Файл: Алгоритмизация как обязательный этап разработки программы (Преобразование Фурье).pdf

Сжатие без потерь позволяет полностью восстановить исходное сообщение, так как не уменьшает в нем количество информации, несмотря на уменьшение длины. Такая возможность возникает только если распределение вероятностей на множестве сообщений не равномерное, например, часть теоретически возможных в прежней кодировке сообщений на практике не встречается.

Трудно решить, какой алгоритм сжатия является наиболее важным, поскольку в зависимости от задачи используемый алгоритм может изменяться от zip до mp3 и от JPEG до MPEG-2. Но всем известно, насколько важны эти алгоритмы почти во всех сферах деятельности.

Где может использоваться алгоритм сжатия помимо очевидного заархивированного документа? Например, эта веб-страница использует сжатие данных во время загрузки на ваш компьютер. Также эти алгоритмы используются в видеоиграх, видео, музыке, облачных вычислениях, базах данных и т. д. Можно сказать, что почти все используют алгоритмы сжатия данных, потому что они помогают сделать системы более дешёвыми и эффективными.

5. Алгоритм генерации случайных чисел.

Генератор псевдослучайных чисел (ГПСЧ, англ. pseudorandom number generator, PRNG) — алгоритм, порождающий последовательность чисел, элементы которой почти независимы друг от друга и подчиняются заданному распределению (обычно равномерному).

Заключение

Современная информатика широко использует псевдослучайные числа в самых разных приложениях — от метода Монте-Карло и имитационного моделирования до криптографии. При этом от качества используемых ГПСЧ напрямую зависит качество получаемых результатов.

Генераторы псевдослучайных чисел имеют большую вариативность использования: от разнообразных приложений, криптографии, алгоритмов хеширования, видеоигр и искусственного интеллекта до тестов при разработке программ и т. д.

Список используемой литературы

1. Семакин И.Г., Шестаков А.П. Основы программирования: Учебник. - М.: Мастерство, 2001.
2. Голицына О.Л., Попов И.И. Основы алгоритмизации и программирования: Учебное пособие. - М.: Форум: Инфра-М, 2004.
3. Программирование на языке высокого уровня: Текст лекций/ Н.В. Ефимушкина, С.П. Орлов, В.М. Чухонцев; Самар. гос. техн. ун-т. - Самара, 2002. 182с.
4. Экономическая информатика : В.П.Косарев/Л.В.Еремина, Москва, 2001.
5. Фризен, И.Г. Основы алгоритмизации и программирования (среда PascalABC.Net): Учебное пособие / И.Г. Фризен. - М.: Форум, 2018. - 784 c.
6. Серкова, Е.Г. Основы алгоритмизации и программирования (ОП.04): практикум / Е.Г. Серкова. - Рн/Д: Феникс, 2017. - 159 c.
7. Семакин, И.Г. Основы алгоритмизации и программирования. Практикум: Учебное пособие / И.Г. Семакин. - М.: Academia, 2017. - 328 c.
8. Колдаев, В.Д. Основы алгоритмизации и программирования: Учебное пособие / В.Д. Колдаев. - М.: Форум, 2015. - 352 c.
9. Григорьев, А.А. Методы и алгоритмы обработки данных: Учебное пособие / А.А. Григорьев. - М.: Инфра-М, 2018. - 384 c.
10. Труды ИСА РАН: Алгоритмы. Решения. Математическое моделирование. Управление рисками и безопасностью / Под ред. С.В. Емельянова. - М.: Ленанд, 2014. - 102 c.
11. Свободная энциклопедия "Википедия". https://ru.wikipedia.org/wiki/
12. Сайт https://tproger.ru/.