Що буде виведено в результаті виконання зображених програм? Спробуй знайти відповіді, не використовуючи комп'ютер, а потім перевір їх правильність у Python. a=2 if a! =1: print (1) else: print (2)
int main() { vector<int> a; int cnt = 0; double average = 0; while (true) { int tmp; cin >> tmp; if (!tmp) break; cnt++; a.push_back(tmp); average += tmp; } average /= cnt; int ans = 0; vector<int> b; for (int i = 0; i < cnt; i++) if (a[i] > average) ans++, b.push_back(a[i]); cout << ans << endl; for (int i = 0; i < b.size(); ++i) cout << b[i] << ' '; }
Основные единицы измерения информации должен знать даже информатический дилетант
Бит является наименьшей единицей измерения информации. Один бит представляет собой количество информации, которое содержится в сообщении, позволяющее вдвое уменьшить неопределенность знаний о чём бы то ни было.
Байт является основной единицей измерения информации. В одном байте содержится 8 бит. Байт - достаточно мелкая единица измерения информации. К примеру, при одного байта можно зашифровать только один символ, используя таблицу ASCII.
Производные единицы измерения информации
Название
Обозначение
Взаимосвязь с другими единицами
Килобит
Кбит
1 Кбит = 1024 бит = 210 бит
Мегабит
Мбит
1 Мбит = 1024 Кбит = 220 бит
Гигабит
Гбит
1 Гбит = 1024 Мбит = 230 бит
Килобайт
Кбайт (Кб)
1 Кб = 1024 байт = 210 байт
Мегабайт
Мбайт (Мб)
1 Мб = 1024 Кб = 220 байт
Гигабайт
Гбайт (Гб)
1 Гб = 1024 Мб = 230 байт
Стоит отметить, что прием и передача информации может происходить с различной скоростью. Скоростью передачи информации, либо скоростью информационного потока, является объем информации, переданный за единицу времени. Скорость можно выразить в таких единицах, как бит за секунду (бит/с), байт за секунду (байт/с) и т.п.
Формула Хартли при измерении информации
Как уже было сказано ранее, при одного бита можно вдвое уменьшить неопределенность знаний о чём бы то ни было. При формулы Хартли можно установить связь между количеством возможных событий и объемом информации.
N = 2I, где
N – число возможных событий; I – объем информации.
Вероятностный метод измерения информации
Применение данного метода возможно только тогда, когда вероятность появления в сообщении каждого из символов не является одинаковой. В таком случае объем информации можно определить при использовании формулы Шеннона:
, где
N - число возможных событий; I - объем информации; Pi - вероятность события i
Алфавитный метод измерения информации
Представленный метод предусматривает рассмотрение информации в качестве последовательности знаков в выбранной знаковой системе, при этом не концентрируя внимания на самом смысле информации.
Алфавит, который является множеством символов определенного языка, можно интерпретировать как разные события. Следовательно, если вероятность появления каждого символа в сообщении считать одинаковой, применяя формулу Хартли можно определить объем информации, который содержится в каждом символе:
I = log2N, где
N – число возможных событий; I – объем информации
Использование алфавитного метода измерения информации является наиболее практичным в технических средствах обработки информации.
Алфавитный подход – наиболее объективный измерения информации. Этим он отличается от содержательного подхода, который отличается своей субъективностью. Наиболее удобно измерять информацию в тех случаях, когда число символов в алфавите соответствует целой степени 2. Если N = 64, то в каждом символе будет содержаться 6 бит.
Стоит отметить, что в теории максимальный размер алфавита не может быть ограниченным. В связи с этим употребляется такое понятие, как достаточный алфавит. При работе с вычислительной техникой объем достаточного алфавита составляет 256 символов. В такой алфавит помещаются все необходимые символы.
using namespace std;
int main()
{
vector<int> a;
int cnt = 0;
double average = 0;
while (true)
{
int tmp;
cin >> tmp;
if (!tmp)
break;
cnt++;
a.push_back(tmp);
average += tmp;
}
average /= cnt;
int ans = 0;
vector<int> b;
for (int i = 0; i < cnt; i++)
if (a[i] > average)
ans++, b.push_back(a[i]);
cout << ans << endl;
for (int i = 0; i < b.size(); ++i)
cout << b[i] << ' ';
}
Основные единицы измерения информации должен знать даже информатический дилетант
Бит является наименьшей единицей измерения информации. Один бит представляет собой количество информации, которое содержится в сообщении, позволяющее вдвое уменьшить неопределенность знаний о чём бы то ни было.
Байт является основной единицей измерения информации. В одном байте содержится 8 бит. Байт - достаточно мелкая единица измерения информации. К примеру, при одного байта можно зашифровать только один символ, используя таблицу ASCII.
Производные единицы измерения информации
Название
Обозначение
Взаимосвязь с другими единицами
Килобит
Кбит
1 Кбит = 1024 бит = 210 бит
Мегабит
Мбит
1 Мбит = 1024 Кбит = 220 бит
Гигабит
Гбит
1 Гбит = 1024 Мбит = 230 бит
Килобайт
Кбайт (Кб)
1 Кб = 1024 байт = 210 байт
Мегабайт
Мбайт (Мб)
1 Мб = 1024 Кб = 220 байт
Гигабайт
Гбайт (Гб)
1 Гб = 1024 Мб = 230 байт
Стоит отметить, что прием и передача информации может происходить с различной скоростью. Скоростью передачи информации, либо скоростью информационного потока, является объем информации, переданный за единицу времени. Скорость можно выразить в таких единицах, как бит за секунду (бит/с), байт за секунду (байт/с) и т.п.
Формула Хартли при измерении информации
Как уже было сказано ранее, при одного бита можно вдвое уменьшить неопределенность знаний о чём бы то ни было. При формулы Хартли можно установить связь между количеством возможных событий и объемом информации.
N = 2I, где
N – число возможных событий; I – объем информации.
Вероятностный метод измерения информации
Применение данного метода возможно только тогда, когда вероятность появления в сообщении каждого из символов не является одинаковой. В таком случае объем информации можно определить при использовании формулы Шеннона:
, где
N - число возможных событий; I - объем информации; Pi - вероятность события i
Алфавитный метод измерения информации
Представленный метод предусматривает рассмотрение информации в качестве последовательности знаков в выбранной знаковой системе, при этом не концентрируя внимания на самом смысле информации.
Алфавит, который является множеством символов определенного языка, можно интерпретировать как разные события. Следовательно, если вероятность появления каждого символа в сообщении считать одинаковой, применяя формулу Хартли можно определить объем информации, который содержится в каждом символе:
I = log2N, где
N – число возможных событий; I – объем информации
Использование алфавитного метода измерения информации является наиболее практичным в технических средствах обработки информации.
Алфавитный подход – наиболее объективный измерения информации. Этим он отличается от содержательного подхода, который отличается своей субъективностью. Наиболее удобно измерять информацию в тех случаях, когда число символов в алфавите соответствует целой степени 2. Если N = 64, то в каждом символе будет содержаться 6 бит.
Стоит отметить, что в теории максимальный размер алфавита не может быть ограниченным. В связи с этим употребляется такое понятие, как достаточный алфавит. При работе с вычислительной техникой объем достаточного алфавита составляет 256 символов. В такой алфавит помещаются все необходимые символы.