За 33 секунд передаётся информация занимающая 40 страниц по 7920 символов на каждой. каждый символ весит 8 бит .какую скорость передачи информации имеет данный модема?

(40*7920*8)/33=76800 бит.

72 Кб

Объяснение:

1) Определим сколькими битами кодируется отдельный символ, т.е. найдем информационный вес символа.

По формуле  , где N - мощность алфавита, i - информационный вес символа алфавита.

(бит)

2) Информационный объем или количество информации находят по формуле , где K - количество символов, i - информационный вес символов.

K = 16*16*256 (симв.) - умножили количество символов на количество строк и получаем количество символов на одной странице, тогда чтобы найти количество символов в книге нужно домножить на количество страниц.

I = 16*16*256*9 = = (бит)

3) Переведем биты в килобайты, Кб.

1 байт = 8 бит

1 Кб = 1024 байт

1 Кб = 1024 байт = 1024*8 бит = (бит)

Тогда для перевода нужно I =   разделить на :

(Кб)

Можно поступить следующим образом: создаем multimap. Читаем слова из словаря, для каждого слова находим все супрефиксы, вставляем их в multimap в качестве ключа, значение можно ставить любое (например, (int) 1). После этого в цикле читаем слова-образцы и выводим значение count от каждого слова-образца. 

Программа будет иметь примерно такую структуру:
multimap<string, ...> subprefixes
input n
n times:
    input s
    for j = 0..size of s:
        if s[..j] is subprefix of s:
            subprefixes.insert(pair<string, ...>(s[..j], ...))
input m
m times:
    input s
    print subprefixes.count(s)

Остался вопрос, как определять, является ли s[..j] супрефиксом.  Конечно, можно это делать наивно: пройти циклом для всех возможных длин подстрок j и проверить, правда ли, что s[0] = s[s.size() - j - 1], s[1] = s[s.size() - j]...

Как можно ускорить всё это?
1) Выберем какое-нибудь достаточно большое (по сравнению с кодами символов) простое число x, например, x = 1009. Вычислим для строки s все хеши по формуле  для n = 1..len s (это делается за линейное время относительно len s, если предпросчитать все степени x от нулевой до 50)
Теперь если у строки s длины k есть супрефикс длины j, то обязательно  – проверить это быстрее, чем ходить циклом.
2) Необязательно хранить в multimap-е подстроки, это дорого и по времени и по памяти. Можно хранить хеши.
3) Можно вместо одного multimap-а создать 50 multimap-ов, в каждом хранить только супрефиксы одной длины.

Получаем примерно такое:
pow = new long long[51]
pow[0] = 1
for i = 1..50:
    pow[i] = x * pow[i - 1]
suprefixes = new multimap<long long, ...>[51]
input n
n times:
    input s
    h = hashes(s)
    k = len s
    for j = 1..k:
         if h[j] * pow[k - j] == h[k] - h[k - j - 1]:
              suprefixes[j].insert(pair(h[j], ...))
input m
m times:
    input s
    print puprefixes[len s].count(hash(s))

В принципе, для такого решения multimap не нужен, достаточно иметь map, и хранить для каждого ключа количество вхождений. Это можно делать и для multimap.