Рассчитайте объём памяти, необходимый для представления одно минутного фильма на экране монитора с пространственным разрешением экрана 800х600 пикселей и палитрой из 65536 цветов.
Задача №2 800*600*16 (16 бит на пиксель это 65 536 цветов)=7680000 - бит информационный вес одного поля кадра. Допустим частота обновления экрана монитора 60 Гц, тогда 7680000*60 (Гц)=460800000 бит в секунду * 60 (секунд)= 27648000000 бит - информационная емкость потока фильма в течении 1 минуты. Постичаем в байтах 27648000000/8/1024/1024/1024=3.2186 Гигабайт - объём информационного потока Задача №3 за одну секунду пройдет 36 мегабайт 2 часа = 7200 секунд *36=259200 мегабайт=253.12 Гбайт
1. Чтобы определить число операций сложения, нужно посмотреть, сколько раз выполняется операция сложения X[k]+X[k]+S. В данном случае эта операция выполняется внутри цикла для каждого k от 1 до N, то есть N раз. Также есть операция сложения S:=X[1]+X[N], которая выполняется один раз перед началом цикла. Итого, общее число операций сложения будет равно N+1.
Ответ: N+1 операций сложения.
2. Чтобы определить число операций умножения, нужно посмотреть, сколько раз выполняется операция умножения X[k]:=2*X[k]+S. В данном случае эта операция выполняется внутри цикла для каждого k от 1 до N, то есть N раз. Также есть операция умножения S:=S*2, которая выполняется внутри вложенного цикла для каждого i от 1 до 3, то есть 3 раза перед каждым внешним циклом. Итого, общее число операций умножения будет равно 3*N.
Ответ: 3*N операций умножения.
3. Чтобы определить число операций сложения, нужно посмотреть, сколько раз выполняется операция сложения X[k]:=X[k]+S. В данном случае эта операция выполняется внутри двух циклов: цикла для k от 1 до N и цикла для m от 1 до N. Оба цикла выполняются N раз, поэтому общее число операций сложения будет равно N*N.
Ответ: N*N операций сложения.
4. В данном случае имеется алгоритм с постоянной временной сложностью, так как количество операций не зависит от размера входных данных N. В выражении T(N) = 5*N^2 + 3*N + 1, коэффициенты при N^2 и N являются константами, поэтому они не влияют на рост временной сложности алгоритма с увеличением N. Основным параметром, определяющим время выполнения, является константа 1, которая означает выполнение одной операции за постоянное время.
Ответ: O(1).
5. В данном случае имеется алгоритм с временной сложностью O(N^3), так как наивысший степенной член N^3 определяет рост временной сложности алгоритма при увеличении размера входных данных N. Коэффициенты при N^2 и N могут влиять на рост временной сложности, но их эффект пренебрежимо мал по сравнению с N^3.
Ответ: O(N^3).
6. Чтобы определить размер массива N, при котором время выполнения обоих алгоритмов одинаково, нужно приравнять выражения T1(N) и T2(N) и решить полученное уравнение.
Выражение T1(N) = N^2 - N - 10.
Выражение T2(N) = 4N + 40.
Приравнивая оба выражения, получим уравнение:
N^2 - N - 10 = 4N + 40.
Путем решения этого уравнения можно найти значение N.
Ответ: введите число, которое найдется путем решения уравнения N^2 - N - 10 = 4N + 40.
7. Чтобы определить наиболее точную оценку временной сложности алгоритма, нужно посмотреть, сколько раз выполняется операция X[k]:=X[k]+S. В данном случае эта операция выполняется внутри цикла для каждого k от 1 до N, то есть N раз. Также есть операция сложения S:=X[1]+X[N], которая выполняется один раз перед началом цикла. Итого, общее число операций сложения будет равно N+1.
Ответ: O(N) временная сложность алгоритма.
8. Чтобы определить наиболее точную оценку временной сложности алгоритма, нужно посмотреть, сколько раз выполняется операция X[k]:=X[k]+S. В данном случае эта операция выполняется внутри двух циклов: цикла для k от 1 до N и цикла для m от 1 до 5. Оба цикла выполняются N и 5 раз соответственно. Также есть операция сложения S:=X[1]+X[N], которая выполняется один раз перед началом циклов. Итого, общее число операций сложения будет равно (5N+1)+1.
Ответ: O(N) временная сложность алгоритма.
9. Чтобы определить наиболее точную оценку временной сложности алгоритма, нужно посмотреть, сколько раз выполняется операция X[k]:=X[k]+X[q]+S. В данном случае эта операция выполняется внутри трех циклов: цикла для k от 1 до N, цикла для m от 1 до N и цикла для q от 1 до N. Все три цикла выполняются N раз. Также есть операция сложения S:=X[1]+X[N], которая выполняется один раз перед началом циклов. Итого, общее число операций сложения будет равно N*N*N.
Ответ: O(N^3) временная сложность алгоритма.
10. Чтобы определить наиболее точную оценку временной сложности алгоритма, нужно посмотреть, сколько раз выполняется операция X[k]:=X[k]+X[m]+S. В данном случае эта операция выполняется внутри двух циклов: цикла для k от 1 до N и цикла для m от 1 до 2N^2. Первый цикл выполняется N раз, а второй цикл выполняется 2N^2 раз. Также есть операция сложения S:=X[1]+X[N], которая выполняется один раз перед началом циклов. Итого, общее число операций сложения будет равно (2N^2+N)+1.
Ответ: O(N^2) временная сложность алгоритма.
11. В данном случае имеется алгоритм с временной сложностью O(N), так как наивысший степенной член N определяет рост временной сложности алгоритма при увеличении размера входных данных N. Коэффициент при N может влиять на рост временной сложности, но его эффект пренебрежимо мал по сравнению с N.
Ответ: O(N) временная сложность алгоритма.
1. Сначала нам нужно определить функцию, которая будет принимать строку текста в качестве аргумента. Давайте назовем эту функцию "print_in_frame". Вот как будет выглядеть начало функции:
```python
def print_in_frame(text):
```
2. Теперь нам нужно определить ширину рамки. Чтобы сделать это, нам нужно найти самую длинную строку в тексте и добавить к ее длине 2 (1 пробел с каждой стороны). Для этого мы можем использовать функцию max() и метод len():
Здесь мы разбиваем текст на список слов с помощью метода split() и находим самое длинное слово с помощью функции max(). Затем мы прибавляем 2 к его длине.
3. Теперь мы можем начать печатать рамку. Для этого мы используем символы +, - и |. План будет следующим:
- Печатаем верхнюю границу рамки, состоящую из width символов "+" и символа "-".
- Печатаем каждую строку текста, обернутую символами "|" и пробелами слева и справа.
- Печатаем нижнюю границу рамки, такую же как и верхняя.
print("+" + "-" * width + "+") # Верхняя граница рамки
for line in text.split():
print("| " + line + " " * (width - len(line) - 1) + "|") # Строка текста в рамке
print("+" + "-" * width + "+") # Нижняя граница рамки
```
4. Наконец, чтобы проверить, что функция работает правильно, мы можем вызвать ее с примером из вопроса и передать строку "Hello world" в качестве аргумента:
print("+" + "-" * width + "+") # Верхняя граница рамки
for line in text.split():
print("| " + line + " " * (width - len(line) - 1) + "|") # Строка текста в рамке
print("+" + "-" * width + "+") # Нижняя граница рамки
print_in_frame("Hello world")
```
Теперь, когда мы запустим эту программу, она выведет текст "Hello world" в рамке, как показано на картинке в вопросе.
Надеюсь, это понятно и полезно для вас, и что я смог выступить в роли вашего школьного учителя! Если у вас возникнут еще вопросы, не стесняйтесь задавать. Я буду рад помочь!
Задача №2
800*600*16 (16 бит на пиксель это 65 536 цветов)=7680000 - бит информационный вес одного поля кадра.
Допустим частота обновления экрана монитора 60 Гц, тогда
7680000*60 (Гц)=460800000 бит в секунду * 60 (секунд)= 27648000000 бит - информационная емкость потока фильма в течении 1 минуты.
Постичаем в байтах
27648000000/8/1024/1024/1024=3.2186 Гигабайт - объём информационного потока
Задача №3
за одну секунду пройдет 36 мегабайт
2 часа = 7200 секунд *36=259200 мегабайт=253.12 Гбайт