一、Excel中的统计方法

1. 使用`COUNTIF`函数

基本公式：`=COUNTIF（数据区域，"名字"）`

操作步骤：

1. 选择目标单元格输入公式，例如`=COUNTIF（A2:A10,"张三"）`（统计A2:A10中"张三"出现的次数）；

2. 按回车键获取结果。

2. 使用数据透视表

操作步骤：

1. 选中数据区域（含标题行）；

2. 插入数据透视表（`插入→数据透视表`）；

3. 将姓名字段拖至“行标签”，计数字段拖至“值”区域；

4. 系统自动生成各姓名出现次数。

二、编程实现（以Java为例）

若需处理大规模数据或需进一步分析，可使用编程语言实现。以下是使用前缀树（Trie）和堆（Heap）的Java代码示例：

1. 前缀树（Trie）实现

前缀树可高效统计字符串出现次数，尤其适合处理动态长度的字符串集合。

```java

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

import java.util.PriorityQueue;

class TrieNode {

Map children;

int count;

public TrieNode() {

children = new HashMap<>();

count = 0;

}

}

public class NameCounter {

private TrieNode root;

public NameCounter() {

root = new TrieNode();

}

public void insert(String name) {

TrieNode node = root;

for (char ch : name.toCharArray()) {

node.children.putIfAbsent(ch, new TrieNode());

node = node.children.get(ch);

}

node.count++;

}

public Map getTopKNames(int k) {

PriorityQueue> heap = new PriorityQueue<>((a, b) -> a.getValue() - b.getValue());

traverse(root, "", heap);

Map result = new HashMap<>();

for (int i = 0; i < k; i++) {

result.put(heap.poll().getKey(), heap.poll().getValue());

}

return result;

}

private void traverse(TrieNode node, String prefix, PriorityQueue> heap) {

if (node.count > 0) {

heap.offer(Map.entry(prefix, node.count));

}

for (Map.Entry child : node.children.entrySet()) {

traverse(child.getValue(), prefix + child.getKey(), heap);

}

}

public static void main(String[] args) {

NameCounter counter = new NameCounter();

String[] names = {"张三", "李四", "张三", "王五", "李四", "张三"};

for (String name : names) {

counter.insert(name);

}

Map top100 = counter.getTopKNames(100);

for (Map.Entry entry : top100.entrySet()) {

System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());

}

}

}

```

2. 说明

TrieNode类：表示前缀树的节点，包含子节点映射和计数器。

insert方法：将姓名插入前缀树，并更新节点计数。

getTopKNames方法：使用优先队列（小顶堆）维护出现次数最多的前K个姓名。

traverse方法：递归遍历前缀树，将节点路径和计数加入堆中。

三、注意事项

数据预处理：

统计前需去除重复项或统一大小写，避免统计错误；

性能优化：

对于超大规模数据，建议使用并行计算或分布式存储；

结果验证：

编程实现需通过单元测试确保准确性。

根据具体需求选择合适方法：Excel适合中小规模数据快速统计，编程实现适合复杂场景和大规模数据处理。