Two approaches to word frequency counting
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
