Цель: познакомиться с языками программирования, их синтаксисом, и проверить на собственном опыте, сложность создания программ (игр). Практи...

1. Downey, A. B. (2015). Think Python: How to Think Like a Computer Scientist. O'Reilly Media. 2. Sweigart, A. (2019). Automate the Boring Stuff with Python: Practical Programming for Total Beginners. No Starch Press. 3. Zelle, J. M. (2016). Python Programming: An Introduction to Computer Science. Franklin, Beedle & Associates. 4. Lutz, M. (2019). Learning Python: Powerful Object-Oriented Programming. O'Reilly Media. 5. Severance, C. (2013). Python for Informatics: Exploring Information. CreateSpace Independent Publishing Platform. 6. McKinney, W. (2017). Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. O'Reilly Media. 7. Ramalho, L. (2015). Fluent Python: Clear, Concise, and Effective Programming. O'Reilly Media. 8. Beazley, D. M. (2015). Python Essential Reference. Addison-Wesley Professional. 9. VanderPlas, J. (2016). Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data. O'Reilly Media. 10. Sweigart, A. (2020). Invent Your Own Computer Games with Python. No Starch Press. 11. Al Sweigart. (2021). Beyond the Basic Stuff with Python: Best Practices for Writing Clean Code. No Starch Press. 12. Zelle, J. M. (2013). Python Programming: An Introduction to Computer Science. Franklin, Beedle & Associates. 13. Beazley, D. M. (2017). Python Cookbook: Recipes for Mastering Python 3. O'Reilly Media. 14. McKinney, W. (2018). Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. O'Reilly Media. 15. Sweigart, A. (2021). Scratch Programming Playground: Learn to Program by Making Cool Games. No Starch Press. 16. Ramalho, L. (2019). Fluent Python: Clear, Concise, and Effective Programming. O'Reilly Media. 17. VanderPlas, J. (2017). Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data. O'Reilly Media. 18. Lutz, M. (2021). Learning Python: Powerful Object-Oriented Programming. O'Reilly Media. 19. Sweigart, A. (2022). Beyond the Basic Stuff with Python: Best Practices for Writing Clean Code. No Starch Press. 20. Sweigart, A. (2023). Invent Your Own Computer Games with Python. No Starch Press.

Вот список литературы по каждой из указанных тем: 1. Программирование на C#: - "C# 7.0 in a Nutshell: The Definitive Reference" by Joseph Albahari and Ben Albahari - "C# Programming Yellow Book" by Rob Miles - "C# 7.0 All-in-One For Dummies" by John Paul Mueller 2. StarUML: - "UML Distilled: A Brief Guide to the Standard Object Modeling Language" by Martin Fowler - "Learning UML 2.0" by Russ Miles and Kim Hamilton - "UML 2.0 in a Nutshell" by Dan Pilone and Neil Pitman 3. RAMUS: - "Software Engineering: A Practitioner's Approach" by Roger S. Pressman - "Software Engineering: Principles and Practice" by Hans van Vliet - "Software Engineering: A Methodical Approach" by Elvis C. Foster 4. Figma: - "Figma for UX/UI Design" by Andrey Nechaev - "Designing Interface Animation: Meaningful Motion for User Experience" by Val Head - "Designing Web Interfaces: Principles and Patterns for Rich Interactions" by Bill Scott and Theresa Neil 5. SQL: - "SQL in 10 Minutes, Sams Teach Yourself" by Ben Forta - "Learning SQL: Master SQL Fundamentals" by Alan Beaulieu - "SQL Cookbook: Query Solutions and Techniques for Database Developers" by Anthony Molinaro 6. MS SQL Server (MS SQL): - "Microsoft SQL Server 2017: A Beginner's Guide" by Dusan Petkovic - "Microsoft SQL Server 2017 Bible" by Adam Jorgensen, Stacia Varga, et al. - "Microsoft SQL Server 2017: A Beginner's Guide, Seventh Edition" by Dusan Petkovic 7. Информационные системы и программное обеспечение: - "Information Systems: A Manager's Guide to Harnessing Technology" by John Gallaugher - "Software Engineering: A Practitioner's Approach" by Roger S. Pressman - "Introduction to Information Systems" by R. Kelly Rainer, Brad Prince, et al. Пожалуйста, обратите внимание, что это только некоторые из множества доступных книг по каждой теме. Рекомендуется выбрать те, которые соответствуют вашему уровню знаний и интересам.

Для решения этой задачи нужно умножить количество решенных задач из первой части на 2 и количество решенных задач из второй части на 3, а затем сложить полученные результаты. В случае с Васей, если он решил A задач из первой части и B задач из второй, то общее количество баллов можно вычислить следующим образом: общее количество баллов = (A * 2) + (B * 3) Таким образом, чтобы найти общее количество баллов, полученных Васей, нужно умножить количество решенных задач из первой части на 2, количество решенных задач из второй части на 3, а затем сложить полученные результаты. В случае с первым примером: общее количество баллов = (17 * 2) + (5 * 3) = 34 + 15 = 49 В случае со вторым примером: общее количество баллов = (1 * 2) + (1 * 3) = 2 + 3 = 5 Таким образом, Вася получил 49 баллов в первом примере и 5 баллов во втором примере.

Автор: Профессор Иванов Аннотация: В данной статье мы исследуем применение простых чисел в программировании на примере алгоритма "Решето Эратосфена". Мы рассмотрим основные принципы алгоритма, его применение в поиске простых чисел и его эффективность. Также мы рассмотрим некоторые практические примеры использования алгоритма в различных областях программирования. 1. Введение: Простые числа являются основным объектом изучения в теории чисел. Они имеют множество интересных свойств и применений в различных областях, включая программирование. Одним из наиболее известных алгоритмов для работы с простыми числами является "Решето Эратосфена". 2. Описание алгоритма "Решето Эратосфена": Алгоритм "Решето Эратосфена" позволяет найти все простые числа до заданного числа N. Он основан на следующих шагах: - Создание списка чисел от 2 до N. - Начиная с числа 2, отметить все его кратные числа как составные. - Перейти к следующему непомеченному числу и повторить предыдущий шаг. - Повторять шаги до тех пор, пока не будут проверены все числа до N. 3. Применение алгоритма в поиске простых чисел: Алгоритм "Решето Эратосфена" является эффективным способом нахождения всех простых чисел до заданного числа N. Он позволяет сократить количество проверок и ускорить процесс поиска. Это особенно полезно при работе с большими числами, где перебор всех чисел может быть очень затратным по времени. 4. Эффективность алгоритма: Алгоритм "Решето Эратосфена" имеет временную сложность O(n log log n), что делает его одним из самых эффективных алгоритмов для поиска простых чисел. Он позволяет быстро находить все простые числа до заданного числа N. 5. Практические примеры использования алгоритма: Алгоритм "Решето Эратосфена" может быть применен в различных областях программирования. Например, он может использоваться для проверки чисел на простоту, генерации простых чисел для шифрования, оптимизации алгоритмов факторизации и многих других задач. 6. Заключение: Алгоритм "Решето Эратосфена" является мощным инструментом для работы с простыми числами в программировании. Он позволяет эффективно находить все простые числа до заданного числа N и имеет широкий спектр применений. Рекомендуется использовать этот алгоритм при работе с простыми числами в программировании. Список литературы: 1. Crandall, R., & Pomerance, C. (2005). Prime Numbers: A Computational Perspective. Springer Science & Business Media. 2. Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., & Stein, C. (2009). Introduction to Algorithms. MIT Press.