
- •Глава 1. Основы информационных технологий
- •1. Информация, ее виды. Свойства информации. Способы передачи информации. Кодирование информации, представление информации в компьютере. Файл. Измерение объемов информации.
- •Компьютерная графика и мультимедиа
- •5. Техн. Обработки графич. Инф-и. Виды компьютерной графики, средства ее создания. Растровая графика. Достоинства и недостатки растровой графики. Фотошоп.
- •3. Группа инструментов «Ретуширование» (Retouching tools)
- •5. Группа инструментов «Рисование» и «Текст» (Drawing and type tools)
- •Изменение формы кривой. С помощью инструмента Форма можно менять положение узлов и форму кривых путем перетаскивания узлов, их направляющих точек и линий.
- •Технологии программирования и методы алгоритмизации
- •8. Алгоритм и его св-ва. Сп-бы опис. Алг-мов. Базовые структуры алгоритмов. Основные этапы полного построения алг-мов. Структурный подход при конструировании алг-мов.
- •1. Полная форма, if–then–else:
- •If условие
- •2). Неполная форма, if–then:
- •2. Структура «Построение с известным числом повторений»
- •Структура «Повторение с постусловием»
- •10. Процедуры и функции пользователя: формальные и фактические параметры, глобальные и локальные переменные, входные и выходные данные.
- •11. Типы данных: структурный (массив) и комбинированный (запись). Алг-мы сортировки и поиска в массивах. Массивы из записей. Оператор With.
- •Var имя_записи: имя_типа;
- •Ves: real;
- •12. Понятие физ. И логич. Файла данных. Классификация файлов данных. Про-ры и ф-и работы с файлами (созд., дополн. Новыми данными, использ. Данных из файла).
- •15. Перегрузка методов и конструкторов как механизм реализации полиморфизма. Перегрузка операторов. Перегрузка бинарных, унарных оп-й и операторов отношений.
- •16. Наслед. В c#: наслед., базовые и производн. Классы. Доступы к членам базовых классов. Конструкторы и наслед-е. Вирт. Методы и их переопределение. Абстр. Классы.
- •Информационные системы и сети
- •18. Технологии обработки и хранения сложно структурированных данных. Базы данных, системы управления базами данных (субд). Модели данных. Субд ms Access:
- •19. Структурированный язык запросов: назначение, возможности и достоинства. Типовые задачи, решаемые средствами sql. Структура команды sql. Выборка данных.
- •Insert into student (student_id, city, surname, name)
- •If условие Then выражение.
- •24. Протокол http и способы передачи данных на сервер. Использование html-форм для передачи данных на сервер. Методы get и post. Обработка запросов с помощью php. Примеры разработки запросов.
- •Архитектура и программное обеспечение вычислительных систем
- •26. Память. Основная память: бит, адреса памяти, упорядочение байта, код исправления ошибок (код Хэмминга), кэш-память; модели, типы памяти. Вспомогательная память.
- •27. Базовые структуры в ассемблере. Программы с ветвлениями. Циклические программы: условие перехода Jnnn (больше, меньше, равно); безусловные переходы Jmp; команда Loop.
- •История информатики
- •Глава 2. Прикладная математика Дискретная математика
- •Способы задания графов
- •2 Рисунка графа
- •3. Эйлеровы циклы и цепи. Эйлеровы графы. Критерий эйлеровости графа. Реш. Зад. О кенигсбергских мостах. Гамильтоновы циклы и цепи. Гамильтоновы графы. Достаточные условия гамильтоновости графа.
- •Теория вероятностей и математическая статистика
- •Основные свойства плотности распределения. , т.К. – неубывающая функция; ; ; Вероятность того, что св попадет в интервал от α до β ;
- •5. Основные законы распределения случайных величин: биномиальный закон, закон Пуассона, показательный закон, нормальный закон. Функция Лапласа.
- •6. Виды измерений в статистике: количественные, порядковые, номинальные. Дискретные и интервальные вариационные ряды. Кумулятивные ряды.
- •Вычислительные методы и компьютерное моделирование
- •7. Числ. Методы решения алгебраич-х и трансцендентных уравнений с одной переменной (метод деления отрезка пополам, метод простой итерации, метод Ньютона
- •8. Приближенное вычисление значения определенного интеграла (метод трапеций, метод Симпсона, метод Монте-Карло).
- •Глава 3. Мпи
- •Шк. Курс инф-ки: цели, стр-ра. Анализ содерж. Линий курса информатики.
- •Метод. Особен. Шк. Курса инф-ки. Специфика орг-ции ур. Инф-ки, типы и стр-ра.
- •Шк. Кабинет инф-ки и информ. Технологий. Требования к технич. И методич. Оснащению кабинета. Док-ция. Беседа с уч-ся по охране труда.
- •Контроль уч. Достижений уч-ся по инф-ке. Виды и ф-мы орг. Контроля. Оценивание зн. И ум. Уч-ся по инф-ке: хар-ка 10бал. С-мы, критерии, особ-ти оцен-я в соотв. С видами к.
- •11. Методика обучения учащихся работе с базами данных: тема учебной программы, формирование основных понятий и умений, примеры заданий для учащихся.
- •15. Обуч-е уч-ся сост-ю алгоритмов с управляющей структурой «ветвление»: тема учеб. Прог-мы, формиров-е основных понятий, примеры заданий для учащихся.
- •Var a:integer;
- •Var имя_массива : array[индекс1..ИндексN] of тип_элементов;
- •Var t, f, p, s : char;
- •Var t, f, p, s : string;
- •19. Факульт-е занятия по инф-ке. Цели, анализ сод-я программ факульт-х курсов.
- •Современные информационные технологии в образовании
- •20. Совр-е усл-я внедрения инф-ых технологий (ит) в образование. Классификация ит. Информатизация с-мы образования. Актуальные направления раз-я инф-и образования.
- •21. Электр-е ср-ва обуч-я (эсо), применяемые в учебном процессе. Сценарий эсо, процесс его разработки. Классификация, цели, специфика применения различных видов эсо.
- •26. Электр учебник: требования к нему, особенности оформления и использования, средства создания. Разработка электр. Учебных материалов и их публикация в www,
- •27. Компьютерный контроль знаний: виды программ, требования к ним и особенности применения. Тестирование, как вид компьютерного контроля.
- •28. Визуализация обуч-я, виды наглядности, ср-ва созд-я объектов комп-ной графики, графич-е форматы, требования к созданию и оформлению компьютерной наглядности.
Способы задания графов
2 Рисунка графа
на
этот граф опираются
Граф G называется помеченным, если его вершинам приписаны числа 1, 2, …, n, где n − порядок графа. Способы задания графов:
1. Парой множеств вершин и ребер G = (V, E). 2. Геометрически.
3. С помощью матрицы смежностей А(G).
Граф можно задать с помощью матрицы размера n x n: А(G)=[aij], где 1 < i, j < n.
эта
матрица симметрична с нулями по главной
диагонали. Она называется матрицей
смежностей
графа
G = (V, E). В приведенном выше примере графа
матрица смежностей такова:
.
С
опоставим
графу G = (V, E) еще одну матрицу. Будем
считать, что V={
}
по-прежнему мн. вершин и пусть E
=
{
}множество
ребер. Определим матрицу размера n
x
p:
B(G)=[bij],
i
=
1,...,n
j =
1,..., p
следующим
образом:
Введенная
так матрица B(G) называется матрицей
инцидентности
данного
графа. Очевидно, вид матрицы смежностей
и вид матрицы инцидентности существенно
зависят от того, как именно занумерованы
вершины и ребра. Если в приведенном
выше примере графа считать, что
,
то матрица инциденций будет такой: В
каждом столбце матрицы инцидентности
всегда ровно 2 единицы, ост. эл-ты равны
0. Если в графе все вершины имеют степень
0, то матрицы инцидентности - нулевая.
Определение. Степенью вершины графа называется число инцидентных ей ребер, (число вершин смежных этой вершине, число ребер выходящих из этой вершины, число ребер входящих в нее). Обозначают степень вершины v через deg (v).
Гипотеза Улама Любой граф числом вершин > 2 по своей колоде восстанавливается однозначно.
Лемма о рукопожатиях: Сумма степеней вершин графа равна удвоенному числу ребер. До-во: Возьмем пустой граф. Сумма степеней вершин такого графа равна нулю. При добавлении ребра, связывающего любые две вершины, сумма всех степеней увеличивается на 2 единицы. Т.о., сумма всех степеней вершин четна и равна удвоенному числу ребер.
3. Эйлеровы циклы и цепи. Эйлеровы графы. Критерий эйлеровости графа. Реш. Зад. О кенигсбергских мостах. Гамильтоновы циклы и цепи. Гамильтоновы графы. Достаточные условия гамильтоновости графа.
Начало
теории графов как раздела математики
связывают с так называемой задачей о
кёнигсбергских мостах. Эта знаменитая
в свое время задача состоит в следующем.
Семь мостов города Кёнигсберга (ныне
Калининград) были расположены на реке
Прегель так, как изображено на рисунке.
Спрашивается, можно ли, выйдя из дома, вернуться обратно, пройдя в точности один раз по каждому мосту?
Эйлер доказал неразрешимость задачи о кёнигсбергских мостах. В своей работе, опубликованной в 1736 году, он сформулировал и решил следующую общую проблему теории графов: при каких условиях связный граф содержит цикл, проходящий через каждое его ребро? Цепь, содержащую все ребра графа, называют эйлеровой цепью. Цикл в графе называется эйлеровым, если он содержит все ребра графа. Связный граф, в котором есть эйлеров цикл, называется эйлеровым графом. Такой граф можно нарисовать, не отрывая карандаша от бумаги и не повторяя линий.
Теорема Эйлера. Связный граф является эйлеровым тогда и только тогда, кода степени всех его вершин четны.
Необходимость. Пусть G – эйлеров граф. Эйлеров цикл этого графа, про-
ходя через каждую его вершину, входит в нее по одному ребру, а выходит по другому. Это означает, что каждая вершина инцидентна четному числу ребер эйлерова цикла, а поскольку такой цикл содержит все ребра графа G, то отсюда следует четность степеней всех его вершин.
Достаточность. Предположим теперь, что степени вершин графа G четны. Начнем цепь P1 из произвольной вершины v1 и будем продолжать ее, насколько возможно, выбирая каждый раз новое ребро. Так как степени всех вершин четны, то попав в очередную отличную от v1 вершину, мы всегда будем иметь в распоряжении еще не пройденное ребро. Поэтому цепь P1 можно продолжить путем добавления этого ребра. Таким образом, построение цепи P1 закончится в вершине v1, т.е. P1 непременно будем циклом. Если окажется, что P1 содержит все ребра графа G, то это будет требуемый эйлеров цикл. В противном случае, удалив из G
все ребра цикла P1, рассмотрим граф G1, полученный в результате такой операции. Поскольку P1 и G имели вершины только четных степеней, то, очевидно, и G1 будем обладать тем же свойством. Кроме того, в силу связности графа G графы P1 и G1 должны иметь хотя бы одну общую вершину v2. Теперь, начиная с вершины v2, построим цикл P2 в графе G1 подобно тому, как строили
цикл
P1.
Обозначим через
части цикла P1
от v1
до v2
и от v2
до v1
соответственно. Получим новый цикл
который, начиная с v1,
проходит по ребрам цепи
до v2,
затем обходит все ребра цикла P2
и, наконец, возвращается в v1
по ребрам цепи
.Если цикл P3
не эйлеров, то проделав аналогичные
построения, получим еще больший цикл
и т.д. Этот процесс закончится построением
эйлерова цикла.
Следствие 1: Пусть G связный граф, в котором две вершины имеют нечетные степени. Тогда граф содержит эйлерову цепь (такую цепь, которая содержит все ребра графа по одному разу).
Цикл наз гамильтоновым если он содержит каждую вершину графа ровно один раз. Граф наз гамильтоновым если он содержит гамильтонов цикл. Гамильтоновой называют и простую цепь, содержащую каждую вершину графа. Слово «гамильтонов» в этих определениях связано с именем известного ирландского математика У. Гамильтона.
Во многих прикладных задачах требуется строить гамильтонову цепь, а не цикл. Граф, содержащий такую цепь, называется трассируемым.
Теорема Хватала. Граф со степенной последовательностью d1≤d2≤…≤dn является гамильтоновым, если для всякого k, удовлетворяющего неравенствам 1≤k≤n/2, истинна импликация (dk≤k) ≤ (dn-k≤n–k).
Теорема Оре. Если для любой пары u и v несмежных вершин графа G порядка n≥3 выполняется неравенство deg u+deg v≥n, то G – гамильтонов граф.
Теорема Дирака (следствие теоремы Оре) (Г.Дирак,1952 г.). Если |G|=n≥3 и для любой вершины v графа G выполняется неравенство deg v≥n/2, то G – гамильтонов граф.
Нетрудно заметить, что во всяком n- вершинном графе, удовлетворяющем условиям любой из рассмотренных выше теорем, число ребер не меньше чем (n–1) в кв./4. С другой стороны, n- вершинный планарный граф, как мы знаем, содержит не более 3n–6 ребер. Поэтому рассмотренные выше достаточные условия заведомо неприменимы к планарным графам. Если в графе G порядка n фиксировать одну вершину и обход всегда начинать с нее, то всякому гамильтонову циклу очевидным образом будет соответствовать перестановка элементов множества VG. Тем самым найти гамильтонов цикл либо убедиться в отсутствии такого цикла можно путем перебора (n–1)! перестановок. Если граф G гамильтонов, то проделать этот перебор в полном объеме придётся только в случае крайнего невезения – когда нужная, т.е. отвечающая гамильтонову циклу перестановка встретится последней в этом процессе. Если же G – не гамильтонов граф, то действуя подобным образом, придется в любом случае проверить все (n–1)! перестановок. К сожалению, алгоритмов нахождения гамильтонова цикла не существует, поэтому на практике применяют различные алгоритмы частичного перебора. Кроме того, в общем случае, нет способа определения гамильтоновости графа.