blocks|key|2926610|text|根据您需要的其他统计数据，听起来您需要使用Map<String,+Integer>。然后，对于每个键(你读到的单词)，你可以存储你读了多少次。剩下的听起来像是家庭作业..。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|2926611|entityMap^0|L|K|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@$9|I|A|J|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|K|8|@]|D|@]|E|$]]]|G|$]]

Depending on the other stats you need, it sounds like you want to use a <code>Map&lt;String, Integer&gt;</code>. Then for each key (the word you read in) you can store how many times you read it in. The rest sounds like homework...

blocks|key|2944039|text|(+|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2944040|+a)我的“解析函数”的最佳方法|blockquote|2944041|2944042|2944043|使用Scanner，它对next+(word)等有很好的功能。|offset|length|style|CODE|2944044|2944045|+b)选择数据收敛的最佳方法|2944046|2944047|2944048|从word到统计对象的映射：Map<String,+WordStatistics>。|2944049|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://download.oracle.com/javase/6/docs/api/java/util/Scanner.html|1|http://download.oracle.com/javase/6/docs/api/java/util/Scanner.html#next%2528%2529^0|0|0|0|0|2|7|C|4|2|7|0|C|4|1|0|0|0|0|0|E|R|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|13|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|14|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|E|3|-4|5|6|7|15|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|16|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|G|3|H|5|6|7|17|8|@$I|18|J|19|K|L]|$I|1A|J|1B|K|L]]|9|@$I|1C|J|1D|1|1E]|$I|1F|J|1G|1|1H]]|A|$]]|$1|M|3|-4|5|6|7|1I|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|N|3|O|5|D|7|1J|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|P|3|-4|5|6|7|1K|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Q|3|-4|5|6|7|1L|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|R|3|S|5|6|7|1M|8|@$I|1N|J|1O|K|L]]|9|@]|A|$]]|$1|T|3|-4|5|6|7|1P|8|@]|9|@]|A|$]]]|U|$V|$5|W|X|Y|A|$Z|10]]|11|$5|W|X|Y|A|$Z|12]]]]

<blockquote>
 a) best approach for my "parse function"
</blockquote>

Use a <a href="http://download.oracle.com/javase/6/docs/api/java/util/Scanner.html" rel="nofollow"><code>Scanner</code></a> it has nice functions for <a href="http://download.oracle.com/javase/6/docs/api/java/util/Scanner.html#next%28%29" rel="nofollow"><code>next</code></a> (word) etc.

<blockquote>
 b) best approach for datastruture choice
</blockquote>

A map from word to a statistics object: <code>Map&lt;String, WordStatistics&gt;</code>.

I want to make a program that read the inputed text and parse every word and store it in a data structure, so i can later have some statistics about that (frequency of words, most common word etc).

I need guidance about two things:

a. best approach for my "parse function", which will divide the text in terms

b. best approach for data structure choice, in what concerns complexity, access times and best suitable for the case.

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功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符。

功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符

功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符

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我想编写一个程序来读取输入的文本并解析每个单词并将其存储在一个数据结构中，这样以后我就可以获得一些有关这个数据的统计数据(单词的频率、最常见的单词等等)。我需要关于两件事的指导：a.用于我的“解析函数”的最佳方法，它将文本按术语划分。b.数据结构选择的最佳方法，涉及的是复杂性、访问时间和最适合这种情况的方法。

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