单词统计
第0步：输出某个英文文本文件中 26 字母出现的频率，由高到低排列，并显示字母出现的百分比，精确到小数点后面两位。
不难看出，这个只要求字母出现的频率，那么我们在读取文件的时候是采取的一次性全部读取，然后用String类自带的方法，将整个字符串转化成每个字符组成的字符串数组，然后获取长度之后一次for循环，然后与26字母进行比对，然后获得数量，最后进行排序。
for (int i = 0; i < shu.length; i++) {
switch (shu[i]) {
case 'a':
zimu[0] = 'a';
count[0]++;
break;
case 'b':
zimu[1] = 'b';
count[1]++;
break;
case 'c':
zimu[2] = 'c';
count[2]++;
break;
case 'd':
zimu[3] = 'd';
count[3]++;
break;
case 'e':
zimu[4] = 'e';
count[4]++;
break;
case 'f':
zimu[5] = 'f';
count[5]++;
break;
case 'g':
zimu[6] = 'g';
count[6]++;
break;
case 'h':
zimu[7] = 'h';
count[7]++;
break;
case 'i':
zimu[8] = 'i';
count[8]++;
break;
case 'j':
zimu[9] = 'j';
count[9]++;
break;
case 'k':
zimu[10] = 'k';
count[10]++;
break;
case 'l':
zimu[11] = 'l';
count[11]++;
break;
case 'm':
zimu[12] = 'm';
count[12]++;
break;
case 'n':
zimu[13] = 'n';
count[13]++;
break;
case 'o':
zimu[14] = 'o';
count[14]++;
break;
case 'p':
zimu[15] = 'p';
count[15]++;
break;
case 'q':
zimu[16] = 'q';
count[16]++;
break;
case 'r':
zimu[17] = 'r';
count[17]++;
break;
case 's':
zimu[18] = 's';
count[18]++;
break;
case 't':
zimu[19] = 't';
count[19]++;
break;
case 'u':
zimu[20] = 'u';
count[20]++;
break;
case 'v':
zimu[21] = 'v';
count[21]++;
break;
case 'w':
zimu[22] = 'w';
count[22]++;
break;
case 'x':
zimu[23] = 'x';
count[23]++;
break;
case 'y':
zimu[24] = 'y';
count[24]++;
break;
case 'z':
zimu[25] = 'z';
count[25]++;
break;
case 'A':
zimu[26] = 'A';
count[26]++;
break;
case 'B':
zimu[27] = 'B';
count[27]++;
break;
case 'C':
zimu[28] = 'C';
count[28]++;
break;
case 'D':
zimu[29] = 'D';
count[29]++;
break;
case 'E':
zimu[30] = 'E';
count[30]++;
break;
case 'F':
zimu[31] = 'F';
count[31]++;
break;
case 'G':
zimu[32] = 'G';
count[32]++;
break;
case 'H':
zimu[33] = 'H';
count[33]++;
break;
case 'I':
zimu[34] = 'I';
count[34]++;
break;
case 'J':
zimu[35] = 'G';
count[35]++;
break;
case 'K':
zimu[36] = 'K';
count[36]++;
break;
case 'L':
zimu[37] = 'L';
count[37]++;
break;
case 'M':
zimu[38] = 'M';
count[38]++;
break;
case 'N':
zimu[39] = 'N';
count[39]++;
break;
case 'O':
zimu[40] = 'O';
count[40]++;
break;
case 'P':
zimu[41] = 'P';
count[41]++;
break;
case 'Q':
zimu[42] = 'Q';
count[42]++;
break;
case 'R':
zimu[43] = 'R';
count[43]++;
break;
case 'S':
zimu[44] = 'S';
count[44]++;
break;
case 'T':
zimu[45] = 'T';
count[45]++;
break;
case 'U':
zimu[46] = 'U';
count[46]++;
break;
case 'V':
zimu[47] = 'V';
count[47]++;
break;
case 'W':
zimu[48] = 'W';
count[48]++;
break;
case 'X':
zimu[49] = 'X';
count[49]++;
break;
case 'Y':
zimu[50] = 'Y';
count[50]++;
break;
case 'Z':
zimu[51] = 'Z';
count[51]++;
}
}
int ci = 0;
int sum = 0;
System.out.println("短文中各字母出现情况统计如下：");
for (int i = 0; i < 26; i++) {
count[i] += count[i + 26];
if (count[i] != 0) {
ci++;
sum += count[i];
System.out.println(ci + ".字母" + zimu[i] + "的出现次数是:" + count[i]);
}
}
for (int i = 0; i < 26; i++) {
System.out.println(zimu[i] + "出现的百分比为:" + df.format(count[i] * 1.0 / sum));
}
System.out.println("字母共计：" + sum + "个");
第1步：输出单个文件中的前 N 个最常出现的英语单词。
作用：一个用于统计文本文件中的英语单词出现频率。
单词：以英文字母开头，由英文字母和字母数字符号组成的字符串视为一个单词。单词以分隔符分割且不区分大小写。在输出时，所有单词都用小写字符表示。
在单词中，我想到的方法则是将上面的方法进行的了一点变化，第0步是将字符分隔成为String数组，那在第一步，就变成了把字符变成了字符串，但是之前我们需要的是将一些特别符号转换成成为一个符号，然后再对这个符号进行分割，这样就可以获得单词。
//先使用replace方法，替换特殊符号
//然后再使用map得到个数
Map<String,Integer> map=new HashMap<String,Integer>();
for(String str : temp){
if(map.containsKey(str)){
map.put(str, map.get(str) + 1);
}else{
map.put(str, 1);
}
}
