ТОЛК | Информатика ЕГЭ/ОГЭ

🔝 dist() из библиотеки math считает расстояние между двумя точками - без ручного возведения в степень и извлечения корня. В 27 задаче это пригодится при работе с кластерами (см. прошлый пост), где нужно многократно считать расстояния между точками...

🤔 Формат не изменился, и это хорошая новость. Усложнение в этом году – категории для звезды: обозначение, цвет и размер. На стандартное решение это почти не повлияло – нужно было просто дополнительно сохранить часть информации. Удобно собрать её в строку и дальше использовать как обычно. Решения привела отдельно для файлов A и B. В файле A отбор красных гигантов идёт прямо в процессе перебора, в файле B эта логика вынесена в отдельную функцию...

💀 Но переписывать логику с нуля не нужно – достаточно немного переделать код из условия. Оборачиваем его в перебор по A, считаем сколько раз выводится NO, и смотрим результат. Подсказка из карточки: тот print(), который выводит YES, нас не интересует – просто пропускаем его через continue...

🔥 Как и в задании 11, здесь можно не мучиться с преобразованиями вручную, а просто перебрать количество цветов и проверить условие. Подход тот же: фиксируем план – размер изображения, сжатие, ограничение по памяти – и перебираем. Только формулы всё равно придётся знать, куда без них) Но перебор всегда выручит – хоть как основное решение, хоть как проверка...

#шпаргалки

📌 Когда это нужно в жизни: – список сотрудников в одном файле, зарплаты в другом – ВПР подтянет нужные данные за секунду; – каталог товаров и таблица заказов – функция сама найдёт цену по артикулу; – база клиентов и история покупок – объединяешь по ID без мучений. На экзамене логика та же, просто таблицы поменьше...

? Продолжаем разбирать IT-профессии. На очереди – LLM-инженер. 👤 Кто это? Это человек, который работает с большими языковыми моделями – теми самыми, которые стоят за ChatGPT, Claude и другими ИИ-ассистентами. Он не обязательно обучает модель с нуля – чаще встраивает готовые модели в продукты и настраивает их под конкретные задачи. 💻 Что он делает: • подбирает и тестирует языковые модели под задачу • пишет и оптимизирует промпты – инструкции, по которым модель даёт нужный результат • встраивает...

Она применяет одну функцию к каждому элементу списка - по очереди, к каждому. Функция встроенная. Самый частый случай в задачах - ввод данных или считывание из файла. Считали строку чисел, разбили на элементы через split() - получили список строк. Чтобы превратить их в числа, раньше нужен был цикл. С map() - одна строка. Работает и в других местах: перевести все числа в другую систему, применить свою функцию к каждому элементу списка...

🐢 Если фигура простая, то считаем точки вручную или по длинам сторон. Но на досроке 2026 попался параллелограмм, и здесь ручной подсчёт уже ненадёжен. Выручает автоподсчёт через turtle: программа сама обходит вершины фигуры и проверяет каждую целочисленную точку. Минус – нужна математика. Используется векторное произведение: для каждого ребра фигуры считаем, с какой стороны находится точка...

Две команды: 1️⃣ квадрат (резко увеличивает число) 2️⃣ +1 (меняет по чуть-чуть) Плохой план: тыкать команды наугад. Так почти всегда не укладываются в 5 шагов. Хороший план: прикинуть рост заранее. Квадрат даёт большой скачок, без него до 84 за 5 шагов не дотянуться. Дальше думаем про порядок: если возвести в квадрат слишком рано, число улетит далеко за 84. Значит, сначала немного подправляем через +1, потом квадрат. Удобно разобрать все варианты порядка деревом – сразу видно, какой путь ведёт к цели...

🚨 До чего доводят заголовки вроде «шаблон для всех 16 задач за 30 секунд»... (это моё ворчание) 😡 Задача не сложная, если чуть расширить решение и использовать кэш – сначала заполнить, потом считать. Да, не моментально, но и не критично долго...