如何正确统计字符串列表中出现频率最高的单词

本文详解 Java 中统计单词频次时因字符串比较逻辑错误导致结果异常的问题，重点指出使用 == 比较字符串对象的陷阱，并提供修复方案、完整可运行代码及关键注意事项。

本文详解 java 中统计单词频次时因字符串比较逻辑错误导致结果异常的问题，重点指出使用 `==` 比较字符串对象的陷阱，并提供修复方案、完整可运行代码及关键注意事项。

在 Java 中，统计一个字符串列表（如分词后的 List）中出现频率最高的单词，看似简单，实则容易因基础概念疏忽而引入隐蔽 Bug。你提供的代码逻辑整体清晰：外层循环遍历每个候选单词，内层循环统计该单词在整个列表中出现的次数，并动态更新最高频次及对应单词。然而，核心问题出在字符串相等性判断上：

if(textList.get(start) == textList.get(next)) { ... }

此处使用 == 比较的是两个 String 对象的引用地址，而非它们的内容值。即使两个字符串字面值完全相同（如 "fat"），只要它们是不同对象（例如由 split() 或 trim() 生成的新字符串），== 就会返回 false，导致计数失败——这正是你观察到“返回 There 1 而非 fat 7”的根本原因。

✅ 正确做法是始终使用 .equals() 方法进行内容比较：

if(textList.get(start).equals(textList.get(next))) {
    track++;
    if(track > maxFrequency) {
        maxFrequency = track;
        finalP = textList.get(start);
    }
}

此外，为提升健壮性与专业性，建议对以下细节进行优化：

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• 空值防护：在调用 .equals() 前检查 textList.get(start) 是否为 null，避免 NullPointerException；
• 忽略大小写（可选）：若需 "Fat" 和 "fat" 视为同一词，改用 .equalsIgnoreCase()；
• 提前终止内层循环？不推荐：当前逻辑需完整遍历以确保准确计数，无需优化此点；
• 重置逻辑位置正确：track = 0 放在外层循环末尾是恰当的，确保每次统计新单词前计数清零。

以下是修正后的完整方法（含空值防护）：

public String findFrequentWord() {
    if (textList == null || textList.isEmpty()) {
        return "N/A 0";
    }

    String finalP = "";
    int maxFrequency = 0;
    int track = 0;

    for (int start = 0; start < textList.size(); start++) {
        String candidate = textList.get(start);
        // 空值防护：跳过 null 元素
        if (candidate == null) continue;

        for (int next = 0; next < textList.size(); next++) {
            String compared = textList.get(next);
            if (compared != null && candidate.equals(compared)) {
                track++;
            }
        }

        if (track > maxFrequency) {
            maxFrequency = track;
            finalP = candidate;
        }
        track = 0; // 重置计数器
    }

    return finalP + " " + maxFrequency;
}

? 关键总结：

• ✅ 字符串内容比较永远用 .equals()（或 .equalsIgnoreCase()），绝不用 ==；
• ✅ 在调用 .equals() 前，务必确认左操作数非 null（推荐将常量放左边，如 "fat".equals(str) 可防 NPE，但本例中候选词来自列表，需主动判空）；
• ✅ 频次统计类算法应优先保证逻辑正确性，再考虑性能优化（如改用 HashMap 可将时间复杂度从 O(n²) 降至 O(n)，适用于大数据量场景）。

遵循以上原则，即可稳定、准确地识别出列表中的最高频单词。