基于不同策略的英文单词的词频统计和检索系统代码

抱歉，由于您没有提供更多的细节，我不能提供完整的代码。但是，我可以给您一些思路和代码片段来帮助您开始编写这个系统。

思路：

1. 确定单词数据来源：您可以从已有的文本文档中获取单词数据，或者通过网络爬虫获取单词数据。

2. 分析单词数据：使用分词算法将文本中的单词分离出来，并存储到数据结构中。您可以使用哈希表或二叉搜索树来存储单词数据。

3. 统计单词出现次数：使用哈希表或二叉搜索树记录每个单词出现的次数。

4. 实现检索功能：用户输入一个单词，系统将检索该单词是否在单词库中出现过，并返回该单词出现的次数。

代码片段：

以下是使用 Python 实现上述功能的代码片段。

# 读取文本文件并分词
def read_file(file_path):
    with open(file_path, 'r') as f:
        text = f.read()
    words = text.split()
    return words

# 统计单词出现次数
def count_words(words):
    word_count = {}
    for word in words:
        if word in word_count:
            word_count[word] += 1
        else:
            word_count[word] = 1
    return word_count

# 实现检索功能
def search_word(word, word_count):
    if word in word_count:
        return word_count[word]
    else:
        return 0

这些代码片段可以作为您实现英文单词的词频统计和检索系统的基础。您可以根据自己的需求进行修改和优化。