n = int(input('Введите количество элементов массива: '))
a = [int(input("Введите элемент массива: ")) for i in range(n)]
k = int(input("Введите любое число: "))
m = 0
for i in a:
if i == k:
m = m + 1
if m == 0:
print ("NO")
else:
print ("YES")
Объяснение:
Я немного подправила программу по синтаксису(были ошибки). А ещё не поняла, что нужно сделать, но вот два теста:
ТЕСТ 1:
ВВОД:
Введите количество элементов массива: 2
Введите элемент массива: 2
Введите элемент массива: 2
Введите любое число: 12
ВЫВОД ПРОГРАММЫ:
NO
ТЕСТ 2:
ВВОД:
Введите количество элементов массива: 2
Введите элемент массива: 12
Введите элемент массива: 12
Введите любое число: 12
ВЫВОД ПРОГРАММЫ:
YES
1)Big Data – это большие данные. Если говорить более профессиональным языком, то это набор специальных методов и инструментов, которые используются для хранения и обработки огромных объемов данных для решения конкретных задач
2) в логистике: планирование грузоперевозок и оптимизация маршрутов
ритейле: персональные предложения и оптимизация выкладки товаров
финансах: оценка платеже и повышение качества сервиса
3)
Горизонтальная масштабируемость. Поскольку данных может быть сколь угодно много – любая система, которая подразумевает обработку больших данных, должна быть расширяемой. В 2 раза вырос объём данных – в 2 раза увеличили количество железа в кластере и всё продолжило работать.
2. Отказоустойчивость. Принцип горизонтальной масштабируемости подразумевает, что машин в кластере может быть много. Например, Hadoop-кластер Yahoo имеет более 42000 машин. Это означает, что часть этих машин будет гарантированно выходить из строя. Методы работы с большими данными должны учитывать возможность таких сбоев и переживать их без каких-либо значимых последствий.
3. Локальность данных. В больших распределённых системах данные распределены по большому количеству машин. Если данные физически находятся на одном сервере, а обрабатываются на другом – расходы на передачу данных могут превысить расходы на саму обработку. Поэтому одним из важнейших принципов проектирования BigData-решений является принцип локальности данных – по возможности обрабатываем данные на той же машине, на которой их храним.
4)База данных — представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчетов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов), систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с электронной вычислительной машин
5)субд-(Система управления базами данных)совокупность программных и лингвистических средств общего или специального назначения, обеспечивающих управление созданием и использованием баз данных
6)Реляционная база данных — база данных, основанная на реляционной модели данных
7)Объектами реляционной модели в основном являются таблицы (отношения). Целостность данных обеспечивается внешними и первичными ключами
8)Разница между иерархической моделью данных и сетевой состоит в том, что в иерархических структурах запись-потомок должна иметь в точности одного предка, а в сетевой структуре данных у потомка может иметься любое число предков.
9) пример предметной областной Школьной библиотеки. В любой библиотеке для поиска нужной литературы используются каталоги, в которых хранятся сведения обо всех имеющихся в ней книгах. Каталоги бывают алфавитные и предметные . Каталог состоит из карточек. В карточке содержатся сведения об одной книге. Карточки создаются в двух экземплярах, один из которых хранится в алфавитном каталоге, а другой — в предметном. Оба каталога содержат одни и те же карточки, но расставлены они в разном порядке.