【JavaScript】スペース区切りの文字列から要素の出現頻度をカウントする方法
問題の概要
次のように、空白(スペース)で区切られた複数の文字を含む文字列があるとします。
const str = 'a b c d a v d e f g q';
このような文字列を引数として受け取り、各要素とその出現回数をペアにしたオブジェクトの配列(頻度配列)を返すJavaScript関数を作成しましょう。出現回数が多い順に並べ替えて返すのがポイントです。
実装コード
以下が実際のコードです。
const str = 'a b c d a v d e f g q';
const countFrequency = (str = '') => {
const result = [];
const hash = {};
const words = str.split(' ');
words.forEach(function (word) {
word = word.toLowerCase();
if (word !== '') {
if (!hash[word]) {
hash[word] = { name: word, count: 0 };
result.push(hash[word]);
}
hash[word].count++;
}
});
return result.sort((a, b) => b.count - a.count);
}
console.log(countFrequency(str));
コードの解説
処理の流れを順番に見ていきましょう。
- 文字列の分割:
split(' ')を使って、元の文字列をスペースで分割し、個々の要素の配列を取得します。 - 大文字・小文字の統一:
toLowerCase()で各要素を小文字に変換し、「A」と「a」を同じものとして扱えるようにします。 - ハッシュによる重複チェック: オブジェクト
hashをキャッシュとして利用し、まだ登場していない要素の場合のみ、新しいオブジェクト{ name: word, count: 0 }を生成して結果配列resultに追加します。 - カウントの更新: 既に出現済みの要素であれば、該当オブジェクトの
countをインクリメントして出現回数を記録していきます。 - ソート: 最後に
sort()を使って、countの降順(多い順)に並べ替えた結果を返します。
この手法では各要素を一度だけ走査すればよいため、計算量は O(n) となり、大量のデータでも高速に処理できます。
出力結果
コンソールには次のように表示されます。
[
{ name: 'a', count: 2 },
{ name: 'd', count: 2 },
{ name: 'b', count: 1 },
{ name: 'c', count: 1 },
{ name: 'v', count: 1 },
{ name: 'e', count: 1 },
{ name: 'f', count: 1 },
{ name: 'g', count: 1 },
{ name: 'q', count: 1 }
]
「a」と「d」だけが2回出現しており、それ以外の要素は1回ずつカウントされていることが確認できます。また、出現回数の多い要素が先頭に来るようソートされています。
別の書き方: Mapを使った簡潔な実装
Map オブジェクトを利用すると、よりモダンで簡潔なコードに書き換えることもできます。
const str = 'a b c d a v d e f g q';
const countFrequency = (str = '') => {
const map = new Map();
str.split(' ').forEach(word => {
if (word) {
map.set(word, (map.get(word) || 0) + 1);
}
});
return [...map]
.map(([name, count]) => ({ name, count }))
.sort((a, b) => b.count - a.count);
};
console.log(countFrequency(str));
Map 版は挿入順が保持されるためコードの見通しが良くなりますが、どちらの実装も計算量は O(n) です。用途やチームのコーディングスタイルに合わせて選択するとよいでしょう。
まとめ
この記事では、スペース区切りの文字列から各要素の出現頻度をカウントし、出現回数の降順でソートした配列を返すJavaScript関数を紹介しました。split() での分割、ハッシュ(オブジェクトまたは Map)による集計、sort() での並べ替えという3つのステップが基本構成になります。ログ解析やタグクラウドの生成など、テキストデータの頻度集計が必要な場面で幅広く応用できるテクニックなので、ぜひ活用してください。
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