Що буде виведено в результаті виконання 1)a=2 if a! =1:___print(1) else:___print(2)
2)a=1 if a+2==a*2: ___a=a+2 else: ___a=a*2 ___print(a) *
3)x=1 if x==2: ___x=x+2 x=x*2 ___print(x) *
4)x=1 if x==2: ___x=x+2 ___x=x*2 ___print(x) *
5)а=1 b= a+2 if b<=a: ___print(1) else : ___print(2) *
6)а="текст" if a!="текст": ___print(1) else : ___print(2) *
Каналы передачи данных ненадежны (шумы, наводки и т.д.), да и само оборудование обработки информации работает со сбоями. По этой причине важную роль приобретают механизмы детектирования ошибок. Ведь если ошибка обнаружена, можно осуществить повторную передачу данных и решить проблему. Если исходный код по своей длине равен полученному коду, обнаружить ошибку передачи не предоставляется возможным. Можно, конечно, передать код дважды и сравнить, но это уже двойная избыточность обнаружения ошибок является контроль по четности. Обычно контролируется передача блока данных ( М бит). Этому блоку ставится в соответствие кодовое слово длиной N бит, причем N>M. Избыточность кода характеризуется величиной 1-M/N. Вероятность обнаружения ошибки определяется отношением M/N (чем меньше это отношение, тем выше вероятность обнаружения ошибки, но и выше избыточность).
При передаче информации она кодируется таким образом, чтобы с одной стороны характеризовать ее минимальным числом символов, а с другой – минимизировать вероятность ошибки при декодировании получателем. Для выбора типа кодирования важную роль играет так называемое расстояние Хэмминга.
Пусть А и Б — две двоичные кодовые последовательности равной длины. Расстояние Хэмминга между двумя этими кодовыми последовательностями равно числу символов, которыми они отличаются. Например, расстояние Хэмминга между кодами 00111 и 10101 равно 2.
Можно показать, что для детектирования ошибок в n битах схема кодирования требует применения кодовых слов с расстоянием Хэмминга не менее N + 1. Можно также показать, что для исправления ошибок в N битах необходима схема кодирования с расстоянием Хэмминга между кодами не менее 2N + 1. Таким образом, конструируя код, мы пытаемся обеспечить расстояние Хэмминга между возможными кодовыми последовательностями большее, чем оно может возникнуть из-за ошибок.
Широко рас коды с одиночным битом четности. В этих кодах к каждым М бит добавляется 1 бит, значение которого определяется четностью (или нечетностью) суммы этих М бит. Так, например, для двухбитовых кодов 00, 01, 10, 11 кодами с контролем четности будут 000, 011, 101 и 110. Если в процессе передачи один бит будет передан неверно, четность кода из М+1 бита изменится.
Предположим, что частота ошибок ( BER – Bit Error Rate) равна р = 10-4. В этом случае вероятность передачи 8 бит с ошибкой составит 1 – (1 – p)8 = 7,9 х 10-4. Добавление бита четности позволяет детектировать любую ошибку в одном из переданных битах. Здесь вероятность ошибки в одном из 9 битов равна 9p(1 – p)8. Вероятность же реализации необнаруженной ошибки составит 1 – (1 – p)9 – 9p(1 – p)8 = 3,6 x 10-7. Таким образом, добавление бита четности уменьшает вероятность необнаруженной ошибки почти в 1000 раз. Использование одного бита четности типично для асинхронного метода передачи. В синхронных каналах чаще используется вычисление и передача битов четности как для строк, так и для столбцов передаваемого массива данных. Такая схема позволяет не только регистрировать, но и исправлять ошибки в одном из битов переданного блока.
Контроль по четности достаточно эффективен для выявления одиночных и множественных ошибок в условиях, когда они являются независимыми. При возникновении ошибок в кластерах бит метод контроля четности неэффективен, и тогда предпочтительнее метод вычисления циклических сумм ( CRC — Cyclic Redundancy Check). В этом методе передаваемый кадр делится на специально подобранный образующий полином. Дополнение остатка от деления и является контрольной суммой.
В Ethernet вычисление CRC производится аппаратно. На рис. 4.1 показан пример реализации аппаратного расчета CRC для образующего полинома R(x) = 1 + x2 + x3 + x5 + x7. В этой схеме входной код приходит слева.
arr: array[1..27] of integer;
summ: integer;
begin
Randomize;
for var i := 1 to 27 do
begin
arr[i] := random(-5, 5);
summ := summ + arr[i];
end;
writeln('Массив: ',arr);
writeln('Сумма всех элементов массива = ',summ);
for var i := 1 to 27 do if arr[i] = 0 then arr[i] := summ;
writeln('Массив: ',arr);
end.
пример работы:
Массив: [5,-1,1,5,4,-2,-3,0,3,5,-3,-4,3,0,-1,-4,5,-2,1,-4,5,2,-4,5,4,-5,-1]
Сумма всех элементов массива = 14
Массив: [5,-1,1,5,4,-2,-3,14,3,5,-3,-4,3,14,-1,-4,5,-2,1,-4,5,2,-4,5,4,-5,-1]
var
arr: array of integer;
n,k,m: integer;
begin
write('Введи n: ');
readln(n);
Randomize;
arr:= new integer[n];
for var i := 0 to n-1 do arr[i] := random(-5, 5);
writeln('Массив: ',arr);
for var i := 0 to n-1 do
begin
if arr[i]<0 then inc(k);
if (i>=1) and (i<=6) then inc(m);
if (i>=6) and (arr[i]>=0) then arr[i]:=1;
end;
writeln('Количество отрицательных элементов массива = ',k);
writeln('Количество элементов массива в интервале [2..7] = ',m);
writeln('Массив: ',arr);
end.
Пример работы:
Введи n: 5
Массив: [0,1,-4,1,3]
Количество отрицательных элементов массива = 1
Количество элементов массива в интервале [2..7] = 4
Массив: [0,1,-4,1,3]
Введи n: 15
Массив: [0,1,4,3,-3,5,-4,-1,1,-2,3,1,-4,1,3]
Количество отрицательных элементов массива = 5
Количество элементов массива в интервале [2..7] = 6
Массив: [0,1,4,3,-3,5,-4,-1,1,-2,1,1,-4,1,1]