chore(i18n,curriculum): processed translations - new ukrainian (#44447)

curriculum/challenges/ukrainian/10-coding-interview-prep/rosetta-code/word-frequency.md

@@ -0,0 +1,136 @@
+---
+id: 5e94a54cc7b022105bf0fd2c
+title: Частота слів
+challengeType: 5
+forumTopicId: 393913
+dashedName: word-frequency
+---
+
+# --description--
+
+Дано текстовий рядок і ціле число n, поверніть n найпоширеніших слів у файлі (та кількість їх повторень) в порядку зменшенням їх частоти.
+
+# --instructions--
+
+Напишіть функцію, яка рахує повторення кожного слова та поверніть n найпоширеніших слів разом із кількістю їх повторень у порядку зменшенням частоти.
+
+Функція має повертати 2D масив, кожний з елементів якого має мати наступний вигляд: `[word, freq]`. `word` має бути словом, яке починається з маленької літери, а `freq` — числом, що позначає кількість.
+
+Функція має повернути пустий масив, якщо рядок не надано.
+
+Функція повинна бути нечутливою до регістру, наприклад, між рядками "Hello" та "hello" немає бути різниці.
+
+Немає різниці між словами, що містять спеціальні символи — підкреслювання, тире, апострофи, коми тощо.
+
+Наприклад, враховуючи рядок "Hello hello goodbye", ваша функція має повернути `[['hello', 2], ['goodbye', 1]]`.
+
+# --hints--
+
+`wordFrequency` має бути функцією.
+
+```js
+assert(typeof wordFrequency == 'function');
+```
+
+`wordFrequency` має повернути масив.
+
+```js
+assert(Array.isArray(wordFrequency('test')));
+```
+
+`wordFrequency("Hello hello world", 2)` має повернути `[['hello', 2], ['world', 1]]`
+
+```js
+assert.deepEqual(wordFrequency(example_1, 2), example_1_solution);
+```
+
+`wordFrequency("The quick brown fox jumped over the lazy dog", 1)` має повернути `[['the', 2]]`
+
+```js
+assert.deepEqual(wordFrequency(example_2, 1), example_2_solution);
+```
+
+`wordFrequency("Opensource opensource open-source open source", 1)` має повернути `[['opensource', 2]]`
+
+```js
+assert.deepEqual(wordFrequency(example_3, 1), example_3_solution);
+```
+
+`wordFrequency("Apple App apply aPP aPPlE", 3)` має повернути `[['app', 2], ['apple', 2], ['apply', 1]]` або `[['apple', 2], ['app', 2], ['apply', 1]]`
+
+```js
+const arr = JSON.stringify(wordFrequency(example_4, 3));
+assert(arr === example_4_solution_a || arr === example_4_solution_b);
+```
+
+`wordFrequency("c d a d c a b d d c", 4)` має повернути `[['d', 4], ['c', 3], ['a', 2], ['b', 1]]`
+
+```js
+assert.deepEqual(wordFrequency(example_5, 4), example_5_solution);
+```
+
+`wordFrequency("", 5)` має повернути `[]`
+
+```js
+assert.deepEqual(wordFrequency(example_6, 5), example_6_solution);
+```
+
+# --seed--
+
+## --before-user-code--
+
+```js
+var example_1 = 'Hello hello world';
+var example_1_solution = [['hello', 2], ['world', 1]];
+var example_2 = 'The quick brown fox jumped over the lazy dog';
+var example_2_solution = [['the', 2]];
+var example_3 = 'Opensource opensource open-source open source';
+var example_3_solution = [['opensource', 2]];
+var example_4 = 'Apple App apply aPP aPPlE';
+var example_4_solution_a = "[[\"app\",2],[\"apple\",2],[\"apply\",1]]";
+var example_4_solution_b = "[[\"apple\",2],[\"app\",2],[\"apply\",1]]";
+var example_5 = 'c d a d c a b d d c';
+var example_5_solution = [['d', 4], ['c', 3], ['a', 2], ['b', 1]];
+var example_6 = '';
+var example_6_solution = [];
+```
+
+## --seed-contents--
+
+```js
+function wordFrequency(txt, n) {
+
+}
+```
+
+# --solutions--
+
+```js
+function wordFrequency(txt, n) {
+  var words = txt.split(/\s+/);
+  var wordCount = {};
+  words.forEach(word => {
+    if (word == '') {
+      return;
+    }
+    const lowerWord = word.toLowerCase();
+    wordCount[lowerWord] =
+      lowerWord in wordCount ? wordCount[lowerWord] + 1 : 1;
+  });
+
+  var wordsArray = [];
+  for (let [word, count] of Object.entries(wordCount)) {
+    wordsArray.push([word, count]);
+  }
+
+  wordsArray.sort((a, b) => {
+    if (a[1] !== b[1]) {
+      return b[1] - a[1];
+    } else if (a[0] !== b[0]) {
+      return a[0] < b[0] ? -1 : 1;
+    }
+    return 0;
+  });
+  return wordsArray.slice(0, n);
+}
+```