Skip to main content

Command Palette

Search for a command to run...

Two approaches to word frequency counting

Updated
•2 min read•View as Markdown

У большинства учебных задач есть минимум два честных решения — сравним их.

Задача

Дан текст. Посчитать, сколько раз встречается каждое слово, и вывести слова по убыванию частоты.

Решение

from collections import Counter


def word_count(text: str) -> list[tuple[str, int]]:
    words = text.lower().split()
    return Counter(words).most_common()


print(word_count("a b a c b a"))

Как это работает

Текст разбивается на слова, Counter подсчитывает вхождения за линейное время, а most_common() сразу возвращает отсортированный список пар.

Пример работы

[('a', 3), ('b', 2), ('c', 1)]

Сложность

O(n) по времени по числу слов, O(k) по памяти по числу уникальных.

Альтернативный подход

Ту же задачу часто решают иначе: например, через рекурсию вместо цикла или через стандартную библиотеку вместо ручной реализации. Альтернатива обычно короче, но первое «ручное» решение лучше показывает механику работы алгоритма. Полезно написать оба и сравнить на одинаковых тестах.

Выбор между решениями — это баланс читаемости и скорости: для учебной задачи важнее первый.

Читайте также:

Counter · времени · Выбор · слово · лучше · Задача · слова · минимум · каждое · Посчитать · Альтернатива · подсчитывает · показывает · первое · тестах · решают · [list[tuplestr · вместо · задачи · return · работы · отсортированный · через

More from this blog

N

News

576 posts