SergeySerge11

Я уже отвечал недавно на вопрос, как работает сумматор, и вопрос этот был ваш. Видимо, вы не поняли мой ответ, хотя мне казалось, он сформулирован достаточно просто. Ну что ж, придётся разжёвывать.
Прежде всего, сам по себе сумматор - комбинационная цифровая схема, и как таковой, он в тактовых импульсах не нуждается. Подали на его входы два операнда, и спустя время задержки на выходе появляется сумма. Но разжуём уже до мельчайших косточек - возьмём идеальный сумматор, составленный из идеальных логических элементов, не имеющих задержек распространения сигнала. Исходное состояние - на входах нули. На выходе, естественно, тоже нуль. Подаём первый операнд. Задержек нет, поэтому на выходе тут же появляется этот же операнд (он суммировался с нулём на другом входе). Затем подаём второй операнд - на выходе тут же (т.е. опять-таки без задержек) появляется сумма. Надеюсь, тут всё понятно (собственно, это мой ответ на эти ваши 0.0000000001 секунды - да хоть 0.00000000000000000000000000000001 сек, в идеальном сумматоре это без разницы).
Теперь рассмотрим сумматор из реальных логических элементов, имеющих задержку распространения. В нём всё точно так же, вот только на время суммарной задержки его составных частей на выходе будет неизвестно что. Вот так, буквально - подали первый операнд, на выходе неизвестно что (какая-то каша, которой нельзя доверять), и спустя время задержки каша успокаивается, и мы обнаруживаем на выходе этот самый первый операнд, который суммирован с нулём. Подали второй операнд - то же самое: сумму видим на выходе, когда период задержек закончился.
Именно по этой причине реальный сумматор в реальном процессоре снабжается входными и выходным регистрами - они позволяют отсеять те его состояния, которым нельзя доверять. Записали в первый регистр первый операнд по тактовому импульсу 1, затем второй по импульсу 2 (впрочем, можно и одновременно), и только потом по тактовому импульсу 3 записываем сумму в выходной регистр и пускаем дальше туда, где она понадобилась. Время между тактами должно быть заведомо больше, чем общие задержки в сумматоре - только при этом условии мы можем быть уверены в точности его работы. Попытки уменьшить тактовое время (мол, вот я счас сделаю мой проц более быстрым) неизбежно приведут к сбоям, т.е. к ошибкам в вычислениях.
Теперь понятно? Если всё ещё нет, задавайте вопросы, только не в виде программного кода - на этом уровне рассмотрения он не нужен.
И ещё: вы сделали два одинаковых вопроса - так тут не делается. Настоятельно советую удалить второй, который сейчас заблокирован.

(Ответ есть ток, нету. Чет вообще не понятен, к примеру поражает вопрос а как Логический НЕ, инвертор из 0 -> 1 делает то? )
Что означат 1 при работе, что означает 0? Большинство схем сигналов рисуют синусоиду от (-A,A) или (-1;1)

Вопрос интересный. Он стоит просто на стыке определений. В системотехнике логическим нулем и единицей просто принято считать уровни напряжения. Один повыше. Другой пониже (хотя не ноль). На диаграммах напряжений (если смотреть осцилографом) прямоугольных импульсов вообще не бывает. Они все - сглаженные. Фронт импульса имеет какую-то гладкость. И это вносит микро-задержки в обработку. Это кстати главная причина почему бесконечно длинные провода не могут передавать цифровой сигнал. Они - имеют емкость. Как конденсатор. Паразитную емкость. И это - проблема.

Цифровые вентили И-ИЛИ-НЕ это обычные аналоговые схемы которые просто обладают двумя устойчивыми состояниями. Как весы. Или качнутся вправо. Или резко влево. Но по центру не зависают никогда.

В цифовой передаче данных еще интереснее. Коды типа Манчестерского которые ты каждый день используешь в Ethernet кабелях - двухполярные и еще и обладают свойством нулевого дрейфа постоянного тока. Тоесть это тоже цифровой сигнал где есть единички и нули но сверху над ним огромная электрическая аналоговая теория которая просто оптимизирует его работу в части приема-передачи и защиты от помех.

Короче цифровой и дискретный - это метафоры. Которые построены поверх обычно аналоговй техники которая лишь иногда (!) ведет себя как цифровая. Нам просто удобно это называть цифровым чтоб программировать. Алан Тюьринг например строил ЭВМ не реле. Это электромеханические электромагниты которые тоже решали задачи вентилей И-ИЛИ-НЕ и обладаи памятью (обычно 1 бит).

Вобщем если ты хочешь прозреть по настоящему - почитай вообще про "аналоговую" радиотехнику. Ты будешь просто поражен простотой некоторых решений. Например операционный усилитель может умножать числа. Ну... как числа. Напряжения :)

Быстрое преобразование Фурье - это алгоритм вычисления дискретного преобразования фурье. От интеграллов на картинках оно отличается тем, что там не функция от которой береться интеграл, а массив данных, которые как-то суммируются. Оно называется быстрым, потому что там идет вычисление не в лоб по формуле из википедии, а чуть хитрее, за счет чего оно работает быстрее.

В компьютерах используется дискретное преобразование, потому что ну не могут компьютеры работать с бесконечным неприрывным объектом, коим является функция.

И да, там результат - это массив комплексных чисел, поэтому выходные данные в 2 раза больше входных, которые являются вещественными.

Допустим, существует некий алгоритм, который преобразует последовательность X длины M в последовательность Y, причём существует обратное преобразование. Неважно, что это за алгоритм конкретно - сжатие, создание "зерна" и пр. Но очевидно, что:

1. Количество вариантов последовательности X составляет K в степени M, где K - размер словаря, т.е. количество возможных различимых значений одного элемента последовательности X. В случае байтовой последовательности это байт, т.е. K=256.

2. Каждая последовательность X после преобразования даёт последовательность Y, причём две разные последовательности X дают разные последовательности Y.

Соответственно количество возможных последовательностей Y равно количеству возможных последовательностей X. И соответственно если существует хотя бы одна последовательность Y короче последовательности X, то существует хотя бы одна последовательность Y длиннее последовательности X.

Что, собственно, и наблюдается на абсолютно любом алгоритме компрессии - существуют входные данные, для которых результат попытки сжатия имеет бОльший размер, чем исходные данные.

Что же до "зерна", которое разворачивается в гигабайты - во-первых, количество финальных миров определяется количеством значений "зерна", то есть вовсе даже не такое бесконечно большое, как кажется, во-вторых, созданный образ мира содержит значительное число повторяющихся элементов, а создание копий - это немножко не декомпрессия.

FillPolygon работает через обход в ширину.

Сначала одним циклом покрасьте все точки контура.
Потом берите любую точку внутри полигона, красьте ее и кладите в очередь. Пока очередь не пуста берете точку оттуда, берете 4 или 8 ее соседей и если они не покрашены еще - красите их и кладете в очередь.

Может быть сложность с выбором самой первой точки внутри полигона. Но тут можно аккуратно пройтись вдоль полигона против часовой стрелки и взять первую непокрашенную точку слева относительно обхода. Тут можно для каждой точки найти вектора на двух соседей по контуру, потом перебрать 4-8 соседних пиксилей и взять тот непокрашенный, вектор на который лежит между двумя векторами вдоль контура.

Берём матрицу, размером с изображение, заполняем нулями. Отмечаем единицами точки, принадлежащие линиям контура.
Добавляем в очередь точку, заведомо лежащую внутри контура и ставим в неё единицу.
Забираем точку из очереди, добавляем в очередь соседей этой точки (слева, справа, сверху и снизу), в которых ещё не стоит единица, и ставим в них единицы. Повторяем, пока очередь не опустеет.

Конечно же есть такие расширения.

Даже я когда-то создал поделку на данную тему. Не знаю, работает ли сейчас, но должна работать.