Informática I. Aula Aula 22-12/11/2007 1

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1 Informática I Aula 22 Aula 22-12/11/2007 1

2 Ementa Noções Básicas de Computação (Hardware, Software e Internet) HTML e Páginas Web Internet e a Web Javascript e páginas dinâmicas Números e expressões em Javascript Formulários em HTML (Programação orientada a Eventos) Histórico dos Computadores Abstração e Definição de Funções Algoritmos e linguagens de programação Ciência da computação como disciplina Representação de dados Computação e sociedade Aula 22-12/11/2007 2

3 Introdução Um computador pode ser definido como um dispositivo que recebe, guarda e processa dados. Nesta aula veremos como os dados são representados dentro do computador. A maioria dos computadores utiliza uma representação digital (binária). Porém a maneira como os dados são representados em binário depende do tipo de dispositivo de armazenamento e do tipo de dado. Aula 22-12/11/2007 3

4 Analógico vs. Digital Dados podem ser armazenados utilizando sinais analógicos ou digitais. Sinais analógicos representam os dados de maneira análoga ao dado real, com uma infinidade de valores possíveis. Sinais digitais utilizam um conjunto discreto (finito) de valores. Representação Analógica Representação Digital Aula 22-12/11/2007 4

5 Analógico vs. Digital (cont.) Sinais de rádio são originalmente analógicos porque as frequências são medidas em uma escala contínua. Porém podemos representá-los digitalmente utilizando incrementos de 0.1 MHz (FM). Da mesma forma, relógios e termômetros digitais representam dados analógicos de forma digital. A vantagem da representação analógica é a maior variedade de valores que podem ser armazenados. A vantagem da representação digital é a facilidade de reprodução exata. Essa característica torna a representação digital mais adequada para os computadores, porque garante a exatidão da representação. Aula 22-12/11/2007 5

6 Números Binários O sistema digital mais simples é o binário, que usa apenas 2 estados: 0 e 1, chamados de bits ( binary digits ) Um fio passando corrente elétrica ou um ponto magnetizado no disco corresponde ao 1, enquanto que um fio sem corrente ou um ponto não-magnetizado corresponde ao 0. Na representação decimal, cada digito da esquerda para direita corresponde a uma potência de 10 (10 0, 10 1, 10 2,...). Na representação binária, cada digito da esquerda para direita corresponde a uma potência de 2 (2 0, 2 1, 2 2,...). Aula 22-12/11/2007 6

7 Conversão de Binário para Decimal Aula 22-12/11/2007 7

8 Algoritmo para Conversão de Decimal para Binário Dado o número decimal D. Inicialize B como vazio. Enquanto D for não-zero repita: Se D é par, adicione 0 a direita de B. Se D é ímpar, adicione 1 a direita de B. Divida D por 2 e arredonde para baixo. Aula 22-12/11/2007 8

9 Conversão: Decimal para Binário Odd = Ímpar Even = Par Aula 22-12/11/2007 9

10 Representação de Inteiros Para facilitar o acesso a memória, os computadores representam inteiros utilizando um número fixo de bits. Normalmente 32 bits, o que torna possível representar 2 32 números inteiros (mais de 4 bilhões) Zeros são colocados na frente do número para preencher o espaço todo. Por exemplo, o número 19 é representado como: A representação mais utilizada é a chamada complemento-adois. Números positivos começam com 0 seguidos de 31 bits com a representação binária normal. Números negativos começam com 1 seguidos de 31 bits com a representação em complemento a 2 (o 1 equivale ao 2 31 e viceversa). Facilita a adição e evita o zero negativo. Aula 22-12/11/

11 Representação Complemento-a-Dois Aula 22-12/11/

12 Representação de Números Reais Usando notação científica, qualquer número real pode ser especificado por: Uma número com um digito a esquerda do ponto (chamado de mantissa). Um expoente. Essa notação é chamada de ponto flutuante. Em 1985, a IEEE estabeleceu um padrão para ponto flutuante que foi adotado pela maioria dos fabricantes. Aula 22-12/11/

13 Ponto Flutuante (Padrão IEEE) Aula 22-12/11/

14 Precisão da Representação Ponto Flutuante Já que existe uma infinidade de números reais, é impossível representar todos eles utilizando 32 ou 64 bits. No padrão IEEE com 32 bits alcançamos uma precisão de aproximadamente 7 digitos decimais e com 64 bits aproximadamente 16 digitos. Depois disso os números são arredondados. A maioria das linguagens de programação utiliza representações diferentes para inteiros e reais. Porém JavaScript não faz essa diferenciação e utiliza o representação double-precision para inteiros e reais. Aula 22-12/11/

15 Representação de Caracteres Diferentemente de números inteiros e reais, os caracteres não tem nenhuma correspondência natural com bits. Logo, cientistas da computação criaram códigos arbitrários para fazer essa representação. Os mais conhecidos são o ASCII (American Standard Code for Information Interchange) e o Unicode. Aula 22-12/11/

16 Código ASCII Utiliza 8 bits. Digitos, letras maiúsculas e minúsculas são representados por números binários consecutivos. Permite comparações do tipo a < b. Aula 22-12/11/

17 Unicode Projetado para acomodar alfabetos com mais de 256 caracteres. Usa 16 bits para representar um caractere valores possíveis. Representa caracteres de várias línguas, inclusive português (ç, â, á, à, â,...) Exige duas vezes mais espaço para armazenar dados. É compatível com o ASCII para os caracteres em comum (apenas com 0s na frente). Aula 22-12/11/

18 Representação de Sons Sons são naturalmente sinais analógicos. Cada som é produzido por uma onda sonora de uma determinada freqüência e amplitude. Aula 22-12/11/

19 Representação Analógica de Sons O telefone inventado por Graham Bell em 1875 representa as ondas sonoras como sinais elétricos de força variável que podem ser transmitidos por um fio. Nos discos de vinil (LPs) as ondas sonoras são representadas por ranhuras de diferentes larguras e profundidades. A tecnologia da fita cassete é parecida, mas ao invés de ranhuras utiliza-se magnetização. Essa tecnologia é mais sujeita a erro do que a digital, porque cada vez que é feita uma cópia, pequenos erros modificam o som. Por isso cópias de fita-cassete não tem boa qualidade. Aula 22-12/11/

20 Representação Digital de Sons Para que o som possa ser representado digitalmente, a onda sonora tem que ser convertida em uma seqüência de valores discretos. A amplitude da onda é medida em intervalos regulares medições por segundo são utilizadas para gravar CDs. Por esse motivo, os arquivos de som são muito grandes. Algumas técnicas foram desenvolvidas para diminuir o tamanho de arquivos de som como filtrar freqüências não audíveis. O formato MP3 utiliza essa técnicas para diminuir o tamanho de arquivos de som em até 10 vezes sem redução perceptível na qualidade. Aula 22-12/11/

21 Representação de Imagens Como o som, imagens são armazenadas em uma variedade de formatos e técnicas de compressão. O formato mais simples é o bitmap. A imagem é dividida em pontos menores chamados pixels. Cada pixel é representado por um padrão de bits que representa sua cor. Para preto e branco, apenas 1 bit por pixel é necessário. Aula 22-12/11/

22 Representação de Imagens A resolução é o número de pixels por polegada utilizado para representar uma imagem. Quanto maior a resolução, melhor a qualidade da imagem e maior o tamanho do arquivo. Aula 22-12/11/

23 Representação de Imagens Para imagens coloridas, mais de um bit é armazenado por pixel. O sistema mais comum chamado de RGB (red, green, blue) utiliza 24 bits por pixel, 8 bits para representar a intensidade de cada cor. Dessa forma, é possível representar mais de 16 milhões de cores. Obviamente, um arquivo de imagem colorida ocupa 24 vezes mais espaço que um arquivo preto-e-branco. Aula 22-12/11/

24 Representação de Imagens O formato bitmap é fácil de compreender mas cria arquivos muito grandes. Por isso, na Web utiliza-se dois outros formatos: GIF e JPEG. O formato GIF substitui padrões repetidos (por exemplo espaços em branco) por marcadores especiais. Não causa perda de qualidade, mas também não diminui tanto o tamanho. É bom para desenhos que tem cores mais uniformes e mudanças bem definidas de cor. O formato JPEG faz compressão substituindo alguns pixels pela média Aula 22-12/11/