使用Actor模型對詞頻統計程序進行多線程優化

詞頻統計程序是一個相當簡單的程序：它讀一個文件夾裏的所有指定類型的文件，統計其中出現的英文單詞的次數，並排序輸出。 但是它卻有很大的優化餘地，甚至可以分佈式到多臺機器中（Map-Reduce模型）。但是，在單機中搞這麼複雜反而會增加運行時間和內存。 我們希望將它改造成多線程。但是，分詞過程和統計過程若分佈到多個線程中，則對內存的鎖會增加，因爲大部分算法的時間效率都是O(n)的，而且對內存的操作很頻

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