如何安全地在遍历 HashMap 时动态添加元素

本文详解 `concurrentmodificationexception` 在遍历 `hashmap` 期间调用 `put()` 时的成因，并提供线程安全、逻辑正确的解决方案，包括 `putifabsent()` 替代方案及更优的统计实现。

你遇到的 ConcurrentModificationException 并非源于多线程并发——而是在单线程中对 HashMap 进行结构修改（如 put）的同时，正使用增强 for 循环（即 for (String key : letters.keySet())）遍历其键集，这会触发 fail-fast 机制。

根本原因在于：增强 for 循环底层依赖 Iterator，而 HashMap 的迭代器在创建时会记录内部结构修改次数（modCount）。一旦在迭代过程中调用 put()、remove() 等改变 HashMap 结构的方法，modCount 发生变化，下一次调用 next() 时就会检测到不一致，立即抛出 ConcurrentModificationException。

你的原始代码存在双重问题：

1. 结构修改与迭代冲突：内层 for (String key : letters.keySet()) 正在遍历时，外层循环中 i 变化可能导致 letters.put(...) 被多次执行（尤其当新字符首次出现时），直接破坏迭代一致性；
2. 逻辑冗余且低效：对每个 input.charAt(i) 都遍历整个 letters 键集，时间复杂度达 O(n²)，且 containsKey() + put() 组合本可由原子操作替代。

✅ 正确解法：避免边遍历边修改。最简洁、语义清晰的方式是——先收集所有待处理字符，再统一构建或更新映射。例如，使用 putIfAbsent()（Java 8+）：

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Map letters = new HashMap<>();
// 初始化首字符（非必需，可省略）
letters.put(String.valueOf(input.charAt(0)), numberOfLettersInWord(input, input.charAt(0)));

// 改为单层遍历：对每个字符尝试“仅当不存在时才插入”
for (int i = 0; i < input.length(); i++) {
    char c = input.charAt(i);
    String key = String.valueOf(c);
    letters.putIfAbsent(key, numberOfLettersInWord(input, c));
}

putIfAbsent(key, value) 是原子操作：若 key 不存在，则插入并返回 null；否则不修改并返回已有值。它既避免了 containsKey() + put() 的竞态窗口，又彻底消除了遍历中修改的场景。

? 进阶优化建议（推荐）：
你实际需求是「统计字符串中各字母频次」，而 numberOfLettersInWord(input, c) 每次都全量扫描 input，导致整体时间复杂度高达 O(n²)。更高效的做法是一次遍历完成计数：

Map letterCount = new HashMap<>();
for (char c : input.toCharArray()) {
    letterCount.merge(c, 1, Integer::sum); // 或 letterCount.compute(c, (k, v) -> v == null ? 1 : v + 1);
}
// 若需 String 键，最后转换：letters = letterCount.entrySet().stream()
//     .collect(Collectors.toMap(e -> String.valueOf(e.getKey()), Map.Entry::getValue));

⚠️ 注意事项：

• 不要试图用 synchronized 或 Collections.synchronizedMap() 解决此问题——这是单线程逻辑错误，加锁无意义；
• ConcurrentHashMap 虽支持并发修改，但其迭代器仍是弱一致性（可能看不到最新修改），且在此场景下属于过度设计，反而增加复杂度；
• 始终牢记：任何基于 Collection.iterator() 的遍历（包括增强 for、forEach()、Stream 中间操作）期间，都不应调用会改变集合结构的方法（add/remove/put 等）。

总结：ConcurrentModificationException 是 JVM 对非法迭代修改的主动防护。修复核心在于分离「读取逻辑」与「修改逻辑」——先判定，后操作；或采用原子方法（如 putIfAbsent、merge）一步到位。你的重构已正确抓住关键，而进一步优化频次统计算法，将使代码兼具健壮性与高性能。