import
collections
# Зашифрованный текст
encrypted_text
=
"кячцсмфьспвцядпщгсфпщдмрлщпшфщтящмаонсфэдянлщофпгслфпмкдмщфудлфйщсрфгфдяидшцфпмкдмщнэфусуяцямщфлфцмшщмаонспщофьспвцядпщгмннэфпавчыфудлигяннэфщмрфлалфлнрфпуспсысфспвтмпщгашщофйщфсэдянвфкдлущсьдяблжмпкяшфпавчыяфлпкаежмнлшфнмфпспщягашмщгфпмкдмшнэфлнпщдвкзлшэфьспвцядпщгмннэфсдьянсгфдсппллфгпмьцяфусцжмдклглгяаспофжщсфгпмфцскврмнщфкяпяетлмпшфцмшщмаонспщлфкдлущсьдяблжмпксюфпавчыфпспщягашещфьспвцядпщгмннвефщяюнвфусцамчящфспсысрвфэдянмнлефлфудлфсудмцмамннэфвпасглшэфвнлжщсчяещишфищфудяглаяфдспплюпкяшфкдлущсьдяблжмпкяшфпавчыяфпщдсьсфпсыаецяая"
# 1. Проводим общий частотный анализ
char_counts
=
collections
.
Counter
(
encrypted_text
)
sorted_counts
=
sorted
(
char_counts
.
items
(
)
,
key
=
lambda
item
:
item
[
1
]
,
reverse
=
True
)
print
(
"--- Общая частота символов ---"
)
for
char
,
count
in
sorted_counts
:
print
(
f"Символ '{char}':{count}раз"
)
# 2. Выделяем пробел
space_char
=
sorted_counts
[
0
]
[
0
]
print
(
f"\nСамый частый символ - '{space_char}'. Скорее всего, это пробел."
)
# Заменяем предполагаемый пробел на настоящий
text_with_spaces
=
encrypted_text
.
replace
(
space_char
,
' '
)
print
(
"\n--- Текст с восстановленными пробелами ---"
)
print
(
text_with_spaces
)

def
final_decryption
(
)
:
# Таблица частотности букв русского языка из вашего изображения
russian_freq_table
=
[
(
'о'
,
0.090
)
,
(
'е'
,
0.072
)
,
(
'а'
,
0.062
)
,
(
'и'
,
0.062
)
,
(
'н'
,
0.053
)
,
(
'т'
,
0.053
)
,
(
'с'
,
0.045
)
,
(
'р'
,
0.040
)
,
(
'в'
,
0.038
)
,
(
'л'
,
0.035
)
,
(
'к'
,
0.028
)
,
(
'м'
,
0.026
)
,
(
'д'
,
0.025
)
,
(
'п'
,
0.023
)
,
(
'у'
,
0.021
)
,
(
'я'
,
0.018
)
,
(
'з'
,
0.016
)
,
(
'ы'
,
0.016
)
,
(
'б'
,
0.014
)
,
(
'ь'
,
0.014
)
,
(
'г'
,
0.013
)
,
(
'ч'
,
0.012
)
,
(
'й'
,
0.010
)
,
(
'х'
,
0.009
)
,
(
'ж'
,
0.007
)
,
(
'ш'
,
0.006
)
,
(
'ю'
,
0.006
)
,
(
'ц'
,
0.004
)
,
(
'щ'
,
0.003
)
,
(
'э'
,
0.003
)
,
(
'ф'
,
0.002
)
]
text_with_spaces
=
"кячцсм ьспвцядпщгс пщдмрлщпш щтящмаонс эдянлщо пгсл пмкдмщ удл йщср г дяидшц пмкдмщн э усуяцямщ л цмшщмаонспщо ьспвцядпщгмнн э павчы удлигянн э щмр лал лнр пуспсыс спвтмпщгашщо йщ сэдянв кдлущсьдяблжмпкяш павчыя лпкаежмнлш нм пспщягашмщ г пмкдмшн э лнпщдвкзлшэ ьспвцядпщгмнн э сдьянсг дспплл гпмьця усцжмдклглгяаспо жщс гпм цскврмнщ кяпяетлмпш цмшщмаонспщл кдлущсьдяблжмпксю павчы пспщягашещ ьспвцядпщгмннве щяюнв усцамчящ спсысрв эдянмнле л удл судмцмамнн э впасглшэ внлжщсчяещиш ищ удяглая дспплюпкяш кдлущсьдяблжмпкяш павчыя пщдсьс псыаецяая"
# --- Шаг 3: Частотный анализ букв ---
only_letters
=
text_with_spaces
.
replace
(
' '
,
''
)
letter_counts
=
collections
.
Counter
(
only_letters
)
sorted_letter_counts
=
sorted
(
letter_counts
.
items
(
)
,
key
=
lambda
item
:
item
[
1
]
,
reverse
=
True
)
print
(
"--- Частота букв в шифротексте (без пробела) ---"
)
for
char
,
count
in
sorted_letter_counts
:
print
(
f"Буква '{char}':{count}раз"
)
# --- Шаги 4-6: Сопоставление и расшифровка ---
# Создаем карту замены на основе частоты
decryption_map
=
{
' '
:
' '
}
# Пробел уже расшифрован
russian_letters_sorted
=
[
item
[
0
]
for
item
in
russian_freq_table
]
encrypted_letters_sorted
=
[
item
[
0
]
for
item
in
sorted_letter_counts
]
for
i
in
range
(
len
(
encrypted_letters_sorted
)
)
:
decryption_map
[
encrypted_letters_sorted
[
i
]
]
=
russian_letters_sorted
[
i
]
# --- Ручные корректировки на основе коротких слов ---
# В тексте есть однобуквенные слова 'г', 'э', 'л'. В русском языке это
# могут быть предлоги 'в', 'к', 'с', 'о' или союзы 'и', 'а'.
# Самое частое однобуквенное слово 'э' (3 раза). Вероятно, это 'и'.
# По частоте 'э' -> 'ю'. Меняем.
# Слово 'г' (2 раза). Вероятно, 'в' или 'с'.
# Слово 'л' (2 раза). Вероятно, 'в' или 'с'.
# Посмотрим на слово 'лал'. Если 'л'->'c', то 'c_c'. Если 'э'->'и', то слово 'лнр' может быть 'как'.
# Давайте сделаем несколько ручных правок, основанных на логике.
decryption_map
[
'э'
]
=
'и'
# Однобуквенный союз
decryption_map
[
'г'
]
=
'в'
# Предлог
decryption_map
[
'л'
]
=
'с'
# Предлог
decryption_map
[
'п'
]
=
'р'
# Из частотного анализа (2-е место) -> должно быть 'е', но 'р' лучше подходит по смыслу
decryption_map
[
'с'
]
=
'т'
# 3-е место, 'а' не подходит, 'т' - очень частая
decryption_map
[
'щ'
]
=
'о'
# Шаг 4: Самая частая буква
decryption_map
[
'д'
]
=
'п'
# ... и так далее, подбирая по смыслу
decryption_map
[
'м'
]
=
'л'
decryption_map
[
'р'
]
=
'а'
decryption_map
[
'ц'
]
=
'и'
decryption_map
[
'я'
]
=
'к'
decryption_map
[
'к'
]
=
'з'
decryption_map
[
'ь'
]
=
'д'
decryption_map
[
'в'
]
=
'о'
# Ошибка, 'о' уже есть. Пусть будет 'у'.
decryption_map
[
'в'
]
=
'у'
decryption_map
[
'н'
]
=
'е'
decryption_map
[
'т'
]
=
'г'
decryption_map
[
'а'
]
=
'б'
decryption_map
[
'о'
]
=
'ы'
decryption_map
[
'ч'
]
=
'н'
decryption_map
[
'ы'
]
=
'ь'
decryption_map
[
'и'
]
=
'м'
decryption_map
[
'у'
]
=
'п'
# Ошибка, 'п' уже есть. Пусть будет 'ф'.
decryption_map
[
'у'
]
=
'ф'
decryption_map
[
'й'
]
=
'х'
decryption_map
[
'ж'
]
=
'щ'
decryption_map
[
'ю'
]
=
'ч'
decryption_map
[
'ш'
]
=
'ж'
decryption_map
[
'е'
]
=
'й'
# Применяем карту
decrypted_text
=
""
for
char
in
text_with_spaces
:
decrypted_text
+=
decryption_map
.
get
(
char
,
"?"
)
print
(
"\n--- Финальный расшифрованный текст ---"
)
print
(
decrypted_text
)
final_decryption
(
)