在列表4.16中，我们回顾了最初的用于统计单词出现频率的例子，这个策略使用一个map，每一个独立的单词作为map的key，map的value是对应单词在文本中出现的频率，我们检查整个文本中的每一个单词，增加map中相应单词的频率值，同时需要保证当文本中的单词第一次出现时，该单词的频率值要正确的增加，幸运的是get(key,default)可以来完成这个工作。
处理完成所有的单词之后，将这些放在一个list中，然后根据其相应的出现频率进行排序，最后打印出这些统计信息。
（1）很好的展示了我们在groovy的数据类型中的相关知识，统计单词出现频率实际上是一个铺垫，它甚至比我们在这件开始使用的伪代码还要简短。
（2）在wordList上的sort方法接受一个闭包是十分有益的，因为这能够在wordFrequency这个map上实现比较逻辑——这是与wordList完全不同的对象，这仅仅是一个练习，在java中也试试，统计行数，并且判断解决方法的可表达性。
List和map是非常强大的，整个语言都建立在这两个数据类型上（如Perl是list和hash）并且实现所有别的类型及对象。
它们强大的功能来自java集合框架，感谢groovy，现在我们可以方便的使用这些功能了。
到目前为止，我们没有转回到groovy和java集合类型，在下节将了解更多它们之间相互作用的地方。