本文介绍使用treemap配合string.case_insensitive_order比较器，按忽略大小写归类、但以首次出现的原始字符串为键进行单词频次统计的高效方法，并给出可直接运行的示例代码与关键注意事项。
在实际文本处理或日志分析场景中，常需统计单词出现次数，但要求“大小写不敏感分组，键保留首次出现形态”——例如数组 ["AA", "Bb", "Aa", "aa", "BB"] 应输出 {AA=3, Bb=2}（即 "AA" 作为 "AA"/"Aa"/"aa" 的代表键，"Bb" 作为 "Bb"/"BB" 的代表键）。这不同于简单 toLowerCase() 后计数（会丢失原始首现形式），也不同于完全区分大小写的统计（如 HashMap<String, Integer> 会得到5个独立键）。
核心思路：利用有序映射的自定义比较逻辑
TreeMap 允许传入 Comparator<? super K>，而 String.CASE_INSENSITIVE_ORDER 正是 JDK 提供的、基于 String.equalsIgnoreCase() 的天然比较器。它能确保 "AA"、"aa"、"Aa" 被视为相等键，从而归入同一桶；更重要的是——TreeMap 在插入时，若新键与现有键通过比较器判定“相等”，则不会覆盖原键，而是复用原键对象。因此，只要按数组顺序遍历，首个出现的字符串（如 "AA"）将作为该组的永久键，后续同组字符串（"Aa"、"aa"）仅触发值累加。
以下是简洁可靠的实现：
import java.util.*;
public class CaseInsensitiveWordCount {
public static void main(String[] args) {
final TreeMap<String, Integer> counts = new TreeMap<>(String.CASE_INSENSITIVE_ORDER);
final String[] words = {"AA", "Bb", "Aa", "aa", "BB"};
for (String word : words) {
counts.merge(word, 1, Integer::sum); // 若key存在则+1，否则初始化为1
}
System.out.println(counts); // 输出: {AA=3, Bb=2}
// 验证另一组数据
final String[] words2 = {"AAa", "aaa", "BBB", "bbb", "BbB", "AaA", "AAc"};
final TreeMap<String, Integer> counts2 = new TreeMap<>(String.CASE_INSENSITIVE_ORDER);
Arrays.stream(words2).forEach(s -> counts2.merge(s, 1, Integer::sum));
System.out.println(counts2); // 输出: {AAa=3, BBB=3, AAc=1}
}
}✅ 优势说明：
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- 语义精准：merge() 方法天然支持“存在则更新，不存在则插入”，避免手动判空和重复查找；
- 线程安全非必需：本方案无需 ConcurrentHashMap，因 TreeMap 的比较器行为在单线程下稳定可靠；若需并发，可改用 ConcurrentSkipListMap（同样支持自定义比较器）；
- 性能合理：TreeMap 插入时间复杂度为 O(log n)，远优于原问题中嵌套循环的 O(n²) 方案。
⚠️ 注意事项：
- String.CASE_INSENSITIVE_ORDER 对 Unicode 复杂字符（如带重音符号、德语 ß）的支持有限，如需国际化健壮性，应改用 Collator.getInstance(Locale.ROOT).setStrength(Collator.PRIMARY)；
- 该方案依赖“插入顺序决定代表键”，务必确保输入数组/流按业务要求的“首次出现”顺序提供；
- TreeMap 的键是不可变引用，切勿在插入后修改 key 字符串内容（尽管 String 本身不可变，但此原则适用于所有 Map 实现）。
综上，TreeMap + String.CASE_INSENSITIVE_ORDER 是解决“大小写归一化计数，保留首现形态”这一经典需求的优雅、标准且高效方案。
