Что такое паркет в информатике

Обновлено: 04.05.2024

Курс разработан на основные виды работ в текстовом редакторе. Задания выполняются последовательно - от простого к сложному.

Вложение	Размер
write.rar	475.68 КБ

Предварительный просмотр:

Паркетная доска явлеется заменителем натурального паркета. По ценне она приближается к качественному натуральному паркету.

Паркетная доска известна своей запатентованной трехслойной конструкцией, где центральный слой из сесновых или еловых реек лежит поперек верхнего и нижнего слоев, обеспечивая тем самым стабильность конструкции и нейтрализует естественное движение древесины. Дерево гигроскопично, оно поддерживает относительную влажность окру

жающей среды, расширяясь, когда влажность высокая и сжимаясь, когда влажность низкая. Такая конструкция уменьшает движение древесины на 70%. Тщательная сушка сушка уменьшает движение дополнительно 20%. Оставшиеся 10% компенсируются за счет зазора от стены.

Благодаря технологии каждая паркетная дуска долгое время сохраняет свою форму, и пол может выдерживать как температурные, так и климатические изм

енения. В результате получается пол, не имеющий привычных для деревянных пелов щелей. Верхний (рабочий) сллой из ценной породы дерева имеет толщину для разных марок от 0,6 до 6 мм. Этот слой в заводских усл

овиях покрывают несколько раз лаком или пропитывают масляным покрытием. Лак не имеет растворителей, что придает ему повыщенную стойкость. Поэтому паркетная доска вполнеее может заменить такой материал, как массивная доска пола.

Сохраните документ в «Свою папку», используя команду «Сохранить как…» под тем же именем.

По теме: методические разработки, презентации и конспекты

практические работы в текстовом редакторе

Практические работы предназначены для первых уроков в текстовом редакторе.

Методическое пособие по информатике ( практические работы для учащихся в текстовом редакторе Word)

Методическое пособие по информатике( практические работы для учащихся в текстовом редакторе Word).

Лабораторно-практические работы в текстовом редакторе Word.

Данная работа состоит из 5 лабораторно-практических работ в тестовом редакторе Word.

Практические работы по теме: "Текстовый редактор Microsoft Word"

Создание объявлений средствами Word.

Материалы для практического освоения бесплатного редактора растровой графики Gimp 2.0

Данные матириалы позволят на практике освоить основные приемы работы с мощным графическим редактором Gimp 2.0, бесплатным аналогом Photoshop.

Практическая работа. Текстовый редактор LibreOfficeWriter. 8 класс. Оформление текстового документа. Форматирование текста. Вставка изображений.

Оформление текстового документа. Форматирование текста. Вставка изображений.

Урок информатики по теме: "Текстовые редакторы и текстовые процессоры" (практическая работа)

Цель: Ознакомить с такими представителями прикладного ПО как текстовые редакторы.Урок №13.

Обращаем Ваше внимание, что в соответствии с Федеральным законом N 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации» в организациях, осуществляющих образовательную деятельность, организовывается обучение и воспитание обучающихся с ОВЗ как совместно с другими обучающимися, так и в отдельных классах или группах.

Рабочие листы и материалы для учителей и воспитателей

Более 2 500 дидактических материалов для школьного и домашнего обучения

Столичный центр образовательных технологий г. Москва

Получите квалификацию учитель математики за 2 месяца

от 3 170 руб. 1900 руб.

Количество часов 300 ч. / 600 ч.

Успеть записаться со скидкой

Форма обучения дистанционная

Онлайн
формат
Диплом
гособразца
Помощь в трудоустройстве

311 лекций для учителей,
воспитателей и психологов

Получите свидетельство
о просмотре прямо сейчас!

Курс профессиональной переподготовки

Математика и информатика: теория и методика преподавания в образовательной организации

Курс повышения квалификации

Базовые приемы применения Premiere Pro для видеомонтажа и обработки видео

Курс повышения квалификации

Теоретические и методологические основы преподавания информатики с учётом требований ФГОС ООО

«Домашнее обучение. Лайфхаки для родителей»

«Учись, играя: эффективное обучение иностранным языкам дошкольников»

Свидетельство и скидка на обучение
каждому участнику

Описание презентации по отдельным слайдам:

Урок информатике 8 класс компьютерная графика Автор: Моисеева О.В учитель информатики МАОУ СОШ №71

Урок №2 Моделирование паркета на основе восьмиугольника

Паркетом называется такое заполнение плоскости многоугольниками, при котором любые два многоугольника либо имеют общую сторону, либо имеют общую вершину, либо не имеют общих точек.

Паркет называется правильным, если он состоит из правильных многоугольников, и вокруг каждой вершины правильные многоугольники расположены одним и тем же способом.

Какие правильные фигуры вы знаете? Квадрат Правильный треугольник Правильный шестиугольник Правильный восьмиугольник Правильный двенадцатиугольник Теорема. Существует одиннадцать правильных паркетов.

Примеры паркетов на основе правильных фигур на основе квадратов

Примеры паркетов на основе правильных фигур на основе правильных треугольников и шестиугольников

Примеры паркетов на основе правильных фигур на основе правильных восьмиугольников 1.соединение по стороне 2.соединение по вершине

Определите на основе каких фигур выполнены эти паркеты

Построение паркета на основе правильного восьмиугольника в среде графического редактора Paint.

Построение правильного восьмиугольника Этап 1 Построить квадрат Провести в квадрате диагонали Провести в средние линии

Этап 2 В каждом из четырех получившихся квадратов также провести диагонали и серединные линии Построение правильного восьмиугольника

Этап 3 Соединим, указанные точки линиями Таким образом мы делим диагональ квадрата на 4 равные части Построение правильного восьмиугольника

Этап 4 Соединив, указанные точки получаем правильный восьмиугольник Построение правильного восьмиугольника

Создание макета паркета из правильного восьмиугольника Удаляем лишние линии и получаем заготовку для паркета

С помощью кнопки копирования (CTRL) создаем готовый паркет Построение паркета на основе правильного восьмиугольника

примечание Часть линий которые мы использовали для построения можно оставить это придаст вашему паркету еще большую красоту.

Задание для практической работы Придумай свой паркет на основе восьмиугольника и выполни в графическом редакторе Paint.

Краткое описание документа:

Презентация к уроку по информатике для 8 класса.

Можно использовать в теме "Моделирование" и "Компьютерная графика в среде графического редактора Paint".

Содержит сведения о математических паркетах и описание практической работы "Построение паркета на основе правильной фигуры - восьмиугольник".

Из всех графических программ наиболее приемлемым является графический редактор Paint. Эта прикладная программа, входящая в стандартные программы операционной системы Windows хороша тем, что не требует специальных средств для ее приобретения и можно эффективно организовать деятельность, связанную с построением изображений. Создавать изображения в Paint можно используя инструмент копирования в технике монтажа изображения из готовых элементов. Эт у особенность Paint я использую для раскрытия и иллюстрирования темы «Моделирование в среде графического редактора». В курсе школьной информатики это соответствует разделам «Моделирование» и «Растровая графика».

Тема урока “ Моделирование паркета на основе восьмиугольника ”

повторить понятие “паркет” основные виды паркетов;

сформировать понятие “ правильный паркет”;

научить строить паркет на основе правильного восьмиугольника в среде графического редактора.

формирование познавательного интереса к компьютерной графике.

формирование эстетического отношения к действительности, развитие наблюдательности, умения самостоятельно решать изобразительную задачу

1. Выполнение геометрических построений.

2. Закрепление навыков работы в редакторе графическими примитивами и навыками тиражирования фрагментов рисунка.

О хранении данных в Parquet-файлах не так много информации на Хабре, поэтому надеемся, рассказ об опыте Wrike по его внедрению в связке со Spark вам пригодится.
В частности, в этой статье вы узнаете:

— зачем нужен “паркет”;
— как он устроен;
— когда стоит его использовать;
— в каких случаях он не очень удобен.

Наверное, стоит начать с вопроса, зачем мы вообще начали искать новый способ хранения данных вместо предварительной агрегации и сохранения результата в БД и какими критериями руководствовались при принятии решения?

В отделе аналитики Wrike мы используем Apache Spark, масштабируемый и набирающий популярность инструмент для работы с большими данным (у нас это разнообразные логи и иные потоки входящих данных и событий). Подробнее о том, как у нас работает Spark, мы рассказывали ранее.

Изначально нам хотелось развернуть систему быстро и без особых инфраструктурных изощрений, поэтому мы решили ограничиться Standalone кластер-менеджером Спарка и текстовыми файлами, в которые записывали Json. На тот момент у нас не было большого входного потока данных, так что развёртывать hadoop и т.п. не было смысла.

После нескольких недель работы мы поняли, что с json данными работать неудобно и трудоемко: медленное чтение, к тому же при многочисленных тестовых запросов каждый раз Spark вынужден сначала прочесть файл, определить схему и только потом подобраться непосредственно к выполнению самого запроса. Конечно, путь Спарку можно сократить, заранее указав схему, но каждый раз проделывать эту дополнительную работу нам не хотелось.
Покопавшись в Спарке, мы обнаружили, что сам он активно использует у себя внутри parquet-формат.

Что такое Parquet

Parquet — это бинарный, колоночно-ориентированный формат хранения данных, изначально созданный для экосистемы hadoop. Разработчики уверяют, что данный формат хранения идеален для big data (неизменяемых).
Первое впечатление — ура, со Spark наконец-то стало удобно работать, он просто ожил, но, как ни странно, подкинул нам несколько неожиданных проблем. Дело в том, что parquet ведёт себя как неизменяемая таблица или БД. Значит для колонок определён тип, и если вдруг у вас комбинируется сложный тип данных (скажем, вложенный json) с простым (обычное строковое значение), то вся система разрушится. Например, возьмём два события и напишем их в формате Json:
“event_name”: “event 1”,
“value”: “this is first value”,
>

В parquet-файл записать их не получится, так как в первом случае у вас строка, а во втором сложный тип. Хуже, если система записывает входной поток данных в файл, скажем, каждый час. В первый час могут прийти события со строковыми value, а во второй — в виде сложного типа. В итоге, конечно, получится записать parquet файлы, но при операции merge schema вы наткнётесь на ошибку несовместимости типов.

Чтобы решить эту проблему, нам пришлось пойти на небольшой компромисс. Мы определили точно известную и гарантируемую поставщиком данных схему для части информации, а в остальном брали только верхнеуровневые ключи. При этом сами данные записывали как текст (зачастую это был json), который мы хранили в ячейке (в дальнейшем с помощью простых map-reduce операций это превращалось в удобный DataFrame) в случае примера выше ‘ “value”: ‘ превращается в ‘ “value”: “” ‘. Также мы столкнулись с некоторыми особенностями разбиения данных на части Спарком.

Как выглядит структура Parquet файлов

Если коротко, Parquet использует архитектуру, основанную на “уровнях определения” (definition levels) и “уровнях повторения” (repetition levels), что позволяет довольно эффективно кодировать данные, а информация о схеме выносится в отдельные метаданные.
При этом оптимально хранятся и пустые значения.

Структура Parquet-файла хорошо проиллюстрирована в документации:

Файлы имеют несколько уровней разбиения на части, благодаря чему возможно довольно эффективное параллельное исполнение операций поверх них:

Row-group — это разбиение, позволяющее параллельно работать с данными на уровне Map-Reduce
Column chunk — разбиение на уровне колонок, позволяющее распределять IO операции
Page — Разбиение колонок на страницы, позволяющее распределять работу по кодированию и сжатию

Если сохранить данные в parquet файл на диск, используя самою привычную нам файловую систему, вы обнаружите, что вместо файла создаётся директория, в которой содержится целая коллекция файлов. Часть из них — это метаинформация, в ней — схема, а также различная служебная информация, включая частичный индекс, позволяющий считывать только необходимые блоки данных при запросе. Остальные части, или партиции, это и есть наши Row group.

Для интуитивного понимания будем считать Row groups набором файлов, объединённых общей информацией. Кстати, это разбиение используется HDFS для реализации data locality, когда каждая нода в кластере может считывать те данные, которые непосредственно расположены у неё на диске. Более того, row group выступает единицей Map Reduce, и каждая map-reduce задача в Spark работает со своей row-group. Поэтому worker обязан поместить группу строк в память, и при настройке размера группы надо учитывать минимальный объём памяти, выделяемый на задачу на самой слабой ноде, иначе можно наткнуться на OOM.
В нашем случае мы столкнулись с тем, что в определённых условиях Spark, считывая текстовый файл, формировал только одну партицию, и из-за этого преобразование данных выполнялось только на одном ядре, хотя ресурсов было доступно гораздо больше. С помощью операции repartition в rdd мы разбили входные данные, в итоге получилось несколько row groups, и проблема ушла.

Column chunk (разбиение на уровне колонок) — оптимизирует работу с диском (дисками). Если представить данные как таблицу, то они записываются не построчно, а по колонкам.

Представим таблицу:

Тогда в текстовом файле, скажем, csv мы бы хранили данные на диске примерно так:

В случае с Parquet:

Благодаря этому мы можем считывать только необходимые нам колонки.

Из всего многообразия колонок на деле аналитику в конкретный момент нужны лишь несколько, к тому же большинство колонок остается пустыми. Parquet в разы ускоряет процесс работы с данными, более того — подобное структурирование информации упрощает сжатие и кодирование данных за счёт их однородности и похожести.

Каждая колонка делится на страницы (Pages), которые, в свою очередь, содержат метаинформацию и данные, закодированные по принципу архитектуры из проекта Dremel. За счёт этого достигается довольно эффективное и быстрое кодирование. Кроме того, на данном уровне производится сжатие (если оно настроено). На данный момент доступны кодеки snappy, gzip, lzo.

Есть ли подводные камни?

Выводы:

Достоинства хранения данных в Parquet:

Несмотря на то, что они и созданы для hdfs, данные могут храниться и в других файловых системах, таких как GlusterFs или поверх NFS
По сути это просто файлы, а значит с ними легко работать, перемещать, бэкапить и реплицировать.
Колончатый вид позволяет значительно ускорить работу аналитика, если ему не нужны все колонки сразу.
Нативная поддержка в Spark из коробки обеспечивает возможность просто взять и сохранить файл в любимое хранилище.
Эффективное хранение с точки зрения занимаемого места.
Как показывает практика, именно этот способ обеспечивает самую быструю работу на чтение по сравнению с использованием других файловых форматов.

Колончатый вид заставляет задумываться о схеме и типах данных.
Кроме как в Spark, Parquet не всегда обладает нативной поддержкой в других продуктах.
Не поддерживает изменение данных и эволюцию схемы. Конечно, Spark умеет мерджить схему, если у вас она меняется со временем (для этого надо указать специальную опцию при чтении), но, чтобы что-то изменить в уже существующим файле, нельзя обойтись без перезаписи, разве что можно добавить новую колонку.
Не поддерживаются транзакции, так как это обычные файлы а не БД.

В Wrike мы уже достаточно давно используем parquet-файлы в качестве хранения обогащённых событийных данных, наши аналитики гоняют довольно много запросов к ним каждый день, у нас выработалась особая методика работы с данной технологией, так что с удовольствием поделимся опытом с теми, кто хочет попробовать parquet в деле, и ответим на все вопросы в комментариях.

P.S. Конечно, в последствии мы не раз пересматривали свои взгляды по поводу формы хранения данных, например, нам советовали более популярный Avro формат, но пока острой необходимости что-то менять у нас нет.

Для тех, кто до сих пор не понял разницу между строково-ориентированными данными и колончато-ориентированными, есть прекрасное видео от Cloudera,
а также довольно занимательная презентация о форматах хранения данных для аналитики.

Эта проектная работа подводит итог обучению пропедевтическому курсу программирования, разработанному мной для учащихся 5-6-го класса и опубликованному в учебно-методическом пособии “Развивающее обучение на языке программирования ЛОГО” в феврале 2007 года в Чебоксарах в издательстве Наумова. Пособие было одобрено научно-методическим советом Чувашского республиканского института образования. Всё обучение построено от простого к сложному, от линейных алгоритмов до использования процедур с параметрами и рекурсии. Методика рассчитана на 1 год обучения в 5 или 6 классе основной школы при нагрузке 1 час в неделю. Программы написаны для использования в среде Лого-Граф, это-интерпретатор графических команд языка ЛОГО. Среда лаконична и проста, но вполне достаточна для знакомства с основными идеями ЛОГО и пропедевтики основных понятий программирования. Программы, созданные в ней, легко перевести в любую из более мощных версий языка.

В основу методики положены две идеи. Одна состоит в конструировании сложных объектов из деталей. Именно в конструировании состоит главная цель деятельности детей на уроке, а программирование становится лишь средством ее достижения. Все начинается с построения простой детали, затем собирается полоса, содержащая некоторое число деталей, и, наконец, укладывая полосы, получаем сложный объект. Особенно интересно получение различных объектов из одной и той же детали.

Вторая идея - в использовании интеграционной сути информатики, во взаимодействии с другими предметами, в частности, c математикой. Затрагиваются такие математические вопросы, как типы симметрии и свойства многоугольников.

Эта методика используется мной в течение ряда лет в 5-6-х классах гимназии № 2 г. Чебоксары. Предлагаемые программы опробованы именно для этой возрастной категории. Завершающий этап обучения предполагает реализацию проекта с использованием программных сред обработки информации, таких как графические редакторы и среды создания презентаций.

Придется обратиться к теме “свойства многоугольников” и применить на практике понятие различных типов симметрии. В нашей школе с детьми 5-6-х классов проводятся уроки наглядной геометрии, поэтому они быстро включаются в работу. В каждой подгруппе 13-15 человек. Я разбиваю их на 4-5 команд, каждой из которых даю задание написать программы паркетов какого-то одного типа. При программировании является обязательным использование процедур с параметрами. К моменту начала работы над проектом учащиеся уже владеют навыками применения процедур с одним и двумя параметрами. Сначала в виде Новой Команды (а это и есть процедура в языке Лого-Граф) описывается построение самой детали, затем собирается полоса из деталей, после того, как программа сборки полосы отлажена, она опять оформляется в виде процедуры. После этого пишется цикл сборки паркета из полос. Программу конструируем строго поэтапно, по принципу “Матрешки”. C каждой командой обсуждаю математические особенности построения паркетов этого типа, иногда моделируем сборку паркета, вырезая деталь из бумаги, ищем и находим новый интересный материал в Интернете, сохраняем программы в компьютере. Ребята увлекаются, повсюду находят паркеты, придумывают свои, продолжают работу дома. При этом вырабатываются навыки структурного программирования, развиваются комбинационные способности. На это отводится 3 урока. В дальнейшем, к работе подключаем графический редактор PAINT. Делаем копию экрана изображения паркета в ЛОГО, переносим в PAINT, и там выполняем закраску. Получаются изображения, которые потом используем при создании презентаций . Каждая группа, работая в команде, делает презентацию, в которой отражает все особенности и математику вопроса построения паркетов данного типа. На это отводится 2 урока. Последний урок посвящается защите проекта. Заслушиваем выступления представителей всех групп, задаем вопросы, оцениваем эстетическую сторону представленных работ, подводим общий итог проделанной работы. Поскольку объем статьи не позволяет большего, приведу только по два примера программирования паркетов каждого из типов. Количество типов паркетов тоже придется ограничить.

И вот что примерно получается в результате:

Программирование математических паркетов в среде ЛОГО

I.Паркеты из правильных многоугольников (Команда №1)

Нашей задачей было построение паркетов из правильных многоугольников. Мы построили паркеты из квадрата, равностороннего треугольника, правильного шестиугольника. И вдруг обнаружили, что из правильного пятиугольника паркет не построишь! Пришлось обратиться к математике [2]. Углы правильного n-угольника равны 180*(n-2)/n. Так мы получаем для равностороннего треугольника угол = 60 градусов, для квадрата 90, для шестиугольника 120 градусов. С помощью паркета мы можем замостить плоскость. Если в одной точке сходятся m правильных n-угольников, то должно выполняться равенство m*180?*(n-2)/n=360?. После преобразования получаем: m=2*n/(n-2). Видно, что только при значениях n, равных трем, четырем или шести, m окажется целым числом (те, кто не верят, могут проверить по формуле), В частности, нельзя заполнить плоскость правильными пятиугольниками.

2. Сегодня на уроке мы познакомимся с исполнителем алгоритмов Паркетчик.

3. Итак, как вы уже поняли из предыдущих уроков, одно дело — общаться с исполнителем на нормальном человеческом языке и совсем другое — когда он понимает только язык нажатий на кнопочки мышки или клавиатуры.

Сегодня мы познакомимся с исполнителем, который почти понимает человеческую письменную речь. Он называется Паркетчик.

На первый взгляд он вам покажется совсем простым. Но именно с его помощью вы узнаете законы мира Бездумных Исполнителей, решите немало увлекательных головоломок, а иногда с ним можно будет и поиграть.

Говоря о Бездумных Исполнителях и их Системах Команд, мы неявно предполагали наличие еще одного важного компонента — среды обитания, или операционной среды , Бездумного Исполнителя. То есть того окружения, с которым исполнитель может производить какие-либо действия.

Так, операционной средой Перевозчика являются лодка и пассажиры, Джинна — два кувшина и вода в реке, текстового редактора — символьный электронный документ и т.д.

Операционной средой (или, если хотите, игровым полем) Паркетчика является лист клетчатой бумаги. Ну, не настоящей бумаги, разумеется. Так же, как и текстовый редактор, Паркетчик выкладывает квадратные паркетные плитки двух цветов, красного и зеленого, на листе электронного документа.

Каждая клеточка на поле имеет свой адрес , чтобы Паркетчик знал, где ему предстоит выполнять работу. На экране своего компьютера вы видите игровое поле как бы сверху, поэтому мы будем говорить о горизонтальных и вертикальных рядах клеток.

Так, клетка, стоящая в 5-м столбце и 7-й строке, имеет адрес (5, 7). Вы, наверно, уже сталкивались с подобным, если играли в "морской бой". В отличие от игры в "морской бой" мы нумеруем строки снизу вверх и в адресе клетки вначале указываем столбец, а затем — строку. (Кое-кто сразу понял, почему так сделано, а остальным рекомендуем вспомнить, что такое система координат. И почему номер столбца называют абсциссой , а номер строки — ординатой .)

Чтобы выложить тот или иной орнамент, Паркетчик может переходить с любой клетки на соседнюю. Иными словами, для Паркетчика допустимы следующие четыре действия:

шаг вверх,
шаг вниз,
шаг вправо,
шаг влево.

Кроме того, как было уже сказано, у Паркетчика есть еще два допустимых действия:

положить красную плитку,
положить зеленую плитку.

Осталось сообщить, что в начале игры Паркетчик всегда находится в левом нижнем углу, т.е. на клетке (1,1).

Теперь вы можете составлять разнообразные алгоритмы, объясняющие Паркетчику, как выложить задуманный вами орнамент.

Разумеется, когда вы будете записывать алгоритмы для Паркетчика в своих тетрадях, совсем не обязательно записывать действия буквально. Можно писать и так:

-> — вместо Шаг вправо;

К — вместо Положить красную плитку;

^ — вместо Шаг вверх;

З — вместо Положить зеленую плитку;

V — вместо Шаг вниз

— или как-нибудь еще.

Главное — чтобы было совершенно ясно, какое действие подразумевается. (Кстати, что сделает Паркетчик, исполнив написанный выше алгоритм?)

Другое дело, когда вы будете писать программу. Программа — это не алгоритм: в ней должны стоять команды только из СК БИ. Так, команду «Шаг вверх;» Паркетчик понимает как родную, а вот вашего сокращения не поймет.

Нельзя также делать грамматические ошибки, записывая команды для Паркетчика. Увидев операторы "Шаг верх ", "Пол а жить (з)" и т.п., Паркетчик сообщит, что таких команд он не знает.

Не поймет Паркетчик и другого. Скажем, вы предложите ему из начальной позиции сделать шаг вниз. Или, к примеру, положить плитку на поле, где плитка уже лежит. И хотя команды написаны без ошибок, Паркетчик остановится, обиженно сообщив:

Ошибка во время выполнения программы.

Это надо понимать так: "Рад бы выполнить, да не могу!" А уж ваша задача — определить, что же мешает Паркетчику выполнить команду.

То есть, как и в русском языке, ошибки в программе для Паркетчика могут быть двух типов: синтаксические и смысловые (или семантические).

О том, как записываются команды Паркетчика, мы подробнее расскажем при подготовке к лабораторной работе.

4. Вопросы и задания

1. Какие допустимые действия Паркетчика вы знаете?

2. Что является операционной средой:

— системы управления базами данных;

— станка с числовым программным управлением;

3. Нарисуйте в тетради поле Паркетчика, имеющее 5 горизонтальных и 5 вертикальных рядов. Поработайте за Паркетчика и определите, какой рисунок он выложит, выполнив следующий алгоритм:

Положить красную плитку;

Положить зеленую плитку;

Положить красную плитку;

4. Для каждого из рисунков 1 а—в составьте алгоритм выкладывания Паркетчиком этих орнаментов.

5. Нарисуйте какой-нибудь паркет с узором, приятным вашему глазу, и составьте алгоритм для Паркетчика, выполняя который он сможет выложить паркет таким образом.

6. Напишите алгоритм для Паркетчика, выполняя который, он выложит на поле ваши инициалы.

5. Подведем итоги

1. На компьютер можно смотреть как на дом, в котором живут разнообразные БИ. Некоторые из них выполняют команду сразу, как только она им сообщена, а другие руководствуются заранее составленной программой. Одним из таких программируемых исполнителей является Паркетчик.

2. Кроме Системы Команд, любой Бездумный Исполнитель имеет еще и операционную среду, которую он преобразует с помощью этих самых команд.

3. Допустимые действия в алгоритмах можно записывать так, как удобно человеку. В программах же должны стоять команды только из СК БИ.

Читайте также: