在Python编程中，统计字数是一项常见的任务，特别是在处理文本数据时。本文将详细讲解如何在Python中实现统计字数的思路，特别是不依赖任何第三方库的方法。
我们需要理解问题的描述。给定一个字符串`s`和一个整数`n`，目标是创建一个名为`count_words()`的函数，该函数返回`s`中出现频率最高的`n`个单词及其对应的次数。输入字符串`s`已预先转换为小写，并且不包含标点符号，只包含字母和单个空格。
解决问题的步骤如下：
1. **分割字符串**：使用`split()`函数将字符串`s`按空格拆分为单词列表`split_s`。例如，输入字符串"betty bought a bit of butter but the butter was bitter"将被拆分为`['betty', 'bought', 'a', 'bit', 'of', 'butter', 'but', 'the', 'butter', 'was', 'bitter']`。
2. **构建映射列表**：创建一个元素为元组的列表`map_list`，每个元组包含单词及其出现次数（初始为1）。这样，`map_list`将类似于`[('betty', 1), ('bought', 1), ('a', 1), ...]`。
3. **合并计数**：为了统计每个单词的总出现次数，可以使用`defaultdict`，它是一种特殊的字典，当尝试访问不存在的键时，会自动为其分配默认值。在这里，我们将每个单词作为键，其出现次数作为值。最终得到的数据结构如`{'betty': 1, 'bought': 1, 'a': 1, ..., 'bitter': 1}`。
4. **首次排序**：对结果字典按照键（单词）进行字母升序排序，得到`[('a', 1), ('betty', 1), ('bit', 1), ('bitter', 1), ('bought', 1), ('but', 1), ('butter', 2), ('of', 1), ('the', 1), ('was', 1)]`。
5. **二次排序**：再次对排序后的列表进行排序，这次按照值（出现次数）进行降序排序，得到`[('butter', 2), ('a', 1), ('betty', 1), ('bit', 1), ('bitter', 1), ('bought', 1), ('but', 1), ('of', 1), ('the', 1), ('was', 1)]`。
6. **提取结果**：使用切片操作`[:n]`获取出现频率最高的`n`个单词及其出现次数，作为最终结果返回。
这里给出一个使用`defaultdict`的实现示例：
```python
from collections import defaultdict
def count_words(s, n):
split_s = s.split()
map_list = [(k, 1) for k in split_s]
output = defaultdict(int)
for d in map_list:
output[d[0]] += d[1]
output1 = dict(output)
top_n = sorted(output1.items(), key=lambda pair: pair[0], reverse=False)
top_n = sorted(top_n, key=lambda pair: pair[1], reverse=True)
return top_n[:n]
# 测试函数
test_run()
```
请注意，虽然在Python 3中，不使用`defaultdict`进行排序也能得到正确结果，但在Python 2中可能不会。这是因为`defaultdict`是无序的，而列表需要保持一定的顺序，因此需要进行排序。此外，也可以尝试不依赖`defaultdict`的自定义解决方案，但要确保正确处理单词计数和排序。
总结，Python中统计字数的关键在于正确地处理字符串的分割、单词计数以及排序。通过上述步骤，我们可以高效地找出字符串中出现最频繁的单词。这个过程不仅适用于简单的字数统计，还可以扩展到更复杂的文本分析任务。
