map[string]int最直接用于频次统计，支持o(1)操作，但需注意未初始化key的零值覆盖风险；有序场景可用[]int+sort.search；多维分组推荐struct作key；map遍历顺序随机，需显式排序。
用 map[string]int 做频次统计最直接
统计字符串出现次数时，map[string]int 是最常用且语义最清晰的选择。它天然支持 O(1) 查找与更新，比遍历 []string 累加快得多。
常见错误是忘记初始化计数器：直接对未存在的 key 执行 m[key]++ 会先写入 0 再自增，看似可行但隐含零值覆盖风险（比如你想区分“未出现”和“出现 0 次”）。
- 正确做法是统一用
m[key]++—— Go 的 map 对不存在的 key 会自动补 0，适合纯频次场景 - 若需区分“未记录”和“计数为 0”，改用
map[string]*int或额外维护一个map[string]bool - 注意并发安全：多 goroutine 写同一 map 时必须加
sync.RWMutex或改用sync.Map（但后者仅适合读多写少）
counts := make(map[string]int)
for _, s := range data {
counts[s]++
}
// 结果：map["apple":3 "banana":1]slice 配合 sort.Search 做有序范围统计
当数据本身已排序（如时间戳、ID 序列），或你愿意先花 O(n log n) 排序换后续多次 O(log n) 查询时，[]int + sort.Search 比 map 更省内存，尤其在 key 空间稀疏但查询模式固定时。
典型场景：统计某时间段内请求量（时间戳切片）、按分段区间计数（如 0–100 分、101–200 分）。
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- 用
sort.Ints()先排序；若原始数据来自数据库或日志，优先考虑在源头排序 -
sort.Search返回第一个 ≥ target 的索引，配合len(slice)可算出区间内元素个数 - 避免反复调用
sort.Search处理相同切片——缓存结果或改用预计算的前缀和数组
sort.Ints(timestamps) // 假设 timestamps 是 []int
start := sort.Search(len(timestamps), func(i int) bool { return timestamps[i] >= 1672531200 })
end := sort.Search(len(timestamps), func(i int) bool { return timestamps[i] > 1672617600 })
count := end - start嵌套 map 实现多维分组统计
单层 map 只能按一个维度聚合，实际业务常需“按状态+按地区+按小时”这类组合维度。这时用嵌套 map（如 map[string]map[string]map[string]int）可读性差且易 panic，推荐用结构体键：
- 定义
type Key struct{ Status, Region, Hour string }，然后map[Key]int - 必须为 struct 字段全部赋值，否则不同零值字段会导致键不一致（如
Key{"", "bj", "14"}和Key{"ok", "bj", "14"}是两个 key） - 若维度动态变化（如用户自定义分组字段），改用
map[string]map[string]int并约定 key 格式："status:ok|region:bj|hour:14"，但要注意字符串拼接开销
type GroupKey struct {
Status string
Region string
Hour string
}
stats := make(map[GroupKey]int)
key := GroupKey{Status: "success", Region: "sh", Hour: "15"}
stats[key]++map 遍历时顺序不可靠，需要有序输出得显式排序
Go 中 range 遍历 map 的顺序是随机的（从 Go 1.0 起故意设计），这不是 bug，而是防依赖未定义行为。如果你要按字母序输出统计结果，不能指望 for-range 本身有序。
- 提取所有 key 到
[]string，用sort.Strings()排序后再遍历 - 若 key 是数字类型（如
map[int]int），转成[]int后用sort.Ints() - 性能敏感场景（如每秒处理万级统计项），避免每次输出都重排序——维护一个已排序的 key slice，并在插入/删除时用二分法更新
容易被忽略的是：即使你只读 map 一次，也要假设顺序随时可能变。测试时偶然看到“似乎有序”，上线后就可能出问题。
