Маской подсети называется 32-разрядное двоичное число, которое определяет, какая часть ip-адреса компьютера относится к адресу сети, а какая часть ip-адреса определяет адрес компьютера в подсети. в маске подсети старшие биты, отведенные в ip-адресе компьютера для адреса сети, имеют значение 1; младшие биты, отведенные в ip-адресе компьютера для адреса компьютера в подсети, имеют значение 0. если маска подсети 255.255.248.0 и ip-адрес компьютера в сети 112.154.133.208, то номер компьютера в сети можете показать решение ?

Смотрим младшие 2 байта маски п/с и а.компа:
1111 1000.00000000 =248.000 м. п/с
10000101.11010000 = 133.208 а.компа,
согласно условию а.компа там, где 0 в маске
101.11010000(2)=2720(8)=1488(10)

"Типовой школьный" Паскаль:

// PascalABC.Net 3.0, сборка 1064
const
  k = 100;

var
  s, wd: string;
  i, j, m, n, pt, step: integer;
  Words, WordsSort: array[1..k] of string;
  InOrder: boolean;

begin
  Write('Введите строку: '); Readln(s);
  n := Length(s); pt := 1; m := 0;
  repeat
    // Пропускаем все символы до первого непробельного
    while pt <= n do
      if Ord(s[pt]) <= 32 then Inc(pt) else break;
    if pt <= n then begin
      // Выделяем очередное слово
      wd := '';
      while pt <= n do
        if Ord(s[pt]) > 32 then begin wd := wd + s[pt];Inc(pt) end
        else break;
      if wd <> '' then begin Inc(m);Words[m] := wd end
    end
  until pt > n;
  // Теперь Words содержит все m слов.
  // Отсортируем их в массиве WordsSort методом Шелла
  for i := 1 to m do WordsSort[i] := Words[i];
  step := m div 2;
  while step > 0 do begin
    for j := m - step downto 1 do begin
      i := j;
      while i <= m - step do begin
        if WordsSort[i] > WordsSort[i + step] then begin
          wd := WordsSort[i];
          WordsSort[i] := WordsSort[i + 1];
          WordsSort[i + 1] := wd
        end;
        i := i + step
      end
    end;
    step := step div 2
  end;
  // Осталось поэлементно сравнить оба массива
  InOrder := true; i := 1;
  while InOrder and (i <= m) do
  begin InOrder := (Words[i] = WordsSort[i]); Inc(i) end;
  if m = 0 then Writeln('Строка не содержит слов')
  else
    if InOrder then Writeln('Cлова упорядочены')
    else Writeln('Cлова не упорядочены')
end.

Тестовое решение:
Введите строку: слово1    слово2    слово3    слово4 слово5
Cлова упорядочены

Введите строку: слово1    слово2    слово4    слово3 слово5
Cлова не упорядочены

"Современный" вариант решения на Паскале:

// PascalABC.Net 3.0, сборка 1064
var
  s:string;
begin
  Write('Введите строку: '); Readln(s);
  var Delim:=Range(0,32).Select(x->Chr(x)).ToArray;
  var Words:=s.Split(Delim).Where(x->x<>'');
  var WordsSort:=Words.Sorted;
  if Words.SequenceEqual(WordsSort) then Writeln('Cлова упорядочены')
  else Writeln('Cлова не упорядочены')
end.

Тестовое решение совпадает с вышеприведенным.

1.В содержательном подходе количество информации, заключённое в сообщении, определяется объёмом знаний, который это сообщение несёт получающему его человеку. Один бит - это минимальная единица измерения количества информации. Сообщение, уменьшающее неопределённость знания в два раза, несёт один бит информации.

2.Вероятностный подход предполагает, что возможные события имеют различные вероятности реализации. ... Качественная связь между вероятностью события и количеством информации в сообщении состоит в следующем: чем меньше вероятность некоторого события, тем больше информации содержит сообщение об этом событии.

3.Эта единица называется бит. Сообщение, уменьшающее неопределенность знаний в два раза, несет 1 бит информации. Неопределенность знаний о некотором событии – это количество возможных результатов события.

4.Формула Хартли или хартлиевское количество информации или мера Хартли - логарифмическая мера информации, которая определяет количество информации, содержащееся в сообщении. ... Формула была предложена Ральфом Хартли в 1928 году как один из научных подходов к оценке сообщений.

5.Случа́йное собы́тие — подмножество множества исходов случайного эксперимента; при многократном повторении случайного эксперимента частота наступления события служит оценкой его вероятности.