Структура которая содержит информацию

Структура которая содержит информацию

Читайте также:

  1. Foreign Office – структура, функции…..
  2. I. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ — ОТ ТЕХНОЛОГИЙ К ИНФОРМАЦИИ
  3. I. Сущность и структура финансового рынка.
  4. II. Жиры (ацилглицеролы). Их структура, классификация и свойства
  5. Internet, его функции. Web-броузеры. Поиск информации в Internet.
  6. VII.1.2) Правовая структура вещи.
  7. Абсолютные и относительные параметры дохода. Источники информации о доходах и расходах населения.
  8. Автоматизированные системы обработки экономической и финансовой информации
  9. Автоматические идентификационные системы (АИС). Назначение, использование информации АИС
  10. Агрегат-структура

Структура информации — выделение элементов, информационных единиц и установление взаимосвязи между ними.

Информации присущи свои структуры, в основе которых лежит ее содержательность: реквизит, показатель, массив, подсистема информационной базы, информационная база.

Реквизит (поле, элемент, атрибут) является неделимой единицей младшего ранга, несущей качественную или количественную характеристику объекта (предмета, факта и т.п.), например наименование материала, его масса, габарит и т.д.

Реквизиты-признаки (Р-П) отражают качественную сторону хозяйственной операции.

Реквизиты- основания (Р-О) — количественную.

Показатель – предложение, имеющее законченный смысл и содержащее число, т.е. состоящее из реквизитов-оснований (Р-О) и реквизитов-признаков (Р-П).

Например: ММВБ 26.02.05. 1 $ 27,25 руб.

Р-П Р-П Р-О Р-П Р-О Р-П

Документ– материальный носитель данных, имеющий юридическую силу, содержащий оформленные в определенном порядке сообщения, предназначенные для использования человеком. Это средство закрепления данных о фактах, явлениях и деятельности, служащие для передачи информации во времени и на расстояние.

Совокупность показателей, содержащихся в документе, формирует информационное сообщение. Группа однородных сообщений, объединенных по определенному признаку.

Например, при составлении расчетно-платежной ведомости по заработной плате необходимы файлы- справочники (фамилии, И.О.; табельные номера работников; видов оплат и удержаний и пр.); файлы по начислению заработной платы, файлы по удержаниям из заработной платы.

Массивы (файлы) по разным признакам могут объединяться в потоки, используемые при решении различных комплексов задач управления (например, по учету труда и заработной платы, по управлению денежными потоками и пр.). Из информационных потоков формируются информационные подсистемы, образующие информационную систему объекта в целом.

При формировании базы данных в компьютерном варианте имеет смысл воспользоваться единицами, принятыми в информатике. Независимо от структуры базы для выбора технических параметров компьютера и его компонентов (оперативная память, внешние накопители и т.п.) используется единица информационного объема:

• 1 байт (Byte) соответствует одному вводимому символу для большинства кодировочных таблиц ASCII, КОИ-8 и т.п.;

• 1 килобайт (KB) равен 1024 байт;

• 1 мегабайт равен 1024 килобайт;

• 1 гигабайт равен 1024 мегабайт и т.д.

Bit (binary digit — двоичное число) — 1 разряд двоичного кода (числа).

Bite — байт — восьмиразрядное двоичное число (код).

Основные свойства информации:

· преобладание буквенно-цифровых знаков;

• широкое распространение документов как носителей исходных данных и результатов их обработки;

• значительный объем постоянных и переменных данных;

• дискретность, вызванная тем, что экономическая информация характеризует объект (явление, процесс) либо на определенный момент времени, либо за определенный промежуток времени;

• возможность долгосрочного хранения;

• способность к преобразованиям, детализации, агрегированию в зависимости от поставленной задачи;

• относительная простота алгоритмов расчетов;

• тиражируемость в любом количестве экземпляров;

• принадлежность как объект собственности;

• наличие материального носителя.

Дата добавления: 2015-02-09 ; просмотров: 22 ; Нарушение авторских прав

Кратко разбираем 8 основных структур данных, в которых должен разбираться каждый разработчик. Проверьте свои теоретические знания.

Никлаус Вирт, швейцарский информатик, написал в 1976 году книгу под названием «Алгоритмы + структуры данных = программы».

Больше сорока лет спустя это уравнение все еще верно. Почти все задачи программирования требуют от разработчика глубокого понимания структур данных. Вопросы на эту тему обязательно встречаются на любом IT-собеседовании.

Иногда в этих вопросах явно упоминается искомая структура, например, «дано двоичное дерево». В других случаях это не столь очевидно, например, «мы хотим отслеживать количество книг, связанных с каждым автором».

Изучение структур данных имеет важное значение, даже если вы не ищете новую работу, а просто хотите улучшить текущую. Давайте начнем с понимания основ.

Что такое структуры данных?

Простыми словами, структура данных – это контейнер, который хранит информацию в определенном виде. Из-за такой «компоновки» она может быть эффективной в одних операциях и неэффективной в других. Цель разработчика – выбрать из существующих структур оптимальный для конкретной задачи вариант.

Зачем нужны структуры данных?

Данные являются самой важной сущностью в информатике, а структуры позволяют хранить их в организованной форме.

Какую бы проблему вы не решали, вам приходится иметь дело с данными — будь то зарплата сотрудника, цены на акции, список покупок или даже простой телефонный справочник.

В зависимости от ситуации данные должны храниться в некотором определенном формате. Структуры данных предлагают несколько вариантов таких размещений.

8 часто используемых структур

Давайте сначала перечислим наиболее часто используемые структуры данных, а затем рассмотрим их одну за другой:

  1. Массив (Array)
  2. Стек (Stack)
  3. Очередь (Queue)
  4. Связный список (Linked List)
  5. Дерево (Tree)
  6. Граф (Graph)
  7. Префиксное дерево (Trie)
  8. Хэш-Таблица (Hash Table)

Массивы

Массив – это самая простая и наиболее широко используемая из структур. Стеки и очереди являются производными от массивов.

Вот изображение простого массива размером 4, содержащего элементы (1, 2, 3 и 4).

Каждому из них присваивается неотрицательное числовое значение – индекс, который соответствует позиции этого элемента в массиве. Большинство языков определяют начальный индекс массива как 0.

Существует два типа массивов:

  • Одномерные массивы (как на картинке).
  • Многомерные массивы (массивы массивов).

Основные операции с массивами

  • Insert – вставка.
  • Get – получение элемента.
  • Delete – удаление.
  • Size – получение общего количества элементов в массиве.

Частые вопросы о массивах

  • Найти второй минимальный элемент.
  • Первые не повторяющиеся целые числа.
  • Объединить два отсортированных массива.
  • Переставить положительные и отрицательные значения.
Читайте также:  Как сделать чтобы папки открывались одним щелчком

Стеки

Мы все знакомы с опцией Отменить (Undo), которая присутствует практически в каждом приложении. Вы когда-нибудь задумывались, как это работает?

Для этого вы сохраняете предыдущие состояния приложения (определенное их количество) в памяти в таком порядке, что последнее сохраненное появляется первым. Это не может быть сделано только с помощью массивов. Здесь на помощь приходит стек.

Пример стека из реальной жизни – куча книг, лежащих друг на друге. Чтобы получить книгу, которая находится где-то в середине, вам нужно удалить все, что лежит сверху. Так работает метод LIFO (Last In First Out, последним пришел – первым ушел).

Вот изображение стека, содержащего три элемента (1, 2 и 3). Элемент 3 находится сверху и будет удален первым:

Основные операции со стеками

  • Push – вставка элемента наверх стека.
  • Pop – получение верхнего элемента и его удаление.
  • isEmpty – возвращает true, если стек пуст.
  • Top – получение верхнего элемента без удаления.

Часто задаваемые вопросы о стеках

  • Вычисление постфиксного выражения с помощью стека.
  • Сортировка значений в стеке.
  • Проверка сбалансированности скобок в выражении.

Очереди

Как и стек, очередь – это линейная структура данных, которая хранит элементы последовательно. Единственное существенное различие заключается в том, что вместо использования метода LIFO, очередь реализует метод FIFO (First in First Out, первым пришел – первым ушел).

Идеальный пример этих структур в реальной жизни – очереди людей в билетную кассу. Если придет новый человек, он присоединится к линии с конца, а не с начала. А человек, стоящий впереди, первым получит билет и, следовательно, покинет очередь.

Вот изображение очереди, содержащей четыре элемента (1, 2, 3 и 4). Здесь 1 находится вверху и будет удален первым:

Основные операции с очередями

  • Enqueue – вставка в конец.
  • Dequeue – удаление из начала.
  • isEmpty – возвращает true, если очередь пуста.
  • Top – получение первого элемента.

Часто задаваемые вопросы об очередях

  • Реализация стека с помощью очереди.
  • Развернуть первые k элементов.
  • Генерация двоичных чисел от 1 до n с помощью очереди.

Связный список

Еще одна важная линейная структура данных, которая на первый взгляд похожа на массив, но отличается распределением памяти, внутренней организацией и способом выполнения основных операций вставки и удаления.

Связный список – это сеть узлов, каждый из которых содержит данные и указатель на следующий узел в цепочке. Также есть указатель на первый элемент – head. Если список пуст, то он указывает на null.

Связные списки используются для реализации файловых систем, хэш-таблиц и списков смежности.

Вот визуальное представление внутренней структуры связного списка:

Основные операции со связными списками

  • InsertAtEnd – вставка в конец.
  • InsertAtHead – вставка в начало.
  • Delete – удаление указанного элемента.
  • DeleteAtHead – удаление первого элемента.
  • Search – получение указанного элемента.
  • isEmpty – возвращает true, если связный список пуст.

Часто задаваемые вопросы о связных списках

  • Разворот связного списка.
  • Обнаружение цикла.
  • Получение N-го узла с конца.
  • Удаление дубликатов.

Графы

Граф представляет собой набор узлов, соединенных друг с другом в виде сети. Узлы также называются вершинами. Пара (x, y) называется ребром, которое указывает, что вершина x соединена с вершиной y. Ребро может содержать вес/стоимость, показывая, сколько затрат требуется, чтобы пройти от x до y.

В языке программирования графы могут быть представлены в двух формах:

Часто задаваемые вопросы о графах

  • Реализовать поиск по ширине и глубине.
  • Проверка, является ли граф деревом.
  • Количество ребер в графе.
  • Кратчайший путь между двумя вершинами.

Деревья

Дерево – это иерархическая структура данных, состоящая из вершин (узлов) и ребер, соединяющих их. Они похожи на графы, но есть одно важное отличие: в дереве не может быть цикла.

Деревья широко используются в искусственном интеллекте и сложных алгоритмах для обеспечения эффективного механизма хранения данных.

Вот изображение простого дерева, и основные термины:

Из всех типов чаще всего используются бинарное дерево и бинарное дерево поиска.

Часто задаваемые вопросы о деревьях

  • Высота бинарного дерева.
  • Найти k-ое максимальное значение в дереве бинарного поиска.
  • Узлы на расстоянии k от корня.
  • Предки заданного узла в бинарном дереве.

Префиксное дерево

Префиксные деревья (tries) – древовидные структуры данных, эффективные для решения задач со строками. Они обеспечивают быстрый поиск и используются преимущественно для поиска слов в словаре, автодополнения в поисковых системах и даже для IP-маршрутизации.

Вот иллюстрация того, как три слова top, thus и their хранятся в префиксном дереве:

Слова размещаются сверху вниз. Выделенные зеленым элементы показывают конец каждого слова.

Часто задаваемые вопросы о префиксных деревьях

  • Общее количество слов.
  • Вывод всех слов.
  • Сортировка элементов массива.
  • Формирование слов из словаря.
  • Создание словаря T9.

Хеш-Таблица

Хеширование – это процесс, используемый для уникальной идентификации объектов и хранения каждого из них в некотором предварительно вычисленном уникальном индексе – ключе. Итак, объект хранится в виде пары ключ-значение, а коллекция таких элементов называется словарем. Каждый объект можно найти с помощью его ключа. Существует несколько структур, основанных на хешировании, но наиболее часто используется хеш-таблица, которая обычно реализуется с помощью массивов.

Производительность структуры зависит от трех факторов:

  • функция хеширования;
  • размер хеш-таблицы;
  • метод обработки коллизий.

Вот иллюстрация того, как хэш отображается в массиве. Индекс вычисляется с помощью хеш-функции.

Часто задаваемые вопросы о хеш-таблицах

  • Найти симметричные пары.
  • Определить, является ли массив подмножеством другого массива.
  • Проверить, являются ли массивы непересекающимися.

Теперь вы знаете 8 основных структур данных любого языка программирования. Можете смело отправляться на IT-собеседование.

Слово "информация" известно в наше время каждому. Вся жизнь человека так или иначе связана с накоплением и обработкой информации, которую он получает из окружающего мира, используя основные органов чувств – зрение, слух, вкус, обоняние и осязание. Термин информация происходит от латинского слова informatio – разъяснение, изложение. Первоначальное значение этого понятия – «сведения, передаваемые людьми устным, письменным или иным способом». Понятия отличаются от определений тем, что разные дисциплины в разных областях науки и техники вкладывают в него разный смысл, с тем чтобы оно в наибольшей степени соответствовало предмету и задачам конкретной дисциплины. Имеется множество определений понятия информации – от наиболее общего философского (информация есть отражение реального мира) до наиболее частного прикладного (информация есть сведения, являющиеся объектом переработки).

Читайте также:  При открытии ноутбука гаснет экран

В настоящее время известно более четырёхсот определений термина "информация". Для примера приведём некоторые из них.

Информация – это содержание сообщения, сигнала, памяти, а также сведения, содержащиеся в сообщении, сигнале или памяти. 2
Информация – сведения об объектах и явлениях окружающей среды, их параметрах, свойствах и состоянии, которые уменьшают имеющуюся о них степень неопределённости , неполноты знаний. 3
Информация – это понимание (смысл, представление, интерпретация), возникающее в аппарате мышления человека после получения им данных, взаимоувязанное с предшествующими знаниями и понятиями. 4
Информация – содержание сообщения или сигнала, сведения, рассматриваемые в процессе их передачи или восприятия; одна из исходных общенаучных категорий, отражающая структуру материи и способы её познания, несводимая к другим, более простым понятиям. 5

Вышеприведенные определения основного понятия информатики весьма сильно отличаются друг от друга, хотя почти везде постулируется, что информация – это сведения.

Исключительность информации заключается в том, что она проявляется только при наличии объектов находящихся в контакте между собой, причем обмен информацией может совершаться не вообще между любыми объектами, а только между теми из них, которые представляют собой организованную структуру (систему). Элементами этой системы могут быть не только люди: обмен информацией может происходить в животном и растительном мире, между живой и неживой природой, людьми и устройствами.

Информация передается от источника к получателю в материальном мире в виде сигналов (например, электрических, световых, звуковых и т.д.), для его преобразования и передачи, должны существовать носитель информации, передатчик, канал связи, приемник и получатель информации распространяющихся в информационной системе (рис. 1.3).

Информационная система – взаимосвязанная совокупность средств и методов для хранения, поиска, обработки и выдачи информации.

Канал связи представляет собой среду, в которой происходит передача информации.

Сигнал (от лат. signum – знак) – физический процесс (явление), несущий сообщение (информацию) о событии или состоянии объекта наблюдения.

Рис. 1.3 Информационная система

Подобные информационные системы существуют как в технических системах, так и в человеческом обществе и живой природе. Информационные системы можно разделить на естественные и искусственные. К первым относятся все естественно возникшие системы. Такими системам являются биологические организмы. Искусственными информационными системами являются информационные системы, созданные человеком.

Информация может поступать в непрерывном виде (аналоговом), например звук, свет и т.д., или в виде последовательности отдельных сигналов (дискретном), например, электрические импульсы, компьютерный код и т.д.

Зарегистрированные сигналы называются данными. Для их регистрации с целью хранения и передачи необходим некоторый язык. Этот язык должен быть понятен как отправителю информации, так и ее получателю. Данные могут нести в себе информацию о событиях, происходящих в материальном мире. Однако данные не тождественны информации. Для получения информации нужен метод обработки данных.

Одним из основных параметров информации является её адекватность, т.е. степень соответствия создаваемого с помощью полученной информации образа реальному объекту (процессу, явлению). При оценке информации различают ее синтаксический, семантический и прагматический аспекты:

1. Синтаксическая адекватность касается формальной правильности сообщения с точки зрения синтаксических правил используемого языка безотносительно к его содержанию. В данном аспекте измеряется объем данных (измеряется количеством символов) и количество информации (формула Шеннона).

2. Семантическая (смысловая) адекватность передает смысловое содержание информации и соотносит её с ранее имевшейся информацией. Для этого используется понятие тезаурус пользователя. Тезаурус – это совокупность сведений, которыми располагает пользователь или система.

3. Прагматическая (потребительская) адекватность информации проявляется в возможности её практического использования. Прагматический аспект связан с ценностью, полезностью использования информации потребителем для достижения поставленной цели.

Таким образом, не любое сообщение несет информацию. Для того чтобы сообщение несло некоторую информацию, и было полезно получателю, оно должно быть:

· записано на некотором языке;

· этот язык должен быть понятен получателю;

· получатель должен обладать методом извлечения информации из сообщения;

· сообщение должно снижать степень неопределенности относительно объекта, который интересует получателя;

· сообщение должно помогать ему решить поставленную задачу;

· получатель должен обладать реальной практической возможностью использовать полученную информацию.

Любая информация обладает рядом свойств, с точки зрения информатики наиболее важными представляются следующие:

1. Объективность информации. Понятие объективности информации относительно. Более объективной является та информация, в которую методы обработки вносят меньше субъективности. Например, в результате наблюдения фотоснимка природного объекта образуется более объективная информация, чем при наблюдении рисунка того же объекта. В ходе информационного процесса объективность информации всегда понижается.

2. Полнота информации. Полнота информации характеризует достаточность данных для принятия решения. Чем полнее данные, тем шире диапазон используемых методов их обработки и тем проще подобрать метод, вносящий минимум погрешности в информационный процесс.

3. Достоверность информации. Данные возникают в момент регистрации сигналов, но не все сигналы являются «полезными» – всегда присутствует какой-то уровень посторонних сигналов, в результате чего полезные данные сопровождаются определенным уровнем «информационного шума». Если полезный сигнал зарегистрирован более четко, чем посторонние сигналы, достоверность информации может быть более высокой. При увеличении уровня шумов достоверность информации снижается. В этом случае для передачи того же количества информации требуется использовать либо больше данных, либо более сложные методы.

Читайте также:  Ожидаем завершения оплаты вконтакте долго

4. Доступность информации. Это мера возможности получить информацию. Отсутствие доступа к данным или отсутствие адекватных методов их обработки приводят к тому, что информация оказывается недоступной.

5. Актуальность информации. Это степень соответствия информации текущему моменту времени. Поскольку информационные процессы растянуты во времени, то достоверная и адекватная, но устаревшая информация может приводить к ошибочным решениям. Необходимость поиска или разработки адекватного метода обработки данных может приводить к такой задержке в получении информации, что она становится ненужной.

6. Сохранность информации – свойство информации, характеризуемое степенью готовности определенных информационных массивов к целевому применению и определяемое способностью контроля и защиты информации обеспечить постоянное наличие и своевременное предоставление информационного массива, необходимых для автоматизированного решения целевых и функциональных задач системы.

Меры информации. Для автоматизации работы ЭВМ с информацией, относящейся к различным типам, очень важно унифицировать их форму представления – для этого обычно используется прием кодирования.

Кодирование – это представление сигнала в определенной форме, удобной или пригодной для последующего использования сигнала.

Иначе говоря, это правило, описывающее отображение одного набора знаков в другой набор знаков. Тогда отображаемый набор знаков называется исходным алфавитом, а набор знаков, который используется для отображения, – кодовым алфавитом, или алфавитом для кодирования. При этом кодированию подлежат как отдельные символы исходного алфавита, так и их комбинации. Аналогично для построения кода используются как отдельные символы кодового алфавита, так и их комбинации.

В качестве примера можно привести систему записи математических выражений, азбуку Морзе, морскую флажковую азбуку, систему Брайля для слепых и др.

Какой же язык, какой способ кодирования применить в информатике? Ответ на этот вопрос нашел Клод Элвуд Шеннон(Claude Elwood Shannon, 1916-2001) – американский математик и электротехник. В своей диссертации, защищенной в 1940 году, он доказал, что работу переключателей и реле в электрических схемах можно представить посредством алгебры, изобретенной в середине XIX века английским математиком Джорджем Булем. "Просто случилось так, что никто другой не был знаком с этими обеими областями одновременно!" – так скромно Шеннон объяснил причину своего открытия.

Количество информации определяется так же через понятие энтропии системы. Энтропия Больцмана – это мера беспорядка. При равновероятном распределении параметров системы (например, направлений движения молекул) энтропия максимальна! При упорядочивании системы (задание определенного направления движения) энтропия уменьшается.

Текст с максимальной энтропией – равновероятное распределение букв – бессмысленное содержание – 0 информации. Теперь пусть в неком информационном сообщении (в SMS – сообщении) случайным образом из-за помех некоторые буквы были заменены. Информация – это нужные, верные, достоверные сигналы –I. Неверные буквы – это шум, беспорядок –H.

Пусть Pi это вероятность того, что система находится в состоянии i. (вероятность того, что буква будет, например «В»). Количество возможных состояний N. Тогда энтропия по Шеннону – это мера недостающей информации которую можно записать формулой.Количество информации можно рассматривать как меру уменьшения неопределенности знания при получении информационных сообщений.

Рассмотрим такой подход к определению понятия информация более подробно. В окружающей действительности достаточно часто встречаются ситуации, когда существует некоторое количество событий, каждое из которых может произойти с определенной вероятностью. Рассмотрим это на простейшем примере «Бросание монеты». Если монету бросить, то выпадает одно из двух событий : «орел» или «решка».

Перед броском существует неопределенность, как упадет монета предсказать невозможно. После броска наступает полная определенность, так как монета находиться в определенном положении (например, «орел»).

Данный подход позволяет измерить количество информации:

N=2 I

Nколичество возможных информационных сообщений;

Iколичество информации, которое несет одно сообщение.

В вычислительной технике также существует своя система кодирования – она называется двоичным кодированием и основана на представлении данных последовательностью всего двух знаков: 0 и 1 (используется двоичная система счисления). Эти знаки называются двоичными цифрами, или битами (binary digital).

За единицу количества информации принимается такое количество информации, которое содержится в информационном сообщении, уменьшающем неопределенность знания в два раза. Такая единица названа бит.

Бит – минимальной единицей измерения количества информации.

Если вернуться к опыту бросания монеты, то здесь неопределенность как раз уменьшается в два раза (из двух возможных событий реализуется одно), и, следовательно, полученное количество информации равно 1 биту.

В информатике наиболее употребляемой единицей измерения количества информации является байт, причем в 1 байт = 8 битов.

1 байт = 2 3 бит = 8 битов.

Компьютер оперирует числами не в десятичной системе счисления, поэтому производные единицы измерения количества информации вводятся следующим образом:

1 Кбайт = 1024 байт. 1 Мбайт = 1024 Кбайт. 1 Гбайт = 1024 Мбайт. 1 Тбайт = 1024 Гбайт. 1 Пбайт (Петабайт) = 1024 Тбайт.

Пример 1.1 В барабане для розыгрыша лотереи находится 32 шара. Сколько информации содержит сообщение о первом выпавшем номере?

Решение: итак, в задаче необходимо найти количество информации, которое содержит сообщение о первом выпавшем номере (шаре), т.е. необходимо найти I. Всего шаров в барабане 32, значит, всего возможных вариантов здесь 32. N = 32.

Отсюда, по формуле находим I.

Пример 1.2. При игре в кости используется кубик с шестью гранями. Сколько бит информации получает игрок при каждом бросании кубика?

Решение: итак, в задаче необходимо найти количество информации, которое получает игрок при каждом бросании кубика, т.е. необходимо найти I. Всего граней у кубика 6, значит, всего возможных вариантов здесь 6. N = 6.

Отсюда, по формуле (2.3) находим I, используя также таблицу логарифмов.

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Лучшие изречения: Увлечёшься девушкой-вырастут хвосты, займёшься учебой-вырастут рога 10407 — | 8025 — или читать все.

Ссылка на основную публикацию
Сообщение на тему жесткий диск по информатике
Информатика Основным устройством хранения информации в компьютерной системе является жесткий диск. Большой объем и энергонезависимость сделали его наиболее пригодным для...
Слова содержащие приставку корень суффикс и окончание
Примеры разборов слов, у которых есть все основные морфемы: приставка, корень, суффикс, окончание. у бор к а у дивл ени...
Словарь для it специалистов
ykaneva 2018-04-09T16:54:33+00:00 September 13th, 2017 | Практика английского | 7 Comments 7 142,973 Сегодня день программиста. По этому поводу в...
Сообщение о выигрыше айфона
Да, почти всегда это обман и развод на деньги. Те, кто проводит ВКонтакте, Инстаграме и других соцсетях «конкурсы», «розыгрыши айфонов»,...
Adblock detector