Заключение
В ходе выполнения итоговой работы был проведен частотный анализ, расчёт вероятности вхождения букв русского алфавита в тексты художественного и научного стилей, построены коды Шеннона-Фано и Хаффмана для обоих текстов и проведен анализа результатов работы (расчёт количественных характеристик алфавитов и кодов).
Список использованных источников
1.Чехов А.П. Человек в футляре [Электронный ресурс]: Интернет-
библиотека Алексея Комарова. URL: https://ilibrary.ru/text/438/p.1/index.html (дата обращения: 07.03.2026).
2.Якимук А.Ю., Конев А.А. Алгоритм сегментации речевого сигнала на основе значений минимальной меры различия [Электронный ресурс]: Научная электронная библиотека eLibrary. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=35019377 (дата обращения: 08.03.2026)
Приложение А
(обязательное)
from collections import Counter
def count_cyrillic_simple(filename): try:
with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read().lower()
cyrillic = [c for c in text if 'а' <= c <= 'я' or c == 'ё']
return Counter(cyrillic)
except Exception as e: print(f"Ошибка: {e}") return Counter()
result = count_cyrillic_simple("C:/tmp/literary_text.txt") sum = 0
print("Художественный текст")
for char, count in result.most_common(): print(f"{char}: {count}")
sum += count print(sum, f"\n")
result = count_cyrillic_simple("C:/tmp/science_text.txt") sum = 0
print("Научный текст")
for char, count in result.most_common(): print(f"{char}: {count}")
sum += count print(sum, f"\n")
