Упорядочить массив из 12 1 байтовых чисел со знаком

Разработать программу на языке Ассемблера МП КР, реализующую функцию - Assembler - Киберфорум

Если минус то 1 если плюс то в последнем бите лежит 0. HEX, MIDIMaker. Хм, нет. Проблематично. А есть еще какие-нить варианты? . ко всем элементам , отсортировать массив беззнаковых чисел, отнять от всех 0x7F - 0x80 = 0xFF = -1 (для байтовых чисел). посчитать количество элементов в исходном массиве и дальше записать их в Page 12 .. больше тех чисел у которых старший бит равен ―1‖. рых являются первые семь простых чисел (2, 3, 5 и т.д.). Выписать Описать байтовую матрицу M размера 30×50, в каждой строке которой первые б) циклически сдвинуть на 1 позицию влево элементы массива A. Указать значения регистра BH (в виде десятичного числа со знаком) и флагов.

Универсальные алгоритмы компрессии рассчитаны на некие абстрактные, обобщенные представления о данных. В некоторых частных случаях специализированные алгоритмы компрессии, построенные на известных особенностях входящего набора данных, могут продемонстрировать гораздо более эффективные показатели, чему и посвящена данная работа.

А насколько эффективные — станет понятно ниже. Близкие численные значения соседних простых чисел напрашиваются на решение хранить не сами эти значения, а интервалы разности между. При этом можно получить существенную экономию за счет того, что разрядность интервалов гораздо ниже разрядности исходных данных рис.

И вроде бы она никак не зависит от разрядности генерирующих интервал простых. Это было бы очень удобно, а в сравнении с разрядным форматом это разом привело бы к 8-кратной компрессии данных — как раз где-то на уровне, продемонстрированном архиватором 7-zip.

Причем простота алгоритмов компрессии и декомпрессии по идее должна капитально сказаться на скорости как сжатия, так и доступа к данным по сравнению с 7-zip. При этом абсолютно понятно, что данные, преобразованные из своих абсолютных значений в относительные интервалы между ними, пригодны только для восстановления серий значений, идущих подряд от самого начала таблицы простых чисел.

Зато если к такой таблице интервалов добавить минимальную блочно-индексную структуру, то при незначительных дополнительных накладных расходах это позволит восстанавливать — но уже поблочно — и элемент таблицы по его номеру, и ближайший элемент по произвольно заданному значению, а эти операции — вкупе с основной операцией выборки последовательностей — в общем-то исчерпывает львиную долю возможных запросов к таким данным.

Простой численный эксперимент над данными 1TPrimo показывает, что уже в конце третьего десятка миллионов это менее сотой процента объема 1TPrimo — и далее везде — интервалы между соседними простыми регулярно выходят за пределы диапазона Тем не менее, чуть усложненный численный эксперимент выявляет, что рост максимального интервала между соседними простыми с ростом самой таблицы идет очень и очень медленно — а значит идея все-таки в чем-то хороша.

Второй, более пристальный взгляд на таблицу интервалов подсказывает, что можно хранить не саму разность, а ее половину. Поскольку все простые числа больше 2 заведомо нечетные, соответственно их разности — заведомо четные.

Соответственно, разности могут быть без потери значения сокращены на 2; а для полноты из полученного частного можно еще единицу вычесть, чтобы с пользой утилизировать невостребованное в ином случае нулевое значение рис.

Такое приведение интервалов буду называть в дальнейшем монолитным, в отличие от рыхлого, пористого начального вида, в котором оказались невостребованными все нечетные значения и ноль. Следует отметить, что поскольку интервал между первыми двумя простыми 2 и 3 не вписывается в эту схему, то 2 придется из таблицы интервалов исключить и все время держать этот факт в уме.

Этот нехитрый прием позволяет в диапазоне значений Вновь оживает надежда, что метод разностей таки позволит упаковать гораздо более мощную последовательность простых чисел. Но это была хорошая новость; плохая же состоит в том, что эти шесть интервалов рассеяны по списку весьма привольно, и первый из них встречается уже в конце первой трети списка, обращая остальные две трети в непригодный для данного метода компрессии балласт рис.

Такую заподлянку каких-то несчастных шесть штук на почти сорок миллиардов! Но увы, это — закономерность, а не несчастный случай. Если проследить первое появление интервалов между простыми в зависимости от разрядности данных, становится ясно, что это явление кроется в генетике простых чисел, хотя прогрессирует оно крайне медленно рис. Найсликоторые на несколько порядков превосходят мощность списка 1TPrimo Но и этот весьма медленный прогресс однозначно намекает: То есть, не годится в качестве универсального решения.

Впрочем, и то, что предложенный метод компрессии последовательности простых чисел позволяет реализовать несложную компактную таблицу мощностью почти в 12 млрд.

Разработать программу на языке Ассемблера МП КР580, реализующую функцию

Такая таблица занимает объем Наверняка для ряда приложений такое решение может оказаться достаточным. Разумеется, данной трансляции была подвергнута только первая треть таблицы, в которой диапазон интервалов не превосходит значение Поэтому, если привести полные 14 часов к той же трети, то 19 минут надо сравнивать против почти 5 часов работы архиватора 7-zip. При сопоставимой величине компрессии 8 и 8. С учетом, что львиную долю рабочего времени программы трансляции заняли файловые операции, на более быстрой дисковой системе разница была бы еще круче.

А по уму время работы 7-zip на восьми ядрах следовало бы еще пересчитать на один поток, и тогда сравнение станет действительно адекватным. Выборка же из такой базы данных очень мало отличается по времени от выборки из таблицы неупакованных данных и почти целиком определяется временем файловых операций.

Конкретные цифры сильно зависят от конкретного железа, на моем сервере в среднем на доступ к произвольному блоку данных уходило То есть, сравнивать распаковку данных с работой стандартного архиватора вообще не имеет смысла. И это — большой плюс.

И, наконец, проведенные наблюдения предлагают еще одно, третье решение, снимающее любые ограничения по мощности данных: Этот прием давно и широко используется в приложениях, связанных с компрессией.

Его смысл в том, что если во входных данных обнаруживается, что какие-то значения попадаются часто, какие-то — реже, а какие-то — совсем редко, то мы можем закодировать первые — короткими кодами, вторые — кодами подлиннее, а третьи — совсем длинными возможно даже очень длинными, так как это неважно: В результате суммарная длина полученных кодов может оказаться значительно короче входных данных.

Уже глядя на график появления интервалов на рис. И наоборот — если интервалы попадаются лишь начиная с То есть, априори можно предположить обратную зависимость между величиной интервала и его частотностью в последовательности простых чисел.

Форум РадиоКот • Просмотр темы - квм80 симулятор

А значит — можно сконструировать простую структуру, реализующую для них коды переменной длины. Определяющим для выбора конкретного способа кодирования должна стать, естественно, статистика частотности интервалов. Благо, в отличие от произвольных данных, частотность интервалов между простыми числами — которые и сами-то по себе являются жестко детерминированной, раз и навсегда заданной последовательностью — также является жестко детерминированной, раз и навсегда определенной характеристикой.

Здесь надо снова упомянуть, что из графика исключен интервал между самыми первыми простыми 2 и 3: Этот интервал настолько своеобычен, что проще убрать 2 из списка простых, чем постоянно сбиваться на оговорки. Сим объявляется, что число 2 является виртуальным простым: На первый взгляд график частотности полностью подтверждает априорное предположение, приведенное парой абзацев выше. На нем хорошо видна статистическая неоднородность интервалов и высокая частотность малых значений по сравнению с большими.

Однако на второй, более выпуклый взгляд, график оказывается куда интереснее рис. Довольно неожиданно оказывается, что самыми часто встречающимися интервалами являются не 2 и 4, как это вроде бы представлялось из общих соображений, а 6, 12 и 18, за ними 10 — и только потом 2 и 4 с практически равной частотностью различие в 7 знаке после запятой.

Причем и далее кратность пиковых значений числу 6 прослеживается на протяжении всего графика. Еще интереснее то, что этот нечаянно выявленный характер графика является универсальным — причем, во всех подробностях, со всеми его изломами — по всей последовательности интервалов простых, представленных списком 1TPrimo, и есть вероятность, что он универсален вообще для любой последовательности интервалов простых конечно, столь смелое утверждение нуждается в доказательствах, кои я с огромным удовольствием перелагаю на плечи специалистов в теории чисел.

Из этого графика видно, что все эти выборки повторяют друг друга в точности, с небольшим лишь различием в левой и правой частях рисунка: Этот поворот вероятно объясняется тем, что более высокие в левой части графики построены на выборках с меньшей разрядностью.

В таких выборках еще нет вовсе, или редки большие интервалы, которые становятся частыми в выборках с большей разрядностью. Соответственно, их отсутствие сказывается в пользу частотности интервалов с меньшими значениями. В выборках с большей разрядностью появляется много новых интервалов с большими значениями, поэтому частотность меньших интервалов несколько снижается.

Вероятнее всего и точка поворота, при увеличении мощности списка, будет смещаться в сторону больших значений. Где-то там же рядышком находится и точка равновесия графика, где сумма всех значений справа примерно равна сумме всех значений слева. Этот занятный характер частотности интервалов предлагает отказаться от тривиальной структуры кодов переменной длины. Обычно такая структура состоит из пакета битов различной длины и назначения.

К примеру сначала идет какое-то количество бит префикса, установленных в определенное значение, например, в 0. За ними идет стоповый бит, который должен обозначить завершение префикса, и, соответственно, должен отличаться от префикса: Префикс может не иметь никакой длины, то есть, раз за разом выборка может начинаться сразу со стопового бита, определяя таким образом самую короткую последовательность. За стоповым битом обычно идет суффикс, длина которого каким-либо заранее оговоренным образом определяется длиной префикса.

Он может быть равен длине префикса, может быть в заданное число раз длиннее, либо зависимость может быть прогрессивной — выбор определяется как раз частотными характеристиками входных данных. Поскольку длина суффикса уже определена префиксом, биты суффикса могут иметь любое значение и что-то собою обозначать.

Грузите второе значение в аккумулятор, прибавляетесохраняете результат в регистр. Затем грузите первое значение в аккумулятор, прибавляете и выдаёте команду CMP.

Микропроцессоры и интерфейсные средства транспортных средств

Результат - 7Fh Разряд переноса теряется, но это нас не волнует! Посмотрите сами, как эта техника сравнения будет себя вести во всех четырёх случаях. Может, математически объяснить, попонятнее станет? Число размером в байт можно рассматривать как число со знаком и как число без знака.

Неотрицательному байтовому числу со знаком X соответствует число без знака, равное X. Вычитание регистрирует заём вместо переноса. Но вычитание вам не нужно - сложение выполняется не в памяти, а только в регистрах, и имеет целью корректное сравнение. Потрудитесь ответить на простенький вопросик: Точнее, попытайтесь понять, почему ответ на этот вопрос утвердителен. Очень скоро при довольно небольшом N может оказаться, что 3 прохода - прибавить ко всем элементамотсортировать массив беззнаковых чисел, отнять от всех элементовмогут оказаться быстрее, чем один, в котором сложения стоЯт внутри циклов.

И сделать их проще второй проход готов, первый и третий однотипные и очень простыеи регистров хватит. И даже с дополнительным кодом можно не разбираться до поры Да, согласен, пред- и пост-обработка здесь, конечно, лучше Массив представляют собой двухбайтовые положительные и отрицательные числа например 8FAA, 0A05, Количество элементов по адресу например