Необходимо написать программу на Python. Вводится английская строка с круглыми скобками. Необходимо закрыть скобки (удалить сами скобки и всё содержимое в них).

Например должно быть так:
Ввод: ahahf(ajg(shgfa)ai(ah(hs)aqu)aj))t
Вывод: ahahf)t

Введённая строка может быть произвольной, а количество открытых скобок обычно на 1 меньше, чем закрытых.

объяснение:

1.

а) bv – > отрицание bv –> a & отрицание bv – > a v b –> отрицание a v b – > a & отрицание bv (отрицание a v b )

б) аv – > отрицание аv – > отрицание в –> отрицание аv отрицание в –> отрицание с – > а v отрицание с – >

отрицание аv отрицание в (а v отрицание с)

в) bv – > bvc –> отрицание bvc –> a отрицание bvc –> av – > отрицание аv

– > a отрицание bvc отрицание аv –> dv – > отрицание в –> dv отрицание в –>

a отрицание bvc отрицание аv (dv отрицание в)

2. во

& – не ставится, но действие выполняется, у себя его ставьте!

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