回顾：词频计数器

构建一个文本分析工具，用于统计文档中的词频。本挑战将展示映射如何通过记录文本中每个不同单词出现的次数，高效地汇总数据。

你会收到两个输入：

• 一个表示待分析文本的字符串（例如："the quick brown fox jumps over the lazy dog the fox is quick"）
• 一个表示最低频率阈值的字符串（例如："2"）

重要：输入文本可能包含空格，因此你必须使用 bufio.NewReader 和 ReadString('\n')，或使用 bufio.Scanner 读取整行：读取文本输入时不要使用 fmt.Scanln，因为它会在遇到第一个空格时停止读取。

你的任务是：

1. 创建一个名为 countWords 的函数，该函数接收一个文本字符串，并返回一个 map[string]int，其中：
   • 键是单个单词（字符串）
   • 值是每个单词出现的次数（整数）
2. 使用 strings.Fields 将输入文本拆分成单个单词来解析文本（该函数会按任意空白字符拆分）
3. 统计文本中每个单词的出现次数：
   • 将所有单词转换为小写，以便统一统计
   • 对每个单词，将它在映射中的计数加 1
   • 如果映射中还没有某个单词，它的初始值会是 0，然后计数会加到 1
4. 筛选结果，只显示出现次数至少达到阈值的单词
5. 按以下格式显示结果：
   • 标题："Word Frequency Analysis:"
   • 每个符合条件的单词："[word]: [count]"
   • 按字母顺序显示单词
6. 计算并显示统计摘要：
   • "Total unique words: [total_unique_count]"
   • "Words above threshold: [filtered_count]"
   • "Most frequent word: [word] ([count] times)"
   • 如果多个单词的最高计数相同，就报告按字母顺序排在最前面的单词。如果每个单词都只出现一次，那就是排序后列表中的第一个单词。

例如，输入文本为 "hello hello world"，阈值为 "2" 时，输出应为：

Word Frequency Analysis:
hello: 2
Total unique words: 2
Words above threshold: 1
Most frequent word: hello (2 times)

使用 bufio 包读取完整的输入行，使用 strings 包拆分文本并转换为小写，使用 strconv 包将阈值字符串转换为整数，并使用 sort 包按字母顺序排列单词。本挑战将展示映射如何优雅地解决计数和数据汇总问题。映射的零值特性让计数逻辑简单而高效。