Код Камиля | Информатика ЕГЭ | Сотка
前往频道在 Telegram
820 человек сдали на 80+, 5 сдали на 100 баллов! Здесь самый интересный контент по информатике 😎Если хочешь подготовиться со мной и получить 3 предмета в подарок, пиши 👉🏻 https://clck.ru/3MC4ox
显示更多4 622
订阅者
-2524 小时
-2537 天
-23530 天
帖子存档
Поговорим о самом простом способе шифрования!
Если вам интересная криптография, то скорее всего вы слышали о шифре Цезаря! Шифр Цезаря получил свое имя в честь римского императора Юлия Цезаря, который, по преданию, использовал его для секретной переписки. Суть метода заключается в замене каждой буквы в тексте на букву, находящуюся определенное количество позиций в алфавите после нее. Это число позиций называется ключом.
🔑 Как это работает? 🔑
Предположим, у нас есть ключ 3. Тогда буква "А" заменяется на "Д", "Б" на "Е", "В" на "Ж", и так далее. Это создает сдвиг в алфавите и делает текст непонятным для тех, кто не знает ключа. Если вы знаете ключ, дешифрование становится простым.
🌐 Применение в современном мире 🌐
В наше время Шифр Цезаря может показаться слишком простым для защиты данных, но он всё ещё используется в различных областях, например, в криптографии и информационной безопасности для обучения и демонстрации основных принципов шифрования.
🤔 Интересные факты 🤔
- Шифр Цезаря можно расшифровать методом "brute force", перебирая все возможные ключи.
- В ряде стран, таких как Франция, этот метод шифрования также называется "Шифром Шифрона".
- Шифр Цезаря можно рассматривать как один из первых шагов к созданию сложных современных криптографических алгоритмов.
Шифр Цезаря лег в основу многих современных методов защиты данных. Этот простой и в то же время увлекательный метод позволяет нам заглянуть в историю и изучить основы криптографии 🤓
А вы бы стали зашифровывать свои сообщения таким методом? 😅
Repost from Сотка | Твоя школа
Кидаем реальный кэш на карту за твою честную историю подготовки в Сотке🔥
Мы знаем, как вам сейчас волнительно… хотим быть рядом, поэтому устраиваем масштабный челлендж 🤝
Если ты учился с нами, заходи на платформу, нажимай кнопку «Забрать подарок», читай условия, заполняй форму и жди 🙌🏻 Наша команда с тобой свяжется 🫂Пиши в комменты 🔥 - результаты пришли, уже готовлюсь к поступлению в вуз ❤️ - еще жду некоторое предметы
Как на самом деле работает sorted()?
Мы с вами уже привыкли: написал sorted(lst) и список отсортировался. Удобно, быстро и без лишних мыслей 🙂
Но если задуматься:
- а как именно компьютер сортирует числа? - почему иногда это происходит мгновенно, а иногда на больших данных может работать заметно дольше?На самом деле способов сортировки много, и работают они очень по-разному. 🫧 Пузырьковая сортировка Самый простой и самый медленный способ. Алгоритм много раз проходит по списку, сравнивает соседние элементы и меняет их местами, если они стоят неправильно. Так большие элементы постепенно «всплывают» в конец. ⏳ Работает за O(n²) — на больших массивах очень медленно. 🎯 Сортировка выбором Идея такая: находим минимальный элемент, ставим его в начало, потом ищем следующий минимальный и так далее. ⏳ Тоже O(n²) — по скорости почти как пузырёк. ✍️ Сортировка вставками Берём элементы по одному и каждый раз вставляем очередной элемент на правильное место в уже отсортированной части массива. ⏳ В худшем случае O(n²), ⚡ но если данные почти отсортированы, работает очень быстро. ⚡ Быстрая сортировка (Quick Sort) Здесь идея умнее: выбирается опорный элемент, массив делится на элементы меньше и больше него, и эти части сортируются рекурсивно. 🚀 В среднем работает за O(n log n) и на практике очень быстрая. Простые алгоритмы - почти всегда медленные. Более умные - в разы быстрее, особенно на больших объёмах данных. 🐍 А что используется в Python? В Python в sorted() и .sort() используется алгоритм: ✅ Timsort Это гибрид сортировки слиянием и сортировки вставками. Он работает за O(n log n) и умеет пользоваться тем, что данные часто бывают частично отсортированы. Поэтому sorted(lst) работает быстро и эффективно 🫰
записаться на занятие
💜
у нас лето ☀️
как у вас дела? как выпускные? делитесь фотографиями! 😍
С добрым утром! Как и предполагалось, варианты достаточно похожи, поэтому уверен, что вы со всем справитесь! Удачи 🍀
С добрым утром всех! Не забываем, что сегодняшний урок стартует в 10:00 по мск!
Сегодня на занятии задание 16, 14 и 12 ☺️
💡 Зачем вообще нужно условие Фано?
Сегодня со вторым потоком будем разбирать задание 4, поэтому давайте бахнем префом немного простой теории! 😎
Представь тебе передали сообщение 0101. И у тебя есть коды букв:
A → 0 B → 01Теперь попробуй расшифровать. 0101 это A B A? или A A B? Ты не можешь понять где заканчивается один символ и начинается другой. И вот здесь появляется ключевая идея - код должен быть устроен так чтобы расшифровка была однозначной. 💡 И вот для этого существует условие Фано: Ни одно кодовое слово не является началом другого. Если перевести на нормальный язык - ни один код не должен входить в начало другого. 🔥 Где происходит ошибка? Самый классический случай:
A → 0 B → 01Код A уже содержится в начале кода B и всё ломается, однозначно декодировать не получится 🤧 ✅ Как выглядит нормальная система:
A → 0 B → 10 C → 11Здесь у тебя чёткая структура, ты читаешь слева направо и никогда не путаешься. 🧠 Самый удобный способ решать задание 4 - не мучаться с проверками а просто строить бинарное дерево. Каждое движение влево это 0, вправо это 1, каждый символ это лист дерева. И самое важное - символы находятся только в листьях. Это автоматически означает что никакой код не будет началом другого, ты буквально видишь структуру. ‼️ Очень важный момент который почти никто не понимает. Есть обратное условие Фано: ни одно кодовое слово не является концом другого. Это такой же способ проверить корректность кодов, просто с другой стороны. Если хотя бы один код заканчивается другим - будет та же проблема с неоднозначной расшифровкой. 🧩 Давай проверим тебя. Какая система кодов подходит? A) A → 0, B → 01, C → 10 B) A → 00, B → 01, C → 10 C) A → 1, B → 10, C → 01 💜 - A 😎 - B 🔥 - C 🚀 Вывод. Условие Фано это не какая-то абстрактная теория. Это просто правило которое гарантирует что ты всегда сможешь правильно прочитать сообщение. Понимаешь это, строишь дерево и задание 4 превращается в один из самых лёгких баллов. записаться на занятия 💜
не переживаем, я задержусь за 10 минут, начинаем в 16:10 🥹🤝
Приветик! Сегодня предлагаю вспомнить / повторить библиотеки и их методы для заданий ЕГЭ 🙂
1. Начнем мы с задания №8 и библиотеки itertools. В ней есть два очень важных для нас метода: permutations и product.
Product - перебирает все возможные комбинации из набора символов заданой длины и учитывает повторения символов.
from itertools import *
for i in product("СОТКА", repeat=4):
print(i)
('С', 'С', 'С', 'С')
('С', 'С', 'С', 'О')
('С', 'С', 'С', 'Т')
('С', 'С', 'С', 'К')
…
Permutations - перебирает перестановки набора символов заданой длины.
from itertools import *
for i in permutations("СОТКА", r=None):
print(i)
('С', 'О', 'Т', 'К', 'А')
('С', 'О', 'Т', 'А', 'К')
('С', 'О', 'К', 'Т', 'А')
…
2. Следующая библиотека, которая пригодится нам в задании 16 - functools. Из нее мы возьмем декоратор lru_cache, который мы пишем перед функцией, чтобы запоминать (кэшировать значения), что гораздо ускорит нашу программу.
from functools import *
@lru_cache
def f(n):
if n <= 3: return n
else: return f(n - 1) + n
3. Двигаемся дальше к заданию 25 на маски чисел. Здесь очень кстати будет библиотека fnmatch c одноименным методом.
from fnmatch import *
for i in range(0, 10**8 + 1, 317):
if fnmatch(str(i), '11??1*56'):
print(i)
11021456
11211656
11401856
Конечно, при желании и необходимости можно использовать и другие, например тот же самы math, но чтобы разобрать все, одно поста мало.
а какие библиотеки используешь ты?Салют! 👋
Сегодня разберём одну из самых базовых, но важных тем - виды компьютерной графики 👇
🎨 РАСТРОВАЯ И ВЕКТОРНАЯ ГРАФИКА
Вообще, вся компьютерная графика делится на два типа: растровую и векторную.
💡 Растровая графика
Это изображения, которые состоят из пикселей - маленьких цветных точек.
Что важно понимать:
• каждый пиксель хранит свой цвет • чем больше пикселей, тем выше качество • при увеличении изображение рассыпается на квадратики📌 Примеры: фотографии, скриншоты, картинки из интернета 💡 Векторная графика Здесь изображение строится не из пикселей, а из линий, кривых и опорных точек. Что это даёт:
• изображение можно увеличивать бесконечно без потери качества • обычно занимает меньше места • идеально подходит для логотипов, иконок, схем⚠️ Но есть нюанс: для сложных изображений (например, фотореализм) вектор использовать трудно, потому что всё нужно описывать математически. Нет лучшего типа графики.
Растр - когда нужна детализация и реализм.
Вектор - когда важна гибкость и масштабирование.Всем приветик!
Хочу поделиться с вами отличной книгой по основам Python. В ней вы сможете найти описание всех типов данных и основных конструкций. Всем новичкам (и не только) горячо рекомедую ❤️
🧠 Data Science vs Big Data: в чём разница и что общего?
Сегодня разберёмся, чем отличаются Data Science и Big Data, ведь они часто звучат рядом, но обозначают разные направления! 💡
🔍 Data Science – это наука о данных. Специалисты в этой области используют статистику, программирование и машинное обучение для анализа данных и выявления скрытых закономерностей. Основные инструменты: Python, R, SQL, библиотеки машинного обучения (как Scikit-learn и TensorFlow). Задачи: построение моделей для предсказаний, анализ данных для принятия решений.
🔍Big Data – это работа с огромными объёмами данных. Представьте себе массивы информации из соцсетей, банковских транзакций или интернета вещей (IoT). Ключевая цель – сбор, хранение и обработка данных, которые слишком велики для обычных баз данных. Для этого используются технологии, как Hadoop, Spark и NoSQL базы данных (MongoDB, Cassandra).
💡 Что общего?
- И Data Science, и Big Data работают с данными (Data) – и чем их больше, тем лучше!
- Оба направления помогают бизнесам принимать решения на основе данных.
- Специалисты в обеих сферах используют программирование и алгоритмы для работы с информацией, кстати, в основном Python 🐍
- Эти сферы часто пересекаются: Data Scientists могут использовать Big Data для анализа больших массивов данных, а инженеры Big Data создают инфраструктуру для Data Science.
+1
Сегодня на Камбоджийских движениях 🇰🇭
Но не переживайте, завтра я уже буду дома, а там и первый урок нокаута в 16:00 по мск 🥹
Буду всех ждать 💜
ВПР 👨💻
и да, я не про всероссийскую проверочную работу 🤪
ВПР (или VLOOKUP на английском) в Excel — это функция, которая помогает искать значения в таблице. Представьте, что у вас есть список товаров с ценами, и вы хотите быстро найти цену по названию товара. Вот тут и приходит на помощь ВПР!
Простой пример:
У вас есть таблица с товарами и ценами:
| Товар | Цена |
|------------|------|
| Яблоко | 100 |
| Груша | 120 |
| Банан | 80 |
Теперь, если вы хотите узнать цену "Груши", можно использовать ВПР.
1. Введите формулу: =ВПР("Груша"; A1:B4; 2; ЛОЖЬ)
2. Где:
- "Груша" — это то, что мы ищем.
- A1:B4 — это диапазон данных, где мы ищем (очень важно выделять диапазон таким образом, чтобы первый слово, которое вы ищете, было в первом столбце, как видим, груша как раз в первом по счету, а втором идет его цена)
- 2 — номер столбца, из которого нужно вернуть значение (в нашем случае это столбец с ценами).
- ЛОЖЬ — значит, что мы ищем точное совпадение.
Результат:
Excel вернёт 120, потому что цена "Груши" - 120.
ВПР удобно использовать, когда нужно быстро находить информацию по ключевому полю в больших таблицах! Это сильно облегчит нам работу с заданием 3 уже совсем скоро!
записаться на занятия 💜Mac, Windows или Linux — что выбрать программисту? 🤔
ОС — это не просто оболочка, а рабочий инструмент. Вот краткий разбор для тех, кто выбирает осознанно. 💻
🍏 Mac
🔹 Стабильная и быстрая система на UNIX-ядре
🔹 Идеален для iOS и macOS-разработки
🔹 Классный интерфейс, отличная автономность
💸 Минус: высокая цена
💰 Цены:
• MacBook Air M2 — $1,000–1,200
• MacBook Pro M2/M3 — $2,000–3,000
✅ Подойдёт тем, кто ценит комфорт и хочет “всё из коробки”
🖥️ Windows
🔹 Огромный выбор устройств на любой бюджет
🔹 Отличная совместимость с большинством программ
🔹 Подходит для .NET, C#, Unity и игр
⚠️ Минус: нестабильность по сравнению с Mac и Linux
💰 Цены:
• Базовые ноуты — от $400
• Продвинутые — $1,200–2,000
✅ Хорош для начинающих и геймеров
🐧 Linux
🔹 Бесплатный и настраиваемый
🔹 Работает даже на старом железе
🔹 Лучший выбор для серверной и веб-разработки
⚠️ Минус: может быть сложным в освоении
💰 Подойдёт ноутбук от $300
✅ Для тех, кто хочет гибкость и контроль
Что выбрать?
💰 Бюджет ограничен — Windows или Linux
🍏 Хочется максимум удобства — Mac
🐧 Нужна гибкость и минимум затрат — Linux
Мой выбор — Mac на чипах M.
Эстетика, мощность и стабильность без лишних настроек. Ну и доп пк тоже неплохо 🆗
现已上线!2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
