ответы на билеты по информатике. Вопрос 1 Информатика как наука и вид практической деятельности

• Название: Вопрос 1 Информатика как наука и вид практической деятельности
• Анкор: ответы на билеты по информатике.pdf
• Дата: 25.12.2017
• Размер: 469.08 Kb.
• Имя файла: ответы на билеты по информатике.pdf
• Тип: Документы; #12906

Вопрос 1
Информатика как наука и вид практической деятельности

Методология информатики как науки: объект, предмет, задачи, методы исследования

Структура теоретического ядра информатики (5 разделов)‏

Определение информатики как науки

Объект изучения: информационные‏процессы‏в‏природе‏и‏обществе
Предмет: основные‏свойства‏и‏закономерности‏информационных‏процессов,‏
особенности‏проявления‏информационный‏процессов‏в‏информационных‏средах‏
различной‏среды‏и‏методы‏и‏средства‏автоматизации‏информационных‏процессов.
Задачи: разработка‏формализованных‏информационных‏моделей‏
информационных‏процессов‏с‏помощью‏математики,‏как‏языка‏всех‏наук,‏
разработка‏информационных‏технологий‏переработки‏информации‏для‏различных‏
сфер‏человеческой‏деятельности.
Методы исследования: системно-информационный‏анализ,‏информационное‏
моделирование‏и‏вычислительный‏эксперимент.‏

1)Теоретическая‏информатика‏занимается‏разработкой‏математических‏
моделей‏информационных‏процессов.‏В‏неѐ‏входят‏теория‏информатики,‏
теория‏кодирования,‏теория‏алгоритмов‏и‏теория‏автоматов.‏
1)
Вычислительная‏техника‏– разработка‏общих‏принципов‏построения‏
вычислительных‏систем.
2)
Программирование‏– изучение‏способов‏составления,‏проверки‏и‏
улучшения‏программ‏для‏ЭВМ.
3)
Информационные‏системы‏– разработка‏систем‏для‏автоматизации‏
информационных‏процессов‏с‏использованием‏вычислительной‏техники‏и‏
компьютерных‏систем.‏
4)
искусственный‏интеллект‏– разработка‏компьютерных‏программ.‏

Информатика‏– фундаментальная‏естественная‏наука,‏изучающая‏общие‏
свойства‏информации,‏процессы,‏методы‏и‏средства‏еѐ‏обработки‏(сбор,‏
хранение,‏перемещение,‏выдача).‏

Вопрос 2
Основные понятия информатики: информация, информационный процесс

Философское определение информации (разнообразие, отражение)

Свойства информации (запоминаемость, передаваемость и т.д.)

Понятие информационного процесса

Базовые информационные процессы (в чем их суть)

Фил‏определение.‏‏Информация‏– это‏отраженное‏разнообразие‏заключенного‏в‏
структуре‏объекта‏(1937г.)‏Информация‏проявляется‏тогда,‏когда‏хотя‏бы‏«2‏элемента»‏в‏
совокупности‏различаются.‏
Отражение‏– свойство‏присущее‏любому‏математическому‏объекту‏в‏результате‏
взаимодействия‏воспроизводить‏и‏сохранять‏в‏своей‏структуре‏свойства‏и‏структуру‏других‏
систем.‏ Воспроизведение‏в‏своей‏структуре‏структуры и‏свойств‏другой‏системы‏(то‏есть‏
разнообразие)‏и‏есть‏передача‏информации.

Свойства‏
информации:запоминаемость,передаваемость,воспроизводимость,преобразуемость, стираемость.
1)
Запоминаемость‏– одно‏из‏самых‏важнейших‏свойств.‏Именно‏с‏запоминаемой‏
(микроскопической)‏информацией‏мы‏имеем‏дело‏в‏реальной‏практике.‏
2)
Передаваемость‏информации‏с‏помощью‏кашалов‏связи‏хорошо‏исследована‏в‏рамках‏
теории‏Шеннона.‏У‏данном‏случае‏имеется‏ввиду‏несколько‏иной‏аспект‏– способность‏
информации‏к‏копированию.
3)
Воспроизводимость‏информации‏‏тесно‏связана‏с‏еѐ‏передаваемостью‏и‏не‏является‏еѐ‏
независимым‏базовым‏свойством.‏Воспроизводимость‏характеризует‏неиссякаемость‏и‏
неистощимость‏информации,‏то‏есть‏что‏при‏копировании‏информация‏остается‏
тождественной‏самой‏себе.‏
4)
Преобразуемость‏– фундаментальное‏свойство‏информации.‏Оно‏означает,‏что‏
информация‏может‏менять‏способ‏и‏форму‏своего‏существования.‏Копируемость‏есть‏
разновидность‏преобразования‏информации,‏при‏котором‏ѐ‏количество‏не‏меняется.‏В‏
общем‏случае‏количество‏информации‏в‏процессах‏преобразования‏меняется,‏но‏
возрастать‏не‏может.‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏
5)
Свойство‏стираемости‏информации‏также‏не‏является‏независимым.‏Оно‏связано‏с‏таким‏
преобразованием‏информации‏(передачей),‏при‏котором‏еѐ‏количество‏уменьшается‏и‏
становится‏равным‏нулю.‏

Процесс‏– смена‏состояний‏объектов‏во‏времени.
Информационный‏процесс‏– это‏процесс‏преобразования‏информации,‏в‏результате‏которого‏
меняется‏смысл‏или‏ценность.‏
Базовые информационные процессы (в чем их суть)
Восприятие,‏передача,‏хранение, обработка.

Вопрос 3
Измерение информации: вероятностный подход

зависимость количества информации в сообщении от вероятности получения сообщения
(формула, пример задачи)‏

формула Хартли (в каких случаях используется, пример задачи)‏

определение бита с точки зрения вероятностного подхода

среднее количество информации, приходящееся на одно из множества сообщений.
Энтропия системы. Формула Шеннона (пример задачи)‏

Связь информации и энтропии (формула, пример)‏

В‏математической‏теории‏информации‏исходят‏из‏того,‏что‏в‏некотором‏сообщение‏Xt количество‏информации‏L (xt)‏зависит‏не‏от‏еѐ‏конкретного‏содержания,‏степени‏важности‏и‏
т.д.,‏а‏от‏вероятности‏получения‏этого‏сообщения‏P (xt).
Вероятность‏события‏А‏равно‏относительно‏‏числа‏исходов,‏благоприятствующих‏событию‏
А(m)‏к‏числу‏всех‏равновозможных‏исходов‏( ).
Сумма‏вероятности‏всех‏возможных‏исходов‏опыта‏равна‏1.

Чем‏меньше‏вероятность‏получить‏сообщение,‏тем‏больше‏информации‏содержится‏в‏
нем.‏
Если‏все‏сообщения‏от‏данного‏источника‏поступают‏с‏одинаковой‏вероятностью,‏то‏
вероятность‏одного‏из‏N равновероятных‏событий, а‏количество‏информации‏в‏этом‏сообщении‏
определяется‏по‏формуле‏‏:‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏
Формула‏Хартли.‏(1928г).‏Зависимость‏количества‏информации‏в‏сообщении‏от‏количества‏
равновероятных‏сообщения.

1‏бит‏– это‏количество‏информации,‏получаемое‏при‏получении‏одного‏из‏двух‏
равновероятных‏сообщений.‏( )

В‏теории‏информации‏чаще‏всего‏необходимо‏знать‏не‏количество‏информации,‏
содержащееся‏в‏отдельном‏сообщении,‏а‏среднее‏количество‏информации‏на‏одно‏из‏множества‏
передаваемых‏сообщений,‏создаваемых‏системой‏(источником‏сообщений),‏т.е.‏энтропию‏
системы.‏H(x) – энтропия‏системы.
Формула‏Шеннона ( )
N – количество‏разных‏сообщений,‏которые‏может‏генерировать‏система.
Pi – вероятность‏появления‏некоторого‏сообщения..
Энтропия‏– численная‏мера‏неопределенности‏наших‏знаний‏о‏состоянии‏некоторой‏системы‏
(источника‏сообщений).

Количество‏информации‏(I),‏полученное‏из‏сообщения‏о‏состоянии‏системы,‏равно‏
разности‏неопределенностей‏наших‏знаний‏о‏состоянии‏системы,‏изменившихся‏«до»‏и‏
«после»‏получения‏сообщения.‏( )
Если‏сообщение‏полностью‏снимает‏неопределенность‏относительно‏состояния‏системы,‏то‏
количество‏информации‏в‏этом‏сообщении‏численно‏равно‏энтропии‏системы‏до‏получения‏
сообщения.‏
Пример. Сколько‏информации‏содержится‏в‏сообщении‏о‏том,‏что‏на‏игральной‏кости‏
выпало‏четное‏число‏очков? Решение.‏‏

Вопрос 4.

какой принимается вероятность исходов опыта с системой

от чего зависит количество информации об одном исходе

определение количества информации по объемному подходу (формулы, пример)

определение бита по объемному подходу

Объѐмный‏подход‏используется‏для‏измерения‏количества информации‏в‏тексте,‏
представленном‏в‏виде‏последовательности‏символов‏некоторого‏алфавита.
Количество‏символов‏в‏алфавите‏называется‏мощностью‏алфавита.
Предполагается,‏что‏все‏символы‏в‏тексте‏встречаются‏с‏равной‏вероятностью.‏

Определение‏количества‏информации
1)
Вычисляют‏количество‏информации,‏которая‏несет‏каждый‏символ‏текста‏
(Информационный‏вес‏символа)‏i=
2)
Общее‏количество‏информации‏(информационный‏объѐм‏тексте)‏определяется‏
как‏сумма‏информационных‏весов‏всех‏символов,‏составляющих‏текст.‏
I=K*i,‏где‏K – количество‏символов‏в‏тексте,‏I – информационный‏вес,‏I – объѐм.
Пример:

C позиции‏объѐмного‏подхода‏к‏измерению‏информации‏1‏бит‏– это‏информационный‏
вес‏символа‏из‏двоичного‏алфавита.‏

Вопрос 5
Представление текста в памяти ЭВМ

кодировочные таблицы ASCII и Unicode

структура таблиц ASCII и Unicode

информационный вес символа в ASCII и Unicode

ввод символов с клавиатуры
Язык‏текстового‏представления‏опирается‏на‏алфавит‏– упорядоченный‏набор‏допустимых‏
символов.
Для‏компьютерного‏представления‏текста‏требуется‏взаимно-однозначно‏сопоставить‏буквы‏
алфавита‏и‏двоичные‏коды.‏Таблица‏кодировки‏– таблица,‏содержащая‏упорядоченный‏
перечень‏символов,‏в‏соответствии‏с‏которой‏происходит‏преобразование‏символа‏в‏его‏
двоичный‏код‏и‏обратно.‏ Исторически‏первой‏возникла‏кодировочная‏таблица‏ASCII,‏с‏
мощностью‏алфавита‏256‏символов.‏Отсутствие‏единого‏стандарта‏размещения‏‏
кириллических‏символов‏в‏таблице‏ASCII приводит‏к‏проблемам‏с‏кодировками. таблица‏Unicode (1993)‏снижает‏ограничение‏однобайтовых‏таблиц‏– невозможность‏
одновременного‏использования‏нескольких‏языков.‏
Информационный‏вес‏символа‏в‏ASCII – 8‏бит,‏в‏Unicode – 32 бита.
Ввод‏символов‏с‏клавиатуры.
1)
Во‏время‏нажатия‏клавиш‏замыкаются‏контакты‏и‏формируется‏скан-код‏(номер‏
клавиши),‏который‏предается‏на‏контроллер‏клавиатуры.‏
2)
Контроллер‏ставит‏в‏соответствие‏скан-код‏и‏код‏из‏установленной‏кодировочной‏
таблица,‏с‏помощью‏специальной‏программы.‏
3)
Нажатие‏буквенно- цифровой‏клавиши‏посылает‏сигнал‏на‏видеокарту,‏из‏ПЗУ‏
(постоянное‏запоминающее‏устройство)‏которой‏выбирается‏код‏знакогенерации‏для‏
отображения‏символа‏на‏экран.

Вопрос 6
Ввод, оформление и структурирование текста
-Правила компьютерного набора текста
-Виды программ для набора текста
-Шрифт, гарнитура, стиль, виды шрифтов
-Структурирование текста

1.‏Все‏слова‏разделяются‏одним‏пробелом!
2.‏Знаки‏препинания‏примыкают‏к‏предыдущему‏слову.
3.‏Скобки‏и‏кавычки‏всех‏видов‏примыкают‏к‏первому‏и‏последнему‏слову,‏заключенным‏в‏них.
4.‏Текст‏разрывается‏только‏в‏конце‏абзаца.
5.Отступы‏в‏начале‏абзаца‏делаются‏с‏помощью‏линеек,‏а‏не‏пробелами‏.‏

Программы‏по‏набору‏текста‏разделяются‏на:
1.
Текстовые‏редакторы‏– программы,‏позволяющие‏набрать‏текст,‏но‏не‏оформить‏его‏для‏
печати‏(Блокнот,‏Notepad++, PSPad)
2.
Текстовые‏процессоры‏– сложные‏программные‏комплексы,‏позволяющие‏выполнить‏
оформление‏текста‏(форматирование),‏сопроводить‏его‏графическими‏материалами‏и‏т.д.‏
(Word, Open Office, Writer)

Шрифт‏– графический‏рисунок‏букв,‏цифр‏и‏символов,‏обладающий‏общими‏для‏всех‏
символов‏стилистическими‏особенностями‏изображения.‏Основные‏параметры:‏
Кегель‏– размер‏шрифта,‏Начертание‏– параметр‏плотности‏шрифта‏(светлый,‏
полужирный,‏жирный),‏Гарнитура‏– совокупность‏всех‏возможных‏размеров‏и‏
вариантов‏написания‏шрифтов‏(Arial, Verdana – с‏засечками, Times New Roman – без‏засечек).‏Засечки‏– небольшие‏элементы‏на‏концах‏штрихов‏букв.‏
Виды‏шрифтов:
1.
Рубленные‏шрифты‏(преимущественно‏угловое‏соединение‏штрихов,‏без‏засечек,‏лучше‏
воспринимается‏с‏экрана)
2.
Антиквенный‏шрифт‏(соединение‏между‏штрихами‏сглажены,‏обязательны‏засечки,‏‏
лучше‏воспринимается‏в‏печатных‏текстах)
3.
Акцидентные‏(оформительсткие,‏имеют‏декоративные‏элементы,‏при‏большом‏
количестве‏текста‏утомляет‏глаза)

Структурирование‏текста
Абзац‏‏- единица‏простарнственного‏размещения‏текста.
1.
Выравнивание‏– правила‏расположения‏букв‏в‏строке‏абзаца.‏
2.
Отступы‏– от‏краев‏полосы‏набора.
3.
Абзацный‏отступ.
4.
Интервалы.

Вопрос 7.
Представление целых чисел в в памяти ЭВМ

виды целых чисел в компьютере

алгоритм получения прямого кода целого числа без знака

алгоритм получения дополнительного кода целого числа со знаком
(зачем нужен дополнительный код)
Наибольшую‏последовательность‏бит,‏которую‏процессор‏ЭВМ‏может‏обрабатывать‏как‏единое‏
целое,‏называют‏машинным‏словом.‏Разряды‏в‏машинном‏слове‏нумеруются‏справа‏налево,‏
начиная‏с‏0.
Все‏целые‏числа‏в‏компьютере‏разделяются‏на:
- числа‏без‏знака‏(только‏положительные)
- числа‏со‏знаком‏(+‏и‏-)
0‏в‏старшем‏разряде‏– положительное,‏1‏– отрицательное.‏
Для‏представления‏в‏памяти‏целого‏десятичного‏числа‏без‏знака‏используется‏прямой‏код:
1.
Число‏переводится‏в‏двоичную‏систему.
2.
Двоичную‏запись‏слева‏дополняют‏таким‏количество‏0,‏сколько‏‏требует‏тип‏данных‏
числа.‏
Пример:
Для‏представления‏в‏компьютере‏целых‏чисел‏со‏знаком‏используют‏дополнительный‏код.‏
Дополнительный‏код‏нужен‏для‏того,‏чтобы‏закодировать‏знак‏«-»‏и‏свести‏процедуру‏
вычитания‏к‏сложению.‏Дополнительный‏код‏целого‏положительного‏числа‏со‏знаком‏
совпадает‏с‏его‏прямым‏кодом.‏
1)
Записать‏прямой‏код‏модуля‏числа‏(перевести‏в‏двоичную‏систему)
2)
Инвертировать‏его.
3)
Полученный‏обратный‏код‏сложить‏с‏1.‏
Пример:
Обратный: если‏число‏положительное,‏то‏просто‏перевести‏его‏код‏в‏десятичную‏систему‏счисления если‏отрицательное,‏необходимо‏выполнить‏следующий‏алгоритм:‏
1)
Вычесть‏из‏кода‏1 2)
инвертировать‏код
3)
перевести‏в‏десятичную‏СС
4)
полученное‏число‏записать‏с‏«-»

Вопрос 8
Представление вещественных чисел в памяти ЭВМ

проблема представления вещественных чисел в памяти ЭВМ

нормализованная форма вещественных чисел (как ее получить)

какая информация о вещественном числе хранится в компьютере

структура хранения вещественного числа в памяти ЭВМ

алгоритм получения представления десятичного вещественного числа в
памяти ЭВМ
Вещественные‏числа‏(конечные‏и‏бесконечные‏десятичные‏дроби)‏хранятся‏в‏компьютере в‏
формате‏с‏плавающей‏точкой,‏которая‏опирается‏на‏нормализованную‏форму‏записи‏чисел.‏
Нормализованная‏форма‏записи‏чисел
В‏двоичной‏системе:
А=1,М‏*
М‏– мантисса‏(еѐ‏целая‏часть‏=1)
P – порядок,‏записанный‏в‏десятичной‏системе.
При‏записи‏нормализованного‏числа‏в‏компьютере‏хранятся‏значение‏знака‏числа,‏мантиссы‏и‏
смещѐнного‏порядка.‏
В‏памяти‏компьютера‏хранится‏не‏само‏значение‏порядка,‏а‏значение‏порядка‏со‏смещением.
Порядок‏может‏быть‏со‏знаком‏+‏или‏–
Смещѐнный‏порядок‏имеет‏только‏полодительное‏значение смещение‏выбирают‏так,‏чтобы‏минимальному‏значению‏истинного‏порядка‏соответствовал‏0.
Для‏записи‏внутреннего‏представления‏вещественного‏числа‏необходимо:
1)
Привести‏модуль‏данного‏числа‏в‏двоичную‏систему‏счисления.
2)
Нормализовать‏двоичное‏число,‏т.е.‏записать‏в‏виде‏1,М*
3)
Прибавить‏к‏порядку‏+‏127‏(для‏single)‏+‏1023‏(для‏Double)‏‏и‏перевести‏‏полученное‏
число‏в‏двоичную‏СС.
4)
Учитывая‏знак‏числа,‏выписать‏его‏преставление‏в‏4х‏(8ми)‏байтовом‏машинном‏слове‏
(дополнив‏мантиссу‏необходимым‏количеством‏нулей)

Вопрос 9
Дискретное представление графической информации в памяти ЭВМ

понятие дискретной и неприрывной информации

суть процедур дискретизации и квантования

растровая и векторная дискретизация графических изображений
В‏случае,‏когда‏параметр сигнала‏принимает‏последовательное‏во‏времени‏конечное‏число‏
значений,‏сигнал‏называется‏дискретным.‏Информация,‏передаваемая‏источником,‏в‏этом‏
случае‏называется‏дискретной.(чтение‏книги)‏Если‏же‏источник‏вырабатывает‏непрерывное‏
сообщение,‏соответствующая‏информация‏называется‏непрерывной.(человеческая‏речь)
Графическое‏изображение‏– совокупность‏световых‏сигналов‏на‏плоскости.
Чтобы‏сохранить‏информацию‏о‏графическом‏изображении,‏его‏подвергают‏дискретизации‏и‏
квантованию.‏При‏дискретизации‏непрерывным‏временным‏или‏пространственным‏
характеристики‏объекта‏ставятся‏в‏соответствие‏‏дискретное‏множество‏элементов.
При‏квантовании‏непрерывный‏диапазон‏возможных‏значений‏некоторой‏характеристики‏
элемента‏преобразуется‏в‏конечное‏множество‏чисел.‏Обе‏процедуры приводят‏к‏потери‏части‏
информации.‏
При‏растровой‏дискретизации‏графической‏информации‏на‏изображение‏накладывается‏сетка‏
(растр),‏каждая‏ячейка‏которой‏(пиксель)‏рассматривается‏как‏далее‏неделимый‏фрагмент,‏
определенный‏набором‏атрибутов:‏координатами,‏формой,‏размером‏и‏цветом.‏‏Процедура‏
разбиения‏изображение‏на‏пиксели‏называется‏растеризацией‏или‏оцифровкой‏изображения.‏
Размер‏сетки‏растра,‏задаваемый‏в‏виде‏m*n,‏где‏m – число‏пикселей‏по‏горизонтали,‏n – число‏
пикселей‏по‏вертикали,‏называется‏разрешенной‏способностью‏или‏графическим‏разрешением‏
экрана.‏
Векторная‏дискретизация‏– это‏разбиение‏изображения‏на‏набор‏графических‏примитивов‏
(прямая,‏кривая,‏окружность‏и‏т.д.),‏которые‏описываются‏математическими‏формулами‏с‏
использованием‏системы‏координат.
В‏памяти‏компьютера‏хранят‏числа,‏определенное‏местоположение,‏форму,‏толцину,‏цвет‏
линий.‏Построение‏векторного‏представления‏‏- векторизация‏изображения.

Вопрос 10
Кодирование цвета в памяти ЭВМ

Математическая модель цвета: законы Грассмана

цветовые модели RGB, CMYK, HSB (базовые цвета, цвет какого объекта описывает
(отражающего или излучающего))

Связь глубины цвета и количества цветов в изображении

Математический‏аппарат‏трехкомпонентной‏теории‏цвета.‏(законы‏Грассмана)
Закон‏трехмерности:‏с‏помощью‏трех‏выбранных‏линейно‏независимых‏цветов‏можно‏
однозначно‏выразить‏любой‏цвет‏(цвета‏линейно‏независимые,‏если‏никакой‏из‏них‏нельзя‏
получить‏путем‏смешивания‏остальных)
Закон‏непрерывности:‏при‏непрерывном‏изменении‏излучении‏цвет‏смешивания‏также‏меняется‏
непрерывно‏(‏к‏любому‏цвету‏можно‏подобрать‏бесконечно‏близкий‏цвет)
Закон‏аддитивности:‏все‏цвета‏равноправны.‏Разложение‏цветов‏можно‏выполнить‏к‏любому‏
цвету.‏‏
Законы‏Грассмана‏устанавливают‏общие‏свойства‏математическоц‏модели‏цветов:
1.
цвета можно‏рассматривать‏как‏точки‏или‏векторы‏в‏трехмерном‏цветовом‏пространстве
2.
абсолютно‏черному‏цвету‏всегда‏соответствует‏точка‏(0;0;0)
3.
точки‏пространства,‏соответствующие‏цветам‏видимого‏спектра,‏образуют‏в‏
пространстве‏некоторое‏выпуклое‏тело.

Цветовая модель‏RGB – описание‏цвета‏излучающего‏объекта.
Основные‏цвета:‏красный,‏зелѐный,‏синий.‏(телевизоры,‏мониторы,‏проекторы‏и‏т.д.)
Цветовая‏модель‏CMYK – описание‏цвета‏отражающего‏объекта. основные‏цвета:‏голубой,‏пурпурный,‏желтый.‏(на‏бумаге)
Цифровая‏модель‏HSB – модель‏цветовосприятия‏человека.‏В‏этой‏модели‏цвет‏получается‏из‏
спектрального‏добавления‏определенного‏процента‏белой‏и‏черной‏красок.‏
Hue (цветовой‏тон)‏– один‏из‏цветов‏спектрального‏разложения‏цвета
Saturation (насыщенность‏цвета)‏– чистота‏цвета‏(определенный‏%‏добавленной‏к‏цветы‏белок‏
краски)
Brightness (яркость)‏– освещѐнность‏или‏затемненность‏цвета‏(определенный‏%‏добавления‏
черной‏краски)

Глубина‏цвета‏– количество‏бит,‏использующихся‏для‏кодирования‏цвета.‏
N=‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏,‏где N – количество‏цветов,‏i – глубина‏цвета.‏Наиболее‏распространено:‏4,8,16,24‏
бит‏на‏точку.‏

Вопрос 11
Сжатие информации

обратимые методы сжатия информации: метод упаковки, метод
Хаффмана, метод RLE (пример сжатия для метода упаковки или RLE)

Сжатие с регулируемой потерей информации (привести названия
методов и их идеи)

Сжатие‏информации‏– операция,‏в‏результате‏которой‏данному‏коду‏
ставится‏в‏соответствие‏более‏короткий‏код.‏
Обратимые‏алгоритмы‏сжатия‏– более‏компактно‏кодируют‏входные‏данные.‏
Для‏них‏существуют‏обратные‏алгоритмы,‏точно‏восстанавливающие‏исходные‏
данные‏из‏сжатого‏массива.‏
Метод‏упаковки:‏если‏в‏сжимаемом‏массиве‏данных‏присутствует‏только‏
небольшая‏часть‏используемого‏алфавита,‏можно‏уменьшить‏количество‏бит,‏
отводимых‏для‏кодирования‏символов.‏Пример:‏Входной‏текст‏КОЛ‏ОКОЛО‏
КОЛОКОЛА‏ASCII=256,i=8 I=8*18=144 бит N=5, i=3 I=18*3=54
Метод‏Хаффмана:‏часто‏встречающиеся‏символы‏кодируются‏короткими‏
кодами,‏а‏редко‏встречающиеся‏– длинными.‏
Построение‏кода‏методом‏Хаффмана:
1.
Частоты‏встречаемости‏символов‏выписывают‏слева‏направо‏в‏порядке‏
убывания.
2.
Просматривая‏вершины‏‏справа‏налево,‏выбирают‏2‏вершины‏с‏
минимальным‏весом‏и‏объединяют.
3.
Левое‏ребро‏получает‏метку‏о,правое‏– 1 4.
Повторять‏шаги‏2‏и‏3,‏пока‏не‏останется‏одна‏вершина.‏Еѐ‏вес‏равен‏сумме‏
частот‏встречаемости‏всех‏букв.
Метод‏RLE:‏выявляются‏повторяющиеся‏последовательности‏данных‏и‏
заменяются‏простой‏структурной‏повторяющимся‏фрагментом‏и‏
коэффициентом‏повторения.‏Эффективен‏для‏графических‏файлов‏с‏большими‏
областями‏повторяющегося‏цвета.‏Для‏текстовых‏данных‏не‏эффективен.

Алгоритм‏JPEG.‏Алгоритму‏передается‏битовая‏карта‏изображения‏и‏
степень‏сжатия.
Алгоритм‏MP3.‏Алгоритму‏передается‏звуковой‏фрагмент‏‏желаемый‏
битрейт‏– количество‏бит‏для‏кодирования‏одной‏секунды‏звука.

Вопрос 12
Алгебра логики

что такое высказывание, логическое выражение

основные логические операции и их таблицы истинности

приоритет выполенния логических операций

что такое равносильные выражения

способы доказания равносильности логических выражений (таблица истинности, законы логики)

Алгебра‏логики‏– раздел‏математической‏логики,‏изучающий‏структуру‏сложных‏
логических‏высказываний‏и‏способы‏установления‏их‏истинности‏с‏помощью‏
алгебраических‏методов.‏
Высказывание‏– это‏повествовательное‏предложение,‏относительно‏которого‏можно‏однозначно‏
сказать,‏что‏оно‏истинно‏или‏ложно.‏Логическое‏выражение – простые‏высказывания,‏
обозначенные‏буквами‏(переменными)‏и‏между‏ними‏выполняются‏логические‏операции.

1.
Инверсия‏(«неверно,‏что…»‏логическое‏отрицание)
2.
Конъюнкция‏(«и» логическое‏умножение)
А В А*В
0 0
0 0
1 0
1 0
0 1
1 1
3.
Дизъюнкция‏(«или»‏логическое‏сложение)
А В А+В
0 0
0 0
1 1
1 0
1 1
1 1
4.
Разделительная‏дизъюнкция‏(«либо»,‏«исключительное‏или»‏сложение‏по‏модулю‏2)
А
В
А‏‏‏В
0 0
0 0
1 1
1 0
1 1
1 0
5.Импликация‏(«если,‏что»‏логическое‏следование)
А
В
А→В
0 0
1 0
1 1
1 0
0 1
1 1
6.Эквивалентность‏(«тогда‏и‏только‏тогда»‏логическое‏равенство)
А
В
А↔В
0 0
1 0
1 0
1 0
0 1
1 1


Приоритет‏выполнения
1.
Действия‏в‏скобках
2.
инверсия
3.
конъюнкция
4.
дизъюнкция
5.
импликация‏и‏эквивалентность

Если‏значения‏выражений‏А‏и‏В‏совпадают‏на‏всех‏возможных‏наборах‏значений‏
входящих‏в‏их‏переменных,‏то‏такие‏выражения‏называют‏равносильными (А =
В)
Любое‏выражение‏можно‏преобразовать‏к‏равносильному‏ему,‏в‏котором‏ используются‏только‏базисные‏операции‏*,‏+‏и‏инверсия‏с‏помощью‏законов алгебры
логики

способы‏доказывания‏равносильности‏логических‏выражения
Убедиться‏в‏равносильности‏двух‏логических‏выражений‏можно‏путем‏построения‏таблицы
истинности для‏них.‏Так‏же‏убедиться‏в‏равносильности‏выражения‏можно‏с‏помощью‏законов‏
логики,‏такие‏как: закон‏тождества,‏закон‏противоречия,‏закон‏исключительного‏третьего,‏закон‏
двойного‏отрицания,‏закон‏коммутативности,‏закон‏ассоциативности,‏законы‏
дистрибутивности,‏законы‏де‏Моргана,‏формулы‏склеивания‏(закон‏исключения),‏формулы‏
поглощения,‏правила‏замены‏операции‏импликации,‏правила‏замены‏операции‏
эквивалентности,‏правила‏замены‏операции‏разделительной‏дизъюнкции,‏а‏также‏свойства‏
констант.‏

Вопрос 13
Логические основы ЭВМ

логические элементы (название, изображение на схеме)‏

логическая схема

как осуществляется синтез логических схем на основе логических выражений

получение логических выражений по таблице истинности (алгоритм получения СКНФ,
СДНФ)‏

Логические‏элементы
Логический‏элемент‏НЕ‏(инвертор)‏реализует‏операцию‏отрицания‏
Логический‏элемент‏И‏(конъюнктор) – операцию‏логического‏умножения‏
Логический‏элемент‏ИЛИ‏(дизъюнктор ) - операцию‏логического‏сложения и-не‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏
или‏не

логическая‏схема‏– комбинация‏базисных‏элементов,‏в‏которой‏выходы‏одних‏
элементов‏присоединены‏к‏входам‏других.‏

Синтез логического выражения - построение‏логического‏выражения‏по‏готовой‏
таблице‏истинности,‏которая‏описывает‏нужное‏правило‏обработки‏двоичных‏данных
1.‏Определить‏порядок‏логических‏операций
2.изобразить‏для‏каждой‏логической‏операции‏соответствующий‏ей‏вентель
3.
соединить‏вентили‏в‏порядке‏выполнения‏логических‏опреаций

По‏таблице‏истинности‏можно‏построить‏соответствующее‏ей‏логическое‏выражение‏в‏
совершенной‏конъюнктивной‏нормальной‏форме‏(СКНФ)‏или‏совершенной‏
дизъюнктивной‏нормальной‏форме‏(СДНФ)

A
̚
A

Вопрос 14
Типовые логические устройства ЭВМ

что такое полусумматор, одноразрядный сумматор, сумматор, триггер

таблицы истинности и логических схемы полусумматора, одноразрядного сумматора и триггера
К‏типовым‏логическим‏устройствам‏ЭВМ‏относятся:
Сумматор — основной‏узел‏арифметико-логического‏устройства‏ЭВМ,‏служит‏для‏
суммирования‏двоичных‏чисел‏посредством‏поразрядного‏сложения
Триггер — это‏электронная‏схема,‏широко‏применяемая‏в‏регистрах‏компьютера‏для‏
надѐжного‏запоминания‏одного‏разряда‏двоичного‏кода.‏

Вопрос 15
Информационные модели систем

понятие модели, моделирования , информационной модели

этапы информационного моделирования

Формализация: понятие, уровни
Модель‏– искусственно‏созданный‏объект,‏заменяющий‏объект‏моделирования‏и‏
воспроизводящий‏часть‏его‏свойств,‏существенных‏с‏точки‏зрения‏цели‏моделирования.‏
Моделирование‏– универсальный‏метод‏познания‏действительности,‏который‏заключается‏в‏
выделении‏из‏сложного‏объекта‏некоторых‏частей‏и‏замещении‏их‏другими объектами,‏более‏
простыми,‏понятными‏и‏удобными‏для‏изучения.‏
Информационные‏модели‏– описание‏моделируемого‏объекта‏на‏одном‏из‏языков‏кодирования‏
информации.‏

Этапы‏информационного‏моделирования
1.
Выбор‏объекта‏моделирования
2.
Определение‏цели‏моделирования
3.
Системный‏анализ‏объекта‏моделирования
4.
Построение‏формализованной‏информационной‏модели‏объекта‏моделирования:‏сеть,‏
дерево;‏таблица;‏математические‏формулы,‏графики.
5.
Создание‏компьютерной‏модели‏моделирования‏(СУБД:‏MS ACCESS, Open Office Base, табличные‏процессы:‏MS Excel, OO Calc,‏языки‏программирования:‏Pascal, C++
,универсальные‏и‏специализированные‏систкмы‏моделирования:‏Maple, Matcad )
6.
Тестирование‏‏компьютерной‏модели

Формализация - это‏отображение‏результатов‏мышления‏в‏точных‏понятиях‏и‏
сущностях‏.
Чем‏выше‏уровень‏формализации‏информационной‏модели,‏тем‏меньше‏‏в‏ней‏отражаются‏
субъективные‏свойства‏ее‏автора,‏и‏тем‏меньше‏различий‏в‏‏восприятии‏этой‏модели‏у‏разных‏
приемников‏информации.‏
Первый уровень формализации характеризуется появлением мысленного образа объекта моделирования у автора модели.
На втором уровне мысленный образ переходит в речь.
На третьем уровне речь оформляется в виде текста, не содержащего эмоции и лишние слова, записанного с соблюдением определенных правил.
На четвертом уровне текст записывается по законам соответствующей науки.
На‏пятом уровне‏формализации‏объект‏моделирования‏описывается‏с‏помощью‏языка‏
математики.
Формализация‏в‏математике‏понимается‏как‏построение‏формальной системы.
Формальная система – математическая‏модель,‏задающая‏множество‏дискретных‏объектов‏
путем‏описания‏исходных объектов (алфавита‏системы)‏и‏правил построения новых‏объектов‏из‏
исходных‏и‏уже‏построенных‏

Вопрос 16
Системный анализ объекта моделирования

понятие системы, элемента, взаимодействия

свойства системы

что такое системный подход

каковы этапы системного анализа

разновидности моделей структуры системы (сеть, дерево, таблица)

Система – любой объект, существующий с определенной целью, состоящий из множества‏элементов,‏‏находящихся‏между‏собой‏во‏взаимодействии,‏имеющий‏
свойства,‏‏несводимые‏к‏свойствам‏его‏составляющих,‏обособленный‏от‏среды‏и‏
взаимодействующий‏с‏ней‏как‏единое‏целое.‏
Элемент - простейший‏компонет‏системы‏со‏следующими‏свойствами:‏в‏рамках‏данной‏задачи‏
он‏не имеет‏внутреннего‏устройства‏и‏рассматривается‏как‏единое‏целое.;‏имеет‏набор‏свойств‏
(атрибутов),‏которые‏изменяются‏в‏результате‏‏внешнего‏воздействия;‏имеет‏имя.
Взаимодействие – существенная‏связь‏между‏элементами‏системы,‏которая‏позволяет‏
установить границы‏системы.‏‏

Свойства‏системы.
1.
Целостность‏и‏делимость.
С‏одной‏стороны,‏‏система‏– совокупность‏объектов,‏воспринимаемая‏как‏единое‏целое.‏С‏
другой‏– в‏ней‏могут‏быть‏выделены‏составляющие‏еѐ‏элементы.‏
2.‏Структурность‏(взаимосвязь‏элементов).‏Характеристики‏системы,‏еѐ‏поведение‏зависят‏не‏
только‏от‏свойств‏элементов,‏но‏и‏от‏способа‏их‏взаимосвязи,‏т.е.‏от‏структуры‏системы.‏
3.‏Неоднозначность‏соответствия.‏«Система‏– структура‏системы».
В‏зависимости‏от‏цели‏системы,‏можно‏выделить‏разные‏связи,‏признаки‏и‏свойства‏системы‏в‏
качестве‏структурных.‏В‏общем‏случае‏однозначного‏соответствия‏между‏системой‏и‏еѐ‏
структурой‏нет.
4.‏Эмерджентность.
Системе‏присущи‏интегративные‏(системные)‏свойства,‏которые‏не‏свойственны‏ни‏одному‏из‏
еѐ‏элементов‏в‏отдельности,‏но‏зависят‏от‏их‏свойств.
5.Взаимодействие‏со‏средой.
Система‏проявляет‏свои‏свойства‏в‏процессе‏взаимодействия‏со‏средой.‏

Системный‏подход‏– метод‏исследования‏какого-либо‏объекта‏как‏системы.‏

Этапы‏системного‏анализа:
1.
Постановка‏цели
2.
Выделяются‏основные‏элементы‏и‏подсистемы.
3.
определить,‏как‏они‏взаимосвязаны‏между‏собой.
4.
Выявить‏основные‏функции‏каждой‏полсистемы‏и‏системы‏в‏целом.
5.
Определить‏входы‏и‏выходы‏системы,‏способы‏реагирования‏на‏внешние‏воздействия.
6.
Выявить‏системообразующие‏факторы.
7.
Определить‏системоразрушающие‏факторы.
8.
Проанализировать‏этапы‏развития‏системы,‏еѐ‏перспективы.

Выделают‏3‏разновидности‏структур‏данных:‏сетевая,‏иерархическая,‏табличная.‏

Вопрос 17
Реляционная модель данных и базы данных

что такое реляционная база данных

классификация БД по структуре модели данных

Модель данных: сущность, атрибут, связь

объекты реляционной БД: таблица, запись, поле, первичный ключ

нормализация реляционной модели данных: для чего производится
нормализация, описание трех нормальных форм

Реляционная‏база‏данных‏– это‏средство‏для‏рационального‏и‏эффективного‏
хранения‏информации‏в‏форме‏взаимосвязанных‏таблиц.‏

Сущность‏– это‏то,‏о‏чем‏нужно‏хранить‏информацию‏в‏базе‏данных.‏Информация‏
о‏каждой‏сущности‏хранится‏в‏определенной‏таблице‏БД.
Атрибут‏– некоторое‏свойство‏сущности‏(название‏атрибута‏соответствует‏названию‏столбца‏
таблицы)
Типы‏связи‏между‏сущностями‏(таблицами‏в‏реляционных‏моделях‏данных):
1.
Один‏к‏одному
2.
Один‏ко‏многим.‏Запись‏из‏одной‏таблицы‏связывается‏с‏несколькими‏записями‏из‏
другой‏таблицы.‏
3.
Многие‏ко‏многим.‏Запись‏из‏первой‏таблицы‏связывается‏с‏несколькими‏записями‏из‏
другой‏таблицы‏и‏наоборот.‏Этот‏тип‏нельзя‏организовать‏напрямую.‏Для‏связи‏М‏к‏М‏
создается‏третья‏таблица,‏называемая‏сводной‏таблицей.‏

Схема базы‏данных‏– это‏перевод‏концептуальной‏модели‏данных‏на‏язык‏
конкретной‏базы‏данных.‏В‏теории‏реляционных‏БД‏таблица,‏содержащая‏
описание‏сущности,‏называется‏отношением.‏Структурными‏составляющими‏
отношения‏являются‏записи‏(строки)‏и‏поля‏(столбцы). Для‏каждой‏таблицы‏
определяется‏первичный‏ключ‏– поле‏или‏совокупность‏полей,‏значение‏которых‏
не‏должно‏повторяться‏в‏разных‏записях.‏Каждый‏атрибут‏отношения‏имеет‏
определенный‏тип.‏Существуют‏4‏основных‏типа:‏символьный,‏числовой,‏
логический,‏дата.‏

Нормализация‏реляционной‏модели‏данных‏– это‏процесс‏реорганизации‏данных‏с‏
целью‏приведения‏таблиц‏к‏виду,‏позволяющему‏осуществлять‏корректное‏
редактирование‏данных.‏
Первая‏нормальная‏форма‏(1NF)
Отношение‏находятся‏в‏1NF,‏если‏все‏его‏поля‏являются‏атомарными,‏т.е.‏далее‏неделимыми‏в‏
рамках‏рассматриваемой‏задачи.‏
Вторая‏нормальная‏форма.(2NF)
Первичный‏ключ‏не‏является‏составным.‏1)‏Определить‏на‏какие‏части‏можно‏разбить‏
первичный‏ключ‏так,‏чтобы‏некоторые‏из‏не‏ключевых‏полей‏зависели‏от‏этих‏частей.
2)‏Создать‏новую‏таблицу‏для‏каждой‏части‏ключа‏и‏переместить‏туда‏группы,‏зависящие‏от‏
этих‏полей.‏
Третья‏нормальная‏форма‏(3NF)
Отношение‏находится‏в‏3NF,‏если‏находится‏в‏2‏NF и‏в‏нем‏отсутствуют‏поля‏,‏транзитивно‏
зависящие‏от‏ключевого.‏Чтобы‏перейти‏от‏2NF к‏3NF нужно:‏Определить‏‏транзитивно‏
зависящие‏от‏ключа‏поля‏(группы‏полей)‏и‏переместить‏их‏в‏новую‏таблицу.‏

Вопрос 18
Компьютерное математическое моделирование

понятие компьютерной математической модели.

этапы компьютерного математического моделирования (охарактеризовать каждый)‏
Математическая‏модель‏– это‏совокупность‏количественных‏характеристик‏
некоторого‏объекта‏(процесса)‏и‏связей‏между‏ними,‏производимых‏на‏языке‏
математики,‏то‏есть‏с‏помощью‏формул,‏уравнений‏и‏других‏математических‏
соотношений.‏
Этапы‏:

Вопрос 19.

понятие компьютерной математической модели.

классификация компьютерных моделей по цели моделирования (характеристика каждого класса, основное назначение моделей данного класса, примеры)‏
Классификация по цели моделирования:
1.Дескриптивные‏
2.‏Имитационные
3.‏Оптимизационные
4.‏Игровые
1.Дескриптивные – описывают‏состояние‏объекта‏или‏процесса‏с‏помощью‏аналитических‏
выражений‏и‏как‏бы‏фиксируют‏сведения‏человека‏о‏них.‏примеры:‏описание‏движения‏
воздушных‏масс‏в‏атмосфере,‏предсказание‏солнечных‏и‏лунных‏затмений
2.Имитационные – воспроизводит‏поведение‏сложной‏системы‏
взаимодействующих.элементов.
Особенности:‏объект‏– сложная‏неоднородная‏система;‏присутствуют‏факторы‏случайного‏
поведения;‏процесс‏развивается‏во‏времени;‏невозможно‏получить‏результаты‏моделирования‏
без‏использования‏компьютера.‏ приперы:Модель‏изменения‏численности‏микроорганизмов‏в‏колонии,‏Модель‏движения‏
молекул‏в‏газе,‏Модель‏климатических‏и‏экологических‏процессов,‏возникающих‏в результате‏
взрыва‏атомной‏бомбы,‏Модель‏формирования‏очереди‏в‏системе‏массового‏обслуживания
3.Оптимизационные – служат‏для‏поиска‏наилучших‏решений‏при‏соблюдении‏определѐнных‏
условий‏и‏ограничений.‏В‏модель‏входит‏один‏или‏несколько‏параметров,‏доступных‏нашему‏
влиянию.‏ примеры:‏оптимизируя‏маршрут,‏мы‏снижаем‏стоимость‏перевозок,‏меняя‏тепловые‏режимы‏в‏
зернохранилище,‏мы‏можем‏стремиться‏подобрать‏такой‏режим,‏чтобы‏достичь‏максимальной‏
сохранности‏зерна,‏т.‏е.‏оптимизируем‏процесс,‏зная‏цены‏на‏продукты‏и‏потребность‏человека‏в‏
пище,‏организовать‏питание‏больших‏групп‏людей‏как‏можно‏с‏большей‏пользой‏для‏здоровья‏и‏
как‏можно‏дешевле.
4.Игровые –Моделируют‏способы‏принятия‏решений‏в‏условиях‏наличия‏неполной‏
информации‏служат‏для‏поиска‏стратегий‏ведущих‏к‏успеху
Игровые‏модели‏в‏частности‏применяются‏при‏моделировании‏развития‏конфликтов‏
(политических,‏экономических,‏военных)
По учету фактора времени:
1.
Статистические модели – отражают‏состояние‏объекта‏моделирования‏в‏
фиксированный‏момент‏времени.
2.
Динамические модели – отражают‏смену‏состояний‏объекта‏моделирования‏во‏времени
По учета фактора случайности в смене состояний объекта:
1.
Детерминированные модели – поведения‏объекта‏моделирования‏описывается‏на‏
основе‏выявленных‏закономерностей.
2.
Недетерминированние (стохастические) – в‏поведении‏‏объекта‏учитывается‏фактор‏
случайности.‏

Вопрос 20
Нестрогое определение алгоритма

нестрогое определение алгоритма

свойства алгоритма

Формы представления алгоритма

Алгоритм‏– это‏понятное‏и‏точное‏предписание‏исполнителю‏
совершить‏последовательность‏действий‏над‏некоторыми‏объектами,‏
направленных‏на‏достижение‏поставленной‏цели‏или‏на‏решение‏
поставленной‏задачи.

Свойства:
1.
Дискретность‏– алгоритм‏должен‏состоять‏из‏отдельных‏шагов‏(команд).‏
Каждый‏шаг‏должен‏быть‏закончен‏исполнением‏прежде,‏чем‏он‏перейдѐт‏к‏
следующему.‏
2.
Понятность‏– алгоритм‏должен‏включать‏только‏команды‏известные‏
исполнителю.‏
3.
Детерминированность‏– каждая‏команда‏алгоритма‏должна‏быть‏четкой,‏
однозначной‏и‏не‏оставлять‏места‏для‏произвола.‏
4.
Результативность‏– конечное‏число‏шагов‏алгоритма‏либо‏должно‏
приводить‏к‏решению‏задач,‏либо‏останавливаться‏и‏выдавать‏сообщение‏о‏
невозможности‏их‏решений.
5.
Массовость‏– алгоритмы‏решения‏задачи‏должны‏разрабатываться‏в‏общем‏
виде,‏т.е.‏он‏должен‏быть‏применен‏для‏некоторого‏класса‏задач,‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏
исходных‏данных.

Форма‏представления:
1.
Словесный‏способ.‏Алгоритм‏представляет‏собой‏описание‏
последовательных‏этапов‏обработки‏данных‏на‏естественном‏языке.
2.
Графический‏способ.‏Алгоритм‏изображается‏в‏виде‏блок-схемы‏– последовательно‏связанных‏между‏собой‏функциональных‏блоков,‏каждый‏
из‏которых‏соответствует‏выполнению‏одного‏или‏нескольких‏действий.‏
Каждому‏типу‏действий‏соответствует‏геометрическая‏фигура‏– блок.‏
Блочные‏символы‏соединяются‏линиями‏переходов,‏определяющими‏
очерѐдность‏выполнения‏действий.
3.
Псевдокод.‏Язык‏описания‏алгоритмов,‏использующий‏ключевые‏слова‏
языков‏программирования,‏но‏опускает‏подробности‏и‏специфических‏
синтаксис.‏«КУМИР»
4.
Запись‏на‏языке‏программирования.‏Компьютер‏может‏выполнять‏только‏
инструкции‏‏на‏формальном‏языке,‏обладающим‏строгим‏синтаксисом‏и‏
полной‏смысловой‏определенностью.‏

Вопрос 21
Базовые алгоритмические структуры

Следование (обозначение на блок-схеме)

Ветвление (виды, обозначение на блок-схеме)

Цикл (виды, обозначение на блок-схеме)
Логическая‏структура‏любого‏алгоритма‏может‏быть представлена‏комбинацией‏
3х‏базовых‏структур:‏следование,‏ветвление,‏цикл.
Следование. Образуется‏последовательностью‏действий,‏следующих‏одно‏за‏
другим.‏
Ветвление. Обеспечивает‏в‏зависимости‏от‏результата‏проверки‏условие‏(да‏или‏
нет)‏выбор‏одного‏из‏альтернативных‏путей‏работы‏алгоритма.‏Структура‏
ветвления‏существует‏в‏4х‏основных‏вариантах:‏если-то,‏если-то-иначе,‏выбор,‏
выбор‏иначе.‏
Если‏то.‏Если‏(условие),‏то‏(действие)
Если-иначе.‏Если‏(условие),‏то‏(действие‏1),‏иначе‏(действие‏2).
Выбор.‏При‏условие‏1,‏действие‏1,
При‏условии‏2,‏действие‏2
При‏условии‏n,‏действие‏n.
Выбор‏иначе.‏
При‏условии‏1,‏действие‏1,
При‏условии‏2,‏действие‏2,‏
При‏условии‏n,‏действие‏n.
Иначе‏действие‏n+1.

Цикл. Обеспечивает‏многократное‏выполнение‏некоторой‏совокупности‏
действий,‏которая‏называется‏телом‏цикла.‏
Цикл с предусловием «Пока».
Предписывает‏выполнять‏цикл‏до‏тех‏пор,‏пока‏выполняется‏условие,‏записано‏
после‏слова‏«пока».‏Число‏повторения‏операторов‏тела‏цикла‏заранее‏неизвестное.‏
Выход‏из‏цикла‏выполняется‏в‏случае‏не‏выполнения‏заданного‏условия.‏
Цикл с постусловием «пока». Выполняет‏серию‏команд‏до‏тех‏пор,‏пока‏условие‏
станет‏истинным.‏Число‏повторений‏операторов‏тела‏цикла‏заранее‏неизвестно.‏
Цикл с параметром «Для». Предписывает‏выполнять‏тело‏цикла‏для‏всех‏
значений‏некоторой‏переменной‏в‏заданном‏диапазоне.‏Цикл‏с‏параметром‏
используют,‏когда‏число‏‏повторений‏заранее‏известно.‏