Diese Fallstudie schreibt ein Programm, das das Vorkommen von Wörtern in einem Text zählt und die Wörter und ihr Vorkommen in alphabetischer Reihenfolge der Wörter anzeigt. Das Programm verwendet eine TreeMap, um einen Eintrag bestehend aus einem Wort und seiner Anzahl zu speichern. Überprüfen Sie für jedes Wort, ob es bereits ein Schlüssel in der Karte ist. Wenn nicht, fügen Sie der Karte einen Eintrag mit dem Wort als Schlüssel und dem Wert 1 hinzu. Andernfalls erhöhen Sie den Wert für das Wort (Schlüssel) um 1 in der Karte. Gehen Sie davon aus, dass bei den Wörtern die Groß-/Kleinschreibung nicht berücksichtigt wird. Beispielsweise wird Gut genauso behandelt wie Gut.

Der folgende Code gibt die Lösung des Problems.

a 2
Klasse 1
Spaß 1
gut 3
habe 3
Morgen 1
Besuch 1

Das Programm erstellt eine TreeMap (Zeile 11), um Wortpaare und deren Häufigkeit zu speichern. Die Worte dienen als Schlüssel. Da alle Werte in der Karte als Objekte gespeichert werden müssen, wird die Anzahl in ein Integer-Objekt eingeschlossen.

Das Programm extrahiert ein Wort aus einem Text mit der Methode split (Zeile 13) in der Klasse String. Für jedes extrahierte Wort prüft das Programm, ob es bereits als Schlüssel in der Karte gespeichert ist (Zeile 18). Wenn nicht, wird ein neues Paar bestehend aus dem Wort und seiner anfänglichen Anzahl (1) in der Karte gespeichert (Zeile 19). Andernfalls wird die Anzahl für das Wort um 1 erhöht (Zeilen 21–23).

Das Programm ruft die Einträge der Karte in einem Satz ab (Zeile 29) und durchläuft den Satz, um die Anzahl und den Schlüssel in jedem Eintrag anzuzeigen (Zeilen 32–33).

Da es sich bei der Karte um eine Baumkarte handelt, werden die Einträge in aufsteigender Reihenfolge der Wörter angezeigt. Sie können sie auch in aufsteigender Reihenfolge der Vorkommensanzahl anzeigen.

Lehnen Sie sich jetzt zurück und überlegen Sie, wie Sie dieses Programm ohne die Verwendung von Map schreiben würden. Ihr neues Programm wäre länger und komplexer. Sie werden feststellen, dass die Karte eine sehr effiziente und leistungsstarke Datenstruktur zur Lösung solcher Probleme ist.