Как найти частоту появления буквы в слове - Сайт, где вы сможете решить свои вопросы

Частотный анализ текста онлайн

Результат частотного анализа введенного текста

Частотный анализ – это один из методов криптоанализа, основывающийся на предположении о существовании нетривиального статистического распределения отдельных символов и их последовательностей как в открытом тексте, так и шифрованном тексте, которое с точностью до замены символов будет сохраняться в процессе шифрования и дешифрования.

Кратко говоря, частотный анализ предполагает, что частота появления заданной буквы алфавита в достаточно длинных текстах одна и та же для разных текстов одного языка. При этом в случае моно алфавитного шифрования, если в шифрованном тексте будет символ с аналогичной вероятностью появления, то можно предположить, что он и является указанной зашифрованной буквой. Аналогичные рассуждения применяются к биграммам (двухбуквенным последовательностям), триграммам в случае поли алфавитных шифров.

Метод частотного анализа известен с еще IX-го века и связан и именем Ал-Кинди. Но наиболее известным случаем применения такого анализа является дешифровка египетских иероглифов Ж.-Ф. Шампольоном в 1822 году.

Данный вид анализа основывается на том, что текст состоит из слов, а слова из букв. Количество различных букв в каждом языке ограничено и буквы могут быть просто перечислены. Важными характеристиками текста являются повторяемость букв, пар букв (биграмм) и вообще m-ок (m-грамм), сочетаемость букв друг с другом, чередование гласных и согласных и некоторые другие.

Идея состоит в подсчете чисел вхождений каждой nm возможных m-грамм в достаточно длинных открытых текстах T=t1t2…tl, составленных из букв алфавита {a1, a2, …, an}. При этом просматриваются подряд идущие m-граммы текста:

t1t2…tm, t2t3… tm+1, …, ti-m+1tl-m+2…tl.

Если – число появлений m-граммы ai1ai2…aim в тексте T, а L – общее число подсчитанных m-грамм, то опыт показывает, что при достаточно больших L частоты

для данной m-граммы мало отличаются друг от друга.

В силу этого, относительную частоту считают приближением вероятности P (ai1ai2…aim) появления данной m-граммы в случайно выбранном месте текста (такой подход принят при статистическом определении вероятности).

В представленной ниже таблице приводятся частоты встречаемости букв в русском языке (в процентах):

Буква алфавита	Показатель частоты встречаемости	Буква алфавита	Показатель частоты встречаемости
А	0,062	Р	0,04
В	0,038	Т	0,053
Д	0,025	Ф	0,002
Ж	0,007	Ц	0,004
И	0,062	Ш	0,006
К	0,028	Ъ, Ь	0,014
М	0,026	Э	0,003
О	0,09	Я	0,018

Имеется мнемоническое правило запоминания десяти наиболее частых букв русского алфавита. Эти буквы составляют слово СЕНОВАЛИТР.

Устойчивыми являются также частотные характеристики биграмм, триграмм и четырехграмм осмысленных текстов. Существуют специальные таблицы с указанием частоты биграмм некоторых алфавитов. По результатам исследований с помощью таких таблиц ученые определили наиболее часто встречаемые биграммы и триграммы для русского алфавита:

СТ, НО, ЕН, ТО, НА, ОВ, НИ, РА, ВО, КО, СТО, ЕНО, НОВ, ТОВ, ОВО, ОВА.

Из таблиц биграмм можно также легко извлечь информацию о сочетаемости букв, т.е. о предпочтительных связях букв друг с другом.

Результатом таких исследований является таблица, в которой слева и справа от каждой буквы расположены наиболее предпочтительные «соседи» (в порядке убывания частоты соответствующих биграмм). В таких таблицах обычно указывается также доля гласных и согласных букв (в процентах), предшествующих (или следующих за) данной букве.

Г	С	Слева		Справа	Г	С
3	97	л, д, к, т, в, р, н	А	л, н, с, т, р, в, к, м	12	88
80	20	я, е, у, и, а, о	Б	о, ы, е, а, р, у	81	19
68	32	я, т, а, е, и, о	В	о, а, и, ы, с, н, л, р	60	40
78	22	р, у, а, и, е, о	Г	о, а, р, л, и, в	69	31
72	28	р, я, у, а, и, е, о	Д	е, а, и, о, н, у, р, в	68	32
19	81	м, и, л, д, т, р, н	Е	н, т, р, с, л, в, м, и	12	88
83	17	р, е, и, а, у, о	Ж	е, и, д, а, н	71	29
89	11	о, е, а, и	З	а, н, в, о, м, д	51	49
27	73	р, т, м, и, о, л, н	И	с, н, в, и, е, м, к, з	25	75
55	45	ь, в, е, о, а, и, с	К	о, а, и, р, у, т, л, е	73	27
77	23	г, в, ы, и, е, о, а	Л	и, е, о, а, ь, я, ю, у	75	25
80	20	я, ы, а, и, е, о	М	и, е, о, у, а, н, п, ы	73	27
55	45	д, ь, н, о	Н	о, а, и, е, ы, н, у	80	20
11	89	р, п, к, в, т, н	О	в, с, т, р, и, д, н, м	15	85
65	35	в, с, у, а, и, е, о	П	о, р, е, а, у, и, л	68	32
55	45	и, к, т, а, п, о, е	Р	а, е, о, и, у, я, ы, н	80	20
69	31	с, т, в, а, е, и, о	С	т, к, о, я, е, ь, с, н	32	68
57	43	ч, у, и, а, е, о, с	Т	о, а, е, и, ь, в, р, с	63	37
15	85	п, т, к, д, н, м, р	У	т, п, с, д, н, ю, ж	16	84
70	30	н, а, е, о, и	Ф	и, е, о, а, е, о, а	81	19
90	10	у, е, о, а, ы, и	Х	о, и, с, н, в, п, р	43	57
69	31	е, ю, н, а, и	Ц	и, е, а, ы	93	7
82	18	е, а, у, и, о	Ч	е, и, т, н	66	34
67	33	ь, у, ы, е, о, а, и, в	Ш	е, и, н, а, о, л	68	32
84	16	е, б, а, я, ю	Щ	е, и, а	97	3
0	100	м, р, т, с, б, в, н	Ы	л, х, е, м, и, в, с, н	56	44
0	100	н, с, т, л	Ь	н, к, в, п, с, е, о, и	24	76
14	86	с, ы, м, л, д, т,, р, н	Э	н, т, р, с, к	0	100
58	42	ь, о, а, и, л, у	Ю	д, т, щ, ц, н, п	11	89
43	57	о, н, р, л, а, и, с	Я	в, с, т, п, д, к, м, л	16	84

Пример: Проведем анализ текста следующего содержания

“СОКРАТ из Афин (469–399 до н.э.) – знаменитый античный философ, учитель Платона, воплощенный идеал истинного мудреца в исторической памяти человечества. С именем Сократа связано первое фундаментальное деление истории античной философии на до- и после-Сократовскую («Досократики»), отражающее интерес ранних философов VI–V вв. к натурфилософии, а последующего поколения софистов V в. – к этико-политическим темам, главная из которых – воспитание добродетельного человека и гражданина. Сократу был близок софистическому движению. Учение Сократа было устным; все свободное время он проводил в беседах с приезжими софистами и местными гражданами, политиками и обывателями, друзьями и незнакомыми на темы, ставшими традиционными для софистической практики: что есть добро и что – зло, что прекрасно, а что безобразно, что добродетель и что порок, можно ли научиться быть хорошим и как приобретается знание. Об этих беседах мы знаем в основном благодаря ученикам Сократа – Ксенофонту и Платону. Кроме их сочинений, имеются также фрагменты и свидетельства о содержании «сократических диалогов» других сократиков, пародийное изображение Сократа в комедии Аристофана Облака и ряд замечаний о Сократе у Аристотеля. Проблема достоверности изображения личности Сократа в сохранившихся произведениях – ключевой вопрос всех исследований о нем.”

Пишем

в поле ввода этот текст и получаем ответ

Проведен анализ текста

Количество символов в тексте 1329

Количество пробелов 179

Количество цифр 6

Количество точек и запятых 25

Количество английских букв 4

Количество русских букв 1094

Посимвольная статистика и частотный анализ

Символ встречается 179 раз. Частота 13.47%

Символ о встречается 130 раз. Частота 9.78%

Символ и встречается 117 раз. Частота 8.80%

Символ а встречается 88 раз. Частота 6.62%

Символ е встречается 86 раз. Частота 6.47%

Символ с встречается 70 раз. Частота 5.27%

Символ н встречается 70 раз. Частота 5.27%

Символ т встречается 70 раз. Частота 5.27%

Символ р встречается 55 раз. Частота 4.14%

Символ к встречается 42 раз. Частота 3.16%

Символ л встречается 38 раз. Частота 2.86%

Символ в встречается 38 раз. Частота 2.86%

Символ м встречается 38 раз. Частота 2.86%

Символ д встречается 34 раз. Частота 2.56%

Символ ч встречается 24 раз. Частота 1.81%

Символ п встречается 21 раз. Частота 1.58%

Символ б встречается 20 раз. Частота 1.50%

Символ з встречается 17 раз. Частота 1.28%

Символ ф встречается 17 раз. Частота 1.28%

Символ я встречается 17 раз. Частота 1.28%

Символ у встречается 17 раз. Частота 1.28%

Символ ы встречается 15 раз. Частота 1.13%

Символ , встречается 14 раз. Частота 1.05%

Символ х встречается 13 раз. Частота 0.98%

Символ . встречается 11 раз. Частота 0.83%

Символ й встречается 11 раз. Частота 0.83%

Символ ж встречается 10 раз. Частота 0.75%

Символ г встречается 10 раз. Частота 0.75%

Символ ь встречается 9 раз. Частота 0.68%

Символ – встречается 8 раз. Частота 0.60%

Символ ю встречается 6 раз. Частота 0.45%

Символ v встречается 3 раз. Частота 0.23%

Символ – встречается 3 раз. Частота 0.23%

Символ 9 встречается 3 раз. Частота 0.23%

Символ щ встречается 3 раз. Частота 0.23%

Символ э встречается 3 раз. Частота 0.23%

Символ ш встречается 3 раз. Частота 0.23%

Символ » встречается 2 раз. Частота 0.15%

Символ ( встречается 2 раз. Частота 0.15%

Символ ц встречается 2 раз. Частота 0.15%

Символ « встречается 2 раз. Частота 0.15%

Символ ) встречается 2 раз. Частота 0.15%

Символ 3 встречается 1 раз. Частота 0.08%

Символ : встречается 1 раз. Частота 0.08%

Символ ; встречается 1 раз. Частота 0.08%

Символ i встречается 1 раз. Частота 0.08%

Символ 4 встречается 1 раз. Частота 0.08%

Символ 6 встречается 1 раз. Частота 0.08%

Источник

Содержание

Частотный анализ текста онлайн
Частотный анализ текста на С++. Быстро и просто
Дешифровка текста методом частотного анализа
Частотный анализ русского интернет-языка
Шифрование и дешифрование текста
Заключение
Частотный анализ текста. Пример написания калькулятора
Частота слов в тексте
Решение
Решение

Частотный анализ текста онлайн

Если – число появлений m-граммы ai1ai2. aim в тексте T, а L – общее число подсчитанных m-грамм, то опыт показывает, что при достаточно больших L частоты

для данной m-граммы мало отличаются друг от друга.

В силу этого, относительную частоту считают приближением вероятности P (ai1ai2. aim) появления данной m-граммы в случайно выбранном месте текста (такой подход принят при статистическом определении вероятности).

В представленной ниже таблице приводятся частоты встречаемости букв в русском языке (в процентах):

Буква алфавита	Показатель частоты встречаемости	Буква алфавита	Показатель частоты встречаемости
А	0,062	Р	0,04
В	0,038	Т	0,053
Д	0,025	Ф	0,002
Ж	0,007	Ц	0,004
И	0,062	Ш	0,006
К	0,028	Ъ, Ь	0,014
М	0,026	Э	0,003
О	0,09	Я	0,018

СТ, НО, ЕН, ТО, НА, ОВ, НИ, РА, ВО, КО, СТО, ЕНО, НОВ, ТОВ, ОВО, ОВА.

Г	С	Слева	Справа	Г	С
3	97	л, д, к, т, в, р, н	А	л, н, с, т, р, в, к, м	12	88
80	20	я, е, у, и, а, о	Б	о, ы, е, а, р, у	81	19
68	32	я, т, а, е, и, о	В	о, а, и, ы, с, н, л, р	60	40
78	22	р, у, а, и, е, о	Г	о, а, р, л, и, в	69	31
72	28	р, я, у, а, и, е, о	Д	е, а, и, о, н, у, р, в	68	32
19	81	м, и, л, д, т, р, н	Е	н, т, р, с, л, в, м, и	12	88
83	17	р, е, и, а, у, о	Ж	е, и, д, а, н	71	29
89	11	о, е, а, и	З	а, н, в, о, м, д	51	49
27	73	р, т, м, и, о, л, н	И	с, н, в, и, е, м, к, з	25	75
55	45	ь, в, е, о, а, и, с	К	о, а, и, р, у, т, л, е	73	27
77	23	г, в, ы, и, е, о, а	Л	и, е, о, а, ь, я, ю, у	75	25
80	20	я, ы, а, и, е, о	М	и, е, о, у, а, н, п, ы	73	27
55	45	д, ь, н, о	Н	о, а, и, е, ы, н, у	80	20
11	89	р, п, к, в, т, н	О	в, с, т, р, и, д, н, м	15	85
65	35	в, с, у, а, и, е, о	П	о, р, е, а, у, и, л	68	32
55	45	и, к, т, а, п, о, е	Р	а, е, о, и, у, я, ы, н	80	20
69	31	с, т, в, а, е, и, о	С	т, к, о, я, е, ь, с, н	32	68
57	43	ч, у, и, а, е, о, с	Т	о, а, е, и, ь, в, р, с	63	37
15	85	п, т, к, д, н, м, р	У	т, п, с, д, н, ю, ж	16	84
70	30	н, а, е, о, и	Ф	и, е, о, а, е, о, а	81	19
90	10	у, е, о, а, ы, и	Х	о, и, с, н, в, п, р	43	57
69	31	е, ю, н, а, и	Ц	и, е, а, ы	93	7
82	18	е, а, у, и, о	Ч	е, и, т, н	66	34
67	33	ь, у, ы, е, о, а, и, в	Ш	е, и, н, а, о, л	68	32
84	16	е, б, а, я, ю	Щ	е, и, а	97	3
0	100	м, р, т, с, б, в, н	Ы	л, х, е, м, и, в, с, н	56	44
0	100	н, с, т, л	Ь	н, к, в, п, с, е, о, и	24	76
14	86	с, ы, м, л, д, т,, р, н	Э	н, т, р, с, к	0	100
58	42	ь, о, а, и, л, у	Ю	д, т, щ, ц, н, п	11	89
43	57	о, н, р, л, а, и, с	Я	в, с, т, п, д, к, м, л	16	84

Пример: Проведем анализ текста следующего содержания

«СОКРАТ из Афин (469–399 до н.э.) – знаменитый античный философ, учитель Платона, воплощенный идеал истинного мудреца в исторической памяти человечества. С именем Сократа связано первое фундаментальное деление истории античной философии на до- и после-Сократовскую («Досократики»), отражающее интерес ранних философов VI–V вв. к натурфилософии, а последующего поколения софистов V в. – к этико-политическим темам, главная из которых – воспитание добродетельного человека и гражданина. Сократу был близок софистическому движению. Учение Сократа было устным; все свободное время он проводил в беседах с приезжими софистами и местными гражданами, политиками и обывателями, друзьями и незнакомыми на темы, ставшими традиционными для софистической практики: что есть добро и что – зло, что прекрасно, а что безобразно, что добродетель и что порок, можно ли научиться быть хорошим и как приобретается знание. Об этих беседах мы знаем в основном благодаря ученикам Сократа – Ксенофонту и Платону. Кроме их сочинений, имеются также фрагменты и свидетельства о содержании «сократических диалогов» других сократиков, пародийное изображение Сократа в комедии Аристофана Облака и ряд замечаний о Сократе у Аристотеля. Проблема достоверности изображения личности Сократа в сохранившихся произведениях – ключевой вопрос всех исследований о нем.»

Источник

Частотный анализ текста на С++. Быстро и просто

Хочу рассказать о быстром частотном анализе текста на С++, практически без применения головы и алгоритмов.
Иногда такое задание часто дают на контрольной по программированию в каком-нибудь МИРЭА, или МИФИ.

Суть задачи такова. На входе текстовый файл TextForAnalyze.txt(довольно большой ≈ 400кб). Необходимо получить порядок встречаемости слов файле(в порядке убывания частоты). При сравнении слов регистр не учитывать. Необходимо игнорировать предлоги и союзы (список слов в стоп-словаре составить самостоятельно, стоп-словарь хранить в файле). Разделителями слов являются пробел, табуляция, символы перевода строки, знаки, «слеши» и тд.

Названия функций я делал понятными и не нуждающихся в объяснении.

Для начала нужно быстро получить текст.

Обратим внимание на tolowerStr! Я написал его сам так как мы все знаем какая прожорливая функция, поэтому забудем про нее и реализуем более быструю «функцию»:

В итоге наша «tolowerStr» будет выглядеть так:

Теперь мы будем извращаться по полной и создавать свою локаль. Точнее новый «объект локали» т.к нам не нужны всякие скобки, звездочки, проценты и так далее.

Эта битовая маска наследуется от класса ctype. всего до 256 символов. Да, выглядит ужасно, но зато это очень удобно на практике.

Ну теперь практически все сделано. Записываем в текстовый файл с руки все предлоги, которые не хотим видеть в списке, и пишем такой вот код.

Ну вот и все дело сделано, научный текст весом в 400кб был пройден за 21ms.
Что я считаю довольно хорошим результатом.
Для тестирования я пользуюсь GTEST`ами это удобно.

Источник

Дешифровка текста методом частотного анализа

Привет, Хабр! В этой статье я покажу как сделать частотный анализ современного русского интернет-языка и воспользуюсь им для расшифровки текста. Кому интересно, добро пожаловать под кат!

Частотный анализ русского интернет-языка

В качестве источника, откуда можно взять много текста с современным интернет-языком, была взята социальная сеть Вконтакте, а если быть точнее, то это комментарии к публикациям в различных сообществах данной сети. В качестве сообщества я выбрал реальный футбол. Для парсинга комментариев я воспользовался API Вконтакте:

В результате было получено около 200MB текста. Теперь считаем, какой символ сколько раз встречается:

Полученные результаты можно сравнить с результатами из Википедии и отобразить в виде:

1) сравнительной диаграммы

2) таблицы(слева — данные википедии, справа — мои данные)

Проанализировав данные, можно сделать вывод, что частота встречаемости символов в процентном соотношении в двух источниках практически одинакова, за исключением таких букв как «а» и «о».

Шифрование и дешифрование текста

Далее я выбрал из того же сообщества более развёрнутый комментарий, который найти было не так уж и легко, так как в основном комментарии состоят из 2-4 слов:

дружа слово почти не считается, вар извинилась за неправильное решение, и этого достаточно чтобы сделать вывод и усомниться во многих их решениях, вар вместо того чтобы исключать ошибки делает их, это абсолютно не нормально, народ не такой уже и тупой, не по радио же слушаем транслы а в живую смотрим, по этому я больше чем уверен если бы не было столько пенок для мю они бы подавно в топ не попали, аналогично касается ман с, хотя играют местами захватывающе и красиво

После этого необходимо зашифровать полученный текст с помощью какого-нибудь симметричного алгоритма шифрования. Первое, что приходит на ум — это шифр цезаря, сущность которого заключается в том, чтобы изменить символ на другой с определенным шагом:

жуцйг фосес тсъхл рз фълхгзхфв егу лкелрлогфя кг рзтугелоярсз узызрлз л ахсёс жсфхгхсърс ъхсдю фжзогхя еюесж л цфспрлхяфв ес прсёлш лш узызрлвш егу епзфхс хсёс ъхсдю лфнобъгхя сылднл жзогзх лш ахс гдфсобхрс рз рсупгоярс ргусж рз хгнсм цйз л хцтсм рз тс угжлс йз фоцыгзп хугрфою г е йлецб фпсхулп тс ахспц в дсояыз ъзп цезузр зфол дю рз дюос фхсоянс тзрсн жов пб срл дю тсжгерс е хст рз тстгол гргосёлърс нгфгзхфв пгр ф шсхв лёугбх пзфхгпл кгшегхюегбьз л нугфлес

Затем осталось расшифровать текст с помощью частотного анализа:

двужа лросо мопти не лпитаетлб сав ишсиниралг ша немвасиргное вейение и ютохо долтатопно птоыч лдератг счсод и улокнитглб со кнохиз из вейенибз сав скелто тохо птоыч ильряпатг ойиыьи дерает из юто аылорятно не новкаргно навод не таьоф уже и тумоф не мо вадио же лруйаек тванлрч а с жисуя лкотвик мо ютоку б ыоргйе пек усевен елри ыч не ычро лторгьо меноь дрб кя они ыч модасно с том не момари анарохипно ьалаетлб кан л зотб ихваят келтаки шазсатчсаяэе и ьвалисо

Заключение

Источник

Частотный анализ текста. Пример написания калькулятора

Немного о частотном анализе текста и рассказ о создании калькулятора.

В общем, есть такая тема — частотный анализ текста. Утверждается, что для данного языка частота встречаемости отдельных букв в осмысленном тексте есть устойчивая величина. Устойчивыми также являются комбинации двух, трех (биграммы, триграммы) и четырех букв.
Этот факт, в частности, использовался в криптографии для вскрытия шифров.

Я в криптографии не очень, и единственное, что приходит на ум, это вскрытие шифра прямой замены. Надо сказать, наиболее примитивного шифра, когда символы исходного алфавита, используемого в сообщении, преобразуются в другие символы по определенному правилу. Такие шифры, кстати сказать, можно было вскрывать и без применения статистического анализа (где для уменьшения погрешности, очевидно, требуется наличие довольно больших кусков текста), а просто догадываясь о некоторых словах — см. рассказ «Пляшущие человечки».

Вот тут, впрочем, интересная статья про историю криптографии.

На самом деле частота встречаемости букв также зависит от типа текста. Калькулятор ниже рассчитывает частоты букв для введенного пользователем текста и выводит для сравнения теоретические частоты букв для художественного русского текста. В качестве значения по умолчанию взят научный текст (начало определения дифференциального уравнения из Википедии), и сразу видно, как, например, различается частота встречаемости буквы Ф в художественном и научном текстах.

Частоты букв для художественного текста я взял отсюда, ну а по указанному адресу утверждают, что взяли их из книги «Яглом А. М., Яглом И. М., Вероятость и информация, М.: Наука, 1973».

Этот калькулятор был создан как пример, для того чтобы продолжить рассказ о том, как создавать калькуляторы на этом сайте, начатый здесь — Площадь четырехугольника. Пример написания калькулятора. В данном случае на примере этого калькулятора я расскажу о том, как писать калькуляторы, выводящие таблицы и строящие графики. Как обычно, все что нужно от автора — некоторое знание Javascript, ну или вообще любого алгоритмического языка программирования. Интересующиеся смотрят текст после самого калькулятора.

Источник

Частота слов в тексте

Частота встречаемости слов в тексте
Здравствуйте, потихоньку осваиваю С# нашел задачу : Дан небольшой текст на английском языке.

Частота встречаемости символов в тексте
Привет. Помогите, пожалуйста. Нужно, чтобы программа брала текст из txt файла и подсчитывала.

Частота повторения слов в тексте
Привет всем Помогите пожалуйста с Си: Разработать программу, подсчитывающую частоту повторения.

Решение

Частота повторения букв в тексте
Доброго дня. Помогите пожалуйста разобраться. Простенькая программка по подсчеты количества букв в.

Частота встречи различных букв в тексте
Ребят, помогите пожалуйста решить вот такую задачку- Задан текст, содержащий не более 255.

В заданном тексте вычислить количество слов в тексте и распечатать их по одному в строку
Всем доброго вечера, заканчиваю практику в университете и осталась последняя задачка, которую надо.

В данном тексте подсчитать количество слов. Слова в тексте отделены пробелами
В данном тексте подсчитать количество слов. Слова в тексте отделены пробелами.

Частота повторений для всех символов в тексте
У меня есть текст, допустим: фывфыв ывфваавв ( на практике тут будет 200 символов ). Мне нужно.

Источник

Я объясню, как правильно подсчитать количество букв в тексте.

Открываем Ворд, вставляем исследуемый текст.

Нужно в любом тексте заменить букву “а” на другую и количество замен будет и количеством этой буквы. В моём Ворде это кнопка в правом верхнем углу:

Пишем букву “а”, а заменяем её, например, на заглавную “А”. В принципе можно на знак, которого нет в тексте. Например, из другой раскладки.

Нажимаем: “Заменить все” и любуемся результатом. В моём случае это 70 знаков “а” из 1003 знаков без пробелов.

А как бы было если 100 000 знаков? Или миллион. Кто же вручную будет считать? А на кой вам компьютер, тогда? А что делать с испорченным текстом? Нет проблем. Жмём кнопку “отменить” или клавиатурную комбинацию: “Ctrl+Z(Я)”. Эта команда работает во всех приложениях Виндовс, и в браузерах тоже – советую запомнить. И вы вернулись в первоначальную позицию, когда буква “а” не была изменена.

Если вам нужно посчитать сколько было заглавных букв “А”, делаем также, потом исправляем – возвращаем всё назад.

Источник

Теория вероятностей – это раздел математики, который
изучает закономерности случайных событий.

События
можно считать случайными – это те, которые могут произойти, а могут и не
произойти.

Примерами
таких событий являются: выпадение орла или решки при подбрасывании монеты;
поражение мишени или промах при стрельбе; выпадение того или иного количества
очков при бросании игрального кубика.

Пример.

Провели
испытания. 100 раз бросали игральный кубик и подсчитали, что 6 очков выпало 17
раз – частота рассматриваемого события, то есть выпадения очков.

Отношение
частоты к общему числу испытаний называют относительной частотой этого
события.

Пусть
некоторое испытание проводилось многократно в одних и тех же условиях. При этом
фиксировалось, произошло или нет некоторое интересующее нас событие А.

Если
общее число испытаний – n,
а число испытаний, при которых произошло событие А, – m. То m называют
частотой события А, частное m и n –
относительной
частотой.

Определение:

Относительной
частотой случайного события в серии испытаний называется
отношение числа испытаний, в которых это событие наступило, к числу всех
испытаний.

В
ходе исследований выяснилось, что относительная частота появления ожидаемого
события при повторении опытов в одних и тех же условиях, может оставаться
примерно одинаковой, незначительно отличаясь от некоторого числа р.

Пример.

При
подбрасывании монеты отмечают те случаи, когда выпадает орёл.

Если
монета однородна и имеет правильную геометрическую форму, то шансы выпадения
орла или решки будут примерно одинаковы. Но при
небольшом количестве бросков такой результат может не получиться.

А
вот если испытание проводиться большое количество раз, то относительная частота
выпадения орла близка к относительной частоте выпадения решки.

Многие
учёные проводили такой эксперимент.

Так,
например, английский математик Карл Пирсон бросал монету 24 тысячи раз, и
относительная частота выпадения орла оказалось равной 0,5005.

А
наш соотечественник, Всеволод Иванович Романовский, подбрасывая монету 80 тысяч
640 раз, нашёл, что относительная частота выпадения орла в его испытании была
равна 0,4923.

Заметим,
что в обоих случаях относительная частота выпадения орла очень близка к .

Говорят,
что вероятность выпадения орла при подбрасывании монеты правильной
геометрической формы равна .

Пример.

В
непрозрачном мешке лежит 7 зелёных и 12 синих кубиков. За раз можно доставать
только 1 из них. Какова вероятность того, что из мешка достанут синий кубик?

Всего
в мешке 19 кубиков. Значит, n=19.

Синий
кубик мы можем достать 12 раз. Получаем, что m=12.

Относительная
частота равна:

Вероятность
того, что из мешка достанут синий кубик, равна .

Пример.

Определить
относительную частоту появления буквы «о» в слове «достопримечательность».

Общее
число букв, то есть n=21.
А количество букв «о», то есть m=3.

Значит
относительная частота:

Пример.

Отмечая
число попаданий в корзину в каждой серии из 40 бросков, которые совершал
баскетболист, получили такие данные:

Какова
относительная вероятность попадания мяча в корзину для данного баскетболиста?

Определим
общее число бросков. Было 5 серий по 40 бросков, то есть n=200.

Сосчитаем
число попаданий в корзину:

Получили,
что m=184.

Относительная
вероятность попадания в корзину будет:

Пример.

Стрелок
совершил 50 выстрелов. Относительная частота попадания в цель оказалась равной
0,88. Сколько раз он промахнулся?

Зная
общее число выстрелов n=50
и относительную вероятность попадания p=0,88.
Найдем число попаданий в цель:

Стрелок
попал в цель 44 раза.

Найдём
число промахов

Стрелок
промахнулся 6 раз.

Источник

Вот тут, впрочем, интересная статья про историю криптографии.

Частотный анализ текста

Точность вычисления

Знаков после запятой: 2

Частотный анализ

Файл очень большой, при загрузке и создании может наблюдаться торможение браузера.

Как я уже писал, этот сайт — движок по созданию онлайн-калькуляторов на Javascript. Продолжим срывать покровы таинственности с этого процесса.

Создавать калькуляторы могут зарегистрированные пользователи. После регистрации надо зайти в раздел “Мои калькуляторы” и выбрать пункт меню «Создать…» -> «Калькулятор».

Откроется форма, которая заполняется примерно так:

Далее нужно добавить поле ввода — для получения анализируемого текста от пользователя. Делаем это, нажимая на кнопку in, помеченную красной рамкой на рисунке выше. Открывшийся диалог заполняем следующим образом:

Следующий шаг — создать выходную таблицу, колонки которой должны содержать соответственно букву, частоту ее встречаемости в тексте, выраженную в процентах, и теоретическую частоту ее встречаемости в художественном русском тексте, тоже выраженную в процентах. Итого три колонки. Сразу замечу, что данные таблицы в нашем движке является исходными данными для графика, поэтому, описывая таблицу, мы одновременно будем описывать и график.

Для добавления таблицы нажимаем на кнопочку tbl, отмеченную красной рамкой

Открывается диалог формирования таблицы. Верхняя часть диалога используется для общих свойств, нижняя — для создания колонок. Заполняем форму как указано и нажимаем кнопку «Добавить» для создания первой колонки.

Обратите внимание на то, что в поле «Отображение столбца» выбрано значение «Отображать на графике». Первая колонка с таким значением автоматически становится осью Х графика (ну так сделано). В данном случае по оси Х мы будем откладывать буквы, а по оси Y — частоты.

Добавляем второй столбец (первая серия по оси Y)

Добавляем третий столбец (вторая серия по оси Y)

Таблица и график готовы — закрываем диалог, нажав на «ОК».

Входные и выходные параметры готовы, можно приступать к написанию кода функции Calculate, производящей непосредственные вычисления.

Для начала зададим справочные теоретические значения частот букв в художественном русском тексте. Для того, чтобы не усложнять пример, опишем их простым массивом:

Далее напишем цикл, считающий вхождения букв и помещающий эти данные в массив freqarr, а также считающий общее число букв в тексте и помещающий его в переменную total. Обратите внимание на то, что все не-буквы пропускаются и не участвуют в подсчете, а также на то, что буквы Е и Ё, а также Ь и Ъ объединены. Переменная text это то название, которое мы задали для входного параметра в поле «Переменная» (см. вторую картинку).

Далее мы отсортируем полученные результаты:

И наконец перейдем к созданию таблицы.

В функции Calculate таблица представлена параметром freqreport (так, как мы написали в поле «Переменная» в диалоге создания таблицы). Это объект с единственным методом AddNewRecord. Метод AddNewRecord также возвращает объект, который представляет собой индивидуальную строчку в таблице. У данного объекта есть свойства, которые доступны через имена переменных, заданных нами для столбцов таблицы, а именно letter, freq и theory. Собственно, вся задача теперь сводится к созданию строк и заполнению этих свойств у каждой строки, что и сделано ниже.

Итого, полный код функции:

После написания функции Calculate надо нажать на кнопку «Просмотр» и посмотреть, что получилось. Вообще эта кнопка — аналог кнопки «Сохранить», поэтому жать ее надо периодически, даже если калькулятор не дописан — вдруг разорвется соединение, тогда все пропадет. Я предупредил.

Если в Javascript нет синтаксических ошибок, то после нажатия кнопки «Просмотр» откроется форма просмотра калькулятора, где можно попробовать, как он работает.

Остается последний шаг — опубликовать калькулятор. После его публикации он получит постоянную ссылку на сайте, ну и, собственно, посетители сайта смогут им пользоваться. Для этого нажимаем на кнопку «Опубликовать», и после публикации внизу страницы появится сообщение вида

Текущая версия была опубликована. Результат доступен по адресу www.planetcalc.ru/732

И последний штрих (необязательный). Иногда (пока практически всегда) калькулятор требуется снабдить описанием — что за параметры, по каким формулам считает, и вообще, зачем это все — прямо как я сейчас делаю. Для этого пишется статья, и калькулятор вставляется прямо в статью. Чтобы написать статью, выбираем на главной странице раздела «Мои калькуляторы» пункт меню «Создать…» -> «Статью» и начинаем писать. Чтобы вставить калькулятор, нажимаем кнопку с большой подчеркнутой буквой А, и выбираем в открывшемся диалоге только что созданный калькулятор.

Источник

Частотный анализ текста онлайн

Частотный анализ текста онлайн

Частотный анализ текста на С++. Быстро и просто

Дешифровка текста методом частотного анализа

Частотный анализ русского интернет-языка

Шифрование и дешифрование текста

Заключение

Частотный анализ текста. Пример написания калькулятора

Частота слов в тексте

Решение

Решение

Частотный анализ текста

Вам также может понравиться

Как можно найти площадь боковой поверхности пирамиды

Как найти кафе рядом с адресом

Как найти пакет единый

Добавить комментарий Отменить ответ