Рассмотрим пример. Дана блок-схема нахождения площади прямоугольника. Заполнить трассировочную таблицу, при условии, что, а=5, в=3, 2. a b c 1. Ввод a, b | 5 3, 2 2.Вычисление | 5 3, 2 16 3. Вывод S | 5 3, 2 16 В данной таблице проводится проверка каждого шага блок-схемы и соответственно данного алгоритма нахождения площади прямоугольника. Вам необходимо выполнить следующее задание: Составьте блок-схему и заполните трассировочную таблицу нахождения площади квадрата. Используйте следующие значения: а=b=6 (ведь все стороны квадрата равны Вам необходимо вспомнить формулу нахождения площади квадрата.

// PascalABC.NET 3.0, сборка 1157 от 02.02.2016
begin
  var n:=ReadInteger('n=');
  if n<0 then Writeln(n,'! не определено: n<0')
  else
    if n=0 then Writeln('0!=1')
    else begin
      var p:BigInteger:=1;
      for var i:=2 to n do p*=i;
      Writeln(n,'!=',p)
      end
end.

Тестовое решение:
n= 138
138!=691778647261948849222819828311491035886734385827028118707676848307166514238979223884785249055995983385450621636277440066920043595627074569065446040152660143904127838730788278294186615891819670506731208704000000000000000000000000000000000

ответ:

ольши́е да́нные (. big data, [ˈbɪɡ ˈdeɪtə]) — обозначение структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия, эффективно обрабатываемых горизонтально масштабируемыми программными инструментами, появившимися в конце 2000-х годов и альтернативных традиционным системам базами данных и решениям класса business intelligence[1][2][3].

в широком смысле о «больших данных» говорят как о социально- феномене, связанном с появлением технологических возможностей анализировать огромные массивы данных, в некоторых проблемных областях — весь мировой объём данных, и вытекающих из этого трансформационных последствий[4].

в качестве определяющих характеристик для больших данных традиционно выделяют «три v»: объём (. volume, в смысле величины объёма), скорость (velocity в смыслах как скорости прироста, так и необходимости высокоскоростной обработки и получения результатов), многообразие (variety, в смысле возможности одновременной обработки различных типов структурированных и полуструктурированных данных)[5][6]; в дальнейшем возникли различные вариации и интерпретации этого признака[⇨].

с точки зрения информационных технологий в совокупность подходов и инструментов изначально включались средства массово-параллельной обработки неопределённо структурированных данных, прежде всего, системами базами данных категории nosql, алгоритмами mapreduce и реализующими их программными каркасами и библиотеками проекта hadoop[7]. в дальнейшем к серии технологий больших данных стали относить разнообразные информационно-технологические решения, в той или иной степени обеспечивающие сходные по характеристикам возможности по обработке сверхбольших массивов данных.

объяснение:

это ответ на 1 вопрос