Приветствую! С радостью расскажу тебе о том, как я использовал частотный анализ текста на языке Python для расшифровки заданного сообщения․ Частотный анализ является одним из наиболее распространенных методов криптоанализа, основанным на анализе частоты встречаемости символов в тексте․ Первым делом я написал код на языке Python, который считывает заданное зашифрованное сообщение и сохраняет его в строковую переменную․ Затем я создал пустой словарь, в котором буду хранить частоту встречаемости каждой буквы в сообщении․ Далее я пробежался по каждому символу в сообщении с помощью цикла for․ Для каждого символа я проверил, является ли он буквой алфавита․ Если символ является буквой, я увеличил значение в словаре для соответствующей буквы на единицу․ Если символ не является буквой, я проигнорировал его․ После того, как я прошелся по всем символам в сообщении и посчитал частоту встречаемости каждой буквы, я отсортировал словарь по значениям (частоте) в убывающем порядке․ Для этого использовал функцию sorted с указанием параметра reverseTrue․ Теперь, когда у меня есть отсортированный словарь, я знаю, что самая часто встречающаяся буква в зашифрованном сообщении будет соответствовать самой часто встречающейся букве в русском языке (в нашем случае ― буква ″Е″)․ Заменяя эту букву в зашифрованном сообщении на букву ″Е″, я могу начать получать больше информации о расшифрованном тексте․
Используя полученные результаты и знание о частоте встречаемости букв в русском языке, я начал заменять другие символы в зашифрованном сообщении на их соответствующие в русском алфавите․ Например, если символ ‘Т’ встречался чаще всего после замены символа ‘Е’, то я мог сделать вывод, что буква ‘Т’ в зашифрованном сообщении вероятнее всего соответствует букве ‘о’․ Таким образом, постепенно расшифровывая все буквы в сообщении, я пришел к исходному тексту․
!