Сделал 3 задание

src/main/java/ru/naumen/collection/task3/WarAndPeace.java

@@ -1,6 +1,11 @@
 package ru.naumen.collection.task3;
 
+import javax.swing.*;
+import java.awt.*;
 import java.nio.file.Path;
+import java.util.LinkedHashMap;
+import java.util.Map;
+import java.util.PriorityQueue;
 
 /**
  * <p>Написать консольное приложение, которое принимает на вход произвольный текстовый файл в формате txt.
@@ -14,15 +19,126 @@
  */
 public class WarAndPeace
 {
-
     private static final Path WAR_AND_PEACE_FILE_PATH = Path.of("src/main/resources",
             "Лев_Толстой_Война_и_мир_Том_1,_2,_3,_4_(UTF-8).txt");
 
+    /**
+     * Хеш-таблица для хранения уникальных слов и их частоты встречаемости
+     */
+    private static final LinkedHashMap<String, Integer> wordCount = new LinkedHashMap<>();
+
+    /**
+     * Мини-куча для хранения 10 наименее используемых слов (по значению счетчика)
+     * и Макси-куча для хранения 10 наиболее используемых слов (по значению счетчика)
+     * <p>
+     * В PriorityQueue первый элемент - наименьший (минимальный) по заданному компаратору.
+     * Поэтому для low10 (наименее используемых) используется компаратор, который упорядочивает
+     * элементы по убыванию (от большего к меньшему), чтобы на вершине очереди был элемент с наибольшим значением.
+     * Для high10 (наиболее используемых) используется естественный порядок (по возрастанию),
+     * чтобы на вершине очереди был элемент с наименьшим значением.
+     * <p>
+     * Таким образом, когда размер очереди превышает 10, удаляется элемент с наибольшим значением
+     * для low10 и с наименьшим значением для high10, что позволяет эффективно
+     * поддерживать только 10 наименее и наиболее используемых слов соответственно.
+     */
+    private static final PriorityQueue<Map.Entry<String, Integer>> low10 =
+            new PriorityQueue<>(
+                    (a, b) ->
+                            b.getValue().compareTo(a.getValue())
+            );
+
+    private static final PriorityQueue<Map.Entry<String, Integer>> high10 =
+            new PriorityQueue<>(
+                    Map.Entry.comparingByValue()
+            );
+
+    /**
+     * Точка входа в программу
+     * <br>
+     * <p>Алгоритм:
+     * <ul>
+     *     <li>Считать файл построчно</li>
+     *     <li>Разбить каждую строку на слова, отфильтровать слова короче 3 символов, привести к нижнему регистру</li>
+     *     <li>Для каждого слова увеличить счетчик в хеш-таблице</li>
+     *     <li>После подсчета всех слов пройти по хеш-таблице и заполнить две кучи (минимальную и максимальную)</li>
+     *     <li>Вывести содержимое куч на экран</li>
+     * </ul></p>
+     * @param args аргументы командной строки (не используются)
+     */
     public static void main(String[] args) {
         new WordParser(WAR_AND_PEACE_FILE_PATH)
-                .forEachWord(word -> {
-                    // TODO ваше действие над word
-                });
-        // TODO выполнить задачу
+                .forEachWord(word -> wordCount.merge(word, 1, Integer::sum));
+
+        counter();
+        showResults(high10, low10);
+    }
+
+    /**
+     * Заполняет две кучи (минимальную и максимальную) на основе данных из хеш-таблицы
+     * <p>
+     * Алгоритм:
+     *     <ul>
+     *         <li>Для каждого элемента в хеш-таблице добавить его в обе кучи</li>
+     *         <li>Если размер кучи превышает 10, удалить корневой элемент
+     *         (минимальный для high10 и максимальный для low10)</li>
+     *     </ul>
+     *     Таким образом, в каждой куче будут храниться только 10 наиболее и наименее используемых слов соответственно.
+     * </p>
+     * Сложность алгоритма: O(n log k), где n - количество уникальных слов, k - размер кучи (10 в данном случае).
+     * Выбор алгоритма обоснован практической эффективностью:
+     * использование куч позволяет эффективно поддерживать топ-k элементов
+     * без необходимости сортировки всех элементов, что особенно важно при большом количестве уникальных слов.
+     */
+    private static void counter() {
+        for (Map.Entry<String, Integer> entry : WarAndPeace.wordCount.entrySet()) {
+            WarAndPeace.high10.offer(entry);
+            WarAndPeace.low10.offer(entry);
+
+            if (WarAndPeace.high10.size() > 10) WarAndPeace.high10.poll();
+            if (WarAndPeace.low10.size() > 10) WarAndPeace.low10.poll();
+        }
+    }
+
+    /**
+     * Отображает результаты в графическом окне
+     * <p>
+     *     Алгоритм:
+     *     <ul>
+     *         <li>Создать окно с текстовой областью</li>
+     *         <li>Сформировать строку с результатами из содержимого куч</li>
+     *         <li>Отобразить окно с результатами</li>
+     *     </ul>
+     * </p>
+     * @param high10 минимальная куча для хранения 10 наиболее используемых слов
+     * @param low10 максимальная куча для хранения 10 наименее используемых слов
+     */
+    public static void showResults(PriorityQueue<Map.Entry<String, Integer>> high10,
+                                   PriorityQueue<Map.Entry<String, Integer>> low10) {
+        JFrame frame = new JFrame("Статистика слов");
+        frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
+        frame.setMinimumSize(new Dimension(400, 600));
+
+        JTextArea textArea = new JTextArea(20, 35);
+        textArea.setEditable(false);
+        textArea.setFont(new Font("SansSerif", Font.PLAIN, 16));
+
+        StringBuilder sb = new StringBuilder();
+        sb.append("TOP 10 наиболее используемых слов:\n\n");
+        high10.stream()
+                .sorted(Map.Entry.<String, Integer>comparingByValue().reversed())
+                .forEach(e -> sb.append(e
+                        .getKey()).append(" - ").append(e.getValue()).append(" раз(а)\n"));
+
+        sb.append("\n10 наименее используемых:\n\n");
+        low10.stream()
+                .sorted(Map.Entry.comparingByValue())
+                .forEach(e -> sb.append(e
+                        .getKey()).append(" - ").append(e.getValue()).append(" раз(а)\n"));
+
+        textArea.setText(sb.toString());
+        frame.add(new JScrollPane(textArea));
+        frame.pack();
+        frame.setLocationRelativeTo(null);
+        frame.setVisible(true);
     }
 }