Кратко: ключ — один проход по тексту для токенизации и подсчёта, быстрые и кеш‑дружественные структуры для хранения слов и их счётчиков, при больших объёмах — партиционирование/параллелизация и/или приближённые алгоритмы (Count–Min, Misra–Gries) и внешняя сортировка или top‑k вместо полной сортировки.
Обозначения: пусть $N$ — число токенов в тексте, $m$ — число уникальных слов, $k$ — требуемое число самых частых слов, $p$ — число потоков/воркеров.
1) Асимптотика и базовый алгоритм
- Токенизация + подсчёт в хэш‑таблице: один проход, время примерно $O(N)$ амортизированно (вставка/поиск в хэш‑таблице).
- Сортировка всех уникальных слов по частоте: $O(m\log m)$.
- Если нужен только top‑$k$: можно использовать min‑heap размера $k$ — итог $O(m\log k)$ или Quickselect для среднего $O(m)$.
2) Структуры данных и практические оптимизации
- Хэш‑таблица: выбирайте кеш‑дружественные реализации (flat_hash_map/robin_map) или open‑addressing, заранее резервируйте ёмкость ($reserve(m)$) чтобы избежать ре‑хешей.
- Интернинг строк: при вставке создавайте одно копирование строки (string pool) и храните указатели/ID вместо повторных строк. Экономит память и сравнения.
- Представление слов через целочисленные ID: храните словарь word→id и массив счётчиков counts[id] (контiguous), это снижает память и ускоряет доступ.
- Минимизируйте аллокации: пул строк, bump allocator, заранее выделенные буферы для токенизации.
- Быстрые хеши (xxHash) и избегание тяжёлых нормализаций в горячем пути.
3) Параллелизация
- Per‑thread local maps: каждый поток собирает свой map на своей порции данных (разбиение по оффсету файла). Затем делается merge локальных карт. Это уменьшает блокировки.
- Шардирование по хешу: определять shard = hash(word) mod $p$, отправлять токен в соответствующий воркер — тогда каждый воркер обновляет только свой локальный словарь (no locking).
- Слияние карт: если суммарно $m_i$ уникальных в шардe $i$, слияние стоит примерно суммарно $O({\sum }_i{m}_i)$ по ключам (сложность зависит от способа — простой проход по меньшим картам с обновлением большой). Для больших $p$ лучше использовать многоуровневый reduce (tree‑merge).
- Альтернатива: concurrent hash map с атомарными операциями, но обходится дороже при высокой конкуренции.
4) Ввод‑вывод и кеширование
- Чтение: чтение большими блоками, memory‑map ($mmap$) или буферизированный read, параллельная распаковка gzip/brotli. Избегайте many small reads.
- Декомпрессия в параллели: распараллелите декомпрессию и токенизацию.
- Кеширование частых строк: hot cache для стоп‑слов/очень частых токенов, чтобы обходить полные хеш/аллоц.
- Для данных, превышающих память: храните промежуточные подсчёты на диске, используйте внешнюю сортировку (external merge sort) или key‑partitioning с последующим reduce.
5) Когда сортировать полностью vs top‑k vs streaming
- Полная сортировка имеет смысл, когда $m$ помещается в память и нужен полный ранжир: время $O(m\log m)$.
- Если нужен только небольшой набор самых частых, используйте min‑heap $O(m\log k)$ или выборку Quickselect.
- При стриме или ограниченной памяти — используйте приближённые алгоритмы (см. ниже).
6) Приближённые алгоритмы и когда жертвовать точностью
- Count–Min Sketch (CMS): память $w\times d$ counters, даёт завышение частоты не более $ϵ\Vert f{\Vert }_1$ с вероятностью $1-\delta$. Параметры: $w=\lceil e/ϵ\rceil$, $d=\lceil \ln (1/\delta )\rceil$. Пример: для $ϵ=0.01$ и $\delta =0.01$ — $w\approx \lceil 2.718/0.01\rceil \approx 272$, $d\approx \lceil \ln (100)\rceil \approx 5$. CMS хорош при стриминговой обработке и когда допускается небольшое завышение.
- Misra–Gries / Space‑Saving: поддерживает $k$ счётчиков и гарантирует точное обнаружение всех элементов с частотой выше $1/(k+1)$ доли; хорош для точных heavy‑hitters при ограниченной памяти.
- Reservoir sampling для случайной подвыборки текста, если нужна только приблизительная частота распределения.
- Жертвовать точностью имеет смысл, если: потоковая обработка в реальном времени, данные слишком большие для RAM, нужно найти только heavy‑hitters, или допускается статистическая погрешность (аналитика, рекомендации). Нельзя жертвовать точностью, если нужны бухгалтерские/юридические точные счёты.
7) Дополнительные практические советы
- Нормализация токенов (lowercase, unicode normalization, stemming) выполняется вне горячего цикла или в дешёвом виде; иногда разумно отключить/упростить для скорости.
- Удаление стоп‑слов/чисел до подсчёта уменьшает $m$ и ускоряет последующие этапы.
- Профилируйте: часто узкие места — аллокации строк, хеширование, or I/O. Исправляйте по результатам профайла.
- Для распределённых объёмов используйте MapReduce/ Spark: map = локальные словари, shuffle по ключу, reduce = суммирование; затем top‑k или сортировка внутри партиций.
Резюме предлагаемого пайплайна (эффективный общий вариант)
- Чтение файла большими блоками / mmap, параллельная декомпрессия.
- Параллельная токенизация с шардированием по хешу или per‑thread map.
- Интернинг строк → перевод в ID → массив счётчиков.
- Если нужен только top‑$k$: поддерживать min‑heap/Space‑Saving при reduce; иначе собрать итоговый массив и сортировать $O(m\log m)$.
- При ограничениях по памяти/времени — заменить точный подсчёт CMS или Misra‑Gries.
Если нужно, могу привести пример конкретной реализации (псевдокод) для одного из подходов: per‑thread maps + merge, или пример настройки Count–Min для заданной погрешности.