摘要：免费的在线字符频率统计工具：大小写合并、忽略空白/标点、Top-N 与条形图，支持 CSV/JSON 导出，本地处理不上传。
本地工具可在 DevTools → Network 搜索输入内容，通常不会出现在请求中。
下一步
使用指南
统计文本中每个字符的出现次数与频率占比，支持大小写合并、忽略空白/标点、Top-N 截断，以及 CSV/JSON 导出。它不只是写作分析工具——字符频率差异正是经典密码学里破解替换密码的钥匙，也是识别未知编码的第一步。
1. 统计选项怎么组合
- 默认合并大小写并排除空白：适合字母/汉字频率对比；需要区分 A/a 或统计空格时再打开对应开关。
- 忽略标点：去掉 Unicode 标点（含中英文逗号、句号、引号等），密文频率分析或「只看正文」时常用。
- Top-N：排序后只展示前 10/20/50/100；占比仍按过滤后的全文分母计算，不会因截断而失真。
- 导出：复制 CSV，或下载 CSV/JSON，便于贴进表格、脚本或笔记本继续处理。
2. 用频率分析破解替换密码
单表替换密码（凯撒、Atbash 及任意置换表）不改变字母的频率结构：密文里出现最多的字母，对应的明文字母大概率也是原文里最多的。英语语料的字母频率长期稳定在 ETAOIN SHRDLU 这个统计序上（E 一家约占 12%），因此破解流程是：关闭空白与标点、合并大小写 → 统计密文频率 → 把头部字母对准 E/T/A 候选 → 用双字母组合（th、he）与三字母组合（the、and）交叉验证 → 逐步替换直到可读。文本越长规律越稳，100 个字母以内噪声会显著干扰判断。
3. 中文文本的频率特征
现代汉语的高频字高度集中：「的、一、是、了、我、不、在、人、们、有」长期占据头部，前 100 个常用字覆盖普通文本的 40% 以上。对比场景也很有用：文言文与现代文的分布差异明显，技术文档里英文术语与符号占比骤增，而机器生成的文本往往频率过于均匀——字频分布可以作为内容风格与来源的辅助证据。对长文可先开 Top-N 看头部，再导出 JSON 做覆盖率曲线。
4. 逆向应用：给你的密码做体检
- 如果密码集中在高频字符上（键盘行走 qwerty、生日数字、常见单词），字典攻击与频率优先搜索能大幅压缩破解空间。
- 随机性较好的密码在字符分布上应接近均匀——用本工具跑一遍密码生成器输出，是便宜的 sanity check。
- 注意：把真实密码粘进任何在线工具都有泄露风险，本页面全部本地计算，但密码建议用测试样本替代。
5. 识别未知编码的先行步骤
拿到一段看不懂的数据时，先看频率分布再猜编码：Base64 文本的字符集收敛到 64 个字符且大小写混杂；Hex 文本只含 0-9a-f；二进制转文本的产物里控制字符与可打印字符分层明显。频率分布给出的「字符集指纹」，比肉眼猜更快也更稳。需要保留空格与标点时打开「包含空格/换行」并关闭「忽略标点」。
6. 选项组合验收
合并大小写、忽略空白、忽略标点、Top-N 会影响列表但占比分母按过滤后全文计算。导出 CSV/JSON 前先固定同一套开关，便于两次统计对比。密文分析请关掉空白与标点；编码指纹则可保留符号。真实密码勿粘贴，改用测试样本。
常见问题
支持大小写合并/区分、是否计入空白、忽略 Unicode 标点、Top-N（全部/10/20/50/100）、按出现次数或字符顺序排序，以及复制 CSV / 下载 CSV 与 JSON。占比始终按过滤后的全文分母计算。
可以。把密文或密文片段粘贴进来，建议关闭空白、打开忽略标点并合并大小写，再按出现次数排序——这正是经典密码学中频率分析（frequency analysis）的入门步骤。英文明文里 E/T/A 等字母通常更高频；单表替换等弱密文往往仍保留类似分布。
不会。Top-N 只截断展示行数；百分比仍以过滤后的全部计入字符为分母，避免「只看头部却把占比放大」的误读。
文本越长规律越稳，100 个字母以内噪声会显著干扰判断。英语语料的字母频率长期稳定在 ETAOIN SHRDLU 序列上（E 一家约占 12%）；破解时把头部字母对准 E/T/A 候选后，用双字母组合（th、he）与三字母组合（the、and）交叉验证，逐步替换直到可读。
现代汉语的高频字高度集中，「的、一、是、了、我」等长期占据头部，前 100 个常用字覆盖普通文本四成以上。文言文与现代文分布差异明显，技术文档里英文与符号占比骤增，机器生成文本往往频率过于均匀——字频分布可作为内容风格与来源的辅助证据。
都可以。密码若集中在高频字符（键盘行走、生日数字、常见单词）说明随机性不足，随机性好的密码分布应接近均匀；看不懂的数据可先取「字符集指纹」：Base64 收敛到 64 个字符且大小写混杂、Hex 只含 0-9a-f。请用测试样本替代真实密码。