骤整合到一个主方法中，即可得到完整的解决方案。

import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import java.util.Arrays; // 用于打印数组，方便测试

public class StringProcessor {

    /**
     * 从给定字符串中提取所有不重复的字符，并按其首次出现的顺序返回。
     *
     * @param s 待去重的字符串。
     * @return 包含去重字符的新字符串。
     */
    public static String dist(String s) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        Set<Character> set = new HashSet<>();
        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
            char c = s.charAt(i);
            if (set.add(c)) {
                sb.append(c);
            }
        }
        return sb.toString();
    }

    /**
     * 根据指定逻辑处理字符串和字符串数组：
     * 1. 对目标字符串 B 进行去重。
     * 2. 对数组 a 中的每个字符串进行去重。
     * 3. 计算去重后的数组元素与去重后的目标字符串 B 的共同字符数量。
     *
     * @param b 目标字符串。
     * @param a 字符串数组。
     * @return 一个整数数组，包含每个数组元素与目标字符串的共同字符数量。
     */
    public static int[] mathProfessor(String b, String[] a) {
        // 1. 对目标字符串 B 进行去重
        String distinctB = dist(b);

        // 2. 对数组 a 中的每个字符串进行去重，并存储到新数组中
        String[] distinctArrayElements = new String[a.length];
        for (int i = 0; i < a.length; i++) {
            distinctArrayElements[i] = dist(a[i]);
        }

        // 3. 计算共同字符数量并存储结果
        int[] countResult = new int[a.length];
        for (int i = 0; i < distinctArrayElements.length; i++) {
            int currentCount = 0;
            String currentElement = distinctArrayElements[i];

            // 遍历去重后的目标字符串 B 的每个字符
            for (int j = 0; j < distinctB.length(); j++) {
                char charFromB = distinctB.charAt(j);
                // 检查当前字符是否存在于去重后的数组元素中
                if (currentElement.contains(String.valueOf(charFromB))) {
                    currentCount++;
                }
            }
            countResult[i] = currentCount;
        }

        return countResult;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String sampleB = "iyee";
        String[] sampleA = {"hi", "bye", "bebe"};
        int[] output = mathProfessor(sampleB, sampleA);
        System.out.println("Sample Input B: \"" + sampleB + "\"");
        System.out.println("Sample Input A: " + Arrays.toString(sampleA));
        System.out.println("Sample Output: " + Arrays.toString(output)); // 预期输出: [1, 2, 1]

        String sampleB2 = "programming";
        String[] sampleA2 = {"java", "python", "javascript", "go"};
        int[] output2 = mathProfessor(sampleB2, sampleA2);
        System.out.println("\nSample Input B: \"" + sampleB2 + "\"");
        System.out.println("Sample Input A: " + Arrays.toString(sampleA2));
        System.out.println("Sample Output: " + Arrays.toString(output2)); 
        // distinctB = "progami"
        // distinctA2 = ["jav", "pytho", "javascrit", "go"]
        // "jav" vs "progami" -> 'a' -> 1
        // "pytho" vs "progami" -> 'p', 'o' -> 2
        // "javascrit" vs "progami" -> 'a', 'r', 'g', 'i' -> 4
        // "go" vs "progami" -> 'g', 'o' -> 2
        // Expected: [1, 2, 4, 2]
    }
}

6. 注意事项与优化建议

字符集支持： 当前的 char 类型和 String.contains() 方法能够很好地处理大多数Unicode字符。如果需要处理更复杂的Unicode码点（例如代理对），可能需要更细致的字符迭代方式（如 s.codePoints()）。但对于常见场景，现有方法已足够。

性能优化：

在 mathProfessor 方法的计数循环中，currentElement.contains(String.valueOf(charFromB)) 每次调用都会在 currentElement 中进行线性搜索。如果 distinctB 或 distinctArrayElements 中的字符串非常长，可以考虑将 currentElement 或 distinctB 转换为 HashSet 以优化查找效率。例如：

// 优化后的计数逻辑示例
// ...
Set<Character> distinctBSet = new HashSet<>();
for (char c : distinctB.toCharArray()) {
    distinctBSet.add(c);
}

for (int i = 0; i < distinctArrayElements.length; i++) {
    int currentCount = 0;
    String currentElement = distinctArrayElements[i];
    Set<Character> currentElementSet = new HashSet<>();
    for (char c : currentElement.toCharArray()) {
        currentElementSet.add(c);
    }

    for (char charFromB : distinctBSet) { // 遍历Set，效率更高
        if (currentElementSet.contains(charFromB)) { // Set查找平均O(1)
            currentCount++;
        }
    }
    countResult[i] = currentCount;
}
// ...

这种优化在字符串长度较大时效果显著，但会增加内存开销。对于本例中的短字符串，原始方案的简洁性可能更具优势。

代码可读性： 将去重逻辑封装在独立的 dist 方法中，极大地提高了主方法的清晰度和模块化程度，是良好的编程实践。

7. 总结

本教程提供了一个在Java中处理字符串去重和字符匹配计数的完整解决方案。通过 HashSet 有效地实现了字符串去重，并结合循环和 String.contains() 方法完成了字符匹配计数。文章不仅提供了可运行的代码示例，还讨论了潜在的性能优化方向和注意事项，帮助读者在实际开发中灵活应用这些技术。掌握这些字符串处理技巧，将有助于更高效地解决各类文本数据分析和处理问题。

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