推荐用hashmap统计一维数组元素频次，时间复杂度o(n)；需重写自定义对象的equals和hashcode；jdk8可用merge或compute简化代码；结果无序，后续可排序或遍历找最大频次。
统计一维数组中元素出现次数，核心是用哈希表（HashMap）记录每个值对应的频次，遍历一次即可完成，时间复杂度 O(n)，效率高且代码清晰。
用 HashMap 统计频次（推荐）
这是最常用、最直观的方式：以数组元素为 key，出现次数为 value，遍历过程中累加计数。
- 创建
HashMap<integer integer></integer>（若元素是字符串，改为String） - 遍历数组，对每个元素：
– 若 map 中已存在该 key，取旧值 +1；
– 否则 put(key, 1) - 遍历结束后，map 的 entrySet() 就是「元素 → 频次」的完整映射
处理非基本类型或自定义对象
如果数组元素是自定义类（如 Person），必须重写 equals() 和 hashCode() 方法，否则相同逻辑的对象会被视为不同 key。
- 不重写会导致每个新对象都算作新 key，频次始终为 1
- 若按某个字段（如 id）判等，就只在该字段上实现 hash 和 equals 逻辑
- 使用 IDE（如 IntelliJ）可快速生成正确版本的这两个方法
简化写法：merge() 或 compute()
JDK 8+ 提供更简洁的 API，避免手动判空，语义更明确。
-
map.merge(num, 1, Integer::sum)：不存在则设为 1，存在则用 sum 合并 -
map.compute(num, (k, v) -> v == null ? 1 : v + 1)：显式控制更新逻辑 - 两者都线程不安全，多线程场景需改用
ConcurrentHashMap并注意原子性
输出与后续使用技巧
统计完后，常需排序或找最大频次元素。注意：HashMap 本身无序，需额外处理。
- 按频次降序：把 entrySet 转成 list，用
sort()+ lambda 比较 value - 找最高频元素：遍历时维护 maxCount 和对应 key，比排序更高效
- 转成数组或流式处理：可用
map.entrySet().stream()...进行过滤、收集等操作
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