单词统计（Maxtime）

### 单词统计算法的时间复杂度分析与实现

对于单词统计问题，存在多种方法来解决。一种简单的方法是通过暴力循环遍历消息数组并逐个检查禁用词汇列表中的词语是否存在[^2]。然而这种方法的单次查询效率为 O(m)，其中 m 是 `bannedWords` 的长度，在处理大规模数据集时会变得非常低效。

为了提高性能，可以采用更高效的结构和技术：

#### 使用哈希表加速查找过程
利用哈希表存储所有的禁用词汇，并将其转换成集合形式以便快速检索。这样可以在常数时间内完成成员资格测试操作，从而显著降低整体时间开销至接近线性的水平 O(n) 或者说 O(n+m)，这里 n 表示输入文本字符串的数量级而 m 则代表被过滤掉的特定模式串数目。

def word_count_with_ban(message, banned_words):
    from collections import Counter
    
    # 创建一个包含所有禁止词的小写版本集合用于高效匹配
    ban_set = set(word.lower() for word in banned_words)

    words = message.split()
    
    filtered_words = [
        w.strip('.,!?').lower() 
        for w in words 
        if w not in ban_set and w.strip('.,!?')
    ]
    
    count_result = dict(Counter(filtered_words))
    
    return count_result

此函数首先创建了一个由大写字母转为小写的唯一值组成的 `ban_set` 来简化后续比较逻辑；接着去除标点符号并将非空白字符加入到新的列表中去除非黑名单内的项目；最后使用 Python 内置库 `collections.Counter` 对清理后的有效词条计数得到最终的结果字典对象。

#### 进一步优化策略
当面对更大的数据量以及更高的实时性需求时，还可以考虑以下几种方式进一步提升算法表现：
- **批量加载**：预先读取整个文档或日志文件入内存再做一次性批处理而非逐行解析；
- **多线程/进程并发执行**：充分利用现代计算机硬件资源特性如 CPU 多核架构优势来进行并行化运算；
- **缓存机制引入**：针对重复出现频率较高的热词建立 LRU 缓存减少不必要的重新计算工作量；
- **布隆过滤器辅助判断**：作为一种概率型的数据结构能够提供极高的空间利用率同时保持较低误报率适用于初步筛选阶段。

这些改进措施有助于更好地应对实际应用场景下的挑战，确保即使是在极端情况下也能维持良好的响应速度和服务质量。