package step3; import java.util.Map; import java.util.HashMap; import java.util.StringTokenizer; public class StudentDemo{ //获取单词的数量 public Map<String, Integer> getWordCount(String str) { Map<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>(); //请在此添加实现代码 /********** Begin **********/ /********** End **********/ return map; } } 请仔细阅读右侧代码，根据方法内的提示，在Begin - End区域内进行代码补充，具体任务如下： 将指定文本(可以通过右侧文件目录下的src/step3/readme.txt查看)以降序的方式输出每个单词出现的次数。

### Java实现单词频率统计并按降序排列 在Java中，可以通过以下步骤实现字符串中每个单词的出现次数统计，并将结果按降序排列。以下是具体实现方法： #### 1. 分割字符串 首先需要将输入的字符串分割为单词数组。可以使用正则表达式来匹配非单词字符（如标点符号、空格等），从而提取出单词[^1]。 ```java String input = "your input string here"; String[] words = input.toLowerCase().split("[\\s.,!?]+"); ``` #### 2. 使用Map统计单词频率 接下来，创建一个`HashMap`来存储每个单词及其对应的出现次数。遍历单词数组，更新`HashMap`中的值[^1]。 ```java import java.util.HashMap; import java.util.Map; Map<String, Integer> wordCountMap = new HashMap<>(); for (String word : words) { if (!word.isEmpty()) { wordCountMap.put(word, wordCountMap.getOrDefault(word, 0) + 1); } } ``` #### 3. 将Map转换为List并排序 为了对单词频率进行降序排列，需要将`Map`中的键值对转换为`List`，然后使用`Collections.sort()`方法进行排序[^2]。 ```java import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Comparator; import java.util.List; List<Map.Entry<String, Integer>> list = new ArrayList<>(wordCountMap.entrySet()); Collections.sort(list, new Comparator<Map.Entry<String, Integer>>() { public int compare(Map.Entry<String, Integer> o1, Map.Entry<String, Integer> o2) { return o2.getValue().compareTo(o1.getValue()); // 按值降序排列 } }); ``` #### 4. 输出结果 最后，遍历排序后的列表，输出每个单词及其出现次数。 ```java for (Map.Entry<String, Integer> entry : list) { System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue()); } ``` #### 完整代码示例 以下是完整的Java代码示例： ```java import java.util.*; public class WordFrequencyCounter { public static void main(String[] args) { String input = "Hello world! Hello Java. Welcome to the world of Java."; String[] words = input.toLowerCase().split("[\\s.,!?]+"); Map<String, Integer> wordCountMap = new HashMap<>(); for (String word : words) { if (!word.isEmpty()) { wordCountMap.put(word, wordCountMap.getOrDefault(word, 0) + 1); } } List<Map.Entry<String, Integer>> list = new ArrayList<>(wordCountMap.entrySet()); Collections.sort(list, new Comparator<Map.Entry<String, Integer>>() { public int compare(Map.Entry<String, Integer> o1, Map.Entry<String, Integer> o2) { return o2.getValue().compareTo(o1.getValue()); // 按值降序排列 } }); for (Map.Entry<String, Integer> entry : list) { System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue()); } } } ``` ### 注意事项 - 在分割字符串时，确保正则表达式能够正确处理所有可能的分隔符。 - 如果需要进一步优化性能或处理大规模数据，可以考虑使用Hadoop等分布式计算框架。