strings.fields因只识别空白符导致标点单词被误统计，应改用正则[a-za-z]+或unicode.isletter处理；需先过滤非字母字符再统一转小写；大文件须流式读取；map遍历无序，排序输出需转切片。
strings.Fields 会把带标点的单词当成不同词
直接用 strings.Fields 切分，遇到 "hello," 和 "hello" 就会生成两个 key，统计结果完全失真。这不是 bug，是设计使然——它只认空白符，对标点零处理。
- 常见错误现象：
frequencyMap["world."]、frequencyMap["Go!"]等键真实存在，但你根本没想统计它们 - 英文为主时，推荐用正则提取连续字母：
regexp.MustCompile(`[a-zA-Z]+`)，比strings.Fields更贴近“单词”语义 - 若需支持 Unicode（如德语、法语），必须配合
unicode.IsLetter逐 rune 判断，不能只靠 ASCII 正则 - 别在循环里反复调用
regexp.Compile，预编译一次复用即可
大小写归一化和 Unicode 判断必须同步做
只调 strings.ToLower 对 ß（德语）或 İ（土耳其语）无效；只用 unicode.IsLetter 却不转小写，又会让 "Apple" 和 "apple" 被拆成两个词。二者缺一不可，且顺序固定：先过滤非字母字符，再统一转小写。
- 错误顺序示例：先
strings.ToLower(line)再正则提取 →ß变成ss，但正则[a-zA-Z]+匹配不到 - 正确做法：用
SplitOnNonLetters或regexp.ReplaceAllString(line, " ")清洗，再对每个 token 调strings.ToLower - 注意空字符串：清洗后可能产生
""，遍历时得加if len(word) == 0 { continue }
大文件必须流式读取，否则容易 OOM
用 os.ReadFile 加载几百 MB 的日志，Go 程序大概率直接 panic: out of memory。真正可控的方式是 bufio.Scanner 或 bufio.NewReader 按需拉取。
- 默认
bufio.Scanner缓冲区是 64KB，超长行（如压缩 JSON）会报scanner: token too long，需提前调scanner.Buffer(make([]byte, 4096), 1) - 想直接按单词扫描？设
scanner.Split(bufio.ScanWords)，省去手动切分逻辑 - 注意错误判断：
scanner.Err()才是真实错误；io.EOF是正常结束信号，不该 log - 别在 for 循环里反复
make(map[string]int—— 复用同一个 map 实例，避免 GC 压力
map 本身无序，排序输出必须转 slice
for word, count := range freqMap 的遍历顺序每次都不一样，这是 Go 语言特性，不是 bug。想按频次降序或字母升序输出，必须先把数据拎出来再排序。
- 定义结构体：
type kv struct { word string; count int }，避免反复查 map 获取值 - 填入 slice：
var items []kv; for w, c := range freqMap { items = append(items, kv{w, c}) } - 按频次从高到低：
sort.Slice(items, func(i, j int) bool { return items[i].count > items[j].count }) - 限制 Top N：
items = items[:min(n, len(items))]，别在 map 上暴力找最大——那是 O(n²)
freq[word]++，而是定义清楚“什么算一个单词”。缩写（don't）、连字符（state-of-the-art）、中英混排（iPhone发布会）都会让简单正则失效。这种场景下，宁可引入轻量分词库，也别硬凑正则——后者很快变成没人敢动的字符串黑洞。golang免费学习笔记（深入）：立即使用
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