面试题：Java中基于StringBuffer实现线程安全的复杂字符串算法设计

Question

设计一个复杂的字符串处理算法，要求在多线程环境下基于StringBuffer实现线程安全，该算法需实现对一段长文本进行分词、词频统计，并按照词频降序输出结果。请详细描述算法思路、数据结构设计以及如何利用StringBuffer确保线程安全，同时分析该算法的时间复杂度和空间复杂度。

Answer 1

算法思路

1. 分词：使用正则表达式或特定的分词规则，将长文本分割成一个个单词。
2. 词频统计：使用HashMap来存储每个单词及其出现的次数。遍历分词结果，若单词已存在于HashMap中，则将其对应的值加1；否则，将单词作为键，值设为1加入HashMap。
3. 按照词频降序输出：将HashMap中的键值对转换为List，然后使用Collections.sort方法根据词频进行降序排序。
4. 多线程处理：为了在多线程环境下实现线程安全，使用StringBuffer类。因为StringBuffer的方法是同步的，在多线程环境下可以保证数据的一致性。每个线程处理文本的一部分，分词和词频统计操作在线程内完成，最后合并各个线程的统计结果。

数据结构设计

1. HashMap<String, Integer>：用于存储单词及其出现的次数。
2. List<Map.Entry<String, Integer>>：用于存储HashMap中的键值对，方便进行排序。

利用StringBuffer确保线程安全

1. 在多线程环境下，StringBuffer的方法（如append等）是同步的。在处理文本时，每个线程可以使用自己的StringBuffer实例来处理文本片段，避免线程安全问题。例如，在分词过程中，每个线程将其负责的文本片段放入StringBuffer，然后进行分词操作。
2. 对于共享数据（如词频统计的HashMap），在更新时需要进行同步操作。可以使用synchronized关键字或者ConcurrentHashMap（更高效的线程安全哈希表）来保证线程安全。

示例代码（Java）

import java.util.*;

public class StringProcessing {
    public static void main(String[] args) {
        String longText = "这是一段示例文本，这是一段示例文本，示例文本";
        int numThreads = 2;
        List<Thread> threads = new ArrayList<>();
        Map<String, Integer> wordFreqMap = new HashMap<>();
        int length = longText.length();
        int partLength = length / numThreads;

        for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
            int start = i * partLength;
            int end = (i == numThreads - 1)? length : (i + 1) * partLength;
            String partText = longText.substring(start, end);
            Thread thread = new Thread(() -> {
                StringBuffer buffer = new StringBuffer(partText);
                String[] words = buffer.toString().split("\\W+");
                Map<String, Integer> localFreqMap = new HashMap<>();
                for (String word : words) {
                    localFreqMap.put(word, localFreqMap.getOrDefault(word, 0) + 1);
                }
                synchronized (wordFreqMap) {
                    localFreqMap.forEach((word, freq) -> {
                        wordFreqMap.put(word, wordFreqMap.getOrDefault(word, 0) + freq);
                    });
                }
            });
            threads.add(thread);
            thread.start();
        }

        threads.forEach(thread -> {
            try {
                thread.join();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });

        List<Map.Entry<String, Integer>> entryList = new ArrayList<>(wordFreqMap.entrySet());
        entryList.sort((e1, e2) -> e2.getValue().compareTo(e1.getValue()));

        entryList.forEach(entry -> System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue()));
    }
}

时间复杂度分析

1. 分词：假设文本长度为n，分词操作（使用split方法）的时间复杂度为$O(n)$，因为需要遍历整个文本。
2. 词频统计：遍历分词结果，假设单词数量为m，每次在HashMap中查找和更新的时间复杂度平均为$O(1)$，所以总的时间复杂度为$O(m)$。
3. 排序：将HashMap转换为List并排序，假设List的大小为m，使用Collections.sort（通常基于快速排序或归并排序）的时间复杂度为$O(m log m)$。
4. 整体时间复杂度：由于m通常小于n，主要时间消耗在分词和排序上，整体时间复杂度为$O(n + m log m)$。

空间复杂度分析

1. HashMap：存储单词及其词频，假设单词数量为m，空间复杂度为$O(m)$。
2. List：存储排序后的键值对，空间复杂度为$O(m)$。
3. 其他临时变量：如StringBuffer等，假设其最大长度为k（k <= n），空间复杂度为$O(k)$。
4. 整体空间复杂度：$O(m + k)$，在最坏情况下，m和k都接近n，空间复杂度为$O(n)$。