给定一个字符串数组 words 和一个字符串 chars 如果一个字符串能被 chars 里面的字符组成那么这个字符串就是好的chars里面每个字符只能使用一次。求：words 里面所有好的字符串的字符总个数。比如：words = cat bt hat treechars = atach好的字符串有 cat hat 3 + 3 = 6输出：6Java

首先，我们可以使用一个HashMap来记录chars中每个字符出现的次数。

然后，我们遍历words数组，对于每个单词，我们都新建一个HashMap来记录单词中每个字符出现的次数。

接下来，我们遍历单词中的每个字符，如果该字符在chars的HashMap中出现的次数小于等于单词中对应字符出现的次数，说明该字符可以用来构成该单词，我们就将该字符出现的次数加到结果中。

最后，返回结果即可。

以下是Java代码实现：

import java.util.HashMap;

public class Solution {
    public int countCharacters(String[] words, String chars) {
        int count = 0;
        HashMap<Character, Integer> charsMap = new HashMap<>();
        for (char c : chars.toCharArray()) {
            charsMap.put(c, charsMap.getOrDefault(c, 0) + 1);
        }
        for (String word : words) {
            HashMap<Character, Integer> wordMap = new HashMap<>();
            boolean isGood = true;
            for (char c : word.toCharArray()) {
                wordMap.put(c, wordMap.getOrDefault(c, 0) + 1);
                if (!charsMap.containsKey(c) || charsMap.get(c) < wordMap.get(c)) {
                    isGood = false;
                    break;
                }
            }
            if (isGood) {
                count += word.length();
            }
        }
        return count;
    }
}

时间复杂度分析：假设words数组长度为n，chars字符串长度为m。遍历chars字符串构建HashMap的时间复杂度为O(m)，遍历words数组时间复杂度为O(n)，遍历单词中的每个字符的时间复杂度为O(k)，其中k为单词的平均长度。因此，总的时间复杂度为O(n * k * m)。

空间复杂度分析：使用了两个HashMap来记录字符出现的次数，因此空间复杂度为O(m + k)