Нужно построить трассировочную таблицу к этому алгоритму: var x, a, b, f, p :i nteger; s, c : real;
begin
writeln('Введите x');
read(x);
s := 0;
a:= 1;
c:=1;
while a 0 then begin c:= -1*(p/f); end {+ меняется на -}
else if c < 0 then c := p/f; {- меняется на +}
s := s - c; {считается сумма}
writeln('a=',a,', p/f=',p/f:2:2,', s=',s:2:2, ', c=',c:2:2);
a := a+2;
end;
writeln('s=',s:2:2);
end.
Также решение программы:
x=3
a=1, p/f=3.00, s=3.00, c=-3.00
a=3, p/f=4.50, s=-1.50, c=4.50
a=5, p/f=2.02, s=0.53, c=-2.02
a=7, p/f=0.43, s=0.09, c=0.43
a=9, p/f=-0.65, s=-0.56, c=0.65
a=11, p/f=-3.62, s=-4.18, c=3.62
a=13, p/f=-1.61, s=-5.79, c=1.61
s=-5.79
Очень надо!!

Списать текст, вставить пропущенные буквы, расставить знаки препинания.                        

                                      РУССКАЯ ЗИМА.

Хороши снежные зимы в Росси…! (Не)погоду см..няют ясные дни. Бл..стят на солнце глубокие сугробы скрылись (подо)льдом большие реки и маленькие реч…нки.  Пр…пор…шила зима землю снежной шубкой. Отдыхает земля набирает силу.

Наполняе(тся, ться) жизнью зимний лес. Вот простучал по сухому дереву дятел. По всему лесу отбивает дробь лесной барабан…ик. С шумом пролетит рябчик подним…(тся, ться) из снежной пыли глухарь. Стайка пестрых клестов ра(с,з)селась на ветках ели. Стоиш… и любуеш…ся как ловко они вонзают свои клювики в шишки выб…рают из них с…м..на. С су чка на суч…к перепрыгивает шустрая белка.

Вот пр…летела большая сова и подала голос. Ей отозвались другие совы. Пискнула тихонько лесная мыш… пробежала по снегу и скрылась под пнем в сугробе.  

Объяснение:

Больши́е да́нные (англ. 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 управления базами данных и решениям класса Business Intelligence[1][2][3].

В широком смысле о «больших данных» говорят как о социально-экономическом 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 (англ. volume, в смысле величины физического 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 управления 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.