<?xml version="1.0" encoding="windows-1251"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
 <description>
  <title-info>
   <genre>comp_programming</genre>
   <author>
    <first-name></first-name>
    <last-name>M. УЭИТ</last-name>
   </author>
   <author>
    <first-name></first-name>
    <last-name>С. ПРАТА</last-name>
   </author>
   <author>
    <first-name></first-name>
    <last-name>Д. МАРТИН</last-name>
   </author>
   <book-title>Язык Си - руководство для начинающих</book-title>
   <annotation>
    <poem>
     <stanza>
      <v><strong>M. УЭИТ   С. ПРАТА    Д. МАРТИН</strong></v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v><strong>Язык Си — руководство для начинающих</strong></v>
     </stanza>
    </poem>
   </annotation>
   <date></date>
   <coverpage>
    <image l:href="#Oblozhka.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
   <translator>
    <first-name></first-name>
    <last-name>Л. Н. Горинович</last-name>
   </translator>
   <translator>
    <first-name></first-name>
    <last-name> В. С. Явниловича</last-name>
   </translator>
  </title-info>
  <document-info>
   <author>
    <first-name></first-name>
    <last-name></last-name>
   </author>
   <program-used>FictionBook Editor Release 2.6.6</program-used>
   <date value="2013-08-30">30 August 2013</date>
   <id>7FBA6748-B51D-4C29-9901-47C35603F5E1</id>
   <version>1.0</version>
  </document-info>
  <publish-info>
   <publisher>"Мир"</publisher>
   <city>Москва</city>
   <year>1988</year>
   <isbn>5-03-001309-1 /русск./</isbn>
  </publish-info>
 </description>
 <body>
  <section>
   <title>
    <p>Предисловие редактора перевода</p>
   </title>
   <p>Созданием языков программирования занимаются в большинстве случаев очень квалифицированные люди, часто группы программистов, а иногда даже международные коллективы. Однако подавляющее большинство языков программирования умирало, едва родившись. Лишь к немногим из них был проявлен интерес, и буквально единицы получили действительно широкое распространение. К таким "счастливым" языкам принадлежит язык Си, разработанный Д. Ритчи. Он появился не на пустом месте. Ему предшествовали и оказали на него серьезное влияние язык BCPL, разработанный М. Ричардсоном, и язык Би (В), созданный К. Томпсоном.</p>
   <p>Си — это достаточно выразительный язык программирования, предназначенный для описания широкого круга задач и содержащий современные механизмы управления вычислительным процессом и работы с данными. В то же время язык Си очень прост: в него введены некоторые средства, характерные скорее для ассембле-ров, чем для языков высокого уровня. Простота языка не требует создания слишком сложных компиляторов и позволяет получать достаточно эффективный объектный код. Эти свойства языка особенно важны при написании операционных систем, но они могут оказаться очень полезными и при разработке прикладных программ.</p>
   <p>Наибольшую популярность язык приобрел у системных программистов. Видимо, этому способствовали как сам факт успешного написания на языке Си переносимой операционной системы UNIX, получившей широкое распространение, так и элегантность и лаконичность языка. Чрезвычайно привлекательными для системных программистов оказались возможность использовать память раз-яичных типов в том числе регистровую, введение указателей, являющихся аналогами косвенных адресов, а также возможность работы со сложными структурами данных, применение препроцессора и Удобство работы с символьными строками.</p>
   <p>Прикладные программы пишутся обычно на традиционных языках высокого уровня, например на Фортране. Однако в тех случаях, когда некоторые части таких программ оказываются особенно критичными в отношении времени, их можно писать не на ассемблере, как обычно, а на языке Си. Такой подход сократит время разработки прикладных программ, обеспечит их достаточную эффективность, а во многих случаях и переносимость, т. е. использование одной программы на ЭВМ различных типов.</p>
   <p>Предлагаемая читателю книга — учебник по языку Си. Книга написана известными американскими специалистами М. Уэйтом, С. Пратой и Д. Мартином с большим педагогическим и методическим мастерством: излагаемый материал проиллюстрирован многочисленными примерами и задачами. Это обеспечивает легкость понимания и усвоения предмета. Поскольку трансляторы с языка Си появились сейчас на отечественных машинах, книга может представлять интерес не только для широкого круга читателей, впервые знакомящихся с языком Си, но и для системных программистов, инженеров и научных работников.</p>
   <p>Перевод выполнили В. С. Явнилович (предисловие, гл. 1–9) и Л. Н. Горинович (гл. 10–15 и приложения).</p>
   <p>Э. А. Трахтенгерц</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Предисловие</p>
   </title>
   <p>Си — простой, изящный язык программирования, на котором останавливает свой выбор все большее число программистов. Эта книга (если вы не посмотрели на титульный лист) называется "Язык Си. Руководство для начинающих"; она представляет собой простой и хороший учебник по языку Си.</p>
   <p>Слова "Руководство для начинающих", стоящие в подзаголовке книги, говорят о том, что нашей целью было дать обзор основ языка Си. В программировании опыт — великий учитель; с этой целью в книге приведено много задач учебного и познавательного характера. Мы пытались использовать рисунки всюду, где, как мы надеялись, они помогут внести ясность. Чтобы вы имели возможность проверить себя, в конце каждой главы приводятся вопросы для самоконтроля (и ответы на них). Мы не предполагаем у вас большого опыта работы на каком-нибудь языке программирования, однако иногда будем сравнивать язык Си с другими языками, ориентируясь на тех читателей, которые знают их.</p>
   <p>Мы несколько расширили границы обычного учебника: обсудили ряд более сложных тем, таких, как использование структур, приведение типов, работу с файлами; в приложении мы рассмотрели возможности побитовой обработки на языке Си, а также некоторые расширения языка. Мы описали программную среду компилятора с языка Си, функционирующего как с операционной системой UNIX, так и с программным обеспечением микрокомпьютеров: например, обсудили вопрос переключения ввода-вывода и продемонстрировали использование портов в микропроцессорах INTEL 8086/8088. И наконец, мы включили шутливые рисунки как одно из довольно приятных дополнений.</p>
   <p>Мы попытались сделать эту книгу поучительной, понятной и полезной. Чтобы получить максимальную пользу от книги, вы должны работать с ней самым активным образом. Не занимайтесь просто чтением примеров. Вводите их в вашу вычислительную систему и пытайтесь выполнить. Хотя Си и переносимый (или мобильный) язык, вполне возможно, вы найдете различия между тем, как программа работает в вашей системе и у нас. Не бойтесь экспериментировать — измените часть программы, чтобы увидеть, к чему это приведет. Модифицируйте ваши программы, чтобы они слегка отличались от исходных. Попробуйте не обращать внимания на наши иногда встречающиеся предупреждения и посмотрите, что при этом произойдет. Попытайтесь ответить на вопросы и выполнить упражнения. Чем больше вы сделаете самостоятельно, тем большему научитесь.</p>
   <p>Мы желаем вам удачи при изучении языка Си. Мы попытались сделать книгу отвечающей вашим потребностям и надеемся, что она поможет вам достичь поставленных целей.</p>
   <p>Мы благодарим Роберта Лафора из издательства Waite Group за редакторские советы и Боба Петерсена за техническую помощь. Мы приносим благодарность также компании Lifeboat Associates (в особенности Джошуа Аллену и Тодду Кацу) за возможность использовать компилятор Lattice С. Мы благодарим специалистов компаний C-Systems, Software Toolworks, Telecon Systems и Supersoft за предоставленную нам информацию о своих компиляторах с языка Си. Один из авторов, С. Прата, посвящает свой труд родителям — Вики и Биллу — с любовью.</p>
   <p><emphasis>М. Уэйт, С. Прата, Д. Мартин</emphasis></p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>1. Вступление</p>
   </title>
   <section>
    <p><strong>ИСТОРИЯ СИ ДОСТОИНСТВА СИ</strong></p>
    <p><strong>ЯЗЫКИ КОМПИЛЯЦИИ</strong></p>
    <p>Добро пожаловать в мир языка Си. В данной главе мы попробуем подготовить вас к изучению этого мощного языка, завоевывающего все большую популярность. Что вам для этого нужно? Во-первых, интерес к Си, который, по-видимому, у вас уже есть. Но, чтобы усилить его, мы кратко обрисуем некоторые привлекательные стороны данного языка. Во-вторых, вы нуждаетесь в учебнике по языку Си — и учебником послужит вам эта книга. Кроме того, вам нужен доступ к какой-нибудь вычислительной системе, в которой имеется компилятор с языка Си. Это вы должны обеспечить себе сами. Наконец, вам необходимо научиться выполнять Си-программу на вашей вычислительной системе, и мы в конце главы дадим вам несколько советов по этому поводу.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПРОИСХОЖДЕНИЕ ЯЗЫКА СИ</p>
    </title>
    <p>Сотрудник фирмы Bell Labs Деннис Ритчи создал язык Си в 1972 г. во время совместной работы с Кеном Томпсоном над операционной системой UNIX. Ритчи не выдумал Си просто из головы — прообразом послужил язык Би, разработанный Томпсоном, который в свою очередь…, но это уже другая история. Важным моментом для нас является то, что язык Си был разработан как инструмент для программистов-практиков. В соответствии с этим главной целью его автора было создание <emphasis>удобного</emphasis> и <emphasis>полезного</emphasis> языка.</p>
    <p>Мы думаем, что критерий полезности принимался во внимание ПРИ разработке большинства языков программирования, но, кроме того, часто учитывались и другие потребности. Одной из главных Целей при создании языка Паскаль, например, было построение ПРОЧНЫХ основ обучения принципам программирования. Язык Бейсик создавался так, чтобы его синтаксис был близок к синтаксису английского языка; поэтому им легко могли пользоваться студенты, не знакомые с ЭВМ. Все эти цели тоже важны, но они не всегда совместимы с прагматическими, каждодневными требованиями. Предпосылки, послужившие основой создания языка Си как средства программирования, позволили разработать, кроме того, язык, облегчающий труд программиста.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ДОСТОИНСТВА ЯЗЫКА СИ</p>
    </title>
    <p>Язык Си быстро становится одним из наиболее важных и популярных языков программирования. Его использование все более расширяется, поскольку часто программисты предпочитают язык Си всем другим языкам после первого знакомства с ним. Когда вы изучите язык Си достаточно хорошо, вы сможете оценить многие из его достоинств. Сейчас мы упомянем лишь некоторые из них.</p>
    <p><image l:href="#img2EC3.jpg"/></p>
    <p>Си — <emphasis>современный язык</emphasis>. Он включает в себя те управляющие конструкции, которые рекомендуются теоретическим и практическим программированием. Его структура побуждает программиста использовать в своей работе нисходящее проектирование, структурное программирование и пошаговую разработку модулей. Результатом такого подхода является надежная и читаемая программа.</p>
    <p>Си — <emphasis>эффективный язык</emphasis>. Его структура позволяет наилучшим образом использовать возможности современных ЭВМ. На языке Си программы обычно отличаются компактностью и быстротой исполнения.</p>
    <p>Си — <emphasis>переносимый, или мобильный, язык</emphasis>. Это означает, что программа, написанная на Си для одной вычислительной системы, может быть перенесена с небольшими изменениями (или вообще без них) на другую. Если модификации все-таки необходимы, то часто они могут быть сделаны путем простого изменения нескольких элементов в "головном" файле, который сопутствует главной программе. Конечно, структура большинства языков программирования подразумевает переносимость, но тот, кто переносил программу, написанную на Бейсике, с персональной ЭВМ IBM PC на машину Apple (они во многом, похожи) или пытался выполнить программу, написанную на Фортране для машины типа IBM, в системе UNIX, знает о многих возникающих при этом мучительных</p>
    <p><image l:href="#img66AC.jpg"/></p>
    <empty-line/>
    <p>РИС. 1.1. Достоинства языка Си.</p>
    <p>проблемах. Язык Си предоставляет исключительные возможности для переноса программ. Компиляторы с данного языка реализованы почти на 40 типах вычислительных систем, начиная от- 8-разрядных микропроцессоров и кончая CRAY-1 одним из самых мощных в настоящее время суперкомпьютеров.</p>
    <p>Си — <emphasis>мощный и гибкий язык</emphasis> (два излюбленных слова в литературе по вычислительной технике). Например, большая часть мощной и гибкой (!) операционной системы (ОС) UNIX написана на языке Си. Речь идет о компиляторах и интерпретаторах других языков, таких, как Фортран, АПЛ, Паскаль, Лисп, Лого и Бейсик. Поэтому, когда вы используете компилятор с Фортрана в системе UNIX, результирующая объектная программа в конечном счете получается с помощью некоторой программы, написанной на языке Си. Кроме того, программы, написанные на Си, используются для решения физических и технических проблем и даже для производства мультипликационных фильмов.</p>
    <p>Си <emphasis>обладает рядом замечательных конструкций управления</emphasis>, обычно ассоциируемых с ассемблером. Если вы остановите свой выбор на Си, то сможете реализовывать свои программы с максимальной эффективностью.</p>
    <p>Си — <emphasis>удобный язык</emphasis>. Он достаточно структурирован, чтобы поддерживать хороший стиль программирования, и вместе с тем не связывать вас смирительной рубашкой ограничений.</p>
    <p>Кроме уже упомянутых достоинств язык Си имеет и некоторые другие. У него, безусловно, есть и ряд недостатков, но вместо того чтобы далее углубляться в это, давайте обсудим еще один вопрос.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>БУДУЩЕЕ ЯЗЫКА СИ</p>
    </title>
    <p>Язык Си уже занимает доминирующее положение в мире мини-компьютеров, работающих под управлением ОС UNIX. Сейчас он распространяется на область персональных ЭВМ. Многие фирмы, производящие программное обеспечение, все чаще обращаются к Си, как к удобному языку для реализации своих проектов: программ обработки текстов, составления крупноформатных таблиц, компиляторов и т. д., поскольку известно, что Си позволяет получить компактные и эффективные программы. Что еще важнее, эти программы могут быть легко модифицированы и адаптированы к новым моделям ЭВМ.</p>
    <p>Другой причиной, способствующей проникновению Си в программное обеспечение персональных ЭВМ, является желание пользователей, работающих в системе UNIX, отлаживать свои программы дома. Поскольку уже созданы варианты компилятора с языка Си для некоторых моделей персональных ЭВМ, пользователи имеют возможность это делать.</p>
    <p>По нашему мнению, то, что подходит для фирм и программистов с большим опытом работы на Си, хорошо и для остальных пользователей. Все больше и больше программистов останавливают свой выбор на языке Си, чтобы воспользоваться его преимуществами. Поэтому вам совсем не обязательно быть. профессиональным программистом, чтобы следовать их примеру.</p>
    <p>Короче говоря, Си суждено стать одним из наиболее важных языков программирования в 80-90-е годы. Он уже применяется на мини-компьютерах и персональных ЭВМ. Он используется фирмами, производящими программное обеспечение, студентами, обучающимися программированию, и различными энтузиастами. И если вы хотите работать в сфере программотехники, то один из первых вопросов, на который вы должны будете отвечать "да", — "Умеете ли вы программировать на Си?".</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЯЗЫКА СИ</p>
    </title>
    <section>
     <p>Си — язык "компилируемого" типа. Не огорчайтесь, если это звучит для вас пока как непонятный набор слов; вы поймете, что это значит, когда мы опишем этапы процесса создания работающей Си-программы.</p>
     <p>Если вы привыкли использовать какой-нибудь язык программирования компилируемого типа, например Паскаль или Фортран, вам будут понятны основные этапы "сборки" программ, написанных на Си. Но если ваш опыт основан на работе с такими языками</p>
     <p><image l:href="#imgADA7.jpg"/></p>
     <empty-line/>
     <p>РИС. 1.2. Области применения языка Си.</p>
     <p>интерпретируемого типа, как Бейсик и Лого, или у вас совсем нет соответствующей подготовки, то процесс сборки может показаться вам поначалу необычным. К счастью, мы можем объяснить вам все детали этого процесса, и вы увидите, что на самом деле он достаточно понятен и прост.</p>
     <p>Чтобы дать вам первое представление о процессе создания программы, ниже приводится упрощенная схема того, что необходимо сделать — начиная от написания программы и кончая ее выполнением.</p>
     <p>1. Используйте "редактор текстов" для создания программы на языке Си.</p>
     <p>2. Попытайтесь осуществить трансляцию вашей программы с помощью удобного для вас компилятора. Он проведет проверку правильности вашей программы и, если обнаружит ошибки, выдаст сообщение об этом. В противном случае компилятор выполнит перевод программы в некоторый внутренний язык ЭВМ и поместит результат в новый файл.</p>
     <p>3. Набрав имя этого нового файла на клавиатуре дисплея, вы можете запустить вашу программу.</p>
     <p>В некоторых вычислительных системах второй этап может быть разбитым на два или три шага, но его суть от этого не изменится. Давайте рассмотрим теперь каждый этап более подробно.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Использование текстового редактора для подготовки программы</p>
     </title>
     <p>В отличие от языка Бейсик у Си нет собственного текстового редактора. В качестве него вы можете использовать любой из редакторов общего типа, имеющихся в вашей вычислительной системе. В операционной системе UNIX, например, это чаще всего редакторы ed, ex, edit, emacs или vi. На персональном компьютере это может быть ed, edlin, Wordstar, Volkswriter или любой другой из широкого набора редакторов. При работе с некоторыми из них вам необходимо будет определить конкретную версию редактора (путем задания соответствующих параметров). Например, при использовании редактора Wordstar необходимо ввести параметр N, указывающий на отсутствие документирования.</p>
     <p>При работе с редактором от вас потребуется, во-первых, не ошибаться, набирая текст программы на пульте дисплея, и, во-вторых, выбирать имя для файла, в который будет помещена данная программа. Правила выбора имени выглядят довольно просто: оно должно быть допустимым именем в вашей вычислительной системе и должно оканчиваться символом с. Ниже приведены два правильно построенных имени: sort.c add.c</p>
     <p>Первая часть имени файла должна напоминать вам, что программа делает. Вторая часть (символ <strong>.c</strong>) указывает на то, что данный файл содержит текст программы, написанной на языке Си. В программировании принято называть часть имени, следующую за точкой, "расширением". Расширения используются для того, чтобы информировать вас и вычислительную систему о типе файла.</p>
     <p><image l:href="#imgFBD7.jpg"/></p>
     <empty-line/>
     <p>РИС. 1.3. Схема работы интерпретатора и компилятора.</p>
     <p>Рассмотрим простой пример. Предположим, что при помощи редактора мы подготовили программу, которая приведена ниже, и поместили ее в файл с именем inform.с.</p>
     <p>#include main() { printf (" Символ .с используется как окончание имени файла с СИ-программой. \n");}</p>
     <p>Выше приведенный текст, который мы набрали на клавиатуре дисплея, обычно называется исходным кодом (текстом); он содержится в исходном файле. Важным моментом, который необходимо сразу отметить, является то, что наш исходный файл — это начальный пункт процесса программирования, а не его конец.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Исходные файлы и выполняемые файлы</p>
     </title>
     <p>Наша замечательная программа, несмотря на свою лаконичность и простоту, для компьютера является совершенно бессмысленным набором символов, так как он "не понимает" директив типа <strong>#include</strong> или <strong>printf</strong>. Он понимает только специальный язык, называемый машинным кодом, — набор последовательностей двоичных цифр, например, 10010101 и 01101001. Если мы хотим, чтобы компьютер выполнил программу, мы должны осуществить перевод (трансляцию) <emphasis>нашего</emphasis> кода (исходного) в ее код (машинный). В результате этих действий будет получен выполняемый файл, т. е. файл, содержащий весь необходимый машинный код, требующийся компьютеру для выполнения задания.</p>
     <p>Если вышеприведенные рассуждения выглядят скучными и непонятными, не огорчайтесь. Дело в том, что процесс перевода удалось переложить на сам компьютер! "Умные" программы, называемые компиляторами, выполняют весь объем работы, связанный с этим переводом. Детали процесса зависят от особенностей конкретной системы. Ниже кратко описано несколько способов перевода.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Компиляция Си-программы в ОС UNIX</p>
     </title>
     <p>Компилятор с языка Си в ОС UNIX называется <strong>cc</strong>. Чтобы осуществить компиляцию нашей программы, на клавиатуре дисплея необходимо набрать только строку:</p>
     <empty-line/>
     <p><emphasis>cc inform.c</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Через несколько секунд интерпретатор команд ОС UNIX выдаст на экран дисплея символ "приглашение", информируя нас, что задание выполнено. (Вообще говоря, мы можем получить предупреждения и сообщения об ошибках в том случае, если программа была написана с ошибками, но давайте предположим, что все было сделано правильно.) Если мы используем директиву Is, осуществляющую вывод на экран списка имен файлов, мы обнаружим новый файл с именем a.out — файл с выполняемой программой, содержащий результат трансляции (или "компиляции") нашей исходной программы. Чтобы выполнить ее, мы должны только набрать на клавиатуре символы a.out и на экране дисплея появится фраза:</p>
     <empty-line/>
     <p>Символ <strong>.c</strong> используется как окончание имени файла с Си-программой.</p>
     <p><image l:href="#img58AD.jpg"/></p>
     <p>РИС. 1.4. Создание Си-программы в среде ОС UNIX.</p>
     <p>Программа-компилятор, называемая <strong>сс</strong>, объединяет несколько последовательных шагов задания в один. Это станет более очевидным, когда мы рассмотрим выполнение аналогичного процесса компиляции на персональном компьютере.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Компиляция Си-программы на IBM PC</p>
      <p>(компиляторы Microsoft С и Lattice С)</p>
     </title>
     <p>Описанное ниже разбиение процесса компиляции программы на последовательные шаги зависит как от операционной системы, так и от самого компилятора. Конкретный пример, который мы здесь рассматриваем, — это функционирование компилятора Microsoft С под управлением операционной системы PC DOS I.I (Компилятор Lattice С, лежащий в основе версии, реализованной фирмой Microsoft, запускается по аналогичным правилам, только вместо команд mс1 и mc2 необходимо использовать команды lс1 lс2.</p>
     <p>Так же как и прежде, мы считаем, что исходная программа содержится в файле inform.с. Наша первая команда выглядит следующим образом:</p>
     <empty-line/>
     <p>mcl inform</p>
     <empty-line/>
     <p>(Компилятор интерпретирует строку символов inform как inform.с.) Если ошибок нет, то в результате будет получен промежуточный файл с именем inform.q. Затем мы набираем на клавиатуре следующую команду:</p>
     <empty-line/>
     <p>mc2 inform</p>
     <empty-line/>
     <p>в результате выполнения которой будет создан файл с именем inform.obj, содержащий так называемый "объектный код" (код на языке машины), соответствующий нашей исходной программе. (Объяснения приведены ниже.) После этого вводится команда</p>
     <empty-line/>
     <p>link с inform</p>
     <empty-line/>
     <p>по завершении которой создается файл inform.ехе. Наша цель достигнута — получен файл, содержащий выполняемую программу. Если мы затем введем команду</p>
     <empty-line/>
     <p>inform. ехе</p>
     <empty-line/>
     <p>или просто</p>
     <empty-line/>
     <p>inform</p>
     <empty-line/>
     <p>то наша программа начнет выполняться.</p>
     <p><image l:href="#imgA4F8.jpg"/></p>
     <empty-line/>
     <p>РИС. 1.5. Создание Си-программы при помощи компиляторов Microsoft С и Lattice С.</p>
     <p>На самом деле вы можете не знать, что происходит, когда вы пользуетесь вышеописанной процедурой, но, если вам интересно, мы кратко опишем выполняемые при этом действия.</p>
     <p>Что здесь нового? Во-первых, новым является то, что вводится файле именем inform.obj. Поскольку в нем содержится машинный код, непонятно, почему мы не остановились в этом месте? Ответом может служить то, что полная программа включает в себя части, которые мы не писали. Например, мы использовали команду printf, являющуюся программой, помещенной в Си-библиотеку. Вообще говоря, может возникать необходимость использовать в программе стандартные процедуры, помещенные в различные библиотеки. Эта потребность приводит к использованию второго нового понятия — команды link.</p>
     <p>Программа link является частью операционной системы IBM POS. Она связывает наш объектный код (находящийся в файле inform.obj) с некоторыми стандартными процедурами, содержащимися в файле c.obj, и, кроме того, осуществляет поиск требуемых объектных модулей в той библиотеке, которую мы указываем (программа link запрашивает требуемое имя во время выполнения); в данном случае это будет библиотека с именем lc.lib. Затем указанная программа объединяет все найденные модули в одну полную программу.</p>
     <p>Программа <strong>сс</strong>, работающая под управлением ОС UNIX, во время выполнения проходит аналогичную последовательность шагов; отличие состоит только в том, что она "скрывает" этот факт от нас, уничтожая файл с объектным модулем после его использования для получения полной программы. (Но в случае необходимости в ответ на соответствующий запрос компилятор выдаст нам объектный файл под именем inform.о.)</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Альтернативный способ трансляции</p>
     </title>
     <p>В некоторых компиляторах с языка Си, работающих на персональных ЭВМ, реализованы другие способы трансляции. Метод, который только что обсуждался, можно охарактеризовать тем, что в результате мы получаем файл, содержащий объектный код (имя файла оканчивается символами. obj), а затем используем системный компоновщик для получения файла с выполняемой программой (его имя оканчивается символами ехе). Альтернативный метод состоит в том, что в результате трансляции мы вначале имеем файл, содержащий "ассемблерный код" (имя файла оканчивается символами. asm), а затем используем системную программу, называемую ассемблером, для получения файла с выполняемой программой.</p>
     <p>Утомленный читатель может воскликнуть: "Как, неужели еще один код?" Поэтому сразу же поясним: ассемблерный код тесно связан с машинным кодом. Фактически это тот же самый код, только представленный в символьном виде. Например, JMP может соответствовать коду 11101001, являющемуся частью машинной команды, в результате выполнения которой осуществляется "перескок" (переход) к другой ячейке. (Вы, вероятно, представляете себе компьютер, снующий по пчелиным сотам, а мы имеем в виду другие ячейки памяти.) Программисты не без основания считают, что ассемблерный код более легок для восприятия, чем чисто машинный код, а задача перевода с одного языка на другой вполне может быть возложена на специальную программу, называемую ассемблером.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Почему компиляция?</p>
     </title>
     <p>Читатели, пользовавшиеся языком Бейсик, могут удивиться, зачем столько шагов для того, чтобы выполнить программу. Кажется, что такой способ компиляции требует больше времени (и в некоторых случаях это может быть действительно так). Но, поскольку в результате компиляции программа выполняется гораздо быстрее чем обычная программа, написанная на Бейсике, вам просто приходится испытывать некоторые неудобства при получении гораздо эффективнее работающего конечного продукта.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>НЕКОТОРЫЕ СОГЛАШЕНИЯ</p>
    </title>
    <section>
     <p>Теперь мы уже почти готовы начать последовательное описание языка Си. Нам осталось только упомянуть о некоторых соглашениях, которых мы будем придерживаться.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Вид шрифта</p>
     </title>
     <p>Для представления текста программ, данных ввода-вывода, имен файлов, программ и переменных мы применяем специальный шрифт, похожий на тот, который вы можете видеть на экране дисплея или на бумаге при выводе на печать. Мы уже использовали его несколько раз, но если вы не обратили на это внимания, то запомните, что он выглядит следующим образом:</p>
     <empty-line/>
     <p>printf (" Здравствуйте! \n ");</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Цвет</p>
     </title>
     <p>Сообщения компьютера во время диалога с пользователем даются голубым цветом; кроме того, важные слова, отражающие основные идеи или понятия, используемые в данной главе, мы помещаем перед текстом главы и печатаем также голубым цветом.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Устройство ввода-вывода</p>
     </title>
     <p>Вообще говоря, существует много способов ведения диалога человека с ЭВМ, но мы будем предполагать, что вы вводите команды при помощи клавиатуры и читаете ответ на экране дисплея.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Функциональные клавиши</p>
     </title>
     <p>Обычно вы посылаете команду ЭВМ, нажимая на клавишу с надписью enter (ввод), с/r (возврат каретки) или return (возврат). Названия клавиш иногда обозначаются прописными буквами. Пусть клавиша [enter] — [ввод]. Здесь квадратные скобки означают, что вы должны нажать на единственную клавишу, а не набирать все слово по буквам.</p>
     <p>Кроме того, мы будем упоминать управляющие символы, назы вая их [CTRL/d]. Это обозначение указывает на то, что необходимо нажать клавишу [d], держа одновременно нажатой клавишу control.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Наша вычислительная система</p>
     </title>
     <p>Некоторые детали реализации языка Си, например объем памяти, требуемый для того, чтобы поместить туда число, зависят от конкретной системы. Когда мы рассматриваем какие-нибудь при. меры и употребляем слова "наша система", мы имеем в виду персональный компьютер IBM PC, работающий под управлением операционной системы DOS I.I, и компилятор с языка Си Lattice С.</p>
     <p>В тех случаях, когда мы говорим о программах, работающих в среде ОС UNIX, мы имеем в виду версию BSD 4.1 этой операционной системы, созданную в Калифорнийском университете (Беркли) и функционирующую на ЭВМ VAX 11/750.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>СОВЕТ</p>
    </title>
    <p>Вы должны изучать программирование активно, а не просто пассивно читать данную книгу. С этой целью мы включили в нее много примеров. Вы должны попытаться решить, хотя бы некоторые из них на вашей вычислительной системе, чтобы получить луч шее представление о том, как они работают. Не бойтесь модифицировать эти программы, чтобы увидеть, к чему это приведет. Пытайтесь отвечать на вопросы и выполнять упражнения, помещенные в конце каждой главы. Если вы будете активны, вы изучи теязык Си быстро и узнаете его достаточно глубоко.</p>
    <p>Теперь мы с вами готовы приступить к изучению гл. 2.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>2. Введение в язык Си</p>
   </title>
   <section>
    <p>СТРУКТУРА ПРОСТОЙ ПРОГРАММЫ, ОПИСАНИЕ ПЕРЕМЕННЫХ, ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОММЕНТАРИЕВ, ЧИТАЕМОСТЬ ПРОГРАММ, ОПЕРАЦИИ</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПРИМЕР ПРОСТОЙ ПРОГРАММЫ НА ЯЗЫКЕ СИ</p>
    </title>
    <section>
     <p>Давайте рассмотрим простую программу на языке Си. Следует сразу сказать, что такой пример нужен нам лишь для выявления некоторых основных черт любой программы, написанной на языке Си. Далее мы дадим пояснения к каждой строке, но, перед тем как вы с ними познакомитесь, просто взгляните на программу и попробуйте понять, если сможете, что она будет делать.</p>
     <p><emphasis>#include &lt;stdio.h&gt;</emphasis></p>
     <p><emphasis>main() /*простая программа*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int num;</emphasis></p>
     <p><emphasis>num = l;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf ("Я простая");</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf ("вычислительная машина.\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf ("Мое любимое число %d, потому что оно самое первое.\n", num);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Если вы считаете, что программа должна вывести нечто на экран дисплея, то вы совершенно правы! Несколько труднее понять, что же появится на экране на самом деле, поэтому давайте выполним программу на ЭВМ и посмотрим к чему это приведет.</p>
     <p>Первый шаг заключается в использовании имеющегося у вас текстового редактора для создания файла, содержащего текст программы. Этому файлу необходимо будет присвоить какое-то имя; если вам не приходит в голову ничего оригинального, то назовите его <strong>main.с</strong>. Выполните компиляцию вашей программы. (Для этого вы должны терпеливо ознакомиться с руководством по компилятору, имеющемуся в составе вашей вычислительной системы.) Теперь запустим программу. Если все пойдет хорошо, то результат должен выглядеть следующим образом:</p>
     <p>Мы выполним два просмотра текста программы: во время первого объясним смысл каждой строки, а во время второго — рассмотрим дополнительные вопросы и детали.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Первый просмотр: краткий обзор</p>
     </title>
     <p>#include — включение другого файла.</p>
     <p>Эта строка указывает компилятору, что нужно включить информацию, содержащуюся в файле <strong>stdio.h</strong>.</p>
     <empty-line/>
     <p>main() — имя функции</p>
     <empty-line/>
     <p><image l:href="#img7F10.jpg"/></p>
     <p>РИС. 2.1. Структура программы, написанной на языке Си.</p>
     <p>Любая программа, написанная на языке Си, состоит из одной или более "функций", являющихся основными модулями, из которых она собирается.</p>
     <p>Наша программа состоит из одной функции <strong>main</strong>, и круглые скобки указывают именно на то, что <strong>main()</strong> — имя функции.</p>
     <empty-line/>
     <p>/*простая программа*/ — комментарий.</p>
     <p>Вы можете использовать пары символов <strong>/*</strong> и <strong>*/</strong> в качестве отбывающей и закрывающей скобок для комментария. Комментарии — это примечания, помогающие понять смысл программы. Они предназначены для читателя и игнорируются компилятором.</p>
     <empty-line/>
     <p>{ — начало тела функции.</p>
     <p>Открывающая фигурная скобка отмечает начало последовательности операторов, образующих тело (или определение) функции. Конец определения отмечается закрывающей фигурной скобкой }.</p>
     <empty-line/>
     <p>int num; — оператор описания.</p>
     <p>С помощью такого оператора мы объявляем, что будем использовать в программе переменную <strong>num</strong>, которая принимает целые <strong>(int)</strong> значения.</p>
     <empty-line/>
     <p>num =1; — оператор присваивания.</p>
     <p>Этот оператор служит для присваивания переменной <strong>num</strong> значения 1.</p>
     <empty-line/>
     <p>printf (" Я простая"); — оператор вывода на печать.</p>
     <p>С его помощью выводится на печать фраза, заключенная в кавычки: <emphasis>Я простая</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>printf(" вычислительная машина.\n"); — еще один оператор вывода на печать.</p>
     <p>Этот оператор добавляет слова <emphasis>вычислительная машина.</emphasis> в конец последней печатаемой фразы. Комбинация символов <strong>\n</strong> указывает компилятору на начало новой строки.</p>
     <empty-line/>
     <p>printf ("Мое любимое число %d, потому что оно самое первое. \n", num);</p>
     <p>Этот оператор выводит на печать значение переменной <strong>num</strong> (равное 1), содержащееся во фразе в кавычках. Символы <strong>%d</strong> указывают компилятору, где и в какой форме печатать значение этой переменной <strong>num</strong>.</p>
     <empty-line/>
     <p>} — конец. Как уже упоминалось, программа завершается закрывающей фигурной скобкой.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Второй просмотр: детали</p>
     </title>
     <p><emphasis>#include &lt; stdio.h&gt;:</emphasis></p>
     <p>Файл с именем <strong>stdio.h</strong> является частью пакета, имеющегося в любом компиляторе языка Си и содержащего информацию о вводе-выводе (например, средства взаимодействия программы с вашим терминалом). В качестве имени файла используется аббревиатура английских слов:</p>
     <empty-line/>
     <p><emphasis><strong>standard input/оutput header</strong> — стандартный заголовок ввода-вывода.</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>(Программисты называют набор данных, содержащийся в начале файла, заголовком.)В некоторых случаях включение этой строки в начало программы обязательно, а в некоторых — нет. Мы не можем дать однозначную рекомендацию, поскольку ответ зависит как от программы, так и от используемой вами вычислительной системы. При работе на нашей системе вводить указанную строку в эту программу совсем не обязательно, но на системе, имеющейся у вас, она может быть необходимой. В любом случае ее использование не принесет никакого вреда. В дальнейшем мы будем указывать эту строку только тогда, когда действительно необходимо.</p>
     <empty-line/>
     <p>Возможно, вас удивляет, почему одно из основных средств языка — процедуры ввода-вывода — не включается компилятором в программу автоматически. Дело в том, что этот пакет используется далеко не всегда, а ведь одна из целей создания языка Си — получение компактного объектного кода. Между прочим, упомянутая строка не является даже оператором языка Си. Символ <strong>#</strong> указывает, что она должна быть обработана "препроцессором" языка Си. Как вы уже могли предположить из названия, препроцессор осуществляет некоторую предварительную обработку текста программы перед началом компиляции. В дальнейшем мы рассмотрим несколько примеров использования команд препроцессора.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>main()</strong></p>
     <p>Выбор имени <strong>main</strong> в качестве названия нашей программы довольно очевиден; более того, назвать ее как-то по-другому и нельзя. Дело в том, что программа, написанная на языке Си, всегда начинает выполняться с функции, называемой <strong>main()</strong>, поэтому мы имеем возможность выбирать имена для всех используемых нами Функций кроме той, с которой начинается выполнение программы. Зачем здесь скобки? Как уже упоминалось, они указывают на то, что <strong>main()</strong> — имя функции. Дополнительные вопросы, относящиеся к функциям, будут обсуждаться ниже. Здесь мы только повторим, что функции — это основные модули программы, написанной иа языке Си.</p>
     <empty-line/>
     <p>В круглых скобках в общем случае содержится информация, передаваемая этой функции. В нашем простом примере передача информации отсутствует и, следовательно, в скобках ничего не содержится. Заканчивая обсуждение данного вопроса, дадим вам одщ совет: при написании программы старайтесь не пропускать скобок.</p>
     <empty-line/>
     <p>Файл, содержащий программу, может иметь любое имя, правда, с тем ограничением, что оно должно удовлетворять системным соглашениям и оканчиваться символом <strong>.с</strong>. Например, вместо <strong>main.с</strong> мы могли бы выбрать имена <strong>mighty.с</strong> или <strong>silly.с</strong>.</p>
     <empty-line/>
     <p>/*простая программа*/:</p>
     <p>Использование комментариев облегчает процесс понимания ва шей программы любым программистом (включая вас самих) Большим удобством при написании комментариев является воз можность располагать их на той же строке, что и операции, кото рые они объясняют. Длинный комментарий может помещаться на отдельной строке или даже занимать несколько строк. Все, что на ходится между символом, указывающим на начало комментария <strong>/*</strong>, и символом, указывающим на его конец <strong>*/</strong>, игнорируется компилятором, поскольку он не в состоянии интерпретировав язык, отличающийся от Си.</p>
     <empty-line/>
     <p>{ и }:</p>
     <p>Фигурные скобки <strong>{ }</strong> (и только они) отмечают начало и конец тела функции. Для этой цели не используются ни круглые <strong>()</strong>, ни квадратные <strong>[]</strong> скобки. Фигурные скобки применяются также для того, чтобы объединить несколько операторов программы в сегмент или "блок". Если вы знакомы с такими языками, как Паскаль или Алгол, вы легко сообразите, что такие скобки аналогичны операторам <strong>begin</strong> и <strong>end</strong> в этих языках.</p>
     <empty-line/>
     <p>int num;:</p>
     <p>"Оператор описания переменной" — одно из важнейших средств языка Си. Как уже упоминалось выше, в нашем простом пример вводятся два понятия. Первое — использование в теле функции "переменной", имеющей имя <strong>num;</strong> второе — с помощью слова <strong>int</strong> объявляется, что переменная <strong>num</strong> принимает целые значения. Точка с запятой в конце строки указывает на то, что в ней содержится оператор языка Си, причем этот символ является здесь частью оператора, а не разделителем операторов, как в Паскале.</p>
     <empty-line/>
     <p>Слово <strong>int</strong> служит "ключевым словом", определяющим один из основных типов данных языка Си. Ключевыми словами называются специальные зарезервированные слова, используемые для по строения фраз языка; список ключевых слов вы можете найти в приложении в конце книги.</p>
     <empty-line/>
     <p>В языке Си все переменные должны быть объявлены. Это означает, что, во-первых, в начале программы вы должны привести список всех используемых переменных, а во-вторых, необходимо указать "тип" каждой из них. Вообще объявление переменных считается "хорошим стилем" программирования.</p>
     <empty-line/>
     <p>Здесь вы можете задать три вопроса. Первый: каким образом надо выбирать имена? Второй: что такое типы данных? Третий: зачем вообще требуется объявлять переменные? Ответы на первый и третий вопросы приведены ниже и отмечены вертикальной линейкой голубого цвета.</p>
     <empty-line/>
     <p>Второй вопрос мы обсудим в гл. 3, а здесь сделаем краткое замечание. Язык Си имеет дело с некоторыми классами (или "типами") данных: целыми числами, символами и числами с плавающей точкой. Объявление переменной, имеющей целый или символьный тип позволяет компилятору размещать данные в памяти, осуществлять их выборку и интерпретировать нужным образом.</p>
     <empty-line/>
     <p>Выбор имени</p>
     <p>Мы предполагаем, что вы используете осмысленные обозначения переменных. Имя переменной может содержать от одного до восьми символов. (Фактически вы можете использовать и большее их число, но компилятор пропустит же символы, начиная с девятого. Поэтому имена <strong>shakespeare</strong> и <strong>shakespencil</strong> считались бы одинаковыми, поскольку первые восемь букв у них совпадают.) Для образования имени переменной разрешается использовать строчные и прописные буквы, цифры и символ подчеркивания, считающийся буквой. Первым символом должна быть обязательно буква.</p>
     <table>
      <tr>
       <th colspan="2"><emphasis>Правильные имена</emphasis></th>
       <th colspan="2"><emphasis>Неправильные имена</emphasis></th>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">wiggly</td>
       <td colspan="2">$Z^** cat1</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">1cat Hot_Tub</td>
       <td colspan="2">Hot-Tub _kcaB</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2"> </td>
       <td colspan="2">don' t</td>
      </tr>
     </table>
     <p>В библиотечных процедурах часто используются имена, начинающиеся с символа подчеркивания: Это делается в предположении, что пользователи вряд ли выберут имена, начинающиеся с этого символа, поэтому маловероятно, что одно из них будет случайно выбрано для обозначения другого понятия. Старайтесь ив использовать имен, начинающихся с символа подчеркивания, и вам удастся избежать взаимопересечений с множеством библиотечных имен.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Четыре довода в пользу объявления переменных</strong></p>
     <p>1. Сведение всех операторов объявления переменных в начало программы облегчает понимание ее смысла. Это особенно справедливо, если вы даете переменным осмысленные имена (например, <strong>taxrate</strong> [налоговый тариф] вместо r) и, кроме того, включаете в программу комментарии для объяснения того, что обозначают переменные. Документирование программы подобным образом является одним из основных признаков хорошего стиля программирования.</p>
     <empty-line/>
     <p>2. Размышление о том, что поместить в секцию объявления переменных, побуждает спланировать программу перед тем, как погрузиться в ее написание. Это эквивалентно получению ответов на вопросы: какая информация необходима программе при запуске? Какую выходную информацию хотелось бы получить?</p>
     <empty-line/>
     <p>3. Объявление переменных позволяет избежать одной из наиболее коварных и труднообнаруживаемых ошибок — неправильно написанных имен. Например, предположим, что программируя на некотором языке, вы использовали оператор</p>
     <p>B0ZO = 32.4,</p>
     <p>а дальше в программе вы ошибочно написали</p>
     <p>ANS = 19.7* BOZO — 2.0</p>
     <p>случайно заменив цифру <strong>0</strong> буквой <strong>О</strong>. Вследствие этого в программе появится новая переменная с именем <strong>BOZO</strong>, и будет использовано какое-то ее значение (возможно нуль или какой-то "мусор"). В результате переменная <strong>ANS</strong> получит неправильное значение, и вы, возможно, потратите много времени, пытаясь найти причину. Это не может произойти при программировании на языке Си (если только вы не объявили две переменные со столь похожими именами), поскольку компилятор сразу выдаст сообщение об ошибке, как только встретит в программе необъявленную переменную с именем <strong>BOZO</strong>.</p>
     <empty-line/>
     <p>4. Любая программа, написанная на языке Си, не будет выполняться, если не описать все используемые переменные. Мы полагаем, что последний довод окажется решающим в том случае, если первые три вас не убедили.</p>
     <p><image l:href="#img401D.jpg"/></p>
     <p>num = 1;:</p>
     <p>"Оператор присваивания" является одним из основных средств языка. Приведенную выше строку программы можно интерпретировать</p>
     <p><image l:href="#img7E00.jpg"/></p>
     <empty-line/>
     <p>РИС. 2.2. Оператор присваивания — один из основных операторов.</p>
     <p>так: "присвоить переменной <strong>num</strong> значение <strong>1</strong>". Дело в том, что, согласно оператору в четвертой строке программы, переменной <strong>num</strong> была выделена ячейка памяти, и только теперь в результате выполнения оператора присваивания переменная получает свое значение. При желании мы могли бы присвоить ей другое значение — вот почему имя <strong>num</strong> обозначает переменную. Отметим, что этот оператор тоже заканчивается точкой с запятой.</p>
     <p><emphasis>printf (" Я простая");</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf ("вычислительная машина. \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf ("Мое любимое число %d, потому что оно самое первое.\n", num);</emphasis></p>
     <p>Во всех этих строках используется стандартная функция языка Си, называемая <strong>printf();</strong> скобки указывают на то, что мы, конечно же, имеем дело с функцией. Строка символов, заключенная в скобки, является информацией, передаваемой функции <strong>printf()</strong> из нашей главной функции <strong>[main()]</strong>.</p>
     <p>Такая информация называется "аргументом"; в первом случае аргументом является строка "Я простая". Возникает вопрос: что функция <strong>printf()</strong> делает с этим аргументом? Ответ довольно очевиден: она просматривает все символы, содержащиеся между кавычками, и выводит их на экран терминала.</p>
     <p><image l:href="#img1412.jpg"/></p>
     <empty-line/>
     <p>РИС. 2.3. Вид функции <strong>printf ()</strong> и ее аргумента.</p>
     <p>Данная строка дает нам пример того, как мы "вызываем" функцию или "обращаемся" к ней, программируя на языке Си. Для этого требуется только указать имя функции и заключить требуемый аргумент (или аргументы) в скобки. Когда при выполнении ваша программа "достигнет" этой строки, управление будет передано указанной функции [в данном случае <strong>printf()</strong>]. Когда выполнение функции будет завершено, управление вернется обратно в исходную ("вызывающую") программу.</p>
     <p>Что можно сказать по поводу следующей строки программы? В ней имеются символы <strong>\n</strong>, которые не появились на экране. В чем дело? Эти символы служат директивой начать новую строку на устройстве вывода. Комбинация <strong>\n</strong> на самом деле представляет собой один символ, называемый "новая строка". Его смысл кратко формулируется так: начать вывод новой строки с самой левой колонки. Другими словами, с помощью этого символа осуществляются те же функции, что и с помощью клавиши [ввод], имеющейся на обычном терминале. Но вы можете сказать, что комбинация <strong>\n</strong> выглядит, как два символа, а не как один. Вы, конечно же, правы, но просто по смыслу они представляют собой один символ, для которого не существует соответствующей клавиши на клавиатуре. Возникает вопрос: почему для этой цели нельзя использовать клавишу [ввод]? В ответ скажем, что это может быть интерпретировано как некоторая директива вашему текстовому редактору, а не как команда, которая должна быть помещена в память ЭВМ. Другими словами, когда вы нажимаете клавишу [ввод], редактор прекращает заполнение текущей строки, с которой вы в данный момент работаете, и начинает новую строку, оставляя старую неоконченной.</p>
     <p>Символ "новая строка" служит одним из примеров того, что называется "управляющей последовательностью". Эта последовательность используется для представления символов, которые трудно или вообще невозможно вводить с обычной клавиатуры. Другими примерами служат <strong>\t</strong> для табуляции и <strong>\b</strong> для возврата на одну позицию. В любом случае управляющая последовательность начинается со знака <strong>\</strong>. Мы вернемся к обсуждению этого вопроса в гл. 3.</p>
     <p>Теперь, мы думаем, стало понятно, почему три оператора печати вывели на экран только две строки: аргумент первого оператора не содержал символа "новая строка".</p>
     <p>Вид второй строки, появившейся на экране, может вызвать недоуменный вопрос: почему отсутствуют символы <strong>%d</strong>, имеющиеся в операторе вывода? Напомним, что напечатанная строка имела следующий вид:</p>
     <p><emphasis>Мое любимое число1, потому что оно самое первое.</emphasis></p>
     <p>Вы, наверное, уже догадались — при печати вместо символов <strong>%d</strong> было подставлено число <strong>1</strong>, являющееся значением переменной <strong>num</strong>. По-видимому, комбинация символов <strong>%d</strong> служит своего рода указателем места в строке, куда необходимо вставить значение переменной <strong>num</strong> при печати. На языке Бейсик аналогичный оператор печати выглядел бы следующим образом:</p>
     <p><emphasis>PRINT "Мое любимое число"; num; "потому что оно самое первое".</emphasis></p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>СТРУКТУРА ПРОСТОЙ ПРОГРАММЫ</p>
    </title>
    <p>Теперь, после того как мы привели конкретный пример, вы готовы к тому, чтобы познакомиться с несколькими общими правилами, касающимися программ, написанных на языке Си. Программа состоит из одной или более функций, причем какая-то из них обязательно должна называться <strong>main()</strong>. Описание функции состоит из заголовка и тела. Заголовок в свою очередь состоит из директив препроцессора типа <strong>#include</strong> и т. д. и имени функции.</p>
    <p><image l:href="#img27CF.jpg"/></p>
    <empty-line/>
    <p>РИС. 2.4. Структура функции в языке Си: заголовок и тело.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>НЕСКОЛЬКО СОВЕТОВ, КАК СДЕЛАТЬ ПРОГРАММУ ЧИТАЕМОЙ</p>
    </title>
    <p>Создание читаемой программы служит признаком хорошего стиля программирования. Это приводит к облегчению понимания смысла программы, поиска ошибок и в случае необходимости ее модификации. Действия, связанные с улучшением читаемости программы, кроме того, помогут более четко понять, что программа делает. На протяжении всего изложения мы будем пытаться указывать полезные приемы, способствующие достижению этой цели.</p>
    <p>Мы уже упоминали о двух таких способах: выбор осмысленных обозначений для переменных и использование комментариев. Заметим, что эти два метода дополняют друг друга. Если вы дали переменной имя <strong>width</strong> (ширина), то необходимость в комментарии, сообщающем о том, что данная переменная определяет ширину, отпадает.</p>
    <p>Еще один прием состоит в использовании пустых строк для того, чтобы отделить одну часть функции, соответствующую некоторому семантическому понятию, от другой. Например, в нашей простой программе одна пустая строка отделяет описательную часть от выполняемой (присваивание значения и вывод на печать). Синтаксические правила языка Си не требуют наличия пустой строки в данном месте, но поскольку это стало уже традицией, то и мы делаем также.</p>
    <p>Четвертый принцип, которому мы следуем, заключается в том, чтобы помещать каждый оператор на отдельной строке. Опять же это только соглашение, которое никак не регламентируется правилами языка, так как Си имеет "свободный формат". Вы можете поместить несколько операторов на одной строке или распространить один оператор на несколько строк. Нижеследующий пример является абсолютно правильной программой:</p>
    <p><emphasis>main()</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>int four; four = 4;</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" %d \n", four);</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>Совершенно очевидно, что символ "точка с запятой" указывает компилятору, где кончается один оператор и начинается следующий, но логика программы окажется проще, если вы последуете соглашениям, приведенным выше. Поскольку в нашем примере запутанной логики нет, вид программы в данном случае не влияет на понимание ее смысла, но, по нашему мнению, лучше прививать хорошие привычки с самого начала.</p>
    <p><image l:href="#img9FB4.jpg"/></p>
    <empty-line/>
    <p>РИС. 2.5. Способы улучшения читаемости программы.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>СЛЕДУЮЩИЙ ШАГ</p>
    </title>
    <p>Наша первая программа была довольно простой, и следующий пример будет ненамного сложнее. Он выглядит так:</p>
    <p><emphasis>main()/* Переводит 2 морские сажени в футы*/</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>int feet, fathoms;</emphasis></p>
    <p><emphasis>fathoms = 2;</emphasis></p>
    <p><emphasis>feet = 6 *fathoms;</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf (" В %d морских саженях содержится %d футов!", feet, fathoms);</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>Что здесь нового?</p>
    <p>Во-первых, мы описали две переменные вместо одной. Для этого потребовалось только разделить в операторе описания имена двух переменных запятой.</p>
    <p>Во-вторых, мы выполнили вычисления — использовали громадную вычислительную мощность нашего компьютера для умножения 2 на 6. В Си, так же как и во многих других языках, символ <strong>*</strong> обозначает умножение. Поэтому смысл оператора</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>feet = 6 *fathoms;</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>заключается в следующем: взять величину переменной <strong>fathoms</strong>, умножить ее на <strong>6</strong> и присвоить результат переменной <strong>feet</strong>. (Судя по этой парафразе, обычный английский язык менее лаконичен, чем простой язык Си; это одна из причин, лежащих в основе разработки языков программирования.)</p>
    <p>И наконец, мы использовали функцию <strong>printf()</strong> более сложным образом. Если вы выполните эту программу на компьютере, то результат должен выглядеть так:</p>
    <p>Можно заметить, что было произведено две подстановки: первое вхождение символов <strong>%d</strong> в строку, заключенную в кавычки, было заменено значением первой переменной (<strong>fathoms</strong>) из списка, следующего за указанной строкой, а второе — значением второй переменной (<strong>feet</strong>) из этого же списка. Обратите внимание, что список печатаемых переменных расположен в конце оператора.</p>
    <p>Область применения данной программы несколько ограниченна, но она может послужить прообразом программы перевода морских саженей в футы. Все, что нам потребуется — специальный способ присваивания произвольных значений переменной <strong>feet</strong>; о том, как это делается, вы узнаете несколько позже.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЙ ПРИМЕР</p>
    </title>
    <p><emphasis>main()/* butler*/</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("Я вызываю функцию butler.\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>butler();</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf ("Да. Принесите мне чашку чая и гибкие диски.\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p><emphasis>butler()</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("Bы вызывали, сэр?\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>Результаты работы программы выглядят следующим образом:</p>
    <p><emphasis>Я вызываю функцию butler. Bы вызывали, сэр? Да. Принесите мне чашку чая и гибкие диски.</emphasis></p>
    <p>Функция <strong>butler()</strong> определяется точно так же, как и функция <strong>main();</strong> ее тело заключено в фигурные скобки. Вызов функции осуществляется путем простого указания ее имени, включая круглые скобки. Мы вернемся к этому важному вопросу только в гл. 9, а здесь хотели продемонстрировать ту легкость, с которой вы можете включать в программу свои собственные функции.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЧТО ВЫ ДОЛЖНЫ БЫЛИ УЗНАТЬ В ЭТОЙ ГЛАВЕ</p>
    </title>
    <p>Ниже приведена краткая сводка строгих правил (но не чрезмерно жестких), которые, мы надеемся, вы усвоили. Мы включили сюда же краткие примеры.</p>
    <empty-line/>
    <p>Как назвать файл, содержащий вашу программу: <strong>eye.с</strong>, или <strong>black.с</strong>, или <strong>infan.c</strong> и т. п.</p>
    <p>Какое имя можно использовать в качестве названия программы, состоящей из одной функции: <strong>main()</strong>.</p>
    <p>Структура простой программы: заголовок, тело, фигурные скобки, операторы. Как описать целую переменную: <strong>int varname;</strong></p>
    <p>Как присвоить значение переменной: <strong>varname = 1024</strong>;</p>
    <p>Как напечатать фразу <strong>printf ("Хотите купить утку?");</strong></p>
    <p>Как напечатать значение переменной: <strong>printf ("%d", varname);</strong></p>
    <p>Символ новая строка: <strong>\n</strong></p>
    <p>Как включать комментарии в программу: <strong>/*анализ движения наличных денег*/</strong></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ</p>
    </title>
    <p>Ниже приведено несколько вопросов, которые помогут вам проверить и расширить свое понимание материала данной главы.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Вопросы</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>1. Икабод Боуди Марфут (ИБМ)<a l:href=""> </a>подготовил программу, приведенную ниже, и принес ее вам для проверки. Пожалуйста, помогите ему найти в ней ошибки.</p>
    <p>include studio, h main{} /*эта программа печатает число недель в году/*</p>
    <p>(</p>
    <p>int s</p>
    <p>s: = 56;</p>
    <p>print (В году s недель.);</p>
    <empty-line/>
    <p>2. Что будет напечатано в каждом из примеров, приведенных ниже, в предположении, что они являются частями некоторых полных программ?</p>
    <p>a. <strong>printf(" Б-э-э Б-э-э, Черная Овца.");</strong></p>
    <p>а. <strong>printf("У тебя есть шерсть?\n");</strong></p>
    <p>б. <strong>рrintf("Убирайся!\n Мешок сала!");</strong></p>
    <p>в. <strong>printf("Что?\n Нет/n Кларнет?\n");</strong></p>
    <p>г. <strong>int num;</strong></p>
    <p><strong>num = 2;</strong></p>
    <p><strong>printf(" %d + %d = %d", num, num, num + num);</strong></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Ответы</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>1.</p>
    <p>Строка 1:</p>
    <p>данная строка должна начинаться с символа <strong>#</strong> правильное написание имени файла — <strong>stdio.h;</strong> имя файла должно быть заключено в угловые скобки.</p>
    <empty-line/>
    <p>Строка 2:</p>
    <p>вместо фигурных скобок <strong>{}</strong> необходимо использовать круглые <strong>();</strong></p>
    <p>комментарий должен оканчиваться символами <strong>*/</strong>, а не <strong>/*</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Строка 3:</p>
    <p>вместо круглой скобки <strong>(</strong> должна стоять фигурная <strong>{</strong>.</p>
    <empty-line/>
    <p>Строка 4:</p>
    <p>оператор должен оканчиваться символом "точка с запятой".</p>
    <empty-line/>
    <p>Строка 5:</p>
    <p>эту строку (пустую) м-р ИБМ написал Совершенно правильно!</p>
    <empty-line/>
    <p>Строка 6:</p>
    <p>в операторе присваивания необходимо использовать символ <strong>=</strong>, а не <strong>:=</strong>. (К сожалению, м-р ИБМ имеет представление о языке Паскаль.)</p>
    <p>В году 52 недели, а не 56.</p>
    <empty-line/>
    <p>Строка 7:</p>
    <p>оператор должен выглядеть так <strong>printf ("В году %d недель. \n", s);</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Строка 8:</p>
    <p>отсутствует, но она обязательно должна быть и содержать закрывающую фигурную скобку — <strong>}</strong>.</p>
    <empty-line/>
    <p>2. а. <strong>Б-э-э Б-э-э. Черная Овца. У тебя есть шерсть?</strong></p>
    <p>(Заметим, что пробел после точки отсутствует. Для того чтобы поместить в это место пробел, необходимо было вместо <strong>"У тебя"</strong> писать <strong>" У тебя"</strong>)</p>
    <p>б. <strong>Убирайся!</strong></p>
    <p><strong>Мешок сала!</strong></p>
    <p>(Отметим, что курсор теперь находится в конце второй строчки.)</p>
    <p>в. <strong>Что?</strong></p>
    <p><strong>Нет /n Кларнет?</strong></p>
    <p>Заметим, что символ <strong>(/)</strong> производит не тот же эффект, как символ <strong>(\)</strong></p>
    <p>г. <strong>2 + 2 = 4</strong></p>
    <p>(Отметим, что каждое вхождение комбинации символов <strong>%d</strong> в строку заменяется значением соответствующей переменной из списка. Заметим также, что символ <strong>+</strong> означает сложение и что таким образом вычисления могут быть проведены "внутри" оператора <strong>printf()</strong>.)</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>УПРАЖНЕНИЯ</p>
    </title>
    <p>Чтобы изучить язык Си, одного только чтения недостаточно. Вы должны попробовать сами написать одну или две простые программы и посмотреть, пройдет ли все так же гладко, как это может показаться в результате чтения данной главы. Мы хотим предложить вам несколько идей, но, если желаете, вы можете воспользоваться своими собственными соображениями на этот счет.</p>
    <p>1. Напишите программу, печатающую ваше имя.</p>
    <p>2. Напишите программу, печатающую ваши имя и адрес, используя три или более строк.</p>
    <p>3. Напишите программу, которая укажет ваш возраст, данный в годах, в днях. Не усложняйте ее, учитывая високосные и невисокосные годы.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>3. Данные, язык Си и вы</p>
   </title>
   <section>
    <p><strong>int, short, long, unsigned, char, float, double sizeof</strong></p>
    <p>     Программы имеют дело с данными. Мы вводим в компьютер числа, буквы и слова и ожидаем, что он будет проводить над ними какие-то операции. В этой и следующей главах мы сосредоточим наше внимание на данных различных типов и их свойствах. В соответствии с этим мы будем последовательно останавливаться на каждом из типов и смотреть, как их можно использовать. Но, по скольку заниматься одним только обсуждением представляется нам не очень веселым делом, мы рассмотрим также небольшие про граммы обработки данных. </p>
    <p>     Эта глава в основном посвящена обсуждению двух важнейших классов типов данных целым числам и числам с плавающей точкой. Язык Си предоставляет программисту возможность использовать несколько разновидностей этих типов. Мы займемся изучением следующих вопросов: что такое типы данных, как их описать, как и когда их использовать. Кроме того, мы обсудим различия между константами и переменными. </p>
    <p>     Теперь, так же как прежде, пришло время рассмотреть какую-нибудь простую программу. Возможно, вы обнаружите в ней какие-то непонятные места. Мы постараемся разъяснить их вам при последующем обсуждении в данной главе. Общий смысл про граммы должен быть достаточно понятен, поэтому попробуйте осуществить компиляцию и выполнить эту программу<a l:href="#n_1" type="note">[1]</a><a l:href=""> </a>. Для экономии времени можете опустить комментарии при вводе программы в машину. (Замечание: мы включили имя программы в ее соcтав как комментарий, в дальнейшем, приводя программы, будем придерживаться этого правила ). </p>
    <p><emphasis>/*Ваш золотой эквивалент*/</emphasis></p>
    <p><emphasis>/*определение стоимости количества золота, равного вашему весу*/</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>    float weight, value, /* 2 переменные с плавающей точкой */</emphasis></p>
    <p><emphasis>    char beep;           /* символьная переменная */ </emphasis></p>
    <p><emphasis>    beep = ' /007' ;     /* присваивание специального символа  переменной beep */</emphasis></p>
    <p><emphasis>    printf(" Стоите ли вы своего веса в золотом эквиваленте? \n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>    printf(" Укажите, пожалуйста, свой вес в фунтах и узнаете \n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>    scanf("%f ",  &amp;weight;);  /* получение данных */ </emphasis></p>
    <p><emphasis>    value= 400.0 *weight*14,5833; /* предполагаемая цена золота - </emphasis></p>
    <p><emphasis>                                    400 долл за тройскую унцию */</emphasis></p>
    <p><emphasis>     /* коэффициент 14,5833 служит для перевода в тройские унции */</emphasis></p>
    <p><emphasis>    printf(" %c Стоимость вашего веса в золотом эквиваленте </emphasis></p>
    <p><emphasis>                                $%2,2 f%c.\n",  beep, value, beep);</emphasis></p>
    <p><emphasis>    printf("Bы несомненно стоите столько' Если цена золота упадет,");</emphasis></p>
    <p><emphasis>    printf(" ешьте больше, \n чтобы сохранить свою стоимость \n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>     При вводе этой программы в компьютер вы можете захотеть заменить число <strong>400.00</strong> величиной текущей цены золота. Мы надеемся, однако, что вы не будете пускаться на обман, заменяя число <strong>14,5 833</strong>, равное числу унций в фунте (Речь идет об унциях в тройской системе мер, применяемой при взвешивании благородных металлов, и фунтах в обычной системе мер, используемой при взвешивании всего остального). Заметим, что слова "укажите свой вес" означают, что необходимо набрать на клавиатуре число, выражающее вес, и нажать клавишу "ввод" или "возврат" (Не надо только вставать на клавиатуру!) Нажав эту клавишу, вы тем самым сообщаете компьютеру, что вы уже закончили ввод. </p>
    <p>     Данная программа имеет также некоторую незаметную на первый взгляд особенность. Чтобы обнаружить ее и понять, в чем дело, вы должны сами запустить эту программу; имя одной из переменных служит довольно недвусмысленным намеком.</p>
    <p>Что нового содержится в этой программе?</p>
    <p>     1. По-видимому, вы уже заметили, что мы ввели описание двух новых типов переменных. До этого мы использовали только целые переменные, а теперь добавили переменные с плавающей точкой и символьные переменные, так что теперь мы можем обрабатывать данные более общего вида.</p>
    <p>     2. Мы использовали в программе несколько новых способов задания констант. Теперь мы умеем вводить в программу числа с десятичной точкой и знакомы с довольно специфическим способом представления значения символьной переменной <strong>beep</strong>.</p>
    <p>     3. Для вывода на печать этих переменных нового типа в операторе <strong>printf( )</strong> мы использовали спецификации <strong>%f</strong> и <strong>%с</strong>, соответствующие переменной с плавающей точкой и символьной переменной. Модификаторы в спецификации <strong>%f</strong> применяются для улучшения вида результата на экране дисплея.</p>
    <p>     4. Возможно, самой существенной новой особенностью является то, что эта программа "диалоговая". Компьютер запрашивает у вас информацию, а затем использует число, которое вы ввели. Работать с диалоговой программой гораздо интереснее, чем с программами недиалогового типа, которые мы использовали до этого. Более важным является еще и то, что такой подход позволяет нам создавать более гибкие программы. Например, нашу программу можно использовать при задании любого веса (конечно, в разумных пределах), а не только веса в 175 фунтов. Нам не нужно переписывать программу всякий раз, когда мы захотим обработать вес еще одного человека. Функции <strong>scanf( )</strong> и <strong>printf( )</strong> делают это вполне возможным. Функция <strong>scanf( )</strong> читает данные, набираемые на пульте дисплея, и вводит их в программу. В гл. 2 мы уже видели, что функция <strong>printf( )</strong> читает данные из программы и выводит их на экран. Вместе эти две функции позволяют установить двустороннюю связь с вашей программой, что делает общение с компьютером гораздо более приятным.</p>
    <p>     В данной главе мы рассмотрим два первых пункта - переменные и константы различных типов данных. Оставшиеся два пункта мы обсудим в следующей главе, но функции <strong>scanf( )</strong> и <strong>printf( )</strong> будем использовать по-прежнему. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ДАННЫЕ: ПЕРЕМЕННЫЕ И КОНСТАНТЫ</p>
    </title>
    <section>
     <p>Компьютер, выполняя программу, может заниматься разнообразной деятельностью. Он может складывать числа, сортировать имена, заниматься распознаванием речи и изображения на экране видеодисплея, вычислять орбиты комет, подготавливать список почтовых адресов абонентов, чертить фигуры, делать логические выводы или что-нибудь еще, что только вы можете себе представить. Чтобы заниматься всем этим, программам необходимо работать с "данными" - числами и символами, т. е. объектами, которые несут в себе информацию, предназначенную для использования. Некоторые данные устанавливаются равными определенным значениям еще до того, как программа начнет выполняться, а после ее запуска сохраняют такие значения неизменными на всем протяжении работы программы. Это "константы". Другие данные могут изменяться, или же им могут быть присвоены значения во время выполнения программы; они называются "переменными". (Мы уже использовали данный термин в предыдущей главе, но формально вы знакомитесь с ним только здесь.) В нашей простой программе <strong>weight</strong> - это переменная; число <strong>16.0</strong> - константа. Что можно сказать по поводу числа <strong>400.00</strong>? Совершенно очевидно, что в действительности цена золота не остается неизменной, но в нашей программе мы считаем ее константой. </p>
     <p>     Различие между переменной и константой довольно очевидно: во время выполнения программы значение переменной может быть изменено (например, с помощью присваивания), а значение константы - нет. Указанное различие приводит к тому, что обработка переменных компьютером оказывается немного сложнее и требует больше времени, чем обработка констант, но, несмотря на это, он вполне справляется с такой деятельностью. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ДАННЫЕ: ТИПЫ ДАННЫХ    </p>
    </title>
    <section>
     <p> Помимо различия между переменными и константами существует еще различие между типами данных. Некоторые данные в программе являются числами, некоторые - буквами, или, более обобщенно, символами. Компьютер должен иметь возможность идентифицировать и обрабатывать требуемым образом данные любого из этих типов. В языке Си предусмотрено использование нескольких основных типов данных. Если величина есть константа, то. компилятор обычно может распознать ее тип только по тому виду, в каком она присутствует в программе. Однако в случае переменной необходимо, чтобы ее тип был объявлен в операторе описания. </p>
     <p>     Дополнительные детали, относящиеся к типам данных, мы будем сообщать вам по мере изложения. Рассмотрим основные типы данных, имеющиеся в языке Си. В стандарте языка Си используется семь ключевых слов, указывающих на различные типы данных. Приведем список этих ключевых слов: </p>
     <p>int long short unsigned char float double</p>
     <p>     Первые четыре ключевых слова используются для представления целых, т. е. целых чисел без десятичной дробной части. Они могут появляться в программе по отдельности или в некоторых сочетаниях, как, например, <strong>unsigned short</strong>. Следующее слово <strong>char</strong> предназначено для указания на буквы и некоторые другие символы, такие, как <strong>#</strong>, <strong>$</strong>, <strong>%</strong> и <strong>&amp;</strong>. Последние два ключевых слова используются для представления чисел с десятичной точкой. Типы, обозначаемые этими ключевыми словами, можно разделить на два класса по принципу размещения в памяти машины. Первые пять ключевых слов определяют "целые" типы данных, в то время как последние два - типы данных с "плавающей точкой". </p>
     <p> <image l:href="#img32AF.jpg"/> </p>
     <empty-line/>
     <p>                                                           РИС. 3.1. Работа функций <strong>scanf( )</strong> и <strong>printf( )</strong>. </p>
     <p>     В этом месте у некоторых читателей могут появиться недоумен-ные вопросы: "Целые типы данных? Типы данных с плавающей теневой?" Не пугайтесь. Если эти термины кажутся вас непривычными или непонятными, мы дадим краткое объяснение их смысла. Те, кто не знаком с терминами "биты", "байты" и "слова", могут, перед тем как двинуться дальше, прочесть приводимое ниже объяснение, отмеченное вертикальной голубой линией. Можно спросить: а нужно ли знать все эти детали? На самом деле необязательно. Пожалуй, не больше, чем вы должны знать о принципах работы двигателя внутреннего сгорания для того, чтобы управлять машиной. Но некоторое представление о том, что происходит в компьютере или двигателе, может иногда выручить вас. Кроме того, это может помочь вашему превращению в прекрасного "собеседника". </p>
     <p>     Термины "бит", "байт" и "слово" обычно используются для описания как элементов данных, которые обрабатывает компьютер, так и элементов памяти. Здесь мы займемся рассмотрением второго смысла этих терминов. </p>
     <p>     Наименьшая единица памяти называется бит. Она может принимать одно из ДВУХ значений: 0 или 1. (Иначе говоря, бит может находится в состояниях "включен" или "выключен"; эта фраза совершенно аналогична первому выска зыванию.) В один бит нельзя поместить достаточное количество информации но в машине содержится большое число битов; дело в том, что бит - основной "строительный блок", из которых создается память компьютера. </p>
     <p>     Байт - более удобный элемент памяти. В большинстве машин байт состоит из 8 бит. Поскольку каждый бит можно установить либо в состояние 0, либо в состояние 1, всего в байтовом формате можно представить 256 (два в восьмой степени) различных комбинаций из нулей и единиц. Такие комбинации можно использовать, например, для представления целых чисел в диапазоне от 0 до 255 или для кодирования набора символов. Это можно получить при помощи "двоичного кода", в котором для представления чисел используются только нули и единицы. Обсуждение структуры двоичного кода мы поместили в приложение (вы вполне можете его не читать, если не захотите). </p>
     <p>     При современном подходе к проектированию компьютеров слово является самым естественным элементом памяти. В 8-разрядных микрокомпьютерах, таких, как ЭВМ фирмы Sinklair иди первые модели машин фирмы Apple, слово занимает как раз 1 байт. Многие более новые персональные вычислительные системы, такие, как IBM PC и Lisa фирмы Apple, являются 16-разрядными. Это означает, что размер слова у них 16 бит, т. е. 2 байта. Большие компьютеры могут иметь 32-, 64-разрядные слова или даже более длинные. Совершенно очевидно, что чем длиннее слово, тем больше информации можно туда поместить. Обычно в компьютерах предусмотрена возможность объединять вместе два или более слов для того, чтобы помещать в память элементы данных большей длины, но этот процесс сильно замедляет работу компьютера. </p>
     <p>     В наших примерах мы предполагаем, что длина слова равна 16 бит, если мы не оговорили противного. </p>
     <p>     Для человека различие между целым числом и числом с плавающей точкой выражается в способе записи. Для компьютера различие выражается в способе занесения этих чисел в память. Давайте рассмотрим по очереди каждый из двух классов чисел. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Целые числа     </p>
     </title>
     <p>У целого числа никогда не бывает дробной части и, согласно правилам языка Си, десятичная точка в его записи всегда отсутствует. В качестве примера можно привести числа <strong>2</strong>, <strong>-23</strong> и <strong>2456</strong>. Числа вида <strong>3.14</strong> и <strong>2/3</strong> не являются целыми. Представив целое число в двоичном виде, его нетрудно разместить в памяти машины. </p>
     <p> <image l:href="#img977.jpg"/>  </p>
     <p>РИС. 3.2. Двоичное представление числа <strong>7</strong> в памяти машины. </p>
     <p>     Например, число <strong>7</strong> в двоичном виде выглядит как <strong>111</strong>. Поэтому, чтобы поместить это число в 1-байт слово, необходимо первые 5 бит установить в <strong>0</strong>, а последние 3 бит - в <strong>1</strong> (рис. 3.2). </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Числа с плавающей точкой    </p>
     </title>
     <p>   Числа с плавающей точкой более или менее соответствуют тому, что математики называют "вещественными числами". Они включают в себя числа, расположенные между целыми. Вот некоторые из них: <strong>2.75</strong>, <strong>3.16Е7</strong>, <strong>7.00</strong> и <strong>2е-8</strong>. Очевидно, что любое число с плавающей точкой можно записать несколькими способами. Более полное обсуждение "Е-нотации" будет проведено дальше, а мы только кратко поясним, что запись вида <strong>"3.16Е7"</strong> означает число, полученное в результате умножения 3.16 на 1,0 в седьмой степени, т. е. на 1 с семью нулями. Число 7 называется "порядком" (показателем степени при основании 10). </p>
     <p>     Наиболее существенным моментом здесь является то, что способ кодирования, используемый для помещения в память числа с плавающей точкой, полностью отличается от аналогичной схемы для размещения целого числа. Формирование представления числа с плавающей точкой состоит в его разбиении на дробную часть и порядок; затем обе части раздельно помещаются в память. Поэтому число 7.00 из вышеприведенного списка нельзя поместить в память тем же способом, что и целое число 7, хотя оба имеют одно и то же значение. В десятичной записи (точно так же как и в двоичной) число "7.0" можно было бы записать в виде "0.7Е1"; тогда "0.7" будет дробной частью, а "1" - порядком. Для размещения чисел в памяти машины будут, конечно, использоваться двоичные числа и степени двойки вместо степеней десяти. Дополнительную информацию, относящуюся к этому вопросу, вы сможете найти в приложении Ж. Здесь же мы остановимся лишь на различиях, связанных с практическим использованием чисел этих двух типов. </p>
     <p>     1. Целые числа не имеют дробной части, в то время как числа с плавающей точкой могут представлять как целые, так и дробные числа. </p>
     <p>     2. Числа с плавающей точкой дают возможность представлять величины из более широкого диапазона, чем целые (см. табл. 3.1). </p>
     <p>     3. При некоторых арифметических операциях, например при вычитании одного большого числа из другого, использование чисел с плавающей точкой приводит к большей потере точности. </p>
     <p>     4. Операции над числами с плавающей точкой выполняются, как правило, медленнее, чем операции над целыми числами. Однако сейчас уже появились микропроцессоры, специально ориентированные на обработку чисел с плавающей точкой, и в них эти операции выполняются довольно быстро. </p>
     <p><image l:href="#imgD534.jpg"/>  </p>
     <p>                                    РИС. 3.3. Десятичное представление числа p в формате с плавающей точкой.</p>
     <p>     Возьмите некоторое число. Добавьте к нему 1, а затем вычтите из полученной суммы исходное число. Что у вас получится? У нас получилась 1. Но вычисления, производимые над числами с плавающей точкой, могут дать и совершенно неожиданный результат: </p>
     <p><emphasis>/*ошибка вычислений*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>   float a, b;</emphasis></p>
     <p><emphasis>   b = 2.0е20 + 1.0;</emphasis></p>
     <p><emphasis>   а = b - 2.0е20;</emphasis></p>
     <p><emphasis>   printf(" %f \n", a);</emphasis></p>
     <p><emphasis>} </emphasis></p>
     <p>Результат равен </p>
     <p><emphasis>0000000</emphasis></p>
     <p>     Причина появления такого странного результата состоит в отсутствии доста точного числа разрядов для выполнения операций с требуемой точностью. Число <strong>2.0е20</strong> записывается как двойка с последующими двадцатью нулями, и, до бавляя к нему <strong>1</strong>, мы пытаемся изменить 21-ю цифру Чтобы выполнить эту oпe рацию корректно, программа должна иметь возможность поместить в память число, состоящее из <strong>21</strong> цифры. Но число типа <strong>float</strong> (т е. с плавающей точкой) путем изменения порядка можно увеличить или уменьшить лишь на <strong>6</strong> или <strong>7</strong> цифр. Попытка вычисления оказалась неудачной. С другой стороны, если бы мы использовали, скажем, число <strong>2.0е4</strong> вместо <strong>2.0е20</strong>, мы смогли бы получить правильный ответ, поскольку в этом случае мы пытались бы изменить 5-ю цифру, и точность представления чисел типа <strong>float</strong> оказалась бы вполне достаточной для этого. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ТИПЫ ДАННЫХ В ЯЗЫКЕ СИ</p>
    </title>
    <section>
     <p> Давайте теперь рассмотрим некоторые специфические особенности основных типов данных, используемых в языке Си. Для каждого типа мы покажем, как описать переменную, как представить константу и как лучше всего использовать данные этого типа. В некоторых компиляторах с языка Си не реализована обработка всех типов данных; поэтому вам необходимо свериться с руководством по языку Си, имеющимся в комплекте вашей машины, чтобы посмотреть, какие из типов доступны для использования. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Типы int, short и long</p>
     </title>
     <section>
      <p>     В языке Си имеется несколько целых типов, поэтому у вас есть возможность вносить изменения в свою программу, чтобы она удовлетворяла требованиям конкретной машины или определенного задания. Если вы не хотите заботиться о таких деталях, то, вообще говоря, вы можете просто остановиться на типе int и не думать больше о других возможностях. </p>
      <p>     Все данные типов int, short и long являются "числами со знаком", т. е. допустимыми значениями переменных этих типов могут быть только целые числа - положительные, отрицательные и нуль. Один бит используется для указания знака числа, поэтому максимальное число со знаком, которое можно представить в слове, меньше, чем максимальное число без знака. Например, в формате 16-битного слова можно представить любые целые числа без знака, из диапазона от 0 до 65535. Точно так же 16-битное слово можно использовать для представления целых чисел со знаком из диапазона от -32768 до +32767. </p>
      <p><image l:href="#img49E2.jpg"/>  </p>
      <p>Заметим, что длины диапазонов в обоих случаях одинаковые. </p>
      <p>     Язык Си предоставляет пользователям возможность выбора размера элемента памяти (одного из трех) для представления це лых чисел. Типу <strong>int</strong> обычно соответствует стандартная длина слова, принятая на используемой машине. При этом гарантируется, что размер элементов памяти, отводимых под данные типа <strong>short</strong> и <strong>long</strong>, будет соответственно не больше и не меньше длины элемента памяти, выделяемого типу <strong>int</strong>. В некоторых вычислительных системах один или оба этих типа реализованы точно так же, как <strong>int</strong>. Все зависит от того, какое представление лучше соответствует архитектуре конкретной ЭВМ. В табл. 3.1 для каждого компьютера из некоторого множества приведено число битов, используемое для представления данных различных типов, а также диапазоны отображаемых чисел. </p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Описание данных целого типа</p>
      </title>
      <p>     При описании данных необходимо ввести только тип, за которым должен следовать список имен переменных. Ниже приведены некоторые возможные примеры описаний: </p>
      <p><emphasis>int erns;</emphasis></p>
      <p><emphasis>short stops;</emphasis></p>
      <p><emphasis>long johns;</emphasis></p>
      <p><emphasis>int hogs, cows, goats;</emphasis></p>
      <p>В качестве разделителя между именами переменных необходимо использовать запятую; весь список должен оканчиваться символом "точка с запятой". Вы можете собрать в один оператор описания переменных с одним и тем же типом или, наоборот, разбить одно описание на несколько операторов. Например, описание </p>
      <p><emphasis>int erns, hogs, cows, goats;</emphasis></p>
      <p>будет давать тот же самый эффект, что и два отдельных описания типа <strong>int</strong> в предшествующем примере. При желании вы даже могли бы использовать четыре различных описания данных типа <strong>int</strong> - по одному для каждой переменной. Иногда вам могут встретиться сочетания ключевых слов, как, например, <strong>long int</strong> или <strong>short int</strong>. Эти комбинации являются просто более длинной записью ключевых слов <strong>long</strong> и <strong>short</strong>. </p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Целые константы</p>
      </title>
      <p>     Согласно правилам языка Си, число без десятичной точки и без показателя степени рассматривается как целое. Поэтому <strong>22</strong> и <strong>-273</strong> - целые константы. Но число <strong>22.0</strong> нецелое, потому что в его записи имеется десятичная точка, и число <strong>22Е3</strong> тоже нецелое, поскольку в записи использован порядок. Кроме того, указывая целое число, нельзя использовать запятые. Нужно записать 23456 вместо 23,456. </p>
      <p>     Если вы хотите ввести некоторую константу типа <strong>long</strong>, то можете это сделать, указав признак <strong>L</strong> или <strong>l</strong> в конце числа. Использование прописной буквы <strong>L</strong> более предпочтительно, поскольку ее труднее спутать с цифрой <strong>1</strong>. Примером такой константы служит число <strong>212L</strong>. Очевидно, что само по себе число <strong>212</strong> не очень большое, но добавление признака <strong>L</strong> гарантирует, что в памяти для него будет отведено необходимое число байтов. Это может оказаться важным для достижения совместимости, если данное число должно использоваться вместе с другими переменными и константами типа <strong>long</strong>. </p>
      <p>     Вполне возможно, что вам уже ничего больше не нужно знать про то, как записывают константы, но в языке Си имеются еще и два других способа. </p>
      <p>     Первый: если целое начинается с цифры <strong>0</strong>, оно интерпретируется как "восьмеричное" число. Восьмеричные числа - это числа, представляемые "по основанию восемь" (т. е. их запись состоит из комбинаций степеней числа восемь). Например, <strong>020</strong> - это удвоенная первая степень основания восемь, т. е. восьмеричный эквивалент числа <strong>16</strong>. При отсутствии в первой позиции нуля это просто обыкновенное (десятичное) число <strong>20</strong>. </p>
      <p>     Второй: целое, начинающееся с символом <strong>0х</strong> или <strong>0Х</strong> интерпретируется как шестнадцатеричное число, т. е. число, записываемое по основанию <strong>16</strong>. Поэтому запись <strong>0х20</strong> представляет собой удвоенную первую степень числа <strong>16</strong>, или <strong>32</strong>. </p>
      <p>     Восьмеричные и шестнадцатеричные числа чрезвычайно популярны среди программистов. Поскольку <strong>8</strong> и <strong>16</strong> являются степенями числa <strong>2</strong>, а <strong>10</strong> - нет, использование этих систем счисления при работе на машине является вполне естественным. Например, число 65536, которое часто возникает при программировании на 16-разрядных компьютерах, в шестнадцатеричной записи имеет вид 10000. Если вы захотите больше узнать о восьмеричных и шестнадцатеричных числах, вы сможете найти дополнительный материал в приложении Ж. </p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Инициализация переменных целого типа</p>
      </title>
      <p>     Константы часто применяются при "инициализации" переменных. Это означает присваивание переменной некоторого значения перед началом обработки. Ниже приводятся примеры использования инициализации: </p>
      <p><emphasis>erns = 1024;</emphasis></p>
      <p><emphasis>stops = -3;</emphasis></p>
      <p><emphasis>johns = 12345678;</emphasis></p>
      <p>Если захотите, вы можете инициализировать переменную в операторе описания. Например: </p>
      <p><emphasis>int hogs = 23;</emphasis></p>
      <p><emphasis>int cows = 32, goats = 14;</emphasis></p>
      <p><emphasis>short dogs, cats = 92;</emphasis></p>
      <p>     Заметим, что в последней строке была инициализирована только переменная <strong>cats</strong>. При невнимательном чтении может создаться впечатление, что переменная <strong>dogs</strong> тоже инициализирована значением <strong>92</strong>, поэтому лучше избегать смешивания инициализируемых и неинициализируемых переменных в одном операторе описания. </p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Рекомендации</p>
      </title>
      <p>     Какие переменные целого типа со знаком лучше всего использо вать? Одной из целей введения в язык трех классов целых чисел, имеющих различные размеры, было предоставить возможность согласования типа переменной с требованиями задачи. Например, если переменная типа <strong>int</strong> занимает одно слово, а переменная типа <strong>long</strong> - два, то тип <strong>long</strong> позволяет обрабатывать большие числа. Если в вашей задаче такие большие числа не используются, то незачем и вводить в программу переменную типа <strong>long</strong>, так как, если вместо числа, занимающего одно слово памяти, используется число, занимающее два слова, работа машины замедляется. Вообще говоря, необходимость введения данных типа <strong>long</strong> целиком зависит от вашей вычислительной системы, поскольку под данные типа <strong>int</strong> на одной машине может отводиться больше памяти, чем под данные типа <strong>long</strong> на другой. В конце мы еще раз хотим напомнить вам, что обычно вполне достаточно использовать переменную типа <strong>int</strong>. </p>
      <p>Что происходит, когда в процессе обработки данных появляется значение, лежащее вне того диапазона чисел, которому соответствует данный целый тип? Давайте присвоим некоторой переменной целого типа наибольшее возможное значение, выполним операцию сложения и посмотрим, что произойдет </p>
      <p><emphasis>/* переполнение */</emphasis></p>
      <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
      <p><emphasis>{</emphasis></p>
      <p><emphasis>   int i = 32767,</emphasis></p>
      <p><emphasis>   printf( %d  %d  %d\n , i, i+l, i+2),</emphasis></p>
      <p><emphasis>}</emphasis></p>
      <p>Ниже приведен результат работы этой программы, выполненной на нашей вычислительной системе </p>
      <p><emphasis>3</emphasis></p>
      <p>     Целая переменная <strong>i</strong> ведет себя здесь как одометр<a l:href="mk:@MSITStore:D:\Download\%D0%9F%D1%80%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5\%D0%AF%D0%B7%D1%8B%D0%BA%20%D0%A1%D0%B8%20-%20%D1%80%D1%83%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B4%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE%20%D0%B4%D0%BB%D1%8F%20%D0%BD%D0%B0%D1%87%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%8E%D1%89%D0%B8%D1%85\%D0%AF%D0%B7%D1%8B%D0%BA_%D0%A1%D0%98_%D1%80%D1%83%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B4%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%BD%D0%B0%D1%87%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%8E%D1%89%D0%B8%D1%85_%D0%A3%D0%AD%D0%99%D0%A2_%D0%9F%D0%A0%D0%90%D0%A2%D0%90.chm::/www.library.ospu.odessa.ua/online/books/c/3.htm#S2#S2"><sup>2)</sup></a><a l:href=""> </a> в машине. Когда его показания достигают максимума, данная величина "сбрасывается", и все начинается сначала. Основное отличие состоит в том, что показания одометра растут, начиная с нуля, а значения нашей переменной типа <strong>int</strong> - с величины - 32768. </p>
      <p>     Заметим, что при этом вам не сообщают, что переменная <strong>i</strong> превысила максимальное значение Для регистрации подобных событий вы должны использовать свои программные средства. </p>
      <p>     Описанный подход не вытекает непосредственно из правил языка Си, а является довольно распространенным способом реализации. </p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Тип данных unsigned</p>
      </title>
      <p>     Обычно данный тип служит модификатором одного из трех ранее описанных типов. Поэтому мы можем использовать комбинация ключевых слов <strong>unsigned int</strong> или <strong>unsigned long</strong> как обозначения типов. Для указания типа <strong>unsigned int</strong> достаточно привести только ключевое слово <strong>unsigned</strong>. Некоторые вычислительные системы никак не обеспечивают аппаратную реализацию типа <strong>unsigned long;</strong> кроме того, существуют модели микропроцессоров в которых <strong>unsigned</strong> - специальный тип фиксированного размера. </p>
      <p>     Целые беззнаковые константы записываются точно так же, как и обычные целые константы, с тем лишь исключением, что использование знака - запрещено. </p>
      <p>     Целые переменные без знака описываются и инициализируются совершенно аналогично тому, как это делается в случае обычных целых переменных. Ниже приведено несколько примеров: </p>
      <p>unsigned int students;</p>
      <p>unsigned players;</p>
      <p>unsigned short ribs = 6;</p>
      <p>     Применение данного типа при введении в программу некоторой переменной гарантирует, что она никогда не станет отрицательной. Кроме того, если вы имеете дело только с положительными числами, вы сможете воспользоваться тем, что данные указанного типа могут принимать большие значения, чем данные эквивалентного типа со знаком. Обычно это применяется при адресации памяти и организации счетчиков. </p>
     </section>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Тип данных char</p>
     </title>
     <section>
      <p>     Этот тип определяет целые числа без знака в диапазоне от 0 до 255. Обычно такое целое размещается в одном байте памяти. В машине используется некоторый код для перевода чисел в символы и обратно. В большинстве компьютеров это код ASCII, описанный в приложении в конце книги. Во многих компьютерах фирмы IBM (но не IBM PC) применяется другой код, называемый EBCDIC. На протяжении всей книги мы будем использовать код ASCII и, проведя различные примеры, будем ссылаться на него. </p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Описание символьных переменных</p>
      </title>
      <p>     Для описания символьной переменной применяется ключевое слово <strong>char</strong>. Правила, касающиеся описания более чем одной переменной и инициализации переменных, остаются теми же, что и для других основных типов. Поэтому строки, приведенные ниже, являются допустимыми операторами. </p>
      <p><emphasis>char response;</emphasis></p>
      <p><emphasis>char intable, latan;</emphasis></p>
      <p><emphasis>char isma = ' S ';</emphasis></p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Символьные константы</p>
      </title>
      <p>     В языке Си символы заключаются в апострофы. Поэтому, когда мы присваиваем какое-то значение переменной <strong>broiled</strong> типа <strong>char</strong>, мы должны писать </p>
      <p><emphasis>broiled = ' Т ';  /* ПРАВИЛЬНО */,</emphasis></p>
      <p>а не </p>
      <p><emphasis>broiled = Т;  /* НЕПРАВИЛЬНО */</emphasis></p>
      <p>     Если апострофы опущены, компилятор "считает", что мы используем переменную с именем <strong>Т</strong>, которую забыли описать. </p>
      <p>     В стандарте языка Си принято правило, согласно которому значениями переменной или константы типа <strong>char</strong> могут быть только одиночные символы. В соответствии с этим последовательность операторов, указанная ниже, является недопустимой, поскольку там делается попытка присвоить переменной <strong>bovine</strong> значение, состоящее из двух символов: </p>
      <p><emphasis>ehar bovine;</emphasis></p>
      <p><emphasis>bovine = ' ox ';  /*НЕПРАВИЛЬНО */</emphasis></p>
      <p>     Если вы посмотрите на таблицу кода ASCII, то увидите, что некоторые из "символов" в ней не выводятся на печать. Например, при использовании в программе символа номер 7 терминал компьютера издает звуковой сигнал. Но как использовать символ, который невозможно набрать на клавиатуре? В языке Си для этого имеются два способа. </p>
      <p>     В <emphasis>первом способе</emphasis> используется сам код ASCII. Вы должны только указать номер символа вместе с предшествующим знаком "обратная косая черта". Мы уже делали это в нашей программе "золотой эквивалент". Вот эта строка </p>
      <p><emphasis>beep = ' \007 ';</emphasis></p>
      <p>     Здесь имеются два важных момента, которые вы должны отчетливо представлять себе. Первый - это то, что последовательность знаков заключается в апострофы точно так же, как это делается с обычным символом. Второе - то, что номер символа должен быть записан в восьмеричном виде. При записи последовательности знаков мы можем случайно пропустить нули в первых позициях; в этом случае для представления кода "сигнал" мы могли бы использовать <strong>'\07'</strong> или даже <strong>'\7'</strong>. Но ни в коем случае не опускайте в записи последние нули! Последовательность символов <strong>'\020'</strong> можно записать в виде <strong>'\20'</strong>, но не <strong>'\02'</strong>. </p>
      <p>     При использовании кода ASCII необходимо отметить различие между числами и символами, обозначающими числа. Например, символу <emphasis>"4"</emphasis> соответствует код ASCII, равный 52. Это символ <emphasis>"4"</emphasis> а не число 4. </p>
      <p><image l:href="#img2EF4.jpg"/>  </p>
      <empty-line/>
      <p>                                                          РИС. 3. 4. Формы записи констант целых типов</p>
      <p>     Во <emphasis>втором способе</emphasis> представления "неудобных" знаков используются специальные последовательности символов. Они называются управляющими последовательностями и выглядят следующим образом:</p>
      <empty-line/>
      <p>    <emphasis> \n     новая строка</emphasis></p>
      <p><emphasis>     \t     табуляция</emphasis></p>
      <p><emphasis>     \b     шаг назад</emphasis></p>
      <p><emphasis>     \r     возврат каретки</emphasis></p>
      <p><emphasis>     \f     подача бланка</emphasis></p>
      <p><emphasis>     \\     обратная косая черта (\)</emphasis></p>
      <p><emphasis>     \'     апостроф (')</emphasis></p>
      <p><emphasis>     \"     кавычки (")</emphasis></p>
      <p>     При присваивании символьной переменной эти последовательно сти тоже должны быть заключены в апострофы. Например, мы могли бы написать оператор </p>
      <p><emphasis>nerf = ' \n ';</emphasis></p>
      <p>     а затем вывести на печать переменную <strong>nerf;</strong> это приведет к продвижению на одну строку вперед на печатающем устройстве или на экране дисплея. </p>
      <p>     Первые пять управляющих последовательностей являются общепринятыми символами, предназначенными для управления работой печатающего устройства: </p>
      <p><emphasis>символ "новая строка" вызывает переход к новой строке; </emphasis></p>
      <p><emphasis>символ "табуляция" сдвигает курсор или печатающую головку на некоторое фиксированное число позиций 5 или 8; </emphasis></p>
      <p><emphasis>символ "шаг назад" производит сдвиг назад на одну позицию; </emphasis></p>
      <p><emphasis>символ "возврат каретки" осуществляет возврат к началу строки; </emphasis></p>
      <p><emphasis>символ "подача бланка" вызывает протяжку бумаги на одну страницу. </emphasis></p>
      <p>В последних трех управляющих последовательностях символы <emphasis><strong>\</strong>, <strong>'</strong>, <strong>"</strong></emphasis> можно считать символьными константами [поскольку они служат для <emphasis>определения</emphasis> символьных констант и непосредственно используются в операторе <strong>printf( )</strong>, применение их самих в качестве символов могло бы привести к ошибке]. Если вы хотите вывести на печать строку. </p>
      <p>Запомните, " символ \ называется  обратная косая черта". </p>
      <p>оператор будет выглядеть так: </p>
      <p><emphasis>printf(" Запомните, \" символ \\ называется обратная косая черта. \" \n");</emphasis></p>
      <p>     Здесь у вас могут возникнуть два вопроса. Во-первых, почему мы не заключили управляющие последовательности в апострофы? Во-вторых, в каких случаях необходимо использовать код ASCII и когда управляющие последовательности, которые мы только что обсуждали? (Мы надеемся, что у вас возникли как раз эти вопросы, ПОТОМУ что мы собираемся отвечать именно на них.) </p>
      <p>     1. Когда символ является частью строки символов, заключенной в кавычки, он входит туда без апострофов независимо от того, является ли он управляющим или нет. Заметим, что все остальные символы в нашем примере (3,а, п, о, м, н, и т. д.) тоже присутствуют в этой строке без кавычек. Строка символов, заключенная в кавычки, называется символьной строкой или цепочкой. Мы обсудим этот вопрос в следующей главе. </p>
      <p>     2. Если у вас есть возможность выбора одной из двух форм записи некоторой специальной управляющей последовательности, скажем <strong>'\f'</strong>, или эквивалентного кода из таблицы кодов ASCII - <strong>'\016'</strong>, то рекомендуем использовать <strong>'\f'</strong>. Во-первых, это более наглядно. Во-вторых, лучше согласуется с требованием переносимости программ, поскольку даже в том случае, когда в системе не используется код ASCII, обозначение <strong>'\f'</strong> будет продолжать "работать". </p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Программа</p>
      </title>
      <p>     Ниже приводится короткая программа, позволяющая узнавать номер кода символа даже в том случае, если на вашей машине не используется код ASCII. </p>
      <p><emphasis>main( )   /* определяет номер кода символа */</emphasis></p>
      <p><emphasis>{</emphasis></p>
      <p><emphasis>   char ch;</emphasis></p>
      <p><emphasis>   printf(" Введите, пожалуйста, символ .\n");</emphasis></p>
      <p><emphasis>   scanf(" %c", &amp;ch);   /* ввод пользователем символа */ </emphasis></p>
      <p><emphasis>   printf("Koд символа %с равен %d.\n", ch, ch);</emphasis></p>
      <p><emphasis>}</emphasis></p>
      <p>     При работе с этой программой не забывайте нажимать клавишу [ввод] или [возврат] после ввода символа. Затем функция <strong>scanf( )</strong> прочтет введенный символ; знак амперсанд <strong>(&amp;)</strong> указывает, что символ должен быть присвоен переменной <strong>ch</strong>. Функция <strong>printf( )</strong> выводит на печать величину <strong>ch</strong> дважды: первый раз как символ (в соответствии со спецификацией <strong>%c</strong>), а затем как десятичное целое число (в соответствии со спецификацией <strong>%d</strong>). </p>
     </section>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Типы данных float и double</p>
     </title>
     <section>
      <p>     В большинстве проектов разработки программного обеспечения оказывается вполне достаточным использовать данные целых типов. Однако в программах вычислительного характера часто применяются числа с плавающей точкой. В языке Си такие данные описываются типом <strong>float;</strong> они соответствуют типу <strong>real</strong> в Фортране и Паскале. Указанный подход, как вы могли заметить при внимательном чтении, позволяет представлять числа из гораздо более широкого диапазона, включая и десятичные дроби. Числа с плавающей точкой совершенно аналогичны числам в обычной алгебраической записи, используемой при работе с очень большими или малыми числами. Давайте рассмотрим ее подробнее. </p>
      <p>     Алгебраическая запись числа представляет собой произведение некоторого десятичного числа на степень, основание которой равно десяти. Ниже приведено несколько примеров. </p>
      <table>
       <tr>
        <th colspan="2"><emphasis>Число</emphasis></th>
        <th colspan="2"><emphasis>Алгебраическая запись для ввода запись в машину</emphasis></th>
       </tr>
       <tr>
        <td colspan="2">1 000000000</td>
        <td colspan="2">= 1.0 &#180; 10<sup>9</sup> = 1.0e9</td>
       </tr>
       <tr>
        <td colspan="2">123000</td>
        <td colspan="2">= 1.23 &#180; 10<sup>5</sup> = 1.23е5</td>
       </tr>
       <tr>
        <td colspan="2">322.56</td>
        <td colspan="2">= 3.2256 &#180; 10<sup>2</sup> = 3.2256е2</td>
       </tr>
       <tr>
        <td colspan="2">0.000056</td>
        <td colspan="2">= 5.6 &#180; 10<sup>-5</sup> = 5.6е-5</td>
       </tr>
      </table>
      <empty-line/>
      <p>     В первом столбце числа изображены в обычной записи, во втором приведена соответствующая алгебраическая запись, а в третьем столбце числа показаны в том виде, в котором они обычно представляются при вводе в машину и при выводе из нее - с символом <strong>е</strong>, за которым следует показатель степени по основанию десять (порядок). </p>
      <p>     Обычно для размещения в памяти числа с плавающей точкой отводится 32 бита - 8 бит для представления порядка и знака и 24 бита - для мантиссы (т. е. коэффициента при степени десяти). Важным фактом, который вам необходимо знать, является то, что такой способ дает возможность представлять числа с точностью до 6-7 десятичных цифр в диапазоне ±(10<sup>-37</sup> - 10<sup>38</sup>). Это может оказаться удобным, если вам понадобится обрабатывать числа того же порядка, что масса Солнца (2.0е30 кг) или заряд протона (1.6е-19 Кл). (Многим нравится использовать подобные числа.) </p>
      <p>     Во многих ЭВМ предусматривается обработка данных типа <strong>double</strong> (вычислений с двойной точностью), когда для представления чисел используется удвоенное число битов, чаще всего 64. В некоторых машинах все 32 добавочных бита используются для хранения мантиссы. Это увеличивает число значащих цифр и уменьшает ошибку округления. В других машинах некоторое число битов из дополнительного набора используется для хранения большего порядка: это расширяет диапазон представления чисел. </p>
      <p>     Другой способ определения данных типа <strong>double</strong> заключается в использовании ключевых слов <strong>long float</strong>. </p>
      <p><image l:href="#imgC30E.jpg"/>  </p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Описание переменных с плавающей точкой</p>
      </title>
      <p>     Переменные с плавающей точкой описываются и инициализируются точно таким же образом, что и переменные целого типа. Ниже приведено несколько примеров: </p>
      <p><emphasis>float noah, jonah;</emphasis></p>
      <p><emphasis>double trouble;</emphasis></p>
      <p><emphasis>float planck = 6.63e- 34;</emphasis></p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Константы с плавающей точкой   </p>
      </title>
      <p>Правила языка Си допускают несколько способов записи констант с плавающей точкой. Наиболее общая форма записи константы - это последовательность десятичных цифр со знаком, включающая в себя десятичную точку, затем символ <strong>е</strong> или <strong>Е</strong> и показатель степени по основанию <strong>10</strong> со знаком. Вот два примера: </p>
      <p><emphasis>-1.56Е+12    2.87е-3</emphasis></p>
      <p>     Знак <strong>+</strong> можно не писать. Разрешается также опускать либо десятичную точку, либо экспоненциальную часть, но не одновременно. Кроме того, можно не писать дробную или целую часть, но не обе сразу. Ниже приведено еще несколько правильно записанных констант с плавающей точкой: </p>
      <p><emphasis>3.14159</emphasis></p>
      <p><emphasis>    .2</emphasis></p>
      <p><emphasis>    4е16</emphasis></p>
      <p><emphasis>    .8Е-5</emphasis></p>
      <p><emphasis>    100.</emphasis></p>
      <p>Использовать пробелы при записи констант запрещается </p>
      <p><emphasis>1.56Е+ 12 - НЕПРАВИЛЬНО</emphasis></p>
      <p>     В процессе обработки константы с плавающей точкой рассматриваются в формате с удвоенной точностью. Предположим, например, что переменная <strong>some</strong> типа <strong>float</strong> получает свое значение в результате выполнения оператора </p>
      <p><emphasis>some = 4.0*2.0;</emphasis></p>
      <p>     В этом случае константы 4.0 и 2.0 размещаются в памяти как данные типа <strong>double</strong>, т. е. для каждой из них (обычно) отводится 64 бит. Их произведение (равное 8) вычисляется с помощью операции умножения, выполняемой с двойной точностью, и только после этого производится усечение результата до нормального размера, соответствующего типу <strong>float</strong>. Все это обеспечивает максимальную точность ваших вычислений. </p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Переполнение и потеря значимости при обработке чисел с плавающей точкой </p>
      </title>
      <p>     Что произойдет, если значение переменной типа <strong>float</strong> выйдет за установленные границы? Например, предположим, что вы умножаете 10е38 на 100 (переполнение) или делите 10е - 37 на 1000 (потеря значимости). Результат целиком зависит от реакции вашей вычислительной системы. В нашей системе при возникновении состояния "переполнение" результат операции заменяется максимально допустимым числом, а при потере значимости - нулем. В других системах в подобной ситуации могут выдаваться предупреждающие сообщения, выполиение задачи можно приостановить, или вам будет предоставлена возможность предпринять что-нибудь самому. Если этот вопрос окажется для вас сушественным, вам необходимо будет свериться с правилами, действующими для вашей ЭВМ. В случае если вы не сможете найти никакой информации, не бойтесь пробовать другие возможности. </p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Резюме: основные типы данных </p>
      </title>
      <section>
       <p><strong>Ключевые слова</strong> </p>
       <p>     Данные основных типов вводятся в программу при помощи следующих семи ключевых слов: <strong>int</strong>, <strong>long</strong>, <strong>short</strong>, <strong>unsigned</strong>, <strong>char</strong>, <strong>float</strong>, <strong>double</strong>. </p>
      </section>
      <section>
       <title>
        <p>Целые числа со знаком</p>
       </title>
       <p>Данные этих типов могут принимать положительные и отрицательные значения.</p>
       <p>      <strong>int</strong>: основной целый тип, используемый в вычислительной системе;</p>
       <p>     <strong>long</strong> или <strong>long int</strong>: может содержать целое значение, не меньшее максимальной величины, допускаемой типом <strong>int</strong>, или даже большее;</p>
       <p>     <strong>short</strong> или <strong>short int</strong>: максимальное целое число типа <strong>short</strong> не больше, чем максимальное целое число типа <strong>int</strong>, а может быть, и меньше. Обычно числа типа <strong>long</strong> бывают больше чисел типа <strong>short</strong>, а тип <strong>int</strong> реализуется как один из двух указанных типов. Например, компилятор Lattice С на IBM PC под данные типов <strong>short</strong> и <strong>int</strong> отводит 16 бит, а под данные типа <strong>long</strong> - 32 бита. Все зависит от конкретной системы. </p>
      </section>
      <section>
       <title>
        <p>Целые числа без знака</p>
       </title>
       <p>     Данные этих типов принимают только положительные значения или нуль. Это расширяет диапазон возможных положительных значений. При указании типа используйте ключевое слово <strong>unsigned</strong>: <strong>unsigned int</strong>, <strong>unsigned long</strong>, <strong>unsigned short</strong>. Просто <strong>unsigned</strong> соответствует написанию <strong>unsigned int</strong>. </p>
      </section>
      <section>
       <title>
        <p>Символы</p>
       </title>
       <p>Эти знаки соответствуют типографским символам, таким, как А, &amp;, + и т. п. Обычно под каждый символ отводится 1 байт памяти.</p>
       <p><strong>Char</strong>: ключевое слово, используемое для указания данных этого типа. </p>
       <p>Данные этих типов могут принимать положительные и отрицательные значения.</p>
       <p>      <strong>float:</strong> основной тип данных с плавающей точкой в системе;</p>
       <p>      1. Выбрать требуемый тип данных.</p>
       <p>     2. Выбрать имя для переменной.</p>
       <p>     3. Для оператора описания использовать нижеследующий формат:</p>
       <p>          <emphasis>спецификация-типа имя-переменной</emphasis>;</p>
       <p>          <emphasis>Спецификация-типа</emphasis> формируется из одного или более ключевых слов.</p>
       <p>          Вот несколько примеров:</p>
       <p>          <strong>int erest;</strong></p>
       <p>          <strong>unsigned short cash;</strong></p>
       <p>     4. Вы можете описать в одном операторе несколько переменных одного типа, разделяя их имена запятыми:</p>
       <p>          <strong>char ch</strong>, <strong>unit</strong>, <strong>ans</strong>;</p>
       <p>     5. В операторе описания вы имеете возможность инициализировать переменную:</p>
       <p>          <strong>float mass = 6.0E24;</strong> </p>
      </section>
     </section>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Другие типы</p>
     </title>
     <p>     Этот раздел завершает рассмотрение основных типов данных. Некоторым читателям их число может показаться слишком большим. Остальные могут полагать, что описанных типов недостаточно; например, им захочется иметь булев тип или строковый тип данных. В языке Си они отсутствуют, но, несмотря на это, он вполне подходит для написания программ, связанных с обработкой логических данных или строк. Самые простые возможности работы со строками мы рассмотрим в следующей главе. </p>
     <p>     В языке Си имеются и другие типы данных, построенные с использованием основных типов. Они включают в себя массивы, указатели, структуры и объединения. Хотя эти типы являются пред метом рассмотрения последующих глав, мы, не подозревая об этом, уже применили указатели в примерах, приведенных в данной главе. [Указатели используются функцией <strong>scanf( );</strong> признаком этого в данном случае служит префикс <strong>&amp;</strong>.] </p>
     <p> <image l:href="#imgE63A.jpg"/> </p>
     <empty-line/>
     <p>     Приведем таблицу размеров данных для некоторых распространенных вычислительных систем. </p>
     <p><emphasis>Таблица 3.1.</emphasis> <strong>Представление типов данных в некоторых известных вычислительных системах</strong></p>
     <table>
      <tr>
       <th colspan="5">Размер слова</th>
       <th colspan="5">DEC PDP-11 16 бит</th>
       <th colspan="5">DEC VAX 32 бита</th>
       <th colspan="5">Interdata 8/3  32 бита</th>
       <th colspan="5">IBM PC (Lattice C)  16 бит</th>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="5"><strong>char</strong></td>
       <td colspan="5">8</td>
       <td colspan="5">8</td>
       <td colspan="5">8</td>
       <td colspan="5">8</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="5"><strong>int</strong></td>
       <td colspan="5">16</td>
       <td colspan="5">32</td>
       <td colspan="5">32</td>
       <td colspan="5">16</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="5"><strong>short</strong></td>
       <td colspan="5">16</td>
       <td colspan="5">16</td>
       <td colspan="5">16</td>
       <td colspan="5">16</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="5"><strong>long</strong></td>
       <td colspan="5">32</td>
       <td colspan="5">32</td>
       <td colspan="5">32</td>
       <td colspan="5">32</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="5"><strong>float</strong></td>
       <td colspan="5">32</td>
       <td colspan="5">32</td>
       <td colspan="5">32</td>
       <td colspan="5">32</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="5"><strong>double</strong></td>
       <td colspan="5">64</td>
       <td colspan="5">64</td>
       <td colspan="5">64</td>
       <td colspan="5">64</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="5">Диапазон порядка</td>
       <td colspan="5">±38</td>
       <td colspan="5">±38</td>
       <td colspan="5">±76</td>
       <td colspan="5">-307 + 308 <strong>(double)</strong></td>
      </tr>
     </table>
     <p>     Как обстоит дело на вашей машине? Попробуйте выполнить нижеследующую программу: </p>
     <p><emphasis>main( ) </emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf(" Данные типа int занимают %d байта. \n", sizeof (int));</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf(" Данные типа char занимают %d байт.\n", sizeof (char));</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf(" Данные типа long занимают %d байта.\n", sizeof (long));</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf(" Данные типа double занимают %d байт.\n", sizeof (double));</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     В языке Си имеется встроенная операция sizeof, которая позволяет определить размер объектов в байтах. </p>
     <p>     Мы определили размеры данных только четырех типов, но вы легко можете модифицировать эту программу и найти размер объекта любого другого интересующего вас типа. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТИПОВ ДАННЫХ</p>
    </title>
    <p>     Во время разработки программы вам необходимо составить список требуемых переменных и указать при этом, какого они должны быть типа. Скорее всего вы будете использовать тип <strong>int</strong> или, возможно, <strong>float</strong> для определения чисел и тип <strong>char</strong> для символов. Описывайте эти данные в самом начале тела функции, в которой они используются. Имена переменных выбирайте таким образом, чтобы они указывали на их смысл. При инициализации переменной следите за тем, чтобы тип константы соответствовал типу переменной. </p>
    <p><emphasis>int apples = 3; /* ПРАВИЛЬНО */</emphasis></p>
    <p><emphasis>int oranges = 3.0; /* НЕПРАВИЛЬНО */</emphasis></p>
    <p>     Язык Си "рассматривает" такие несоответствия менее жестко, чем, скажем, Паскаль, но в любом случае лучше учиться избегать дурных привычек. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЧТО ВЫ ДОЛЖНЫ БЫЛИ УЗНАТЬ В ЭТОЙ ГЛАВЕ</p>
    </title>
    <p>     В данной главе мы рассмотрели довольно большой материал. Суммируя его, мы обратим основное внимание на практическую сторону тех вопросов, которые здесь обсудили. Так же как и в предыдущей главе, мы дадим краткие примеры. Ниже приводится сводка тех фактов, которые вы должны были узнать из этой главы. </p>
    <p><emphasis>Что такое основные типы данных языка Си: <strong>int</strong>, <strong>short</strong>, <strong>long</strong>, <strong>unsigned</strong>, <strong>char</strong>, <strong>float</strong>, <strong>double</strong>.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Как описать переменную любого типа: <strong>int beancount</strong>, <strong>float root-beer</strong>; и т. д.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Как зависать константу типа <strong>int</strong>: <strong>256</strong>, <strong>023</strong>, <strong>OXF5</strong> и т. д.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Как записать константу типа <strong>char</strong>: <strong>'r'</strong>, <strong>'U'</strong>, <strong>'\007'</strong>, <strong>'?'</strong> и т. д.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Как записать константу типа <strong>float</strong>: <strong>14,92</strong>, <strong>1.67е-27</strong> и т. д.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Что такое слова байты и биты.</emphasis></p>
    <p><emphasis>В каких случаях используются различные типы данных. </emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Рассмотрение приводимых ниже вопросов должно помочь вам глубже УСВОИТЬ материал данной главы. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Вопросы</p>
     </title>
     <p>1. Какими типами вы будете пользоваться при обработке данных следующего вида</p>
     <p>     а. Население Рио Фрито </p>
     <p>     б. Средний вес картины Рембрандта </p>
     <p>     в. Наиболее часто встречающаяся буква в тексте данной главы </p>
     <p>     г. Сколько раз указанная буква встречается в тексте</p>
     <empty-line/>
     <p>2. Определите тип и смысл (если он есть) каждой из следующих констант </p>
     <p>     а. '\b' </p>
     <p>     б. 1066 </p>
     <p>     в. 99 44 </p>
     <p>     г. OXAA </p>
     <p>     д. 20е30</p>
     <empty-line/>
     <p>3. Вирджила Анн Ксенопод (ВАКС) написала программу с множеством ошибок Помогите ей обнаружить их:</p>
     <p>#include &lt; stdio h&gt;</p>
     <p>main</p>
     <p>(</p>
     <p>            float g, h,</p>
     <p>            float tax, rate,</p>
     <p>            g = e21, tax = rate*g, </p>
     <p>)</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Ответы</p>
     </title>
     <p>1.   a. <strong>int</strong>, возможно <strong>short</strong>, население выражается целым числом</p>
     <p>     б. <strong>float</strong>, маловероятно, что среднее окажется целым числом</p>
     <p>     в. <strong>char</strong></p>
     <p>     г. <strong>int</strong>, возможно <strong>unsigned</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>2.   a. <strong>char</strong>, символ "шаг назад"</p>
     <p>     б. <strong>int</strong>, историческая дата</p>
     <p>     в. <strong>float</strong>, степень чистоты после мытья</p>
     <p>     г. Шестнадцатеричное число типа <strong>int</strong>, десятичное значение <strong>170</strong></p>
     <p>     д. <strong>float</strong>, масса Солнца в кг</p>
     <empty-line/>
     <p>3.   Строка 1: правильная</p>
     <p>     Строка 2: должна содержать пару круглых скобок вслед за именем <strong>main</strong>, т. е. <strong>main( )</strong></p>
     <p>     Строка 3: нужно использовать <strong>{</strong>, а не <strong>(</strong></p>
     <p>     Строка 4: <strong>g</strong> и <strong>h</strong> должны разделяться запятой, а не точкой с запятой</p>
     <p>     Строка 5: правильная</p>
     <p>     Строка 6: (пустая) правильная</p>
     <p>     Строка 7: перед <strong>е</strong> должна стоять по крайней мере одна цифра: например, <strong>1е21</strong> или <strong>1 0е21</strong></p>
     <p>     Строка 8: правильная</p>
     <p>     Строка 9: нужно использовать <strong>}</strong>, а не <strong>)</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Недостающие строки:</p>
     <p>     первая - переменной <strong>rate</strong> нигде не присваивается значеиие.</p>
     <p>     вторая - переменная <strong>h</strong> нигде не используется.</p>
    </section>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>4. Символьные строки директива #define, функции printf( ) и scanf( ) </p>
   </title>
   <section>
    <p>  В этой главе мы продолжим нашу "игру" с данными покопаемся в вопросах, выходящих за пределы тех, которые были связаны с типами данных, и рассмотрим символьную строку Сначала опи шем важное средство языка - препроцессор Си - и узнаем, как задавать и использовать символические константы. Затем вновь об судим способы ввода и вывода данных, при этом более полно ис следуем возможности функций <strong>printf( )</strong> и <strong>scanf( )</strong>. Ну, а теперь вы вероятно, ожидаете примера программы, который должен быть помещен в начале главы; мы не будем вас разочаровывать и приведем его:</p>
    <p><emphasis>/* непринужденный разговор */</emphasis></p>
    <p><emphasis># define DENSITY 62 4  /* плотность тела человека в фунтах на кубический фут */</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )  /* любопытствующая программа*/</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>  float weight, volume;</emphasis></p>
    <p><emphasis>  int size, letters;</emphasis></p>
    <p><emphasis>  char name [40];   /* или попробуйте "static char name [40], */</emphasis></p>
    <p><emphasis>  printf(" Привет! Как вас зовут?\n" );</emphasis></p>
    <p><emphasis>  scanf(" %s" , name);</emphasis></p>
    <p><emphasis>  printf("%s,  Каков ваш вес в фунтах?\n", name);</emphasis></p>
    <p><emphasis>  scani("%f", &amp;weight);</emphasis></p>
    <p><emphasis>  size = sizeof name;</emphasis></p>
    <p><emphasis>  letters = strlen (name);</emphasis></p>
    <p><emphasis>  volume = weight/DENSITY;</emphasis></p>
    <p><emphasis>  printf(" Прекрасно, %s, ваш объем %2 2f кубических фута.\n", name, volume);</emphasis></p>
    <p><emphasis>  printf(" Кроме того, ваше имя состоит из %d букв,\n", letters);</emphasis></p>
    <p><emphasis>  printf(" и для его размещения в памяти у нас есть %d байт.\n", size);</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>Результат работы программы "непринужденный разговор" может, например, выглядеть следующим образом: </p>
    <p><emphasis>Привет ! Как вас зовут?</emphasis></p>
    <p><emphasis>Анжелика</emphasis></p>
    <p><emphasis>Анжелика  Каков ваш вес в фунтах?</emphasis></p>
    <p><emphasis>102,5</emphasis></p>
    <p><emphasis>Прекрасно, AНЖЕЛИКА ваш объем 1,64 кубических фута</emphasis></p>
    <p><emphasis>Кроме того, ваше имя состоит из 8 букв</emphasis></p>
    <p><emphasis>и для его размещения в памяти у нас есть 40 байт </emphasis></p>
    <p><strong>Перечислим основные новые черты этой программы:</strong></p>
    <p>     1. Мы использовали "массив" для хранения "символьной строки" - в данном случае для некоторого имени.</p>
    <p>     2. При вводе и выводе строки была использована "спецификация преобразования" <strong>%s</strong>.</p>
    <p>     3. Для определения символической константы <strong>DENSITY</strong> был использован препроцессор языка Си.</p>
    <p>     4. Для нахождения длины строки была использована функция <strong>strlen( )</strong>. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>СИМВОЛЬНЫЕ СТРОКИ - ВВЕДЕНИЕ     </p>
    </title>
    <section>
     <p>"Символьная строка" - это последовательность, состоящая из одного или более символов В качестве примера рассмотрим следующую строку: </p>
     <p>"Строки изливались прямо из сердца!"</p>
     <p>     Кавычки не являются частью строки. Они вводятся только для того, чтобы отметить ее начало и конец, т.е. играют ту же роль, что и апострофы в случае одиночного символа. </p>
     <p>     В языке Си нет специального типа, который можно было бы использовать для описания строк Вместо этого строки представля ются в виде "массива" элементов типа <strong>char</strong>. Это означает, что символы в строке можно представить себе расположенными в со седних ячейках памяти - по одному символу в ячейке (рис. 41). </p>
     <p><image l:href="#img25F5.jpg"/>  </p>
     <empty-line/>
     <p>                                                                   РИС. 4. 1. Строка как массив ячеек</p>
     <p>     Необходимо отметить, что на рисунке последним элементом массива является символ <strong>\0</strong>. Это "нуль-символ", и в языке Си он используется для того, чтобы отмечать конец строки Нуль-символ - не цифра <strong>0</strong>; он не выводится на печать и в таблице кода ASCII<a l:href=""> </a> имеет номер <strong>0</strong>. Наличие нуль-символа означает, что количество ячеек массива должно быть по крайней мере на одну больше, чем число символов, которые необходимо размещать в памяти. </p>
     <p>     Ну, а теперь спросим, что такое массив? Массив можно пред ставить себе как совокупность нескольких ячеек памяти, объединен ных в одну строку Если вы предпочитаете более формальные и строгие определения, то массив - это упорядоченная последова тельность элементов данных одного типа В нашем примере мы создали массив из 40 ячеек памяти, в каждую из которых можно по местить один элемент типа <strong>char</strong>. Мы осуществили это с помощью оператора описания </p>
     <p><emphasis>char name [40];</emphasis></p>
     <p>     Квадратные скобки указывают, что переменная <strong>name</strong> - массив, 40 - число его элементов, a <strong>char</strong> задает тип каждого элемента. (В комментариях к программе было отмечено, что при желании вы можете воспользоваться более сложным оператором описания): </p>
     <p><emphasis>static char name [40],</emphasis></p>
     <p>     Ввиду некоторой специфики, связанной с реализацией функции <strong>scanf( )</strong> в нашей системе, мы вынуждены использовать эту вторую </p>
     <p> <image l:href="#imgBA80.jpg"/> </p>
     <empty-line/>
     <p>                                                                РИС.4.2. Описание имени массива типа <strong>char</strong></p>
     <p>     форму, но весьма вероятно, что вы сможете выбрать любую из них. Если обнаружится, что при работе с первой формой оператора описания у вас возникнут трудности при решении наших примеров, попробуйте воспользоваться второй. В действительности вторая форма должна работать в любой системе, но мы не хотим применить тип <strong>static</strong> до тех пор, пока не рассмотрим в гл. 10 понятие классов памяти). </p>
     <p>     На первый взгляд все это выглядит довольно сложным: вы должны создать массив, расположить символы в виде строки и не забыть добавить в конце <strong>\0</strong>. К счастью, о большинстве деталей компилятор может "позаботиться" сам. </p>
     <p>     Попробуйте выполнить приведенную ниже программу, чтобы посмотреть, как просто все происходит на практике: </p>
     <p><emphasis>/* похвала 1*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define PRAISE " Вот эта да, какое великолепное имя"</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>char name [50];</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Как вас зовут? \n" );</emphasis></p>
     <p><emphasis>scanf(" %s", name);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Привет, %s %s\n" , name, PRAISE);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Символ <strong>%s</strong> служит указанием функции <strong>printf( )</strong> напечатать строку. Результат выполнения программы <strong>похвала 1</strong> может выглядeть, например, так:</p>
     <p><emphasis>Как вас зовут ?</emphasis></p>
     <p><emphasis>Элмо Бланк Привет, Элмо,  Вот эта да, какое великолепное имя !</emphasis></p>
     <p>     Как видите, нам не пришлось самим помещать нуль символ в конец массива. Эта задача была выполнена за нас функцией <strong>scanf( )</strong> при чтении вводимой строки. <strong>PRAISE</strong> - "символическая строковая константа". Ниже мы рассмотрим директиву <strong>#define</strong> более подробно, а пока вы должны знать, что кавычки, в которые заключена фраза, следующая за строковой константой <strong>PRAISE</strong>, идентифицируют эту фразу как строку, и поэтому в ее конец будет помещен нуль-символ. </p>
     <p>     Заметим (и это очень важно), что функция <strong>scanf( )</strong> при вводе строки "Элмо Бланк" читает только имя Элмо. Дело в том, что, встретив какой-нибудь разделитель (пробел, символ табуляции или перевода строки), функция <strong>scanf( )</strong> прекращает ввод символов, т. е. в данном случае она прекращает опрос переменной <strong>name</strong> в тот момент, когда доходит до пробела между "Элмо" и "Бланк". Вообще говоря, функция <strong>scanf( )</strong> вводит только одиночные слова, а не целую фразу в качестве строки. Для чтения входной информации в языке Си имеются другие функции, например функция <strong>gets( )</strong>, предназначенная для обработки строк общего вида. Более полно работу со строками мы рассмотрим в последующих главах. </p>
     <p>     Необходимо заметить также, что строка <strong>"х"</strong> не то же самое, что символ <strong>'x'</strong>. Первое различие: <strong>'х'</strong> - объект одного из основных типов <strong>(Char)</strong>, в то время как <strong>"х"</strong> - объект производного типа (массива элементов типа <strong>char</strong>). Второе различие: <strong>"х"</strong> на самом де ле состоит из двух символов - символа <strong>'x'</strong> и нуль-символа. </p>
     <p><image l:href="#imgB2BD.jpg"/>  </p>
     <empty-line/>
     <p>                                                                    РИС.4.3. Символ 'х' и строка "х"</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Длина строки - функция strlen( ) </p>
     </title>
     <p>В предыдущей главе мы практически без объяснений использовали операцию <strong>sizeof</strong>, которая дает нам размер объектов в байтах Функция <strong>strlen( )</strong> позволяет определять длину строки числом символов. Поскольку для размещения одного символа в памяти отводится 1 байт, можно было бы предположить, что в результате применения любой из этих двух операций к одной строке будет получен одинаковый результат. Оказывается, это не так. Давайте немного изменим нашу предыдущую программу (добавим к ней несколько строк), и тогда мы поймем, в чем дело. </p>
     <p><emphasis>/*похвала 2*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define PRAISE " Вот это да, какое великолепное имя!"</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>char name [50];</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Как вас зовут?\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>scanf(" %s", name);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Привет, %s. %s\n" , name, PRAISE);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Ваше имя состоит из %d букв и занимает %d ячеек памяти. \n",</emphasis></p>
     <p><emphasis>strlen (name), sizeof name);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Хвалебная фраза состоит из %d букв", strlen (PRAISE));</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" и занимает %d ячеек памяти. \n", sizeof PRAISE);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Заметим, что случайно мы воспользовались двумя методами для обработки длинных операторов <strong>printf()</strong>. В первом случае мы, записав один оператор печати в двух строках программы. Мы сделали это, поскольку разрешается разбивать строку между аргументами, но не посередине строки. В другом случае использовались два оператора <strong>printf()</strong> для печати одной строки; мы указали символ "новая строка" (<strong>\n</strong>) только во втором из них. Представленный ниже результат работы данной программы поможет понять подобную ситуацию: </p>
     <p><emphasis>Как вас зовут ?</emphasis></p>
     <p><emphasis>Перки</emphasis></p>
     <p><emphasis>Привет, Перки. Вот это да, какое великолепное имя!</emphasis></p>
     <p><emphasis>Ваше имя состоит из 5 букв и занимает 50 ячеек памяти.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Хвалебная фраза состоит из 35 букв и занимает 36 ячеек памяти.</emphasis></p>
     <p>     Давайте посмотрим, в чем дело. Массив <strong>name</strong> занимает 50 ячеек памяти, и именно об этом сообщает операция <strong>sizeof</strong>. Но для хранения имени <strong>Перки</strong> требуются только первые пять ячеек, и как раз об этом нас информирует функция <strong>strlen( )</strong>. В шестой ячейке массива <strong>name</strong> содержится нуль-символ, и его появление служит сигналом для функции <strong>strlen( )</strong> прекратить подсчет символов </p>
     <p> <image l:href="#img7731.jpg"/> </p>
     <empty-line/>
     <p>                                                           РИС.4.4. Распознавание функцией <strong>strlen( )</strong> конца строки</p>
     <p>     При переходе к обработке константы <strong>PRAISE</strong> обнаруживается, что функция <strong>strlen( )</strong> опять дает нам точное число символов (включая пробелы и знаки пунктуации) в строке. Результат операции <strong>sizeof</strong> оказывается на единицу большим, поскольку при этом учитывается и "невидимый" нуль-символ, помещенный в конец строки. Мы не указываем компилятору, какой объем памяти он должен отвести для размещения всей фразы, он сам подсчитывает число символов между кавычками. </p>
     <p>     Еще одно замечание в предыдущей главе была использована операция <strong>sizeof</strong> со скобками, а в этой - без них. Решение, использовать ли скобки или нет, зависит от того, что вы хотите знать объем памяти, отводимый под элементы конкретного типа, или объем памяти, занимаемый определенным объектом В первом случае вы писали бы <strong>sizeof(char)</strong> или <strong>sizeof(float)</strong>, а во втором - <strong>sizeof name</strong> или <strong>sizeof 6.28</strong>. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>КОНСТАНТЫ И ПРЕПРОЦЕССОР ЯЗЫКА Си</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Иногда возникает необходимость использовать в программах константы. Например, оператор, позволяющий определять длину окружности, можно было бы записать в следующем виде:</p>
     <p><emphasis>circ = 3.14 * diameter;</emphasis></p>
     <p>     Приведенная здесь константа <strong>3. 14</strong> - известное число Пи. Чтобы ввести ту или иную константу в программу, нужно указать ее фактическое значение, как было сделано выше. Однако существуют веские причины использовать вместо этого "символические константы", например, мы могли бы применять оператор </p>
     <p><emphasis>circ = pi * diameter;</emphasis></p>
     <p>     а позже компилятор подставил бы в него фактическое значение константы.</p>
     <p>В чем достоинства такого метода? </p>
     <p>Во-первых, имя говорит нам больше, чем число. Сравним два оператора </p>
     <p><emphasis>owed = 0 015 * housevl, owed = taxrate * housevl;</emphasis></p>
     <p>     Если мы изучаем большую программу, то второй вариант будет нам более понятен.</p>
     <p>Во-вторых, предположим, что некоторая константа использовалась в нескольких местах программы и впоследствии возникла необходимость изменить ее значение - ведь в конце концов и налоговые тарифы (taxrate) меняются, и, к примеру, некое законодательное собрание приняло однажды закон впредь считать число p равным 3<sup>1</sup>/<sub>7</sub>. (Весьма вероятно, что окружности пришлось при этом скрываться от правосудия). В таком случае требуется только изменить определение символической константы, а не отыскивать каждый случай ее появления в программе. </p>
     <p>     Теперь осталось выяснить, как можно создать такую символическую константу? Первый способ заключается в том, чтобы описать некоторую переменную и положить ее равной требуемой константе. Мы могли бы сделать это следующим образом </p>
     <p><emphasis>float taxrate, taxrate = 0 015;</emphasis></p>
     <p>     Такой способ подходит для небольшой программы, в других же случаях он несколько неэкономичен, поскольку каждый раз при использовании переменной <strong>taxrate</strong> компьютер должен будет обращаться к той ячейке памяти, которая отведена данной переменной. Это служит примером подстановки "во время выполнения", так как она производится именно при выполнении программы. К  счастъю, в языке Си имеется и другой, лучший способ. </p>
     <p>     Этот способ реализуется с помощью препроцессора языка Си. В гл. 2 мы уже видели, как препроцессор использует директиву <strong>#include</strong> для включения информации из другого файла в программу. Кроме того, препроцессор дает нам возможность задавать константы. Для этого в начало файла, содержащего вашу программу, необходимо добавить только одну строку, аналогичную следующей:</p>
     <p><emphasis>#define TAXRATE  0.015</emphasis></p>
     <p>     При компиляции программы каждый раз, когда появится переменная <strong>TAXRATE</strong>, она будет заменяться величиной 0.015. Это называется подстановкой "во время компиляции". К тому моменту, когда вы начнете выполнение своей программы, все подстановки будут уже сделаны. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Несколько замечаний по поводу формата.</p>
     </title>
     <p>     Сначала идет ключевое слово <strong>#define</strong>. Оно должно начинаться с самой левой позиции. Потом следует символическое имя константы, а затем ее величина. Символ "точка с запятой" не используется, поскольку это не оператор языка Си. Почему имя <strong>TAXRATE</strong> пишется прописными буква ми? В процессе использования языка Си выработалась традиция писать константы прописными буквами. Если при просмотре программы вам встретится имя, написанное прописными буквами, вы сразу поймете, что имеете дело с константой, а не с переменной. Это еще один способ улучшить читаемость программы. Ваша программа будет работать даже и тогда, когда вы будете писать константы строчными буквами, но при этом вы должны чувствовать свою вину, поскольку нарушаете традицию.</p>
     <p>Приведем простой пример: </p>
     <p><emphasis>/* пицца */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define PI  3,14159</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( ) /* изучение вашей пиццы */</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>float area, circum, radius;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("Чемy равен радиус вашей пиццы? \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>scanf("%f", &amp;radius);</emphasis></p>
     <p><emphasis>area = PI * radius * radius;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Основные параметры вашей пиццы следующие \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" длина окружности = %1.2f, площадь =%1.2f \n circum, area);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p> <image l:href="#img7308.jpg"/> </p>
     <empty-line/>
     <p>                                               РИС.4.5. Обработка текста программы препроцессором</p>
     <p>     Использование спецификации <strong>%1.2f</strong> в операторе <strong>printf( )</strong> приведет к тому, что при печати результаты будут округлены до двух десятичных цифр. Мы понимаем, конечно, что написанная выше программа может и не отражать ваши собственные вкусы, касающиеся пиццы, но во множестве программ, посвященных этому вопросу, она займет свое скромное место. Вот один из примеров ее выполнения: </p>
     <p><emphasis>Чему равен радиус вашей пиццы? 6.0</emphasis></p>
     <p><emphasis>Основные параметры вашей пиццы следующие: длина окружности = 37.70,</emphasis></p>
     <p><emphasis>площадь окружности = 113.40.</emphasis></p>
     <p>     Директиву <strong>#define</strong> можно также использовать для определения символьных и строковых констант. Необходимо использовать знак "апостроф" в первом случае и кавычки - во втором. Примеры, приведенные ниже, вполне правомерны </p>
     <p><emphasis>#define ВЕЕР  '\007'</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define ESS 'S'</emphasis></p>
     <p><emphasis>#deline NULL '\0'</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define OOPS  "Ну вот, вы и сделали это!"</emphasis></p>
     <p>     А теперь мы хотим обрадовать лентяев. Предположим, вы разрабатываете целый пакет программ, использующих один и тот же набор констант. Вы можете произвести следующие действия:</p>
     <p>     1. Соберите все ваши директивы <strong>#define</strong> в один файл и назовите его, например, <strong>const.h</strong>.</p>
     <p>     2. В начало каждого файла, содержащего программу, включите директиву <strong>#include "const.h."</strong> </p>
     <p>     Тогда, если вы будете выполнять программу, препроцессор прочтет файл с именем <strong>const.h</strong> и использует все директивы <strong>#define</strong> вашей программы. Получилось так, что символ <strong>.h</strong> в конце имени файла напомнит вам, что этот файл является "заголовком", т.е. в нем содержится вся информация, которая должна попасть в начало вашей программы. Самому препроцессору безразлично, используете ли вы символ <strong>.h</strong> в имени файла или нет. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Язык Си - искусный фокусник: создание псевдоимен</p>
     </title>
     <p>     Возможности директивы <strong>#define</strong> не исчерпываются только символическим представлением констант. Рассмотрим, например, cледующую программу: </p>
     <p><emphasis>#include "alias. h"</emphasis></p>
     <p><emphasis>program begin</emphasis></p>
     <p><emphasis>whole yours, mine then</emphasis></p>
     <p><emphasis>spitout(" Введите, пожалуйста, целое число.\n" )</emphasis></p>
     <p><emphasis>then takem(" %d", &amp; yours)</emphasis></p>
     <p><emphasis>then mine = yours times TWO then</emphasis></p>
     <p><emphasis>spitout(" %d в два раза больше вашего числа! \n" , mine) then end</emphasis></p>
     <p>     Странно, текст что-то смутно напоминает, язык немного похож на Паскаль, но программа не похожа на Си-программу. Секрет лежит, конечно, в файле с именем <strong>alias.h.</strong> Давайте посмотрим, что в нем содержится? </p>
     <p><emphasis>alias. h #define program main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define degin { #define enf  } #define then;</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define takein   scanf</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define spilout   printf</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define TWO  2</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define times   *</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define whole int</emphasis></p>
     <p>     Этот пример иллюстрирует, как работает препроцессор. Он просматривает вашу программу и проводит поиск элементов, определяемых директивами <strong>#define</strong>. Обнаружив такие элементы, он полностью заменяет их. В нашем примере во время компиляции все слова <strong>then</strong> заменяются символами "точка с запятой", <strong>end</strong> - <strong>}</strong> и т.д. Результирующая программа будет полностью идентична той, которую мы могли бы получить, если бы с самого начала писали ее в обычных терминах языка Си. </p>
     <p>     Эту мощную возможность языка можно использовать для задания макрокоманд, являющихся одним из вспомогательных средств программирования. Мы вернемся к обсуждению этой темы в гл. 11. </p>
     <p>     Теперь необходимо упомянуть о некоторых ограничениях. Например, части программы, заключенные в кавычки, закрыты для подстановок. Операторы, приводимые ниже, служат иллюстрацией такого положения: </p>
     <p><emphasis>#define MN "минимифидианизм"</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Oн глубоко верил в MN.\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>Распечатка будет выглядеть так: </emphasis></p>
     <p><emphasis>Oн глубоко верил в MN.</emphasis></p>
     <p>Однако после выполнения оператора </p>
     <p><emphasis>printf(" Он глубоко верил в %s.\n" , MN);</emphasis></p>
     <p>мы получим следующий результат: </p>
     <p><emphasis>Он глубоко верил в минимифидианизм.</emphasis></p>
     <p>     В последнем случае константа с именем <strong>MN</strong> находилась вне кавычек и поэтому была заменена соответствующим значением.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ИЗУЧЕНИЕ И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ФУНКЦИЙ printf( ) И scanf( )</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Функции <strong>printf( )</strong> и <strong>scanf( )</strong> дают нам возможность взаимодействовать с программой. Мы называем их функциями ввода-вывода. Это не единственные функции, которыми мы можем воспользоваться для ввода и вывода данных с помощью программ на языке Си, но они наиболее универсальны. Указанные функции не входят в описание языка Си. И действительно, при работе с язы ком Си реализация функций ввода-вывода возлагается на создателей компилятора; это дает возможность более эффективно организовать ввод вывод на конкретных машинах. Однако в интересах обеспечения совместимости различные системы имеют дело с некоторыми вариантами функций <strong>scanf( )</strong> и <strong>printf( )</strong>. Все, о чем мы здесь говорим, должно быть в основном справедливо для большинства систем, но не удивляйтесь, если обнаружите некоторые отличия в имеющейся у вас версии. </p>
     <p>     Обычно функции <strong>printf()</strong> и <strong>scanf()</strong> "работают" во многом одинаково - каждая использует "управляющую строку" и список "аргументов". Сначала мы рассмотрим работу функции <strong>printf()</strong>, затем <strong>scanf( )</strong>. </p>
     <p>     Инструкции, передаваемые функции <strong>printf( )</strong>, когда мы "просим" ее напечатать некоторую переменную, зависят от того, какого типа эта переменная. Например, при выводе на печать целого числа применяется формат <strong>%d</strong>, а при выводе символа - <strong>%с</strong>. Ниже перечислены все форматы, указываемые при обращениях к функции <strong>printf()</strong>, а затем показано, как они используются. Каждому форма ту соответствует тип выводимой (с их помощью) информации, причем первые пять покрывают большинство возникающих потребностей, а остальные четыре применяются достаточно редко. </p>
     <table>
      <tr>
       <th colspan="2">Формат</th>
       <th colspan="2">Тип выводимой информации</th>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">%d</td>
       <td colspan="2">Десятичное целое число</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">%с</td>
       <td colspan="2">Один символ</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">%s</td>
       <td colspan="2">Строка символов</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">%е</td>
       <td colspan="2">Число с плавающей точкой, экспоненциальная запись</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">%f</td>
       <td colspan="2">Число с плавающей точкой, десятичная запись</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">%g</td>
       <td colspan="2">Используется вместо записей</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">%f</td>
       <td colspan="2">или %е, если он короче</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">%u</td>
       <td colspan="2">Десятичное целое число без знака</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">%о</td>
       <td colspan="2">Восьмеричное целое число без знака</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">%x</td>
       <td colspan="2">Шестнадцатеричное целое число без знака</td>
      </tr>
     </table>
     <p>Посмотрим теперь, как эти форматы применяются. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Использование функции printf( )</p>
     </title>
     <p>     Приведем программу, иллюстрирующую обсуждаемые вопросы:</p>
     <p><emphasis>/* печать чепухи*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define PI  3.14159</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{  </emphasis></p>
     <p><emphasis>      number = 5;</emphasis></p>
     <p><emphasis>      float ouzo =13,5;</emphasis></p>
     <p><emphasis>      int cost = 31000;</emphasis></p>
     <p><emphasis>      printf("%d женщин выпили %f стаканов ликера. \n",</emphasis></p>
     <p><emphasis>               number, ouzo);</emphasis></p>
     <p><emphasis>      printf(" Значение числа pi равно %f \n", PI);</emphasis></p>
     <p><emphasis>      printf(" Прощай! Твое искусство слишком дорого для меня \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>     printf(" %c%d\n", '$', cost);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Результат выглядит так: </p>
     <p><emphasis>5 женщин выпили 13,50000 стаканов ликера.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Значение числа pi равно 3,14159.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Прощай! Твое искусство слишком дорого для меня.</emphasis></p>
     <p><emphasis>$31000</emphasis></p>
     <p>Формат, указываемый при обращении к функции <strong>printf( )</strong>, выглядит следующим образом: </p>
     <p><emphasis><strong>рrintf(Управляющая строка, аргумент1,  аргумент2, ...,);</strong></emphasis></p>
     <p><strong>Аргумент1, Аргумент2</strong> и т. д. - это печатаемые параметры которые могут быть переменными, константами или даже выражениями, вычисляемыми вначале, перед выводом на печать.</p>
     <p><strong>Управляющая строка</strong> - строка символов, показывающая, как должны быть напечатаны параметры. Например, в операторе:</p>
     <p><emphasis>printf(" %d женщин выпили %f стаканов ликера. \n" , number, ouzo);</emphasis></p>
     <p><strong>управляющей строкой</strong> служит фраза в кавычках (учитывая предыдущие замечания, это - строка символов), a <strong>number</strong> и <strong>ouzo</strong> - аргументы или в данном случае значения двух переменных. </p>
     <p>  <image l:href="#img4A65.jpg"/> </p>
     <empty-line/>
     <p>                                                              РИС. 4.6. Аргументы функции printf( )</p>
     <p>Приведем еще пример: </p>
     <p><emphasis>printf(" Значение числа pi равно %f.\n", PI);</emphasis></p>
     <p>На этот раз список аргументов содержит только один элемент - символическую константу <strong>PI</strong>.</p>
     <p>     Мы видим, что в <strong>управляющей строке</strong> содержится информация двух различных видов:</p>
     <p>     1. Символы, печатаемые текстуально.</p>
     <p>     2. Идентификаторы данных, называемые также "спецификациями преобразования". </p>
     <p><image l:href="#imgE649.jpg"/>  </p>
     <empty-line/>
     <p>                                                           РИС. 4.7. Структура управляющей строки</p>
     <p>     <strong>Каждому аргументу из списка, следующего за управляющей строкой, должна соответствовать одна спецификация преобразования</strong>. Горе вам, если вы забудете это основное требование. Никогда не пишите, например, так: </p>
     <p><emphasis>printf("Количество слизняков %d, червяков %d.\n", scorel);</emphasis></p>
     <p>     3десь отсутствует аргумент для второй спецификации преобразования <strong>%d</strong>. Способ проявления этой ошибки целиком зависит от вашей вычислительной системы, но в лучшем случае вы получите бессмыслицу. </p>
     <p>     Если вам нужно напечатать какую-нибудь фразу, то нет необходимости использовать спецификацию преобразования; если же требуется только вывести данные на печать, то можно обойтись и без использования комментария. Поэтому каждый из операторов, приведенных ниже, вполне приемлем. </p>
     <p><emphasis>printf("Прощай! Твое искусство слишком дорого для меня.\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %c%d\n" , '$', cost);</emphasis></p>
     <p>     Заметим, что во втором примере первый аргумент из печатаемого списка является символьной константой, а не переменной. </p>
     <p>     Поскольку символ <strong>%</strong> используется в функции <strong>printf( )</strong> для идентифицирования спецификаций преобразования, возникает небольшая проблема в том случае, если вам нужно напечатать сам символ <strong>%</strong>, Если просто написать один знак <strong>%</strong>, то компилятор примет его за ошибочную спецификацию преобразования. Выходом из создавшейся ситуации служит довольно простое решение - писать два символа <strong>%</strong> подряд: </p>
     <p><emphasis>рс = 2*6;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("Только %d%% стряпни Салли было съедобно.\n", рс);</emphasis></p>
     <p>Результат работы программы будет выглядеть следующим образом: </p>
     <p><emphasis>Только 12%  стряпни Салли было съедобно.</emphasis></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Модификаторы спецификации преобразования, используемые в функции printf( )</p>
     </title>
     <p>     Мы можем несколько расширить основное определение спецификации преобразования, поместив модификаторы между знаком <strong>%</strong> и cимвoлoм, определяющим тип преобразования. В приводимой ниже таблице дан список тех символов, которые вы имеете право туда поместить. При использовании одновременно нескольких модификаторов они должны быть указаны в том порядке, в котором пере числены в таблице. Заметим, что при этом допускаются не все комбинации.</p>
     <table>
      <tr>
       <th colspan="2">Модификатор</th>
       <th colspan="2">Значение</th>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">-</td>
       <td colspan="2">Аргумент будет печататься с левой позиции поля заданной ширины (как объяснено ниже). Обычно печать аргумента оканчивается в самой правой позиции поля. Пример: <strong>%-10d</strong></td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">строка цифр</td>
       <td colspan="2">Задает минимальную ширину поля. Большее поле будет использоваться, если печатаемое число или строка не помещаются в исходном поле. Пример: <strong>%4d</strong></td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">строка цифр</td>
       <td colspan="2">Определяет точность: для типов данных с плавающей точкой - число печатаемых цифр справа от десятичной точки; для символьных строк - максимальное число печатаемых символов Пример: <strong>%4.2f</strong> (две десятичные цифры для поля шириной в четыре символа)</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">|</td>
       <td colspan="2">Соответствующий элемент данных имеет тип <strong>long</strong>, а не <strong>int</strong>. Пример: <strong>%|d</strong></td>
      </tr>
     </table>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Примеры</p>
     </title>
     <p>Посмотрим, как эти модификаторы работают. Начнем с того, что продемонстрируем влияние модификатора ширины поля на печать целого числа. Рассмотрим следующую программу: </p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>  printf("/%d/\n", 336);</emphasis></p>
     <p><emphasis>  printf("/%2d/\n", 336);</emphasis></p>
     <p><emphasis>  printf("/%10d/\n", 336);</emphasis></p>
     <p><emphasis>  printf("/%-10d/\n", 366);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Эта программа печатает одно и то же значение четыре раза, но используются при этом четыре различные спецификации преобразования. Мы вводим также символы <strong>/</strong>, чтобы вы могли видеть, где начинается и кончается каждое поле. Результат выполнения программы выглядит следующим образом: </p>
     <p><emphasis>/336/ /336/</emphasis></p>
     <p><emphasis>/      336 /336       /</emphasis></p>
     <p>     Первая спецификация преобразования <strong>%d</strong> не содержит модификаторов. Мы видим, что поле печати здесь имеет ширину, равную количеству цифр данного целого числа. Это так называемый выбор "по умолчанию", т. е. результат действия компилятора в случае, если вы не дали ему никаких дополнительных инструкций. Вторая спецификация преобразования - <strong>%2d</strong>. Она указывает, что ширина поля должна равняться <strong>2</strong>, но, поскольку число состоит из трех цифр, доле автоматически расширяется до необходимого размера. Следующая спецификация <strong>%10d</strong> показывает, что ширина поля равна <strong>10</strong>. И действительно, между символами <strong>/</strong> имеется семь пробелов и три цифры, причем число сдвинуто к правому краю поля. Последняя спецификация <strong>%-10d</strong> также указывает ширину поля, равную <strong>10</strong>, а знак - приводит к сдвигу всего числа к левому краю, как показано в приведенном выше примере. Когда вы привыкнете к этой системе обозначений, она покажется вам простой и вы сумеeте по вашему усмотрению менять вид выходной информации. </p>
     <p>     Рассмотрим теперь некоторые форматы, соответствующие данным с плавающей точкой. Допустим, у нас имеется следующая программa: </p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>            printf(" /%f/\n" , 1234.56);</emphasis></p>
     <p><emphasis>            printf(" /%e/\n" , 1234.56);</emphasis></p>
     <p><emphasis>            printf(" /%4.2f/\n" , 1234.56);</emphasis></p>
     <p><emphasis>            printf(" /%3.1f/\n", 1234.56);</emphasis></p>
     <p><emphasis>            printf(" /%10.3f/\n" , 1234.56);</emphasis></p>
     <p><emphasis>            printf(" /%10.3e/\n" , 1234.56);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     На этот раз результат работы программы будет выглядеть так </p>
     <p>          <emphasis>  /1234.560059/</emphasis></p>
     <p><emphasis>            /1.234560E+03/</emphasis></p>
     <p><emphasis>            /1234.56/</emphasis></p>
     <p><emphasis>            /1234.6/</emphasis></p>
     <p><emphasis>            /   1234.560/</emphasis></p>
     <p><emphasis>            / 1.234E+03/</emphasis></p>
     <p>     Мы снова начинаем с варианта, выбранного по умолчанию, т. е. сo спецификации <strong>%f</strong>. В этом случае имеется две величины, значене которых используются по умолчанию: ширина поля и число цифр справа от десятичной точки. Вторая величина задает шесть цифр, ширина поля берется такой, чтобы в нем могло поместиться число. Заметим, что печатаемое число несколько отличается от исходного. Это происходит потому, что на печать выводится 10 цифр, в то время как числа с плавающей точкой в нашей системе изображаются приблизительно с точностью до <strong>6</strong> или <strong>7</strong> цифр. </p>
     <p><image l:href="#img2D71.jpg"/>  </p>
     <p>     Рассмотрим вариант по умолчанию для спецификации <strong>%е</strong>. Как мы видим, при ее использовании печатается одна цифра слева от десятичной точки и шесть справа. В результате получается слишком много цифр! Чтобы избежать этого, необходимо задать число цифр справа от десятичной точки, и последние четыре опера тора программы реализуют как раз указанную возможность. Обратите внимание на то, как четвертый и шестой операторы производят округление выводимых данных.</p>
     <p>Теперь исследуем некоторые варианты строк. Рассмотрим пример: </p>
     <p><emphasis>#define BLURB "Выдающееся исполнение"</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" /%2s/\n" , BLURB);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" /'%25.s/\n" , BLURB);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" /'%25.5s/\n" , BLURB);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" /% - 25.5s/\n" , BLURB);</emphasis></p>
     <p><emphasis>} </emphasis></p>
     <p>Boт результат работы программы: </p>
     <p><emphasis>/Выдающееся исполнение!/</emphasis></p>
     <p><emphasis>/   Выдающееся исполнение!/</emphasis></p>
     <p><emphasis>/                                Выдаю/ /Выдаю                                  /</emphasis></p>
     <p>     Обратите внимание на то, как поле расширяется для того, чтобы поместились все указанные символы. Заметим также, как спецификация точности ограничивает число символов, выводимых на ПЕЧАТЬ. Символы <strong>.5</strong> в спецификации формата указывают функции <strong>printf( )</strong> на необходимость напечатать только пять символов. </p>
     <p>     Теперь вы ознакомились с некоторым количеством примеров. А знаете ли вы, как подготовить оператор печати, чтобы напечатав нечто вроде следующей фразы: </p>
     <p><emphasis>Семья NAME, возможно, лишь на XXX.XX долларов богаче!</emphasis></p>
     <p>Здесь <strong>NAME</strong> и <strong>ХХХ.ХХ</strong> представляют значения соответствующих переменных в программе, скажем <strong>name[40]</strong> и <strong>cash</strong>. Вот одно из решений: </p>
     <p><emphasis>printf(" Семья %s, возможно, лишь на %.2f долларов</emphasis></p>
     <p><emphasis>богаче! \n", name, cash);</emphasis></p>
     <p>      До сих пор мы без тени сомнения применяли спецификации преобразования для переменных разных типов, например, <strong>%f</strong> для типа <strong>float</strong> и т. д. Но, как мы уже видели в нашей программе поиска кода ASCII, для некоторого символа функцию <strong>printf()</strong> можно использовать также для преобразования данных из одного типа в другой. Мы не намерены, однако, терять чувство реальности и по прежнему будем работать с целыми типами. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Использование функции printf( ) для преобразования данных</p>
     </title>
     <p>     Здесь мы снова займемся выводом на печать целых чисел. Поскольку мы уже осведомлены о полях, то не будем заботиться об использовании символа <strong>/</strong>, чтобы отмечать их начало и конец. </p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %d\n", 336);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %o\n", 336);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %x\n", 336);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %d\n",  -336);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %u\n",  -336);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>В нашей системе результат будет выглядеть следующим образом </p>
     <p><emphasis>336</emphasis></p>
     <p><emphasis>520</emphasis></p>
     <p><emphasis>150</emphasis></p>
     <p><emphasis>-336</emphasis></p>
     <p><emphasis>-65200</emphasis></p>
     <p>     Как вы, по-видимому, и ожидали, при использовании спецификации <strong>%d</strong> будет получено число <strong>336</strong> точно так же, как в примере, обсуждавшемся чуть выше. Но давайте посмотрим, что произойдет, когда вы "попросите" программу напечатать это десятичное целое число в восьмеричном коде. Она напечатает число <strong>520</strong>, являющееся восьмеричным эквивалентом <strong>336 (5х64+2х8+0х 1= 336)</strong>. Аналогично при печати этого числа в шестнадцатеричном коде мы получим <strong>150</strong>. </p>
     <p>     Таким образом, мы можем использовать спецификации, применяемые для функции <strong>printf( )</strong> с целью преобразования десятичных чисел в восьмеричные или шестнадцатеричные и наоборот. Или же если вы захотите напечатать данные в желаемом для вас виде, то необходимо указать спецификацию <strong>%d</strong> для получения десятичных чисел, <strong>%о</strong> - для восьмеричных, а <strong>%х</strong>- для шестнадцатеричных. При этом не имеет ни малейшего значения, в какой форме число первоначально появилось в программе. </p>
     <p>     Сделаем еще несколько замечаний относительно вывода на печать. Печать числа <strong>-336</strong> при использовании спецификации <strong>%d</strong> не вызывает никакого затруднения. При применении же спецификации <strong>%u</strong> (unsigned - беззнаковая) получаем число <strong>65200</strong>, а не <strong>336</strong>, как можно было бы ожидать. Причина получения такого результата лежит в способе представления отрицательных чисел в нашей системе. Здесь используется так называемый "дополнительный код". Числа от <strong>0</strong> до <strong>32767</strong> отображаются обычным образом, а от <strong>32768</strong> до <strong>65535</strong> представляют отрицательные числа, причем <strong>65535</strong> кодирует число <strong>-1</strong>, <strong>65534</strong> - число <strong>-2</strong> и т. д. Поэтому числу <strong>-336</strong> соответствует <strong>65536</strong>, <strong>-336</strong> = <strong>65200</strong>. Этот метод применяется не во всех системах. Тем не менее отсюда следует вывод: не ожидайте, что спецификация преобразования <strong>%u</strong> приводит просто к отбрасыванию знака числа. </p>
     <p>     Сейчас мы переходим к обсуждению интересного примера, которого мы уже касались ранее, а именно к использованию функции <strong>printf()</strong> для нахождения кода <strong>ASCII</strong> некоторого символа. Например оператор </p>
     <p><emphasis>printf(" %c%d\n" , ' А', ' А');</emphasis></p>
     <p>выдаст следующий результат: </p>
     <p><emphasis>A 65 </emphasis></p>
     <p><strong>А</strong> - это буква, а <strong>65</strong> - десятичный код ASCII символа <strong>А</strong>. Мы могли бы использовать спецификацию <strong>%о</strong>, если бы хотели получить восьмеричный код ASCII символа <strong>А</strong>. </p>
     <p>     Все вышесказанное дает хороший способ нахождения кодов ASCII для различных символов и наоборот. Вполне возможно, конечно, что вы предпочтете ему поиск кодов в приложении Ж. Что произойдет, если вы попробуете преобразовать число, больше <strong>255</strong>, в символ? Следующая строка и результат ее выполнения дадут ответ на этот вопрос: </p>
     <p><emphasis>printf(" %d %c\n" , 336, 336);</emphasis></p>
     <p><emphasis>336 P</emphasis></p>
     <p>     Десятичный код ASCII символа <strong>Р</strong> равен <strong>80</strong>, а <strong>336</strong> - это <strong>256 + 80</strong>. Данное число, очевидно, интерпретируется по модулю <strong>256</strong>. (Это математический термин, обозначающий остаток от деления числа на <strong>256</strong>.) Другими словами, всякий раз при получении чис ла, кратного 256, отсчет начинается сначала, и 256 рассматривается как 0, 257 - как 1, 511 - как 255, 512 - как 0, 513 - как 1 и т. д. </p>
     <p>     И, наконец, попытаемся напечатать число (65616), превышающее максимальное значение, которое могут принимать данные типа <strong>int</strong> в нашей системе (32767): </p>
     <p><emphasis>printf(" %1d %d\n" , 65616, 65616);</emphasis></p>
     <p>Результат будет выглядеть так: </p>
     <p><emphasis>65616   80</emphasis></p>
     <p>     Мы снова видим, что действия выполняются по "модулю" На этот раз счет ведется группами по 65536. Числа между 32767 и 65536 будут выводиться на печать как отрицательные из-за способа их представления в памяти машины. Системы с разными размера ми ячеек памяти, отводимых под данные целого типа, ведут себя в общем одинаково, но при этом дают разные числовые значения. </p>
     <p>     Мы не исчерпали всех возможных комбинаций данных и спецификаций преобразования, поэтому вы можете пытаться экспериментировать сами. Но будет лучше, конечно, если вы сможете за ранее предсказать результат, который будет получен при печати данных, когда используется какая-нибудь спецификация преобразования, выбранная вами. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Применение функции scanf( ) </p>
     </title>
     <p>     Поскольку в дальнейшем мы будем пользоваться функция <strong>scanf( )</strong> лишь эпизодически, мы рассмотрим здесь только основные особенности ее применения. </p>
     <p>     Так же как для функции <strong>printf( )</strong>, для функции <strong>scanf( )</strong> указываются управляющая строка и следующий за ней список аргументов. Основное различие двух этих функций заключается в особенности данного списка. Функция <strong>printf( )</strong> использует имена переменных константы и выражения, в то время как функция <strong>scanf( )</strong> - только указатели на переменные. К счастью, при применении этой функции мы ничего не должны знать о таких указателях. Необходимо помнить только два правила:</p>
     <p>     1. Если вам нужно ввести некоторое значение и присвоить его переменной одного из основных типов, то перед именем nepеменной требуется писать символ <strong>&amp;</strong>.</p>
     <p>     2. Если вы хотите ввести значение строковой переменной, использовать символ <strong>&amp;</strong> не нужно.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Приведем правильную программу</strong>: </p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int age;</emphasis></p>
     <p><emphasis>float assets;</emphasis></p>
     <p><emphasis>char pet [30];</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Укажите ваш возраст, состояние и любимое животное.\n" );</emphasis></p>
     <p><emphasis>scanf(" %d  %f" , &amp;age, &amp;assets);</emphasis></p>
     <p><emphasis>scanf(" %s" , pet);  /* &amp; отсутствует при указании массива</emphasis></p>
     <p><emphasis>символов */ printf("%d  $%.0f  %s\n", age, assets, pet);</emphasis></p>
     <p><emphasis>} </emphasis></p>
     <p>Вот пример диалога: </p>
     <p><emphasis>Укажите ВАШ ВОЗРАСТ, состояние и любимое животное.</emphasis></p>
     <p><emphasis>82</emphasis></p>
     <p><emphasis>8345245.19  носорог</emphasis></p>
     <p><emphasis>82  $8345245  носорог</emphasis></p>
     <p>     Функция <strong>scanf( )</strong> использует некоторые специальные знаки (про белы, символы табуляции и "новая строка") для разбиения входного потока символов на отдельные поля. Она согласует последовательность спецификаций преобразования с последовательностью полей, опуская упомянутые специальные знаки между ними. Обратите внимание, что наша входная информация располагается на двух строках. Точно так же мы могли бы использовать одну или пять строк при условии, что вводимые величины разделяются по крайней мере одним знаком типа "новой строки", пробела или символа табуляции. Единственным исключением из этого является спецификация <strong>%с</strong>, обеспечивающая чтение каждого следующего символа даже в том случае, если это "пустой символ". </p>
     <p>     Функция <strong>scanf( )</strong> использует практически тот же набор символов спецификации преобразования, что и функция <strong>printf( )</strong>. Основные отличия в случае функции <strong>scanf( )</strong> следующие:</p>
     <p>     1. Отсутствует спецификация <strong>%g</strong>.</p>
     <p>     2. Спецификации <strong>%f</strong> и <strong>%е</strong> эквивалентны. Обе спецификации до пускают наличие (или отсутствие) знака, строки цифр с десятичной точкой или без нее и поля показателя степени.</p>
     <p>     3. Для чтения целых чисел типа <strong>short</strong> применяется спецификация <strong>%h</strong>. </p>
     <p>     Функция <strong>scanf( )</strong> не является одной из наиболее часто используемых функций языка Си. Мы обсуждаем ее здесь главным образом из-за ее универсальности (она позволяет читать данные всех имеющихся типов); однако в Си имеется еще несколько других функций, осуществляющих ввод, например <strong>getchar( )</strong> и <strong>gets( )</strong>, которые более удобны для выполнения конкретных задач - чтения одиночных символов или строк, содержащих пробелы. Мы рассмотрим некоторые из этих функций в гл. 6, 13 и 15. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>СОВЕТЫ ПО ПРИМЕНЕНИЮ</p>
     </title>
     <p>     Задание фиксированной ширины полей оказывается полезным при печати данных столбцами. Поскольку шириной поля по умолчанию является "ширина" числа, при повторном использовании оператора </p>
     <p><strong><emphasis>printf(" %d %d %d\n" , val1, val2, val3);</emphasis></strong></p>
     <p>будут получены неровные столбцы чисел, если эти числа состоят из разного количества цифр. Например, результат мог бы выглядеть следующим образом: </p>
     <p><emphasis>12  234  1222</emphasis></p>
     <p><emphasis>4  5  23</emphasis></p>
     <p><emphasis>22334  2322  10001</emphasis></p>
     <p>(Здесь предполагается, что между обращениями к оператору печати значения переменных изменялись.) </p>
     <p>     Эти же данные можно представить в улучшенном виде, если за дать достаточно большую фиксированную ширину поля. При использовании оператора </p>
     <p><emphasis>printf( %9d %9d %9d\n" , val1, val2, val3);</emphasis></p>
     <p>результат будет выглядеть так: </p>
     <p><emphasis>      12     234    1222</emphasis></p>
     <p><emphasis>        4         5        23</emphasis></p>
     <p><emphasis>22334   2322  10001</emphasis></p>
     <p>     Наличие пробелов между спецификациями преобразования гарантирует, что даже в том случае, если все поле будет заполнено, символы, соответствующие данному числу, не перейдут в следующее поле. </p>
     <p>     Это вызвано тем обстоятельством, что обычные символы, имеющиеся в управляющей строке, включая пробелы, всегда печатаются. </p>
     <p>     С другой стороны, если печатаемое число включено в некоторую фразу, то часто при его выводе оказывается удобным задать поля равной или меньше требуемой. Это дает возможность включить число в фразу без добавления лишних пробелов. Например, результатом работы оператора: </p>
     <p><emphasis>printf(" Скороход Беппо пробежал %.2f мили за 3 ч.\n", distance);</emphasis></p>
     <p>могла бы быть следующая фраза: </p>
     <p><emphasis>Скороход Беппо пробежал 10.22  мили за 3 ч.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Изменяя спецификацию преобразования на <strong>%10.2f</strong>, получим </emphasis></p>
     <p><emphasis>Скороход Беппо пробежал                  10.22 мили за 3 ч.</emphasis></p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЧТО ВЫ ДОЛЖНЫ БЫЛИ УЗНАТЬ В ЭТОЙ ГЛАВЕ</p>
    </title>
    <p>Что такое строка символов: несколько символов, расположенных в ряд.</p>
    <p>Как записывать строку символов: " несколько символов, расположенных в ряд".</p>
    <p>Как строка хранится в памяти: " несколько символов, расположенных в ряд\0".</p>
    <p>Где разместить строку: <strong>char phrase[25]</strong> или <strong>static char phrase[25]</strong>.</p>
    <p>Как определить длину строки: использовать функцию <strong>strlen(строка)</strong>.</p>
    <p>Как распечатать строку: <strong>printf(" %s", phrase)</strong>.</p>
    <p>Как прочитать строку, состоящую из одного слова: <strong>scanf(" %s " ,&amp;name)</strong>.</p>
    <p>Как задать числовую константу: <strong>#define TWO 2</strong>.</p>
    <p>Как задать символьную константу: <strong>#define WOW '!'</strong>.</p>
    <p>Как задать строковую константу: <strong>#define WARN "He делай этого!"</strong>.</p>
    <p>Спецификации преобразования при вводе-выводе: <strong>%d %f %e %g %c %s %u % o %х</strong>.</p>
    <p>Как улучшить вид входной информации: <strong>%-10d %3.2f</strong>.</p>
    <p>Как выполнять преобразования: <strong>printf(" %d %о %c\h", WOW, WOW, WOW);</strong> </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ</p>
    </title>
    <section>
     <p>Рассмотрение приводимых ниже вопросов должно помочь вам глубже УСВОИТЬ материал данной главы. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Вопросы </p>
     </title>
     <p>1. Выполните снова программу, приведенную в начале данной главы, но на этот раз в ответ на вопрос о вашем имени введите имя и фамилию. Что произойдет? Почему?</p>
     <empty-line/>
     <p>2. Что выведет на печать каждый из нижеприведенных программных фрагментов в предположении, что они являются частью некоторой полной программы?</p>
     <p>     a. printf( "Oн продал картину за $%2 2f \n", 2 345е2),</p>
     <p>     б. printf("%c%c%c\n", 'Н', 105, '\41'),</p>
     <p>     в. #define Q "Его Гамлет был смешным, но не вульгарным "</p>
     <p>         printf("%s\n имеет %d символов \n", Q, strlen(Q)),</p>
     <p>     г. printf("%2 2е то же самое, что и %2 2f?\n", 1201 0, 1201 0),</p>
     <empty-line/>
     <p>3. Какие изменения необходимо внести в программу п. 2в, чтобы строка <strong>Q</strong> была вы ведена на печать заключенной в апострофы?</p>
     <empty-line/>
     <p>4. Очередная задача по обнаружению ошибок в программе </p>
     <p>define В а-яй яй</p>
     <p>define X 10</p>
     <p>main( )</p>
     <p>{ I</p>
     <p>int age, char name,</p>
     <p>printf(" Укажите, пожалуйста, свое имя ");</p>
     <p>scanf(" % s", name);</p>
     <p>printf(" Прекрасно, %с, сколько вам лет?\n", name);</p>
     <p>scanf(" %f , age), xp = age + X;</p>
     <p>printf(" %s  Вам должно быть по крайней мере %d \n", В, xp),</p>
     <p>}</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Ответы</p>
     </title>
     <p>1. "Взрывоопасная" программа Первый оператор <strong>scanf( )</strong> читает ваше имя, оставляя фамилию непрочитанной; при этом она все таки попадает во входной "буфер" (Этот буфер выполняет функции области памяти, используемой для временного хранения поступающих данных). Следующий оператор <strong>scanf( )</strong> должен ввести в программу величину вашего веса, он начинает вводить символы как раз с того места, где завершился предыдущий ввод, и поэтому читает вашу фамилию, принимая ее за вес. В результате в программу попадает "мусор" С другой стороны, если вы в ответ на вопрос об имени введете строку типа <strong>"Саша 144"</strong>, то величина <strong>144</strong> будет рассматриваться как ваш вес, несмотря на то, что вы ввели ее до того, как программа запросила величину веса.</p>
     <empty-line/>
     <p>2.     а. Он продал картину за 234 50 долл</p>
     <p>        б. Hi! Примечание: первый символ - это символическая константа, второй - десятичное целое число, преобразованное в символ, а третий - представлен символической константы в коде ASCII.</p>
     <p>        в. Его Гамлет был смешным, но не вульгарным имеет 41 символ.</p>
     <p>        г. <strong>1.20Е+03</strong> то же самое, что и <strong>1201,00</strong>?</p>
     <empty-line/>
     <p>3. Вспомните, что в гл 3 говорилось по поводу управляющих последовательностей, и попробуйте записать оператор в таком виде <strong>printf(" \" %s \" \n имеет %d символов \n", Q, strlen(Q))</strong>.</p>
     <empty-line/>
     <p>4. Строка 1: символ <strong>#</strong> опущен; вместо <strong>а-яй-яй</strong> должно стоять <strong>"а-яй-яй"</strong></p>
     <p>Строка 2: символ <strong>#</strong> опущен</p>
     <p>Строка 6: переменная <strong>name</strong> должна быть массивом, например <strong>char name[25]</strong></p>
     <p>Строка 8: в управляющей строке должен стоять символ <strong>\n</strong></p>
     <p>Строка 10: вместо <strong>%с</strong> должно быть <strong>%s</strong></p>
     <p>Строка 11 поскольку переменная <strong>аgе</strong> целого типа, необходимо использовать <strong>%d</strong>, а не <strong>%f</strong>, кроме того, вместо <strong>аgе</strong> должно стоять <strong>&amp;аgе</strong></p>
     <p>Строка 12: имя <strong>xp</strong> нигде не было описано</p>
     <p>Строка 13: правильная, но при выводе на печать результат будет испорчен из-за ошибки, допущенной при определении <strong>В</strong></p>
     <p>Кроме того, программа служит примером плохого стиля программирования. </p>
    </section>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>5. Операции, выражения и операторы</p>
   </title>
   <section>
    <p>ОПЕРАЦИИ И ОПРАТОРЫ. ВЫПОЛНЕНИЕ АРИФМЕТИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ОПЕРАТОРА while. ВЫРАЖЕНИЯ. ПРОСТЫЕ СОСТАВНЫЕ ОПЕРАТОРЫ. ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ТИПОВ. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА. While. ОПЕРАЦИИ. +  -  *  /  %  ++  --  (тип) </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВВЕДЕНИЕ</p>
    </title>
    <p>     В гл. 3 и 4 мы говорили о типах данных, используемых в языке Си. Здесь же мы рассмотрим способы обработки данных - для этого язык Си имеет широкий набор возможностей. Начнем с основных арифметических операций сложения, вычитания, умножения и деления. Чтобы сделать наши программы более интересными и поучительными, мы впервые в этой главе коснемся циклов. А пока, чтобы ввести вас в курс дела, приведем простую программу, выполняющую несложные арифметические действия: </p>
    <p><emphasis>/* размеробуви1 */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define OFFSET  7 64</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define SCALE  0 325</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>/* пересчет размера обуви в размер ноги в дюймах */</emphasis></p>
    <p><emphasis> float shoe, foot;</emphasis></p>
    <p><emphasis>shoe =90;</emphasis></p>
    <p><emphasis>foot = SCALE*shoe + OFFSET;</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Размер обуви (мужской) размер ноги\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" %10 lf %13 2f дюйм\n" , shoe, foot);</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>     Здорово, в нашей программе выполняется умножение и сложение, т.е. берется ваш размер обуви (если вы носите размер 9), а вам сообщается длина стопы в дюймах. Вы скажете, что могли бы решить данную задачу в уме за меньшее время, чем потребовалось для ввода самой программы в машину. Это, конечно, правильно. Создание программы, способной оперировать только одним размером обуви, выглядит как ненужная трата времени и усилий. Мы могли бы придать программе большую эффективность, сделав ее диалоговой, но и это окажется непроизводительным использованием возможностей машины. </p>
    <p>     Нам нужно лишь каким то образом заставить компьютер выполнить повторяющиеся вычисления. Вообще говоря, именно эта появляется одной из главных причин использования машин. Для выполнения арифметических вычислений. Язык Си предлагает несколько способов реализации повторяющихся вычислений, сейчас обсудим один из них. Данный способ, называемый <strong>"while"</strong>, дает возможность использовать операторы языка более интересным образом. Ниже приводится модификация нашей программы, занимающейся пересчетом размеров обуви. </p>
    <p><emphasis>/* размер обуви2 */</emphasis></p>
    <p><emphasis> #define OFFSET 7 64</emphasis></p>
    <p><emphasis> #define SCALE 0 325</emphasis></p>
    <p><emphasis>main()</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>/* пересчет размера обуви в размер ноги в дюймах */</emphasis></p>
    <p><emphasis> float shoe, foot;</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("Размер обуви (мужской) размер ноги\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>shoe = 3.0;</emphasis></p>
    <p><emphasis>while(shoe &lt; 18.5)</emphasis></p>
    <p><emphasis> {</emphasis></p>
    <p><emphasis>   foot = SCALE *shoe + OFFSET;</emphasis></p>
    <p><emphasis>   printf(" %10 lf  %13 2f  %l6 2f дюйма\n" , shoe, foot);</emphasis></p>
    <p><emphasis>   shoe = shoe + 1.0;</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("Ecли эта обувь годится вам, носите ее \n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>Вот результат работы программы, <strong>размер обуви2</strong>, приведенный в сокращеннoм виде: </p>
    <p><emphasis>Размер обуви (мужской)                Размер ноги</emphasis></p>
    <p><emphasis>3.01                                  8.61 дюйма</emphasis></p>
    <p><emphasis>4.0                                   8.94 дюйма</emphasis></p>
    <p><emphasis>...                                   ...</emphasis></p>
    <p><emphasis>...                                   ...</emphasis></p>
    <p><emphasis>17.0                                  13.16 дюйма</emphasis></p>
    <p><emphasis>18.0                                  13.46 дюйма</emphasis></p>
    <p><emphasis> Если эта обувь годиться вам, носите ее.</emphasis></p>
    <p>     (Значения констант для данной программы пересчета были получены во время нашего визита инкогнито в обувной магазин. В единственном обнаруженном там классификаторе размеров приводились данные только относительно мужской обуви. Лица, интересующиеся размерами женской обуви, должны посетить обувной магазин сами). </p>
    <p>     Цикл <strong>while</strong> работает следующим образом. Когда программа в процессе выполнения впервые достигает оператора <strong>while</strong>, осушествляется проверка истинности условия, заключенного в круглые скобки. В этом случае соответствующее выражение имеет вид: </p>
    <p><emphasis>shoe &lt; 18.5</emphasis></p>
    <p>где символ <strong>&lt;</strong> означает "меньше". Вначале переменная <strong>shoe</strong> была инициализирована значением <strong>3.0</strong>, которое, как видно, меньше <strong>18.5</strong>. Поэтому данное условие истинно, и осуществляется переход к следующему оператору, который переводит размер обуви в дюймы. После этого результаты выводятся на печать. Следующий оператор: </p>
    <p><emphasis>shoe = shoe + 1.0;</emphasis></p>
    <p>увеличивает значение переменной <strong>shoe</strong> на <strong>1.0</strong>, делая его равным <strong>4.0</strong>. В этом месте программы происходит возврат к началу фрагмента <strong>while</strong>, где вышеупомянутое условие проверяется вновь. По чему именно здесь? Это происходит потому, что следующей строкой программы является закрывающая фигурная скобка <strong>}</strong> - тело цикла <strong>while</strong> заключено в фигурные скобки. Операторы, располо женные между ними, являются той частью программы, которая может выполняться повторно. Теперь давайте вернемся к нашей программе: <strong>4</strong> меньше <strong>18.5</strong> ? Безусловно Поэтому весь набор операторов, заключенный в фигурные скобки и следующий за ключевым словом <strong>while</strong>, выполнится опять. (Специалисты по вычислительной технике в этом случае говорят, что программа выполняет эти операторы "в цикле"). Это продолжается, пока значение переменной <strong>shoe</strong> не достигнет величины <strong>19.0</strong>. Когда условие </p>
    <p><emphasis>shoe &lt; 18.5</emphasis></p>
    <p>станет ложным, поскольку <strong>19.0</strong> не меньше <strong>18.5</strong>. При этом произойдет передача управления оператору, следующему сразу за телом цикла <strong>while</strong>. В нашем случае им является завершающий оператор <strong>printf()</strong>. </p>
    <p>     Вы можете легко модифицировать эту программу, чтобы она осуществляла другие преобразования. Например, замените значение константы <strong>SCALE</strong> на <strong>1.8</strong>, а константы <strong>OFFSET</strong> - на <strong>32.0</strong>, и вы изучите программу, которая переводит температуру по Цельсию в температуру по Фаренгейту. Если заменить значение <strong>SCALE</strong> на <strong>0.6214</strong>, a <strong>OFFSET</strong> на <strong>0</strong>, то программа будет переводить мили в километры. Производя эти изменения, вы, повидимому, во избежание путаницы должны будете поменять также и печатаемые сообщения. </p>
    <p>     Цикл <strong>while</strong> служит удобным и гибким средством управления выполнения программы. Вернемся теперь к обсуждению набора основных операций, которые мы можем использовать в программах. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ОСНОВНЫЕ ОПЕРАЦИИ</p>
    </title>
    <section>
     <p>   "Операции" в языке Си применяются для представления арифметических действий. Например, выполнение операции <strong>+</strong> приводит к сложению двух величин, стоящих слева и справа от этого знака. Если слово "операция" кажется вам странным, подумайте тогда, как назвать эти понятия. Нам слово "операция" представляется лучшим термином, чем, скажем, "арифметические транзакторы" мы рассмотрим операции <strong>=</strong>, <strong>+</strong>, <strong>-</strong>, <strong>*</strong> и <strong>/</strong>. (В языке Си нет операции возведения в степень. В одной из следующих глав будет представлена программа, реализующая данную функцию). </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Операция присваивания: =</p>
     </title>
     <p>     В языке Си знак равенства не означает "равно". Он означает операцию присваивания некоторого значения. С помощью оператора </p>
     <p><emphasis>bmw = 2002,</emphasis></p>
     <p>переменной с именем <strong>bmw</strong> присваивается значение <strong>2002</strong>, т.е. элемент слева от знака <strong>=</strong> - это <emphasis>имя</emphasis> переменной, а элемент справа - ее <emphasis>значение</emphasis>. Мы называем символ <strong>=</strong> "операцией присваивания". Еще раз хотим обратить ваше внимание на то, что смысл указанной строки не выражается словами "<strong>bmw</strong> равно 2002". Вместо этого нужно говорить так "присвоить переменной <strong>bmw</strong> значение 2002". В этой операции действие выполняется справа налево. </p>
     <p>     Возможно, различие между именем переменной и ее значением покажется вам незначительным. В таком случае давайте рассмотрим следующий сравнительно часто используемый при программировании оператор </p>
     <p><emphasis>i =i + 1;</emphasis></p>
     <p>     С математической точки зрения это бессмыслица. Если вы прибавляете единицу к конечному числу, результат не может быть равен исходному числу. Но как оператор присваивания данная строка имеет вполне определенный смысл, который можно выразить, например, такой длинной фразой "Взять значение переменной с именем <strong>i</strong>, к нему прибавить 1, а затем присвоить новое значение переменной с именем <strong>i</strong>". </p>
     <p><strong>i = i + 1,</strong></p>
     <p>РИС. 5.1. </p>
     <p>Оператор вида </p>
     <p><emphasis>2002 = bmw,</emphasis></p>
     <p>на языке Си не имеет смысла, поскольку <strong>2002</strong> - число. Вы не можете присвоить константе какое-то значение; ее значением является она сама. Поэтому, сидя за клавиатурой, помните, что элемент, стоящий слева от знака <strong>=</strong>, всегда должен быть именем переменной. </p>
     <p>     Тем из вас, кто предпочитает знать правильные названия понятий, скажем, что вместо использованного ранее термина "элемент" обычно употребляют слово "операнд". Операнды - это то, над чем выполняются операции. Например, вы можете описать процесс "поедания" гамбургера как применение операции "поедание" к oпeранду "гамбургер".<a l:href=""> </a> </p>
     <p>     Операция присваивания в языке Си представляется несколько более интересной, чем в большинстве других языков. Попробуйте выполнить приведенную ниже короткую программу. </p>
     <p><emphasis>/* таблица результатов турнира по гольфу */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( ) {</emphasis></p>
     <p><emphasis>int Jane, tarzan, cheeta, cheeta = tarzan = jane = 68;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("cheeta tarzan jane\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("Cчетпервойпартии%4d %8d  %8d \n", cheeta, tarzan, jane);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     В то время как многие языки запрещают применять такое троиное присваивание, присутствующее в данной программе, для Си это обычная практика. Присваивания выполняются справа налево сначала переменная <strong>jane</strong> получает значение <strong>68</strong>, затем переменная <strong>tarzan</strong> и наконец переменная <strong>cheeta</strong>. Результат выглядит так: </p>
     <p><emphasis>cheeta tarzan  jane</emphasis></p>
     <p><emphasis>Счет первой партии           68        68        68</emphasis></p>
     <p>     В языке Си имеется несколько других операции присваивания, которые отличаются от операции, описанной в данном разделе, и мы обещаем рассказать о них в следующей главе. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Операция сложения: +</p>
     </title>
     <p>     Выполнение операции <strong>+</strong> приводит к сложению двух величин, стоящих слева и справа от этого знака. Например, в результате работы оператора </p>
     <p><emphasis>printf(" %d", 4 + 20);</emphasis></p>
     <p>на печать будет выведено число 24, а не выражение 4 + 20</p>
     <p>     Операнды могут быть как переменными, так и константами. Поэтому при выполнении оператора </p>
     <p><emphasis>income = salary + bribes;</emphasis></p>
     <p>компьютер возьмет значения двух переменных, стоящих в правой части, сложит их и присвоит затем полученную сумму переменной <strong>income</strong>. </p>
     <p>     Операция <strong>+</strong> называется "бинарной", или "диадической". Эти названия отражают тот факт, что она имеет дело с <emphasis>двумя</emphasis> операндами. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Операция вычитания: -</p>
     </title>
     <p>     Выполнение операции вычитания приводит к вычитанию числа, расположеного справа от знака <strong>-</strong>, из числа, стоящего слева от этого знака. Оператор </p>
     <p>takehome = 224.00 - 24.00;</p>
     <p>присваивает переменной <strong>takehome</strong> значение 200. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Операция изменения знака: -</p>
     </title>
     <p>     Знак минус используется также для указания или изменения алгебраического знака некоторой величины. Например, в результате выполнения последовательности операторов </p>
     <p><emphasis>rocky = -12;</emphasis></p>
     <p><emphasis>smokey = -rocky;</emphasis></p>
     <p>переменной <strong>smokey</strong> будет присвоено значение 12. </p>
     <p>     Когда знак минус используется подобным образом, данная oneрация называется "унарной". Такое название указывает на то, что она имеет дело только с <emphasis>одним</emphasis> операндом. </p>
     <p><image l:href="#imgAB59.jpg"/>  </p>
     <empty-line/>
     <p>                                                    РИС. 5.2. Унарные и бинарные операции </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Операция умножения: *</p>
     </title>
     <p>     Операция умножения обозначается знаком <strong>*</strong>. При выполнении оператора </p>
     <p><emphasis>cm = 2.54 * in;</emphasis></p>
     <p>значение переменной <strong>in</strong> умножается на <strong>2.54</strong>, и результат присваивается переменной <strong>cm</strong>. </p>
     <p>     Вы хотите иметь таблицу квадратов натуральных чисел? В языке Си нет функции, осуществляющей возведение в квадрат; вместо этого мы можем использовать умножение. </p>
     <p><emphasis>/* квадраты чисел */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )  /* получение таблицы квадратов */</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>    int num = 1;</emphasis></p>
     <p><emphasis>    while(num &lt; 21) {</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf("%10d %10d", n, n*n);</emphasis></p>
     <p><emphasis>    n = n + 1;</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Эта программа выводит на печать первые 20 целых чисел и их квадраты, в чем вы сами легко можете убедиться. Теперь давайте рассмотрим более интересный пример. Вы, наверное, слышали историю о том, как один могущественный правитель обещал наградить ученого, оказавшего ему большую услугу. Ученый, когда его спросили, что бы он хотел получить в награду, указал на шахматную доску и промолвил: "Положите одно пшеничное зерно на первую клетку, два - на вторую, четыре на третью, восемь на следующую и т. д.". Правитель, которому явно недоставало математической эрудиции, был поражен, услышав такую скромную просьбу,- ведь он уже приготовил богатые дары. Программа, приведенная ниже, показывает, в какое смешное положение попал правитель. В ней вычисляется количество зерен, которое надо положить на каждую клетку, а также промежуточные результаты (суммы зерен по числу клеток). Поскольку вы, возможно, не знакомы с урожаями пшеницы, мы, кроме того, сравниваем промежуточные суммы зерен с приблизительными цифрами годового урожая пшеницы в США. </p>
     <p><emphasis>/* пшеница */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define SQUARES 64 /* число клеток на шахматной доске */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define CROP 7E14 /* урожай пшеницы в США, выраженный в числе зерен */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( ) {</emphasis></p>
     <p><emphasis>double current, total, int count = 1;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" клетка число зерен сумма зерен доля\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("от урожая в США\n"),</emphasis></p>
     <p><emphasis>total = current = 1.0; /* начинаем с одного зерна */</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("%4d %15.2е%13.2е%12.2e\n", count, current, total, total/CROP);</emphasis></p>
     <p><emphasis>while (count &lt; SQUARES){</emphasis></p>
     <p><emphasis>count = count + 1;</emphasis></p>
     <p><emphasis>current =2.0 * current; /* у двоение числа зерен на следующей клетке*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>total = total + current; /* коррекциясуммы*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %4d %15.2е%13.2е%12 2e\n" , count, current, total, total/CROP); }</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Вначале результаты работы программы выглядят довольно безобидно. </p>
     <p>     На первых 10 клетках оказалось чуть более тысячи зерен пшеницы. Но давайте посмотрим, сколько зерен на пятидесяти клетках. </p>
     <p>     Добыча ученого превысила весь годовой урожай пшеницы в США. Если вы захотите узнать, что окажется на 64 клетках, выполните программу сами. </p>
     <p>     Этот пример иллюстрирует феномен экспоненциального роста возрастание населения земного шара и использование нами энергетических ресурсов подчиняются тому же закону. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Операция деления: /</p>
     </title>
     <p>     В языке Си символ <strong>/</strong> указывает на операцию деления. Величина, стоящая слева от этого знака, делится на величину, расположенную справа от него. Например, в результате выполнения оператора: </p>
     <p><emphasis>four = 12.0/3.0;</emphasis></p>
     <p>переменной <strong>four</strong> будет присвоено значение 4.0. Заметим, что над данными целого типа операция деления производится не так, как над данными с плавающей точкой в первом случае результат будет целым числом, а во втором - числом с плавающей точкой. У целого числа нет дробной части, что делает деление <strong>5</strong> на <strong>3</strong> затруднительным, поскольку результат не является целым. В языке Си принято правило, согласно которому дробная часть у результата деления целых чисел oтбрасывается. Это действие называется "усечением". </p>
     <p>     Попробуйте выполнить приведенную ниже программу, чтобы посмотреть, как осуществляется усечение результата и чем деление чисел отличается от деления чисел с плавающей точкой. </p>
     <p><emphasis>/*Примеры деления */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main()</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis> printf(" деление целых:  5/4 это %d \n" , 5/4);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" деление целых 6/3 это %d \п" , 6/3);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" деление целых 7/4 это %d \п" , 7/4);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" деление чисел с плавающей точкой 7 /4 это  %2.2f \n", 7 /4 );</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" смешанное деление 7 /4 это %2.2f \n" , 7 /4);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Мы включили в нашу программу также случай "смешанных" типов, осуществляя деление вещественного числа на целое. Язык Си менее строго "подходит" к подобным вопросам, чем некоторые другие языки, и позволяет выполнять такие операции, но, вообще говоря, смещения типов следует избегать. Вот результаты выполнения указанной программы. Обратите внимание на то, что результат деления целых чисел округляется не до ближайшего целого, а всегда до меньшего целого числа. Когда мы смешиваем целые числа и числа с плавающей точкой, результат будет таким же, как если бы оба операнда были числами с плавающей точкой, поскольку в этом случае перед делением целое преобразуется в число с плавающей точкой. </p>
     <p>     Указанные свойства операции деления целых чисел оказываются довольно удобными при решении некоторых задач. Очень скоро мы приведем соответствующий пример. Нам осталось рассмотреть еще один важный вопрос, что происходит в тех случаях, когда в одном операторе используется несколько операций? Это и послужило нам темой обсуждения, приведенного ниже. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Порядок выполнения операций</p>
     </title>
     <p>     Рассмотрим следующую строку: </p>
     <p><emphasis>butter = 25.0 + 60.0 * n / SCALE;</emphasis></p>
     <p>     В этом операторе имеются операции сложения, умножения и деления. Какая операция будет выполнена первой? Будет ли <strong>25.0</strong> складываться с <strong>60.0</strong>, затем результат <strong>85.0</strong> умножаться на <strong>n</strong>, а произведение делиться на значение константы <strong>SCALE</strong>? Или <strong>60.0</strong> умножается на <strong>n</strong>, результат складывается с <strong>25.0</strong>, а сумма затем делится на величину <strong>SCALE</strong>? Или же существует какой-то другой порядок выполнения операций? Пусть переменная <strong>n</strong> равна <strong>6.0</strong>, а константа <strong>SCALE</strong> - <strong>2.0</strong>. Если вы выполните данные операции, используя эти значения, вы найдете, что при первом способе вычисления результат равен <strong>255</strong>, а при втором - <strong>192.5.</strong> При выполнении данной Си программы на машине реализуется, по-видимому, какой-то другой порядок вычислений, поскольку на деле переменная <strong>butter</strong> получит значение <strong>205.0</strong>. </p>
     <p>     Совершенно очевидно, что изменение порядка выполнения действий может приводить к различным результатам, поэтому язык Си нуждается в наборе непротиворечивых правил, указывающих, какое действие осуществлять первым. Язык Си делает это, задавая приоритет той или иной операции. Каждой операции назначается уровень старшинства. Умножение и деление имеют более высокий уровень, чем сложение и вычитание, поэтому они выполняются первыми. Если же две операции имеют один и тот же уровень старшинства, они выполняются в том порядке, в котором присутствуют в операторе. Для большинства операций обычный порядок - слева направо. (Операция <strong>=</strong> является исключением из этого правила.) Поэтому в операторе </p>
     <p><emphasis>butter = 25.0 + 60.0 * n / SCALE;</emphasis></p>
     <p>порядок операций следующий:</p>
     <p><strong>60.0 * n</strong> - первое умножение (или, возможно, деление) (если <strong>n</strong> = 6, то <strong>60.0 * n = 360.0</strong>).</p>
     <p><strong>360.0/SCALE</strong> - второе умножение (или, возможно, деление) и наконец (поскольку <strong>SCALE = 2.0</strong>):</p>
     <p>25.0 + 180.0 - первое сложение (или, возможно, вычитание) дает 205.0.</p>
     <p>     Многие программисты предпочитают представлять порядок вычислений с помощью диаграммы специального вида, называемой "правом выражения". Ниже приводится пример такой диаграммы. Диаграмма показывает, как исходное выражение сводится к одному значению. </p>
     <p>     Если вы захотите, скажем, чтобы сложение выполнялось перед делением, тогда вы должны делать то же, что и мы в приведенной ниже строке: </p>
     <p><emphasis>hour = (25.0 + 60.0 * n) / SCALE;</emphasis></p>
     <p>В первую очередь выполняется все, что заключено в скобки; внутри действуют обычные правила. В данном примере сначала вы умножение, а затем сложение. С помощью этих действий вычисляется выражение в скобках, и только потом результат делится на значение константы <strong>SCALE</strong>. </p>
     <p><image l:href="#img2D73.jpg"/>  </p>
     <empty-line/>
     <p>          Рис. 5.3. Деревья выражений, построенные на основе операции и операндов, и порядок вычислении. </p>
     <p>     Мы можем составить таблицу правил, касающихся уже использованных нами операции. (В приложении В в конце книги приведена таблица, где содержатся правила, относящиеся ко всем операциям языка Си.) </p>
     <p><emphasis>Таблица 5.1.</emphasis> <strong>Операции в порядке уменьшения уровня старшинства</strong></p>
     <table>
      <tr>
       <th colspan="2">ОПЕРАЦИИ</th>
       <th colspan="2">ПОРЯДОК ВЫЧИСЛЕНИЯ</th>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">( )</td>
       <td colspan="2">слева направо</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">-(унарный)</td>
       <td colspan="2">слева направо</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">* /</td>
       <td colspan="2">слева направо</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">+ -(вычитание)</td>
       <td colspan="2">слева направо</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">=</td>
       <td colspan="2">слева направо</td>
      </tr>
     </table>
     <p>     Заметим, что два различных по смыслу употребления знака минус имеют разные приоритеты (уровни старшинства). Столбец "порядок вычисления" указывает, как операция связана со своими операндами. Например, унарный знак минус связан с величиной, стоящей справа от него, а при делении левый операнд делится на правый.</p>
     <p>Попытаемся применить эти правила на более сложном примере </p>
     <p><emphasis>/* применение правил старшинства */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis> int top, score;</emphasis></p>
     <p><emphasis>top = score = -(2 + 5)*6 + (4 + 3*(2 + 3));</emphasis></p>
     <p><emphasis>printi("top = %d \n", top);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Какое значение будет выведено на печать в результате работы данной программы? Вначале вычислите его сами, а затем выполните программу или прочитайте нижеследующее объяснение, чтобы проверить свой ответ. (Надеемся, что вы получите правильный результат.) </p>
     <p>     Итак, выражения, стоящие в скобках, имеют наивысший приоритет. Двигаясь слева направо, встречаем первое выражение скобках (2+5). Вычисляя его, получаем:</p>
     <p><emphasis>top = score = -7*6 + (4 + 3*(2 + 3))</emphasis></p>
     <p>     Следущее выражение в скобках - это (4 + 3*(2 + 3)). Отбрасываем скобки, получаем 4 + 3*(2 + 3). Вот как! Еще одни скобки! Тогда первым шагом является нахождение суммы 2+3. Выражение примет вид: </p>
     <p><emphasis>top = score = -7*6 + (4 + 3*5)</emphasis></p>
     <p>     Мы должны еще завершить вычисление выражения в скобках. По-скольку умножение <strong>*</strong> имеет приоритет более высокий, чем сложение, выражение теперь выглядит так </p>
     <p><emphasis>top = score = -7*6 + (4 + 15)</emphasis></p>
     <p>имеем </p>
     <p><emphasis>top = score = -7*6 + 19.</emphasis></p>
     <p>     Что же дальше? Если вы предполагаете, что нужно найти произведение 7*6, то вы ошибаетесь. Заметим, что унарный минус (изменение знака) имеет более высокий приоритет, чем умножение <strong>*</strong>. Поэтому сначала число 7 заменяется на -7, а затем -7 умножается на 6. Строка примет вид:</p>
     <p><emphasis>top = score = -42 + 19</emphasis></p>
     <p>после этого в результате сложения получим </p>
     <p><emphasis>toр  = score = -23</emphasis></p>
     <p>     Затем переменной <strong>score</strong> присваивается значение -23, и, наконец, переменная <strong>top</strong> получает то же значение -23. Напомним, что операция <strong>=</strong> выполняется справа налево. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>НЕКОТОРЫЕ ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ОПЕРАЦИИ</p>
    </title>
    <section>
     <p>     В языке Си имеется около 40 операций, но некоторые из них используются гораздо чаще, чем другие. Те операции, которые мы толькo что рассмотрели, являются наиболее общеупотребительными. Кроме того, нам хотелось бы привести еще три полезные операции. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Операция деления по модулю: %</p>
     </title>
     <p>     Операция деления по модулю используется в целочисленной арифметикe. Ее результатом является остаток от деления целого числа, стоящего слева от знака операции, на число, расположенное справa от него. Например, <strong>13 % 5</strong> (читается как "13 по модулю 5") имеет значение 3, поскольку справедливо равенство 13 = 2*5 + 3. </p>
     <p>     Не пытайтесь производить данную операцию над числами с плавающей точкой она просто не будет выполняться. </p>
     <p>     На первый взгляд эта операция может показаться некоторым экзотическим средством, используемым лишь математиками, но на самом деле она применяется на практике и довольно удобна при программировании ряда задач. Одно широко распространенное применение - содействие пользователю в управлении ходом программы. Предположим, например, что вы пишите программу обработки счетов, которая должна предусматривать дополнительную плату раз в три месяца. Для этого нужно только вычислить оста ток от деления номера месяца на 3 (т.е. <strong>month % 3</strong>), проверить, равен ли результат <strong>0</strong>, и, если равен, добавить к счету величину дополнительной платы. После того как вы познакомились с "оператором <strong>if</strong>", вы сможете лучше представить себе, как все это работает.</p>
     <empty-line/>
     <p>Приведем пример программы, использующей операцию <strong>%</strong> </p>
     <p><emphasis>/* секунды в минуты */</emphasis></p>
     <p><emphasis>/* переводит секунды в минуты и секунды */</emphasis></p>
     <p><emphasis> #define SM 60 /* число секунд в минуте */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int sec, mm, left;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Перевод секунд в минуты и секунды ! \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Укажите число секунд, которое вы хотели бы перевести в минуты \n" );</emphasis></p>
     <p><emphasis>scanf(" %d", &amp;sec); /* ввод числа секунд */</emphasis></p>
     <p><emphasis>mm = sec %  SM; /* число минут */</emphasis></p>
     <p><emphasis>left = sec % SM; /* оставшееся число секунд */</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %d секунды это %d минуты, %d секунды \n", sec, mm, left);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Вот результат ее работы </p>
     <p><emphasis>Перевод секунд в минуты и секунды!</emphasis></p>
     <p><emphasis>Укажите число секунд, которое вы хотели бы перевести в минуты.</emphasis></p>
     <p><emphasis>234</emphasis></p>
     <p><emphasis>234 секунды это 3 минуты 54 секунды.</emphasis></p>
     <p>     Недостатком этой диалоговой программы является то, что она обрабатывает только одну входную величину. Сумеете ли вы сами изменить программу так, чтобы она предлагала вам вводить новые значения? Мы вернемся к этой задаче в разделе вопросов в конце главы, но, если вы найдете свое собственное решение, мы будем очень рады. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Операции увеличения и уменьшения: ++ и --</p>
     </title>
     <p>     Операция увеличения осуществляет следующее простое действие: она увеличивает значение своего операнда на единицу. Существуют две возможности использования данной операции, первая:</p>
     <p>     когда символы <strong>++</strong> находятся слева от переменной (операнда), - "префиксная" форма,</p>
     <p>и вторая:</p>
     <p>     когда символы <strong>++</strong> стоят справа от переменной, - "постфиксная" форма.</p>
     <p>Эти две формы указанной операции различаются между собой только тем, в какой момент осуществляется увеличение операнда. Сначала мы обсудим сходство указанных двух форм, а затем вернемся к различиям. Короткий пример, приведенный ниже, показывает, как выполняется данная операция. </p>
     <p><emphasis>/*выполнение сложения */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( ) /*увеличение префиксная и постфиксная формы */</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int ultra = 0, super = 0;</emphasis></p>
     <p><emphasis> while (super &lt; 6)</emphasis></p>
     <p><emphasis> {</emphasis></p>
     <p><emphasis>     super++;</emphasis></p>
     <p><emphasis>    ++ultra;</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf(" super = %d, ultra = %d\n", super, ultra);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Результаты работы программы "выполнение сложения" выглядят слeдyющим образом </p>
     <p><emphasis>super = 1, ultra = 1</emphasis></p>
     <p><emphasis>super = 2, ultra = 2</emphasis></p>
     <p><emphasis>super = 3, ultra = 3</emphasis></p>
     <p><emphasis>super = 4, ultra = 4</emphasis></p>
     <p><emphasis>super = 5, ultra = 5</emphasis></p>
     <p>     Вот это да! Мы досчитали до 5! Дважды! Одновременно! (Если вы захотите считать дальше, вам необходимо будет только изменить параметр, определяющий верхний предел счета в операторе <strong>while</strong>). </p>
     <p> <image l:href="#img7A73.jpg"/> </p>
     <p>     Признаемся, что мы могли бы получить тот же результат, заменив два оператора увеличения следующими операторами присваивания </p>
     <p><emphasis>super = super + 1, ultra = ultra + 1,</emphasis></p>
     <p>     Данные операторы выглядят достаточно простыми. В связи с этим возникает вопрос, зачем нужен еще один дополнительный оператор, не говоря уже о двух, да еще в сокращенной форме? </p>
     <p>     Во-первых, компактная форма делает ваши программы более изящными и легкими для понимания. Эти операции придают им блеск, что приятно само по себе.</p>
     <p>Например, мы можем переписать часть программы <strong>"размер обуви2"</strong> следующим образом. </p>
     <p><emphasis>size = 3.0;</emphasis></p>
     <p><emphasis>while(size &lt; 18.5) {foot = SCALE*size + OFFSET;printf("%10.1f %20.2f дюймов\n", size, foot);++size;}</emphasis></p>
     <p>     При этом способе мы еще не воспользовались всеми преимуществами операции увеличения. Мы можем сократить данный фрагмент так </p>
     <p><emphasis>size = 2.0;while(++size &lt; 18.5) {</emphasis></p>
     <p><emphasis>foot = SCALE *size + OFFSET;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf( %10.1f  %20.2f дюйма\n" , size, foot);</emphasis></p>
     <p><emphasis> }</emphasis></p>
     <p>     Здесь мы объединили в одном выражении операцию увеличения переменной на 1 и проверку истинности условия в операции <strong>while</strong>. Подобного типа конструкция настолько часто встречается в языке Си, что заслуживает более подробного рассмотрения. Во-первых, как она работает. Очень просто значение переменной <strong>size</strong> увеличивается на единицу, а затем сравнивается с 18.5. Если оно меньше, то выполняются операторы, заключенные в фигурные скобки. После этого переменная <strong>size</strong> увеличивается на единицу один раз и т. д. Данный цикл повторяется до тех пор, пока значение переменной <strong>size</strong> не станет слишком большим. Мы изменили значение переменной <strong>size</strong> с 3.0 на 2.0, чтобы скомпенсировать увеличение переменной <strong>size</strong> перед ее первоначальным использованием для вычисления переменной <strong>foot</strong>. </p>
     <p><image l:href="#imgC68B.jpg"/>  </p>
     <empty-line/>
     <p>                                                        РИС. 5.4. Выполнение одного шага цикла </p>
     <p>     Во-первых, чем нас привлекает этот способ? Своей компактноcтью. Кроме того (что еще более важно), с его помощью можно объединить в одном выражении два процесса, управляющие циклом. Первый процесс - это проверка, можно продолжать или нет? В данном случае проверяется, меньше ли размер обуви 18.5. Второй процесс заключается в изменении переменной, значение которой проверяется, - в данном случае размер обуви увеличивается на 1. Предположим, мы забыли изменить ее значение. Тогда переменная <strong>size</strong> <emphasis>всегда</emphasis> будет меньше 18.5, и выполнение цикла никогда не закончится. При выполнении программы компьютер, "пойманный в бесконечный цикл", будет выводить на печать одну за другой идентичные строки. В конце концов вы можете потерять интерес, ожидая результатов, и должны будете каким-то образом прекратить выполнение программы. Наличие проверки и изменения параметра цикла в одном выражении помогает программистам не забывать вводить в программу коррекцию параметра цикла. </p>
     <p>     Дополнительное преимущество использования операции увеличения заключается в том, что обычно в результате компиляции получается несколько более эффективный объектный код, поскольку она идентична соответствующей машинной команде. </p>
     <p>     И, наконец, эти операции имеют еще одну особенность, которую можно использовать в ряде затруднительных ситуаций. Чтобы узнать, что это за особенность, попробуйте выполнить следующую программу: </p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int a = 1, b = 1;</emphasis></p>
     <p><emphasis>int aplus, plusb;</emphasis></p>
     <p><emphasis>aplus = a++;  /* постфикснаяформа*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>plusb = ++b; /* префикснаяформа*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" a aplus b plusb \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("%5d %5d %5d %5d\n", a, aplus, b, plusb);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Если вы все сделали правильно, то, насколько мы помним, в качестве результата вы должны получить следующие строки </p>
     <p><emphasis>а   aplus   b   plusb</emphasis></p>
     <p><emphasis>2   1         2    2</emphasis></p>
     <p>     Как и предполагалось, значения обеих переменных, <strong>а</strong> и <strong>b</strong>, увеличились на 1. Однако переменной <strong>aplus</strong> значение <strong>а</strong> было присвоено перед изменением <strong>а</strong>, в то время как переменной <strong>plusb</strong> значение <strong>b</strong> было присвоено после изменения <strong>b</strong>. В этом и заключается разница между префиксной и постфиксной формами.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>aplus = а++</strong> - постфикс: переменная <strong>а</strong> изменяется после того как ее значение используется</p>
     <p><strong>plusb = ++b</strong> - префикс: переменная <strong>b</strong> изменяется перед тем как ее значение используется </p>
     <p><image l:href="#imgFD7B.jpg"/>  </p>
     <empty-line/>
     <p>                                                   РИС. 5.5. Префиксная и постфиксная формы. </p>
     <p>     В тех случаях, когда одна из этих операций увеличения используется сама по себе, как, например, в операторе <strong>ego++</strong>, не имеет значения, какой формой вы пользуетесь. Выбор приобретает смысл, когда операция, и ее операнд являются частью некоторого "высшего" выражения, как, например, в операторах присваивания, которые мы только что рассматривали. В подобной ситуации необходимо иметь представление о результате, который вам хотелось бы получить. Напомним, например, следующий оператор: </p>
     <p><emphasis>while(++size &lt; 18.5) </emphasis></p>
     <p>     При его использовании мы получили таблицу перевода вплоть до размера 18. Но, если бы мы вместо этого записали операцию увеличения в виде <strong>size++</strong>, в таблицу попал бы и размер 19, поскольку значение переменной <strong>size</strong> увеличивалось бы после сравнения, а не до этого. </p>
     <p>     Конечно, вы могли бы использовать менее красивый способ - оператор присваивания </p>
     <p><emphasis>size = size +1;</emphasis></p>
     <p>     Тогда никто не поверит вам, что вы умеете по-настоящему программировать на языке Си. </p>
     <p>     Думаем, что при чтении книги вы уже обратили внимание на приведенные примеры использования операций увеличения. Как вы думаете, могли ли мы всегда пользоваться любой из них или внешние условия диктовали нам конкретный выбор? Говоря о примерах, нам необходимо привести еще один. </p>
     <p>     Спят ли когда-нибудь компьютеры? Конечно, спят, но они обычно не рассказывают нам об этом. Программа, приведенная ниже показывает, что происходит в действительности. </p>
     <p><emphasis>/* овцы */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define MAX 40</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis> {</emphasis></p>
     <p><emphasis> int count = 0,</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Я считаю овец, чтобы уснуть \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>while(++ count &lt; MAX)</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %d миллионов овец, а я еще не уснул \n", count);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %d миллионов овец, а я хр-р-р р   \n" , count);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Попробуйте выполнить ее и посмотрите, работает ли она так, как должна по вашему мнению. Конечно, значение константы <strong>МАХ</strong> для вашего компьютера можно взять другим. (Кстати, что произойдет при замене префиксной формы операции увеличения постфиксной формой?) </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Операция уменьшения: --</p>
     </title>
     <p>     Каждой операции увеличения соответствует некоторая операция уменьшения, при этом вместо символов <strong>++</strong> мы используем <strong>--</strong> </p>
     <p><emphasis>-- count, /* префиксная форма операции уменьшения */</emphasis></p>
     <p><emphasis>count --, /* постфиксная форма операции уменьшения */</emphasis></p>
     <p>     Ниже приводится пример, иллюстрирующий, как машины могут быть законченными лириками </p>
     <p><emphasis>/* бутылки*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define MAX 100</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis> {</emphasis></p>
     <p><emphasis>int count = MAX + 1;</emphasis></p>
     <p><emphasis>while(--  count &gt; 0)</emphasis></p>
     <p><emphasis> {</emphasis></p>
     <p><emphasis>     printf(" %d бутылок пива на полке, %d бутылок пива!\n", count, count);</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf(" Сними одну и пусти ее по кругу, \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf("%d бутылок пива! \n \n", count-1); }}</emphasis></p>
     <p>Начальные результаты выглядят так: </p>
     <p><emphasis>100 бутылок пива на полке, 100 бутылок пива!</emphasis></p>
     <p><emphasis>Сними одну и пусти ее по кругу,</emphasis></p>
     <p><emphasis>99 бутылок пива!</emphasis></p>
     <p><emphasis>99 бутылок пива на полке, 99 бутылок пива!</emphasis></p>
     <p><emphasis>Сними одну и пусти ее по кругу,98 бутылок пива!</emphasis></p>
     <p>Постепенно количество бутылок сходит на нет, и программа завершит свою работу следующим образом </p>
     <p><emphasis>1 бутылок пива на полке, 1 бутылок пива!</emphasis></p>
     <p><emphasis>Сними одну и пусти ее по кругу,</emphasis></p>
     <p><emphasis>0 бутылок пива!</emphasis></p>
     <p>     По-видимому, у нашего законченного лирика имеются трудности со склонением существительных с количественными числительными, но это можно устранить, используя условные операторы, показываемые в гл. 7. Необходимо заметить, что смысл операции <strong>&gt;</strong> словами выражается как "больше". Так же как и операция <strong>&lt;</strong>, она является "операцией отношения". Подробнее операции отношения мы рассмотрим внизу. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Старшинство операций</p>
     </title>
     <p>     В соответствии с принятым в языке Си порядком вычислений операции увеличения и уменьшения имеют очень высокий уровень старшинства; только круглые скобки обладают более высоким приоритетом. Поэтому выражение <strong>x*y++</strong> означает <strong>(x)*(y++)</strong>, а не <strong>(x*y)++</strong>, что очень удобно, поскольку последнее выражение смысла не имеет. (Операции увеличения и уменьшения применяются к переменной, в то время как произведение <strong>х*у</strong> само по себе не является переменной в отличие от сомножителей). </p>
     <p>     Не путайте только старшинство этих операций с порядком вычислений. Предположим, у нас есть последовательность операторов: </p>
     <p><emphasis>y  = 2;</emphasis></p>
     <p><emphasis>n  = 3;</emphasis></p>
     <p><emphasis>nextnum = (у + n ++ )*6;</emphasis></p>
     <p>Какое значение примет переменная nextnum? Подставляя в выражение соответствующие значения, получаем </p>
     <p><emphasis>nextnum = (2 + 3)*6= 5*6 = 30</emphasis></p>
     <p>     Только после того как выражение вычислено, значение переменной <strong>n</strong> увеличивается до <strong>4</strong>. Старшинство операций говорит, что операция <strong>++</strong> имеет отношение только к <strong>n</strong>; кроме того, оно указывает, когда значение переменной <strong>n</strong> используется при вычислении выражения, но момент изменения значения <strong>n</strong> определяется семантикой данной операции. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Не будьте слишком умными</p>
     </title>
     <p>     Вы можете попасть в глупое положение, если попытаетесь использовать операцию увеличения в неподходящих случаях. Например, вы могли бы захотеть улучшить нашу программу вывода на печать целых чисел и их квадратов, заменив имеющийся там цикл <strong>while</strong> следующей конструкцией : </p>
     <p><emphasis>while (num &lt; 21)</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("%10d  %10d\n", num*num++);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Эта модификация выглядит разумной. Мы печатаем число <strong>num</strong>, умножаем его само на себя, чтобы получить его квадрат, а затем увеличиваем значение <strong>num</strong> на единицу. На некоторых машинах эта программа даже может работать. Но не на всех. Проблема состоит в том, что при выполнении функции <strong>printf()</strong>, когда определяются печатаемые значения, вычисление последнего аргумента может выполниться сначала, и приращение переменной <strong>n</strong> произойдет до того, как будет определен первый аргумент. Поэтому, вместо, скажем, такой строки </p>
     <p><emphasis>5</emphasis></p>
     <p>будет напечатано </p>
     <p><emphasis>6</emphasis></p>
     <p>     Правила языка Си предоставляют компилятору возможность выбрать, какой аргумент функции вычислять первым, это повышает эффективность работы компилятора, но может приводить и к некоторым проблемам, если операция увеличения выполняется над одним из аргументов функции. </p>
     <p>     Другим возможным источником неприятностей служит оператор вида </p>
     <p><emphasis>ans = num/2 + 5*(1 + num++);</emphasis></p>
     <p>     Опять проблема заключается в том, что компилятор может выполнять действия не в том порядке, который вы ожидали. Вы можете считать, например, что сначала он определит значение <strong>num/2</strong>, а затем перейдет к другой части выражения. Но компилятор может вычислить сначала последний член, увеличить переменною <strong>num</strong>, а затем использовать новое значение при нахождении <strong>num/2</strong>. Никакой гарантии в этом случае не существует. </p>
     <p>Избежать эти трудности достаточно просто:</p>
     <p>     1. Не применяйте операции увеличения или уменьшения к переменной присутствующей в более чем одном аргументе функции.</p>
     <p>     2. Не применяйте операции увеличения или уменьшения к переменной, которая входит в выражение более одного раза. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВЫРАЖЕНИЯ И ОПЕРАТОРЫ</p>
    </title>
    <section>
     <p>    Мы использовали термины "выражение" и "оператор" на протяжении всех первых глав; теперь настало время изучить их более подробно. Операторы служат основными элементами, из которых строится программа на языке Си; большинство же операторов сосостоит из выражений. Исходя из этого, вначале разумно рассмотреть выражения, что мы и сделаем. <a l:href=""> </a></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Выражения</p>
     </title>
     <p>     Выражение представляет собой объединение операций и операндов. (Напомним, что операндом называется то, над чем выполняется операция.) Простейшее выражение состоит из одного операнда, отталкиваясь от него, вы можете строить более сложные конструкции. Приведем несколько выражений. </p>
     <p><emphasis>4</emphasis></p>
     <p><emphasis>-64+21</emphasis></p>
     <p><emphasis>a*(b + c/d)/20</emphasis></p>
     <p><emphasis>q = 5*2</emphasis></p>
     <p><emphasis>х = ++q % 3 q &gt; 3</emphasis></p>
     <p>     Нетрудно заметить, что операнды могут быть константами, переменными или их сочетаниями. Некоторые выражения состоят из меньших выражений, которые мы можем назвать подвыражениями. Например, <strong>с/d</strong> - это подвыражение в нашем четвертом примере. </p>
     <p>     Важным свойством языка Си является то, что каждое выражение в Си имеет значение. Чтобы определить это значение, мы выполняем операции в порядке, определяемом уровнями старшинства. Значения первых нескольких выражений очевидны, но что можно сказать относительно выражений со знаком <strong>=</strong> ? Они просто имеют те же значения, что и переменная, стоящая слева от знака <strong>=</strong>. Эта переменная получает его в результате вычисления выражения, стоящего справа от знака. А выражение <strong>q &gt; 0</strong>? Подобное выражение, связанное с операцией отношения, имеет значение 1, если оно истинно, и 0, если оно ложно. Приведем несколько выражении и их значения </p>
     <p><emphasis>Выражение            Значение</emphasis></p>
     <p><emphasis>-4+6                       2</emphasis></p>
     <p><emphasis>с = 3 + 8                 11</emphasis></p>
     <p><emphasis>5 &gt; 3                      1</emphasis></p>
     <p><emphasis>6 + (с = 3 + 8)         17</emphasis></p>
     <p>     Последний пример выглядит довольно странно. Но он полностью соответствует правилам языка Си, поскольку данное выражение представляет собой сумму двух подвыражении, каждое из которых имеет значение. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Операторы</p>
     </title>
     <p>     Операторы служат основными строительными блоками программы. Программа состоит из последовательности операторов с добавлением небольшого количества знаков пунктуации. Оператор является законченной инструкцией для компьютера. В языке Си указанием на наличие оператора служит символ "точка с запятой", стоящий в конце него. Поэтому </p>
     <p><emphasis>legs = 4</emphasis></p>
     <p>это всего лишь выражение (которое может быть частью большего выражения), но </p>
     <p><emphasis>legs = 4;</emphasis></p>
     <p>является оператором. Что делает инструкцию законченной? Она должна выполнять некоторое действие полностью. Выражение </p>
     <p><emphasis>2 + 2</emphasis></p>
     <p>не является законченной инструкцией, а служит указанием компьютеру сложить <strong>2</strong> и <strong>2</strong>, но не говорит, что делать с результатом. </p>
     <p><emphasis>kids = 2 + 2;</emphasis></p>
     <p>служит указанием компилятору (а затем компьютеру) поместить результат (4) в ячейку памяти, помеченную именем <strong>kids</strong>. После записи в память числа 4 компьютер может приступить к выполнению следующих действий. </p>
     <p>     До сих пор мы познакомились с четырьмя типами операторов. Далее приводится краткий пример, в котором используются все четыре типа. </p>
     <p><emphasis>/ * сумма */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( ) /* нахождение суммы первых 20 целых чисел */</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int count, sum;   /* оператор описания */</emphasis></p>
     <p><emphasis>count = 0;   /* оператор присваивания */</emphasis></p>
     <p><emphasis> sum = 0;    /* то же самое */</emphasis></p>
     <p><emphasis> while(count++ &lt; 20)   /* while */</emphasis></p>
     <p><emphasis>    sum = sum + count;   /* оператор*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf (" sum = %d\n" , sum);   /* вызовфункции*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Давайте обсудим этот пример. К данному моменту оператор описания должен быть вам уже довольно хорошо знаком. Тем не менее мы напомним, что с его помощью определяются имена и типы переменных и им отводятся ячейки памяти. </p>
     <p>     Оператор присваивания - это основная рабочая сила большинства программ с его помощью переменной присваивается некоторое значение. Он состоит из имени переменной, за которым следует знак операции присваивания <strong>(=)</strong>, а затем выражение, оканчивающееся символом "точка с запятой". Отметим, что оператор <strong>while</strong> включает в себя оператор присваивания. Оператор вызова функции приводит к выполнению последовательности операторов, образующих тело функции. В нашем примере функция <strong>printf( )</strong> вызывается для того, чтобы вывести на печать результаты работы программы. </p>
     <p>Оператор <strong>while</strong> состоит из трех различных частей: это ключевое слово <strong>while</strong>, затем проверяемое условие, заключенное в круглые скобки, и, наконец, оператор, который выполняется в том случае если условие истинно. Тело цикла состоит из одного оператора. Он может быть простым, как в данном примере (причем в этом случае не требуется заключать его в фигурные скобки), или составным как в некоторых предыдущих примерах (тогда фигурные скобки абсолютно необходимы). Вы сможете прочесть о составных операторах чуть позже. </p>
     <p><image l:href="#imgA36E.jpg"/>  </p>
     <empty-line/>
     <p>                                                          РИС. 5.6. Структура простого цикла while </p>
     <p>     Оператор <strong>while</strong> принадлежит к классу операторов, иногда называемых "структурированными операторами", поскольку они обладают структурой более сложной, чем структура простого оператора присваивания. В следующих главах мы познакомимся с другими типами структурированных операторов. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Составные операторы (блоки)</p>
     </title>
     <p>     "Составной оператор" представляет собой два или более операторов, объединенных с помощью фигурных скобок; он называется также "блоком". В нашей программе <strong>размер обуви 2</strong> мы использовали такой оператор, чтобы иметь возможность включить в оператор <strong>while</strong> несколько простых операторов. Сравните между собой фрагменты программы: </p>
     <p><emphasis>/* фрагмент1 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>index = 0;</emphasis></p>
     <p><emphasis>while (index ++  &lt; 10) sam = 10 * index +  2;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" sam = %d\n", sam);</emphasis></p>
     <p><emphasis> /* фрагмент2*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>index = 0;</emphasis></p>
     <p><emphasis>while(index ++  &lt; 10) {</emphasis></p>
     <p><emphasis>sam = 10*index + 2;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" sam = %d\n", sam);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     В фрагменте 1 в цикл <strong>while</strong> включен только оператор присваивания. (При отсутствии фигурных скобок область действия оператора <strong>while</strong> распространяется от ключевого слова <strong>while</strong> до следующего символа "точка с запятой".) Печать данных будет произведена только один раз - после завершения цикла. </p>
     <p>     В фрагменте 2 наличие фигурных скобок гарантирует, что оба оператора являются частью цикла <strong>while</strong>, и печать результатов будет изводиться на каждом шаге работы цикла. Весь составной оператор рассматривается как один оператор, являющийся составной частью оператора <strong>while</strong>. </p>
     <p> <image l:href="#img8FFC.jpg"/> </p>
     <empty-line/>
     <p>                                                        РИС. 5.7. Цикл while с составным оператором </p>
     <p>     Давайте опять посмотрим на фрагменты, содержащие цикл <strong>while</strong>, и обратим внимание на то, как мы использовали отступы от поля в строках для выделения тела циклов <strong>while</strong>. Для компилятора отступы в строке не имеют никакого значения; решения вопроса о том, как интерпретировать наши инструкции, он использует фигурные скобки и свое "знание" правил формирования структуры цикла <strong>while</strong>. Отступы в строках предназначены для нас, чтобы с первого взгляда можно было понять, как устроена программа. Ранее мы показали вам один популярный способ расстановки фигурных скобок, служащий для указания блока или составного оператора. Другой, тоже довольно распространенный способ выглядит следующим образом </p>
     <p><emphasis>while(index++ &lt; 10) {</emphasis></p>
     <p><emphasis> sam = 10 * index + 2;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" sam = %d\n", sam);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Этот способ акцентирует внимание на том, что данные операторы образуют блок, в то время как способ, обсуждавшийся выше, указывает на принадлежность блока оператору <strong>while</strong>. Заметим снова, что поскольку дело касается компилятора, обе формы являются абсолютно идентичными. Подводя итоги, скажем, применяйте отступы от поля в строках, чтобы сделать структуру программы наглядной. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Резюме: выражения и операторы </p>
     </title>
     <p>     Выражение состоит из операций и операндов. Примерами простейших выражений являются константы или переменные (операция отсутствует), такие, как <strong>22</strong> или <strong>beebop</strong>. Более сложные выражения - это <strong>55 + 22</strong> и <strong>vap = 2*(vip + (mgx = 4 ))</strong>. </p>
     <p>     Оператор служит камандой компьютеру. Операторы бывают простыми и составными. <emphasis>Простые</emphasis> операторы оканчиваются символом "точка с запятой". Примеры:</p>
     <p><emphasis>1. Операторы описания                      int toes;</emphasis></p>
     <p><emphasis>2. Операторы присваивания               toes = 12;</emphasis></p>
     <p><emphasis>3. Операторы вызова функции           printf(" %d\n", toes);</emphasis></p>
     <p><emphasis>4. Управляющие операторы               while (toes &lt; 20) toes = toes + 2;</emphasis></p>
     <p><emphasis>5. Пустой оператор                             ;</emphasis></p>
     <p>     <emphasis>Составные</emphasis> операторы, или <emphasis>блоки</emphasis>, состоят из одного или более операторов (которые в свою очередь сами могут быть составными), заключенных в фигурные скобки. Оператор <strong>while</strong>, приведенный ниже, содержит, например, составной oпeратор: </p>
     <p><emphasis>while(years &lt; 100) {</emphasis></p>
     <p><emphasis>wisdom = wisdom + 1;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %d  %d\n" , years, wisdom);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ТИПОВ    </p>
    </title>
    <section>
     <p> В операторах и выражениях, вообще говоря, должны использоваться переменные и константы только одного типа. Если все же вы смешаете типы в одном выражении, то компилятор с языка Си не считает программу неправильной, как это произошло бы при программировании на Паскале. Вместо этого компилятор использует набор правил для автоматического преобразования типов. Это очень удобно, но может оказаться и опасным, особенно если вы допустили смешение типов нечаянно. (Например, программа <strong>lint</strong>, работающая в операционной системе UNIX, проверяет несоответствие типов.) Нам представляется разумным привести несколько основных правил, касающихся преобразования типов:</p>
     <p>     1. Если операция выполняется над данными двух различных типов, обе величины приводятся к "высшему" из двух типов. Этот процесс называется "повышением" типа.</p>
     <p>     2. Последовательность имен типов, упорядоченных от "высшего" к "низшему", выглядит так: <strong>double</strong>, <strong>float</strong>, <strong>long</strong>, <strong>int</strong>, <strong>short</strong> и <strong>char</strong>. Применение ключевого слова <strong>unsigned</strong> повышает ранг соответствующего типа данных со знаком.</p>
     <p>     3. В операторе присваивания конечный результат вычисления выражения в правой части приводится к типу переменной, которой должно быть присвоено это значение. Данный процесс может привести к "повышению" типа, как описано выше, или к "понижению, при котором величина приводится к типу данных, имеющему более низкий приоритет. </p>
     <p>     Повышение" типа обычно происходит гладко, в то время как понижение" может привести к затруднениям. Причина этого проста: все число целиком может не поместиться в элементе данных низшего типа. Переменная типа <strong>char</strong> может иметь целое значение 101, но не 22334. Пример, приведенный ниже, иллюстрирует применение этих правил. </p>
     <p><emphasis>/* Преобразования*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>main()</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>char ch;</emphasis></p>
     <p><emphasis>int i;</emphasis></p>
     <p><emphasis>float fl;</emphasis></p>
     <p><emphasis>fl = i  = ch = 'А'; /* строка8 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" ch = %c, i = %d, fl = %2.2f\n", ch, i, fl);</emphasis></p>
     <p><emphasis>ch = ch + 1;  /* строка10 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>i = fl + 2*ch; /* строка11 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>fl = 2.0*ch + 1;      /* строка12*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" ch = %c,     i =  %d, fl = %2.2f\n", ch, i, fl);ch = 2.0e30;  /* строка 14 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Теперь ch    =  %с \n" , ch);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Выполнив программу "преобразования", получим следующие результаты: </p>
     <p><emphasis>ch =A, i = 65, fl = 65.00</emphasis></p>
     <p><emphasis>ch =B, i = 197, fl = 329.00</emphasis></p>
     <p><emphasis>Теперь  ch =</emphasis></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Вот что происходит в программе.</p>
     </title>
     <p>Строки 8 и 9: Величина <strong>' А'</strong> присваивается символьной переменной <strong>ch</strong>. Переменная <strong>i</strong> получает целое значение, являющееся преобразованием символа <strong>' А'</strong> в целое число, т. е <strong>' 65'</strong>. И наконец, перемен ная <strong>fl</strong> получает значение <strong>65.00</strong>, являющееся преобразованием числа <strong>65</strong> в число с плавающей точкой.</p>
     <p>Строки 10 и 13: Значение символьной переменной <strong>'А'</strong> преобразуется в целое число <strong>65</strong>, к которому затем добавляется <strong>1</strong>. После этого получившееся в результате число <strong>66</strong> преобразуется в код символа <strong>В</strong> и помещается в переменную <strong>ch</strong>.</p>
     <p>Строки 11 и 13. При умножении на <strong>2</strong> значение переменной <strong>ch</strong> преобразуется в целое число <strong>(66)</strong>. При сложении с величиной переменной <strong>fl</strong> получившееся в результате число <strong>(132)</strong> преобразуется в число с плавающей точкой. Результат <strong>(197.00)</strong> преобразуется в число целого типа и присваивается переменной <strong>i</strong>.</p>
     <p>Строки 12 и 13. Перед умножением на <strong>2.0</strong> значение переменной <strong>ch(' В')</strong> преобразуется в число с плавающей точкой. Перед выполнением сложения величина переменной <strong>i(197)</strong> преобразуется в число с плавающей точкой, а результат операции <strong>(329.00)</strong> присваивается переменной <strong>fl</strong>.</p>
     <p>Строки 14 и 15: Здесь производится попытка осуществить преобразование типов в порядке убывания старшинства - переменная <strong>ch</strong> полагается равной сравнительно большому числу. Результаты оказываются неутешительными. Независимо от переполнения и усечения, которые имеют место, в итоге на нашей системе мы пoлучили код, соответствующий какому-то непечатаемому знаку. </p>
     <p>     На самом деле существует еще один вид преобразования типов. Для, сохранения точности вычислений при арифметических операциях все величины типа <strong>float</strong> преобразуются в данные типа <strong>double</strong>. Это существенно уменьшает ошибку округления. Конечный результат, естественно, преобразуется обратно в число типа <strong>float</strong>, если это диктуется соответствующим оператором описания. Вам нет необходимости заботиться о выполнении подобных преобразований, но должно быть приятно сознавать, что компилятор стоит на страже ваших интересов. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Операция приведения</p>
     </title>
     <p>     Самое лучшее - это вообще избегать преобразования типов особенно в порядке убывания ранга. Но иногда оказывается удобным применять такие преобразования при условии, что вы ясно представляете себе смысл выполняемых действий. Преобразования типов, которые мы обсуждали до сих пор, выполнялись автоматически. Кроме того, существует возможность точно указывать тип данных, к которому необходимо привести некоторую величину. </p>
     <p>     Этот способ называется "приведением" типов и используется следующим образом: перед данной величиной в круглых скобках записывается имя требуемого типа. Скобки и имя типа вместе образуют операцию приведения". В общем виде она записывается так </p>
     <p><emphasis>(тип)</emphasis></p>
     <p>где фактическое имя требуемого типа подставляется вместо слова <emphasis>"тип"</emphasis>.</p>
     <p>Рассмотрим две нижеследующие строки, где <strong>mice</strong> - это переменная типа <strong>int</strong>. Вторая строка содержит две операции приведения </p>
     <p><emphasis>mice = 1.6 + 1.7;mice = (int)1.6  + (int)l.7;</emphasis></p>
     <p>     В первом примере используется атоматическое преобразование типов. Сначала числа <strong>1.6</strong> и <strong>1.7</strong> складываются - результат равен <strong>3.3</strong>. Затем путем отбрасывания дробной части полученное число преобpaзyeтcя в <strong>3</strong> для согласования с типом <strong>int</strong> переменной <strong>mice</strong>. Во втором примере <strong>1.6</strong> и <strong>1.7</strong> преобразуются в целые числа <strong>1</strong>, так что переменной <strong>mice</strong> присваивается значение, равное <strong>1+1</strong>, или <strong>2</strong>. </p>
     <p>     Вообще говоря, вы не должны смешивать типы; вот почему в некоторых языках это запрещено. Но бывают ситуации, когда это оказывается полезным. Философия языка Си заключается в том, чтобы не устанавливать барьеров на вашем пути, но при этом возложить на вас всю ответственность за злоупотребление предоставленной свободой. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Резюме: операции в языке Си </p>
     </title>
     <p>     Ниже перечислены операции, которые мы уже обсудили. </p>
     <p>=           Присваивает величину справа от знака переменной слева от него</p>
     <p> +          Прибавляет величину справа от знака к величине слева от него</p>
     <p>-           Вычитает величину справа от знака из величины слева от него</p>
     <p>-           Унарная операция, изменяет знак величины справа от знака</p>
     <p>*           Умножает величину справа от знака на величину слева от него</p>
     <p>/           Делит величину слева от знака на величину справа от него.</p>
     <p>            Результат усекается, если оба операнда целые числа</p>
     <p> %         Дает остаток при делении величины слева от знака на величину</p>
     <p>            справа от него (только для целых чисел)</p>
     <p>++         Прибавляет 1 к значению переменной слева от знака (префиксная форма)</p>
     <p>            или к значению переменной справа от знака (постфиксная форма)</p>
     <p> --         Аналогичная операции <strong>++</strong>, но вычитает 1</p>
     <p>sizeof    Дает размер операнда, стоящего справа, в байтах.</p>
     <p>            Операнд может быть спецификацией типа, заключенного в круглые скобки,</p>
     <p>            как, например, <strong>sizeof (float)</strong>, или именем конкретной переменной,</p>
     <p>            массива и т. п., например <strong>sizeof foo</strong></p>
     <p>(тип)     Операция приведения: приводит величину, стоящую справа, к типу,</p>
     <p>            определяемому ключевым словом (или словами) в скобках. Например,</p>
     <p>            <strong>(float)9</strong> преобразует целое число <strong>9</strong> в число с</p>
     <p>            плавающей точкой 9.0.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>ПРИМЕР ПРОГРАММЫ</p>
     </title>
     <p>     На рис. 5.8 приведена программа, которая может оказаться полезной тем, кто занимается бегом, и которая иллюстрирует некоторые положения данной главы. Она выглядит довольно длинной, но все вычисления в ней выполняются шестью операторами, помещенными в конце. Большей частью программа занимается организацией диалога между машиной и пользователем. Мы ввели в программу достаточно большое число комментариев, чтобы сделать ее почти самодокументируемой. Просмотрите ее, а затем мы объясним некоторые ее моменты. </p>
     <p><emphasis><emphasis>/* бег */</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis># define SM     60 /* число секунд в минуте */</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis># define SH   3600 /* число секунд в часе */</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis># define МК  0.62137 /* число миль в километре */</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>main()</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>{</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>float distk, distm;    /* дистанция в км и милях */</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>float rate;   /* средняя скорость в милях в час */</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>int min, sec;   /* время бега в минутах и секундах */</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>int time;  /* время бега в секундах */</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>float mtime;    /* время пробега одной мили в секундах */</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>int mmin, msec;    /* время пробега одной мили в минутах и секундах */</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>printf(" Эта программа пересчитывает ваше время пробега дистанции, выраженной в км, \n");</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>printf(" во время, требуемое для пробега одной мили, и вашу среднюю \n");</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>printf(" скорость в милях в час,\n");</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>printf(" Укажите, пожалуйста, дистанцию в километрах.\n");</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>scanf(" %f ", &amp;distk);</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>printf(" Введите затем время в минутах и секундах. \n ");</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>printf(" Начните с ввода минут. \n");</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>scanf(" %d", &amp;min);</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>printf(" Теперь вводите секунды. \n");</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>scanf(" %d", &amp;sec);time = SM * mm + sec; /* переводит время в секунды */</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>distm = MK * distk; /* переводит километры в мили */</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>rate = distm / time*SH; /* число миль в сек * число</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>                    сек в час = число миль в час */</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>mtime = (float)time / distm;  /* время/дистанция = время на милю */</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>mmin = (int)mtime / SM; /* находит целое число минут */</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>msec = (int)mtime % SM; /* находит остаток в секундах */</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>printf("Bы пробежали %1.2f KM (%1.2f мили) за %d мин %d с \n",distk, distm, mm, sec);</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>printf(" Эта скорость соответствует пробегу мили за %d : мин", mmin);</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>printf("%d c.\n Ваша средняя скорость %l.2f миль/ч \n", msec, rate);</emphasis></emphasis></p>
     <p><emphasis><emphasis>}</emphasis></emphasis></p>
     <p>РИС. 5. 8. Программа, полезная для тех, кто занимается бегом </p>
     <p>     Здесь мы применили тот же подход, который использовали в программе секунды в минуты для перевода времени, выраженного в секундах, в минуты и секунды. Кроме того, нам пришлось воспользоваться преобразованиями типов. Почему? Потому что для той части программы, которая занимается переводом секунд в ми нуты, нам требуются аргументы целого типа, а при преобразовании из метрической системы в мили используются числа с плавающей точкой. Мы применили операцию приведения для того, чтобы сделать эти преобразования явными. </p>
     <p>     Честно говоря, нашу программу можно было бы написать, используя только автоматическое преобразование типов. Мы так и делали, применяя операцию приведения переменной <strong>mtime</strong> к типу <strong>int</strong>, чтобы при вычислении времени все операнды были целого типа. Однако такая версия компилятора работает всего на одной из двух доступных нам систем. Использование операции приведения не только проясняет ваш замысел человеку, знакомящемуся c вашей программой, но и упрощает ее компиляцию. </p>
     <p>     Вот результат работы данной программы. </p>
     <p><emphasis>Эта программа пересчитывает ваше время пробега дистанции, выраженной в км,во время, требуемое для пробега одной мили, и вашу среднюю скорость, в милях в час.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Укажите, пожалуйста дистанцию в километрах.10,0.Введите затем время в минутах и секундах.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Начните с ввода минут.36.Теперь введите секунды.23Вы пробежали 10,00 км (6,21 мили) за 36 мин. 23 с.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Эта скорость соответствует пробегу мили за 5 мин 51 с.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Ваша средняя скорость 10.25 миль/ч </emphasis></p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЧТО ВЫ ДОЛЖНЫ БЫЛИ УЗНАТЬ В ЭТОЙ ГЛАВЕ</p>
    </title>
    <p>Как использовать операции: +,-,*,/,%,++, --, (type).</p>
    <p>Что такое операнд: это - величина, над которой выполняется операция.</p>
    <p>Что такое выражение: совокупность операций и операндов.</p>
    <p>Как вычислять значение выражения: в соответствии с порядком старшинства.</p>
    <p>Как распознать оператор: по символу.</p>
    <p>Виды операторов: операторы описания, присваивания, <strong>while</strong>, составной.</p>
    <p>Как сформировать составной оператор: заключить последовательность операторов в фигурные скобки <strong>{}</strong>.</p>
    <p>Как сформируется оператор <strong>while</strong>: <strong>while</strong> (проверка условия) оператор.</p>
    <p>Как вычисляются выражения со смешанными типами данных: с помощью автоматического преобразования типов. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ </p>
    </title>
    <section>
     <title>
      <p>Вопросы.</p>
     </title>
     <p>1. Предположим, все переменные имеют тип <strong>int</strong>. Определите значение каждой из последующих переменных:</p>
     <p>     а.     х = (2+3)*6,</p>
     <p>     б.     х = (12+6)/2*3,</p>
     <p>     в.     y = x = (2+3)/4,</p>
     <p>     г.     y = 3 + 2*(x = 7/2 ),</p>
     <p>     д.     x = (int)3.8 + 3.3,</p>
     <empty-line/>
     <p>2. Мы подозреваем, что в программе, приведенной ниже, имеется несколько ошибок. Сумеете ли вы помочь нам их обнаружить? </p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int i = 1,</emphasis></p>
     <p><emphasis>float n;</emphasis></p>
     <p><emphasis> printf(" Внимание! Сейчас появится несколько дробей. \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>while (i &lt; 30)</emphasis></p>
     <p><emphasis>    n = 1/ i;</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf(" %f", n);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Вот и все! Конец! \n"),</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>3. Ниже приведена первая попытка сделать программу "секунды в минуты" диалоговой. Программа нас не удовлетворяет. Почему? Как ее улучшить? </p>
     <p><emphasis>#define SM 60</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int sec, mm, left,</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(  Эта программа переводит секунды в минуты и секунды \n );</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf( 'Укажите число секунд \n ),</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf( Для окончания работы программы необходимо ввести 0   \n);</emphasis></p>
     <p><emphasis>while (sec &lt; 0)</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>scanf( %d", &amp;sec),mm = sec/SM,left = sec % SM,</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("%d с это % d  мин %d с \n", sec, mm, left),</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Введите следующее значение \n"),</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf( До свидания!\n ),</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis> </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Ответы</p>
     </title>
     <p>1.  а. 30</p>
     <p>     б. 27(а не 3). Результат 3 можно получить в случае (12 + 6)/(2*3)</p>
     <p>     в. <strong>х</strong> = 1, <strong>у</strong> = 1 (деление целых чисел)</p>
     <p>     г. <strong>х</strong> = 3 (деление целых чисел) и <strong>у</strong> = 9</p>
     <p>     д. <strong>х</strong> = 6, так как (<strong>int</strong>)3.8=3.3 + 3.3 = 6.3, это число будет преобразовано в число 6, поскольку <strong>х</strong> имеет тип <strong>int</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>2.     Строка 3: должна оканчиваться точкой с запятой, а не запятой.</p>
     <p>     Строка 7: оператор <strong>while</strong> представляет собой бесконечный цикл, потому что величина переменной <strong>i</strong> остается равной 1 и всегда будет меньше 30. По всей видимости, мы собирались написать <strong>while(i+ + &lt; 30)</strong>.</p>
     <p>     Строки 7-9: отступы в строках подразумевают, по видимому, что из операторов, расположеных в строках 8 и 9, мы намеревались сформировать блок, но отсутствие фигурных скобок означает, что цикл <strong>while</strong> включает в себя только оператор, расположенный на строке 8; поэтому фигурные скобки должны быть обязательно добавлены.</p>
     <p>     Строка 8: поскольку 1 и <strong>i</strong> - оба целого типа, результат деления будет равен 1 при <strong>i</strong>, равном 1, и 0 - для всех больших значений. Необходимо писать так <strong>n = 1.0/i;</strong> перед делением значение переменной <strong>i</strong> будет приведено к типу данных с плавающей точкой и будет получен ненулевой результат.</p>
     <p>     Строка 9: мы опустили символ "новая строка" в управляющей строке; это приведет к тому, что числа будут печататься на одной строке, если так допускается устройством вывода.</p>
     <empty-line/>
     <p>3. Основная трудность лежит в согласовании между оператором, выполняющим проверку (величина переменной <strong>sec</strong> больше 0 или нет?), и оператором <strong>scanf( )</strong>, осуществляющим ввод значения переменной <strong>sec</strong>. В частности, когда проверка выполняется первый раз, переменная <strong>sec</strong> в программе еще не получает своего значения, и поэтому сравнение будет производиться с некоторой случайной величиной (мусором"), которая может оказаться в соответствующей ячейке памяти. Одно решение, хотя и некрасивое, заключается в инициализации переменной <strong>sec</strong>, скажем величиной 1, в результате чего первый раз сравнение выполнится. Но здесь обнаруживается вторая проблема. Когда при окончании работы мы набираем величину 0, чтобы остановить программу, оказывается, что значение переменной <strong>sec</strong> проверяется только после завершения шага цикла и происходит вывод на печать результатов для 0 секунд. На самом деле нам хотелось бы, чтобы оператор <strong>scanf( )</strong> выполнялся перед тем, как осуществляется проверка в операторе <strong>while</strong>. Этого можно достичь путем следующей модификации средней части программы </p>
     <p><emphasis>scanf(" %d," &amp;sec);</emphasis></p>
     <p><emphasis>while(sec &gt; 0){</emphasis></p>
     <p><emphasis>mm = sec / SM;</emphasis></p>
     <p><emphasis>left = sec % SM;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %d сэто%d мин%d с\n", sec, mm, left);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Введите следующее значение \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>scanf(" %d  ", &amp;sec);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     В первый раз ввод указанной величины в программу осуществляется функцией <strong>scanf( )</strong>, помещенной перед циклом, а ввод каждой последующей величины будет выполняться функцией <strong>scanf</strong> в конце цикла (и, следовательно, как раз перед тем, как начнется выполнение очередного шага цикла). Этот подход является общим способом решения проблем подобного сорта. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>УПРАЖНЕНИЯ </p>
    </title>
    <p>     Ниже приводятся задачи, решения которых мы не даем. Чтобы узнать, работает ли ваша программа, необходимо выполнить ее на вашей машине.</p>
    <p>1. Измените нашу программу "сумма" так, чтобы она определяла сумму первых 20 чисел. (Если хотите, можете считать, что эта программа вычисляет, сколько денег вы получите за 20 дней, если в первый день вы получите 1 долл , во второй - 2, в третий - 3 и т.д.). Модифицируйте потом свою программу таким образом, чтобы вы могли в диалоговом режиме указать ей, до какого дня следует вести расчет, т. е. замените константу 20 переменной, значение которой присваивается в результате операции ввода.</p>
    <p>2. А теперь модифицируйте свою программу так, чтобы она вычисляла сумму квадратов целых чисел (Или, если вам так больше нравится, сколько вы всего получите денег, если в первый день вам заплатят 1 долл , во второй - 4, в третий - 9 и т. д. Это гораздо более прибыльное дело!) Учтите, что в языке Си нет функции возведения в квадрат, но вы можете использовать тот факт, что квадрат числа n - это просто n*n.</p>
    <p>3. Измените свою программу так, чтобы после завершения вычислений она запрашивала у вас новое значение переменной и выполняла вычисления повторно. Окончание работы программы должно происходить при вводе 0. (Указание, используйте такую конструкцию, как цикл в цикле См также вопрос 3 и решение к нему ).  </p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p> 6. Функции и переключение ввода-вывода    </p>
   </title>
   <section>
    <p> В вычислительной технике слова "ввод" и "вывод" применяются в нескольких разных смыслах. Мы можем говорить об устройствах ввода и вывода, таких, как терминалы, накопители на магнитных дисках, точечно-матричные принтеры и т. п., или о данных, используемых при вводе и выводе, или же, наконец, о функциях, реализующих ввод и вывод. Основной целью данной главы является обсуждение функций, применяемых при вводе и выводе, но, кроме этого, мы коснемся и двух других аспектов этого понятия.  </p>
    <p>  Под функциями ввода-вывода подразумеваются функции, которые выполняют транспортировку данных в программу и из нее. Мы уже использовали две такие функции: <strong>printf( )</strong> и <strong>scanf( )</strong>. Теперь же рассмотрим несколько других возможностей, предоставляемых языком Си. </p>
    <p>     Функции ввода-вывода не входят в определение языка Си; их разработка возложена на программистов, реализующих компилятор с языка Си. Если вы являетесь проектировщиком такого компилятора, то можете реализовать любые функции ввода-вывода. Если вычислительная система, для которой вы его создаете, обладает той или иной особенностью, например тем, что каналы ввода-вывода построены на основе портов микропроцессора INTEL 8086, вы можете встроить в нее специальные функции ввода-вывода, ориентированные на эту особенность. Мы рассмотрим пример применения такого подхода в конце данной главы. С другой стороны, выгода использования стандартного набора функций ввода-вывода на всех системах очевидна. Это дает возможность писать "переносимыe" программы, которые легко можно применять на разных машинах. В языке Си имеется много функций ввода-вывода такого типа, например <strong>printf( )</strong> и <strong>scanf( )</strong>. Ниже мы рассмотрим функции <strong>getchar( )</strong> и <strong>putchar( )</strong>. </p>
    <p>     Эти две функции осуществляют ввод и вывод одного символа при каждом обращении к ним. На первый взгляд, выполнение операций подобным образом может показаться довольно странным так как, учитывая все сказанное выше, мы уже можем с легкостью осуществить ввод нескольких символов подряд. Но этот способ ввода данных лучше соответствует возможностям машины. Более того, такой подход служит основой построения большинства про грамм обработки текстов, являющихся последовательностями обычных слов. Мы увидим, как можно применять эти функции в программах, занимающихся подсчетом символов, чтением и копированием файлов. Попутно мы узнаем про буферы, эхо-печать и переключение ввода-вывода. </p>
    <p><image l:href="#imgAECF.jpg"/> </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВВОД И ВЫВОД ОДНОГО СИМВОЛА: ФУНКЦИИ getchar( ) И putchar( )</p>
    </title>
    <p>Функция <strong>getchar()</strong> получает один символ, поступающий с пульта терминала (и поэтому имеющий название), и передает его выполняющейся в данный момент программе. Функция <strong>putchar( )</strong> получает один символ, поступающий из программы, и пересылает его для вывода на экран. Ниже приводится пример очень простой программы. Единственное, что она делает, это принимает один символ с клавиатуры и выводит его на экран. Мы будем постепенно модифицировать данную программу до тех пор, пока она не приобретет ряд полезных возможностей. Из дальнейшего вы узнаете, что представляют из себя эти возможности, но сначала давайте посмотрим на наш скромный первый вариант </p>
    <p><emphasis>/* ввод-вывод1 */</emphasis></p>
    <p><emphasis> #include</emphasis></p>
    <p><emphasis> main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>char ch;</emphasis></p>
    <p><emphasis>ch = getchar( ); /* строка 1 */</emphasis></p>
    <p><emphasis>putchar (ch);     /* строка 2 */</emphasis></p>
    <p><emphasis> }</emphasis></p>
    <p>     Для большинства систем спецификации функций <strong>getchar</strong> и <strong>putchar</strong> содержатся в системном файле <strong>stdio.h</strong>, и только по этой причине мы указали данный файл в программе. Использование такой программы приводит к следующему: </p>
    <p><emphasis>g [ввод] g </emphasis></p>
    <p>или, возможно, к </p>
    <p><emphasis>gg</emphasis></p>
    <p>     Обозначение [ввод] служит указанием, что вы должны нажать клавишу [ввод]. В любом случае, первый символ <strong>g</strong> вы набираете на клавиатуре сами, а второй выводится компьютером. </p>
    <p>     Результат зависит от того, есть в вашей системе "буферизованный" ввод или нет. Если перед тем как получить на экране ответ, вы должны нажать клавишу [ввод], то буферизация в вашей системе имеется. Давайте закончим рассмотрение функций <strong>getchar( )</strong> и <strong>putchar( )</strong> перед тем, как приступить к обсуждению понятия буферов. </p>
    <p>     Функция <strong>getchar( )</strong> аргументов не имеет (т. е. при ее вызове в круглые скобки не помещается никакая величина). Она просто получает очередной поступающий символ и сама возвращает его значение выполняемой программе. Например, если указанная функция получает букву <strong>Q</strong>, ее значением в данный момент будет эта буква. Оператор, приведенный в строке 1, присваивает значение функции <strong>getchar( )</strong> переменной <strong>ch</strong>. </p>
    <p>     Функция <strong>putchar( )</strong> имеет один аргумент. При ее вызове необходимо в скобках указать символ, который требуется вывести на печать. Аргументом может быть одиночный символ (включая знаки представляемые управляющими последовательностями, описанными в гл. 3), переменная или функция, значением которой является одиночный символ. Правильным обращением к функции <strong>putchar( )</strong> является указание любого из этих аргументов при ее вызове. </p>
    <p><emphasis>putchar ('S');      /* напомним, что символьные */</emphasis></p>
    <p><emphasis>putchar ('\n');     /* константы заключаются в апострофы */</emphasis></p>
    <p><emphasis>putchar ('\007');</emphasis></p>
    <p><emphasis>putchar (ch);       /* <strong>ch</strong> - переменная типа <strong>char</strong> */ </emphasis></p>
    <p><emphasis>putchar (getchar ( ));  </emphasis></p>
    <p>     Форму записи, приведенную в последнем примере, мы можем использовать для того, чтобы представить нашу программу в следующем виде: </p>
    <p>#include </p>
    <p>main( ) </p>
    <p>{ </p>
    <p>putchar (getchar( )); </p>
    <p>}</p>
    <p>     Такая запись очень компактна и не требует введения вспомогательных переменных. Кроме того, в результате компиляции такая программа оказывается более эффективной, но, пожалуй, менее понятной. </p>
    <p>После того как мы ознакомились с работой этих двух функций, можно перейти к обсуждению понятия буферов. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>БУФЕРЫ</p>
    </title>
    <p>     При выполнении данной программы (любой из двух ее версий) вводимый символ в одних вычислительных системах немедленно появляется на экране ("эхо-печать"), в других же ничего не происходит до тех пор, пока вы не нажмете клавишу [ввод]. Первый случай относится к так называемому "небуферизованному" ("прямому") вводу, означающему, что вводимый символ оказывается немедленно доступным ожидающей программе. Второй случай служит примером "буферизованного" ввода, когда вводимые символы собираются и помешаются в некоторую область временной памяти, называемую "буфером". Нажатие клавиши [ввод] приводит к тому, что блок символов (или один символ) становится доступным программе. В нашей программе применяется только первый символ, поскольку функция <strong>getchar( )</strong> вызывается в ней один раз. Например, работа нашей программы в системе, использующей буферизованный ввод, будет выглядеть следующим образом: </p>
    <p><emphasis>Вот длинная входная строка. [ввод] В </emphasis></p>
    <p>     В системе с небуферизованным вводом отображение на экране символа <strong>В</strong> произойдет сразу, как только вы нажмете соответствующую клавишу. Результат ввода-вывода при этом может выглядеть, например, так: </p>
    <p><emphasis>ВВот длинная входная строка</emphasis></p>
    <p>     Символ <strong>В</strong>, появившийся на второй позиции данной строки, - это непосредственный результат работы программы. В каждом случае, программой обрабатывается только один символ, поскольку функция <strong>getchar( )</strong> вызывается лишь один раз. </p>
    <p><image l:href="#img25C4.jpg"/> </p>
    <empty-line/>
    <p>                                                РИС. 6.2. Схема буферизованного и небуферизованного ввода </p>
    <p>     Зачем нужны буферы? Во-первых, оказывается, что передачу нескольких символов в виде одного блока можно осуществить гораздо быстрее, чем передавать их последовательно по одному. Во-вторых, если при вводе символов допущена ошибка, вы можете воспользоваться корректирующими средствами терминала, чтобы ее исправить. И когда в конце концов вы нажмете клавишу [ввод], будет произведена передача откорректированной строки. </p>
    <p>     Однако для некоторых диалоговых программ небуферизованный ввод может оказаться приемлемым. Например, в программах обработки текстов было бы желательно, чтобы каждая команда вводилась, как только вы нажимаете соответствующую клавишу. Поэтому как буферизованный, так и небуферизированный ввод имеет свои достоинства. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>СЛЕДУЮЩИЙ ШАГ</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Теперь возьмемся за что-нибудь несколько более сложное чем чтение и вывод на печaть oднoгo cимвола - например за вывод на печать групп символов. Жeлaтeльнo также, чтобы в любой момент можно было остановить работу программы; для этого спроектируем ее так, чтобы она прекращала работу при получении какого-нибудь специального символа, скажем <strong>*</strong>. Поставленную задачу можно решить, используя цикл <strong>while</strong>: </p>
     <p><emphasis>/*ввод-вывод2 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>/*ввод и печать символов до поступления завершающего символа*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define STOP *  /*дает символу * символическое имя STOP*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>main()</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>char ch;</emphasis></p>
     <p><emphasis>ch = getchar;  /* строка 9 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>while(ch!= STOP){  /* строка 10 / </emphasis></p>
     <p><emphasis>putchar (ch);        / * строка 11  */</emphasis></p>
     <p><emphasis>ch=getchar ();      / * строка 12  */ </emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     В данном примере была использована структура программы, обсуждавшаяся нами в конце гл. 5 (вопрос 3). При первом прохождении тела цикла функция <strong>putchar()</strong> получает значение своего аргумента в результате выполнения оператора, расположенного в строке 9; в дальнейшем, вплоть до завершения работы цикла, значением этого аргумента является символ, передаваемый программе функцией <strong>getchar( )</strong>, расположенной в строке 12. Мы ввели новую операцию отношения <strong>!=</strong>, смысл которой выражается словами "не равно". В результате всего этого цикл <strong>while</strong> будет осуществлять чтение и печать символов до тех пор, пока не поступит признак <strong>STOP</strong>. Мы могли бы опустить в программе директиву <strong>#define</strong> и использовать лишь символ <strong>*</strong> в операторе <strong>while</strong>, но наш способ делает смысл данного знака более очевидным. </p>
     <p>     Перед тем как приступить к выполнению этой замечательной программы на своей машине, взгляните на ее следующий вариант. Программа, приведенная ниже, делает то же самое, но стиль ее написания лучше отвечает духу языка Си: </p>
     <p><emphasis>/* ввод-выводЗ */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include </emphasis></p>
     <p><emphasis>#define STOP * </emphasis></p>
     <p><emphasis>main( ) </emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>char ch;</emphasis></p>
     <p><emphasis>while ((ch=getchar( )) != STOP) /* строка 8 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>putchar (ch);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Одна строка 8 этой программы заменяет строки 9, 10 и 12 программы <strong>ввод-вывод2</strong>. Как же работает этот оператор? Начнем с того, что рассмотрим содержимое внутренних скобок: </p>
     <p><emphasis>ch = getchar( )</emphasis></p>
     <p>Это - выражение. Его смысл заключается в вызове функции <strong>getchar( )</strong> и присваивании полученного значения переменной <strong>ch</strong>. Одним таким действием мы выполним то, чему в программе <strong>ввод-вывод2</strong> были посвящены строки 9 и 12. Далее напомним, что любое выражение имеет значение и что значение выражения, включающего в себя операцию присваивания, совпадает со значением переменной, расположенной слева от знака <strong>=</strong> . Следовательно, значение выражения <strong>(ch = getchar( ))</strong> - это величина переменной <strong>ch</strong>, так что </p>
     <p><emphasis>(ch = getchar( )) ! = STOP</emphasis>     </p>
     <p>имеет то же действие, что и </p>
     <p><emphasis>ch != STOP</emphasis>     </p>
     <p>     Тем самым выполняется проверка, которую в программе <strong>ввод-вывод2</strong> осуществлял оператор, расположенный в строке 10. Конструкции подобного сорта (объединение в одном выражении операций присваивания и сравнения) довольно часто используются при программировании на языке Си: </p>
     <p><image l:href="#imgF7D9.jpg"/> </p>
     <p>     Аналогично нашему предыдущему примеру, в котором применялась конструкция <strong>while (++ size &lt; 18.5)</strong>, данная форма записи обладает тем преимуществом, что позволяет объединять в одном выражении проверку условия окончания цикла и действие по изменению одного из операндов операции сравнения. Подобная структура очень напоминает нам рассуждения, которыми мог бы сопровождаться данный процесс: "Я читаю символ, анализирую его и решаю, что делать дальше". </p>
     <p>     Теперь вернемся к нашей программе и попробуем ее выполнить. Если в вашей системе реализован небуферизованный ввод, результат может выглядеть, например, следующим образом: </p>
     <p><emphasis>ИИннттеерреесснноо   ppаaббooттaаеeтт   ллии   ооннаа . Думаю что да.</emphasis></p>
     <p>     При вводе все символы вплоть до признака <strong>STOP</strong> (звездочка), медленно отображаются на экране (эхо-печать). Дублируются даже пробелы. Однако, как только вы ввели признак <strong>STOP</strong>, работа программы прекращается и все, что вы набираете на пульте после этого, появляется на экране без эхо-дублирования. </p>
     <p>     Теперь посмотрим, что будет происходить в системе, обладающей буферизованным вводом. В этом случае программа не начнет работать до тех пор, пока вы не нажмете на клавишу [ввод]. Вот пример возможного диалога </p>
     <p><emphasis>Интересно, работает ли она. Гм , не знаю [ввод].</emphasis></p>
     <p><emphasis>Интересно, работает ли она.</emphasis></p>
     <p>     Первая строка была целиком передана программе. Программа последовательно читает эту строку по одному символу и также по одному символу выводит на печать до тех пор, пока не встретит символ <strong>*</strong>. </p>
     <p>     Теперь напишем несколько более полезную программу. Мы заставим ее подсчитывать символы, которые она читает. Нам требуется для этого ввести в предыдущую программу лишь некоторые изменения </p>
     <p> /* подсчет символов! */</p>
     <p>#define STOP *</p>
     <p>main(  )</p>
     <p>{</p>
     <p>        char ch;</p>
     <p>        int count =0;  /* инициализация счетчика символов 0 */</p>
     <p>        while ((ch = getchar( ))!= STOP)</p>
     <p> {</p>
     <p>           putchar (ch);</p>
     <p>           count++;       /* прибавить 1 к счетчику */</p>
     <p>}</p>
     <p>printf (" \n Всего было прочитано %d символов \n ' , count);</p>
     <p> }</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Чтение одной строки</p>
     </title>
     <p>     Давайте подумаем, какие дополнительные усовершенствования можно ввести в программу, используя только те средства, которыми мы владеем. Первое, что легко можно сделать - это заменить признак окончания ввода данных. Но можно ли предложить что-то лучшее, чем символ <strong>*</strong>? Одной из возможностей является использование символа "нова строка" (<strong>\n</strong>). Для этого нужно лишь переопределить признак <strong>STOP</strong>. </p>
     <p><emphasis>#define STOP   ' \n '</emphasis></p>
     <p>     Какой это даст эффект? Очень большой ведь символ "новая стрoка" пересылается при нажатии клавиши [ввод], следовательно, в результате наша программа будет обрабатывать одну вводимую строку. Предположим, например, что мы внесли указанное изменение в программу <strong>подсчет символов1</strong>, а затем при ее выполнении ввели следующую строку: </p>
     <p><emphasis>О! Быть сейчас во Фресно, когда здесь лето, [ввод] </emphasis></p>
     <p>В ответ на экране появятся следующие строки </p>
     <p><emphasis>О! Быть сейчас во Фресно,  когда здесь лeтo,  Всего бьпо прсчитано 43 симвoлa</emphasis></p>
     <p>     (Если бы мы не включили в управляющую строку оператора <strong>printf( )</strong> в качестве первого символа признак <strong>\n</strong>, второе сообщение появилось бы справа от запятой, после слова <strong>лето</strong>. Мы предпочли избежать такого склеивания строк). </p>
     <p>     Признак, появляющийся в результате нажатия клавиши [ввод] не входит в число символов (<strong>43</strong>), подсчитанных программой, поскольку подсчет осуществляется внутри цикла. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Чтение одиночного файла</p>
     </title>
     <p>     Каким может быть идеальный признак <strong>STOP</strong>? Это должен быть такой символ, который обычно не используется в тексте и следовательно, не приводит к ситуации, когда он случайно встретится при вводе, и работа программы будет остановлена раньше чем мы хотели бы. </p>
     <p>     Проблема подобного сорта не нова, и, к счастью для нас, она уже была успешно решена проектировщиками вычислительных систем. На самом деле задача, которую они рассматривали, была не сколько отличной от нашей, но мы вполне можем воспользоваться их решением. Занимавшая их проблема касалась "файлов". Файлом можно назвать участок памяти, в который помещена некоторая информация. Обычно файл хранится в некоторой долговременной памяти, например на гибких или жестких дисках или на магнитной ленте. Чтобы отмечать, где кончается один файл и начинается другой, полезно иметь специальный символ, указывающий на конец файла. Это должен быть символ, который не может появиться где-нибудь в середине файла, точно так же как выше нам требовался символ, обычно не встречающийся во вводимом тексте. Решением указанной проблемы служит введение специального признака, называемого "<strong>End-of-File</strong>" (конец файла), или <strong>EOF</strong>, для краткости. Выбор конкретного признака <strong>EOF</strong> зависит от типа системы он может состоять даже из нескольких символов. Но такой признак всегда существует, и компилятор с языка Си, которым вы пользуетесь, конечно же "знает", как такой признак действует в вашей системе. </p>
     <p><image l:href="#img73C0.jpg"/> </p>
     <p>                                                  РИС. 6.4. Структура текстового файла с признаком <strong>EOF</strong> </p>
     <p>     Каким образом можно воспользоваться символом <strong>EOF</strong>? Обычно его определение содержится в файле . Общеупотребительным является определение </p>
     <p><emphasis>#define EOF (-1)</emphasis></p>
     <p>     Это дает возможность использовать в программах выражения, подобные, например, такому </p>
     <p><emphasis>while ((ch=getchar( ))!= EOF) </emphasis></p>
     <p>     Поэтому мы можем переписать нашу предыдущую программу, осущecтвляющyю ввод и эхо-печать символов, так: </p>
     <p><emphasis>/* ввод-вывод4 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include &lt; stdio.h&gt;</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int ch;</emphasis></p>
     <p><emphasis>while ((ch = getchar( ))! = EOF)</emphasis></p>
     <p><emphasis>putchar (ch);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Отметим следующие моменты:</p>
     <p>     1. Нам не нужно самим определять признак <strong>EOF</strong>, поскольку заботу об этом берет на себя файл <strong>stdio.h.</strong></p>
     <p>     2. Мы можем не интересоваться фактическим значением символа <strong>EOF</strong>, поскольку директива <strong>#define</strong>, имеющаяся в файле <strong>stdio.h</strong>, позволяет нам использовать его символическое представление.</p>
     <p>     3. Мы изменили тип переменной <strong>ch</strong> с <strong>char</strong> на <strong>int</strong>. Мы поступили так потому, что значениями переменных типа <strong>char</strong> являются целые числа без знака в диапазоне от 0 до 255, a признак <strong>EOF</strong> может иметь числовое значение <strong>-1</strong>. Эта величина недопустима для переменной типа <strong>char</strong>, но вполне подходит для переменной типа <strong>int</strong>. К счастью, функция <strong>getchar()</strong> фактически возвращает значение типа <strong>int</strong>, поэтому она в состоянии прочесть символ <strong>EOF</strong>.</p>
     <p>     4. Переменная <strong>ch</strong> целого типа никак не может повлиять на работу функции <strong>putchar( )</strong>. Она просто выводит на печать символьный эквивалент значения аргумента.</p>
     <p>     5. При работе с данной программой, когда символы вводятся с клавиатуры, необходимо уметь вводить признак <strong>EOF</strong>. He думайте, что вы можете просто указать буквы <strong>E-О-F</strong> или число <strong>-1</strong>. (Число <strong>-1</strong> служит эквивалентом кода ASCII данного символа, а не самим этим символом. Вместо этого вам необходимо узнать, какое представление используется в вашей системе. В большинстве реализаций операционной системы UNIX, например, ввод знака [CTRL/d] (нажать на клавишу [d], держа нажатой клавишу [CTRL]) интерпретируется как признак <strong>EOF</strong>. Во многих микрокомпьютерах для той же цели используется знак [CTRL/z]. </p>
     <p>     Приведем результат работы программы <strong>ввод-вывод4</strong> в системе, обладающей буферизованным вводом: </p>
     <p><emphasis>0на идет во всей красе -</emphasis></p>
     <p><emphasis>Она идет во всей красе -</emphasis></p>
     <p><emphasis>Светла, как ночь ее страны.Светла, как ночь ее страны.</emphasis></p>
     <p><emphasis>                       Лорд Байрон</emphasis></p>
     <p><emphasis>                       Лорд Байрон</emphasis></p>
     <p><emphasis>[CTRL/z]</emphasis></p>
     <p>     Каждый раз при нажатии клавиши [ввод] производится обработка символов, попавших в буфер, и копия строки выводится на печать. Это продолжается до тех пор, пока мы не введем признак <strong>EOF</strong>. </p>
     <p>     Давайте остановимся и подумаем о возможностях программы <strong>ввод-вывод4</strong>. Она осуществляет вывод на экран символов независимо от того, откуда они поступают. Предположим, мы сумели сделать так, что программа вводит символы из некоторого файла. В этом случае она будет осуществлять вывод содержимого файла на экран и остановится только тогда, когда достигнет конца файла, поскольку обнаружит признак <strong>EOF</strong>. Или предположим, что у нас есть способ организовать вывод результатов работы программы в некоторый файл. Тогда можно набрать какой-нибудь текст на клавиатуре и при помощи программы <strong>ввод-вывод4</strong> поместить его во внешнюю память. Или мы могли бы выполнить оба действия одновременно: например, осуществить ввод данных из одного файла и переслать их в другой. В этом случае программа <strong>ввод-вывод4</strong> использовалась бы для копирования файлов. Следовательно, наша маленькая программа могла бы просматривать содержимое файлов, создавать новые файлы и получать копии файлов. Неплохо для такой короткой программы! Ключ к решению этих проблем - в управлении вводом и выводом. Это послужит темой представленного ниже обсуждения. </p>
     <p><image l:href="#img646B.jpg"/>  </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПЕРЕКЛЮЧЕНИЕ И РАБОТА С ФАЙЛАМИ</p>
    </title>
    <p>    Понятие ввода-вывода включает в себя функции, данные и устройства. Рассмотрим, например, нашу программу <strong>ввод-вывод4</strong>. В ней используется функция <strong>getchar( )</strong>, осуществляющая ввод, причем устройство ввода - клавиатура (в соответствии с нашим предположением), а входные данные - отдельные символы. Нам бы хотелось сохранить функции ввода и тип данных, но изменить источник их поступления в программу. Зададимся вопросом: откуда программа узнает, где искать входные данные? </p>
    <p>     По умолчанию Си-программа рассматривает "стандартный ввод" как источник поступления данных. "Стандартным вводом называется устройство, принятое в качестве обычного средства ввода данных в машину. Это может быть устройство чтения данных с магнитной ленты или перфокарт, телетайп или (как мы продолжаем считать) терминал. Современная машина - это послушный инструмент, и мы можем воздействовать на нее так, чтобы она вводила данные из любого источника. В частности, мы можем сообщить программе, что источник входных данных - файл, а не клавиатура. </p>
    <p>     Существуют два способа написания программ, работающих с файлами. Первый способ заключается в явном использовании специальных функций, которые открывают и закрывают файлы, организуют чтение и запись данных и т. п.; мы не хотим пока касаться этого вопроса. Второй способ состоит в том, чтобы использовать программу, спроектированную первоначально в предположении, что данные в нее вводятся с клавиатуры и выводятся на экран, переключить ввод и вывод на другие информационные каналы: например, из файла в файл. Этот способ в некоторых отношениях обладает меньшими возможностями, чем первый, но зато гораздо проще в использовании. Мы изучим понятие переключения в данном разделе. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ОПЕРАЦИОННАЯ СИСТЕМА UNIX. </p>
    </title>
    <section>
     <title>
      <p>Переключение вывода</p>
     </title>
     <p>Предположим, вы осуществили компиляцию программы <strong>ввод-вывод4</strong> и поместили выполняемый объектный код в файл с именем <strong>getput4</strong>. Затем, чтобы запустить данную программу, вы вводите с терминала только имя файла </p>
     <p><emphasis>getput4</emphasis></p>
     <p>и программа выполняется так, как было описано выше, т. е. получает в качестве входных данных символы, вводимые с клавиатуры. Теперь предположим, что вы хотите посмотреть, как наша программа работает с "текстовым файлом" с именем <strong>words</strong>. (Текстовый файл - это файл, содержащий некоторый текст, т е. данные в виде символов. Это может быть, например, очерк или программа на языке Си. Файл, содержащий команды на машинном языке, например файл, полученный в результате компиляции данной программы, <emphasis>не</emphasis> является текстовым. Поскольку наша программа занимается обработкой символов, она должна использоваться вместе с текстовыми файлами.) Все, что для этого требуется - ввести вместо команды, указанной выше, следующую: </p>
     <p><emphasis>getput4  &lt; words</emphasis></p>
     <p>     Символ <strong>&lt;</strong> служит обозначением операции переключения, используемой в ОС UNIX. Выполнение указанной операции приводит к тому, что содержимое файла <strong>words</strong> будет направлено в файл с именем <strong>getput4</strong>. Сама программа <strong>ввод-вывод4</strong> не знает (и не должна знать), что входные данные поступают из некоторого файла, а не с терминала; на ее вход просто поступает поток символов, она читает их и последовательно по одному выводит на печать до тех пор, пока не встретит признак <strong>EOF</strong>. В операционной системе UNIX файлы и устройства ввода-вывода в логическом смысле представляют собой одно и то же, поэтому теперь файл для данной программы является "устройством" ввода-вывода. Если вы попробуете ввести команду </p>
     <p><emphasis>getput4  &lt; words</emphasis></p>
     <p>то в результате на экране могут появиться, например, следующие строки: </p>
     <p><emphasis>В одном мгновеньи видеть вечность,</emphasis></p>
     <p><emphasis>Огромный мир - в зерне песка,</emphasis></p>
     <p><emphasis>В единой горсти - бесконечность,</emphasis></p>
     <p><emphasis>И небо - в чашечке цветка.</emphasis></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Переключение ввода</p>
     </title>
     <p>     Теперь предположим (если вы еще не устали и в состоянии что-нибудь предположить), вам хочется, чтобы слова, вводимые с клавиатуры, попадали в файл с именем <strong>mywords</strong>. Для этого вы должны ввести команду </p>
     <p><emphasis>getput4 &gt; mywords</emphasis></p>
     <p>и начать ввод символов. Символ <strong>&gt;</strong> служит обозначением еще одной операции переключения, используемой в ОС UNIX. Ее выполнение приводит к тому, что создается новый файл с именем <strong>mywords</strong>, а затем результат работы программы <strong>ввод-вывод4</strong>, представляющий собой копию вводимых символов, направляется в данный файл. Если файл с именем <strong>mywords</strong> уже существует, он обычно уничтожается, и вместо него создается новый. (В некоторых реализациях ОС UNIX, однако, вам предоставляется возможность защитить существующие файлы.) На экране в данном случае появятся лишь вводимые вами символы; их же копии будут направлены в указанный файл. Чтобы закончить работу программы, введите признак <strong>EOF</strong>; в системе UNIX это обычно символ [CTRL/d]. Попробуйте воспользоваться описанной здесь операцией. Если вам ничего другого не придет в голову, просто воспроизведите на своей машине пример, приведенный ниже. Знак приглашения, выводимый на экран интерпретатором команд <strong>SHELL</strong>, обозначается здесь символом <strong>%</strong>. Не забывайте оканчивать каждую введенную строку символом [возврат], чтобы содержимое буфера пересылалось в программу. </p>
     <p><emphasis>% getput4 &gt; mywords</emphasis></p>
     <p>у вас не должно быть трудностей с запоминанием того, какая операция переключения для чего предназначена. Необходимо помнить только, что знак каждой операции указывает на направление информационного потока. Вы можете по ассоциации представлять себе этот знак в виде воронки. [CTRL/d] </p>
     <p>     После того как введен символ [CTRL/d], программа заканчивает свою работу и возвращает управление операционной системе UNIX, на что указывает повторное появление знака приглашения. Как убедиться в том, что наша программа вообще работала? В ОС UNIX существует команда <strong>Is</strong>, которая выводит на экран имена файлов; обращение к ней должно продемонстрировать вам, что файл с именем <strong>mywords</strong> теперь существует. Чтобы проверить его содержимое, вы можете воспользоваться командой <strong>cat</strong> или запустить заново программу <strong>ввод-вывод4</strong>, направляя в нее на этот раз содержимое входного файла. </p>
     <p><emphasis>% getput4 &lt; mywords</emphasis></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Комбинированное переключение</p>
     </title>
     <p>     Предположим теперь, что вы хотите создать копию файла <strong>mywords</strong> и назвать ее <strong>savewords</strong>. Введите для этого команду </p>
     <p><emphasis>getput4 &lt; mywords &gt; savewords </emphasis></p>
     <p>и требуемое задание будет выполнено. Команда </p>
     <p><emphasis>getput4  &gt; savewords &lt; mywords</emphasis></p>
     <p>приведет к такому же результату, поскольку порядок указания операций переключения не имеет значения. Нельзя использовать в одной команде один и тот же файл и для ввода и для вывода одновременно. </p>
     <p><emphasis>getput4 mywords             НЕПРАВИЛЬНО</emphasis></p>
     <p>     Причина этого заключается в том, что указание операци, <strong>&gt; mywords</strong> приводит к стиранию исходного файла перед его использованием в качестве входного. </p>
     <p><image l:href="#img460F.jpg"/> </p>
     <empty-line/>
     <p>                                                          РИС. 6.5. Комбинированное переключение. </p>
     <p>     Теперь, мы думаем, настало время суммировать правила, касающиеся использования двух операций переключения <strong>&lt;</strong> и <strong>&gt;</strong>. </p>
     <p>     1. Операция переключения связывает <emphasis>выполняемую</emphasis> программу (в том числе и стандартные команды ОС UNIX) с некоторым файлом. Она не может использоваться для связи одного файла с другим или одной программы с другой.</p>
     <p>     2. Имя выполняемой программы должно стоять слева от знака операции, а имя файла - справа от него.</p>
     <p>     3. При использовании этих операций ввод не может осуществляться более чем из одного файла, а вывод - более чем в один файл.</p>
     <p>     4. Обычно между именем и операцией пробелы не обязательны кроме тех редких случаев, когда используются некоторые символы специального назначения в интерпретаторе команд <strong>UNIX</strong>. Мы могли бы писать, например, так: <strong>getput4 &lt; words</strong>, или, что более предпочтительно, <strong>getput4 &lt; words</strong>.</p>
     <p>Мы уже привели выше несколько примеров правильного использования операций переключения. Ниже дается несколько ошибочных примеров (<strong>addup</strong> и <strong>count</strong> - выполняемые программы, a <strong>fish</strong> и <strong>stars</strong> - текстовые файлы). </p>
     <p>fish &gt; stars                 Нарушение правила 1 </p>
     <p>addup &lt; count            Нарушение правила 1 </p>
     <p>stars &gt; count              Нарушение правила 2 </p>
     <p>addup &lt; fish &lt; stars     Нарушение правила 3</p>
     <p>count &gt; stars fish        Нарушение правила 3</p>
     <p>     B OC UNIX применяются также операция <strong>&gt;&gt;</strong>, позволяющая добавлять данные в конец существующего файла, и операция "канал" (<strong>|</strong>), связывающая файл вывода одной программы с вводом другой. Для получения более детальной информации обо всех этих операциях вам необходимо обратиться к руководству по ОС UNIX (по аналогии с этим нам приходит в голову название "ОС UNIX: руководство для начинающих"). </p>
     <p>     Рассмотрим еще один пример: напишем очень простую программу, шифрующую сообщения; с этой целью мы немного изменим программу <strong>ввод-вывод4</strong> и получим </p>
     <p><emphasis>/* простой шифр */</emphasis></p>
     <p><emphasis>/* заменяет каждый символ текста */</emphasis></p>
     <p><emphasis>/* следующим по порядку из кода ASCII */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include</emphasis></p>
     <p><emphasis> main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{ int ch;</emphasis></p>
     <p><emphasis>  while ((ch = getchar ( )) ! = EOF)</emphasis></p>
     <p><emphasis>   putchar (ch + 1);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Функция <strong>putchar( )</strong> переводит целое "<strong>ch + 1</strong>" в соответствующий символ. Выполните теперь компиляцию программы и поместите выполняемый объектный код в файл с именем <strong>simplecode</strong>. Затем занеси те приведенные ниже строки<a l:href=""> </a> в файл с именем <strong>original</strong>. (Для этого можно воспользоваться системным текстовым редактором или, как было показано ранее, программой <strong>ввод-вывод4</strong>) . </p>
     <p><emphasis>Good spelling is an aid</emphasis></p>
     <p><emphasis>to clear writing.</emphasis></p>
     <p>Теперь введите команду </p>
     <p><emphasis>simplecode &lt; original </emphasis></p>
     <p>Результат должен выглядеть приблизительно так: </p>
     <p><emphasis>!!!!!Hppe!tqfmmjoh!jt!bo!bje&gt;Kup!dmfbs!xsjujohl&gt; k</emphasis></p>
     <p>Буква <strong>G</strong> заменится на <strong>Н</strong>, <strong>о</strong> на <strong>р</strong> и т.д. Вас может удивить следующее: во-первых, что пробелы превратились в восклицательные знаки. Это служит напоминанием, что пробел - такой же символ, как и все остальные. Во-вторых, две строки слились в одну. Почему? </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Операционные системы, отличные от ОС UNIX</p>
     </title>
     <p>     Здесь мы главным образом рассмотрим, чем отличаются другие операционные системы от ОС UNIX; поэтому если вы пропустили предыдущий раздел, вернитесь назад и прочтите его.</p>
     <empty-line/>
     <p>Все отличия можно разделить на две группы:</p>
     <p>     1. В других операционных системах реализована операция переключения.</p>
     <p>     2. Компиляторы с языка Си предоставляют возможность использовать операцию переключения. </p>
     <p>     Мы не можем рассмотреть все возможные операционные системы, поэтому приведем пример только одной из них, но весьма широко распространенной. Это система MS-DOS 2; она вначале была просто "отпрыском" ОС СР/М, а сейчас самостоятельно развивается в сторону операционной системы XENIX, подобной ОС UNIX. В версию MS-DOS были введены операции переключения <strong>&lt;</strong> и <strong>&gt;</strong>; они работают в ней точно так же, как было описано в предыдущем разделе. </p>
     <p>     У нас нет возможности рассмотреть все компиляторы с языка Си. Однако в пяти из шести версий компилятора, предназначенных для микрокомпьютеров, с которыми мы имели дело, для указания операции переключения используются символы <strong>&lt;</strong> и <strong>&gt;</strong>. Операция переключения, реализуемая компилятором с языка Си, отличается от аналогичной операции, выполняемой ОС UNIX, в двух аспектах:</p>
     <p>     1. Указанная операция выполняется при работе программ, написанных только на Си, в то время как в ОС UNIX она может использоватъся при работе любой программы.</p>
     <p>     2. Между именем программы и знаком операции должен быть один пробел, а между знаком операции и именем файла пробел должен отсутствовать. Ниже приведен пример правильной команды: </p>
     <p><emphasis>input4  &lt;words </emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Комментарий</strong></p>
     <p>Операция переключения - это простое, но мощное средство. С ее помощью мы можем превратить нашу крошечную программу <strong>ввод-вывод4</strong> в инструмент для создания, чтения и копирования файлов. Данный способ служит иллюстрацией подхода, принятого в языке Си (и ОС UNIX) и заключающегося в конструировании простых средств, которые можно комбинировать различным образом для выполнения конкретных задач. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Резюме: как переключать ввод и вывод</p>
     </title>
     <p>     На большинстве машин, в которых реализован компилятор с языка Си, операцию переключения можно использовать либо для всех программ, благодаря поддержке операционной системы, либо только для программ, написанных на Си, благодаря наличию компилятора с этого языка. Ниже <strong>prog</strong> будет именем выполняемой программы, a <strong>file1</strong> и <strong>file2</strong> - именами файлов. </p>
     <empty-line/>
     <p>Переключение вывода в файл: &gt; </p>
     <p><emphasis>prog  &gt;file1</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Переключение ввода в файл: &lt; </p>
     <p><emphasis>prog  &lt;file2</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Комбинирванное переключение: </p>
     <p><emphasis>prog  &lt;file2  &gt;filel или prog  &gt;filel  &lt;file2</emphasis></p>
     <p>В обеих формах записи файл с именем <strong>file2</strong> используется для ввода данных, а файл с именем <strong>filel</strong> - для вывода. </p>
     <empty-line/>
     <p>Расположение пробелов</p>
     <p>     Некоторые системы (в особенности компиляторы с языка Си) требуют наличия пробела слева от знака операции переключения и его отсутствия справа от этого знака. Другие системы (ОС UNIX например) допускают любое число пробелов (в том числе и ни одного) слева и справа от знака данной операции. </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Графический пример</strong> </p>
     <p>     Мы можем воспользоваться функциями <strong>getchar( )</strong> и <strong>putchar( )</strong> для изображения геометрических фигур при помощи символов. Ниже приведена программа, которая это делает. Она читает символ, а затем печатает его некоторое число раз зависящее от кода ASCII этого символа. Кроме того, она печатает на каждой строке требуемое число пробелов, чтобы текст оказывался в центре строки. </p>
     <p><emphasis>/* фигуры */</emphasis></p>
     <p><emphasis>/* изображает симметричную фигуру из символов */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include</emphasis></p>
     <p><emphasis> main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int ch; /* переменная для ввода символа */</emphasis></p>
     <p><emphasis>int index;</emphasis></p>
     <p><emphasis>int chnum;</emphasis></p>
     <p><emphasis>while ((ch=getchar( )) != '\n' )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>chnum - ch %26; /* получение числа от 0 до 25 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>index = 0;</emphasis></p>
     <p><emphasis>while (index++ &lt;(30 - chnum))</emphasis></p>
     <p><emphasis>putchar( ); /* печать пробелов сдвига к центру */</emphasis></p>
     <p><emphasis>index = 0; </emphasis></p>
     <p><emphasis>while (index++ &lt;(2* chnum + 1))</emphasis></p>
     <p><emphasis>putchar (ch); /* повторная печать символа */</emphasis></p>
     <p><emphasis>putchar( \n );</emphasis></p>
     <p><emphasis> }</emphasis></p>
     <p><emphasis> }</emphasis></p>
     <p>     Единственный новый технический прием здесь - это использование подвыражений таких, как (<strong>30-chnum</strong>) при записи условии в циклах <strong>while</strong>. Один цикл <strong>while</strong> управляет печатью необходимого числа начальных пробелов в каждой строке, а второй - выводом символов на печать. Результат работы программы зависит от данных, которые вводятся. Если, например, вы введете.<a l:href=""> </a> </p>
     <p><emphasis>What is up?</emphasis></p>
     <p>то на экране появится следующее </p>
     <p><emphasis>wwwwwwwwwwwwwwwwwww</emphasis></p>
     <p><emphasis>h</emphasis></p>
     <p><emphasis>ааааааааааааааааааааааааааааааааааааааа</emphasis></p>
     <p><emphasis>ttttttttttttttttttttttttt iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii</emphasis></p>
     <p><emphasis>sssssssssssssssssssssss</emphasis></p>
     <p><emphasis>uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu ppppppppppppppppp</emphasis></p>
     <p><emphasis>??????????????????????????</emphasis></p>
     <p>     Что вы можете делать с помощью этой программы? Можете просто игнорировать ее, или же (переписав ее по-другому) изменять вид фигур которые она выводит на печать, либо наконец искать такие комбинации входных символов, что в результате на экране будут появляться привлекательные фигуры например при вводе такой последовательности: </p>
     <p><emphasis>h i j k l m n o p q r s t u i i i </emphasis></p>
     <p>Результат работы программы будет выглядеть так </p>
     <p><emphasis>h i i i j j j j j</emphasis></p>
     <p><emphasis>k k k k k k k l l l l  l l l l l</emphasis></p>
     <p><emphasis>m m m m m m m m m m m  n n n n n n n n n n n n n</emphasis></p>
     <p><emphasis>o o o o o o o o o o o o o o o p p p p p p  p p p p p p p p p p p</emphasis></p>
     <p><emphasis>q q q q q q q q q q q q q q q q q q q г г г г г г г г г г г г  г г г г г г г  г г s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s</emphasis></p>
     <p><emphasis>t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t</emphasis></p>
     <p><emphasis>u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u 111</emphasis></p>
     <p><emphasis>l l l</emphasis></p>
     <p><emphasis>l l l</emphasis></p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>СИСТЕМНО-ЗАВИСИМЫЕ СРЕДСТВА: ПОРТЫ ВВОДА-ВЫВОДА МИКРОПРОЦЕССОРОВ INTEL 8086/8088</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Рассмотрим различные устройства ввода-вывода, поскольку теперь мы хотим обсудить вопрос о том, как приспособить реализацию компилятора с языка Си к требованиям конкретной вычислительной системы. Многие из современных микрокомпьютеров спроектированы на основе микропроцессорных интегральных схем (ИС) INTEL 8086 и INTEL 8088. Наиболее известным является персональный компьютер IBM PC, в котором применяются ИС второго типа. Конкретный пример, который приведен ниже, относится к упомянутому компьютеру, но обсуждаемые принципы применимы и при рассмотрении других мини-машин, построенных на базе семейства микропроцессоров 8086/8088. </p>
     <p>     В компьютере типа IBM PC кроме ИС 8088 имеются и другие устройства, например клавиатура, громкоговоритель, возможно, накопитель на мини-кассете или магнитном диске, монитор, встроенная память, таймеры, а также микропроцессоры для управления потоком данных. Центральный процессор (встроенный в кристалл 8088) должен иметь возможность взаимодействовать с остальными частями компьютера. Некоторые из таких взаимодействий осуществляются при помощи адресов памяти, другие - при помощи "портов" ввода-вывода. У микропроцессора 8088 имеется 65536 портов, которые могут использоваться при различных взаимодействиях. Для связи с этим микропроцессором каждому устройству назначается свой определенный порт или порты. (Заметим, что используются не все 65536 портов!) Например, порты 992, 993, 1000-1004 используются для связи с адаптером цветной графики. Работа громкоговорителя управляется портом с номером 97. Это выглядит несколько проще, чем управление адаптером цветной графики, поэтому мы используем его для иллюстрации работы портов ввода-вывода. </p>
     <p>     Порт 97 не управляет непосредственной работой громкоговорителя. Устройство, осуществляющее эти функции, называется "Программируемый параллельный интерфейсный контроллер 8255". Этот микропроцессор имеет три "регистра" (небольших, легко до ступных элемента памяти), в каждом из которых содержится некоторое число. Числа в регистрах используются для управления работой данного устройства. Каждый регистр связан с ИС 8088 через порт, и регистру, управляющему громкоговорителем, выделен для связи порт 97. С его помощью управление данным устройством осуществляется путем изменения числа в регистре. При посылке правильного" числа громкоговоритель издает звуковой сигнал; посылка же "неправильного" числа может вызвать ряд проблем. Поэтому нам необходимо знать, какие числа требуется посылать и как их нужно посылать. В частности, нам хотелось бы знать, как использовать язык Си для подобного рода операций. </p>
     <p><image l:href="#img4DBB.jpg"/> </p>
     <empty-line/>
     <p>                                           РИС. 6.6. Связь контроллера 8255 с микропроцессором INTEL 8088. </p>
     <p>     Давайте сначала посмотрим, какие нужно посылать числа. Первым необходимо знать - регистр контроллера 8255 может принять 8- разрядное число, которое помещается туда в двоичном коде, например, 01011011. Каждый из восьми разрядов памяти рассматривается как переключатель "включено-выключено" для соответствующего устройства или воздействия. Наличие 0 или 1 в соответствующей позиции определяет, включено или нет соответствующее устройство. Например, разряд 3 (разряды нумеруются от 0 до 7 справа налево) определяет, включен или нет электродвигатель нателя на мини-кассете, а разряд 7 разрешает или запрещает работу с клавиатурой терминала. При передаче числа в регистр необходимо соблюдать осторожность. Если при включении громкоговорителя мы не обратим внимания на остальные разряды, то случайно можем выключить клавиатуру! Поэтому давайте посмотрим с помощью рис. 6.7, чему соответствует каждый разряд. (Используемая информация взята из технического справочного руководства фирмы IBM, и мы вовсе не должны знать, что большинство из этих разрядов означает.) </p>
     <p>разряд 0 + включение громкоговорителя через таймер 2</p>
     <p>разряд 1 + наличие данных для работы громкоговорителя</p>
     <p>разряд 2 + (чтение ключа размера оперативной памяти) или (чтение резервного ключа)</p>
     <p>разряд 3 + выключение двигателя накопителя на мини-кассете</p>
     <p>разряд 4 - разблокировка оперативной памяти</p>
     <p>разряд 5 - разблокировка контроля ввода-вывода</p>
     <p>раздяр 6 - поддержание низкой тактовой частоты задающего генератора клавиатуры</p>
     <p>разряд 7 - (разблокировка клавиатуры) или + (сброс клавиатуры &amp; разрешение опроса программно-опрашиваемых переключателей)</p>
     <p>РИС. 6.7. Порт 97 назначение управляющих разрядов </p>
     <p>     Обратите внимание на знаки <strong>+</strong> и <strong>-</strong> на рис. 6.7. Знак <strong>+</strong> указывает, что в соответствующем разряде выполнение условия обозначается через 1, а знак <strong>-</strong> указывает, что выполнение условия в разряде обозначается через 0. Поэтому 1 в 3-м разряде показывает, что двигатель накопителя на мини-кассете выключен, в то время как 0 в 4-м разряде указывает на возможность доступа к памяти. </p>
     <p>     Каким образом можно включить громкоговоритель? Оказывается, для этого необходимо в 0-й разряд (включение громкоговорителя через таймер 2) и в 1-й разряд (наличие данных для работы громкоговорителя) заслать 1. Это означает, что для включения громкоговорителя через порт 97 необходимо послать в регистр двоичное число 11 (или десятичное число 3). Но, перед тем как приступить к этому, учтите, что данная операция имеет такие побочные эффекты, как, например, установка разряда 4 в 0, что может оказаться вовсе нежелательным. Одна из причин, по которой мы не рассказали, как использовать порты, заключается в том, чтобы предотвратить неприятные последствия вашей поспешности. </p>
     <p>     Для надежности мы должны проверить сначала, что содержится в регистре. К счастью, это совсем не трудно (мы продемонстрируем это чуть позже). Ответ выглядит так: в регистре обычно содержатся числа "76" или "77 ". Давайте переведем их в двоичную систему. (Здесь вам, возможно, захочется заглянуть в таблицу преобразования в двоичный код, которая приводится в конце книги в приложении.) Результаты преобразования некоторых чисел приве-дены в табл. 6.1. </p>
     <p>     Не вдаваясь в подробности по поводу значения слов "поддержание низкой тактовой частоты задающего генератора клавиатуры </p>
     <p><emphasis>Таблица 6.1.</emphasis> </p>
     <empty-line/>
     <table>
      <tr>
       <th colspan="10">Десятичное число</th>
       <th colspan="10">Номер разряда</th>
       <th colspan="10">7</th>
       <th colspan="10">6</th>
       <th colspan="10">5</th>
       <th colspan="10">4</th>
       <th colspan="10">3</th>
       <th colspan="10">2</th>
       <th colspan="10">1</th>
       <th colspan="10">0</th>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="10">76</td>
       <td colspan="10"> </td>
       <td colspan="10">0</td>
       <td colspan="10">1</td>
       <td colspan="10">0</td>
       <td colspan="10">0</td>
       <td colspan="10">1</td>
       <td colspan="10">1</td>
       <td colspan="10">0</td>
       <td colspan="10">0</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="10">77</td>
       <td colspan="10"> </td>
       <td colspan="10">0</td>
       <td colspan="10">1</td>
       <td colspan="10">0</td>
       <td colspan="10">0</td>
       <td colspan="10">1</td>
       <td colspan="10">1</td>
       <td colspan="10">0</td>
       <td colspan="10">1</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="10">78</td>
       <td colspan="10"> </td>
       <td colspan="10">0</td>
       <td colspan="10">1</td>
       <td colspan="10">0</td>
       <td colspan="10">0</td>
       <td colspan="10">1</td>
       <td colspan="10">1</td>
       <td colspan="10">1</td>
       <td colspan="10">0</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="10">79</td>
       <td colspan="10"> </td>
       <td colspan="10">0</td>
       <td colspan="10">1</td>
       <td colspan="10">0</td>
       <td colspan="10">0</td>
       <td colspan="10">1</td>
       <td colspan="10">1</td>
       <td colspan="10">1</td>
       <td colspan="10">1</td>
      </tr>
     </table>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Использование порта</p>
     </title>
     <p>     Существуют две операции, которые могут выполняться с помощью порта: микропроцессор 8088 может послать информацию в подсоединенное устройство или прочитать данные из него. В языке Асемблера эти операции выполняются при помощи команд <strong>OUT</strong> и <strong>IN</strong>, а в языке Си использование указанных средств зависит от компилятора. Некоторые из них предоставляют возможность вызова специальных функций (в соответствии с тем, как это обычно делается в языке Си). В компиляторах Lattice С и Supersoft С, например с этой целью применяются функции <strong>outp( )</strong> и <strong>inp( )</strong>, в других же аналогичные функции могут носить другие имена. Если вы работаете с компилятором, в котором такие возможности отсутствуют для задания указанных функций можно либо воспользоваться ассемблером, либо просто включить в свою программу соответствующий ассемблерный код (что очень просто). В любом случае вам необходимо ознакомиться с документацией по вашему компилятору. Пока же будем предполагать, что у вас имеется возможность вызова функций <strong>outp( )</strong> и <strong>inp( )</strong>. </p>
     <p>     Приведем пример программы, представляющей собой первую попытку извлечь звуковой сигнал из громкоговорителя: </p>
     <p><emphasis>/* сигнал1 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>/* заставляет громкоговоритель подавать сигнал */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int store;</emphasis></p>
     <p><emphasis>store = inp (97);               /* запоминание начального значения с помощью порта 97 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("пopт  97 = %d \n", store); /* проверка результатов*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>outp(97, 79);                    /* посылает 79 в порт 97; включение громкоговорителя */</emphasis></p>
     <p><emphasis>outp(97, store);                  /* восстановление начального значения */</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Несмотря на то что, по-видимому, вы и сами можете догадаться, что выполняют функции <strong>inp( )</strong> и <strong>outp( )</strong>, ниже приведем их формальное описание:</p>
     <p><emphasis><strong>inр</strong>(номер порта)</emphasis></p>
     <p>Эта функция возвращает (т. е. формирует) 8-разрядное целое значение (которое преобразуется в 16-разрядное число типа <strong>int</strong> путем добавления нулей слева), полученное из <strong>порта ввода</strong> с указанным <strong>номером</strong>. Обращение к ней не зависит от номера подключенного порта.</p>
     <p><emphasis><strong>оuр</strong>(номер порта, значение)</emphasis></p>
     <p>Эта функция передает 8-разрядное целое значение в <strong>порт</strong> вывода с указанным <strong>номером</strong>.</p>
     <p>Заметим, что один и тот же порт может быть как портом ввода, так и портом вывода в зависимости от того, как он используется.</p>
     <p>     Давайте теперь выполним программу. В итоге вы можете быть не совсем удовлетворены, поскольку компьютер выключает громкоговоритель довольно быстро после включения. Было бы лучше если бы мы смогли заставить компьютер подождать немного, прежде чем выключить громкоговоритель. Как это можно сделать? Довольно просто! Нужно только дать компьютеру какую-нибудь работу" на это время. Приведенная ниже программа показывает, как этого достичь. </p>
     <p><emphasis>/* сигнал2 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>/* более длинный сигнал */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define LIMIT 10000</emphasis></p>
     <p><emphasis>int store;</emphasis></p>
     <p><emphasis>int  count = 0; /* счетчик для организации задержки */</emphasis></p>
     <p><emphasis>store= inp (97);</emphasis></p>
     <p><emphasis>outp (97, 79);</emphasis></p>
     <p><emphasis>while (count++ &lt; LIMIT); /* задержка на время работы пустого цикла */</emphasis></p>
     <p><emphasis>outp (97, store);</emphasis></p>
     <p>     Заметим, что вся работа оператора <strong>while</strong> состоит в увеличении на каждом шаге цикла) значения переменной <strong>count</strong> до тех пор, пока оно не станет равным величине константы <strong>LIMIT</strong>. Символ "точка с запятой", следующий за оператором <strong>while</strong>, - это "пустой" оператор, который не выполняет никаких действий. Поэтому программа <strong>сигнал2</strong> включает громкоговоритель, считает до 10000, а затем выключает его. Вы можете изменять значение константы <strong>LIMIT</strong> чтобы регулировать продолжительность звучания, или можете заменить константу <strong>LIMIT</strong> переменной и использовать функцию <strong>scanf( )</strong> для ввода соответствующего значения, определяющего продолжительность сигнала. </p>
     <p>     Было бы прекрасно иметь возможность регулировать и высоту тона. Это и в самом деле осуществимо. После того как мы изучим функции более полно, в приложении в конце книги вы сможете познакомиться с программой, которая превращает клавиатуру терминала в клавиатуру музыкального инструмента. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СКРЫТОЙ МОЩНОСТИ (В ЛОШАДИНЫХ СИЛАХ) ВАШЕГО КОМПЬЮТЕРА</p>
    </title>
    <p>     Хотите узнать чудовищный потенциал машины для "перемалывания чисел"? Как раз для этого мы написали замечательную программу (приведенную на рис 6.8). Чтобы оценить ее полностью вам необходимо выполнить ее на вашем компьютере. <emphasis>Предупреждение</emphasis> для получения желаемого эффекта вы должны выбрать подходящую для вашей системы величину константы <strong>LIMIT</strong>. Дополнительные подробности будут обсуждены ниже, а сначала рассмотрим саму программу </p>
    <p><emphasis>/* Ганс */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#include</emphasis></p>
    <p><emphasis> #define LIMIT 8000</emphasis></p>
    <p><emphasis>Lmain( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>int num1, num2;</emphasis></p>
    <p><emphasis>long delay =0;</emphasis></p>
    <p><emphasis>int count = 0;</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("Лошадь-компьютер Ганс сложит для вас два очень");</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" маленьких целых числа \n" );</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("Укажите, пожалуйста, первое маленькое число \n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>scanf("%d", &amp;num1);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("Спасибо А теперь введите второе число \n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>scanf("%d", &amp;num2);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("Итак, Ганс, сколько у тебя получится? \n"),</emphasis></p>
    <p><emphasis>while(delay++ &lt; LIMIT);</emphasis></p>
    <p><emphasis>while(count++ &lt; num1 + num2 - 1))</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>putchar ('\007' );</emphasis></p>
    <p><emphasis>delay = 0;</emphasis></p>
    <p><emphasis>while (delay++  &lt; LIMIT);</emphasis></p>
    <p><emphasis>putchar ('\n');</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf ("Да? И это все? \n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>delay = 0;</emphasis></p>
    <p><emphasis>while (delay++  &lt; 3*LIMIT);</emphasis></p>
    <p><emphasis>putchar ('\007');</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Прекрасно, Ганс!\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>РИС. 6.8. Программа для "перемалывания чисел" </p>
    <p>     <emphasis>Технические замечания:</emphasis> операторы <strong>while</strong>, в которых содержится переменная <strong>delay</strong>, не делают ничего другого, кроме организации ЗАДЕРЖКИ по времени.</p>
    <p> Символ "точка с запятой" в конце строки показывает на конец тела цикла <strong>while</strong>, т.е. последующие операторы в него не входят. Цикл <strong>while</strong>, использованный внутри другого цикла <strong>whi1е</strong>, называется "вложенным". </p>
    <p>Мы полагаем, что на IBM PC подходящим значением для константы <strong>LIMIT</strong> является число 8000 АХ 11/750 мы предпочитаем число порядка 50000, но на выбор может влиять также уровень загрузки системы, работающей в режиме разделения времени. </p>
    <p>Мы полагаем <strong>LIMIT</strong> равной значению константы типа <strong>long</strong> (как раз на это и указывает символ <strong>L</strong>, стоящий в конце) для того, чтобы избежать трудностей, связанных с превышением максимального значения величины типа <strong>int</strong> (Для 8000 подобные меры предосторожности на самом деле обязательны, но, например, его замена числом 12000 на IBM PC делает это необходимым, поскольку тогда выражение <strong>3*LIMIT</strong> будет равно 36000, что превышает максимальное значение величины типа <strong>int</strong> в этой системе). </p>
    <p>Если в вашей вычислительной системе отсутствует громкоговоритель или звонок, вы могли бы заменить оператор <strong>putchar('\007')</strong> на <strong>printf ("Стук копыт")</strong>. Эта программа произведет впечатление на ваших друзей и, возможно, успокоит тех, кто боится компьютеров. Мы думаем, такая программа может составить ядро какого-нибудь "Си-вычислителя", но оставляем развитие этой идеи нашим читателям. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВЫ ДОЛЖНЫ БЫЛИ УЗНАТЬ В ЭТОЙ ГЛАВЕ</p>
    </title>
    <p>Что делает функция <strong>getchar()</strong> вводит в программу символ, поступающий с клавиатуры терминала.</p>
    <p>Что делает функция <strong>putchar(ch)</strong> отображает символ, содержащийся в переменной <strong>ch</strong>, на экран.</p>
    <p>Что символы <strong>!=</strong> означают: не равно.</p>
    <p>Что такое <strong>EOF</strong>: специальный символ, указывающий на конец файла.</p>
    <p>Как переключить стандартный ввод на ввод из файла: </p>
    <p><emphasis>program  &lt; file</emphasis></p>
    <p>Как переключить стандартный вывод на вывод в файл: </p>
    <p><emphasis>program  &gt; file </emphasis></p>
    <p>Что такое порты: средства доступа к подсоединенным устройствам.</p>
    <p>Как использовать порты: путем вызова функций <strong>inp( )</strong> и <strong>outp( )</strong>. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ</p>
    </title>
    <section>
     <title>
      <p>Вопросы </p>
     </title>
     <p>1. Выражение <strong>putchar(getchar( ))</strong> является правильным. Будет ли правильным вы ражение <strong>getchar(putchar( ))</strong>?</p>
     <empty-line/>
     <p>2. Что произойдет в результате выполнения каждого из следующих операторов?</p>
     <p>     a. <strong>putchar('H' )</strong>;</p>
     <p>     б. <strong>putchar(' \007')</strong>;</p>
     <p>     в. <strong>putchar('\n')</strong>;</p>
     <p>     г. <strong>putchar(' \b')</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>3. Допустим, у вас есть программа <strong>count</strong>, подсчитывающая число символов в файле. Напишите команду, в результате выполнения которой будет пpoизвeдeн подсчет числа символов в файле <strong>essay</strong>, а результат будет помещен в файл <strong>essayct</strong>.</p>
     <empty-line/>
     <p>4. Даны программа и файлы, описанные в вопросе 3. Какие из приведенных ниже команд правильны?</p>
     <p>     a. <strong>essayct</strong> &lt;<strong>essay</strong></p>
     <p>     б. <strong>count essay</strong></p>
     <p>     в. <strong>count</strong> &lt; <strong>essayct</strong></p>
     <p>     г. <strong>essay</strong> &gt; <strong>count</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>5. Что делает оператор <strong>outp(212, 23)</strong>? </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Ответы </p>
     </title>
     <p>1. Нет. У функции <strong>getchar( )</strong> аргумент должен отсутствовать, а у функции <strong>putchar( )</strong> аргумент обязательно должен быть.</p>
     <empty-line/>
     <p>2.</p>
     <p>     а. печать буквы <strong>Н</strong></p>
     <p>     б. вывод символа <strong>'\007'</strong>, в результате чего сработает громкоговоритель</p>
     <p>     в. переход на новую строку на устройстве вывода</p>
     <p>     г. шаг назад на одну позицию.</p>
     <empty-line/>
     <p>3. <strong>count</strong> &lt; <strong>essay</strong> &gt; <strong>essayct</strong> или иначе <strong>count</strong> &gt; <strong>essayct</strong> &lt; <strong>essay</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>4.</p>
     <p>     а. неправильно, поскольку <strong>essayct</strong> не является выполняемой программой</p>
     <p>     б. неправильно, поскольку опушен знак операции переключения. (Позже вы научитесь писать программы, для которых не нужно будет использовать операцию переключения)</p>
     <p>     в. правильно, при выполнении этой команды число символов, полученное в результате работы программы <strong>count</strong> из вопроса 3, появится в виде сообщения на экране.</p>
     <p>     г. неправильно, имя выполняемой программы должно стоять первым</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>УПРАЖНЕНИЯ</p>
    </title>
    <p>1. Напишите программу, описанную в п. 3, т. е. программу, подсчитывающую число символов в файле.</p>
    <empty-line/>
    <p>2. Модифицируйте программу <strong>count</strong> так, чтобы при учете каждого символа раздается звуковой сигнал. Введите в программу короткий цикл, реализующий временную задержку, для того чтобы отделить один сигнал от другого.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>7. Выбор вариантов</p>
   </title>
   <section>
    <p>     Хотите научиться создавать мощные, "интеллектуальные", универсальные и полезные программы? Тогда вам потребуется язык, обеспечивающий три основные формы управления процессом выполнения программ. Согласно теории вычислительных систем (которая является наукой о вычислительных машинах, а не наукой, создаваемой такими машинами), хороший язык должен обеспечивать реализацию следующих трех форм управления процессом выполнения программ:</p>
    <p>     1. Выполнение последовательности операторов.</p>
    <p>     2. Выполнение определенной последовательности операторов до тех пор, пока некоторое условие истинно.</p>
    <p>     3. Использование проверки истинности условия для выбора между различными возможными способами действия. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ОПЕРАТОР if</p>
    </title>
    <p>    Начнем с очень простого примера. Мы уже видели, как нужно написать программу, подсчитывающую число символов в файле. Предположим, вместо символов мы хотим подсчитать строки. Это можно сделать путем счета числа символов "новая строка" в файле. Ниже приводится соответствующая программа: </p>
    <p><emphasis>/* подсчет строк */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#include &lt; stdio.h&gt;</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>int ch;</emphasis></p>
    <p><emphasis>int linecount = 0;</emphasis></p>
    <p><emphasis>while((ch = getchar( )) != EOF)</emphasis></p>
    <p><emphasis>if(ch =='\n')</emphasis></p>
    <p><emphasis> linecount ++;</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Янасчитала%d строк\n", linecount);</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>Сердцевиной" программы является оператор </p>
    <p><emphasis>if(ch == '\n') linecount ++;</emphasis></p>
    <p>     Этот "оператор <strong>if</strong>" служит указанием компьютеру увеличить значение переменной <strong>linecount</strong> на 1, если только что прочитанный символ (содержимое переменной <strong>ch</strong>) представляет собой символ "новая строка". Знак <strong>==</strong> не является опечаткой; его смысл выражается словами "равняется". Не путайте эту операцию с операцией присваивания (<strong>=</strong>). </p>
    <p>     Что происходит в случае, когда значение переменной <strong>ch</strong> не является символом "новая строка"? Тогда в цикле <strong>while</strong> производится чтение следующего символа. </p>
    <p>     Оператор <strong>if</strong>, который мы только что применили в программе, считается одиночным оператором, начинающимся от ключевого слова <strong>if</strong> и завершающимся символом "точка с запятой". Вот почему мы не использовали фигурные скобки, чтобы отметить начало и конец тела цикла <strong>while</strong>. </p>
    <p>     Совсем несложно усовершенствовать программу так, чтобы она подсчитывала символы и строки одновременно; давайте попробуем это сделать. </p>
    <p><emphasis>/* 1cс - подсчет числа строк и символов */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#include</emphasis></p>
    <p><emphasis> main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>int ch;</emphasis></p>
    <p><emphasis>int linecount = 0;</emphasis></p>
    <p><emphasis>int charcount = 0;</emphasis></p>
    <p><emphasis>while((ch = getchar( )) != EOF)</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>    charcount ++ ;</emphasis></p>
    <p><emphasis>    if(ch == '\n' ) linecount++ ;</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Я насчитала %d        символов и %d строк.\n", charcount, linecount);</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>     Теперь в цикл <strong>while</strong> входят два оператора; поэтому мы использовали фигурные скобки, чтобы отметить начало и конец тела цикла. </p>
    <p>     Мы вызываем скомпилированную программу <strong>Icc</strong> и используем операцию переключения, чтобы подсчитать число символов и строк в файле с именем <strong>chow</strong>. </p>
    <p><emphasis>Ice  &lt;chow</emphasis> Я насчитала 8539 символов и 233 строки</p>
    <p>     Следующий шаг в "развитии" этой программы - придание ей способности подсчитывать число слов. Это лишь немного труднее того, что мы делали до сих пор, но сначала нам нужно изучить ряд дополнительных вопросов, связанных с использованием операторов <strong>if</strong>. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>РАСШИРЕНИЕ ОПЕРАТОРА if С ПОМОЩЬЮ else</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Простейшей формой оператора <strong>if</strong> является та, которой мы только что воспользовались: </p>
     <p><emphasis>if(выражение)оператор</emphasis></p>
     <p>     Обычно под выражением здесь понимают условное выражение, с его помощью сравниваются значения двух величин (например <strong>x &gt; y</strong> или <strong>c == 6</strong>). Если такое выражение истинно (<strong>x</strong> больше <strong>у</strong> или <strong>c</strong> равно <strong>6</strong>), то оператор выполняется. В противном случае он пропускается. Вообще говоря, в качестве условия может быть использовано любое выражение, и если его значение равно <strong>0</strong>, то оно считается <strong>ложным</strong> - дальнейшие детали мы обсудим чуть позже. Оператор может быть простым, как в нашем примере, или составным (блоком), начало и конец которого отмечены фигурными скобками: </p>
     <p><emphasis>if (score &gt; big)  printf(" Полная победа!\n"); /* простой оператор */</emphasis></p>
     <p><emphasis> if (jое &gt; rоn)                                    /* составной оператор */</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>   joecash + + ;  printf(" Ты проиграл, Рон.\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Простая форма оператора <strong>if</strong> позволяет выбрать оператор (возможно, составной) или пропустить его. Язык Си предоставляет также возможность выбрать любой из двух операторов путем использования конструкции <strong>if-else</strong>. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Выбор: конструкция if-else</p>
     </title>
     <p>     В предыдущей главе мы привели очень простую программу шифровки сообщений, которая заменяла каждый символ следующим по порядку в таблице ASCII. К сожалению, она заменила даже символ "новая строка", что привело к объединению нескольких строк в одну. Можно исключить эту проблему, написав программу, реализующую простой выбор: если символ - "новая строка", то оставить его без изменений, в противном случае преобразовать его. Вот как это можно запрограммировать на языке Си: </p>
     <p><emphasis>/* код1 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include</emphasis></p>
     <p><emphasis> main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>char ch;</emphasis></p>
     <p><emphasis>while((ch = getchar( )) != EOF)</emphasis></p>
     <p><emphasis> {</emphasis></p>
     <p><emphasis>     if(ch =='\n' ) /* оставить символ */</emphasis></p>
     <p><emphasis>        putchar(ch); /* "новая строка" неизменным */</emphasis></p>
     <p><emphasis>    else</emphasis></p>
     <p><emphasis>        putchar(ch + 1); /* заменить остальные символы */</emphasis></p>
     <p><emphasis>   }</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>В прошлый раз был использован файл, содержащий следующий текст: </p>
     <p><emphasis>Good spelling is an aid to clear writing.</emphasis></p>
     <p>Его использование в качестве теста для нашей новой программы приводит к результату: </p>
     <p><emphasis>Ура! Она работает!</emphasis></p>
     <p>     Между прочим, совсем несложно написать и программу дешифровки. Скопируйте для этого программу <strong>код1</strong>, но только замените выражение <strong>(ch + 1)</strong> на <strong>(ch - 1)</strong>. </p>
     <p>     Вы обратили внимание на общий вид оператора <strong>if-else</strong>. Он выглядит следующим образом: </p>
     <p><emphasis><strong>if (выражение)оператор</strong></emphasis></p>
     <p><emphasis><strong> else</strong></emphasis></p>
     <p><emphasis><strong>оператор</strong></emphasis></p>
     <p>     Если выражение истинно, то выполняется первый оператор, а если ложно, то выполняется оператор, следующий за ключевым словом <strong>else</strong>. Операторы могут быть простыми или составными. Правила языка Си не требуют отступа в строке, но это стало обычной практикой. Отступ позволяет с первого взгляда заметить те операторы, выполнение которых зависит от проверяемого условия. </p>
     <p>     Простая конструкция <strong>if</strong> позволяет нам выбирать: выполнить или нет некоторое действие; конструкция же <strong>if-else</strong> дает возможность выбрать одно из двух действий. Что делать, если нам требуется осуществить выбор из большого числа вариантов? </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Множественный выбор: конструкция else-if</p>
     </title>
     <p>     Часто нам приходится осуществлять выбор более, чем из двух вариантов. Чтобы учесть это, мы можем расширить структуру <strong>if-else</strong> конструкцией <strong>else-if</strong>. Рассмотрим конкретный пример. Расценки, назначаемые за коммунальные услуги некоторыми компаниями зависят от количества потребляемой энергии. Приведем расценки, установленные за пользование электроэнергией: </p>
     <p><emphasis>Первые         240 кВт/ч:    0.05418 долл. за кВт/ч</emphasis></p>
     <p><emphasis>Следующие      300 кВт/ч:    0.07047 долл. за кВт/ч</emphasis></p>
     <p><emphasis>Свыше           540 кВт/ч:    0.09164 долл. за кВт/ч</emphasis></p>
     <p>     Если вас занимает этот вопрос, мы могли бы подготовить программу, вычисляющую стоимость потребляемой энергии. Приведем пример программы, являющейся первым шагом, сделанным в этом направлении: </p>
     <p> <image l:href="#imgC215.jpg"/> </p>
     <empty-line/>
     <p>                                                                   РИС. 7.1. Операторы <strong>if</strong> и <strong>if else</strong></p>
     <p><emphasis>/* счет за электроэнергию */</emphasis></p>
     <p><emphasis>/* вычисляет плату за электроэнергию */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#definе RATE1 0.05418 /* тариф за первые 240 кВт/ч */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define RATE2 0.07047 /* тариф за следующие 300 кВт/ч */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define RATE3 0.09164 /* тариф за потребление свыше 540 кВт/ч */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define BASE1 13.00   /* плата за первые 240 кВт/ч */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define BASE2 34.14   /* плата за первые 540 кВт/ч */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define BREAK1 240.0  /* величина, определяющая первое условие ветвления */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define BREAK2 540.0  /* величина, определяющая второе условие ветвления */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>float kwh;  /* количество использованных кВт/ч */</emphasis></p>
     <p><emphasis>float bill; /* плата */</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Укажите, пожалуйста, количество использованных кВт/ч.\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>scanf(" %f, &amp;kwh);</emphasis></p>
     <p><emphasis>if (kwh &lt; BREAK1)    bill = RATEl * kwh;</emphasis></p>
     <p><emphasis>else if(kwh &lt; BREAK2) /* количествокВт/чмежду240 и540 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>     bill = BASE1 + RATE2*kwh;</emphasis></p>
     <p><emphasis>else                  /* количествокВт/чсвыше540 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>     bill = BASE2 + RATE3*kwh;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Платаза%.1f  кВт/ч составляет$%1.2f. \n", kwh, bill);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Для обозначения тарифов были использованы символические константы, которые поэтому оказались собранными в одном месте. Если электрическая компания изменит свои расценки (а это может случиться), то такое расположение констант не позволит нам забыть скорректировать какую-нибудь из них. Мы задали в символическом виде и константы, соответствующие граничным значениям потребляемой мощности Они также подвержены изменениям. Управляющая логика программы реализуется путем npoстого выбора одной из трех расчетных формул в зависимости oт значения переменной <strong>kwh</strong>, что иллюстрируется на рис. 7.2. Мы хотим подчеркнуть, что программа в процессе выполнения может достичь первого употребления <strong>else</strong> только в том случае, если величина переменной <strong>kwh</strong> больше или равна 240. Поэтому строка <strong>else if(kwh &lt; BREAK2)</strong> эквивалентна требованию, чтобы значение <strong>kwh</strong> было заключено между 240 и 540, это мы и указали в комментарии к программе. Совершенно аналогично последнее употребление <strong>else</strong> может быть достигнуто, только если значение <strong>kwh</strong> больше или равно 540. И наконец, отметим, что константы <strong>BASE1</strong> и <strong>BASE2</strong> представляют собой величину платы за первые 240 или 540 кВт/ч электроэнергии соответственно. Поэтому требуется только прибавить дополнительную плату за количество потребляемой электроэнергии, превышающее эти величины. </p>
     <p><image l:href="#img3AFF.jpg"/>  </p>
     <empty-line/>
     <p>                                        РИС. 7.2. Блок схема программы расчета платы за электроэнергию </p>
     <p>     Фактически конструкция <strong>else-if</strong> является видоизмененным способом задания условного оператора, с которым мы познакомились раньше. Ядро нашей программы представляет собой другую форму записи следующей последовательности операторов. </p>
     <p><emphasis>if(kwh &lt; BREAK1) bill = RATEl*kwh;</emphasis></p>
     <p><emphasis>else if(kwh &lt; BREAK2)</emphasis></p>
     <p><emphasis>        bill = BASE1 + RATE2*kwh;</emphasis></p>
     <p><emphasis>else</emphasis></p>
     <p><emphasis>    bill = BASE2 + RATE3*kwh;</emphasis></p>
     <p>     Отсюда видно, что программа состоит из оператора <strong>if-else</strong>, для которого часть <strong>else</strong> представляет собой другой оператор <strong>if-else</strong>. </p>
     <p>     Про второй оператор <strong>if-else</strong> говорят, что он "вложен" в первым. (Между прочим, вся структура <strong>if-else</strong> считается одним оператором. Вот почему мы не должны заключать вложенную конструкцию <strong>if-else</strong> в фигурные скобки). </p>
     <p>     Эти две формы записи являются абсолютно эквивалентными. Единственное отличие - дополнительные пробелы и символы "новая строка", но они игнорируются компилятором. Тем не менее первая форма записи предпочтительнее, поскольку она более четко показывает, что мы осуществляем выбор из трех возможностей. Кроме того, она облегчает просмотр программы и понимание семантики каждого варианта. Применяйте форму записи, использующую вложение операторов там, где это необходимо - например когда требуется проверить значения двух разных величин или (в нашем случае) если бы была установлена 10%-ная дополнительная плата за потребление энергии свыше 540 кВт/ч только в летние месяцы. </p>
     <p>     В одном операторе можно использовать столько конструкций <strong>else if</strong>, сколько нужно, что иллюстрируется приведенным ниже фрагментом: </p>
     <p><emphasis>if (score &lt; 1000)</emphasis></p>
     <p><emphasis>bonus = 0; else if (score &lt; 1500)</emphasis></p>
     <p><emphasis>bonus = 1; else if (score &lt; 2000)</emphasis></p>
     <p><emphasis>bonus = 2; else if (score &lt; 2500)</emphasis></p>
     <p><emphasis>bonus = 4; else bonus = 6;</emphasis></p>
     <p>     (Этот фрагмент мог быть взят из игровой программы, где переменная bonus представляет собой количество дополнительных "фотонных бомб" или "питательных гранул", получаемых игроком для следующей партии ). </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Объединение операторов if и else</p>
     </title>
     <p>     Когда у вас в программе имеется несколько конструкции <strong>if</strong> и <strong>else</strong>, каким образом компилятор решает, какому оператору <strong>if</strong> соответствует какой оператор <strong>else</strong>? Рассмотрим, например, фрагмент программы: </p>
     <p><emphasis>if(number &gt; 6)</emphasis></p>
     <p><emphasis>  if(number &lt; 12)</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf ("Вы закончили!\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>else</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("Простите, вы потеряли ход.\n");</emphasis></p>
     <p>     В каком случае фраза "Простите, вы потеряли ход!" будет напечатана? Когда значение переменной <strong>number</strong> меньше или равно 6, или когда оно больше 12? Другими словами, чему соответствует <strong>else</strong>: первому <strong>if</strong> или второму? </p>
     <p>     Ответ выглядит так: <strong>else</strong> соответствует второму <strong>if</strong>, т.е. при выполнении программы результаты будут такими: </p>
     <p><emphasis>Число:       Результат:</emphasis></p>
     <p><emphasis>5                Нет</emphasis></p>
     <p><emphasis>10              Вы закончили!</emphasis></p>
     <p><emphasis>15              Простите, вы потеряли ход!</emphasis></p>
     <p>     Существует правило, которое гласит, что <strong>else</strong> соответствует ближайшему <strong>if</strong>, кроме тех случаев, когда имеются фигурные скобки. Мы сознательно записали этот фрагмент так, как будто <strong>else</strong> соответствует первому <strong>if</strong>, но вспомните, что компилятор не обратит внимания на отступы в строках. Если мы действительно хотим чтобы <strong>else</strong> соответствовал первому <strong>if</strong>, необходимо данный фрагмент оформить следующим образом: </p>
     <p><emphasis>if(number &gt; 6)</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>    if(number &lt; 12) printf (" Вызакончили'\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>else</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf(" Простите, вы потеряли ход!\n");</emphasis></p>
     <p>Теперь результат может выглядеть так </p>
     <p><emphasis>Число:      Результат:</emphasis></p>
     <p><emphasis>   5           Простите, вы потеряли ход!</emphasis></p>
     <p><emphasis>  10          Вы закончили!</emphasis></p>
     <p><emphasis>  15          Нет</emphasis></p>
     <p> <image l:href="#img35F1.jpg"/> </p>
     <empty-line/>
     <p>                                                           РИС. 7.3. Структура соответствия <strong>if</strong> и <strong>else</strong>. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Резюме: использование операторов if для организации выбора из нескольких вариантов </p>
     </title>
     <p><strong>КЛЮЧЕВЫЕ CЛOBA: if, else</strong> </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>ОБЩИЕ ЗАМЕЧАНИЯ:</strong> </p>
     <p>     В каждой из последующих форм <emphasis>оператором</emphasis> может быть либо простои оператор, либо составной. Выражение "истинно" в обобщенном смысле, если его значение - ненулевая величина. </p>
     <p>ФОРМА ЗАПИСИ 1:</p>
     <p>if(<emphasis>выражение</emphasis>) <emphasis>оператор</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p><emphasis>Оператор</emphasis> выполняется, если <emphasis>выражение</emphasis> истинно. </p>
     <p>ФОРМА ЗАПИСИ 2:</p>
     <p>if(<emphasis>выражение</emphasis>)</p>
     <p><emphasis>оператор1</emphasis> else</p>
     <p><emphasis>оператор2</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Если <emphasis>выражение</emphasis> истинно, выполняется <emphasis>оператор1</emphasis>, в противном случае - <emphasis>оператор2</emphasis>. </p>
     <p>ФОРМА ЗАПИСИ 3:</p>
     <p>if(<emphasis>выражение1</emphasis>) <emphasis>оператор1</emphasis></p>
     <p>else if(<emphasis>выражение2</emphasis>) <emphasis>оператор2</emphasis></p>
     <p>else <emphasis>оператор3</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Если <emphasis>выражение1</emphasis> истинно, выполняется <emphasis>оператор1</emphasis>. Если <emphasis>выражение1</emphasis> ложно, но <emphasis>выражение2</emphasis> истинно, выполняется <emphasis>оператор2</emphasis>. В случае, когда оба выражения ложны, выполняется <emphasis>оператор3</emphasis>. </p>
     <p>ПРИМЕР: </p>
     <p><emphasis>if(legs == 4)</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf("Это, возможно, лошадь. \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>else if (legs &gt; 4)</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf(" Это не лошадь. \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>else   /* случай, когда legs &lt; 4 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>{ legs++;</emphasis></p>
     <p><emphasis>  printf(" Теперь животное имеет еще одну ногу.\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЧТО ВАЖНЕЕ: ОПЕРАЦИИ ОТНОШЕНИЯ ИЛИ ВЫРАЖЕНИЯ</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Операции отношения используются для сравнений. Мы уже использовали ранее некоторые из них, а сейчас приведем полный список операций отношения, применяемых при программировании на языке Си. </p>
     <empty-line/>
     <table>
      <tr>
       <th colspan="2"><emphasis>Операция:</emphasis></th>
       <th colspan="2"><emphasis>Смысл:</emphasis></th>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">&lt;</td>
       <td colspan="2">меньше</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">&lt;=</td>
       <td colspan="2">меньше или равно</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">= =</td>
       <td colspan="2">равно</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">&gt;=</td>
       <td colspan="2">больше или равно</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">&gt;</td>
       <td colspan="2">больше</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">!=</td>
       <td colspan="2">не равно</td>
      </tr>
     </table>
     <p>     Этот список довольно хорошо соответствует возможным числовым соотношениям. (Вообще говоря, числа, даже комплексные, менее сложны, чем люди). Главное предостережение, которое мы хотим сделать, состоит в том, чтобы не использовать знак <strong>=</strong> вместо <strong>= =</strong>. В некоторых языках программирования (например. Бейсике) один и тот же знак используется и для операции присваивания, и для операции отношения "равенство", хотя они совершенно различны. С помощью операции присваивания некоторое значение <emphasis>присваивается</emphasis> переменной слева от знака равенства. В то же время с помощью операции отношения "равенство" проверяется равно ли выражение, стоящее слева от знака, выражению справа от него. Эта операция не изменяет значения переменной в левой части, если она там присутствует. </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>canoes</strong> = = 5 проверяет, равняется ли значение переменной <strong>canoes</strong> 5</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Что такое истина?</p>
     </title>
     <p>     Каждое условное выражение проверяется "истинно" ли оно или ложно. При этом возникает интересный вопрос: Что такое истина? </p>
     <p>     Мы можем ответить на этот вечный вопрос по крайней мере так, как он решен в языке Си. Напомним, во-первых, что выражение в Си всегда имеет значение. Это утверждение остается вepным даже для условных выражений, как показывает пример, приведенный ниже. В нем определяются значения двух условных выражений, одно из которых оказывается истинным, а второе - ложным. </p>
     <p><emphasis>/* истина и ложь*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>    int true, false;</emphasis></p>
     <p><emphasis>    true = (10 &gt; 2); /* отношение истинно */</emphasis></p>
     <p><emphasis>    false = (10 = =2); /* отношение ложно */</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf("true = %d; false = %d\n" , true, false);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     В данном примере значения двух условных выражений присваиваются двум переменным. Чтобы не запутать читателя, мы присвоили переменной <strong>true</strong> значение выражения, которое оказывается истинным, а переменной <strong>false</strong> - значение выражения, которое оказывается ложным. При выполнении программы получим следующий простой результат: </p>
     <p><emphasis>true = 1; false = 0</emphasis></p>
     <p>     Вот как! Оказывается, в языке Си значение "истина" - это 1, a "ложь" - 0. Мы можем это легко проверить, выполнив программу, приведенную ниже. </p>
     <p><emphasis>/* проверка истинности */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis> {</emphasis></p>
     <p><emphasis>if(1)</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf(" 1 соответствует истине.\n" );</emphasis></p>
     <p><emphasis>else</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf(" 1 не соответствует истине. \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>if(0)</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf(" 0 не означает ложь. \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>else</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf(" 0 означаетложь. \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Мы скажем, что 1 должна рассматриваться как истинное утверждение, а 0 - как ложное. Если наше мнение верно, то в первом операторе <strong>if</strong> должна выполниться первая ветвь (ветвь <strong>if</strong>, а во втором операторе <strong>if</strong> - вторая (ветвь <strong>else</strong>). Попробуйте запустить программу, чтобы узнать, правы ли мы. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Итак, чему же все-таки соответствует истина?</p>
     </title>
     <p>     Мы можем использовать 1 и 0 в качестве проверочных значений оператора <strong>if</strong>. Спрашивается, можем ли мы использовать другие числа. Если да, то что при этом происходит? Давайте проведем эксперимент. </p>
     <p><emphasis>/* if - тест */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>if (200)</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf("200 - это истина. \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>if(-33)</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf(" -33 - это истина \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Pезультаты выглядят так </p>
     <p><emphasis>200 - это истина</emphasis></p>
     <p><emphasis>-33- это истина</emphasis></p>
     <p>     Очевидно, в языке Си числа 200 и -33 тоже рассматриваются как "истина". И действительно, все ненулевые величины принимаются в качестве "истины" и только 0 - как "ложь". В языке Си понятие истины оказывается чрезвычайно растяжимым. </p>
     <p>     Многие программисты обычно пользуются этим определением истинности. Например, строку </p>
     <p><emphasis>if(goats !=0)</emphasis></p>
     <p>можно заменить такой </p>
     <p><emphasis>if(goats)</emphasis></p>
     <p>поскольку выражение (<strong>goats != 0</strong>) и выражение (<strong>goats</strong>) оба примут значение 0, или "ложь", только в том случае, если значение переменной <strong>goats</strong> равно 0. Мы думаем, что смысл второй формы записи менее очевиден, чем первой. Однако в результате компиляции она оказывается более эффективной, так как при реализации про граммы требует меньшего числа машинных операций. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Осложнения с понятием "истина"</p>
     </title>
     <p>     Растяжимость понятия истина в языке Си может привести и к неприятностям. Рассмотрим следующую программу: </p>
     <p><emphasis>/* занятость */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int age = 20;</emphasis></p>
     <p><emphasis>while(age++  &lt;= 65)</emphasis></p>
     <p><emphasis>{ if((age % 20) = =0) /* делится ли возраст на 20 ? */</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf(" Вам %d. Поздравляем с повышением!\n", age);</emphasis></p>
     <p><emphasis>  if (age = 65)</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf(" Вам %d. Преподносим Вам золотые часы \n", age);</emphasis></p>
     <p><emphasis>} }</emphasis></p>
     <p>     С первого взгляда вам может показаться, что результат работы программы будет выглядеть, например, так: </p>
     <p><emphasis>Вам 40. Поздравляем с повышением</emphasis></p>
     <p><emphasis>Вам 60. Поздравляем с повышением</emphasis></p>
     <p><emphasis>Вам 65. Преподносим Вам золотые часы</emphasis></p>
     <p>На самом деле, однако, выход будет таким: </p>
     <p><emphasis>Вам 65. Преподносим Вам золотые часы</emphasis></p>
     <p><emphasis>Вам 65. Преподносим Вам золотые часы</emphasis></p>
     <p><emphasis>Вам 65. Преподносим Вам золотые часы</emphasis></p>
     <p><emphasis>Вам 65. Преподносим Вам золотые часы</emphasis></p>
     <p><emphasis>Вам 65. Преподносим Вам золотые часы </emphasis></p>
     <p>и т. д.- до бесконечности.</p>
     <p>В чем дело? Это произошло не только потому, что мы плохо спроектировали программу, но и потому, что мы забыли свои собственные предостережения и использовали выражение: </p>
     <p><emphasis>if (agе= 65)</emphasis></p>
     <p>вместо </p>
     <p><emphasis>if (age == 65)</emphasis></p>
     <p>     Последствия ошибки оказались катастрофическими. Когда в процессе выполнения программа достигает указанного оператора, она проверит выражение (<strong>аgе = 65</strong>). Это выражение, включающее в себя опреацию присваивания, имеет значение, которое совпадает со значением переменной, расположенной слева от знака, т.е. с 65 (в любом случае). Поскольку 65 не равно нулю, выражение считается истинным" и выполняется команда вывода на печать. Затем, когда в программе происходит передача управления на команду проверки условия в цикле <strong>while</strong>, значение переменной <strong>аgе</strong> по-прежнему равно 65, что меньше или равно 65. Условие оказывается истинным и величина <strong>аgе</strong> увеличивается до 66 (ввиду наличия операции увеличения <strong>++</strong> в постфиксной форме), и тело цикла выполняется еще раз. Прекратится ли его выполнение на следующем шаге? Должно было бы, поскольку величина <strong>аgе</strong> теперь больше, чем 65. Когда программа опять попадает на наш ошибочный оператор <strong>if</strong> переменная <strong>аgе</strong> снова получит значение 65. В результате сообщение будет напечатано еще раз, затем тело цикла выполнится еще раз, и т.д. - до бесконечности (Конечно, если вы в конце концов не захотите остановить программу). </p>
     <p>     Подводя итоги, можно сказать, что операции отношения используется для образования условных выражений. Условное выражение имеет значение "1", когда оно истинно, и "0", если оно ложно. В операторах (таких как <strong>while</strong> и <strong>if</strong>), где обычно используются условные выражения для задания проверяемых условий, могут применяться любые выражения, причем ненулевое значение является истиной", а нуль - "ложью". </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Приоритеты операций отношения</p>
     </title>
     <p>     Приоритет операций <strong>отношения</strong> считается меньшим, чем у операций <strong>+</strong> и <strong>-</strong>, и больше, чем у операции <strong>присваивания</strong>. Например, значение выражения: </p>
     <p><emphasis>х &gt; y + 2</emphasis></p>
     <p><emphasis>то же, что и выражения </emphasis></p>
     <p><emphasis>х &gt; (у + 2)</emphasis></p>
     <p><emphasis>Это означает также, что выражение </emphasis></p>
     <p><emphasis>ch = getchar( ) != EOF </emphasis></p>
     <p><emphasis>эквивалентно </emphasis></p>
     <p><emphasis>ch = (getchar( ) != EOF)</emphasis></p>
     <p>поскольку наличие у оператора <strong>!=</strong>, более высокого приоритета говорит о том, что она выполняется перед присваиванием. Поэтому значение переменной <strong>ch</strong> может стать либо 1, либо 0 ввиду того, что <strong>(getchar( ) != EOF)</strong> - условное выражение, значение которого присваивается переменной <strong>ch</strong>. Поскольку в примерах программ рассмотренных до сих пор, предполагалось, что переменная <strong>ch</strong> получает свое значение от функции <strong>getchar( )</strong>, мы использовали скобки, чтобы организовать выполнение операций в нужном порядке. </p>
     <p><emphasis>(ch = getchar( )) != EOF</emphasis></p>
     <p>Сами операции отношения можно разбить на две группы в соответствии с назначенными приоритетами:</p>
     <p>     группа операций более высокого приоритета: &lt;   &lt;=   =&gt;   &gt;</p>
     <p>     группа операций более низкого приоритета: = =   != </p>
     <p>     Подобно большинству остальных операций операции отношения выполняются слева направо. Поэтому под записью: </p>
     <p><emphasis>ех != wye == zee</emphasis></p>
     <p><emphasis>подразумевается </emphasis></p>
     <p><emphasis>(ex != wye) == zee</emphasis></p>
     <p>     Следовательно, в соответствии с правилами языка Си сначала проверяется, равны ли значения переменных <strong>ех</strong> и <strong>wye</strong>. Результирующая величина, равная 1 или 0 (истина или ложь), затем сравнивается со значением <strong>zee</strong>. Мы не видим реальной необходимости использовать подобного сорта конструкцию, но считаем своим долгом указать на возможные следствия принятого порядка выполнения операций. </p>
     <p>     Читателю, озабоченному сохранением своего высокого приоритета, хотим напомнить, что полный список всех операций вместе с их приоритетами приведен в приложении В в конце книги. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Резюме: операции отношения и выражения </p>
     </title>
     <p>     1. Операции отношения</p>
     <empty-line/>
     <p>С помощью каждой из приведенных ниже операции величина слева от знака сравнивается с величиной справа от него:</p>
     <p>     2. Больше</p>
     <p>     3. Больше или равно</p>
     <p>     4. Равно</p>
     <p>     5. Меньше или равно</p>
     <p>     6. Меньше</p>
     <p>     7. Не равно </p>
     <p><strong>УСЛОВHЫЕ ВЫРАЖЕНИЯ</strong> </p>
     <p>     Понятие условное выражение состоит из знака операции отношения и операндов, расположенных слева и справа от него. Если отношение истинно, значение условного выражения равно 1, если отношение ложно, значение условного выражения равно 0. </p>
     <p>Примеры:</p>
     <empty-line/>
     <p>     Отношение <strong>5 &gt; 2</strong>:   <emphasis>истинно</emphasis> и имеет значение 1.</p>
     <p>     Отношение <strong>(2 + а) = = а</strong>:   <emphasis>ложно</emphasis> и имеет значение 0. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЛОГИЧЕСКИЕ ОПЕРАЦИИ</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Иногда бывает полезным объединить два или более условных выражения. Например, предположим, нам требуется программа, которая подсчитывает только "непустые" символы, т. е. мы хотим знать число символов, не являющихся пробелами, символами "новая строка" и табуляции. Для этого мы можем использовать "логические" операции. Ниже приводится короткая программа иллюстрирующая этот способ подсчета: </p>
     <p><emphasis>/* число символов */</emphasis></p>
     <p><emphasis>/* подсчитывает не пустые символы */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int ch;</emphasis></p>
     <p><emphasis>int charcount = 0;</emphasis></p>
     <p><emphasis>while ((ch = getchar( )) != EOF)</emphasis></p>
     <p><emphasis>if(ch !='  ' &amp;&amp; ch \='\n' &amp;&amp; ch != '\t') charcount++;</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf(" Всего %d непустых символов. \n", charcount);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Так же как это обычно происходило в наших предыдущих программах, данная программа начинает свое выполнение с чтением символа и проверки, является ли он признаком конца файла. Дальше появляется нечто новое - оператор, использующий логическую операцию <strong>"и"</strong>, обозначаемую <strong>&amp;&amp;</strong>. Смысл действий, осуществляемых оператором <strong>if</strong> в данном случае, можно пояснить следующим образом: </p>
     <p>     Если прочитанный символ не пробел, <strong>И</strong> не символ "новая строка", <strong>И</strong> не символ табуляции, то происходит увеличение значения переменной <strong>charcount</strong> на единицу. </p>
     <p>     Все выражение будет истинным, если указанные три условия истинны. Логические операции имеют меньший приоритет, чем операции отношения, поэтому не было необходимости использовать <emphasis>дополнительные скобки</emphasis> для выделения подвыражений. </p>
     <p>     В языке Си имеются три логические операции: </p>
     <empty-line/>
     <table>
      <tr>
       <th colspan="2"><emphasis>Операция</emphasis></th>
       <th colspan="2"><emphasis>Смысл</emphasis></th>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">&amp;&amp;</td>
       <td colspan="2">И</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">||</td>
       <td colspan="2">ИЛИ</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">!</td>
       <td colspan="2">НЕ</td>
      </tr>
     </table>
     <p>Предположим, что <strong>expl</strong> и <strong>ехр2</strong> - два простых условных выражения типа <strong>cat &gt; rat</strong> или <strong>debt = = 1000</strong>. Тогда: </p>
     <p>     1. <strong>expl &amp;&amp; ехр2</strong>: истинно в том и только в том случае, когда оба выражения <strong>expl</strong> и <strong>ехр2</strong> истинны.</p>
     <p>     2. <strong>expl || ехр2</strong>: истинно в том случае, если какое-нибудь из выражений <strong>expl</strong> или <strong>ехр2</strong> истинно или оба истинны.</p>
     <p>     3. <strong>!expl</strong>: истинно, если выражение <strong>expl</strong> ложно, и наоборот. </p>
     <p>     Ниже приведено несколько конкретных примеров:</p>
     <empty-line/>
     <p>     5 &gt; 2 &amp;&amp; 4 &gt; 7: ложно, поскольку истинно только одно подвыражение.</p>
     <p>     5 &gt; 2 || 4 &gt; 7: истинно, поскольку по крайней мере одно из подвыражений истинно.</p>
     <p>     !(4 &gt; 7): истинно, потому что 4 не больше 7.</p>
     <empty-line/>
     <p>Последнее выражение к тому же эквивалентно следующему: </p>
     <p><emphasis>4 &lt; = 7.</emphasis></p>
     <p>     Если вы совсем не знакомы с логическими операциями или испытываете трудности при работе с ними, помните, что <strong>практика &amp;&amp; время = = совершенство</strong>. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Приоритеты</p>
     </title>
     <p>     Операция <strong>!</strong> имеет очень высокий приоритет, он выше, чем у умножения, такой же, как у операций увеличения, и только круглые скобки имеют более высокий приоритет. Приоритет операции <strong>&amp;&amp;</strong> больше чем операции <strong>||</strong>, а обе они имеют более низкий приоритет, чем операции отношения, но более высокий, чем операция присваивания. Поэтому выражение: </p>
     <p><emphasis>а &gt; b  &amp;&amp;  b &gt; c  || b &gt; d</emphasis></p>
     <p>интерпретировано так: </p>
     <p><emphasis>((a &gt; b) &amp;&amp; (b &gt; с)) || (b &gt; d) </emphasis></p>
     <p>т. е. <strong>b</strong> содержится между <strong>с</strong> и <strong>а</strong> или <strong>b</strong> больше <strong>d</strong>. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Порядок вычислений</p>
     </title>
     <p>     Обычно в языке Си не определяется, какие части сложного выражения будут вычисляться вначале. Например, в операторе: </p>
     <p><emphasis>apples = (5 + 3)*(9 + 6);</emphasis></p>
     <p>выражение <strong>5 + 3</strong> может быть вычислено до вычисления выражения <strong>9 + 6</strong>, или наоборот (Приоритеты, присвоенные операциям гарантатируют, что оба выражения будут вычислены перед выполнением операции умножения.) Эта неопределенность была оставлена в языке, чтобы создатели компилятора имели возможность в конкретной системе осуществлять наиболее эффективный выбор. Исключением из этого правила (или его нарушением) является выполнение логических операций. Язык Си гарантирует, что логические выражения вычисляются слева направо. Более того, гарантируется также, что, как только обнаруживается элемент, значение которого устанавливает ложность всего выражения как целого, вычисление данного выражения прекращается. Это дает возможность использовать конструкции типа: </p>
     <p><emphasis>while((c = getchar( )) != EOF &amp;&amp;  с != '\n')</emphasis></p>
     <p>     В результате вычисления первого подвыражения переменная <strong>с</strong> получает свое значение, которое затем можно использовать во втором подвыражении. Если бы такой порядок вычислений не гарантировался, при выполнении программы компьютер, возможно, проверял бы истинность второго выражения перед нахождением значения переменной <strong>с</strong>. </p>
     <p>Приведем еще один пример: </p>
     <p><emphasis>if (number !=0  &amp;&amp; 12/number ==2) printf(" Число равно 5 или 6.\n" );</emphasis></p>
     <p>     Если значение переменной <strong>number</strong> равно 0, то все выражение ложно, и поэтому дальнейшее вычисление данного условного выражения прекращается. Это избавляет компьютер от последствий деления на нуль. Многие языки не обеспечивают выполнения подобного требования, и, выяснив, что <strong>number</strong> равно 0, компьютер переходит к проверке следующего условия.  </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Резюме: логические операции и выражения</p>
     </title>
     <p><strong>1. ЛОГИЧЕСКИЕ ОПЕРАЦИИ</strong> </p>
     <p>Операндами логических операций обычно являются условные выражения. У операции <strong>!=</strong> имеется только один операнд. Остальные имеют по два - один слева от знака и другой справа от него. </p>
     <p>&amp;&amp;  И||  ИЛИ!   НЕ</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>II. ЛОГИЧЕСКИЕ ВЫРАЖЕНИЯ</strong> </p>
     <p><emphasis>выражение1</emphasis> &amp;&amp; <emphasis>выражение2</emphasis>:     истинно тогда и только тогда, когда оба выражения истинны</p>
     <p><emphasis>выражение1</emphasis> || <emphasis>выражение2</emphasis>:     истинно, если какое-нибудь одно или оба выражения истинны</p>
     <p>!<emphasis>выражение</emphasis>:     истинно, если выражение ложно, и на оборот </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>ПОРЯДОК ВЫЧИСЛЕНИИ</strong> </p>
     <p>     Логические выражения вычисляются слева направо; вычисления прекращаются, как только устанавливается истинность или ложность всего выражения. </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>ПРИМЕРЫ</strong> </p>
     <p>     Выражение: <strong>6 &gt; 2 &amp;&amp; 3 = = 3</strong>:     истинно</p>
     <p>     Выражение: <strong>!(6 &gt; 2 &amp;&amp; 3 = = 3)</strong>:     ложно</p>
     <p>     Выражение: <strong>х != 0 &amp;&amp; 20/х &lt; 5</strong>:     второе выражение вычисляется только при условии, что <strong>х</strong> не равен нулю. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПРОГPAMMA ПОДСЧЕТА СЛОВ</p>
    </title>
    <p>     Теперь у нас есть возможности для написания программы подсчета числа слов в тексте. (Она может также подсчитывать символы строки.) Решающим моментом является разработка способа, с помощью которого программа будет распознавать слова. Мы будем придерживаться сравнительно простого подхода и определим слово как последовательность символов, которая не содержит "пуcтых символов". Поэтому <strong>"glymxck"</strong> и <strong>"r2d2"</strong> - это слова. Пeременная <strong>word</strong> будет использоваться для хранения указания о том, является ли введенный символ частью данного слова или началом следующего. Появление "пустого символа" (которым может быть пробел, табуляция или "новая строка") служит признаком конца слова. Тогда следующий "непустой" символ будет означать начало нового слова, и мы сможем увеличить значение счетчика слов на 1.</p>
    <p>Вот эта программа: </p>
    <p><emphasis>#include</emphasis></p>
    <p><emphasis> #define YES 1</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define NO 0</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>   int ch;   /* введенныйсимвол*/</emphasis></p>
    <p><emphasis>long nc = 0L;   /* число символов */</emphasis></p>
    <p><emphasis>int n1 = 0;   /* число строк */</emphasis></p>
    <p><emphasis>int nw = 0;   /* число слов */</emphasis></p>
    <p><emphasis>int word = NO;   /* = = YES, если содержимое ch - часть слова */</emphasis></p>
    <p><emphasis>while((ch = getchar( )) != EOF)</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis> nc++ ;   / * подсчет символов * /</emphasis></p>
    <p><emphasis>  if (ch = = '\n' ) nl++;   /* подсчет строк */</emphasis></p>
    <p><emphasis>  if (ch != '  ' &amp;&amp; ch != '\n'  &amp;&amp;  ch !='\t'  &amp;&amp; word ==NO)</emphasis></p>
    <p><emphasis>    {</emphasis></p>
    <p><emphasis>        word = YES;   /* начало нового слова  */</emphasis></p>
    <p><emphasis>        nw++;   /* подсчет слов */</emphasis></p>
    <p><emphasis>    }</emphasis></p>
    <p><emphasis>if ((ch = = '  ' ||  ch = = '\n'  ||  ch = = '\t' ) &amp;&amp; word == YES)</emphasis></p>
    <p><emphasis>    word = NO; /* достигнут конец слова */</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" символов  = %1d, слов = %d, строк = %d\n", nc, nw, nl);</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>     Поскольку существуют три различных "пустых символа", мы должны использовать логические операции для проверки всех трех возможностей. Рассмотрим, например, следующую строку: </p>
    <p><emphasis>if(ch != ' ' &amp;&amp; ch != '\n'  &amp;&amp; ch != '\t ' &amp;&amp; word == NO).</emphasis></p>
    <p>     В ней говорится: "если содержимое <strong>ch</strong> - <emphasis>не</emphasis> пробел, и <emphasis>не</emphasis> новая строка, и <emphasis>не</emphasis> табуляция, и <emphasis>не</emphasis> первый символ слова". (Первые три условия эквивалентны проверке, не является ли содержимое <strong>ch</strong> пустым символом). Выполнение всех четырех условий служит признаком начала нового слова, и значение переменной <strong>nw</strong> увеличивается. Если мы в середине слова, то первые три условия оказываются вы полненными, но значением переменной <strong>word</strong> окажется признак <strong>YES</strong>, и значение переменной <strong>nw</strong> не увеличивается. Когда в процессе ввода встретится очередной "пустой" символ, переменной <strong>word</strong> будет вновь присвоен признак <strong>NO</strong>. </p>
    <p>     Просмотрите программу и проверьте, правильно ли она интерпретирует случаи, когда между словами находится несколько "пустых" символов подряд. </p>
    <p>     Если вы захотите применить эту программу для работы с файлами, используйте операции переключения. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПРОГРАММА, "РИСУЮЩАЯ" СИМВОЛАМИ</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Давайте теперь займемся чем нибудь менее утилитарным и более декоративным. Нашей целью является создание программы, с помощью которой вы сможете рисовать на экране геометрические фигуры, заполненные символами. Каждая выводимая строка представляет собой сплошной рад одинаковых символов. </p>
     <p>     Нам предоставляется возмжность выбора символа, длины строки, а текже начальной позиции, с которой она выводиться на печать. Программа читает указываемые параметры до тех пор, пока не встретит признак <strong>EOF</strong>. Текст программы представлен на рис. 7.5. </p>
     <p>     Положим, мы вызываем программу <strong>sketcher</strong>. Чтобы ее выполнить, мы набираем на клавиатуре ее имя, затем вводим символ и два числа. На экране появляется отклик, после чего мы вводим его набор параметров, отклик появляется вновь, и так до тех пор пока мы не введем признак <strong>EOF</strong>. </p>
     <p>В среде ОС UNIX диалог будет выглядеть следующим образом: </p>
     <p><emphasis>%   sketcher</emphasis></p>
     <p><emphasis>B 10 20</emphasis></p>
     <p><emphasis>      BBBBBBBBBBB</emphasis></p>
     <p><emphasis>Y 12 18</emphasis></p>
     <p><emphasis>         YYYYYYY</emphasis></p>
     <p><emphasis>[CTRL/-d]</emphasis></p>
     <p><emphasis>%</emphasis></p>
     <p><emphasis>/* художник-график */</emphasis></p>
     <p><emphasis>/* РИСУЕТ  сплошные фигуры */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include</emphasis></p>
     <p><emphasis> #define MAXLENGTH  80</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int ch; /*печатаемыйсимвол*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>int start, stop;  /* начальная и конечные позици */</emphasis></p>
     <p><emphasis>int count;   /* счетчикпозиций*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>whilе((сh = getchar( )) != EOF)   /* вводсимвола*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>  if(ch != '\n' )  /*пропуск символа "новая строка"*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>   { scanf(" %d  %d", &amp;start, &amp;stop);  /* ввод граничных значний*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>     if (start &gt; stop ||  start &lt; 1 ||        stop &gt; MAXLENGTH)</emphasis></p>
     <p><emphasis>        printf(" Введены неправильные граничные значе ния \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>     else</emphasis></p>
     <p><emphasis>        { count = 0;</emphasis></p>
     <p><emphasis>          while(++count &lt; start)</emphasis></p>
     <p><emphasis>            putchar(' '); /* печать пробелов вплоть до начальной позиции */</emphasis></p>
     <p><emphasis>          while(count++  &lt;= stop)</emphasis></p>
     <p><emphasis>            putchar(ch);   /*печать символа до конечной позиции */</emphasis></p>
     <p><emphasis>          putchar(' \n'); /* закончить печать строки и начать новую */</emphasis></p>
     <p><emphasis>        }   /* конец части else */</emphasis></p>
     <p><emphasis>  }   /* конец проверки содержимого ch */</emphasis></p>
     <p><emphasis>}   /* конец цикла while */</emphasis></p>
     <p><emphasis>}   /* конец программы */</emphasis></p>
     <p>РИС. 7. 5. Программа, рисующая символами </p>
     <p>     Программа вывела на экран символ <strong>В</strong> в позициях с 10 по 20, а символ <strong>Y</strong> - с 12 по 18. К сожалению, при диалоговой работе с программой на экране наши команды перемежаются выводимым строками. Гораздо более удобным способом использования программы является создание файла, содержащего подходящий набор данных, а затем применение операции переключения для ввода (из него) параметров в программу. Предположим, например, что в файле с именем <strong>fig</strong> содержатся следующие данные: </p>
     <p><emphasis>- 30 50</emphasis></p>
     <p><emphasis>| 30 50</emphasis></p>
     <p><emphasis>| 30 50</emphasis></p>
     <p><emphasis>| 30 50</emphasis></p>
     <p><emphasis>| 30 50</emphasis></p>
     <p><emphasis>| 30 50</emphasis></p>
     <p><emphasis>= 20 60</emphasis></p>
     <p><emphasis>: 31 49</emphasis></p>
     <p><emphasis>: 31 49</emphasis></p>
     <p><emphasis>: 29 49</emphasis></p>
     <p><emphasis>: 27 49</emphasis></p>
     <p><emphasis>: 25 49</emphasis></p>
     <p><emphasis>: 30 49</emphasis></p>
     <p><emphasis>: 30 49</emphasis></p>
     <p><emphasis>/ 30 49</emphasis></p>
     <p><emphasis>: 35 48</emphasis></p>
     <p><emphasis>: 35 48</emphasis></p>
     <p>Послe ввода команды <strong>sketcher &lt; fig</strong> результат работы программы будет выглядеть так, как показано на рис. 7.6. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Анализ программы</p>
     </title>
     <section>
      <title>
       <p>Длина строки</p>
      </title>
      <empty-line/>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Структура программы</p>
      </title>
      <p>В нашей программе имеются три цикла <strong>while</strong>, один оператор <strong>if</strong> и один оператор <strong>if-else</strong>. Посмотрим, что каждый из них делает: </p>
      <p><emphasis>while((ch = getchar()) != EOF)</emphasis></p>
      <p>Задачей первого цикла <strong>while</strong> является ввод нескольких наборов данных. (Каждый набор данных состоит из символа и двух целых чисел, указывающих границы его вывода). Производя вначале чтение символа, мы смогли объединить в одном выражении его ввод и проверку того, не является ли он признаком <strong>EOF</strong>. Если прочитан символ <strong>EOF</strong>, то программа останавливается, не делая попытки ввести величины, соответствующие переменным <strong>start</strong> и <strong>stop</strong>. В противном случае при помощи функци <strong>scanf( )</strong> указанным переменным присваиваются введенные значения, затем программа переходит к их обработке. Этим завершается выполнение тела цикла, после чего вводится новый символ, и весь процесс повторяется снова. </p>
      <p>Обратите внимание, что для чтения данных мы использовали два оператора, а не один. Почему нельзя было воспользоваться одним оператором? </p>
      <p><emphasis>scanf(" %с %D %D", &amp;ch, &amp;start, &amp;stop)</emphasis></p>
      <p>Предположим, мы это сделали. Рассмотрим, что происходит, когда программа заканчивает чтение последнего набора данных из файла. Перед началом выполнения очередного тела цикла единственным оставшимся непрочитанным элементом файла будет признак <strong>EOF</strong>. Функция <strong>scanf( )</strong> читает указанный символ и присваивает его переменной <strong>ch</strong>; зaтем oна пытается ввести значение для переменной <strong>start</strong>, но в файле не осталось данных, которые не были бы уже прочитаны! Компьютер выскажет свое недовольство, и ваша программа прекратит работу. Отделяя чтение символа от ввода остальных данных, мы позволяем компьютеру обнаружить появление признака <strong>EOF</strong> <emphasis>перед</emphasis> очередной попыткой прочесть оставшиеся данные. </p>
      <p><emphasis>if (ch != '\n')</emphasis></p>
      <p>Цель введения в программу первого оператора <strong>if</strong> состоит в том, чтобы упростить чтение данных. Мы объясним, как он работает в следующем разделе. </p>
      <p><emphasis>if(start &gt; stop || start &lt; 1 ||  stop &gt; MAXLENGTH)    printf(" Введены неправильные граничные значения \n");else</emphasis></p>
      <p>Цель применения оператора <strong>if-else</strong> состоит в том, чтобы избежать использования в программе таких значении переменных <strong>start</strong> и <strong>stop</strong>, которые могут привести к нежелательным последствиям. Этот вопрос мы также обсудим ниже. Обратите, однако, внимание на то, как мы использовали логические операции и операции отношения, чтобы обнаружить появление любого из трех "опасных" значений. </p>
      <p> <image l:href="#imgDA42.jpg"/> </p>
      <p>Основная часть программы представляет собой составной оператор, который следует за ключевым словом <strong>else</strong>. </p>
      <p><emphasis>count = 0;</emphasis></p>
      <p>Вначале счетчик <strong>count</strong> устанавливается на нуль. </p>
      <p><emphasis>while(++count &lt; start)  putchar(' ');</emphasis></p>
      <p>Затем в цикле <strong>while</strong> начинается вывод на печать пробелов вплоть до позиции, определяемой значением переменной <strong>start</strong>. Ecли значение <strong>start</strong>, скажем, равно 10, то печатается девять пробелов. Поэтому вывод символов на печать начнется с 10-й позиции. Обратите внимание, как использование префиксной формы операции увеличения вместе с операцией &lt; позволяет добиться указанного эффекта. Если бы вместо этого мы использовали выражение <strong>count++ &lt; start</strong>, то сравнение проводилось бы перед увеличением значения <strong>count</strong>, и в результате мог быть напечатан один дополнительный пробел. </p>
      <p><emphasis>while(count++ &lt;= stop) putchar(ch);</emphasis></p>
      <p>Второй цикл <strong>while</strong> в вышеупомянутом блоке осуществляет задачу вывода на печать символа, начиная с позиции, задаваемой переменной <strong>start</strong>, и кончая позицией, задаваемой переменной <strong>stop</strong>. На этот раз мы воспользовались постфиксной формой операции увеличения и операцией &lt;=. Такая комбинация обеспечивает желаемый результат при выводе на печать символа - верхняя граничная позиция входит в поле печати. Для проверки этого факта вы можете воспользоваться логикой или методом проб и ошибок. </p>
      <p><emphasis>putchar(' \n');</emphasis></p>
      <p>Оператор <strong>putchar('\n')</strong> используется для завершения печати данной строки и перехода на новую. </p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Форма данных</p>
      </title>
      <p>При написании программы необходимо понимать, как она будет взаимодействовать с входными данными. Сейчас мы обратимся к этому вопросу. </p>
      <p>     Вводимые данные должны быть представлены в форме, совместимой с требованиями, которые налагаются функциями ввода, используемыми в программе. Поэтому вся тяжесть приведения данных к правильной форме ложится на пользователя. В более сложных программах основной объем работы по такому преобразованию переносится на саму программу. Наилучшей формой представления вводимых данных является следующая: </p>
      <p><emphasis>Н 10 40</emphasis></p>
      <p><emphasis>I 9 41</emphasis></p>
      <p>где за символом следуют номера начальной и конечной позиции. Но наша программа допускает также и такую форму данных: </p>
      <p><emphasis>Н</emphasis></p>
      <p><emphasis>10</emphasis></p>
      <p><emphasis>40</emphasis></p>
      <p><emphasis>I</emphasis></p>
      <p><emphasis>9</emphasis></p>
      <p><emphasis>41</emphasis></p>
      <p>и такую </p>
      <p><emphasis>H10 40I 9 41</emphasis></p>
      <p><emphasis>но не </emphasis></p>
      <p><emphasis>Н 10 40 I 9 41</emphasis></p>
      <p>     Почему наличие одних пробелов является необязательным, а других - обязательным? Почему символ "новая строка" может быть помещен между последним целым числом из одного набора данных и первым символом из следующего набора, а пробел нет? </p>
      <p>     Эти вопросы поднимают проблемы, касающиеся не только данной программы. Рассмотрим работу функций <strong>getchar()</strong> и <strong>putchar( )</strong> и найдем ответы на них. </p>
      <p>     Функция <strong>getchar( )</strong> читает первый встретившийся символ независимо от того, является ли он алфавитным символом, пробелом, символом "новая строка" или еще чем-нибудь. Функция <strong>scanf()</strong> делает то же самое, если чтение производится в формате <strong>%с</strong> (символ). Но, когда <strong>scanf( )</strong> осуществляет ввод данных в формате <strong>%d</strong> (целые), пробелы и символы "новая строка" пропускаются. Поэтому символы "новая строка" или любые пробелы между символом, считываемым функцией <strong>getchar( )</strong>, и следующим целым числом, считываемым функцией <strong>scanf( )</strong>, игнорируются. Функция <strong>scanf( )</strong> читает цифры до тех пор, пока не встретит нецифровой символ - пробел, символ "новая строка" или букву. </p>
      <p>     Следовательно, между первым и вторым целыми числами необходимо помещать пробел или символ "новая строка", чтобы функция <strong>scanf( )</strong> могла распознать где кончается одно и начинается другое. Этим объясняется, почему между символом и следующим целым числом может стоять пробел или символ "новая строка", и почему между двумя целыми числами обязательно должен быть разделитель такого вида. Но почему между целым числом, стоящим в конце набора данных, и следующим символом не может быть пробел? Потому что в следующий раз на очередном шаге выполнения цикла <strong>while</strong> функция <strong>getchar( )</strong> осуществляет ввод символа из той позиции, где "остановилась" функция <strong>scanf( )</strong>. Поэтому она прочтет любой следующий символ, стоящий после целого числа, - пробел, символ "новая строка" и т. п. Если бы мы следовали требованиям функции <strong>getchar( )</strong>, структуру данных необходимо было бы организовать так: </p>
      <p><emphasis>w10 50a20 60у10 30</emphasis></p>
      <p>где между последним целым числом, стоящим в конце группы, и следующим символом разделитель отсутствует. Но такая структура выглядит неуклюже, поскольку число 50 при этом выглядит так, как будто оно помещено в одну группу с <strong>а</strong>, а не с <strong>w</strong>. Поэтому введен оператор </p>
      <p><emphasis>if(ch != '\n')</emphasis></p>
      <p>чтобы иметь возможность обнаружить, когда значение <strong>ch</strong> равно символу "новая строка". Вместо этого можно использовать данные, вводимые в виде </p>
      <p><emphasis>w 10 50 а20 60 у10 30</emphasis></p>
      <p>где между числом 50 и <strong>а</strong> помещен символ "новая строка". Программа читает этот символ, игнорирует его и затем переходит к чтению следующего символа. </p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Контроль ошибок</p>
      </title>
      <p>Существует широко распространенная проблема, связанная с вводом в машину данных, которые должны использоваться определенным образом. Один из методов ее решения состоит в "контроле ошибок". Это означает, что, перед тем как приступить к обработке данных, программа должна проверить их правильность. В нашей программе мы сделали первую попытку осуществить такой контроль ошибок с помощью операторов: </p>
      <p><emphasis>if(start &gt; stop || start &lt; 1 || stop &gt; MAXLENGTH)</emphasis></p>
      <p><emphasis>     printf(" Введены неправильные граничные значения. \n");</emphasis></p>
      <p>Они входят в структуру <strong>if-else</strong>, которая определяет, что основная часть программы будет выполняться только в том случае, если ни один из трех <strong>if</strong>-тестов не окажется истинным. </p>
      <p>     С какой целью мы принимаем все эти меры предосторожности? Во-первых, совершенно неправильно размещать начальную позицию после конечной, поскольку обычно на терминал данные выводятся слева направо, а не наоборот. Поэтому с помощью выражения <strong>start &gt; stop</strong> проверяется наличие такой потенциальной ошибки. Во-вторых, при выводе на экран первый столбец имеет номер 1; мы не можем выводить данные левее левого края. Выражение <strong>start &lt; 1</strong> служит средством обнаружения такой ошибки. И наконец с помощью выражения <strong>stop &gt; MAXLENGTH</strong> проверяется, не пытаемся ли мы вывести на печать данные правее правого края. </p>
      <p>     Существуют ли еще какие-нибудь ошибочные значения, которые мы можем присвоить переменным <strong>start</strong> и <strong>stop</strong>? Можно было бы, конечно, попробовать присвоить переменной <strong>start</strong> значение больше чем <strong>MAXLENGTH</strong>. Может ли этот вариант успешно пройти тест? Нет, хотя наличие подобной ошибки мы и не проверяем непосредственно. </p>
      <p>     Предположим, что величина <strong>start</strong> больше константы <strong>MAXLENGTH</strong>. Тогда либо значение <strong>stop</strong> тоже превышает величину <strong>MAXLENGTH</strong>, что обязательно приведет к обнаружению ошибки, либо <strong>stop</strong> окажется меньшей или равной <strong>MAXLENGTH</strong>. Тогда ее значение должно быть меньше величины <strong>start</strong>, что приведет к обнаружению этой ошибки первым тестом. Другая вероятно ошибка может состоять в том, что значение <strong>stop</strong> окажется левее 1. Мы оставляем читателям в качeстве самостоятельного упражнения проверку того, что данная ошибка также не останется не замеченной. </p>
      <p>     В нашей программе контроль ошибок выглядит весьма простым. Если вы проектируете программу для серьезных целей, вы должны обратить на этот больше внимания, чем мы. Например, выводимые сообщения об ошибках могли бы указывать какие величины неверны и почему; кроме того, вы могли бы прибавить в сообщения что-то от себя и придать им большую эмоциональную окраску. </p>
      <p><emphasis>Приведем несколько примеров:</emphasis></p>
      <p><emphasis>Указаное вами значение <strong>stop</strong> - 897654  превышает ширину экрана.</emphasis></p>
      <p><emphasis>Вот это да! У вас <strong>START</strong> больше, чем <strong>STOP</strong>.</emphasis></p>
      <p><emphasis>Попробуйте, пожалуйста, еще раз.</emphasis></p>
      <p><emphasis> ВЕЛИЧИНА START ДОЛЖНА БЫТЬ БОЛЬШЕ 0, ИНДЮК.</emphasis></p>
     </section>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ОПЕРАЦИЯ УСЛОВИЯ: ?:</p>
    </title>
    <section>
     <p>     В языке Си имеется короткий способ записи одного из видов оператора <strong>if-else</strong>. Он называется "условным выражением" и использует операцию условия - <strong>?:</strong>. Эта операция состоит из двух частей и содержит три операнда. Ниже приводится пример оператора с помощью которого находится абсолютное значение числа: </p>
     <p><emphasis>x = (y &lt; 0 )? -y : y;</emphasis></p>
     <p>Все, что находится между знаком <strong>=</strong> и символом "точка с занятой" представляет собой <strong>условное выражение</strong>. Смысл этого оператора заключается в следующем: если <strong>у</strong> меньше 0, то <strong>х = - у</strong>; в противном случае <strong>х = у</strong>. В терминах оператора <strong>if-else</strong> данный оператор мог выглядеть так: </p>
     <p><emphasis>if(у &lt; 0)         x = (y &lt; 0 )? -y : y;</emphasis></p>
     <p><emphasis>    х = -у;</emphasis></p>
     <p><emphasis>else</emphasis></p>
     <p><emphasis>    х = у;</emphasis></p>
     <p>В общем виде условное выражение можно записать следующим образом:</p>
     <p><emphasis>выражение1</emphasis> ? <emphasis>выражение2</emphasis> : <emphasis>выражение3</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Если <emphasis>выражение1</emphasis> истинно (больше нуля), то значением всего условного выражения является величина <emphasis>выражения2</emphasis>;</p>
     <p>если <emphasis>выражение1</emphasis> ложно (равно 0), то значение всего условного выражения - величина <emphasis>выражения3</emphasis>. </p>
     <p>     Условное выражение удобно использовать в тех случаях, когда имеется некоторая переменная, которой можно присвоить одно из двух возможных значений. Типичным примером является присваивание переменной значения большей из двух величин: </p>
     <p><emphasis>mах = (а &gt; b)? а : b;</emphasis></p>
     <p>     Вообще говоря, использование условных выражений не являетcя обязательным, поскольку тех же результатов можно достичь при помощи операторов <strong>if-else</strong>. Однако условные выражения более компактны, и их применение обычно приводит к получению более компактного машинного кода.  </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Резюме: операция условия </p>
     </title>
     <p>I. Операция условия: ?:</p>
     <p>     В этой операции имеются три операнда, каждый из которых является выражением, причем вся запись выглядит следующим образом:</p>
     <empty-line/>
     <p><emphasis>выражение1</emphasis> ? <emphasis>выражение2</emphasis> : <emphasis>выражение3</emphasis>. </p>
     <p>Значение всего выражения равно величине <emphasis>выражения2</emphasis>, если <emphasis>выражение1</emphasis> истинно, и величине <emphasis>выражения3</emphasis> в противном случае. </p>
     <p>II. ПРИМЕРЫ:</p>
     <p>     Выражение: (5 &gt; 3) ? 1 : 2 имеет значение 1</p>
     <p>     Выражение: (3 &gt; 5) ? 1 : 2 имеет значение 2</p>
     <p>     Выражение: (а &gt; b) ? a : b имеет значение большей из величин <strong>а</strong> и <strong>b</strong>. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>МНОЖЕСТВЕННЫЙ ВЫБОР: ОПЕРАТОРЫ switch И break</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Операция условия и конструкция <strong>if-else</strong> облегчают написание программ, в которых осуществляется выбор между <emphasis>двумя</emphasis> вариантами. Однако иногда в программе необходимо произвести выбор одного из <emphasis>нескольких</emphasis> вариантов. Мы можем сделать это используя конструкцию <strong>if-else if - ... - else</strong>, но во многих случаях оказывается более удобным использовать оператор <strong>switch</strong>. Ниже приводится пример, иллюстрирующий его работу. Программа читает с терминала букву, затем выводит на печать название животного начинеющееся с этой буквы. </p>
     <p><emphasis>/*животные*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis> {</emphasis></p>
     <p><emphasis> char ch;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("Введите букву алфавита, а я укажу");</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("название животного, \n начинающееся с нее.\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("Введите, пожалуйста,  букву;  для завершения работы введите #. \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>while((ch = getchar())!= '#')</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>  if(ch != '\n')  /* пропуск символа "новая строка" */</emphasis></p>
     <p><emphasis>{    if(ch &gt;= 'a' &amp;&amp; ch &lt;= 'я')  /*разрешены только строчные буквы */</emphasis></p>
     <p><emphasis>    switch (ch)</emphasis></p>
     <p><emphasis>    { case 'a' : printf(" аргали, дикий горный азиатский баран\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>                 break;</emphasis></p>
     <p><emphasis>      case 'б' : printf(" бабирусса,  дикая малайская свинья \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>                 break;</emphasis></p>
     <p><emphasis>     case 'в' : printf(" выхухоль, водоплавающий крот \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>                 break;</emphasis></p>
     <p><emphasis>      case 'г' : printf(" гиббон, длиннорукая обезьяна \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>                 break;</emphasis></p>
     <p><emphasis>      case 'д' : printf(" дамандревесный\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>                 break;</emphasis></p>
     <p><emphasis>        default: printf(" Это трудная задача!\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>                 break;</emphasis></p>
     <p><emphasis>    } else</emphasis></p>
     <p><emphasis>        printf(" Я распознаю только строчные буквы. \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>  printf(" Введите, пожалуйста, следующую букву или #.\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>} /* конец if, пропускающего символ "новая строка" */</emphasis></p>
     <p><emphasis>} /* конец цикла while */</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>РИС. 7.7. Программа, печатающая названия животных. </p>
     <p>     Нам стало скучно продолжать, и мы остановились на букве <strong>д</strong>. Давайте теперь рассмотрим один пример выполнения программы перед тем, как обсудить использованные в ней новые средства языка. </p>
     <p><emphasis>Введите букву алфавита, а я укажу название животного, начинающееся с нее.</emphasis></p>
     <p><emphasis> Введите, пожалуйста, букву; для завершения работы введите #.</emphasis></p>
     <p><emphasis> а [возврат]</emphasis></p>
     <p><emphasis>аргали, дикий горный азиатский баран Введите, пожалуйста, следующую букву или #. г</emphasis></p>
     <p><emphasis> [возврат]</emphasis></p>
     <p><emphasis>гиббон, длиннорукая обезьяна Введите, пожалуйста, следующую букву или #. р</emphasis></p>
     <p><emphasis> [возврат]</emphasis></p>
     <p><emphasis>Это трудная задача!</emphasis></p>
     <p><emphasis>Введите, пожалуйста, следующую букву или #. Т</emphasis></p>
     <p><emphasis> [возврат]</emphasis></p>
     <p><emphasis>Я распознаю только строчные буквы. Введите, пожалуйста, следующую букву или #. # </emphasis></p>
     <p><emphasis>[возврат]</emphasis></p>
     <p>     Этот пример служит иллюстрацией работы оператора <strong>swith</strong>. Вначале вычисляется выражение в скобках, расположенное за ключевым словом <strong>switch</strong>. В данном случае значением этого выражения будет символ, присвоенный переменной <strong>ch</strong>, который мы ввели перед этим. Затем программа просматривает список "меток" (в этом примере <strong>case 'a':, case'б'</strong>: и т. д.) до тех пор, пока не находит "метку", которая соответствует данному значению. Далее программа переходит к выполнению оператора, расположенного в этой строке. Что произойдет в случае, когда такой подходящей строки не найдется? Если существует строка с "меткой" <strong>case default:</strong>, то будет выполняться оператор, помеченный этой меткой. В противном случае произойдет переход к оператору, расположенному за оператором <strong>switch</strong>. </p>
     <p>     Что можно сказать по поводу оператора <strong>break</strong>? Его выполнение приводит к тому, что в программе происходит выход из оператора <strong>switch</strong> и осуществляется переход к следующему за ним оператору (см. рис. 7.8). При отсутствии оператора <strong>break</strong> будут выполнены все операторы, начиная с помеченного данной меткой и завершая оператором <strong>switch</strong>. Если удалить все операторы <strong>break</strong> из нашей программы, то, указав, например, букву <strong>г</strong>, получим следующий диалог: </p>
     <p><emphasis>Введите букву алфавита, а я укажу название животного,  начинающееся с нее.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Введите, пожалуйста, букву; для завершения работы введите #.</emphasis></p>
     <p><emphasis>г [возврат]</emphasis></p>
     <p><emphasis>гиббон, длиннорукая обезьяна</emphasis></p>
     <p><emphasis>даман древесный</emphasis></p>
     <p><emphasis>это трудная задача</emphasis></p>
     <p><emphasis>Введите, пожалуйста, следующую букву или #.</emphasis></p>
     <p><emphasis># [возврат]</emphasis></p>
     <p>     Мы видим, что выполнились все операторы, начиная от метки <strong>case 'г'</strong> и кончая оператором <strong>switch</strong>. Если вы знакомы с языком Паскаль, то можете заметить, что оператор <strong>switch</strong> в Си похож на оператор <strong>case</strong> в Паскале. Важнейшее отличие состоит в том, что если вы хотите, чтобы в каждом конкретном случае выполнялся только помеченный оператор, то в операторе <strong>switch</strong> необходимо использовать операторы <strong>break</strong>. </p>
     <p>     Метки, имеющиеся в операторе <strong>switch</strong>, должны быть константами или константными выражениями (выражения, операнды которого константы) целого типа (включая тип <strong>char</strong>). Запрещается использовать в качестве метки переменную. Значением выражения в скобках должна быть величина целого типа (опять же, включая тип <strong>char</strong>). Ниже приводится общая структура оператора <strong>switch</strong>: </p>
     <p><emphasis>switch(целоe выражение)</emphasis></p>
     <p><emphasis>{ case константа1 : операторы; (необязательные)</emphasis></p>
     <p><emphasis>  case константа2 : операторы; (необязательные)</emphasis></p>
     <p><emphasis>  case default (необязательные) : операторы; (необязательные)</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>  switch (number)</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>  case 1: оператор1;</emphasis></p>
     <p><emphasis>          break;</emphasis></p>
     <p><emphasis>  case 2: оператор 2;</emphasis></p>
     <p><emphasis>          break;</emphasis></p>
     <p><emphasis>  сазе 3: оператор 3;</emphasis></p>
     <p><emphasis>          break;</emphasis></p>
     <p><emphasis>  default:оператор4;</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>оператор5;</emphasis></p>
     <p><emphasis>  switch (number) {</emphasis></p>
     <p><emphasis>case 1:  оператор 1;</emphasis></p>
     <p><emphasis>case 2:  оператор 2;</emphasis></p>
     <p><emphasis>case 3:  оператор 3;</emphasis></p>
     <p><emphasis>defauit:  оператор 4;</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>оператор 5;</emphasis></p>
     <p>В обоих случаях значение <strong>number</strong> равно 2. </p>
     <p>РИС. 7.8. Ход выполнения программы, использующей оператор <strong>switch</strong> при наличии или в отсутствии операторов <strong>break</strong> </p>
     <p>Когда мы хотим получить одинаковый результат при переходе к разным меткам, мы можем использовать метки без операторов. Например, фрагмент программы </p>
     <p><emphasis>case 'E':</emphasis></p>
     <p><emphasis>case 'e':</emphasis></p>
     <p><emphasis>         printf(" ехидна, муравьед колючий \n" );</emphasis></p>
     <p><emphasis>         break; </emphasis></p>
     <p>свидетельствует о том, что указание букв <strong>Е</strong> или <strong>е</strong> приводит к печати названия <strong>"ехидна"</strong>. Если будет введена буква <strong>Е</strong>, то произойдет переход к соответствующей метке, но, поскольку там операторы отсутствуют, будут выполняться операторы, расположенные ниже, пока не встретится оператор <strong>break</strong>. </p>
     <p>     Наша программа имеет две небольшие особенности, о которых мы хотели бы упомянуть.</p>
     <p>     <emphasis>Первая</emphasis> поскольку мы собираемся использовать программу в диалоговом режиме, мы решили воспользоваться символом <strong>#</strong> вместо <strong>EOF</strong> в качестве признака прекращения ее работы. В работе компьютера могли бы возникнуть сложности, если бы он предложил нам ввести признак <strong>EOF</strong> или даже какой-нибудь управляющий символ, между тем как символ <strong>#</strong> вполне подходит для этой цели. Поскольку теперь отсутствует необходимость чтения символа <strong>EOF</strong>, мы не должны описывать в программе переменную <strong>ch</strong> типа <strong>int</strong>. </p>
     <p>     <emphasis>Вторая</emphasis> мы использовали оператор <strong>if</strong>, который позволяет игнорировать символы "новая строка" при вводе символов в программу. Это тоже некоторая плата за возможность диалоговой работы. Без этого оператора <strong>if</strong> каждый раз при нажатии клавиши <strong>[возврат]</strong> программе пришлось бы рассматривать данный признак как прочитанный символ. </p>
     <p>     Когда требуется использовать оператор <strong>switch</strong>, а когда конструкцию <strong>else-if</strong>? Часто у нас нет возможности выбора. Вы не можете применить оператор <strong>switch</strong>, когда выбор вариантов основывается на вычислении значения переменной или выражения типа <strong>int</strong>. Удобного способа воспользоваться оператором <strong>switch</strong> в случае когда возможные значения переменной попадают в некоторый диапазон, также не существует. Проще написать, например, так: </p>
     <p><emphasis>if(integer &lt; 1000 &amp;&amp; integer &gt; 2)</emphasis></p>
     <p>     В то время как замена этой строки оператором <strong>switch</strong> приведет к необходимости ввести в программу метки для всех целых чисел от 2 до 999. Тем не менее, если у вас есть возможность применить оператор <strong>switch</strong>, ваша программа будет выполняться более эффективно.  </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Резюме: множественный выбор вариантов с помощью оператора switch </p>
     </title>
     <p>     Управление в программе передается оператору, у которого в качестве метки используется значение некоторого <emphasis>выражения</emphasis>. Затем в процессе прохождения программы будут выполняться оставшиеся операторы, пока не произойдет новый переход. </p>
     <p>     Как <emphasis>выражения</emphasis>, так и метки должны иметь значения целого типа (включая тип <strong>char</strong>), метки должны быть константами или константными выражениями. Если не которому значению выражения не соответствует никакая метка, управление передается оператору с меткой <strong>default</strong> (если такой имеется). В противном случае, управление передается оператору, следующему за оператором <strong>switch</strong>. </p>
     <p>III. Форма: </p>
     <p><emphasis>switch (выражение)</emphasis></p>
     <p><emphasis>{ case метка1: оператор1</emphasis></p>
     <p><emphasis>  case метка2: оператор2</emphasis></p>
     <p><emphasis>      default: оператор3</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     В операторе может присутствовать более чем 2 помеченных оператора, а наличие метки <strong>default</strong> является необязательным. </p>
     <p>IV. Пример </p>
     <p><emphasis>switch (letter)</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis> case 'a':</emphasis></p>
     <p><emphasis>    case 'e': printf(" %c - этогласная\n ", letter);</emphasis></p>
     <p><emphasis>  case 'c':</emphasis></p>
     <p><emphasis>  case 'n': printf(" Символ%свнаборебукв\ саnе\ n ", letter);</emphasis></p>
     <p><emphasis>   default: printf(" Добрыйдень. \n" );</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Если переменная <strong>letter</strong> имеет значение '<strong>a</strong>' или '<strong>e</strong>', будут выведены на печать все три сообщения, если же '<strong>c</strong>' или '<strong>n</strong>', то последние два. В случае остальных значений будет напечатано только последнее сообщение. </p>
     <p>     Изложенный здесь материал позволит вам писать гораздо более мощные и обладающие большими возможностями программы, чем раньше. В справедливости этого утверждения вы сможете убедиться, если сравните некоторые из примеров, приведенных в данной главе, с программами, рассмотренными в предыдущих главах. Но вы изучили еще далеко не все. Вот почему вам придется одолеть еще немало страниц этой книги. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЧТО ВЫ ДОЛЖНЫ БЫЛИ УЗНАТЬ В ЭТОЙ ГЛАВЕ</p>
    </title>
    <section>
     <p>Как осуществить выбор из двух возможностей выполнить оператор или пропустить его: с помощью оператора <strong>if</strong>.</p>
     <p>Как осуществить выбор одного из двух вариантов: с помощью оператора <strong>if-else</strong>.</p>
     <p>Как осуществить выбор одного из нескольких вариантов: с помощью операторов <strong>else-if</strong>, <strong>switch</strong></p>
     <p>Операции отношения:   &gt;   &gt;=   = =   &lt;=   &lt;   !=</p>
     <p>Логические операции:   &amp;&amp;   ||   !</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ </p>
    </title>
    <section>
     <title>
      <p>Вопросы</p>
     </title>
     <p>1. Определите, какие выражения истинны, а какие ложны.</p>
     <p>     а. 100 &gt; 3</p>
     <p>     б. 'а' &gt; 'с'</p>
     <p>     в. 100 &gt; 3 &amp;&amp; 'а' &gt; 'с'</p>
     <p>     г. 100 &gt; 3 || 'a' &gt; 'с'</p>
     <p>     д. !(100 &gt; 3)</p>
     <empty-line/>
     <p>2. Запишите выражения, соответствующие следующим условиям</p>
     <p>     а. Значение <strong>number</strong> равно или больше 1, но меньше 9</p>
     <p>     б. Значение <strong>ch</strong> не равно <strong>q</strong> или <strong>k</strong></p>
     <p>     в. Значение <strong>number</strong> лежит между 1 и 9, но не равно 5</p>
     <p>     г. Значение <strong>number</strong> не лежит между 1 и 9</p>
     <empty-line/>
     <p>3. В программе, приведенной ниже, наряду с неоправданно сложными условными выражениями имеются и прямые ошибки. Уточните эту программу и исправьте в ней ошибки. </p>
     <p><emphasis>main( )            /* 1 */</emphasis></p>
     <p><emphasis> {       /* 2 */</emphasis></p>
     <p><emphasis> int  weight, height; /* вес в фунтах, рост в дюймах */</emphasis></p>
     <p><emphasis>                               /* 4 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>scanf('' %d, weight, height);  /* 5 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>if(weight &lt; 100)       /* 6 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>   if (height &gt;= 72)   /* 7 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Для такого веса у вас слишком большой рост \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>else if (height &lt; 72 &amp;&amp; &gt; 64)  /* 9 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" У вас большой рост для вашего веса. \n" );</emphasis></p>
     <p><emphasis>else if (weight &gt; 300 &amp;&amp; !(weight  &lt; = 300))  /* 11*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>if( !(height &gt;= 48)    /* 12 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Для такого веса у вас слишком маленький рост.\n" );</emphasis></p>
     <p><emphasis>else    /* 14 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" У вас идеальный вес. \n");   /* 15*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>        /* 16 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Ответы </p>
     </title>
     <p>1. Выражения истинны в вопросах а и г</p>
     <empty-line/>
     <p>2.     a. <strong>number &gt; = 1</strong> &amp;&amp; <strong>number &lt; 9</strong></p>
     <p>     б. <strong>ch != 'q'</strong> &amp;&amp; <strong>ch != k</strong></p>
     <p><emphasis>Замечание</emphasis>: выражение <strong>ch != q || ch!= k</strong> всегда будет иметь значение "истина", потому что если переменная <strong>сh</strong> равна <strong>q</strong>, то она не может равняться <strong>k</strong>, и второе условие оказывается выполненным врезультате все выражения "ИЛИ" будет истинным.</p>
     <p>     в. <strong>number &gt; 1</strong> &amp;&amp; <strong>number &lt; 9</strong> &amp;&amp; <strong>number != 5</strong></p>
     <p>     г. <strong>!(number &gt; 1 &amp;&amp; number &lt; 9)</strong> или <strong>number &lt; = 1 || number &gt; = 9</strong></p>
     <p><emphasis>Замечание</emphasis>: сказать, что число <strong>НЕ</strong> лежит между 1 и 9 это то же самое, что сказать: число равно или меньше 1 <strong>ИЛИ</strong> равно или больше 9. Вторая форма несколько неуклюже звучит на словах, но проще записывается в виде выражения.</p>
     <empty-line/>
     <p>3.     Строка 5: должна выглядеть так <strong>scanf(" %d %d", &amp;weight, &amp;height)</strong>. He забывайте указывать символы в качестве префиксов имен переменных в функции <strong>scanf( )</strong>. Кроме того, данной строке должна предшествовать строка, предлагающая ввести данные.</p>
     <p>     Строка 9: подразумеваемое выражение должно выглядеть так: <strong>(height &lt; 72 &amp;&amp; height &gt; 64)</strong>. Однако первая часть этого выражения необязательна, поскольку величина <strong>height</strong>, если поток управления достигнет записи <strong>else-if</strong>, будет обязательно меньше 72. Поэтому более простое условие (<strong>height</strong> &gt; 64) в данном случае служит той же цели.</p>
     <p>     Строка 11: избыточное условие; второе подвыражение (отрицание условия "величина <strong>weight</strong> меньше или равна <strong>300</strong>") означает то же, что и первое. В действительности данное условие записывается так: (<strong>weight</strong> &gt; 300). Но неприятности на этом не кончаются. Строка 11 относится к ошибочному оператору <strong>if</strong>. Очевидно, что эта часть <strong>else</strong> ассоциируется с оператором <strong>if</strong>, расположенным в строке 6, но, согласно правилу, связывающему ее с ближайшим отрицанием условия, содержащегося в <strong>if</strong>, она будет ассоциироваться с оператором <strong>if</strong> на строке 9. Поэтому условие, помещенное на строке 11, будет проверяться в том случае, когда величина <strong>weight</strong> меньше 100, а величина <strong>height</strong> меньше или равна 64. Это делает невозможным превышение переменной <strong>weight</strong> значения 300 при выполнении данного оператора.</p>
     <p>     Строки 7-9 должны быть заключены в фигурные скобки. Тогда строка 11 станет альтернативой оператору, расположенному на строке 6, а не на строке 9.</p>
     <p>     Строка 12: данное выражение необходимо упростить так: (<strong>height</strong> &lt; 48)</p>
     <p>     Строка 14: это ключевое слово <strong>else</strong> относится к последнему оператору <strong>if</strong>, раcположенному на строке 12. Операторы, помещенные на строках 12 и 13, необходимо заключить в фигурные скобки, тогда <strong>else</strong> будет относиться к оператору <strong>if</strong> на строке 11. Обратите внимание, что последнее сообщение будет напечатано для тех, чей вес заключен между 100 и 300 фунтами.  </p>
    </section>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>8. Циклы и другие управляющие средства</p>
   </title>
   <section>
    <p>При усложнении решаемых задач ход выполнения программ становится более запутанным. Чтобы иметь возможность управлять процессом выполнения программ и его организацией, вам попадаютя структуры и некоторые специальные операторы. Язык предоставляет эффективные средства реализации таких требований. Мы уже смогли убедиться в чрезвычайной ценности цикла <strong>if</strong> в том случае, когда необходимо повторить некоторую операцию несколько раз. В языке Си, кроме того, реализовано еще два вида циклов: цикл <strong>for</strong> и цикл <strong>do ... while</strong>. В данной главе рассматриваются принципы работы управляющих структур и даются рекомендации, каким образом лучше всего применять каждую из них. Обсудим операторы <strong>break</strong>, <strong>continue</strong>, <strong>goto</strong> и операцию "запятая" все они могут использоваться для управления ходом выполнения программы. Кроме того, мы расскажем вам еще немного о свойствах, которые часто используются вместе с циклами. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЦИКЛ while</p>
    </title>
    <section>
     <p>     В предшествующих главах мы интенсивно пользовались этой формой цикла, сейчас же хотим рассмотреть его работу в случае простой, возможно, даже примитивной программы, угадывающей число. </p>
     <p><emphasis>/* угадывание числа1 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>/* неэффективный способ угадывания */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#inlude</emphasis></p>
     <p><emphasis> main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int guess = 1;</emphasis></p>
     <p><emphasis>char response;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Задумайте целое число от 1 до 100. Я попробую угадать");</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" его.\n Отвечайте д, если моя догадка правильна и");</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" \n н, если я ошибаюсь. \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>рintf("Итак ... ваше число %d?\n" , guess);</emphasis></p>
     <p><emphasis>while((response = getchar( )) != 'д') /* получениеответа*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>    if (response != ' \n') /* пропуск символа "новая  строка" */</emphasis></p>
     <p><emphasis>        printf(" Ну, тогда оно равно %d?\n", ++guess);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Я знала, что смогу сделать это!\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Обратите внимание на логику программы. Если вы отвечаете <strong>д</strong>, в программе осуществляется выход из цикла и переход на завершающий оператор печати. Программа просит вас отвечать и в случае, если ее догадка неверна, но фактически любой ответ, отличный от символа <strong>д</strong>, приводит к тому, что программа входит в цикл. Однако если введен символ "новая строка", то при данном прохождении тела цикла никаких операций не производится. Получение другого символа приводит к очередной попытке угадывания целого числа. (Что произошло бы в случае использования операции <strong>guess++</strong> вместо операции <strong>++guess?</strong>). </p>
     <p>     Строка <strong>if(response ! = '\n')</strong> позволяет программе игнорировать поступление постороннего символа "новая строка", когда вы нажмете клавишу [ввод]. </p>
     <p>     В этом случае тело цикла <strong>while</strong> не нужно заключать в фигурные скобки, поскольку оператор <strong>if</strong>, хотя он и занимает две строки в программе, рассматривается как один оператор. </p>
     <p>     Вы, по-видимому, уже заметили, что это довольно "тупая" программа. Она написана правильно и решает поставленную задачу, но делает это крайне неэффективно. Данный пример показывает нам, что правильность написания - не единственный критерий, по которому необходимо оценивать программу. При этом очень важна ее эффективность. Мы вернемся к данной программе несколько позже и попытаемся ее немного улучшить. </p>
     <p>     В общем виде цикл <strong>while</strong> записывается так: </p>
     <p><strong><emphasis>while</emphasis></strong><emphasis>(выражение)   оператор</emphasis></p>
     <p>     В наших примерах в качестве выражений использовались условные выражения, но, вообще говоря, это могут быть выражения произвольного типа. В качестве оператора можно использовать простой оператор с символом "точка с запятой" в конце или составной oпeратор, заключенный в фигурные скобки. Если выражение истинно (т.е. в общем случае не равно нулю), то оператор, входящий в цикл <strong>while</strong> выполняется один раз, а затем выражение проверяется снова, а последовательность действий, состоящая из проверки и выполнения оператора, периодически повторяется до тех пор, пока выражение не станет ложным (или в общем случае равным нулю). Такой шаг называется "итерация". Данная структура аналогична структуре оператора <strong>if</strong>. Основное отличие заключается в том, что в операторе <strong>if</strong> проверка условия и (возможное) выполнение оператора осуществляется только один раз, а в цикле <strong>while</strong> эти действия производятся, вообще говоря, неоднократно. </p>
     <p> <image l:href="#img4AF.jpg"/> </p>
     <empty-line/>
     <p>                                                                      РИС. 8.1. Структура цикла <strong>while</strong>. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Завершение цикла while</p>
     </title>
     <p>     Мы подошли к самому существенному моменту рассмотрения циклов <strong>while</strong>. При построении цикла <strong>while</strong> вы должны включить в него какие-то конструкции, изменяющие величину проверяемого выражения так, чтобы в конце концов оно стало ложным. В противном случае выполнение цикла никогда не завершится. Рассмотрим следующий пример: </p>
     <p><emphasis>index = 1;</emphasis></p>
     <p><emphasis>while(index &lt; 5)</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("Доброе утро!\n");</emphasis></p>
     <p>     Данный фрагмент программы печатает это радостное сообщение бесконечное число раз, поскольку в цикле отсутствуют конструкции, изменяющие величину переменной <strong>index</strong>, которой было присвоено значение 1. </p>
     <p><emphasis>index = 1;</emphasis></p>
     <p><emphasis>while(--index &lt; 5)</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("Как колеблются старые атомы!\n");</emphasis></p>
     <p>     И этот фрагмент программы работает ненамного лучше. Значение переменной <strong>index</strong> в нем изменяется, но в "неправильном" направлении! Единственным утешением здесь служит тот факт, что выполнение данного куска программы в конце концов завершится. Это произойдет, когда величина переменной <strong>index</strong> станет меньше наименьшего отрицательного числа, допустимого в системе. </p>
     <p>     Цикл <strong>while</strong> является "условным" циклом, использующим предусловие (т.е. условие на входе). Он называется условным, потому что выполнение оператора зависит от истинности условия, описываемого с помощью выражения. Действительно ли значение переменной <strong>index</strong> меньше 5? Является ли последний введенный символ признаком <strong>EOF</strong>? Подобное выражение задает предусловие, поскольку выполнение этого условия должно быть проверено <emphasis>перед</emphasis> началом выполнения тела цикла. В ситуации, аналогичной приведенной ниже, тело цикла не выполнится ни разу, потому что используемое условие с самого начала является ложным. </p>
     <p><emphasis>index = 10;</emphasis></p>
     <p><emphasis>while(index++ &lt; 5)</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Желаю хорошо провести день.\n");</emphasis></p>
     <p>Измените первую строку на </p>
     <p><emphasis>index = 3;</emphasis></p>
     <p>и вы получите работающую программу. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>АЛГОРИТМЫ И ПСЕВДОКОД</p>
     </title>
     <p>     А теперь вернемся к нашей "тупоумной" программе, угадывающей число. Недостаток этой программы кроется не в программировании самом по себе, а в "алгоритме", т.е. методе, используемом для отгадывания числа. Этот метод можно описать следующим образом: попросите пользователя задумать число компьютер начинает угадывание с 1 до тех пор пока догадка неверна, предлагаемое значение увеличивается на 1. </p>
     <p>     Эта запись, между прочим, служит примером "псевдокода" представляющего собой способ выражения смысла программ на разговорном языке и являющегося некоторым аналогом языка машины. Псевдокод очень эффективен при разработке логики программы. После того как логика покажется вам правильной, вы можете обратить основное внимание на детали перевода псевдокода на реальный язык программирования. Преимущество использования псевдокода состоит в том, что он позволяет сконцентрироваться на логике и структуре программы, не заботясь пока о способе перевода этих идей на язык машины. Если мы хотим улучшить программу, нам в первую очередь необходимо улучшить алгоритм. Один из методов заключается в том, чтобы выбрать число где-нибудь посередине между 1 и 100 (50 нам вполне подходит) и попросить пользователя ответить больше ли это число задуманного, меньше его или равно ему. Если он сообщает, что данное число слишком велико, то тем самым из рассмотрения немедленно исключаются все числа между 50 и 100. Следующей догадкой программы является число, выбранное где-то посередине между 1 и 49. И снова ответ на вопрос, велико или мало это число, позволит исключить из рассмотрения половину оставшихся возможных чисел; программа продолжает указанный процесс, быстро сужая поле поиска до тех пор, пока задуманное число не будет угадано. Давайте запишем эти логические рассуждения на псевдокоде. Пусть <strong>highest</strong> - максимально возможная величина отгадываемого числа, a <strong>lowest</strong> - его минимально возможное значение. Вначале этими величинами будут соответственно 100 и 1, поэтому алгоритм запишется следующим образом:</p>
     <empty-line/>
     <p><emphasis>установить <strong>highest</strong> равным 100</emphasis></p>
     <p>установить <strong>lowest</strong> равным 1</p>
     <p>попросить пользователя задумать число</p>
     <p>предложенное значение (<strong>guess</strong>) равно <strong>(highest + lowest)/2</strong></p>
     <p>пока догадка неверна, делать следующее:</p>
     <p>     {если предложенное значение велико, установить <strong>highest</strong> равным этому предложенному значению минус 1</p>
     <p>если предложенное значение мало, установить <strong>lowest</strong> равным этому предложенному значению плюс 1</p>
     <p>новое предложенное значение равно <strong>(highest + lowest)/2</strong> }</p>
     <p>     Обратите внимание на логику алгоритма: если предложенное значение, равное 50, велико, то максимально возможная величина задуманного числа будет равна 49. Если же значение 50 мало, то минимально возможная величина числа будет равна 51. </p>
     <p>     Сейчас мы переведем текст, указанный выше, на язык Си. Полученная программа представлена на рис. 8.2. </p>
     <p><emphasis>/* угадывание числа2 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>/* более эффективный способ угадывания*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include</emphasis></p>
     <p><emphasis> #define HIGH 100</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define LOW 1</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int guess = (HIGH + LOW)/2;</emphasis></p>
     <p><emphasis>int highest = HIGH;</emphasis></p>
     <p><emphasis>int lowest = LOW;</emphasis></p>
     <p><emphasis>char response;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Задумайте число от %d до %d. Я попробую", LOW, HIGH);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" угадать eгo.\n Отвечайте д, если моя догадка правильна,");</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" б, если \n больше, и м, если");</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" меньше.\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Итак ... ваше число %d?\n" , guess);</emphasis></p>
     <p><emphasis>while((response = getchar( )) != 'д')</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis> if( response != '\n')</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>if (response == 'б')</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis> /* уменьшение верхнего предела,</emphasis></p>
     <p><emphasis> eсли предложенное значение слишком велико */</emphasis></p>
     <p><emphasis>highest = guess - 1;</emphasis></p>
     <p><emphasis>guess = (highest + lowest)/2;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Гм ... слишком велико. Ваше число %d?\n", guess);</emphasis></p>
     <p><emphasis> }</emphasis></p>
     <p><emphasis>else if(response == 'м')</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis> /* увеличение нижнего предела,если</emphasis></p>
     <p><emphasis> предложенное значение слишком мало*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>lowest = guess + 1;</emphasis></p>
     <p><emphasis>guess = (highest + lowest)/2;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Гм ... слишком мало. Ваше число %d?\n" , guess);</emphasis></p>
     <p><emphasis> }</emphasis></p>
     <p><emphasis>else</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis> /* подводите пользователя к правильному ответу */</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Я не понимаю; введите, пожалуйста, д,б");</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf ("или м.\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis> }</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("Я знала, что смогу сделать это!\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis> }</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>РИС. 8.2. Программа, угадывающая число. </p>
     <empty-line/>
     <p>     Наличие в программе завершающей части <strong>else</strong> предоставляет пользователю дополнительную возможность правильно ответить на стандартный "отклик" программы. Заметим также, что мы использовали символические константы, чтобы сделать процесс изменения диапазона чисел достаточно простым. Работает ли данная программа? Ниже приводятся результаты этого прогона. Задуманное число - 71. </p>
     <p><emphasis>Задумайте число от 1 до 100. Я попробую угадать eгo</emphasis></p>
     <p><emphasis>Отвечайте д, если моя догадка правильна б, если</emphasis></p>
     <p><emphasis> больше, и м, если меньше.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Итак ..., ваше число 50? </emphasis></p>
     <p><emphasis>Я не понимаю: введите, пожалуйста, д,б или м.</emphasis></p>
     <p><emphasis>м</emphasis></p>
     <p><emphasis>Гм ... слишком мало. Ваше число 75?</emphasis></p>
     <p><emphasis>б</emphasis></p>
     <p><emphasis>Гм ... слишком велико. Ваше число 62?</emphasis></p>
     <p><emphasis>м</emphasis></p>
     <p><emphasis>Гм ... слишком мало. Ваше число 68?</emphasis></p>
     <p><emphasis>м</emphasis></p>
     <p><emphasis>Гм ... слишком мало. Ваше число 71?</emphasis></p>
     <p><emphasis>д</emphasis></p>
     <p><emphasis>Я знала, что смогу сделать это!</emphasis></p>
     <p>     Что может быть неправильного в этой программе? Мы реализовали в ней защиту от ошибок, вызванных тем, что пользователи могут указывать неверные символы, поэтому здесь не должно быть никаких проблем. Единственное, что может повлиять на правильность работы программы: если вы вместо <strong>м</strong> укажете <strong>б</strong>, или наоборот. К сожалению, не существует способа заставить пользователя говорить правду и не делать ошибок. Тем не менее, если вы заинтересованы в этом, можете предпринять некоторые шаги. (Например, если захотите поразить свою шестилетнюю племянницу.) Во-первых, обратите внимание на то, что наш способ требует самое большее семи попыток для угадывания любого числа. (Каждая попытка уменьшает число возможностей наполовину. За семь попыток можно угадать любое число в диапазоне от 1 до 27- 1, или 127, что вполне достаточно для работы в диапазоне или 1 до 100.) Вы можете модифицировать программу так, чтобы она подсчитывала число попыток, и если окажется, что оно превышает 7, то тогда можно вывести на печать сообщение с выражением недовольства, а затем восстановить первоначальные значения переменных <strong>highest</strong>, <strong>lowest</strong> и счетчика. Дополнительные изменения, которые можно внести в программу, заключаются в такой модификации операторов <strong>if</strong>, в результате которой допускался бы ввод как прописных, так и строчных букв. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Резюме: оператор while </p>
     </title>
     <p>     Оператор <strong>while</strong> определяет операции, которые циклически выполняются до тех пор, пока проверяемое выражение не станет ложным, или равным нулю. Оператор <strong>while</strong> - это цикл с предусловием; решение, выполнять ли в очередной раз тело цикла, принимается перед началом его прохождения. Поэтому вполне возможно, тело цикла не будет выполнено ни разу. Оператор, образующий тело цикла, может быть либо простым, либо составным. </p>
     <p><strong><emphasis>while</emphasis></strong><emphasis>(выражение) оператор</emphasis></p>
     <p>     Выполнение оператора циклически повторяется до тех пор, пока выражение не станет ложным, или равным нулю. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>ПРИМЕРЫ</p>
     </title>
     <p><emphasis>while(n++ &lt; 100) printf(" %d %d \n",n, 2*n + 1);</emphasis></p>
     <p><emphasis>while(fargo &lt; 1000)</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis> fargo = fargo + step;   step = 2 * step;</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     В нашем последнем примере в цикле <strong>while</strong> используется "неопределенное" условие: мы не знаем заранее, сколько раз выполнится тело цикла перед тем, как выражение станет ложным. Во многих наших предыдущих примерах, однако, циклы <strong>while</strong> использовались для подсчета числа выполнении тела цикла. Ниже приведен краткий пример, который содержит подсчитывающий цикл </p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis> int = 1;                      /* инициализация */</emphasis></p>
     <p><emphasis>   while (count &lt;= NUMBER)    /* проверка     */</emphasis></p>
     <p><emphasis>    {</emphasis></p>
     <p><emphasis>      printf(" Будь моим Валентином !\n");   /*действие */</emphasis></p>
     <p><emphasis>      count++;                  /* увеличение счетчика */    </emphasis></p>
     <p><emphasis>    }</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Хотя цикл подобного типа прекрасно работает, это не лучший вариант его записи, поскольку операции, реализующие цикл, не собраны вместе. Рассмотрим этот вопрос более подробно. При организации цикла, когда его тело должно быть выполнено фиксированное число раз, осуществляются три операции: инициализация счетчика, сравнение его величины с некоторым граничным значением и увеличение значения счетчика при каждом прохождении тела цикла. Условное выражение, имеющееся в цикле <strong>while</strong>, берет на себя заботу о сравнении, а приращение значения счетчика осуществляется с помощью операции увеличения. Так же как это делалось раньше, можно объединить эти два действия в одно выражение, используя запись <strong>count++ &lt;= NUMBER</strong>. Но инициализация счетчика осуществляется вне цикла, как, например, в нашем примере оператором <strong>count = 1;</strong>. При этом можно забыть о необходимости инициализации счетчика, а то, что может случиться, рано или поздно случается. Сейчас мы рассмотрим управляющий оператор, использование которого позволяет избежать этих проблем. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЦИКЛ for </p>
    </title>
    <section>
     <p>    В цикле <strong>for</strong> все три вышеуказанных действия собраны вместе. Используя цикл <strong>for</strong>, фрагмент, приведенный выше, можно записать в виде одного оператора: </p>
     <p><emphasis>for(count = 1; count &lt;= NUMBER; count++)</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf(" Будь моим Валентином! \n ");</emphasis></p>
     <p>     В круглых скобках содержатся три выражения, разделенные символом "точка с запятой". Первое из них служит для инициализации счетчика. Она осуществляется только один раз - когда цикл <strong>for</strong> начинает выполняться. Второе выражение - для проверки условия; она производится перед каждым возможным выполнением тела цикла. Когда выражение становится ложным (или в общем случае равным нулю), цикл завершается. Третье выражение вычисляется в конце каждого выполнения тела цикла. Ранее мы использовали его для увеличения значения счетчика <strong>count</strong>, но, вообще говоря, его использование этим не ограничивается. За заголовком цикла <strong>for</strong> следует простой или составной оператор. Рис. 8.3 служит иллюстрацией структуры цикла <strong>for</strong>. </p>
     <empty-line/>
     <p> <image l:href="#imgEB7A.jpg"/> </p>
     <p>РИС. 8.3. Структура цикла <strong>for</strong>. </p>
     <p>     Cейчас мы продемонстрируем, как цикл <strong>for</strong> используется в программе, печатающей таблицу кубов целых чисел: </p>
     <p><emphasis>/* таблица кубов*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis> int num;</emphasis></p>
     <p><emphasis>  for(num=1;num&lt;=6;num++)</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf(" %5d %5d \n", num, num*num*num);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>программа выводит на печать числа от 1 до 6 и их кубы: </p>
     <p><emphasis>1</emphasis></p>
     <p><emphasis>8</emphasis></p>
     <p><emphasis>27</emphasis></p>
     <p><emphasis>64</emphasis></p>
     <p><emphasis>125</emphasis></p>
     <p><emphasis>216</emphasis></p>
     <p>     Из первой строки цикла <strong>for</strong> мы сразу можем узнать всю информацию о параметрах цикла: начальное значание переменной <strong>num</strong>, конечное значение, а также насколько увеличивается значение переменной <strong>num</strong> при каждом выполнении тела цикла. Цикл <strong>for</strong> часто используется для реализации в программе временной задержки с целью согласования скорости реагирования (в даном случае замедления) машины с возможностями восприятия человека. </p>
     <p><emphasis>for(n=1; n&lt;= 10000; n++);</emphasis></p>
     <p>     Этот цикл заставляет машину считать до 10000. Единственный символ "точка с запятой", расположенный во второй строке, интересует нас о том, что никаких других действий в этом цикле не производится. Такой уединенный символ "точка с запятой" можно представлять себе как "пустой" оператор, т. е. оператор, который не выполняет никаких действий. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Гибкость конструкции for</p>
     </title>
     <p>     Хотя цикл <strong>for</strong> на первый взгляд очень похож на цикл <strong>DO</strong> в Фортране, цикл <strong>FOR</strong> в Паскале и цикл <strong>FOR ... NEXT</strong> в Бейсике, <strong>for</strong> в Си является гораздо более гибким средством, чем любой из упомянутых. Эта гибкость - следствие способа использования упомянутых выше трех выражений в спецификации цикла <strong>for</strong>. До сих пор первое выражение применялось для инициализации счетчика, второе - для задания его граничного значения, а третье - для увеличения его текущего значения на 1. Использованный таким образом оператор <strong>for</strong> в языке Си совершенно аналогичен упомянутым выше соответствующим операторам в других языках. Но, кроме описанной, существует еще и много других возможностей его применения, девять из которых мы приводим ниже. </p>
     <p>     1. Можно применять операцию уменьшения для счета в порядке убывания вместо счета в порядке возрастания: </p>
     <p><emphasis>for(n = 10; n &gt; 0; n--)</emphasis></p>
     <p><emphasis>        printf(" %d секунд!\n", n);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Пуск!\n");</emphasis></p>
     <p>     2. При желании вы можете вести счет двойками, десятками и т. д. </p>
     <p><emphasis>for (n = 2; n &amp; 60; n = n + 13)</emphasis></p>
     <p><emphasis> printf(" %d\n", n);</emphasis></p>
     <p>В этом операторе значение переменной n будет увеличиваться на 13 при каждом выполнении тела цикла; будут напечатаны числа 2, 15, 28, 41 и 54. </p>
     <p>Заметим, между прочим, что в языке Си имеется и другая сокращенная форма записи для увеличения переменной на фиксированную величину. Вместо выражения <strong>n = n + 13</strong> можно воспользоваться записью <strong>n + = 13</strong>. </p>
     <p>Знак <strong>+=</strong> определяет "аддитивную операцию присваивания", в результате выполнения которой величина, стоящая справа, прибавляется к значению переменной, расположенной слева. Дополнительные детали, относящиеся к этой операции, приведены ниже. </p>
     <p>     3. Можно вести подсчет с помощью символов, а не только чисел. </p>
     <p><emphasis>for(ch = 'а' ; ch &lt;= 'z'; ch++)</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf(" Величина кода ASCII для %с равна %d.\n" , ch, ch);</emphasis></p>
     <p>При выполнении этого оператора будут выведены на печать все буквы от <strong>а</strong> до <strong>z</strong> вместе с их кодами ASCII. Этот оператор "работает", поскольку символы в памяти машины размещаются в виде чисел и поэтому в данном фрагменте счет ведется на самом деле с использованием целых чисел. </p>
     <p>     4.Можно проверить выполнение некоторого произвольного условия, отличного от условия, налагаемого на число итераций. В нашей программе таблица кубов вы могли бы заменить спецификацию </p>
     <p><emphasis>for(num = 1; num &lt;= 6; num ++)</emphasis></p>
     <p>на </p>
     <p><emphasis>for(num = 1; num *num *num &lt;= 216; num++)</emphasis></p>
     <p>Это было бы целесообразно в случае, если бы нас больше занимало ограничение максимального значения диапазона кубов чисел, а не количества итераций. </p>
     <p>     5. Можно сделать так, чтобы значение некоторой величины возрастало в геометрической, а не в арифметической прогрессии, т. е. вместо прибавления фиксированного значения на каждом шаге цикла, выполнялось бы умножение: </p>
     <p><emphasis>for(debt = 100.0; debt &lt; 150.0; debt = debt*l.l)</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf(" Baшдолгтеперь$%.2f.\n", debt);</emphasis></p>
     <p>В этом фрагменте программы значение переменной <strong>debt</strong> умножается на 1.1 на каждом шаге цикла, что увеличивает ее на 10%. Результат выглядит следующим образом: </p>
     <p><emphasis>Ваш долг теперь $100.00</emphasis></p>
     <p><emphasis>Ваш долг теперь $110.00</emphasis></p>
     <p><emphasis>Ваш долг теперь $121.00</emphasis></p>
     <p><emphasis>Ваш долг теперь $133.10</emphasis></p>
     <p><emphasis>Ваш долг теперь $146.41 </emphasis></p>
     <p>Как вы уже смогли догадаться, для умножения <strong>debt</strong> на 1.1 также существует сокращенная запись. Мы могли бы использовать выражение </p>
     <p><emphasis>debt * = 1.1</emphasis></p>
     <p>для получения того же результата. Знак <strong>*=</strong> определяет "мультипликативную операцию присваивания", при выполнении которой значение переменной, расположенной слева, умножается на величину, стоящую справа. (См. пояснения ниже, на с. 226.) </p>
     <p>     6. В качестве третьего выражения можно использовать любое правильно составленное выражение. Какое бы выражение вы ни указали, его значение будет меняться при каждой итерации. </p>
     <p><emphasis>for(x = 1; у &lt;= 75; у = 5*х++ + 10);</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf("%10d  %10d\n", x, у);</emphasis></p>
     <p>В этом фрагменте выводятся на печать значения переменной <strong>x</strong> и алгебраического выражения <strong>5*х + 10</strong>. Результат будет выглядеть так: </p>
     <p><emphasis>1 55</emphasis></p>
     <p><emphasis>2 60</emphasis></p>
     <p><emphasis>3 65</emphasis></p>
     <p><emphasis>4 70</emphasis></p>
     <p><emphasis>5 75</emphasis></p>
     <p>Обратите внимание, что в спецификации цикла проверяется значение <strong>у</strong>, а не <strong>x</strong>. В каждом из трех выражений, управляющих работой цикла <strong>for</strong>, могут использоваться любые переменные. </p>
     <p>Хотя этот пример и правилен, он не может служить иллюстрацией хорошего стиля программирования. Программа выглядела бы гораздо понятнее, если бы мы не смешали процесс изменения переменной цикла с алгебраическими вычислениями. </p>
     <p>     7. Можно даже опустить одно или более выражений (но при этом нельзя опустить символы "точка с запятой"). Необходимо только включить в тело цикла несколько операторов, которые в конце концов приведут к завершению его работы. </p>
     <p><emphasis>ans = 2;</emphasis></p>
     <p><emphasis>for (n = 3; ans &lt;= 25;) ans = ans*n;</emphasis></p>
     <p>При выполнении этого цикла величина <strong>n</strong> останется равной 3. Значение переменной <strong>ans</strong> вначале будет равно 2, потом увеличится до 6, 18, а затем будет получена окончательная величина 54. (18 меньше 25, поэтому в цикле <strong>for</strong> выполняется еще одна итерация, и 18 умножается на 3, давая результат 54). Тело цикла </p>
     <p><emphasis>for(; ;)</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf(" Я хочу сделать что-нибудь\n");</emphasis></p>
     <p>будет выполняться бесконечное число раз, поскольку пустое условие всегда считается истинным. </p>
     <p>     8. Первое выражение не обязательно должно инициализировать переменную. Вместо этого, например, там мог бы стоять оператор <strong>printf( )</strong> некоторого специального вида. Необходимо помнить только, что первое выражение вычисляется только один раз перед тем, как остальные части цикла начнут выполняться. </p>
     <p><emphasis>for(printf("Запоминайте введенные числа!\n"); num == 6;)</emphasis></p>
     <p><emphasis>scanf(" %d", &amp;num);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("Это как раз то, что я хочу!\n");</emphasis></p>
     <p>В этом фрагменте первое сообщение оказывается выведенным на печать один раз, а затем осуществляется прием вводимых чисел до тех пор, пока не помтупит число 6. </p>
     <p>     9. Параметры, входящие в выражения, находящиеся в спецификации цикла, можно изменить при выполнении операций в теле цикла. Предположим, например, что у вас есть цикл со спецификацией следующего вида: </p>
     <p><emphasis>for(n = 1; n &lt; 1000; n + = delta)</emphasis></p>
     <p>И если после нескольких итераций ваша программа решает, что величина параметра <strong>delta</strong> слишком мала или велика, оператор <strong>if</strong> внутри цикла может изменить значение параметра. В диалоговой программе пользователь может изменить этот параметр в процессе выполнения цикла. </p>
     <p>Короче говоря, большая свобода выбора вида выражений, управляющих работой цикла <strong>for</strong>, позволяет с помощью этой конструкции делать гораздо больше, чем просто выполнять фиксированное число итераций. Возможности цикла <strong>for</strong> могут быть еще более расширены путем использования операций, которые мы вкратце обсудим ниже. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Резюме: оператор for </p>
     </title>
     <p>I. КЛЮЧЕВОЕ СЛОВО: <strong>FOR</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>II. ОБЩИЕ ЗАМЕЧАНИЯ: </p>
     <p>     В операторе <strong>for</strong> используются три выражения, управляющие работой цикла; они разделены символами "точка с запятой". <emphasis>Инициализирующее</emphasis> выражение вычисляется только один раз до начала выполнения какого-нибудь из операторов цикла. Если <strong>проверяемое</strong> выражение оказывается истинным (или не равным нулю), тело цикла выполняется один раз. Затем вычисляется величина <strong>корректируемого</strong> выражения, и значение <strong>проверяемого</strong> выражения определяется вновь. Оператор <strong>for</strong> - это цикл с <emphasis>предусловием</emphasis>: решение, выполнить в очередной раз тело цикла или <strong>нет</strong>, принимается <emphasis>до начала</emphasis> его прохождения. Поэтому может случиться так, что тело цикла не будет выполнено ни разу. <emphasis>Оператор</emphasis>, образующий тело цикла, может быть как простым, так и составным.  </p>
     <empty-line/>
     <p>III. ФОРМА ЗАПИСИ: </p>
     <p>for(инициализация; проверка условия; коррекция)  оператор</p>
     <p>Тело цикла выполняется до тех пор, пока проверяемое условие не станет ложным или равным нулю </p>
     <empty-line/>
     <p>III.ПРИМЕР </p>
     <p>for(n = 0; n &lt; 10; n++)</p>
     <p>printf(" %d %d\n", n, 2*n + 1);</p>
     <p>Выше уже упоминалось о том, что в языке Си имеется несколько операций <emphasis>присваивания</emphasis>.</p>
     <p>Важнейшей из них является, конечно, операция <strong>=</strong>, при использовании которой значение выражения справа от знака присваивается переменной слева от него. Остальные операции присваивания корректируют значения переменных В записи каждой из них имеются имя переменной, стоящее слева от знака операции, и выражение справа от него Переменной присваивается новое значение, равное старому, скорректированному с помощью величины выражения, стоящего справа. Результат зависит от используемой операции. Например: <strong>scores+= 20</strong> то же самое, что <strong>scores = scores + 20</strong>, <strong>dimes -= 20</strong> то же самое, что <strong>dimes = dimes - 2</strong>, <strong>bunnies *= 2</strong> то же самое, что <strong>bunnies = bunnies * 2</strong>, <strong>time /= 2.73</strong> то же самое, что <strong>time = time / 2.73</strong>, <strong>reduce %= 3</strong> то же самое, что <strong>reduce = reduce % 3</strong>. </p>
     <p>     Правые части здесь являются обыкновенными числами, но мы могли бы использовать и более сложные выражения </p>
     <p><emphasis>х*= 3*у + 12</emphasis></p>
     <p>то же самое, что и</p>
     <p><emphasis>х = х*(3*у + 12)</emphasis></p>
     <p>Этим операциям присваивания назначен тот же низкий приоритет, что и обычной операции <strong>=</strong>, т.е. меньший, чем операциям <strong>+</strong> или <strong>*</strong>. Это и отражено в последнем примере. Вам совершенно не обязательно использовать все эти формы. Однако они более компактны, и при трансляции обычно позволяют получить более эффективный машинный код, чем традиционная, более длинная запись. Они бывают особенно полезны в том случае, когда вы хотите поместить некоторое выражение в спецификацию цикла <strong>for</strong>. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Операция "запятая"</p>
     </title>
     <p>     Операция "запятая" увеличивает гибкость использования цикла <strong>for</strong>, позволяя включать в его спецификацию несколько инициализирующих или корректирующих выражений. Например, ниже приводится программа, которая выводит на печать величины почтовых тарифов первого класса обслуживания. (Во время написания этой книги почтовые тарифы были такими: 20 центов за первую унцию и по 17 центов за каждую следующую.) </p>
     <p><emphasis>/* почтовые тарифы*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define FIRST 20</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define NEXT 17</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int ounces, cost;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" унциистоимость\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>for(ounces = 1, cost = FIRST; ounces &lt;= 16; ounces++, cost+ = NEXT)</emphasis></p>
     <p><emphasis>    printf(" %3d %7d\n" , ounces, cost);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Первые четыре строки результата работы программы будут выглядеть следующим образом: </p>
     <p>унции          стоимость</p>
     <p>   1                 20</p>
     <p>   2                 37</p>
     <p>   3                 54</p>
     <p>     Мы воспользовались операцией "запятая" в первом и третьих выражениях: в первом случае она позволяет инициализировать переменные <strong>ounces</strong> и <strong>cost</strong>; во втором - на каждой итерации увеличивать значение <strong>ounces</strong> на 1, а <strong>cost</strong> на 17 (величину константы <strong>NEXT</strong>). Все вычисления осуществляются в спецификации цикла <strong>for</strong>. Применение операции "запятая" не ограничено только циклами <strong>for</strong> но именно в них она используется особенно часто. Операция обладает одним дополнительным свойством: при ее использовании гарантируется, что выражения, к которым она применяется (т. е. выражения, разделенные запятой), будут вычисляться слева направо. Поэтому переменная ounces будет инициализирована до переменной <strong>cost</strong>. В данном примере это не имеет значения, но порядок инициализации мог бы оказаться существенным, если выражение, соответвующее <strong>cost</strong>, содержало бы переменную ounces. Символ "запятая" также используется как разделитель. Поэтому запятые в операторах: <strong>char ch, date;</strong> </p>
     <p><image l:href="#imgE729.jpg"/>  </p>
     <empty-line/>
     <p>                                                            РИС. 8.4. Операция "запятая" и цикл <strong>for</strong> </p>
     <p>ИЛИ </p>
     <p><emphasis>printf(" %d  %d\n", chimps, chumps);</emphasis></p>
     <p>являются разделителями, а не знаками операции "запятая".</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Резюме: наши новые операции </p>
     </title>
     <p>I. ОПЕРАЦИЯ ПРИСВАИВАНИЯ </p>
     <p>     Каждая из этих операций корректирует значение переменной слева от знака с помощью величины справа от него, в соответствии с указанной операцией. Ниже мы используем обозначение п.ч. для правой части, а л.ч. для левой части. </p>
     <p>+=  прибавляет величину п.ч. к переменной л.ч.</p>
     <p>-=  вычитает величину п.ч. из переменной л.ч.</p>
     <p>*=  умножает неременную л.ч. на величину п.ч.</p>
     <p>/=  делит переменную л.ч. на величину п.ч.</p>
     <p>%=  дает остаток от деления переменной л.ч. на величину и.ч.</p>
     <p>ПРИМЕР: </p>
     <p><strong>rabbits *= 1.6;</strong> то же самое, что и <strong>rabbits * 1.6;</strong> </p>
     <p>II. ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ОПЕРАЦИИ:ОПЕРАЦИЯ "ЗАПЯТАЯ" </p>
     <p>     Операция "запятая" связывает два выражения в одно и гарантирует, что самое левое выражение будет вычисляться первым. Обычно она используется для включения дополнительной информации в спецификацию цикла <strong>for</strong>. </p>
     <p>Пример: </p>
     <p><emphasis>for(step == 2, fargo = 0; fargo &lt; 1000; step *= 2)</emphasis></p>
     <p><emphasis>    fargo + = step;</emphasis></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Философ Зенон и цикл for</p>
     </title>
     <p>     Посмотрим, как с помощью операции "запятая" можно разрешить старый парадокс. Греческий философ Зенон утверждал, что пущенная стрела никогда не достигнет цели. Сначала, говорил он, стрела пролетит половину расстояния до цели. После этого ей останется пролететь половину всего расстояния, но сначала она должна будет пролететь половину того, что ей осталось пролететь, и т. д. до бесконечности. Поскольку расстояние полета разбито на бесконечное число частей, для достижения цели стреле может потребоваться бесконечное время. Мы сомневаемся, однако, что Зенон вызвался бы стать мишенью для стрелы, полагаясь только на убедительность своего аргумента. Применим количественный подход и предположим, что за одну секунду полета стрела пролетает первую половину расстояния. Тогда за последующую 1/2 секунды она пролетит половину того, что осталось от половины, за 1/4 - половину того, что осталось после этого, и т д. Полное время полета представляется в виде суммы бесконечного ряда 1 + 1/2 + 1/4 + 1/8 + 1/16 -1- ... . Мы можем написать короткую программу для нахождения суммы первых нескольких членов. </p>
     <p><emphasis>/* Зенон*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define LIMIT 15</emphasis></p>
     <p><emphasis>main ( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int count;</emphasis></p>
     <p><emphasis>float sum, x;</emphasis></p>
     <p><emphasis>for(sum = 0.0, x = 1.0, count = 1; count &lt;= LIMIT; count++, x *= 2.0)</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis> sum + = 1.0/x;</emphasis></p>
     <p><emphasis>  printf(" sum = %f когдаcount = %d.\n" , sum, count);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     В результате выполнения программы получим значения сумм, соответствующих первым 15 членам ряда: </p>
     <p><emphasis>sum = 1.000000 когда count = 1.</emphasis></p>
     <p><emphasis>sum = 1.500000 когда count = 2.</emphasis></p>
     <p><emphasis>sum = 1.750000 когда count = 3.</emphasis></p>
     <p><emphasis>sum = 1.875000 когда count = 4.</emphasis></p>
     <p><emphasis>sum = 1.937500 когда count = 5.</emphasis></p>
     <p><emphasis>sum = 1.968750 когда count = 6.</emphasis></p>
     <p><emphasis>sum = 1.984375 когда count = 7.</emphasis></p>
     <p><emphasis>sum = 1.992188 когда count = 8.</emphasis></p>
     <p><emphasis>sum = 1.996094 когда count = 9.</emphasis></p>
     <p><emphasis>sum = 1.998047 когда count = 10.</emphasis></p>
     <p><emphasis>sum = 1.999023 когда count = 11.</emphasis></p>
     <p><emphasis>sum = 1.999512 когда count = 12.</emphasis></p>
     <p><emphasis>sum = 1.999756 когда count = 13.</emphasis></p>
     <p><emphasis>sum = 1.999878 когда count = 14.</emphasis></p>
     <p><emphasis>sum = 1.999939 когда count = 15.</emphasis></p>
     <p>     Можно видеть, что, хотя мы и добавляем новые члены, сумма, по-видимому, стремится к какому-то пределу. И действительно, математики показали, что при стремлении числа членов к бесконечности сумма ряда сходится к 2,0, что и демонстрируется нашей программой. Какая радость! Если бы Зенон оказался прав, движение было бы невозможно. (Но если бы движение было невозможно, то не было бы Зенона ). </p>
     <p>     Что можно сказать по поводу самой программы? В ней показано, что в одном выражении можно использовать более, чем одну операцию "запятая". В спецификации цикла мы инициализировали переменные <strong>sum</strong>, <strong>x</strong> и <strong>count</strong>. После задания условий выполнения цикла оставшаяся часть программы оказывается очень короткой. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЦИКЛ С УСЛОВИЕМ НА ВЫХОДЕ: do while</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Оба цикла, <strong>while</strong> и <strong>for</strong>, являются циклами с предусловиями. Проверка истинности условия осуществляется перед началом каждой итерации цикла. В языке Си имеется также конструкция цикла с постусловием (условием на выходе), где истинность условия проверяется после выполнения каждой итерации цикла. Этот подход реализуется с помощью цикла <strong>do while</strong>, который иллюстрируется следующим примером. </p>
     <p><emphasis>do</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>ch = getchar( );</emphasis></p>
     <p><emphasis>putchar(ch);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis> while(ch != ' \n')</emphasis></p>
     <p>Это сильно отличается от записи, например, такого вида </p>
     <p><emphasis>while((ch = getchar( )) != '\n') putchar(ch);</emphasis></p>
     <p>Различие начинается с того момента, когда прочитан символ "новая строка". Цикл <strong>while</strong> печатает все символы <emphasis>вплоть</emphasis> до появления первого символа "новая строка", а цикл <strong>do while</strong> - все символы <emphasis>вплоть до символа "новая строка" включительно</emphasis>. Только после печати этого символа в цикле производится проверка, является ли последний прочитанный символ символом "новая строка" В цикле <strong>while</strong> эти действия осуществляются перед проверкой истинности условия. В общем виде цикл <strong>do while</strong> записывается следующим образом: </p>
     <p><emphasis>do</emphasis></p>
     <p><emphasis>оператор</emphasis></p>
     <p><strong><emphasis>while</emphasis></strong><emphasis>(выражение);</emphasis></p>
     <p>Такой оператор может быть как простым, так и составным. </p>
     <p><image l:href="#imgCDC3.jpg"/>  </p>
     <empty-line/>
     <p>                                                               РИС. 8.5. Структура цикла <strong>do while</strong>. </p>
     <p>     Тело цикла <strong>do while</strong> всегда выполняется по крайней мере один раз, поскольку проверка осуществляется только после его завершения. Тело цикла <strong>for</strong> или <strong>while</strong>, возможно, не будет выполнено ни разу, поскольку проверка осуществляется перед началом его выполнения. Использовать цикл <strong>do while</strong> лучше всего в тех случаях когда должна быть выполнена по крайней мере одна итерация, к примеру, мы могли бы применить цикл <strong>do while</strong> в нашей программе угадывания числа. На псевдокоде алгоритм работы программы можно тогда записать следующим образом: </p>
     <p><emphasis>do</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>    выдвиньте предположение получите ответ вида д, б, или м }</emphasis></p>
     <p><emphasis> while(ответ не совпадает с д)</emphasis></p>
     <p>Вы должны избегать использования цикла <strong>do while</strong>, структура которого аналогична представленной ниже в записи на псевдокоде. </p>
     <p><emphasis>спросите пользователя, хочет ли он продолжать</emphasis></p>
     <p><emphasis> do</emphasis></p>
     <p><emphasis>некоторый умный вздор</emphasis></p>
     <p><emphasis>while (oтвет будет да)</emphasis></p>
     <p>     В данном случае, после того как пользователь ответит "нет", "некоторый умный вздор" будет выполнен, поскольку проверка осуществляется слишком поздно. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Резюме: оператор do while </p>
     </title>
     <p>I. Ключевые слова: <strong>do while</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>II. Общие замечания:</p>
     <empty-line/>
     <p>     Оператор <strong>do while</strong> определяет действия, которые циклически выполняются до тех пор, пока проверяемое <emphasis>выражение</emphasis> не станет ложным, или равным нулю. Оператор <strong>do while</strong> - это цикл с <emphasis>постусловием</emphasis>; решение, выполнять или нет в очередное раз тело цикла, принимается <emphasis>после</emphasis> его прохождения. Поэтому тело цикла будет выполнено по крайней мере один раз. <emphasis>Оператор</emphasis>, образующий тело цикла, может быть как простым, так и составным.</p>
     <empty-line/>
     <p>III. Форма записи</p>
     <p><emphasis>do оператор</emphasis></p>
     <p><emphasis>while(выражение);</emphasis></p>
     <p>Выполнение <emphasis>оператора</emphasis> повторяется до тех пор, пока <emphasis>выражение</emphasis> не станет <emphasis>ложным</emphasis>, или равным нулю. </p>
     <empty-line/>
     <p>IV. Пример </p>
     <p><emphasis>do</emphasis></p>
     <p><emphasis>        scanf(" %d" , amp;number);</emphasis></p>
     <p><emphasis>while(number != 20);</emphasis> </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>КАКОЙ ЦИКЛ ЛУЧШЕ?</p>
    </title>
    <p>     После того как вы решили, что вам необходимо использовать оператор цикла, возникает вопрос: циклом какого вида лучше всего воспользоваться? Во-первых, решите, нужен ли вам цикл с предусловием или же с постусловием. Чаще вам нужен будет цикл с предусловием. По оценкам Кернигана и Ритчи; в среднем циклы с постусловием (<strong>do while</strong>) составляют только 5% общего числа используемых циклов. Существует несколько причин, по которым программисты предпочитают пользоваться циклами с. предусловием; в их числе один общий принцип, согласно которому лучше посмотреть, куда вы прыгаете, до прыжка, а не после. Вторым моментом является то, что программу легче читать, если проверяемое условие находится в начале цикла. И наконец, во многих случаях важно, чтобы тело цикла игнорировалось полностью, если условие вначале не выполняется. </p>
    <p>     Положим, вам необходимо использовать цикл с предусловием. Что лучше: цикл <strong>for</strong> или цикл <strong>while</strong>? Отчасти это дело вкуса, поскольку все, что вы можете сделать с помощью одного, вы можете сделать и с помощью другого. Для превращения цикла <strong>for</strong> в цикл <strong>while</strong> нужно опустить первое и третье выражения: </p>
    <p><emphasis>for(; проверка условия;) </emphasis></p>
    <p>Такая спецификация эквивалентна записи </p>
    <p><emphasis>while(проверка условия)</emphasis></p>
    <p>Для превращения цикла <strong>while</strong> в цикл <strong>for</strong> необходимо предварительно осуществить инициализацию некоторых выбранных переменных и включить в тело цикла операторы, корректирующие их значения: </p>
    <p><emphasis>инициализация;</emphasis></p>
    <p><emphasis>while (проверка условия)</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>тело;</emphasis></p>
    <p><emphasis>коррекция;</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>Данная запись по своим функциональным возможностям эквивалентна следующей: </p>
    <p><emphasis>for(инициализация; проверка условия, коррекция) тело;</emphasis></p>
    <p>     Исходя из соображений стиля программирования, применение цикла <strong>tor</strong> представляется более предпочтительным в случае, когда в цикле используется инициализация и коррекция переменной, а применение цикла <strong>while</strong> - в случае, когда этого нет. Поэтому использование цикла <strong>while</strong> вполне оправданно в случае </p>
    <p><emphasis>while((ch = getchar( )) != EOF)</emphasis></p>
    <p>Применение цикла <strong>for</strong> представляется более естественным в случаях, когда в циклах осуществляется счет прохождений с обновлением индекса: </p>
    <p><emphasis>for (count = 1; count &lt;= 100; count++)</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВЛОЖЕННЫЕ ЦИКЛЫ</p>
    </title>
    <p>     Вложенным называется цикл, находящийся внутри другого цикла. В этом разделе рассматривается пример, в котором вложенные циклы используются для нахождения всех простых чисел, не превышающих данного значения. Простое число - это такое число, которое делится нацело только на 1 и само на себя. Первыми простыми числами будут 2, 3, 5, 7 и 11. </p>
    <p>     Самый легкий способ узнать, является ли число простым, состоит в делении его на все числа между 1 и им самим. Если оно делится нацело на какое-нибудь число из этого ряда, то оно - не простое. Мы воспользуемся операцией деления по модулю (%) для проверки, выполнялось ли деление нацело. (Вы не забыли еще, конечно, операцию деления по модулю? Ее результатом является остаток от деления первого операнда на второй. Если одно число делится на другое нацело, результатом операции деления помодулю будет 0.) При обнаружении какого-нибудь одного делителя числа дальнейшие проверки потеряют смысл. Поэтому в программе процесс проверки данного числа завершается после того, как найден его делитель.</p>
    <p>Начнем с программы, проверяющей делимость одного числа. В ней имеется всего один оператор цикла. </p>
    <p><emphasis>/* простоечисло1 */</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>int number, divisor;</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" О каком числе вы</emphasis></p>
    <p><emphasis>      хотите знать, простое ли оно?\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>scanf(" %d" , &amp;number);        /* получение ответа */</emphasis></p>
    <p><emphasis>while(number &lt;2)       /* число отвергается */</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>       printf(" Извините, мы не принимаем чисел меньше 2.\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>        printf(" Пожалуйста, попробуйте еще раз.\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>        scanf(" %d" , &amp;number);</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p><emphasis>for(divisor = 2; number % divisor != 0; divisor++);</emphasis></p>
    <p><emphasis> /* проверка, простое число или нет,</emphasis></p>
    <p><emphasis>        осуществляется внутри спецификации цикла */</emphasis></p>
    <p><emphasis>if (divisor == number) /* выполняется после завершения цикла */</emphasis></p>
    <p><emphasis>        printf(" %d - простое число.\n", number);</emphasis></p>
    <p><emphasis>else printf(" %d - не простое число.\n", number);</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>     Мы воспользовались структурой цикла <strong>while</strong>, чтобы избежать ввода значений, которые могли бы привести к аварийному завершению программы. </p>
    <p>     Обратите внимание, что все вычисления выполняются внутри спецификации цикла <strong>for</strong>. Величина переменной <strong>number</strong> последовательно делится на возрастающие значения делителей до тех пор, пока не произойдет деление нацело (т. е. <strong>number % divisor</strong> станет равным <strong>0</strong>). Если первым делителем, который приведет к такому результату окажется само это число, то значение переменной <strong>number</strong> - простое число. В противном случае данное число будет иметь меньший делитель, и это приведет к тому, что цикл завершится раньше. </p>
    <p>     Для нахождения всех простых чисел, меньших некоторой заданной величины, нам нужно будет заключить наш цикл <strong>for</strong> в некоторый другой цикл. На псевдокоде это будет выглядеть следующим образом: </p>
    <p><emphasis>для числа (<strong>number</strong>)=1 до верхнего предела <strong>limit</strong> проверять, является ли число</emphasis></p>
    <p><emphasis> простым</emphasis></p>
    <p><emphasis>Вторая строка представляет собой нашу предыдущую программу.</emphasis></p>
    <p>Переводя эту запись на язык Си, получим программу: </p>
    <p><emphasis>/* простыечисла2 */</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>int number, divisor, limit;</emphasis></p>
    <p><emphasis>int count = 0;</emphasis></p>
    <p><emphasis> printf(" Укажите, пожалуйста, верхний предел для поиска простых чисел.\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Верхний предел должен быть 2 или больше.\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>scanf(" %d", &amp;limit);</emphasis></p>
    <p><emphasis>while(limit &lt; 2) /* вторая попытка, если ошибка при вводе */</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>       printf(" Вы были невнимательны! Попробуйте еще раз. \n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>        scanf(" %d", &amp;limit);}printf(" Сейчас будут печататься простые числа!\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>for(number = 2; number &lt;= limit; number++) /* внешний цикл*/</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>  for(divisor =2; number % divisor != 0; divisor++);</emphasis></p>
    <p><emphasis>   if(divisor == number)</emphasis></p>
    <p><emphasis>        {</emphasis></p>
    <p><emphasis> printf(" %5d", number);</emphasis></p>
    <p><emphasis>          if(++count % 10 == 0)</emphasis></p>
    <p><emphasis>               printf(" \n"); /* новая строка начинается</emphasis></p>
    <p><emphasis>                                      через каждые 10 простых чисел */</emphasis></p>
    <p><emphasis>        }</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" \n Вот и все!\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>     Во внешнем цикле каждое число, начиная с 2 и кончая величиной <strong>limit</strong>, последовательно берется для проверки. Указанная проверка осуществляется во внутреннем цикле. Мы использовали переменную <strong>count</strong> для хранения счетчика получаемых простых чисел. При печати каждое одиннадцатое простое число мы начинаем с новой строки. Ниже приводится пример результатов, получаемых с помощью такой программы: </p>
    <p><emphasis>Укажите, пожалуйста, верхний предел для поиска простых чисел.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Верхний предел должен быть 2 или больше.</emphasis></p>
    <p><emphasis>250</emphasis></p>
    <p><emphasis>Сейчас будут печататься простые числа!</emphasis></p>
    <p><emphasis> 2     3      5     7    11    13   17    19  23    29</emphasis></p>
    <p><emphasis> 31   37    41    43   47    53   59    61 67     71</emphasis></p>
    <p><emphasis> 73   79    83    89   97   101  103  107        109  113</emphasis></p>
    <p><emphasis>127  131  137  139  149  151  157  163        167  173</emphasis></p>
    <p><emphasis>179  181  191  193  197  199  211  223        227  229   233  239  241</emphasis></p>
    <p><emphasis>Вот и все!</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ДРУГИЕ УПРАВЛЯЮЩИЕ ОПЕРАТОРЫ: break, continue, goto</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Операторы, определяющие циклические вычисления, которые только что обсуждались, и условные операторы (<strong>if, if-else, switch</strong>) являются важнейшими средствами управления выполнением программы на языке Си. Они должны использоваться для реализации общей структуры программы. Три оператора, рассматриваемые ниже, обычно применяются реже, поскольку слишком частое их использование ухудшает читаемость программы, увеличивает вероятность ошибок и затрудняет ее модификацию.  </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>break: </p>
     </title>
     <p>     Важнейшим из этих трех управляющих операторов является оператор <strong>break</strong>, который уже встречался нам при изучении оператора <strong>switch</strong>. Он может использоваться в операторе <strong>switch</strong>, где часто это просто необходимо, а также в циклах любого из трех типов. Когда в ходе выполнения программы встречается указанный оператор, его выполнение приводит к выходу из конструкций <strong>switch</strong>, <strong>for</strong>, <strong>while</strong> или <strong>do while</strong>, в которых он содержится, и переходу к следующему оператору программы. Если оператор <strong>break</strong> находится внутри некоторой совокупности вложенных структур, его действие распространяется только на самую внутреннюю структуру, в которой он непосредственно содержится. </p>
     <p>     Бывает, что <strong>break</strong> используется для выхода из цикла в тех случаях, когда заданы два разных условия прекращения его работы. Ниже приводится цикл, реализующий эхо-печать символов и завершающийся при чтении либо признака <strong>EOF</strong>, либо символа <strong>"новая строка"</strong>: </p>
     <p><emphasis>while((ch = getchar( ))!= EOF)</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>        if(ch == '\n') break;</emphasis></p>
     <p><emphasis>        putchar(ch);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Мы сделаем логику этого фрагмента программы более понятной, если объединим обе проверки в одном выражении: </p>
     <empty-line/>
     <p><emphasis>while((ch = getchar( )) != EOF &amp;&amp; ch != '\n') putchar(ch);</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Если вы обнаружите, что <strong>break</strong> является частью оператора <strong>if</strong>, посмотрите, нельзя ли по-другому выразить это условие (как мы только что сделали), чтобы необходимость его использования отпала.  </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>continue:</p>
     </title>
     <p>     Этот оператор может использоваться во всех трех типах циклов, но не в операторе <strong>switch</strong>. Как и в случае оператора <strong>break</strong>, он приводит к изменению характера выполнения программы. Однако вместо завершения работы цикла наличие оператора <strong>continue</strong> вызывает пропуск "оставшейся" части итерации и переход к началу следующей. Заменим оператор <strong>break</strong> в последнем фрагменте на <strong>continue</strong>: </p>
     <p><emphasis>while((ch = getchar( ))!==EOF)</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis> if(ch == '\n')</emphasis></p>
     <p><emphasis>        continue;</emphasis></p>
     <p><emphasis>  putchar(ch);</emphasis></p>
     <p><emphasis> }</emphasis></p>
     <p>     В версии, использующей оператор <strong>break</strong>, работа цикла полностью прекращается, как только при вводе встречается символ "новая строка". В версии с оператором <strong>continue</strong> просто пропускаются символы <strong>"новая строка"</strong>, а выход из цикла происходит, только когда читается признак <strong>EOF</strong>.</p>
     <p>Этот фрагмент, конечно, более компактно можно записать следующим образом: </p>
     <p><emphasis>while((ch=getchar( ))!= EOF)</emphasis></p>
     <p><emphasis>        if(ch != '\n') putchar(ch);</emphasis></p>
     <p>     Очень часто, так же как и в данном случае, изменение условия в операторе <strong>if</strong> на обратное позволяет исключить необходимость введения в цикл оператора <strong>continue</strong>. </p>
     <p>     С другой стороны, оператор <strong>continue</strong> помогает иногда сократить некоторые программы, особенно если они включают в себя вложенные операторы <strong>if else</strong>.  </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>goto: </p>
     </title>
     <section>
      <p>     Оператор <strong>goto</strong> - одно из важнейших средств Бейсика и Фортрана - также реализован и в Си. Однако на этом языке в отличие от двух других можно программировать, совершенно не используя указанное средство. Керниган и Ритчи считают оператор <strong>goto</strong> "чрезвычайно плохим" средством и предлагают "применять его как можно реже или не применять совсем". </p>
      <p>     Сначала мы покажем, как его использовать, а затем объясним, почему этого нe нужно делать.</p>
      <empty-line/>
      <p>Оператор <strong>goto</strong> состоит из двух частей - ключевого слова <strong>goto</strong> и имени метки. Имена меток образуются по тем же правилам, что и имена переменных. Приведем пример записи оператора </p>
      <p><emphasis>goto pait2;</emphasis></p>
      <p>Чтобы этот оператор выполнился правильно, необходимо наличие другого оператора, имеющего метку <strong>part2;</strong> в этом случае запись оператора начинается с метки, за которой следует двоеточие. </p>
      <p><emphasis>part2: printf(" Уточненный анализ:\n");</emphasis></p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Избегайте использовать goto  </p>
      </title>
      <p> В принципе вы никогда не обязаны пользоваться оператором <strong>goto</strong> при программировании на Си. Но если ваш предыдущий опыт связан с работой на Фортране или Бейсике, в каждом из которых требуется его использовать, то у вас могли выработаться навыки программирования, основанные на применении данного оператора. Чтобы помочь вам преодолеть эту привычку, ниже вкратце приводится несколько знакомых вам ситуации, реализуемых с помощью goto, а затем показывается, как это можно осуществить другими средствами, в большей степени соответствующими духу языка Си. </p>
      <p>1. Работа в ситуации, когда в операторе <strong>if</strong> требуется выполнить более одного оператора: </p>
      <p><emphasis>if(size &gt; 12)</emphasis></p>
      <p><emphasis>goto a;</emphasis></p>
      <p><emphasis>goto b;</emphasis></p>
      <p><emphasis>a: cost = cost * 1.05;</emphasis></p>
      <p><emphasis>flag = 2;</emphasis></p>
      <p><emphasis>b: bill = cost * flag;</emphasis></p>
      <p>(В стандартных Бейсике и Фортране только один оператор, непосредственно следующий за <strong>if</strong>-условием, считается относящимся к оператору <strong>if</strong>. Мы выразим это с помощью эквивалентного фрагмента на Си.)</p>
      <empty-line/>
      <p>Обычный подход, применяемый в языке Си и заключающийся в использовании составного оператора, или блока, упрощает понимание смысла программы: </p>
      <p><emphasis>if(size &gt; 12);</emphasis></p>
      <p><emphasis>{</emphasis></p>
      <p><emphasis> cost = cost * 1.05;</emphasis></p>
      <p><emphasis>        flag = 2;</emphasis></p>
      <p><emphasis> }</emphasis></p>
      <p><emphasis>bill = cost * flag;</emphasis></p>
      <p>2. Осуществление выбора из двух вариантов: </p>
      <p><emphasis>if(size &gt; 14) goto a;</emphasis></p>
      <p><emphasis>sheds = 2;</emphasis></p>
      <p><emphasis>goto b;</emphasis></p>
      <p><emphasis>a: sheds = 3;</emphasis></p>
      <p><emphasis>b: help = 2 * sheds;</emphasis></p>
      <p>Наличие в языке Си структуры <strong>if-else</strong> позволяет реализовать такой выбор более наглядно: </p>
      <p><emphasis>if(ibex &gt; 14)</emphasis></p>
      <p><emphasis>        sheds = 3;</emphasis></p>
      <p><emphasis>else</emphasis></p>
      <p><emphasis>        sheds = 2;</emphasis></p>
      <p><emphasis>help = 2 * sheds;</emphasis></p>
      <p>3. Реализация бесконечного цикла: </p>
      <p><emphasis>readin: scanf(" %d", &amp;score);</emphasis></p>
      <p><emphasis>if(score &lt; 0) goto stagc2;</emphasis></p>
      <p><emphasis>большое количество операторов;</emphasis></p>
      <p><emphasis>goto readin:</emphasis></p>
      <p><emphasis>stagc2: дополнительная чепуха;</emphasis></p>
      <p><emphasis>}</emphasis></p>
      <p>Эквивалентный фрагмент, в котором используется цикл <strong>while</strong>, выглядит так: </p>
      <p><emphasis>scanf(" %d", &amp;score);</emphasis></p>
      <p><emphasis>whilet(score &gt;= 0)</emphasis></p>
      <p><emphasis>{</emphasis></p>
      <p><emphasis> большое количество операторов;</emphasis></p>
      <p><emphasis>  scanf("%d", &amp;score);</emphasis></p>
      <p><emphasis>}</emphasis></p>
      <p><emphasis>дополнительная чепуха;</emphasis></p>
      <p>4. Пропуск операторов до конца тела цикла: используйте оператор <strong>continue</strong>. </p>
      <p>5. Выход из цикла: используйте оператор <strong>break</strong>. Фактически <strong>break</strong> и <strong>continue</strong> являются специальными формами оператора <strong>goto</strong>. Преимущество их использования заключается в том, что, во-первых, названия этих операторов говорят об осуществляемых ими функциях, а во-вторых, поскольку они нe используют меток, отсутствует опасность пометить не тот оператор программы. </p>
      <p>6. Выполнение переходов к различным частям программы непредсказуемым образом: так программировать нельзя!</p>
      <empty-line/>
      <p>Существует один случай, когда использование оператора <strong>goto</strong> допускается опытными программистами, работающими на языке Си,- это выход из вложенного набора циклов при обнаружении каких-то ошибок. (Применение оператора <strong>break</strong> даст возможность осуществить выход только из самого внутреннего цикла.) </p>
      <p><emphasis>while(funct &gt; 0)</emphasis></p>
      <p><emphasis>{</emphasis></p>
      <p><emphasis> for(i = 1; i &lt; 100; i++)</emphasis></p>
      <p><emphasis>        {  for(j = 1; j&lt;= 50; j++)</emphasis></p>
      <p><emphasis>               { большое число операторов;</emphasis></p>
      <p><emphasis>                 if(большая ошибка)</emphasis></p>
      <p><emphasis>            goto help;</emphasis></p>
      <p><emphasis>          операторы;</emphasis></p>
      <p><emphasis>  }</emphasis></p>
      <p><emphasis>          еще некоторое количество операторов;  }</emphasis></p>
      <p><emphasis>   и еще некоторое количество операторов;  }</emphasis></p>
      <p><emphasis>и еще операторы;</emphasis></p>
      <p><emphasis>help: устранение ошибки;</emphasis></p>
      <p>Как вы можете заметить из наших примеров, альтернативные формы представления программ более понятны, чем формы, использующие оператор <strong>goto</strong>. Эти различия станут еще большими, если вы объедините некоторые из рассмотренных случаев. Какие операторы goto используются при реализации операторов <strong>if</strong>, какие моделируют конструкции <strong>if-else</strong>, какие управляют работой циклов, а какие появляются лишь потому, что пользователь написал программу так, что не может без них обойтись? Чрезмерное увеличение оператором <strong>goto</strong> приводит к созданию лабиринта в логике программы. <emphasis>Дадим вам совет:</emphasis> если вы совсем не знакомы с оператором <strong>goto</strong>, то не применяйте его вовсе; если вы привыкли пользоваться им, попытайтесь отучить себя от этого. Ирония заключается в том, что в языке Си, который вовсе не нуждается в операторе <strong>goto</strong>, его структура оказывается лучшей, чем в большинстве других языков программирования поскольку в качестве меток можно использовать смысловые имена, а не числа. </p>
     </section>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Резюме: переходы в программах</p>
     </title>
     <p>I. Ключевые слова: <strong>break, continue, goto</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>II. Общие замечания </p>
     <p>     Выполнение каждого из этих трех операторов языка вызывает скачкообразное изменение процесса выполнения программы, т. е. переход от одной команды программы к другой (не следующий за ней непосредственно). </p>
     <empty-line/>
     <p>III. break </p>
     <p>     Оператор <strong>break</strong> можно использовать внутри любой из трех форм цикла и конструкции <strong>switch</strong>. Его выполнение приводит к тому, что управление программой, минуя оставшуюся часть тела цикла или конструкцию <strong>switch</strong>, содержащую данный оператор, передается на следующую (за этим циклом или за конструкцией <strong>switch</strong>) команду. </p>
     <p>Пример: </p>
     <p><emphasis>switch(number)</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis> case 4: printf(" Этохорошийвыбор.\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>  break;</emphasis></p>
     <p><emphasis>  case 5: printf(" Это неплохой выбор.\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>  break;</emphasis></p>
     <p><emphasis>  default: рrintf(" Это плохой выбор.\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>IV. Continue </p>
     <p>     Оператор <strong>continue</strong> может использоваться в любой из трех форм циклов, но нe в операторе <strong>switch</strong>. Его выполнение приводит к такому изменению логики программы, что остальные операторы тела цикла пропускаются. Для циклов <strong>while</strong> или <strong>for</strong> вслед за этим начинается новый шаг, а для цикла <strong>do while</strong> проверяется условие на выходе, и затем, если оно оказывается истинным, выполняется следующая итерация. </p>
     <empty-line/>
     <p>Пример </p>
     <p><emphasis>while((ch = gctchar( ))!= EOF)</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis> if(ch == ' ') continue;</emphasis></p>
     <p><emphasis>  putchar(ch);</emphasis></p>
     <p><emphasis>  chcount++;</emphasis></p>
     <p><emphasis> }</emphasis></p>
     <p>В этом фрагменте осуществляется эхо-печать читаемых символов и подсчитывается число символов, отличных от пробела. </p>
     <empty-line/>
     <p>V. goto </p>
     <p>     Выполнение оператора <strong>goto</strong> вызывает передачу управления в программе оператору, помеченному указанной меткой. Для отделения оператора от соответствующей ему метки используется двоеточие. Имена меток образуются но тем же правилам, что и имена переменных. Помеченный оператор может появиться в программе текстуально до или после <strong>goto</strong>.</p>
     <empty-line/>
     <p>Форма: </p>
     <p><emphasis>goto метка;</emphasis></p>
     <p><emphasis>...метка: оператор</emphasis></p>
     <p><emphasis>Пример </emphasis></p>
     <p><emphasis>toр : ch  = getchar( );</emphasis></p>
     <p><emphasis>...</emphasis></p>
     <p><emphasis>if (ch !=  'y')</emphasis></p>
     <p><emphasis>goto top;</emphasis></p>
     <p> <image l:href="#img1569.jpg"/> </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>МАССИВЫ</p>
    </title>
    <p>     Массивы являются важнейшим средством языка, применяемым во многих программах. Их использование позволяет удобным способом размещать в памяти большое количество необходимой информации. Позже мы посвятим массивам целую главу, но, поскольку они очень тесно связаны с циклами, мы хотим начать их использовать уже сейчас. </p>
    <p>     Массив - это набор переменных, имеющих одно и то же базовое имя и отличающихся одна от другой числовым признаком. Например, с помощью описания </p>
    <p><emphasis>float debts [20];</emphasis></p>
    <p>объявляется, что <strong>debts</strong> - массив, состоящий из двадцати членов, или "элементов". Первый элемент массива называется <strong>debts[0]</strong>, второй - <strong>debts[l]</strong>, и т. д. вплоть до <strong>debts[19]</strong>. Заметим, что перечисление элементов массива начинается с <strong>0</strong>, а не с <strong>1</strong>. Поскольку мы объявили, что массив имеет тип <strong>float</strong>, каждому его элементу можно присвоить величину типа <strong>float</strong>. К примеру, можно писать так: </p>
    <p><emphasis>debts[5] = 32.54;</emphasis></p>
    <p><emphasis>debts[6] = 1.2е+21;</emphasis></p>
    <p>Массивы могут быть образованы из данных любого типа: </p>
    <p><emphasis>int nannies[22];  /* масснв, содержащий 22 целых чнсла */</emphasis></p>
    <p><emphasis>char alpha[26];   /* масснв, содержащий 26 символов */</emphasis></p>
    <p><emphasis>long big[500];    /*массив, содержащий 500 целых чисел типа long */</emphasis></p>
    <p>     Раньше, например, мы говорили о строках, являющихся частным случаем массива типа <strong>char</strong>. (В общем массив типа <strong>char</strong> - это массив, элементами которого являются величины типа <strong>char</strong>. Строка - массив типа <strong>char</strong>, в котором нуль-символ <strong>'\0'</strong> используется для того, чтобы отмечать конец строки.) </p>
    <empty-line/>
    <p> <image l:href="#img36EA.jpg"/> </p>
    <p>РИС. 8.6. Массивы символов и строки </p>
    <p>     Числа, используемые для идентификации элементов массива, называются <emphasis>"подстрочными индексами"</emphasis> или просто <emphasis>"индексами"</emphasis>. Индексами должны быть целые числа, и, как уже упоминалось, индексирование начинается с <strong>0</strong>. Элементы массива размешаются в памяти последовательно, друг за другом, как показано на рис. 8.6. </p>
    <p> <image l:href="#imgEC6A.jpg"/>  </p>
    <p>РИС. 8.7. Размещение в памяти массивов с элементами типа <strong>char</strong> и <strong>int</strong> </p>
    <p>     Существует огромное количество возможностей применения массивов. Ниже приводится сравнительно простой пример. Предположим, вы хотите написать программу, осуществляющую ввод 10 различных результатов спортивной игры, которые будут обрабатываться позже. Используя понятие массива, вы сможете избежать придумывания 10 различных имен переменных - по одной для каждого счета. Кроме того, для чтения данных вы можете воспользоваться циклом <strong>for</strong>: </p>
    <p><emphasis>/* ввод счета*/</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>int i, score[10];</emphasis></p>
    <p><emphasis> for (i = 0; i &lt;= 9; i++)</emphasis></p>
    <p><emphasis>        scanf(" %d", &amp;a[i]); /* ввод десяти результатов*/</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("Введены следующие результаты :\n" );</emphasis></p>
    <p><emphasis>for (i = 0; i &lt;= 9; i++)</emphasis></p>
    <p><emphasis>        printf(" %5d", a[i]); /* проверка правильности ввода*/</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis> }</emphasis></p>
    <p>     В понятие хорошего стиля программирования входит эхо-печать только что введенных величин. Она даст уверенность, что в программе будут обрабатываться те данные, для которых она предназначена. </p>
    <p>     Применяемый здесь способ гораздо более удобен, чем использование 10 различных операторов <strong>scanf()</strong> и 10 отдельных операторов <strong>printf()</strong> для ввода и проверки десяти результатов, определяющих число набранных очков. Цикл <strong>for</strong> обеспечивает очень простои и удобный способ использования индексов массивов. </p>
    <p>     Какого типа операции могли бы мы выполнить над этими данными? Мы могли бы найти их среднее, величину стандартного отклонения (мы знаем даже, как это сделать) и максимальное значение счета, а также произвести их сортировку в некотором порядке. Займемся двумя простейшими задачами: нахождением среднего и максимального результатов. </p>
    <p>     Чтобы вычислить среднее, мы можем добавить к нашей программе приведенный ниже фрагмент: </p>
    <p><emphasis>int sum, average;</emphasis></p>
    <p><emphasis>for(i = 0, sum = 0; i &lt;= 9; i++) /* две инициализации*/</emphasis></p>
    <p><emphasis>        sum + = a[i]; /* суммирование элементов массива */</emphasis></p>
    <p><emphasis>average = sum/10;  /*классический метод усреднения */</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Средний результат равен %d.\n", average);</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>     Для нахождения максимального результата к программе можно добавить следующий фрагмент: </p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>int highest;</emphasis></p>
    <p><emphasis>for(highest = а[0], i = 1; i &lt;= 9; i++)</emphasis></p>
    <p><emphasis>if(a[i] &gt; highest) highest = a[i];</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf ("Максимальный результат равен %d.\n", highest);</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>     Здесь мы начинаем с того, что полагаем переменную <strong>highest</strong> равной величине <strong>а[0]</strong>. Затем производится сравнение значения <strong>highest</strong> с каждым элементом массива. Когда обнаруживается, что некоторая величина больше текущего значения переменной <strong>highest</strong>, ей присваивается эта новая большая величина. </p>
    <p>     Теперь объединим все части программы. На псевдокоде алгоритм ее работы можно записать следующим образом: </p>
    <p><emphasis>ввод результатов.</emphasis></p>
    <p><emphasis>эхо-печать результатов.</emphasis></p>
    <p><emphasis>вычисление и печать среднего значения.</emphasis></p>
    <p><emphasis>вычисление и печать максимального значения.</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Кроме того, мы несколько обобщим нашу программу:</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>/* результаты*/</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define NUM 10</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>int i, sum, average, highest, score [NUM];</emphasis></p>
    <p><emphasis> printf(" Укажите10 результатов. \n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>for(i = 0; i &lt; NUM; i++)</emphasis></p>
    <p><emphasis>        scanf(" %d" , &amp;scorc[i]); /* ввод десяти результатов */</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Введены следующие результаты:\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>for(i = 0; i&lt;NUM; i++)</emphasis></p>
    <p><emphasis>        printf("%5d", score[i]);/* проверка правильности ввода*/</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>tor(i = 0, sum = 0; i &lt; NUM; i++)</emphasis></p>
    <p><emphasis>        sum + = score[i]; /* суммирование элементов массива */</emphasis></p>
    <p><emphasis>average = sum/NUM; /* классический метод усреднения */</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Средний результат равен %d.\n", average);</emphasis></p>
    <p><emphasis>for(highest = score[0], i = 1; i &lt; NUM; i++)</emphasis></p>
    <p><emphasis>        if(score[i] &gt; highest) /* какая из величин больше*/</emphasis></p>
    <p><emphasis>               highest = score[i];</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Максимальный результат равен %d.\n", highest);</emphasis></p>
    <p><emphasis>} </emphasis></p>
    <p>Мы заменили число <strong>10</strong> символической константой и воспользовались тем, что выражения <strong>i &lt;=(NUM-1)</strong> и <strong>i &lt; NUM</strong> эквивалентны. </p>
    <p>Давайте сначала посмотрим, как это программа работает, а затем сделаем несколько замечаний. </p>
    <p><emphasis>Укажите  10 результатов:</emphasis></p>
    <p><emphasis>76  85  62  48  98  71  66  89  70  77</emphasis></p>
    <p><emphasis>Введены следующие результаты:</emphasis></p>
    <p><emphasis>76  85  62  48  98  71  66  89  70  77</emphasis></p>
    <p><emphasis>Средний результат равен 74. Максимальный результат равен 98.</emphasis></p>
    <p>     Первый момент, который необходимо отметить, состоит в том, что мы использовали четыре различных цикла <strong>for</strong>. Вас может заинтересовать вопрос: является ли это на самом деле необходимым или мы можем некоторые из данных операций объединить в одном цикле? Такая возможность существует, и она позволила бы сделать программу более компактной. Однако мы побоялись следовать такому подходу (видите, какие мы впечатлительные люди!), поскольку это противоречит принципу модульности. Смысл, заключенный в данной фразе, состоит в том, что программа должна быть разбита на отдельные единицы, или "модули", причем каждый из них должен выполнять одну задачу. (Наша запись на псевдокоде отражает деление программы на четыре модуля.) Такое разбиение облегчает чтение текста программы. Возможно, еще более важным является то, что если отдельные части программы не перемешаны, ее коррекция или модификация упрощаются. Для этого необходимо только исключить из программы требуемый модуль, заменить его новым, а оставшуюся часть программы не изменять. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПРОБЛЕМА ВВОДА</p>
    </title>
    <p>     Существует несколько способов последовательного ввода набора данных, скажем чисел. Мы обсудим здесь некоторые из них, переходя от менее удобных к более удобным. </p>
    <p>     Вообще говоря, наименее удобный способ - это тот, который мы только что использовали; написание программы, допускающей ввод фиксированного числа элементов данных. (Такой способ, однако, прекрасно подходит для тех ситуаций, когда число входных данных никогда не изменяется.) Если число входных элементов данных изменяется, необходимо осуществить повторную компиляцию программы. </p>
    <p>     Следующий шаг состоит в том, чтобы спросить у пользователя, сколько элементов данных будет введено. Так как размер массива в программе фиксирован, она должна проверить, не превышает ли величина, содержащаяся в ответе пользователя, размер массива. Затем пользователь может начать ввод данных. Тогда начало нашей программы можно переписать следующим образом: </p>
    <p><emphasis>printf(" Сколько элементов данных вы будете вводить ?\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>scanf(" %d", &amp;nbr);</emphasis></p>
    <p><emphasis>while(nbr &gt; NUM)</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("Я смогу обрабатывать не больше %d  элементов; пожалуйста, укажите");</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("меньшую величину.\n", NUM);</emphasis></p>
    <p><emphasis>scanf("%d", &amp;nbr);</emphasis></p>
    <p><emphasis> }</emphasis></p>
    <p><emphasis>  /* гарантирует,</emphasis></p>
    <p><emphasis>что nbr &lt;= NUM - максимального размера массива */</emphasis></p>
    <p><emphasis>for(i = 0; i &lt;nbr; i++)</emphasis></p>
    <p><emphasis>        scanf("%d", &amp;score[i]);</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Мы можем продолжить движение в этом направлении, заменяя в каждом случае символическую константу <strong>NUM</strong> в программе (исключая наличие ее в директиве <strong>#define</strong> и в описании массива) переменной <strong>nbr</strong>. При таком способе различные операции будут выполняться только над теми элементами массива, в которые введены данные. </p>
    <p>Недостатком указанного подхода является лежащее в его основе предположение, что пользователь не ошибается при подсчете элементов; если же при программировании полагаться на то, что пользователь всегда все делает правильно, программы оказываются ненадежными. </p>
    <p>Это подводит нас к следующему методу, при котором в программе осуществляется подсчет количества вводимых чисел. После всего сказанного выше очевидно, что у компьютеров имеются для этого вес возможности. Основная проблема здесь состоит в том, как сообщить компьютеру о завершении ввода чисел. Один из методов - дать пользователю возможность вводить специальный признак, указывающий на конец ввода. Признак должен принадлежать к <emphasis>данным того же типа</emphasis>, что и остальные вводимые данные, так как он должен быть прочитан тем же оператором программы. Но при этом он должен <emphasis>отличаться</emphasis> от обычных данных. К примеру, если бы мы вводили результаты игры, чтобы узнать, кто набрал от <strong>0</strong> до <strong>100</strong> очков, мы не могли бы выбрать число <strong>74</strong> в качестве такого признака, потому что оно может соответствовать некоторому возможному результату. С другой стороны, например, число <strong>999</strong> или - <strong>3</strong> вполне могло бы подойти в качестве такого признака, поскольку оно не соответствует требуемому результату.</p>
    <p> Ниже приводится программа, являющаяся реализацией этого метода: </p>
    <p><emphasis>#define STOP 999 /* признак завершения ввода */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define NUM 50</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>int i, count, temp, score [NUM];</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Начните ввод результатов. Введите 999 для указания \n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" конца ввода. Максимальное число результатов, которое вы\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" можете ввести.- это %d.\n", NUM);</emphasis></p>
    <p><emphasis>count = 0;</emphasis></p>
    <p><emphasis>scanf(" %d", &amp;temp); /* вводвеличины*/</emphasis></p>
    <p><emphasis>while(temp != STOP &amp;&amp; count &lt;= NUM) /* проверка наличия признака STOP */</emphasis></p>
    <p><emphasis>{ /* и проверка, не произошло ли превышения размера массива */</emphasis></p>
    <p><emphasis>score[count++] = temp;</emphasis></p>
    <p><emphasis>/* запись величины в память и коррекция счетчика */</emphasis></p>
    <p><emphasis>if(count &lt; NUM + 1)</emphasis></p>
    <p><emphasis>        scanf("%d", &amp;temp); /* ввод очередного результата */</emphasis></p>
    <p><emphasis>else</emphasis></p>
    <p><emphasis>        printf("Я не могу принять больше данных.\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("Bы ввели %d результатов, а именно:\n", count);</emphasis></p>
    <p><emphasis>for(i = 0; i &lt; count; i++)</emphasis></p>
    <p><emphasis>        printf("%5d\n", scorc[i]);</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>     Мы вводим данные во временную переменную <strong>temp</strong> и присваиваем ее значение соответствующему элементу массива только в том случае, если оно не является признаком конца ввода. Совершенно не обязательно реализовывать все именно так; мы просто считаем, что указанный способ делает процесс проверки несколько более наглядным. </p>
    <p>     Обратите внимание на то, что проверяется выполнение двух условий: прочитан ли признак конца ввода и есть ли место в массиве для следующего числа. Если мы заполнили массив данными до того, как указали признак конца ввода, программа вежливо сообщает нам об этом и прекращает ввод данных. </p>
    <p>     Заметьте также, что мы воспользовались постфиксной формой операции увеличения. Поэтому, когда значение <strong>count</strong> равно <strong>0</strong>, элементу массива <strong>score[0]</strong> присваивается величина переменной <strong>temp</strong>, а затем <strong>count</strong> возрастает на <strong>1</strong>. После каждой итерации цикла <strong>while</strong> величина счетчика <strong>count</strong> становится на единицу больше последнего использованного индекса массива. Это как раз то, что нам нужно, поскольку <strong>score[0]</strong> - первый элемент, <strong>score[20]</strong> - 2-й элемент и т. д. Когда работа цикла в программе завершается, значение <strong>count</strong> оказывается равным полному чиcлу прочитанных элементов данных. Затем величина <strong>count</strong> используется в качестве верхней границы числа итераций для последующих циклов. </p>
    <p>     Этот алгоритм хорошо работает, пока у нас имеется запас таких чисел, которые никогда не будут вводиться как данные. Но что делать, если мы захотим иметь программу, допускающую ввод в качестве данных любых чисел, относящихся к некоторому определенному типу? В таком случае мы не сможем использовать ни одно из чисел как признак конца ввода. </p>
    <p>     Мы столкнулись с аналогичной проблемой, когда искали подходящий символ для признака <strong>End-of-File</strong>. Тогда было принято решение использовать для ввода символов специальную функцию(<strong>getchar( )</strong>), которая при обращении к ней фактически возвращала величину типа <strong>int</strong>. Это позволяло функции читать "символ" <strong>EOF</strong>, который на самом деле не был обычным символом. В рассматриваемом нами примере полезной оказалась бы функция, которая осуществляла бы ввод целых чисел, могла бы, кроме того, читать данные не только целого типа, но и использовать их в качестве признака конца ввода. </p>
    <p>     Мы можем одновременно и обрадовать и огорчить вас: такое решение оказывается возможным, но вы должны узнать несколько больше о работе функций; поэтому обсуждение данной идеи откладывается до гл. 10. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>РЕЗЮМЕ</p>
    </title>
    <p>Основной темой данной главы было обсуждение возможностей управления ходом выполнения программы. Язык Си предоставляет много средств для структурирования программ. С помощью операторов <strong>while</strong> и <strong>for</strong> реализуются циклы с предусловием. Второй оператор особенно подходит для циклов, включающих в себя инициализацию и коррекцию переменной. Использование операции "запятая" в цикле <strong>for</strong> позволяет инициализировать и корректировать более одной переменной. Для тех редких случаев, когда требуется использовать цикл с постусловием, язык Си предоставляет оператор <strong>do while</strong>. Операторы <strong>break</strong>, <strong>continue</strong> и <strong>goto</strong> обеспечивают дополнительные возможности управления ходом выполнения программы.  </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЧТО ВЫ ДОЛЖНЫ БЫЛИ УЗНАТЬ В ЭТОЙ ГЛАВЕ</p>
    </title>
    <p>Три типа циклов в языке Си: <strong>while</strong>, <strong>for</strong> и <strong>do while</strong>.</p>
    <p>Различие между циклами с предусловием и с постусловием.</p>
    <p>Почему циклы с предусловием используются гораздо чаще, чем циклы с постусловием.</p>
    <p>Дополнительные операции присваивания: +=    -=    *=    /=    %=.</p>
    <p>Как пользоваться операцией "запятая".</p>
    <p>Когда использовать операторы <strong>break</strong> и <strong>continue</strong>: по возможности редко.</p>
    <p>Когда использовать оператор <strong>goto</strong>: когда вы хотите иметь неудобные, трудные для понимания программы.</p>
    <p>Как использовать оператор <strong>while</strong> для защиты программы от ошибок при вводе данных.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ</p>
    </title>
    <section>
     <title>
      <p>Вопросы</p>
     </title>
     <p>1. Определите значение переменной <strong>quack</strong> после выполнения каждого оператора из приведенной ниже их последовательности.</p>
     <p><emphasis>     int quack = 2;</emphasis> </p>
     <p>     <emphasis>quack + = 5;</emphasis></p>
     <p><emphasis>     quack * = 10;</emphasis></p>
     <p><emphasis>     quack - = 6;</emphasis></p>
     <p><emphasis>     quack / = 8;</emphasis></p>
     <p><emphasis>     quack % = 3;</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>2. Что будет получено на выходе в результате работы следующего цикла?</p>
     <p><emphasis>     for(value = 36; value &gt; 0; value /= 2) printf("%3d", value);</emphasis> </p>
     <empty-line/>
     <p>3. Как можно модифицировать операторы <strong>if</strong> в программе <strong>угадывание числа2</strong> чтобы был возможен ввод как прописных, так и строчных букв? </p>
     <empty-line/>
     <p>4. Мы подозреваем, что следующая программа не совсем правильная. Какие ошибки вы сможете в ней обнаружить?</p>
     <empty-line/>
     <p><emphasis>main( )        /* строка 1 */</emphasis> </p>
     <p>{        /* строка 2 */</p>
     <p>int i, j, lisl[10];        /* строка 3 */</p>
     <p>for (i = 1, i &lt; = 10, i++ )        /* строка 5 */</p>
     <p>{        /* строка 6 */</p>
     <p>list[i] = 2*i + 3;        /* строка 7 */</p>
     <p>for(j = 1, j &gt;= i, j++ )        /* строка 8 */</p>
     <p>printf(" %d \n", lisl[j]);        /* строка 9 */</p>
     <p>}        /* строка 10 */ </p>
     <p>5. Воспользуйтесь пложенными циклами при написании программы, выводящей на печать следующую фигуру:</p>
     <empty-line/>
     <p><emphasis>$$$$$$$$ $$$$$$$$ $$$$$$$$ $$$$$$$$ </emphasis> </p>
     <p>6. Напишите программу, которая создает массив из 26 элементов и помещает в него 26 строчных букв. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Ответы</p>
     </title>
     <p>1.     2, 7, 70, 64, 8, 2</p>
     <empty-line/>
     <p>2.     36 18 9 4 2 1.</p>
     <p>Вспомните, как выполняется деление целых чисел. Результатом деления <strong>1</strong> на <strong>2</strong> будет <strong>0</strong>, поэтому работа цикла завершится после того, как переменная <strong>value</strong> станет равной <strong>1</strong>.</p>
     <empty-line/>
     <p>3. <strong>if(response == 'б' || response == 'Б')</strong>.</p>
     <empty-line/>
     <p>4.     строка 3: должно быть list[10].</p>
     <p>     строка 5: вместо запятых должны стоять символы "точка с запятой".</p>
     <p>     строка 5: переменная <strong>i</strong> должна изменяться в диапазоне от <strong>0</strong> до <strong>9</strong>, а не от <strong>1</strong> до <strong>10</strong>.</p>
     <p>     строка 8: вместо запятых должны стоять символы "точка с запятой".</p>
     <p>     строка 8: знак <strong>&gt;= </strong>должен быть заменен на <strong>&lt;=</strong>. В противном случае при значении <strong>i</strong>, равном <strong>1</strong>, цикл никогда не завершится.</p>
     <p>     строка 10: между строками <strong>9</strong> и <strong>10</strong> должна находиться еще одна закрывающая фигурная скобка. Одна скобка закрывает составной оператор, а другая тело программы.</p>
     <empty-line/>
     <p>5.</p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis>6.</p>
     <p>{ int i, j;</p>
     <p>for(i = 1; i &lt;= 4; i++)</p>
     <p>{</p>
     <p>for( j = 1; j &lt;= 8; j++) </p>
     <p>printf("$");</p>
     <p>}</p>
     <p>printf("\N");</p>
     <p>}</p>
     <empty-line/>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p>{ int i;</p>
     <p>char ch, alpha[26];</p>
     <p>for(i = 0, ch = 'a'; i &lt;= 26; i++, ch++)</p>
     <p>alpha[i] == ch;</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>УПРАЖНЕНИЯ</p>
    </title>
    <p>1. Модифицируйте программу <strong>угадывание числа2</strong> в соответствии с нашими предположениями об улучшении ее работы.</p>
    <empty-line/>
    <p>2. Реализуйте наше предложение о повышении эффективности pаботы программы <strong>нахождения простых чисел</strong>.</p>
    <empty-line/>
    <p>3. Воспользуйтесь вложенными циклами при написании программы, выводящей на печать следующую фигуру:</p>
    <empty-line/>
    <p>$</p>
    <p>$$</p>
    <p>$$$</p>
    <p>$$$$</p>
    <p>$$$$$</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>9. Как правильно пользоваться функциями</p>
   </title>
   <section>
    <p>ФУНКЦИИ</p>
    <p>СТРОИТЕЛЬНЫЕ БЛОКИ ПРОГРАММЫ</p>
    <p>СВЯЗЬ МЕЖДУ ФУНКЦИЯМИ: АРГУМЕНТЫ, УКАЗАТЕЛИ, ВОЗВРАТ ЗНАЧЕНИЯ</p>
    <p>ТИПЫ ФУНКЦИЙ</p>
    <empty-line/>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>КЛЮЧЕВОЕ СЛОВО return</p>
    </title>
    <p>     Принципы программирования на языке Си основаны на понятии функции. В представленных ранее примерах программирования мы уже воспользовались несколькими функциями: <strong>printf( ), scanf( ), getchar( ), putchar( )</strong> и <strong>strlen( )</strong>. Эти функции являются системными, однако мы создали и несколько своих собственных функций под общим именем <strong>main( )</strong>. Выполнение программы всегда начинается с команд, содержащихся в функции <strong>main( )</strong>, затем последняя вызывает другие функции, например <strong>getchar( )</strong>. Теперь мы переходим к вопросу о том, как создавать свои собственные функции н делать их доступными для функции <strong>main( )</strong>, а также друг для друга. </p>
    <p>     Во-первых, что такое функция? Функция - самостоятельная единица программы, спроектированная для реализации конкретной задачи. Функции в языке Си играют ту же роль, какую играют функции, подпрограммы и процедуры в других языках, хотя детали их структуры могут быть разными. Вызов функции приводит к выполнению некоторых действии. Например, при обращении к функции <strong>printf( )</strong> осуществляется вывод данных на экран. Другие же функции позволяют получать некоторую величину, используемую затем в программе. К примеру, функция <strong>strlen( )</strong> "сообщает" программе длину конкретной строки. В общем функции могут выполнять действия и получать значения величин, используемых в программе. </p>
    <p>     Почему мы пользуемся функциями? Во-первых, они избавляют нас от повторного программирования. Если конкретную задачу необходимо выполнить в программе несколько раз, мы напишем соответствующую функцию только один раз, а затем будем вызывать ее всегда, когда это требуется. Во-вторых, мы можем применять одну функцию, например <strong>putchar( )</strong>, в различных программах. Даже в том случае, если некоторая задача выполняется только в одной программе, лучше оформить ее решение в виде функции, поскольку функции повышают уровень модульности программы и, следовательно, облегчают ее чтение, внесение изменений и коррекцию ошибок. Предположим, например, что мы хотим написать программу, которая делает следующее: вводит набор чисел сортирует, эти числа, находит их среднее, выводит на печать гистограмму.</p>
    <p>Соответствующую программу можно записать так: </p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>float list [50];</emphasis></p>
    <p><emphasis>readlist(list);</emphasis></p>
    <p><emphasis>sort(list);</emphasis></p>
    <p><emphasis>average(list);</emphasis></p>
    <p><emphasis>bargrapli(list);</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>Разумеется, мы должны были бы запрограммировать четыре функции <strong>readlist( ), sort( ), average( ) и bargraph( )</strong>, но... это уже детали. Используя смысловые имена функции, мы четко определяем, что программа делает и как она организована. После этого можно заниматься каждой функцией отдельно и совершенствовать ее до тех пор, пока она не будет правильно выполнять требуемую задачу. Дополнительное преимущество указанного подхода заключается в том, что если мы создадим функции достаточно общего вида, то их можно будет использовать и в других программах. </p>
    <p>     Многие программисты предпочитают думать о функции, как о "черном ящике"; они задают ее через поступающую информацию (вход) и полученные результаты (выход). Все, что происходит внутри черного ящика, их не касается до тех пор, пока не нужно писать программу, реализующую эту функцию. Когда мы используем, например, функцию <strong>printf( )</strong>, мы знаем, что должны передать ей управляющую строку и возможно, несколько аргументов. Мы знаем также результат вы зова функций <strong>printf( )</strong>. He нужно полагать, что при программировании вам придется заниматься созданием функции <strong>printf( )</strong>. Использование функций указанным выше способом позволяет сконцентрировать внимание на обшей структуре программы, а не на деталях. </p>
    <p>     Что нам требуется знать о функциях? Нужно знать, как их можно определять, как к ним обращаться и как устанавливать связи между функцией и программой, ее вызывающей. Чтобы изучить это, мы рассмотрим очень простои пример, а затем будем обобщать его, вводя дополнительные характеристики до тех пор, пока не получим полную и ясную картину. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>СОЗДАНИЕ И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРОСТОЙ ФУНКЦИИ</p>
    </title>
    <p>     Наша первая скромная цель - создание функции, которая печатает 65 символов <strong>*</strong> в ряд. Чтобы эта функция выполнялась в некотором контексте, мы включили ее в программу, которая печатает простой титул фирменного бланка. Ниже приведена полная соответствующая программа. Она состоит из функции <strong>main( )</strong> и <strong>starbar( )</strong>. </p>
    <p><emphasis>/* титул фирменного бланка! */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define NAME "MEGATHINK, INC." </emphasis></p>
    <p><emphasis>#define ADDRESS "10 Megabuck Plaza" </emphasis></p>
    <p><emphasis>#define PLACE "Megapolis, CA 94904"</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>starbar( );</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("%s\n", NAME);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" %s\n", ADDRESS);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("%s\n", PLACE);</emphasis></p>
    <p><emphasis>starbar( );</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p><emphasis>/* далее следует функция starbar( ) */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#include</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define LIMIT 65</emphasis></p>
    <p><emphasis>    starbar( );</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis> int count;</emphasis></p>
    <p><emphasis>for (count = 1; count &lt;= LIMIT; count++)</emphasis></p>
    <p><emphasis>putchar('*');</emphasis></p>
    <p><emphasis>putchar('\n'); </emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>Результат работы программы выглядит так: </p>
    <p><emphasis>***********************************************************</emphasis></p>
    <p><emphasis>MEGATHINK, INC 10 Megabuck Plaza Megapolis, CA 94904</emphasis></p>
    <p><emphasis>***********************************************************</emphasis></p>
    <p>При рассмотрении этой программы необходимо обратить внимание на следующие моменты:</p>
    <p>     1. Мы вызвали функцию <strong>starbar( )</strong> (или, можно сказать, обратились к ней) из функции <strong>main( )</strong>, используя только ее имя. Это несколько напоминает заклинание, вызывающее злого духа, но, вместо того чтобы чертить пятиугольник, мы помещаем вслед за именем функции точку с запятой, создавая таким образом оператор: <strong>starbar( );</strong> </p>
    <p> <image l:href="#img5FBC.jpg"/> </p>
    <p>                          РИС. 9.1. Схема выполнения операторов программы титул "фирменною бланка 1". </p>
    <p>     Это одна из форм вызова функции, но далеко не единственная. Когда в процессе выполнения программы компьютер достигает оператора <strong>starbar( )</strong>, он находит указанную функцию, после чего начинает выполнять соответствующие ей команды. Затем управление возвращается следующей строке "вызывающе" программы" - в данном случае <strong>main( )</strong>. </p>
    <p>     2. При написании функции <strong>starbar( )</strong> мы следовали тем же правилам, что и при написании <strong>main( )</strong>: вначале указывается имя, затем идет открывающая фигурная скобка, приводится описание используемых переменных, даются операторы, определяющие работу функции, и, наконец, закрывающая фигурная скобка. Мы даже поместили перед описанием функции <strong>starbar( )</strong> директивы <strong>#define</strong> и <strong>#include</strong>, требующиеся для нее, а не для функции <strong>main( )</strong>. </p>
    <p><image l:href="#imgC915.jpg"/>  </p>
    <p>                                                     РИС. 9.2. Структура простой функции. </p>
    <p>     3. Мы включили функции <strong>starbar()</strong> и <strong>main()</strong> в один файл. Вообще говоря, можно было создать два отдельных файла. Один файл несколько упрощает компиляцию, а два отдельных файла облегчают использование одной функции в разных программах. Случай двух и более файлов мы обсудим позже, а пока будем держать все наши функции в одном месте. Закрывающая фигурная скобка функции <strong>main( )</strong> указывает компилятору на се конец. Круглые скобки в имени <strong>starbar( )</strong> говорят о том, что <strong>starbar( )</strong> - это функция. Обратите внимание, что здесь за именем <strong>starbar( )</strong> не следует символ "точка с запятой"; его отсутствие служит указанием компилятору, что мы <emphasis>определяем</emphasis> функцию <strong>starbar( )</strong>, а не используем ее. </p>
    <p>     Если рассматривать функцию <strong>starbar( )</strong> как черный ящик, то ее выход - это напечатанная строка, состоящая из символов <strong>*</strong>. Какие бы то ни было данные на входе у нее отсутствуют, потому что eй не нужно использовать информацию из вызывающей программы. Вообще, этой функции не требуется связь с вызывающей программой. Обратимся к случаю, когда такая связь необходима. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>АРГУМЕНТЫ ФУНКЦИИ</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Титул фирменного бланка выглядел бы несколько лучше, если бы текст был сдвинут к центру. Мы сможем поместить текст в центре, если напечатаем нужное число пробелов перед выводом требуемой строки. Воспользуемся некоторой функцией для печати пробелов. Наша функция <strong>space( )</strong> (давайте назовем ее так) будет очень напоминать функцию <strong>starbar( )</strong>, за исключением того, что на этот раз между функцией <strong>main( )</strong> и функцией <strong>space( )</strong> должна быть установлена связь, так как необходимо сообщить последней функции о требуемом числе пробелов. </p>
     <p>     Рассмотрим это более конкретно. В строке, состоящей из звездочек, 65 символов, а в строке MEGATHINK, INC. - 15. Поэтому в нашем первом варианте программы вслед за этим сообщением шло 50 пробелов. Чтобы сместить текст к центру, нужно сначала напечатать 25 пробелов, а потом текст, в результате чего слева и справа от данной фразы окажется по 25 пробелов. Следовательно, необходимо иметь возможность передать величину "25" функции, печатающей пробелы. Мы применяем тот же способ, что и при передаче символа '*' функции <strong>putchar( )</strong>: используем аргумент. Тогда запись <strong>space(25)</strong> будет означать, что необходимо напечатать 25 пробелов. 25 - это аргумент. Мы будем вызывать функцию <strong>space( )</strong> три раза: один раз для каждой строки адреса. Вот как выглядит эта программа: </p>
     <p><emphasis>/* титул фирменного бланка2 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define NAME "MEGATHINK, INC."</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define ADDRESS "10 Megabuck Plaza"</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define PLACE "Mcgapolis, CA 94904"</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int spaces; </emphasis></p>
     <p><emphasis>starbar( );</emphasis></p>
     <p><emphasis>space(25); /* space( ) использует в качестве аргумента константу*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("%s\n", NAME);</emphasis></p>
     <p><emphasis>spaces = (65 - strlen(ADDRESS))/2;</emphasis></p>
     <p><emphasis>/* мы заставляем программу вычислять, сколько пропустить пробелов */</emphasis></p>
     <p><emphasis>space(spaces);  /* аргументом является переменная */</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("%s\n", ADDRESS);</emphasis></p>
     <p><emphasis>space((65 - strlen(PLACE))/2); /* аргументом является выражение */</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %s \n", PLACE);</emphasis></p>
     <p><emphasis>starbar( );</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>/* определение функции starbar( ) */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define LIMIT 65</emphasis></p>
     <p><emphasis>starbar( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int count;</emphasis></p>
     <p><emphasis>for (count = 1;count &lt;= LIMIT;count++) putchar('*');</emphasis></p>
     <p><emphasis>putchar('\n');</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>/* определение функции space( ) */</emphasis></p>
     <p><emphasis>space(number)</emphasis></p>
     <p><emphasis>int number; /* аргумент описывается перед фигурной скобкой */</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int count /* дополнительная переменная описывается</emphasis></p>
     <p><emphasis>                                                после фигурной скобки */</emphasis></p>
     <p><emphasis>for (count = 1;count &lt;= number;count++) </emphasis></p>
     <p><emphasis>putchar(' ');</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>РИС. 9.3. Программа, печатающая титул фирменного бланка. </p>
     <empty-line/>
     <p>Обратите внимание на то, как мы экспериментировали при вы зовах функции <strong>space( ):</strong> мы задавали аргумент тремя различными способами. Являются ли все они работоспособными? Да - и вот доказательство. </p>
     <p><emphasis>********************************************************************* </emphasis></p>
     <p><emphasis>MEGATHINK, INC.</emphasis></p>
     <p><emphasis>10 Megabuck Plaza</emphasis></p>
     <p><emphasis>Megapolis, CA 94904</emphasis></p>
     <p><emphasis>*********************************************************************</emphasis></p>
     <p>Рассмотрим сначала, как определить функцию с одним аргументом, после чего перейдем к вопросу о том, как она используется. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Определение функции с аргументом: формальные аргументы</p>
     </title>
     <p>     Определение нашей функции начинается с двух строк: </p>
     <p><emphasis>space(number)</emphasis></p>
     <p><emphasis>int number;</emphasis></p>
     <p>Первая строка информирует компилятор о том, что у функции <strong>space( )</strong> имеется аргумент и что его имя <strong>number</strong>. Вторая строка - описание, указывающее компилятору, что аргумент <strong>number</strong> имеет тип <strong>int</strong>. Обратите внимание: аргумент описывается <emphasis>перед</emphasis> фигурной скобкой, которая отмечает начало тела функции. Вообще говоря, вы можете объединить эти две строки в одну: </p>
     <p><emphasis>space(int number;)</emphasis></p>
     <p>     Независимо от формы записи переменная <strong>number</strong> называется "формальным" аргументом. Фактически это новая переменная, и в памяти компьютера для нее должна быть выделена отдельная ячейка. Посмотрим, как можно пользоваться этой функцией. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Вызов функции с аргументом: фактические аргументы</p>
     </title>
     <p>     Задача в данном случае состоит в том, чтобы присвоить некоторую величину формальному аргументу <strong>number</strong>. После того как эта переменная получит свое значение, программа сможет выполнить свою задачу. Мы присваиваем переменной <strong>number</strong> значение фактического аргумента при вызове функции. Рассмотрим наш первый случай использования функции <strong>space( )</strong>: </p>
     <p><emphasis>space(25);</emphasis></p>
     <p>Фактический аргумент здесь 25, и эта <emphasis>величина</emphasis> присваивается формальному аргументу - переменной <strong>number</strong>, т. е. вызов функции оказывает следующее действие: </p>
     <p><emphasis>number = 25;</emphasis></p>
     <p>     Короче говоря, формальный аргумент - переменная в вызываемой программе, а фактический аргумент - конкретное значение, присвоенное этой переменной вызывающей программой. Как было показано в нашем примере, фактический аргумент может быть константой, переменной или даже более сложным выражением. Независимо от типа фактического аргумента он вначале вычисляется, а затем его величина (в данном случае некоторое целое число) передается функции. Рассмотрим, например, наше последнее обращение к функции <strong>space( )</strong>. </p>
     <p><emphasis>space((65- strlen(PLACE))/2);</emphasis></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Функция как "черный ящик"</p>
     </title>
     <p>     Рассматривая функцию <strong>space( )</strong> как черный ящик, можно сказать, что ее вход - это число пропущенных позиций, а выход -j фактический пропуск позиций. Вход связан с функцией через apгyмент. </p>
     <p><image l:href="#imgCCED.jpg"/>  </p>
     <p>РИС. 9.4. Фактические аргументы и формальные аргументы. </p>
     <p>     С помощью аргумента обеспечивается связь между функциями <strong>main( )</strong> и <strong>space( )</strong>. В то же время переменная <strong>count</strong> описана в теле функции, и другие функции ничего не знают о ней. Указанная переменная является частью механизма, скрытого внутри черного ящика. Это не та же переменная, что <strong>count</strong> в <strong>starbar()</strong>. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Наличие нескольких аргументов</p>
     </title>
     <p>     Если для связи с некоторой функцией требуется более одного аргумента, то наряду с именем функции можно задавать список аргументов, разделенных запятыми, как показано ниже. </p>
     <p><emphasis>printnum(i,j) int i, j;</emphasis></p>
     <p><emphasis>{ printf(" Новых точек = %d. Всего точек = %d.\n", i, j); }</emphasis></p>
     <p>     Мы уже знаем, как передавать информацию из вызывающей программы в вызываемую функцию. Можно ли передавать информацию каким-нибудь другим способом? Этот вопрос послужит нам темой следующего обсуждения. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВОЗВРАЩЕНИЕ ЗНАЧЕНИЯ ФУНКЦИЕЙ: ОПЕРАТОР return</p>
    </title>
    <p>     Создадим функцию, вычисляющую абсолютную величину числа. Абсолютная величина числа - это его значение (если отбросить знак). Следовательно, абсолютная величина 5 равна 5, а абсолютная величина -3 равна 3. Мы назовем эту функцию <strong>abs( )</strong>. Входом для <strong>abs()</strong> может быть любое число, для которого мы хотим найти абсолютную величину. Выходом функции будет соответствующее неотрицательное число. Входная величина может обрабатываться благодаря наличию аргумента; выходная величина возвращается (т. е. выдается), как вы увидите ниже, при помощи ключевого слова языка Си - <strong>return</strong>. Поскольку функция <strong>abs( )</strong> должна быть вызвана другой функцией, мы создадим простую программу <strong>main( )</strong>, основной целью которой будет проверка, работает ли функция <strong>abs( )</strong>. Программа, спроектированная для того, чтобы проверять работу функции именно таким образом, называется "драйвером". Драйвер подвергает функцию последовательным проверкам. Если результаты оказываются удовлетворительными, то ее можно поместить в программу, заслуживающую большего внимания. (Термин "драйвер" обычно относится к программам, управляющим работой устройств.) Приведем далее наш драйвер и функцию, вычисляющую абсолютную величину числа: </p>
    <p><emphasis>/* abs.драйвер */</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>int а = 10, b = 0, с = -22;</emphasis></p>
    <p><emphasis>int d, e, f; </emphasis></p>
    <p><emphasis>d = abs(a);</emphasis></p>
    <p><emphasis>с= abs(b);</emphasis></p>
    <p><emphasis>f = abs(c);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" °%d %d %d\n" , d, e, f);</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p><emphasis>/* функция, вычисляющая величину числа */</emphasis></p>
    <p><emphasis>abs(x) int x;</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>int y;</emphasis></p>
    <p><emphasis>у = (x &lt; 0) ? -x : x; /* вспомните операцию  ?: */</emphasis></p>
    <p><emphasis>return (у ); /* возвращает значение у вызывающей программе */</emphasis></p>
    <p><emphasis>} </emphasis></p>
    <p>Результат работы программы выглядит так: </p>
    <p><emphasis>10 0 22</emphasis></p>
    <p>     Сначала вспомним операцию условия <strong>?:</strong>. Эта операция в функции <strong>abs( )</strong> выполняется следующим образом: если <strong>x</strong> меньше <strong>0</strong>, <strong>у</strong> полагается равным <strong>-x</strong>; в противном случае у полагается равным <strong>x</strong>. Это как раз то, что нам нужно, поскольку если <strong>x</strong> равен <strong>-5</strong>, то <strong>у</strong> равен <strong>-(-5)</strong>, т. e. <strong>5</strong>. </p>
    <p>     Ключевое слово <strong>return</strong> указывает на то, что значение выражения, заключенного в круглые скобки, будет присвоено функции, содержащей это ключевое слово. Поэтому, когда функция <strong>abs( )</strong> впервые вызывается нашим драйвером, значением <strong>abs(a)</strong> будет число <strong>10</strong>, которое затем присваивается переменной <strong>d</strong>. </p>
    <p>     Переменная <strong>у</strong> является внутренним объектом функции <strong>abs()</strong>, но значение <strong>у</strong> передается в вызывающую программу с помощью оператора <strong>return</strong>. Действие, оказываемое оператором </p>
    <p><emphasis>d = abs(a);</emphasis></p>
    <p>по-другому можно выразить так: </p>
    <p><emphasis>abs(a);</emphasis></p>
    <p><emphasis>d = у;</emphasis></p>
    <p>     Можно ли в действительности воспользоваться такой записью? Нет, так как вызывающая программа даже не подозревает о том, что переменная <strong>у</strong> существует. </p>
    <p>     Возвращаемое значение можно присвоить переменной, как в нашем примере, или использовать как часть некоторого выражения, например, следующим образом: </p>
    <p><emphasis>answer = 2*abs(z) + 25;</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("  %d\n" , abs(-32 + answer));</emphasis></p>
    <p>     Оператор <strong>return</strong> оказывает и другое действие. Он завершает выполнение функции и передает управление следующему оператору в вызывающей функции. Это происходит даже в том случае, если оператор <strong>return</strong> является не последним оператором тела функции. Следовательно, функцию <strong>abs( )</strong> мы могли бы записать следующим образом: </p>
    <p><emphasis>/* функция, вычисляющая абсолютную величину числа,</emphasis></p>
    <p><emphasis>вторая версия */</emphasis></p>
    <p><emphasis>abs(x) int x;</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis> if(x &lt; 0)</emphasis></p>
    <p><emphasis>        return(-x);</emphasis></p>
    <p><emphasis>else</emphasis></p>
    <p><emphasis>        relurn(x);</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>     Эта версия программы проще, и в ней не используется дополнительная переменная <strong>у</strong>. Для пользователя, однако, обе версии неразличимы, поскольку у них имеется один и тот же вход и они обеспечивают один и тот же выход. Только внутренние структуры обеих функций различны. Даже версия данной программы, приведенная ниже, работает точно так же: </p>
    <p><emphasis>/* функция, вычисляющая абсолютную величину числа,</emphasis></p>
    <p><emphasis>третья версия */</emphasis></p>
    <p><emphasis>abs(x) int(x);</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis> if (x &lt; 0)</emphasis></p>
    <p><emphasis>        return(-x);</emphasis></p>
    <p><emphasis>else</emphasis></p>
    <p><emphasis>        return(x);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Профессор Флеппард - болван. \n");</emphasis></p>
    <p>}</p>
    <p>     Наличие оператора <strong>return</strong> препятствует тому, чтобы оператор печати <strong>printf( )</strong> когда-нибудь выполнился в программе. Профессор Флеппард может пользоваться в своих программах объектным кодом, полученным в результате компиляции данной функции, и никогда не узнает об истинных чувствах своего студента-программиста. </p>
    <p>     Вы можете также использовать просто оператор <strong>return</strong>;</p>
    <p>Его применение приводит к тому, что функция, в которой он coдержится, завершает свое выполнение и управление возвращается в вызывающую функцию. Поскольку у данного оператора отсутствует выражение в скобках, никакое значение при этом не передается функции. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЛОКАЛЬНЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ</p>
    </title>
    <p>     Мы уже несколько раз касались вопроса о том, что переменные в функции являются ее внутренними переменными и "не известны" вызывающей функции. Аналогично переменные вызывающей функции не известны вызываемой функции. Вот почему для связи с ней, т. е. для передачи значений в нее и из нее, мы пользуемся аргументами и оператором <strong>return</strong>. </p>
    <p>     Переменные, известные только одной функции, а именно той, которая их содержит, называются "<emphasis>локальными</emphasis>" переменными. До сих пор это был единственный вид переменных, которыми мы пользовались, но в языке Си допускается наличие переменных, известных нескольким функциям. Такие нелокальные переменные называются "<emphasis>глобальными</emphasis>", и мы вернемся к ним позже. Теперь же мы хотим подчеркнуть, что локальные переменные являются действительно локальными. Даже в том случае, если мы используем одно и то же имя для переменных в двух различных функциях, компилятор (и, таким образом, компьютер "считает" их разными переменными. Мы можем показать это, используя операцию <strong>&amp;</strong> (не путайте с операцией <strong>&amp;&amp;</strong>). </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>НАХОЖДЕНИЕ АДРЕСОВ: ОПЕРАЦИЯ &amp;</p>
    </title>
    <section>
     <p>     В результате выполнения операции &amp; определяется адрес ячейки памяти, которая соответствует переменной. Если <strong>pooh</strong> - имя переменной, то &amp;<strong>pooh</strong> - ее адрес. Можно представить себе адрес как ячейку памяти, но можно рассматривать его и как метку, которая используется компьютером, для идентификации переменной. Предположим, мы имеем оператор </p>
     <p><emphasis>pooh = 24;</emphasis></p>
     <p>Пусть также адрес ячейки, где размещается переменная <strong>pooh</strong> - 12126. Тогда в результате выполнения оператора </p>
     <p><emphasis>printf(" %d %d\n" , pooh, &amp;pooh);</emphasis></p>
     <p>получим </p>
     <p><emphasis>24  12126</emphasis></p>
     <p>Более того, машинный код, соответствующий первому оператору, словами можно выразить приблизительно так: "Поместить число 24 в ячейку с адресом 12126". </p>
     <p>     Воспользуемся указанной выше операцией для проверки того, в каких ячейках хранятся значения переменных, принадлежащих разным функциям, но имеющих одно и то же имя. </p>
     <p><emphasis>/* контроль адресов */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis> int pooh = 2, bah = 5;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Вmain( ), pooh = %d и&amp;pooh = %u \n" , pooh, &amp;pooh);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf('B main( ), bah = %d и&amp;bah = %u\n&gt;/, bah, &amp;bah);</emphasis></p>
     <p><emphasis>mikado(pooh);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>mikado(bah) int bah;</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int pooh = 10;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("B mikado( ), pooh = %d и&amp;pooh = %u\n, pooh, &amp;pooh);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Вmikado( ), bah = %d и&amp;bah = %u\n" , bah, &amp;bah);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Мы воспользовались форматом <strong>%u</strong> (целое без знака) для вывода на печать адресов на тот случай, если их величины превысят максимально возможное значение числа типа <strong>int</strong>. В нашей вычислительной системе результат работы этой маленькой программы выглядит так: </p>
     <p><emphasis>Вmain( ), pooh = 2 и&amp;pooh = 56002</emphasis></p>
     <p><emphasis>B main( ), bah = 5 и&amp;bah = 56004</emphasis></p>
     <p><emphasis>B mikado( ), pooh = 10 и&amp;pooh =55996</emphasis></p>
     <p><emphasis>В mikado( ), bah = 2 и &amp;bah = 56000.</emphasis></p>
     <p>О чем это говорит? Во-первых, две переменные <strong>pooh</strong> имеют различные адреса. То же самое верно и относительно переменных <strong>bah</strong>. Следовательно, как и было обещано, компьютер рассматривает их как четыре разные переменные. Во-вторых, при вызове <strong>mikado(pooh)</strong> величина (<strong>2</strong>) фактического аргумента (<strong>pooh</strong> из <strong>main( )</strong>) передастся формальному аргументу (<strong>bah</strong> из <strong>mikado( )</strong>). Обратите внимание, что было передано только значение переменной. Адреса двух переменных (<strong>pooh</strong> в <strong>main( )</strong> и <strong>bah</strong> в <strong>mikado( )</strong>) остаются различными. </p>
     <p>     Мы коснулись второго вопроса потому, что этот факт оказывается неверным для всех других языков. В той или иной процедуре Фортрана, например, можно использовать переменные вызывающей программы. Кроме того, в такой процедуре переменные могут иметь различные имена, но адреса их при этом будут совпадать. В языке Си подобные механизмы отсутствуют. Каждая функция использует свои собственные переменные. Это более предпочтительно, потому что "исходные" переменные не будут таинственным образом изменяться из-за того, что вызванная функция обладает побочным эффектом. Но это может также приводить и к некоторым трудностям, о чем и будет рассказано и следующем разделе. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ИЗМЕНЕНИЕ ПЕРЕМЕННЫХ В ВЫЗЫВАЮЩЕЙ ПРОГРАММЕ</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Иногда требуется, чтобы одна функция могла изменять переменные, относящиеся к другой. Например, в задачах сортировки часто бывает необходимо осуществлять обмен значениями между двумя переменными. Предположим, у нас есть две переменные <strong>х</strong> и <strong>у</strong> и мы хотим, чтобы они обменялись своими значениями. Простая последовательность операторов </p>
     <p><emphasis>х = у;</emphasis></p>
     <p><emphasis>y = х;</emphasis></p>
     <p>не является решением поставленной задачи, потому что к тому моменту, когда начнет выполняться оператор во второй строке, первоначальное значение переменной <strong>x</strong> будет потеряно. Чтобы сохранить это первоначальное значение, необходимо дополнить данный фрагмент еще одной строкой: </p>
     <p><emphasis>temp = х;</emphasis></p>
     <p><emphasis>х = у;</emphasis></p>
     <p><emphasis>у = temp;</emphasis></p>
     <p>     Теперь у нас есть требуемый метод; реализуем его в виде некоторой функции, а также создадим драйвер для eе проверки. Чтобы сделать более ясным, какая переменная принадлежит функции <strong>main( )</strong>, а какая - функции <strong>interchange( )</strong>, мы будем использовать переменные <strong>х</strong> и <strong>у</strong> в первой из них, и <strong>u</strong> и <strong>v</strong> - во второй. </p>
     <p><emphasis>/* обмен1 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int х = 5, у = 10;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Вначале х = %d  и у = %d.\n" , х, у);</emphasis></p>
     <p><emphasis>interchange(x, у);</emphasis></p>
     <p><emphasis>prinlf(" Теперь х = %d и у = %d.\n" , х, у);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>interchangce(u, v) int u, v;</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int temp;</emphasis></p>
     <p><emphasis>temp = u;</emphasis></p>
     <p><emphasis>u = v;</emphasis></p>
     <p><emphasis>v = temp;</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Попробуем выполнить эту программу. Результаты будут выглядеть следующим образом: </p>
     <p><emphasis>Вначале х = 5 и у = 10.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Теперь х = 5 и у = 10.</emphasis></p>
     <p>Не может быть! Значения переменных не поменялись местами! Вставим в программу <strong>interchange( )</strong> несколько операторов печати, чтобы понять причину допущенной ошибки. </p>
     <p><emphasis>/* обмен2 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int х = 5, у = 10;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Вначале х = %d и у = %d.\n", х,у);</emphasis></p>
     <p><emphasis>interchange(x, у);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Теперь х = %d и у = %d.\n", х, у);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis> interchange(u, v)</emphasis></p>
     <p><emphasis>int u, v;</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis> int temp;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Вначалеu = %d иv = %d.\n",  u, v);</emphasis></p>
     <p><emphasis>temp = u;u = v;v = temp;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Теперь u = %d и  v = %d.\n", u, v);</emphasis></p>
     <p><emphasis>} </emphasis></p>
     <p>Результат работы этой программы выглядит так: </p>
     <p><emphasis>Вначале x  = 5 и y = 10. </emphasis></p>
     <p><emphasis>Вначале u  = 5 и v = 10.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Вначале u  = 10 и  v = 5.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Вначале x  = 5 и y = 10.</emphasis></p>
     <p>Отсюда видно, что ничего неправильного в работе функции <strong>interchange( )</strong> нет; она осуществляет обмен значениями между переменными <strong>u</strong> и <strong>v</strong>. Проблема состоит в передаче результатов обратно в функцию <strong>main( )</strong>. Как мы уже указывали, функции <strong>interchange( )</strong> и <strong>main()</strong> используют различные переменные, поэтому обмен значениями между переменными <strong>u</strong> и <strong>v</strong> не оказывает никакого влияния на <strong>х</strong> и <strong>у</strong>! А нельзя ли каким-то образом воспользоваться оператором <strong>return</strong>? Мы могли бы, конечно, завершить тело функции <strong>interchange( )</strong> строкой </p>
     <p><emphasis>return(u);</emphasis></p>
     <p>и изменить форму вызова в функции <strong>main( )</strong> следующим образом: </p>
     <p><emphasis>х = interchange(x, у);</emphasis></p>
     <p>В результате такого обращения к функции переменная <strong>х</strong> получит новое значение, но <strong>у</strong> при этом не изменится. </p>
     <p>     С помощью оператора <strong>return</strong> <emphasis>в вызывающую программу можно передать только одну величину</emphasis>. Но нам нужно передать две величины. Это оказывается вполне осуществимым! Для этого нужно лишь воспользоваться "<emphasis>указателями</emphasis>". </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Указатели: первое знакомство</p>
     </title>
     <p>     Указатели? Что это такое? Вообще говоря, указатель - некоторое символическое представление адреса. Например, ранее мы воспользовались операцией получения адреса для нахождения адреса переменной <strong>pooh</strong>. В данном случае <strong>&amp;pooh</strong> означает "указатель на переменную <strong>pooh</strong>". Фактический адрес - это число (в нашем случае 56002), а символическое представление адреса <strong>&amp;pooh</strong> является <emphasis>константой</emphasis> типа указатель. После всего сказанного выше становится очевидным, что адрес ячейки, отводимой переменной <strong>pooh</strong>, в процессе выполнения программы не меняется. </p>
     <p>     В языке Си имеются и <emphasis>переменные</emphasis> типа указатель. Точно так же как значением переменной типа <strong>char</strong> является символ, а значением переменной типа <strong>int</strong> - целое число, значением переменной типа указатель служит адрес некоторой величины. Если мы дадим указателю имя <strong>ptr</strong>, то сможем написать, например, такой оператор </p>
     <p><emphasis>ptr = &amp;pooh;  /* присваивает адрес pooh переменной ptr */</emphasis></p>
     <p>Мы говорим в этом случае, что <strong>ptr</strong> "указывает на" <strong>pooh</strong>. Различие между двумя формами записи: <strong>ptr</strong> и <strong>&amp;pooh</strong>, заключается в том, что <strong>ptr</strong> - это переменная, в то время как <strong>&amp;pooh</strong> - константа. В случае необходимости мы можем сделать так, чтобы переменная <strong>ptr</strong> указывала на какой-нибудь другой объект: </p>
     <p><emphasis>ptr = &amp;bah; /* ptr указывает на bah, а не на pooh */ </emphasis></p>
     <p>Теперь значением переменной <strong>ptr</strong> является адрес переменной <strong>bah</strong>. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Операция косвенной адресации: *</p>
     </title>
     <p>     Предположим, мы знаем, что в переменной <strong>ptr</strong> содержится ссылка на переменную <strong>bah</strong>. Тогда для доступа к значению этой переменной можно воспользоваться операцией "косвенной адресации" (<strong>*</strong>). (Не путайте эту <strong>унарную</strong> операцию косвенной адресации с <strong>бинарной</strong> операцией умножения <strong>*</strong>). </p>
     <p><emphasis>val = *ptr;  /* определение значения, на которое указывает ptr */</emphasis></p>
     <p>Последние два оператора, взятые вместе, эквивалентны следующему: </p>
     <p><emphasis>val = bah;</emphasis></p>
     <p>Использование операций получения адреса и косвенной адресации оказывается далеко не прямым путем к результату; отсюда и появление слова "косвенная" в названии операции.  </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Резюме: операции, связанные с указателями </p>
     </title>
     <p>I. Операция получения адреса &amp;</p>
     <p>     Когда за этим знаком следует имя переменной, результатом операции является адрес указанной переменной. </p>
     <empty-line/>
     <p>Пример:</p>
     <p>&amp;<strong>nurse</strong>     дает адрес переменной <strong>nurse</strong>. </p>
     <empty-line/>
     <p>II. Операция косвенной адресации</p>
     <p>*     Когда за этим таком следует указатель на переменную, результатом операции является величнна, помещенная и ячейку с указанным адресом. </p>
     <empty-line/>
     <p>Пример: </p>
     <p><emphasis>nurse = 22;pir = &amp;nurse; /* указатель на nurse */ val = *ptr;</emphasis></p>
     <p>Результатом выполнения этого фрагмента является присваивание значения 22 переменной <strong>val</strong>. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Описание указателей</p>
     </title>
     <p>     Мы знаем, как описывать переменные типа <strong>int</strong> и других типов. Но как описать переменную типа "указатель"? На первый взгляд это можно сделать так: </p>
     <p><emphasis>pointer ptr;       /* неправильный способ описания указателя */</emphasis></p>
     <p>Почему нельзя использовать такую запись? Потому что недостаточно сказать, что некоторая переменная является указателем. Кроме этого, необходимо сообщить еще, на переменную какого типа ссылается данный указатель! Причина заключается в том, что переменные разных типов занимают различное число ячеек, в то время как для некоторых операций, связанных с указателями, требуется знать объем отведенной памяти. Ниже приводятся примеры правильного описания указателей: </p>
     <p><emphasis>int *pi;             /* указатель на переменную типа целого */</emphasis></p>
     <p><emphasis>char *рс;              /* указатель на символьную переменную */</emphasis></p>
     <p><emphasis>float *pf, *pg;        /* указатели на переменные с плавающей точкой */</emphasis></p>
     <p>Спецификация типа задает тип переменной, на которую ссылается указатель, а символ звездочка (<strong>*</strong>) определяет саму переменную как указатель. Описание вида <strong>int *pi;</strong> говорит, что <strong>pi</strong> - это указатель и что <strong>*pi</strong> - величина типа <strong>int</strong>. </p>
     <p><image l:href="#img7AF0.jpg"/>  </p>
     <p>РИС. 9.5. Описание и использование указателей. </p>
     <p>Точно так же величина (<strong>*рс</strong>), на которую ссылается переменна <strong>рс</strong>, имеет тип <strong>char</strong>. Что можно сказать о самой переменной <strong>рс</strong>? Мы считаем, что она имеет тип "указатель на переменную типа <strong>char</strong>". Ее величина, являющаяся адресом,- это целое число без знака, поэтому при выводе на печать значения переменной <strong>рс</strong> мы будем пользоваться форматом <strong>%u</strong>. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Использование указателей для связи между функциями</p>
     </title>
     <p>     Мы только прикоснулись к обширному и увлекательному миру указателей. Сейчас нашей целью является использование указателей для решения задачи об установлении связи между функциями. Ниже приводится программа, в которой указатели служат средством, обеспечивающим правильную работу функции, которая осуществляет обмен значениями переменных. Посмотрим, как она выглядит, выполним ее, а затем попытаемся понять, как она работает. </p>
     <p><emphasis>/* обмен3 */                                             </emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int x = 5, у = 10;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Вначале x = %d и у = %d.\n" , x, у);</emphasis></p>
     <p><emphasis>interchange(&amp;x,&amp;y); /* передача адресов функции */</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Теперь x = %d и у = %d.\n", x, у);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>interchange(u, v)</emphasis></p>
     <p><emphasis>int *u, *v; /* u и v являются указателями */</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int temp; </emphasis></p>
     <p><emphasis>temp = *u; /* temp присваивается значение, на которое указывает u */</emphasis></p>
     <p><emphasis>*u = *v;</emphasis></p>
     <p><emphasis>*v = temp;</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>После всех встретившихся трудностей, проверим, работает ли этот <strong>вариант 1</strong> </p>
     <p><emphasis>Вначале x = 5 и y = 10.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Теперь x = 10 и y = 5.</emphasis></p>
     <p>Да программа работает. Посмотрим, как она работает. Во-первых, теперь вызов функции выглядит следующим образом: </p>
     <p><emphasis>interchange(&amp;x, &amp;y);</emphasis></p>
     <p>Вместо передачи <emphasis>значений</emphasis> <strong>х</strong> и <strong>у</strong> мы передаем их <emphasis>адреса</emphasis>. Это означает, что формальные аргументы <strong>u</strong> и <strong>v</strong>, имеющиеся в спецификации: </p>
     <p><emphasis>interchange(u,v)</emphasis></p>
     <p>при обращении будут заменены адресами и, следовательно, они должны быть описаны как указатели. Поскольку <strong>х</strong> и <strong>у</strong> - целого типа, <strong>u</strong> и <strong>v</strong> являются указателями на переменные целого типа, и мы вводим следующее описание: </p>
     <p><emphasis>int *u, *v;</emphasis></p>
     <p>Далее в теле функции оператор описания: </p>
     <p><emphasis>int temp;</emphasis></p>
     <p>используется с целью резервирования памяти. Мы хотим поместить значение переменной <strong>х</strong> в переменную <strong>temp</strong>, поэтому пишем: </p>
     <p><emphasis>temp = *u;</emphasis></p>
     <p>Вспомните, что значение переменной <strong>u</strong> - это <strong>&amp;х</strong>, поэтому переменная <strong>u</strong> ссылается на <strong>х</strong>. Это означает, что операция <strong>*u</strong> дает значение <strong>x</strong>, которое как раз нам и требуется. Мы не должны писать, например, так: </p>
     <p><emphasis>temp = u; /* неправильно */</emphasis></p>
     <p>поскольку при этом происходит запоминание <emphasis>адреса</emphasis> переменной <strong>х</strong>, а не ее <emphasis>значения</emphasis>; мы же пытаемся осуществить обмен значениями, а не адресами. </p>
     <p>     Точно так же, желая присвоить переменной <strong>у</strong> значение переменной <strong>х</strong>, мы пользуемся оператором: </p>
     <p>*u = *v;</p>
     <p>который соответствует оператору </p>
     <p>x = y;</p>
     <p>     Подведем итоги. Нам требовалась функция, которая могла бы изменять значения переменных <strong>х</strong> и <strong>у</strong>. Путем передачи функции адресов переменных <strong>х</strong> и <strong>у</strong> мы предоставили ей возможность доступа к ним. Используя указатели и операцию <strong>*</strong>, функция смогла извлечь величины, помещенные в соответствующие ячейки памяти, и поменять их местами. </p>
     <p>     Вообще говоря, при вызове функции информация о переменной может передаваться функции в двух видах. Если мы используем форму обращения: </p>
     <p><emphasis>function1(х);</emphasis></p>
     <p>происходит передача значения переменной <strong>х</strong>. Если же мы используем форму обращения: </p>
     <p><emphasis>function2(&amp;x);</emphasis></p>
     <p>происходит передача <emphasis>адреса</emphasis> переменной <strong>х</strong>. Первая форма обращения требует, чтобы определение функции включало в себя формальный аргумент того же типа, что и <strong>х</strong>: </p>
     <p><emphasis>functionl(num)</emphasis></p>
     <p><emphasis>int num;</emphasis></p>
     <p>     Вторая форма обращения требует, чтобы определение функции включало в себя формальный аргумент, являющийся указателем на объект соответствующего типа: </p>
     <p><emphasis>function2(ptr)</emphasis></p>
     <p><emphasis>int *ptr;</emphasis></p>
     <p>     Пользуйтесь первой формой, если входное значение необходимо функции для некоторых вычислений или действий, и второй формой, если функция должна будет изменять значения переменных в вызывающей программе. Вторая форма вызова уже применялась при обращении к функции <strong>scanf( )</strong>. Когда мы хотим ввести некоторое значение в переменную <strong>num</strong>, мы пишем <strong>scanf("%d, &amp;num)</strong>. Данная функция читает величину, затем, используя адрес, который ей дается, помещает эту величину в память. </p>
     <p>     Указатели позволяют обойти тот факт, что переменные функции <strong>interchange( )</strong> являются локальными. Они дают возможность нашей функции "добраться" до функции <strong>main( )</strong> и изменить величины описанных в ней объектов. </p>
     <p>     Программисты, работающие на языке Паскаль, могут заметить, что первая форма вызова аналогична обращению с параметром-значением, а вторая - с параметром-переменной. У программистов, пишущих на языке Бейсик, понимание всей этой методики может вызвать некоторые затруднения. В этом случае если материал данного раздела покажется вам поначалу весьма не обычным, не сомневайтесь, что благодаря некоторой практике, все обсуждаемые средства станут простыми, естественными и удобными. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Переменные: имена, адреса и значения </p>
     </title>
     <p>     Наше обсуждение указателей строится на рассмотрении связей между именами, aдреcaми и значениями переменных; дальше мы продолжим обсуждение этих вопросов. </p>
     <p>     При написании программы мы представляем себе переменную как объект, имеющий два атрибута: имя и значение. (Кроме указанных, существуют еще и другие атрибуты, например тип, но это уже другой вопрос). После компиляции программы и загрузки в память "с точки зрения машины" данная переменная имеет тоже два атрибута: адрес и значение. Адрес - это машинный вариант имени. </p>
     <p>     Во многих языках программирования адрес объекта скрыт от программиста и считается относящимся к уровню машины. В языке Си благодаря операции <strong>&amp;</strong> мы имеем возможность узнать и использовать адрес переменной:</p>
     <p><strong>&amp;bаrn</strong> - это адрес переменной <strong>bаrn</strong>. </p>
     <p>     Мы можем получить значение переменной, соответствующее данному имени, <emphasis>используя</emphasis> только <emphasis>само имя</emphasis>: </p>
     <p><emphasis>printf(" %d\n", barn)          печатает значение переменной <strong>barn</strong></emphasis></p>
     <p>Мы можем также получить значение переменной, исходя из ее адреса, при помощи операции <strong>*</strong>: </p>
     <p> <image l:href="#img520E.jpg"/> </p>
     <p>РИС. 9.6. Имена, адреса и величнны в системе с "байтовой адресацией" тина IBM PC. </p>
     <p>     Дано <strong>pbarn</strong> = <strong>&amp;bаrn;</strong> тогда <strong>*pbarn</strong> - это величина, помещенная по адресу <strong>&amp;bаrn</strong>. Хотя мы и можем напечатать адрес переменной для удовлетворения своего любопытства, это не основное применение операции &amp;. Более важным является то, что наличие операций <strong>&amp;, *</strong> и указателей позволяет обрабатывать адреса и их содержимое в символическом виде, чем мы и занимались в программе <strong>обмен3</strong>. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НАШИХ ЗНАНИЙ О ФУНКЦИЯХ</p>
    </title>
    <p>     Теперь, когда мы знаем о функциях немного больше, соберем вместе несколько поучительных примеров, но сначала решим, чем мы будет заниматься. </p>
    <p>     Что вы скажете насчет функции возведения в степень, которая дает возможность возводить 2 в 5-ю степень или 3 в 3-ю и т. д.? Во-первых, необходимо решить, что будет служить входом программы. Это понятно: Cи требуется знать число, возводимое в степень, и показатель степени. Достичь этого можно путем введения двух аргументов: </p>
    <p><emphasis>powеr(base, exp)</emphasis></p>
    <p><emphasis>int base, exp;</emphasis></p>
    <p>(Мы ограничились здесь целыми числами, а также тем предположением, что результат будет сравнительно невелик.) </p>
    <p>     Далее требуется решить, что будет выходом функции. Ответ, конечно, тоже очевиден. Выходом должно быть одно число, являющееся значением переменной <strong>answer</strong>. Мы можем реализовать это с помощью оператора </p>
    <p>rеturn(answcr);</p>
    <p>Теперь для получения требуемого результата выберем алгоритм:</p>
    <p>     установим переменную <strong>answer</strong> равной 1,</p>
    <p>     умножим <strong>answer</strong> на <strong>base</strong> столько раз, сколько указывает <strong>exp</strong>.</p>
    <p>Возможно, не совсем ясно, как осуществить второй шаг, поэтому разобьем его дальше на более мелкие шаги:</p>
    <p>     умножим <strong>answer</strong> на <strong>base</strong> и уменьшим на 1, остановимся, когда <strong>exp</strong> станет равной 0.</p>
    <p>     Если значение <strong>exp</strong> равно, скажем 3, тогда использование такого алгоритма приведет к трем умножениям; поэтому данный способ кажется вполне разумным.</p>
    <p>Очень хорошо. Выразим теперь этот алгоритм в виде программы на языке Си. </p>
    <p><emphasis>/* возводит основание в степень */</emphasis></p>
    <p><emphasis>power(base, exp)</emphasis></p>
    <p><emphasis>int base, exp;</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>int answer;</emphasis></p>
    <p><emphasis>for (answer = 1; exp &gt; 0; exp--)</emphasis></p>
    <p><emphasis>        answer = answer* base;</emphasis></p>
    <p><emphasis>return(answer);</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>Теперь проверим ее работу с помощью драйвера. </p>
    <p><emphasis>/* проверка возведения в степень */</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>int x;</emphasis></p>
    <p><emphasis>х= power(2,3);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" %d\n", x);</emphasis></p>
    <p><emphasis>x = power(-3,3);</emphasis></p>
    <p><emphasis>prinif(" %d\n", x);</emphasis></p>
    <p><emphasis>x = power(4, -2);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" %d\n", x);</emphasis></p>
    <p><emphasis>x = power(5, 10);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" %d\n", x);</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>Объединим указанные две функции, проведем компиляцию и выполним данную программу. Результаты оказываются следующими: </p>
    <p><emphasis>8</emphasis></p>
    <p><emphasis>-27</emphasis></p>
    <p><emphasis>1</emphasis></p>
    <p><emphasis>761</emphasis></p>
    <p>Итак, 2 в 3-й степени - это 8, а - 3 в 3-й равно -27. Пока все правильно. Но 4 в степени -2 равно 1/16, а не 1. А 5 в 10-й степени, если память нам не изменяет,- это 9 765 625. В чем дело? Во-первых, программа не предназначалась для обработки отрицательных степеней, поэтому она и не смогла справиться с этой задачей. Во-вторых, в нашей системе величины типа <strong>int</strong> не могут превосходить 65 535. </p>
    <p>     Можно расширить программу путем включения в нее обработки отрицательных степеней и использования чисел с плавающей точкой для представления переменных <strong>base</strong> и <strong>answer</strong>. В любом случае показатель степени должен выражаться целым числом, потому что это число выполняемых умножений; нельзя произвести 2,31 умножения. </p>
    <p><emphasis>/* возводит основание в степень*/</emphasis></p>
    <p><emphasis>double powеr(base, еxp)</emphasis></p>
    <p><emphasis>double, base;</emphasis></p>
    <p><emphasis>int exp;</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis> double answer;</emphasis></p>
    <p><emphasis>if(exp &gt; 0)</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>for(answer = 1.0; exp &gt;        0; exp --) answer * = base;</emphasis></p>
    <p><emphasis>return(answer);</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p><emphasis> else if(base != 0)</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis> for(answer = 1.0; exp        &lt; 0; exp++ ) answer /= base;</emphasis></p>
    <p><emphasis>return(answer);</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p><emphasis> else /* base = 0 иеxp &lt;= 0 */</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis> printf(" Нельзя возводить 0 в %d стeпень!\n", exp);</emphasis></p>
    <p><emphasis>return(0);</emphasis></p>
    <p><emphasis> }</emphasis></p>
    <p><emphasis>} </emphasis></p>
    <p>     Необходимо отметить здесь несколько моментов.</p>
    <p><emphasis>Первый</emphasis>: самым главным является то, что мы должны описать тип функции! Переменная <strong>answer</strong> имеет тип <strong>double</strong>, следовательно, сама функция <strong>power()</strong> тоже должна быть типа <strong>double</strong>, так как ей присваивается величина, возвращаемая оператором <strong>return</strong>. Почему, спросите вы, мы не описывали тип функции раньше? Дело в том, что по умолчанию в языке Си функция имеет тип <strong>int</strong> (для большинства функций это так), если не указано что-то иное.</p>
    <p><emphasis>Второй</emphasis>: мы хотели показать, что не забыли те новые операции присваивания, которые ввели в гл. 8.</p>
    <p><emphasis>Третий</emphasis>: в соответствии с алгебраическими правилами возведение в отрицательную степень было преобразовано в деление. Это внесло опасность деления на нуль, но в данном случае мы предусмотрели выдачу сообщения об ошибке и возврат значения 0, чтобы работа программы не прекращалась. </p>
    <p>     Мы можем воспользоваться тем же драйвером при условии, что тип функции <strong>power( )</strong> там тоже описан. </p>
    <p><emphasis>/* проверка возведения в степень*/</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>double x;</emphasis></p>
    <p><emphasis>double power( ); /* это пример oписания  функции */</emphasis></p>
    <p><emphasis>x = power(2.0, 3);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" %.0f \n", x);x = power(-3.0, 3);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" %.0f\n" , x);x = power(4.0, -2);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" %.4f\n", x);x = power(5.0, 10);</emphasis></p>
    <p><emphasis>print f ("%.0f</emphasis> \n", x);</p>
    <p>}</p>
    <p>На этот раз результаты работы программы выглядят вполне удовлетворительно. </p>
    <p><emphasis>8</emphasis></p>
    <p><emphasis>-27</emphasis></p>
    <p><emphasis>0.0625</emphasis></p>
    <p><emphasis>9765625</emphasis></p>
    <p>Данный пример побуждает нас ввести следующий короткий раздел. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ОПИСАНИЕ ТИПОВ ФУНКЦИЙ</p>
    </title>
    <p>     Тип функции определяется типом возвращаемого ею значения, а не типом ее аргументов. Если указание типа отсутствует, то по умолчанию считается, что функция имеет тип <strong>int</strong>. Если значения функции не принадлежат типу <strong>int</strong>, то необходимо указать ее тип в двух местах. </p>
    <p>1. Описать тип функции в ее определении: </p>
    <p><emphasis>char pun(ch, n) /* функция возвращает символ */</emphasis></p>
    <p><emphasis>int n;</emphasis></p>
    <p><emphasis>char ch; </emphasis></p>
    <p><emphasis>float raft(num) /* функция возвращает величину типа float */</emphasis></p>
    <p><emphasis>int num;</emphasis></p>
    <p>2. Описать тип функции также в вызывающей программе. Описание функции должно быть приведено наряду с описаниями переменных программы; необходимо только указать скобки (но не аргументы) для идентификации данного объекта как функции. </p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{ </emphasis></p>
    <p><emphasis>char rch, pun( );</emphasis></p>
    <p><emphasis>float raft; </emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>     <strong>Запомните!</strong> Если функция возвращает величину не типа <strong>int</strong>, указывайте тип функции там, где она определяется, и там, где она используется. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Резюме: функции </p>
    </title>
    <p>1. Форма записи</p>
    <p>Типичное определение функции имеет следующий вид: </p>
    <p><emphasis>имя (список аргументов)</emphasis></p>
    <p><emphasis>описание аргументов</emphasis></p>
    <p><emphasis>тело функции</emphasis></p>
    <p>Наличие списка аргументов и описаний не является обязательным. Переменные, отличные от аргументов, описываются внутри тела, которое заключается в фигурные скобки. </p>
    <empty-line/>
    <p>Пример: </p>
    <p><emphasis>diff(x, у)                 /* имя функции и список аргументов */</emphasis></p>
    <p><emphasis>ini x, у;                 /* описание аргументов */</emphasis></p>
    <p><emphasis>{                        /* начало тела функции */</emphasis></p>
    <p><emphasis>int z;                /* описание локальной переменной */</emphasis></p>
    <p><emphasis>z = х - у;return(z);</emphasis></p>
    <p><emphasis>}                       /* конец тела функции */</emphasis></p>
    <p>II. Передача значений функции:</p>
    <p>Аргументы используются для передачи значений из вызывающей программы и функцию. Если значения переменных <strong>а</strong> и <strong>b</strong> будут 5 и 2, то при вызове </p>
    <p><emphasis>с = diff(а,b);</emphasis></p>
    <p>осуществляется передача этих значений переменным <strong>х</strong> и <strong>у</strong>. Значения 5 и 2 называют ся фактическими аргументами, а переменные <strong>х</strong> и <strong>у</strong>, указанные в описании функции: <strong>diff( )</strong> - формальными аргументами. </p>
    <p>     Использование ключевого слова <strong>return</strong> позволяет передавать в вызывающую программу одно значение из вызываемой функции. В нашем примере переменной с присваивается значение переменной <strong>z</strong>, равное 3. </p>
    <p>     Обычно выполнение функции не оказывает никакого влияния на значения переменных вызывающей программы. Чтобы иметь возможность непосредственно изменять значения переменных вызывающей программы, необходимо использовать указатели в качестве аргументов. Это может оказаться необходимым в случае, если в вызывающую программу требуется передать более чем одно значение. </p>
    <empty-line/>
    <p>III. Тип функции</p>
    <p>Функции должны иметь тот же тип, что и значения, которые они возвращают в качестве результатов. По умолчанию предполагается, что функции имеют тип <strong>int</strong>. Если функция имеет другой тип, он должен быть указан и в вызывающей программе, и в самом определении функции. </p>
    <empty-line/>
    <p>Пример </p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>float q, x, duff( ); /* описание в вызывающей программе */</emphasis></p>
    <p><emphasis>int n;</emphasis></p>
    <p><emphasis>...</emphasis></p>
    <p><emphasis>q = duff(х, n);</emphasis></p>
    <p><emphasis>...</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p><emphasis>float duff(u, k); /* описание в определении функции */</emphasis></p>
    <p><emphasis>float u;</emphasis></p>
    <p><emphasis>int k;</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>float tor;</emphasis></p>
    <p><emphasis>...</emphasis></p>
    <p><emphasis>return(tor); /* возвращает значение типа float */</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis> </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>В ЯЗЫКЕ СИ ВСЕ ФУНКЦИИ РАВНОПРАВНЫ</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Все функции в программе, написанной на языке Си, равноправны: каждая из них может вызывать любую другую функцию и в свою очередь каждая может быть вызвана любой другой функцией. Это делает функции языка Си несколько отличными от процедур Паскаля, поскольку процедуры в Паскале могут быть вложены в другие процедуры (причем, процедуры, содержащиеся в одном гнезде, являются недоступными для процедур, расположенных в другом). </p>
     <p>     Нет ли у функции <strong>main( )</strong> какой-то специфики? Безусловно, есть; она заключается в том, что после "сборки" программы, состоящей из нескольких функций, ее выполнение начинается с первого оператора функции <strong>main( )</strong>. Но этим ее исключительность и граничивается. Даже функция <strong>main( )</strong> может быть вызвана другими функциями, как показывает приведенный ниже пример: </p>
     <p><emphasis>/* вызовфункции main( ) */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include       </emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>char ch;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf (" Укажите произвольный символ. Q - признак конца работы. \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>ch = getchar( );</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf ("Так! Вы указали %с!\n", ch);</emphasis></p>
     <p><emphasis>if(ch != 'Q') more( );</emphasis></p>
     <p><emphasis>} </emphasis></p>
     <p><emphasis>more( );</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( );</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Функция <strong>main( )</strong> вызывает <strong>more()</strong>, а функция <strong>more()</strong> вызывает <strong>main()</strong>! После вызова функции <strong>main( )</strong> ее выполнение начинается с самого начала; мы организовали цикл с взаимным вызовом. </p>
     <p>     Функция может даже вызывать сама себя. Упростим предыдущий пример следующим образом: </p>
     <p><emphasis>/* main.main */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include </emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>char ch;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf (" Укажите произвольный символ. Q - признак конца работы.\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>ch = getchar( );</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf ("Так! Вы указали %с!\n", ch);</emphasis></p>
     <p><emphasis>if(ch != 'Q') main( );</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Ниже приводятся результаты одного прогона программы, показывающие, что она работает. Обратите внимание на то, как обрабатывается символ "новая строка", который передается программе при нажатии клавиши [<strong>ввод</strong>]. </p>
     <p><emphasis>Введите произвольный символ. Q - признак конца работы.</emphasis></p>
     <p><emphasis>I</emphasis></p>
     <p><emphasis>Так! Вы указали I !</emphasis></p>
     <p><emphasis>Введите произвольный символ. Q - признак конца работы.</emphasis></p>
     <p><emphasis>!</emphasis></p>
     <p><emphasis>Так! Вы указали ! !</emphasis></p>
     <p><emphasis>Введите произвольный символ. Q - признак конца работы.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Q</emphasis></p>
     <p><emphasis>Так! Вы указали Q !</emphasis></p>
     <p>     Действие, состоящее в том, что функция вызывает сама себя, называется "рекурсией". Цикл, который мы создали, используя рекурсию, отличается от циклов <strong>while</strong> и <strong>do while</strong>. Когда функция <strong>main( )</strong> вызывает сама себя, не происходит передачи управления на ее начало. Вместо этого в памяти машины создаются копни всего набора переменных функции <strong>main( )</strong>. Если вы выведете на печать адреса переменных в обычном цикле, то увидите, что эти адреса не изменяются от итерации к итерации. Что же касается рассматриваемого здесь цикла, то в нем адрес используемой переменной меняется, поскольку при каждом выполнении тела цикла создается новая копия переменной <strong>ch</strong>. Если программа циклически выполняется 20 раз, то будет создано 20 различных копий переменной, каждая из которых носит имя <strong>ch</strong>, но имеет свой собственный адрес. </p>
     <empty-line/>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Компиляция программ, состоящих из двух или более функций </p>
     </title>
     <p>     Простейший способ использования нескольких функций в одной программе заключается в том, чтобы поместить их в один файл, после чего осуществить компиляцию программы, содержащейся в этом файле так, как будто она состояла из одной функции. </p>
     <p>     Второй способ заключается и применении директивы <strong>#include</strong>. Если одна функция содержится в файле с именем <strong>file1.с</strong>, а вторая и файле <strong>file2.c</strong>, поместите эту директиву в файл <strong>filel.c</strong>: </p>
     <p>#include "file2.c"</p>
     <p>Дополнительная информация о директиве <strong>#include</strong> находится в гл. 11. Другие возможные способы являются в большей степени системнозависимыми. Вот некоторые из них:  </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>OC UNIX </p>
    </title>
    <section>
     <p>     Предположим, <strong>file1.с</strong> и <strong>file2.c</strong> - два файла, содержащие программные тексты, соответствующие функциям языка Си. В результате выполнения команды </p>
     <p><emphasis>cc file1.c  file2.c</emphasis></p>
     <p>будет осуществлена компиляция функций, содержащихся в обоих файлах, и получен файл выполняемого кода с именем <strong>a.out</strong>. Кроме того, будут созданы два файла с "объектным" кодом - <strong>file1.0</strong> и <strong>file2.0</strong>. Если позже вы измените текст, содержащийся в файле с именем <strong>filel.с</strong>, а второй файл оставите без изменений, то сможете осуществить компиляцию первого файла, а затем объединить полученный объектный код с объектным кодом, соответствующим второму файлу, при помощи команды </p>
     <p><emphasis>cc file1.c  file2.0</emphasis> </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>КомпиляторыLattice C иMICROSOFT C </p>
     </title>
     <p>     Выполните раздельную компиляцию функции, содержащихся в файлах <strong>filel.c</strong> и <strong>file2.c;</strong> в результате будут получены два файла с объектным кодом - <strong>file1.obj</strong> и <strong>file2.obj</strong>. Используйте системный редактор связей для объединения их друг с другом и со стандартным объектным модулем <strong>с.obj</strong>: </p>
     <p><emphasis>link с filel file2</emphasis></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Системы, построенные на основе трансляции в ассемблерный код </p>
     </title>
     <p>     Некоторые из таких систем позволяют компилировать функции, содержащиеся в нескольких файлах, сразу так же, как в ОС UNIX с помощью команды: </p>
     <p><emphasis>сс filel.с  file2.c</emphasis></p>
     <p>или какого-то ее эквивалента. В некоторых случаях вы можете получить отдельные модули с кодом ассемблера, а затем объединить их, используя процесс ассемблирования. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>РЕЗЮМЕ</p>
    </title>
    <p>    Для создания больших программ вы должны использовать функции в качестве "строительных блоков". Каждая функция должна выполнять одну вполне определенную задачу. Используйте аргументы для передачи значений функции и ключевое слово <strong>return</strong> для передачи результирующего значения в вызывающую программу. Если возвращаемое функцией значение не принадлежит типу <strong>int</strong>, вы должны указать тип функции в ее определении и в разделе описаний вызывающей программы. Если вы хотите, чтобы при выполнении функции происходило изменение значении переменных в вызывающей программе, вы должны пользоваться адресами и указателями. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЧТО ВЫ ДОЛЖНЫ БЫЛИ УЗНАТЬ В ЭТОЙ ГЛАВЕ</p>
    </title>
    <p>Как определять функцию.</p>
    <p>Как передавать функции информацию: при помощи аргументов.</p>
    <p>Различие между формальным и фактическим аргументами: первый является переменной, используемой функцией, а второй - значением, поступающим из вызывающей функции.</p>
    <p>Где необходимо описывать аргументы: после имени функции и перед первой фигурной скобкой.</p>
    <p>Где необходимо описывать остальные локальные переменные: после первой фигурной скобки.</p>
    <p>Когда и как использовать оператор <strong>return</strong>.</p>
    <p>Когда и как использовать адреса и указатели для доступа к объектам. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ</p>
    </title>
    <section>
     <title>
      <p>Вопросы</p>
     </title>
     <empty-line/>
     <p>1. Напишите функцию, возвращающую сумму двух целых чисел.</p>
     <empty-line/>
     <p>2. Какие изменения должны были бы произойти с функцией из вопроса 1, если вместо целых складывались бы два числа типа <strong>float</strong>?</p>
     <empty-line/>
     <p>3. Напишите функцию <strong>alter( )</strong>, которая берет две переменные <strong>х</strong> и <strong>у</strong> типа <strong>int</strong> и заменяет соответственно на их сумму и разность.</p>
     <empty-line/>
     <p>4. Проверьте, все ли правильно в определении функции, приведенной ниже? </p>
     <p><emphasis>salami(num)</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int num, count;</emphasis></p>
     <p><emphasis>for(count = 1; count &lt;= num; num++) printf(" Осалями!\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Ответы </p>
     </title>
     <p>1. </p>
     <p><emphasis>sum(j,k) int j, k;</emphasis></p>
     <p><emphasis>{ return(j+k); }</emphasis></p>
     <p>2. </p>
     <p><emphasis>float sum(j,k) float j,k;</emphasis></p>
     <p>Необходимо также привести описание функции <strong>float sum( )</strong> и вызывающей программе.</p>
     <empty-line/>
     <p>3. Поскольку мы хотим изменить две переменные в вызывающей программе, можно воспользоваться адресами и указателями. Обращение к функции будет выглядеть так: <strong>alter(&amp;x,&amp;y)</strong>. Возможное решение имеет следующий вид: </p>
     <p><emphasis>alter(px, ру)</emphasis></p>
     <p><emphasis>int *рх, *ру; /* указатели на х и у*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int sum, diff;</emphasis></p>
     <p><emphasis>sum = *рх + *ру; /* складывает содержимое двух переменных, определяемых адресами */</emphasis></p>
     <p><emphasis>diff = *рх- *ру;</emphasis></p>
     <p><emphasis>*рх= sum;</emphasis></p>
     <p><emphasis>*ру = diff;</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>4. Нет; переменная <strong>num</strong> должна быть описана перед первой фигурной скобкой, а не после нее. Кроме того, выражение <strong>num++</strong> необходимо заменить на <strong>count++</strong>. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>УПРАЖНЕНИЯ</p>
    </title>
    <p>1. Напишите функцию <strong>mах(х, у)</strong>, возвращающую большее из двух значении.</p>
    <empty-line/>
    <p>2. Напишите функцию <strong>chllne(ch, i, j)</strong>, печатающую запрошенный символ с <strong>i</strong>-й пo <strong>j</strong>-ю позиции. Смотри программу <strong>художник-график</strong>, приведенную в гл. 7. </p>
    <empty-line/>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>10. Классы памяти и разработка программ</p>
   </title>
   <section>
    <empty-line/>
    <p>ЛОКАЛЬНЫЕ И ГЛОБАЛЬНЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ</p>
    <p>КЛАССЫ ПАМЯТИ</p>
    <p>ФУНКЦИЯ ПОЛУЧЕНИЯ СЛУЧАЙНЫХ ЧИСЕЛ</p>
    <p>ПРОВЕРКА ОШИБОК</p>
    <p>МОДУЛЬНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ</p>
    <p>СОРТИРОВКА</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: auto, extern, static, register</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Одно из достоинств языка Си состоит в том, что он позволяет управлять ключевыми механизмами программы. Классы памяти языка Си - пример такого управления; они дают возможность определить, с какими функциями связаны какие переменные и как долго переменная сохраняется в программе. Классы памяти - первая тема данной главы.</p>
     <p>     Программирование, точно так же как написание романа (или даже письма),- это не просто знание языковых правил - это нечто большее. В данной главе мы рассмотрим несколько полезных функций. При этом попытаемся привести некоторые соображения, используемые при конструировании функций. В частности, сделаем упор на значение модульного подхода, разбивающего программы на выполнимые задачи. Сначала, однако, обсудим классы памяти. </p>
     <p>КЛАССЫ ПАМЯТИ И ОБЛАСТЬ ДЕЙСТВИЯ</p>
     <p>     Мы уже упоминали раньше, что локальные переменные известны только функциям, содержащим их. В языке Си предполагается также, что о глобальных переменных "знают" сразу несколько функций. Предположим, например, что и <strong>main( )</strong>, и <strong>critic( )</strong> имеют доступ к переменной units. Это будет иметь место, если отнести <strong>units</strong> к "внешнему" классу памяти, как показано ниже:</p>
     <p><emphasis>/* глобальная переменная units */</emphasis></p>
     <p><emphasis>int units;  /* внешняя переменная */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>extern int units;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf (" Сколько фунтов масла находится в бочонке?\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>scanf (" %d" , &amp;units);</emphasis></p>
     <p><emphasis>while (units != 56) critic( );</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Вы должны поискать в справочнике !\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>} critic( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>extern int units;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf (" He повезло, дружок. Попытайся снова.\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>scanf (" %d" , &amp;units);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Вот полученный результат:</p>
     <p><emphasis>Сколько фунтов масла находится в бочонке?</emphasis></p>
     <p><emphasis>14</emphasis></p>
     <p><emphasis>Не повезло, дружок. Попытайся снова.</emphasis></p>
     <p><emphasis>56</emphasis></p>
     <p><emphasis>Вы должны поискать в справочнике!</emphasis></p>
     <p>(Мы сделали это.)</p>
     <p>Обратите внимание, что второе значение units было прочитано функцией <strong>critic( )</strong>, однако <strong>main()</strong> также "узнала" это новое значение, когда оно вышло из цикла <strong>while</strong>.</p>
     <p>     Мы сделали переменную <strong>units</strong> внешней, описав ее вне любого определения функции. Далее, внутри функций, использующих эту переменную, мы объявляем ее внешней при помощи ключевого слова extern, предшествующего спецификации типа переменной. Слово extern предлагает компьютеру искать определение этой переменной вне функции. Если бы мы опустили ключевое слово extern в функции <strong>critic( )</strong>, то компилятор создал бы в функции <strong>critic</strong> новую переменную и тоже назвал бы ее <strong>units</strong>. Тогда другая переменная <strong>units()</strong> [которая находится в <strong>main()</strong>] никогда не получила бы нового значения.</p>
     <p>     Каждая переменная, как мы знаем, имеет тип. Кроме того, каждая переменная принадлежит к некоторому классу памяти. Есть четыре ключевых слова, используемые для описания классов памяти: <strong>extern</strong> (для внешнего), <strong>auto</strong> (для автоматического), <strong>static</strong> и <strong>register</strong>. До сих пор мы не обращали внимание на классы памяти, так как переменные, описанные внутри функции, считались относящимися к классу <strong>auto</strong>, если они не описывались иначе (по умолчанию они относились к классу auto).</p>
     <p>     Определение класса памяти переменной зависит oт того, где переменная описана и какое ключевое слово (если оно есть) используется.</p>
     <p>     Класс памяти позволяет установить два факта. Во-первых, определить, какие функции имеют доступ к переменной. (Пределы, до которых переменная доступна, характеризуют ее "область действия".) Во-вторых, определить, как долго переменная находится в памяти. Теперь перейдем к свойствам каждого типа. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Автоматические переменные</p>
     </title>
     <p>     По умолчанию переменные, описанные внутри функции, являются автоматическими. Можно, однако, это подчеркнуть явно с помощью ключевого слова auto:</p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>auto int plox;</emphasis></p>
     <p>Так поступают, если хотят, например, показать, что определение переменной не нужно искать вне функции.</p>
     <p>     Автоматические переменные имеют локальную область действия. Только функция, в которой переменная определена, "знает" ее. (Конечно, можно использовать аргументы для связи значения и адреса переменной с другой функцией, однако это частичное и косвенное "знание".) Другие функции могут использовать переменные с тем же самым именем, но это должны быть независимые переменные, находящиеся в разных ячейках памяти.</p>
     <p>     Автоматическая переменная начинает существовать при вызове функции, содержащей ее. Когда функция завершает свою работу и возвращает управление туда, откуда ее вызвали, автоматическая переменная исчезает. Ячейка памяти может снова использоваться для чего-нибудь другого.</p>
     <p>     Следует еще сказать об области действия автоматической переменной: область действия ограничена блоком ({ }), в котором переменная описана. Мы всегда должны описывать наши переменные в начале тела функции (блока), так что областью действия их является вся функция. Однако в принципе можно было бы описать переменную внутри подблока. Тогда переменная будет известна только в этой части функции. Обычно при создании программы, программисты редко принимают во внимание упомянутое свойство. Но иногда торопливые программисты пользуются такой возможностью, особенно когда пытаются быстрее внести коррективы. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Внешние переменные </p>
     </title>
     <p>    Переменная, описанная вне функции, является внешней. Внешнюю переменную можно также описать в функции, которая использует ее, при помощи ключевого слова <strong>extern</strong>. Описания могут выглядеть примерно так:</p>
     <p><emphasis>int errupt;   /* Три переменные, описанные вне функции */</emphasis></p>
     <p><emphasis>char coal;</emphasis></p>
     <p><emphasis>double up;</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>extern int errupt;  /* объявлено, что 3 переменные */</emphasis></p>
     <p><emphasis>extern char coal; /* являются внешними */</emphasis></p>
     <p><emphasis>extern double up;</emphasis></p>
     <p>Группу <strong>extern</strong>-описаний можно совсем опустить, если исходные определения переменных появляются в том же файле и перед функцией, которая их использует. Включение ключевого слова <strong>extern </strong>позволяет функции использовать внешнюю переменную, даже если она определяется позже в этом или другом файле. (Оба файла, конечно, должны быть скомпилированы, связаны или собраны в одно и то же время.)</p>
     <p>     Если слово extern не включено в описание внутри функции, то под этим именем создается новая автоматическая переменная. Вы можете пометить вторую переменную как "автоматическую" с помощью слова auto и тем самым показать, что это ваше намерение, а не оплошность. Три примера демонстрируют четыре возможных комбинация описаний:</p>
     <p><emphasis>/* Пример1 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>int hocus;</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( ) {</emphasis></p>
     <p><emphasis>extern int hocus; /* hocus описана внешней */</emphasis></p>
     <p><emphasis>...</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>magic( ) {</emphasis></p>
     <p><emphasis>extern int hocus;</emphasis></p>
     <p><emphasis>...</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Здесь есть одна внешняя переменная <strong>hocus</strong>, и она известна обеим функциям <strong>main( )</strong> и <strong>magic( )</strong>.</p>
     <p><emphasis>/* Пример2 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>int hocus ;</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>extern int hocus;   /* hocus описана внешней */</emphasis></p>
     <p><emphasis>...</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>magic( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>/* hocus не описана совсем */</emphasis></p>
     <p><emphasis>...</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Снова есть одна внешняя переменная hocus, известная обеим функциям. На этот раз она известна функцииmagic( ) по умолчанию.</p>
     <p><emphasis>/* Пример3 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>int hocus;</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int hocus;   /* hocus описана и </emphasis></p>
     <p><emphasis>        является автоматической по умолчанию */</emphasis></p>
     <p><emphasis>...</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>magic( )</emphasis></p>
     <p><emphasis> {</emphasis></p>
     <p><emphasis>auto int hocus; /* hocus описана автоматической */</emphasis></p>
     <p><emphasis>...</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>В этом примере созданы три разные переменные с одинаковым именем. Переменная <strong>hocus</strong>в функции <strong>main( )</strong>является автоматической по умолчанию и локальной для <strong>main( )</strong>, в функции <strong>magic( )</strong>она явно описана автоматической и известна только для <strong>magic( )</strong>. Внешняя переменная <strong>hocus </strong>неизвестна ни <strong>main( )</strong>, ни <strong>magic( )</strong>, но обычно известна любой другой функции в файле, которая не имеет своей собственной локальной переменной <strong>hocus</strong>.</p>
     <p>     Эти примеры иллюстрируют область действия внешних переменных. Они существуют, пока работает программа, и так как эти переменные доступны любой функции, они не исчезнут, если какая-нибудь одна функция закончит свою работу. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Статические переменные</p>
     </title>
     <p>     Название раздела не следует понимать буквально, т. е. считать, что такие переменные не могут изменяться. В действительности слово "статические" здесь означает, что переменные остаются в работе. Они имеют такую же область действия, как автоматические переменные, но они не исчезают, когда содержащая их функция закончит свою работу. Компилятор хранит их значения от одного вызова функции до другого. Следующий пример иллюстрирует это и показывает, как описать статическую переменную.</p>
     <p><emphasis>/* статическая переменная */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int count;</emphasis></p>
     <p><emphasis>for (count = 1; count &lt;= 3; count++)</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Итерация %d:\n", count);</emphasis></p>
     <p><emphasis>trystat( );</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>trystat( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int fade = 1;</emphasis></p>
     <p><emphasis>static int stay; = 1; </emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("fade = %d и stay = %d\n", fade++, stay++);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Заметим, что функция <strong>trystat( )</strong> увеличивает каждую переменную после печати ее значения. Работа этой программы даст следующие результаты:</p>
     <p>Итерация 1:</p>
     <p><emphasis>fade = 1 и staly = 1</emphasis></p>
     <p>Итерация 2:</p>
     <p><emphasis>fade = 1 и stay = 2</emphasis></p>
     <p>Итерация 3:</p>
     <p><emphasis>fade = 1 и stay = 3</emphasis></p>
     <p>Статическая переменная <strong>stay</strong>"помнит", что ее значение было увеличено на 1, в то время как для переменной <strong>fade </strong>начальное значение устанавливается каждый раз заново. Это указывает на разницу в инициализации: <strong>fade </strong>инициализируется каждый раз, когда вызывается <strong>trystat( )</strong>, в то время как <strong>stay </strong>инициализируется только один раз при компиляции функции <strong>trystat( )</strong>.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Внешние статические переменные</p>
     </title>
     <p>     Вы можете также описать <strong>статические</strong> переменные вне любой функции. Это создаст <strong>"внешнюю статическую"</strong> переменную. Разница между внешней переменной и внешней статической переменной заключается в области их действия. Обычная внешняя переменная может использоваться функциями в любом файле, в то время как внешняя статическая переменная может использоваться только функциями того же самого файла, причем после определения переменной. Вы описываете внешнюю статическую переменную, располагая ее определение вне любой функции.</p>
     <p><emphasis>static randx = 1;</emphasis></p>
     <p><emphasis>rand( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p>Немного позже мы приведем пример, в котором будет необходим этот тип переменной.</p>
     <p> <image l:href="#imgDE36.jpg"/> </p>
     <p>РИС. 10.1. Внешние и внешние статические переменные. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Регистровые переменные</p>
     </title>
     <p>     Обычно переменные хранятся в памяти машины. К счастью, регистровые переменные запоминаются в регистрах центрального процессора, где доступ к ним и работа с ними выполняются гораздо быстрее, чем в памяти. В остальном регистровые переменные аналогичны автоматическим переменным. Они создаются следующим образом:</p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>register int quick;</emphasis></p>
     <p>Мы сказали "к счастью", потому что описание переменной как регистровой, является скорее просьбой, чем обычным делом. Компилятор должен сравнить ваши требования с количеством доступных регистров, поэтому вы можете и не получить то, что хотите. В этом случае переменная становится простой автоматической переменной. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Какой класс памяти применять?</p>
     </title>
     <p>     Ответ на вопрос почти всегда один - "автоматический". В конце концов почему этот класс памяти выбран по умолчанию? Мы знаем, что на первый взгляд использование внешних переменных очень соблазнительно. Опишите все ваши переменные как внешние, и у вас никогда не будет забот при использовании аргументов и указателей для связи между функциями в прямом и обратном направлениях. К сожалению, у вас возникнет проблема с функцией С, коварно изменяющей переменные в функции А, а это совсем не входит в паши интересы. Неоспоримый совокупный опыт использования машин, накопленный в течение многих лет, свидетельствует о том, что такая проблема значительно перевешивает кажущуюся привлекательность широкого использования внешних переменных.</p>
     <p>     Одно из золотых правил защитного программирования заключается в соблюдении принципа "необходимо знать только то, что нужно". Организуйте работу каждой функции автономно, насколько это возможно, и используйте глобальные переменные только тогда, когда это действительно необходимо.</p>
     <p>     Иногда полезны и другие классы памяти. Но прежде чем их использовать, спросите себя, необходимо ли это. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Резюме: Классы памяти</p>
     </title>
     <p>I. Ключевые слова: <strong>auto, extern, static, register</strong></p>
     <p>II. Общие замечания:</p>
     <p>     Класс памяти определяет область действия переменной и продолжительность ее существования в памяти. Класс памяти устанавливается при описании переменной с соответствующим ключевым словом. Переменные, определенные вне функции, являются внешними и имеют глобальную область действия. Переменные, определенные внутри функции, являются автоматическими и локальными, если только не используются другие ключевые слова. Внешние переменные, определенные раньше функции, доступны ей, даже если не описаны внутри ее. </p>
     <p>III. Свойства</p>
     <table>
      <tr>
       <th colspan="4">КЛАСС ПАМЯТИ</th>
       <th colspan="4">КЛЮЧЕВОЕ СЛОВО</th>
       <th colspan="4">ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ СУЩЕСТВОВАНИЯ</th>
       <th colspan="4">ОБЛАСТЬ ДЕЙСТВИЯ</th>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="4">Автоматический</td>
       <td colspan="4">auto</td>
       <td colspan="4">Временно</td>
       <td colspan="4">Локальная</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="4">Регистровый</td>
       <td colspan="4">register</td>
       <td colspan="4">Временно</td>
       <td colspan="4">Локальная</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="4">Статический</td>
       <td colspan="4">static</td>
       <td colspan="4">Постоянно</td>
       <td colspan="4">Локальная</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="4">Внешний</td>
       <td colspan="4">extern</td>
       <td colspan="4">Постоянно</td>
       <td colspan="4">Глобальная (все файлы)</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="4">Внешний статический</td>
       <td colspan="4">static</td>
       <td colspan="4">Постоянно</td>
       <td colspan="4">Глобальная (один файл)</td>
      </tr>
     </table>
     <p>1. Разделим случайное число на 32768. В результате получим число х в диапазоне - 1 &lt;= х &lt; 1. (Мы должны превратить его в тип float, чтобы иметь десятичные дроби.)</p>
     <p>2. Добавим 1. Наше новое число удовлетворяет отношению 0 &lt; = х &lt; 2.</p>
     <p>3. Разделим на 2. Теперь имеем 0 &lt;= х &lt; 1.</p>
     <p>4. Умножим на 6. Имеем 0 &lt;= х &lt; 6. (Близко к тому, что нужно, но 0 не является возможным значением.)</p>
     <p>5. Прибавим 1: 1 &lt;= х &lt; 7. (Заметим, что эти числа все еще являются десятичными дробями.)</p>
     <p>6. Преобразуем в целые числа. Теперь мы имеем целые в диапазоне от 1 до 6.</p>
     <p>7. Для обобщения достаточно заменить значение 6 в п. 4 на число сторон.</p>
     <p>Вот функция, которая выполняет эти действия:</p>
     <p><emphasis>/* электронное бросание костей */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define SCALE 32768.0</emphasis></p>
     <p><emphasis>rollem(sides) float sides;</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>float roll;</emphasis></p>
     <p><emphasis>roll = ((float)rand( )/SCALE + 1.0) * sides/2.0 + 1.0;</emphasis></p>
     <p><emphasis>return((int)roll);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Мы включили в программу два явных описания типа, чтобы показать, где выполняются преобразования типов. Обратимся к программе, которая использует эти средства:</p>
     <p><emphasis>/* многократное бросание кости */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int dice, count, roll, seed;</emphasis></p>
     <p><emphasis>float sides;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Введите, пожалуйста, значение зерна. \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>scanf(" %d, &amp;seed);</emphasis></p>
     <p><emphasis>srand(seed);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Введите число сторон кости, 0 для завершения. \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>scanf(" %d", &amp;sides);</emphasis></p>
     <p><emphasis>while(sides &gt; 0)</emphasis></p>
     <p><emphasis>{ printf(" Сколько костей?\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>scanf(" %d", &amp;dice);</emphasis></p>
     <p><emphasis>for( roll = 0, count = 1; count &lt;= dice; count++)</emphasis></p>
     <p><emphasis>roll + = rollem(sides); /* бросание всех костей набора */</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" У вас выпало %d, для %d  %.0f-сторонних костей.\n", roll, dice, sides);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Сколько сторон? Введите 0 для завершения.\n"); </emphasis></p>
     <p><emphasis>scanf(" %f", &amp;sides);</emphasis></p>
     <p><emphasis>} printf(" Удачи вам!\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Теперь давайте используем эту программу:</p>
     <p><emphasis>Введите значение зерна</emphasis></p>
     <p><emphasis>1</emphasis></p>
     <p><emphasis>Введите число сторон  кости,  0 для завершения.</emphasis></p>
     <p><emphasis>6</emphasis></p>
     <p><emphasis>Сколько костей?</emphasis></p>
     <p><emphasis>2</emphasis></p>
     <p><emphasis>У вас выпало 4 для 2 6-сторонних костей.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Сколько сторон ? Введите  0 для завершения. </emphasis></p>
     <p><emphasis>6</emphasis></p>
     <p><emphasis>Сколько костей ?</emphasis></p>
     <p><emphasis>2</emphasis></p>
     <p><emphasis>У вас выпало 7 для 2  6-сторонних костей.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Сколько сторон? Введите  0 для завершения.</emphasis></p>
     <p><emphasis>0</emphasis></p>
     <p><emphasis>Удачи Вам!  </emphasis></p>
     <p><emphasis>Спасибо.</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Вы можете использовать функцию <strong>rollem( )</strong>по-разному. Пусть число сторон (<strong>sides</strong>) равно двум, тогда бросание) монеты даст следующий результат: "орел" выпал 2 раза, a "peшка" - один (или наоборот, смотря, что вы предпочитаете). Можно легко модифицировать программу, чтобы показать как отдельные результаты, так и итог. Или вы можете построить имитатор игры "крапс". Если вам нужно большое число бросаний, вы можете легко модифицировать свою программу и получить результат, подобный следующему:</p>
     <p><emphasis>Введите значение зерна.</emphasis></p>
     <p><emphasis>10</emphasis></p>
     <p><emphasis>Введите количество ходов; введите 0 для завершения.</emphasis></p>
     <p><emphasis>18</emphasis></p>
     <p><emphasis>Сколько сторон и сколько костей? 6   3</emphasis></p>
     <p><emphasis>Здесь 18 ходов для 3  6-сторонних костей.</emphasis></p>
     <p><emphasis>7 5  9 7 12 10 7 12 10 14</emphasis></p>
     <p><emphasis>9 8 13 9 10 7 16 10</emphasis></p>
     <p><emphasis>Сколько ходов? Введите 0 для завершения. 0</emphasis></p>
     <p>Использование функции <strong>rand( )</strong>[но не <strong>rоllem( )</strong>] изменило бы вашу программу угадывания чисел: компьютер стал бы выбирать, а вы угадывать, вместо того чтобы сделать наоборот.</p>
     <p>     Разработаем еще некоторые функции. Сначала мы хотим создать функцию, которая читает целые числа. </p>
     <empty-line/>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ФУНКЦИЯ ПОЛУЧЕНИЯ ЦЕЛЫХ ЧИСЕЛ: getint( )</p>
    </title>
    <section>
     <p><strong>План</strong></p>
     <p>     К счастью, мы уже выработали стратегию. Во-первых, заметим, что любую вводимую информацию можно читать как строку символов. Целое число 324, например, можно прочитать как строку из трех символов: символ <strong>'3'</strong>, символ <strong>'2' </strong>и символ <strong>'4'</strong>. Это подсказывает нам следующий план:</p>
     <p>1. Прочитать вводимую информацию как символьную строку.</p>
     <p>2. Проверить, состоит ли строка только из символов цифр и стоит ли перед ними знак плюс или минус.</p>
     <p>3. Если все это имеет место, превратить символьную строку в правильное числовое значение.</p>
     <p>4. Если нет, выдать предупреждение.</p>
     <p>     Этот план так хорош, что он должен работать. (Тот факт, что он представляет собой стандартный подход, существовавший на протяжении многих лет, придает нам также некоторую уверенность в возможности его выполнения. Но, прежде чем начать программировать, нужно подумать, что будет делать наша функция.</p>
     <p>     В частности, до того как мы займемся содержанием нашей функции <strong>getint( )</strong>, нужно точно решить, как она должна взаимодействовать со своим окружением: с какой информацией? Какую информацию она должна получать от вызывающей программы? Какую информацию должна возвращать? В каком виде должна быть эта информация? Снова мы рассматриваем функцию как черный ящик. Мы хотим знать, что входит в функцию и что выходит из нее и, наконец, что находится внутри ее. Этот подход помогает обеспечивать более однородное взаимодействие между различными частями программы. Иначе вы можете оказаться в положении человека, пытающегося установить трансмиссию автомашины "Волво" в автомобиль "Тойота". Сама функция правильная, но интерфейс является проблемой. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Поток информации для getint( )</p>
     </title>
     <p>     Какой выход должна иметь наша функция? Во-первых, несомненно, что она должна была бы выдавать значение прочитанного числа. Конечно, функция <strong>scanf( )</strong> уже делает так. Во-вторых, и это очень существенно, мы собираемся создать такую функцию, которая будет выдавать сообщения о состоянии, т. е. найдено или нет целое число. Чтобы функция была действительно полезной, она должна также сообщать о нахождении ею символа <strong>EOF</strong>. Тогда мы могли бы использовать функцию <strong>getint( )</strong> в цикле while, который читает целые числа до тех пор, пока не обнаружит символ <strong>EOF</strong>. Короче говоря, нам нужно, чтобы <strong>getint( )</strong> возвращала два значения: целое числе и состояние.</p>
     <p>     Так как мы хотим иметь два значения, то с одной функцией return с этой задачей нам не справиться. Нам следует иметь два указателя. Однако полное решение задачи мы получим, если используем указатели для выполнения основной работы функции и функцию return для выдачи некоторого кода состояния. Именно это и делает функция <strong>scanf( )</strong>. Она возвращает количество символов, которые нашла, и символ <strong>EOF</strong>, если встречает его. Ранее мы не пользовались такой возможностью, но могли бы, если бы применяли вызов вида</p>
     <p><emphasis>status = scanf(" % d", &amp;number);</emphasis></p>
     <p>Теперь будем это делать. Тогда наш вызов функции выглядел бы следующим образом:</p>
     <p><emphasis>status = getint(&amp;number);</emphasis></p>
     <p>Правая часть равенства использует адрес переменной number, чтобы получить ее значение, a returnприменяется для получения значения переменной status.</p>
     <p><image l:href="#img328D.jpg"/>  </p>
     <p>РИС. 10.2. Создание функции <strong>getint( )</strong></p>
     <empty-line/>
     <p> Мы должны выбрать коды для выдачи сообщения о состоянии. Так как предполагается, что неописанные функции имеют тип <strong>int</strong>, наши коды должны состоять из целых чисел. Используем следующие коды для сообщения о состоянии:</p>
     <p>-1 означает, что найден символ <strong>EOF</strong>.</p>
     <p>1 означает, что найдена строка, содержащая не цифры.</p>
     <p>0 означает, что найдена строка, содержащая только цифры.</p>
     <p>     Нашу функцию <strong>getint( )</strong> можно представить себе (рис. 10.2) как имеющую один вход и два выхода. На ее вход поступает адрес целой переменной, значение которой считывается. На первом выходе имеем значение считанного целого, полученного через указатель. (Таким образом, аргумент-указатель является двусторонним каналом передачи информации.) На втором выходе получаем код состояния, что обеспечивается функциейreturn. Отсюда следует, что "скелет" нашей функции должен выглядеть примерно так:</p>
     <p><emphasis>getint(ptint)</emphasis></p>
     <p><emphasis>int *ptint;    /* указатель на целое число */</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int status;</emphasis></p>
     <p><emphasis>...</emphasis></p>
     <p><emphasis>return (status);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Замечательно! Теперь мы должны просто заполнить внутренность функции. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Содержание getint( )</p>
     </title>
     <p>     Наш основной план для <strong>getint( )</strong> в общих чертах на псевдокоде выглядит примерно так:</p>
     <p>читаем на входе информацию в виде символов</p>
     <p>помещаем символы в строку, пока не встретим символ <strong>EOF</strong></p>
     <p>если встретился символ <strong>EOF</strong>, устанавливаем состояние в <strong>STOP</strong></p>
     <p>в противном случае проверяем строку,</p>
     <p>преобразуем символы в целое число, если возможно, и выдаем сообщение о состоянии (YESNUM или NONUM).</p>
     <p>Здесь мы используем STOP, YESNUM и NONUM как символические константы, равные -1, 0 и 1, как описано выше.</p>
     <p>     Рассмотрим еще некоторые вопросы. Как функция будет решать, что она достигла конца входной строки? Должны ли мы ограничивать длину строки?</p>
     <p>     Мы вошли в область, где нам предстоит решать, что предпочесть: удобство программиста или удобство пользователя. Самым простым было бы предложить пользователю нажимать на клавишу [ввод], когда строку надо закончить. Это означало бы один ввод на строку. Для пользователя все же было бы приятнее, если бы функция могла размещать несколько чисел в одной и той же строке:</p>
     <p>2   34    4542    2    98</p>
     <p>Мы решили предоставить привилегию пользователю. Пусть функция будет считать, что строка начинается с символа, не являющегося <strong>пробелом</strong> или <strong>"новой строкой"</strong>, и заканчивается символом <strong>пробела</strong> или <strong>"новой строкой"</strong>. Такой ввод может производиться в одну строку или в несколько строк.</p>
     <p>Мы ограничим вводимую строку 80 символами. Так как строки заканчиваются нуль-символом, нам нужен массив из 81 символа для включения в него этого символа. Это слишком щедро, потому что нам нужно только 6 символов для 16-разрядного целого числа и знака. Вы можете вводить более длинные числа, но их размер будет сокращен до размера строки.</p>
     <p>Чтобы сделать программу более модульной, мы поручим преобразование "строка в целое число" другой функции, и назовем ее <strong>stoi( )</strong>. У нас будет также возврат функцией <strong>stoi( )</strong> соответствующего кода состояния в функцию <strong>getint( )</strong>, a <strong>getint( )</strong>, в свою очередь, может передать код состояния своей вызывающей программе. Функция <strong>stoi( )</strong> выполнит последние две строки нашего плана (на псевдокоде).</p>
     <p>     Рис. 10.3 представляет программу для функции <strong>getint( );.</strong> Функция <strong>stoi( )</strong> будет показана позже:</p>
     <p><emphasis>/* getint( ) */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include </emphasis></p>
     <p><emphasis>#define LEN 81 /* максимальная длина строки */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define STOP-1 /* коды состояний */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define NONUM 1</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define YESNUM О</emphasis></p>
     <p><emphasis>getint(ptint)</emphasis></p>
     <p><emphasis>int  *ptint; /* указатель на вывод целого числа */</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>char intarr[LEN]; /* запоминание вводимой строки */</emphasis></p>
     <p><emphasis>int ch;</emphasis></p>
     <p><emphasis>int ind = 0; /* индекс массива */</emphasis></p>
     <p><emphasis>while((ch = getchar( )) = = '\n' || ch == '  ' || ch == '\t');</emphasis></p>
     <p><emphasis>/* обход начальных символов "новая строка", пробелов и табуляций */</emphasis></p>
     <p><emphasis>while(ch != EOF &amp;&amp; ch != '\n' &amp;&amp; ch != '   ' &amp;&amp; ind &lt; LEM)</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>intarr[ind++] = ch; /* запись символа в массив */</emphasis></p>
     <p><emphasis>ch = getchar( ); /* получение очередного символа */</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>intarr[ind] = '\0'; /* конец массива по нуль-символу */</emphasis></p>
     <p><emphasis>if(ch == EOF)</emphasis></p>
     <p><emphasis>return(STOP);</emphasis></p>
     <p><emphasis>else                                                             </emphasis></p>
     <p><emphasis>return(stoi(intarr, ptint) ); /* выполнение преобразования */</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>РИС. 10.3. Программа функции <strong>getint( )</strong></p>
     <p>     Мы получаем символ <strong>сh</strong>. Если он является символом пробела, или "новой строки", или табуляции, мы берем следующий символ и так продолжаем до тех пор, пока не получим символ, отличающийся от перечисленных. Затем, если этот символ не <strong>EOF</strong>, помещаем его в массив. Продолжаем брать символы и помещать их в массив, пока не найдем запрещенный символ или не достигнем предельного размера строки. Далее помещаем нуль-символ (<strong>' \0'</strong>) в следующую позицию массива, чтобы отметить конец строки. Таким образом, мы создали массив в виде стандартной символьной строки. Если <strong>EOF </strong>был последним прочитанным символом, возвращаем <strong>STOP; </strong>иначе идем дальше и пытаемся преобразовать строку. Мы вызываем новую функцию <strong>stoi( )</strong>, чтобы выполнить эту работу. Что делает <strong>stoi( )</strong>? При вводе она берет символьную строку и указатель на целую переменную, использует указатель для присваивания значения самой переменной, а также <strong>return </strong>для пересылки сообщения о состоянии, которое <strong>getint( ) </strong>передает затем функции <strong>getarray( )</strong>. Поразительно! Двойная игра! Вот менее компактный способ использования функции <strong>stoi( ):</strong></p>
     <p><emphasis>status = stoi(intarr, print);</emphasis></p>
     <p><emphasis>return (status);</emphasis></p>
     <p>Здесь <strong>status </strong>была бы переменной типа <strong>int</strong>. Первый оператор дает значение, на которое указывает <strong>ptint</strong>; она также присваивает значение переменной <strong>status</strong>. Второй оператор возвращает это значение программе, которая вызвала <strong>getint( )</strong>. Наша единственная строка программы имеет точно такой же эффект, за исключением того, что нам не нужна промежуточная переменная <strong>status</strong>. Теперь напишем функцию <strong>stoi( )</strong>. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>Преобразование </strong>строки<strong> в целое: stoi( )</strong></p>
     </title>
     <p>     Сначала опишем, каким должен быть вход и выход у этой функции. Вход будет символьной строкой, поэтому <strong>stoi( ) </strong>будет иметь символьную строку в качестве аргумента. На выходе должно быть получено два значения: состояние и преобразованное целое число. Мы применяем <strong>return </strong>для состояния и поэтому должны использовать указатель для возврата другого значения. Таким образом, появится второй аргумент - указатель на целое число. Скелет нашей функции будет выглядеть примерно так:</p>
     <p><emphasis>stoi(string, intptr)</emphasis></p>
     <p><emphasis>char string[ ];  /* вводимая строка * /</emphasis></p>
     <p><emphasis>int *intptr; /* указатель на переменную, получающую целое значение*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int status;</emphasis></p>
     <p><emphasis>...</emphasis></p>
     <p><emphasis>return(status);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Прекрасно, а что можно сказать об алгоритме выполнения преобразования? На некоторое время проигнорируем знак и предположим, что строка содержит только цифры. Возьмем первый символ и преобразуем его в числовой эквивалент. Предположим, это символ <strong>'4'</strong>. Он имеет в коде ASCII числовое значение 52 и в таком виде запоминается. Если мы из него вычтем 48, то получим 4, т. е.</p>
     <p><emphasis>'4' - 48 = 4</emphasis></p>
     <p>Но 48 - это ASCII-код символа '0', поэтому</p>
     <p><emphasis>'4' - '0' =4</emphasis></p>
     <p>     Действительно, этот последний оператор был бы справедлив в любом коде, в котором используются последовательные числа для представления последовательных цифр. Поэтому если <strong>num</strong>- числовое значение, a <strong>chn</strong>- символ цифры, то</p>
     <p><emphasis>num = chn - '0';</emphasis></p>
     <p>Итак, мы используем этот метод для преобразования первой цифры в число. Теперь возьмем следующий элемент массива. Если он <strong>'\0'</strong>, то у нас была только одна цифра, и мы закончили работу. Предположим, однако, что этот элемент <strong>'3'</strong>. Превратим его в числовое значение 3. Но если оно равно 3, то 4 должно было быть числом 40, а оба числа вместе 43:</p>
     <p>num = 10 * num + chn - '0';</p>
     <p>     Теперь просто продолжим этот процесс, умножая старое значение num на 10 каждый раз, когда мы находим следующую цифру. Наша функция будет использовать этот метод.</p>
     <p>     Вот определение функции <strong>stoi( )</strong>. Мы храним ее в том же файле, что и <strong>getint( )</strong>, так что она может использовать те же самые директивы <strong>#define</strong>.</p>
     <p><emphasis>/* превращает строку в целое число и сообщает о состоянии */</emphasis></p>
     <p><emphasis>stoi(string, intptr)</emphasis></p>
     <p><emphasis>char  string[ ];  /* строка, подлежащая преобразованию в целое*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>int *intptr;   /* значение целого */</emphasis></p>
     <p><emphasis>{ </emphasis></p>
     <p><emphasis>int sign = 1; /* проверяет наличие знака +  или - */</emphasis></p>
     <p><emphasis>int index = 0;</emphasis></p>
     <p><emphasis>if(string[index] == '-' ||  string[index] == '+')</emphasis></p>
     <p><emphasis>sign = (string[index ++] == '-') ? -1 : 1; /* установить знак */</emphasis></p>
     <p><emphasis>*intptr = 0; /* начальное значение */ </emphasis></p>
     <p><emphasis>while(string[index] &gt;= '0' &amp;&amp; string[index] &lt;= '9')</emphasis></p>
     <p><emphasis>*intptr = 10 * (*intptr) + strmg[index++] - '0';</emphasis></p>
     <p><emphasis>if(string[index] == '\0')</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>*intptr = sign * (*intptr);</emphasis></p>
     <p><emphasis> return(YESNUM); } </emphasis></p>
     <p><emphasis>else /* найден символ, отличный от цифры, знака или ' \0'  */</emphasis></p>
     <p><emphasis>return(NONUM);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Оператор <strong>while </strong>продолжает работу, преобразуя цифры в числа, пока не достигнет нецифрового символа. Если это символ<strong>'\0'</strong>, все прекрасно, потому что он означает конец строки. Любой другой нецифровой символ отсылает программу к<strong>else </strong>для сообщения об ошибке.</p>
     <p>     Стандартная библиотека языка Си содержит функцию <strong>atoi( ) </strong>(перевод кода ASCII в целое число), очень похожую на <strong>stoi( )</strong>. Основная разница заключается в том, что <strong>stoi( ) </strong>проверяет на нецифровые строки, a <strong>atoi( ) </strong>использует <strong>return </strong>вместо указателя, для возврата числа, и пропускает пробел, как мы это делали в <strong>getint()</strong>. Можно было бы осуществить все проверки состояния в <strong>getint( ) </strong>и использовать <strong>atoi( ) </strong>вместо <strong>stoi( )</strong>, но мы полагаем, что было бы интереснее разрабoтать нашу собственную версию.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>Проверка</strong></p>
     </title>
     <p>     Так ли уж правильны наши рассуждения? Давайте проверим нашу функцию на учебной программе:</p>
     <p><emphasis>/* проверка функции getint( )*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define STOP - 1</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define NONUM 1</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define YESNUM 0</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int num, status;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Программа прекращает считывание чисел, если встречает EOF. \n" );</emphasis></p>
     <p><emphasis>while((status = getint(&amp;num)) != STOP)</emphasis></p>
     <p><emphasis>if(status = = YESNUM)</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Число %d принято. \n", num);</emphasis></p>
     <p><emphasis>else</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Это не целое число! Попытайтесь снова. \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("Этo оно. \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>} </emphasis></p>
     <p>Вот пример работы программы:</p>
     <p><emphasis>Программа прекращает считывание чисел, если встречает EOF.</emphasis></p>
     <p><emphasis>100   -23</emphasis></p>
     <p><emphasis>Число 100 принято.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Чмсло -23 принято.</emphasis></p>
     <p><emphasis>+892.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Число 892 принято.</emphasis></p>
     <p><emphasis>wonk</emphasis></p>
     <p><emphasis>Это не целое число! Попытайтесь снова.</emphasis></p>
     <p><emphasis>23skidoo</emphasis></p>
     <p><emphasis>Это не целое число! Попытайтесь снова.</emphasis></p>
     <p><emphasis>775</emphasis></p>
     <p><emphasis>Число 775 принято.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Клавиша [control z] (посылает символ EOF в нашу программу).</emphasis></p>
     <p><emphasis>Это оно.</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <p>     Как видите, программа выполняется. Обратите внимание на то, как мы сумели организовать цикл для неограниченного считывания целых чисел до тех пор, пока не будет введен символ <strong>EOF</strong>. Это удобное свойство.</p>
     <p>     Есть ли здесь ошибки? По меньшей мере одна. Если непосредственно за числом следует символ <strong>EOF </strong>без разделяющего пробела или символа новой строки, ввод прекращается, и это число не принимается во внимание:</p>
     <p><emphasis>706 EOF /* 706 принято*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>706 EOF /* 706 не принято*/</emphasis></p>
     <p>     Мы не хотели делать пример слишком сложным, поэтому допустили возможность этой ошибки. Дальнейшую разработку программы, как мы думаем, может осуществить сам читатель в качестве упражнения.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>СОРТИРОВКА ЧИСЕЛ</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Одним из наиболее распространенных тестов для машин является сортировка. Мы хотим разработать программу для сортировки целых чисел. Снова применим принцип черного ящика и подумаем в терминах ввода и вывода. Наш общий замысел, показанный на рис. 10.4, довольно прост.</p>
     <p> <image l:href="#img99C5.jpg"/> </p>
     <p>                                                РИС. 10.4. Программа сортировки, рассматриваемая как черный яшик</p>
     <p>     На данном этапе программа еще недостаточно определена, чтобы ее кодировать. Следующий шаг заключается в определении главных задач, которые должна выполнить программа для достижения поставленных целей. Их три:</p>
     <p>1. Считывание чисел.</p>
     <p>2. Сортировка чисел.</p>
     <p>3. Печать отсортированных чисел. На рис. 10.5 показано это разделение при движении от верхнего уровня конструкции вниз к более детальному.</p>
     <p> <image l:href="#imgDB43.jpg"/> </p>
     <p>                                                           РИС. 10.5 Программа сортировки: содержание</p>
     <p>     Теперь мы имеем три черных ящика, каждый со своим входом и выходом. Можно передать каждую часть разным группам программистов, если мы уверены в том, что числа, выводимые блоком "считывание", представлены в той же самой форме, которую использует блок "сортировка" для ввода.</p>
     <p>     Как вы можете видеть, делается упор на модульность. Мы разделили исходную задачу на три более мелких, но лучше управляемых.</p>
     <p>     Что дальше? Теперь приложим наши усилия к каждому из трех модулей в отдельности, разделяя их на более простые элементы до тех пор, пока не достигнем момента, когда программа станет очевидной. Делая это, обратим внимание на такие важные проблемы, как выбор представления данных, локализация ошибок и передача информации. Вернемся к нашему примеру и займемся сначала задачей считывания.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Считывание числовых данных</p>
     </title>
     <p>     Многие программы включают считывание чисел, поэтому идеи, которые мы развиваем здесь, будут полезны везде. Общий вид первой части программы ясен: использовать цикл для считывания чисел до тех пор, пока все числа не будут считаны. Но в этом есть нечто большее, чем вы можете себе представить!</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Выбор представления данных</p>
     </title>
     <p>     Как мы представляем группу чисел? Можно использовать группу переменных, по одной на каждое число. Об этом даже страшно подумать. Можно использовать массив, по одному элементу на каждое число. Это значительно лучше, поэтому давайте использовать массив.</p>
     <p>     Однако какого типа будет массив? Типа <strong>int</strong>? Типа <strong>double</strong>? Нам нужно знать, как такую программу можно будет применять. Предположим, что она должна работать с целыми числами. (А что если она должна применять и целые и нецелые числа? Это возможно, но потребуется работы больше, чем нам бы хотелось сейчас.) Будем использовать массив целых чисел для запоминания чисел, которые мы считываем.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Завершение ввода</p>
     </title>
     <p>     Как программа "узнает", сколько ей нужно считать чисел? В гл. 8 мы обсудили несколько решений этой проблемы, большинство из которых были неудовлетворительны. Однако теперь, когда есть функция <strong>getint( )</strong>, у нас нет проблем. Вот один подход:</p>
     <empty-line/>
     <p><emphasis>читаем число до тех пор пока не встретится символ <strong>EOF</strong></emphasis></p>
     <p><emphasis>заносим число в массив и</emphasis></p>
     <p><emphasis>читаем следующее число, если массив не заполнен</emphasis></p>
     <p>     Заметим, что здесь есть два разных условия, приводящих к завершению этой части программы: символ <strong>EOF </strong>и заполнение массива.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Дальнейшие рассуждения</p>
     </title>
     <p>     Прежде чем реализовать все это на языке Си, нам нужно еще решить, что будем делать с проверкой ошибок ? Должны ли мы превратить эту часть программы в функцию?</p>
     <p>     Сначала мы решим, что делать, если пользователь вводит ошибочные данные, скажем букву вместо целого числа? Без функци <strong>getint( ) </strong>мы полагались бы на "гипотезу идеального пользователя", согласно которой пользователь не делает ошибок при вводе. Однако мы считаем, что эту гипотезу нельзя применять ник одному пользователю, кроме себя. К счастью, можно использовать способность функции <strong>getint() </strong>сообщать о состоянии, кто поможет нам выйти из затруднительного положения.</p>
     <p>     Теперь займемся программированием, которое можно легко реализовать в <strong>main( )</strong>. Для соблюдения модульности следует использовать разные функции для каждой из трех основных частей программы, что мы как раз и сделаем. Входом для этой функции будут числа с клавиатуры или файл, а выходом - массив, содержащий не отсортированные числа. Было бы хорошо, если бы такая функция помогла основной программе узнать, сколько было считано чисел, поэтому предусмотрим это для выхода. В конце концов нужно подумать и о пользователе. Мы заставим фикцию печатать сообщение, указывающее ее пределы, и, осуществлять эхо-печать входной информации.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>main( ) и getarray( )</p>
     </title>
     <p>     Вызовем нашу функцию <strong>getarray( )</strong>, предназначенную для считывания. Мы определили эту функцию в терминах ввода и вывода и наметили в общих чертах схему на псевдокоде. Теперь давайте напишем функцию и покажем, как она включается в основную программу:</p>
     <p>Сначала напишем <strong>main( )</strong>:</p>
     <p><emphasis>/* сортировка 1 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define MAXSIZE 100 /* предельное количество сортируемых целых чисел */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( ) </emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int numbers [MAXSIZE]; /* массив для ввода */</emphasis></p>
     <p><emphasis>int size; /* количество вводимых чисел */</emphasis></p>
     <p><emphasis>size = getarray(numbers, MAXSIZE); /* запись чисел в массив */</emphasis></p>
     <p><emphasis>sort(numbers, size); /* сортировка массива */</emphasis></p>
     <p><emphasis>print(numbers,/size); /* печать отсортированного массива */</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis> </p>
     <p>Это общий вид программы. Функция <strong>getarray() </strong>размещает введенное числа в массиве <strong>numbers </strong>и выдает сообщение о том, сколько значений было считано; эта величина записывается в <strong>size</strong>. Затем идя функции <strong>sоrt( ) </strong>и <strong>print( )</strong>, которые мы еще должны написать; они сортируют массив и печатают результаты. Включая в них <strong>size</strong>, мы облегчаем им работу и избавляем от необходимости выполнять самим подсчет. Мы также снабдили <strong>getarray( ) </strong>переменной <strong>MAXSIZE</strong>, которая сообщает размер массива, необходимого для запоминания.</p>
     <p>     Теперь, когда мы добавили <strong>size </strong>к передаваемой информации, нужно модифицировать рисунок нашего черного ящика. См. рис. 10.6.</p>
     <p> <image l:href="#img3422.jpg"/> </p>
     <p>                                                         РИС. 10.6. Программ: сортировки, дополнительные детали.</p>
     <p>Теперь рассмотрим функцию <strong>getarray( )</strong>:</p>
     <p><emphasis>/* getarray( ), использующая getint( ) */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define STOP  -1 /* признак EOF */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define NONUM 1 /* признак нецифровой строки */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define YESNUM 0 /* признак строки цифр */</emphasis></p>
     <p><emphasis>getarray(array, limit);</emphasis></p>
     <p><emphasis>int array[ ], limit;</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int num, status;</emphasis></p>
     <p><emphasis>int index = 0; /* индекс массива */</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Эта программа прекращает считывание чисел после %d значений. \n", limit);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" или если введен символ EOF.\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>while(index &lt; limit &amp;&amp; (status = getint(&amp;num)) != STOP)</emphasis></p>
     <p><emphasis>{  /* прекращает считывание после достижения limit или EOF */</emphasis></p>
     <p><emphasis>if(status == YESNUM)</emphasis></p>
     <p><emphasis>{ array[index++] = num;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" число %d принято.\n", num);</emphasis></p>
     <p><emphasis>} else if(status == NONUM)</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Это было не целое число! Попытайтесь снова. \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>else</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Этого не может быть! Что-то неправильно. \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>if(index == limit) /* сообщить, если массив заполнен */</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Все %d элементов массива заполнены. \n ", limit);</emphasis></p>
     <p><emphasis>return(index);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Это значительная часть программы, и у нас есть немало замечаний.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Разъяснения</p>
     </title>
     <p>     Так как немного трудно вспомнить значение, скажем кода -1, мы используем мнемонические символические константы для представления кодов состояния.</p>
     <p>     Применяя эти коды, мы создаем <strong>getarray( ) </strong>для управления каждым из возможных значений состояния. Состояние <strong>STOP </strong>вызывает прекращение цикла чтения, если <strong>getint( ) </strong>находит на своем "пути" <strong>EOF</strong>. Состояние <strong>YESNUM </strong>говорит о запоминании числа в предлагаемом массиве. Кроме того, отсылается "эхо-число" пользователю, чтобы он знал, что оно принято. Состояние <strong>NONUM </strong>предписывает пользователю попытаться выполнить задачу еще раз. (Это признак "дружелюбия").</p>
     <p>     У нас есть еще оператор <strong>else</strong>. Единственный путь достижения этого оператора возможен, если <strong>getint( ) </strong>возвращает значение, отличное от -1, 0 или 1. Однако это единственные значения, которые могут быть возвращены, поэтому <strong>else</strong> является, по-видимому бесполезным оператором. Почему он включен в программу? Мы вставили его как пример "защитного программирования", как способ защиты программы от будущей ошибки.</p>
     <p>     Когда-нибудь мы (или кто-нибудь еще), может быть, решим обратиться к функции <strong>getint( ) </strong>и добавить в ее репертуар немного больше возможных значений состояния. Наиболее вероятно, что мы забудем (а они могут никогда не узнать), что <strong>getarray( ) </strong>предполагает только три возможных ответа. Поэтому мы включаем это последнее <strong>else</strong>, чтобы "поймать" любые новые ответы, которые появятся, и значительно упростить будущую отладку.</p>
     <p>     Размер массива устанавливается в <strong>main()</strong>. Поэтому мы не задаем его, когда описываем аргумент-массив в <strong>getarray()</strong>. Мы ставим только квадратные скобки в оператор, чтобы указать, что аргумент является массивом.</p>
     <p><emphasis>int numbers [MAXSIZE]; /* размер задается в main */</emphasis></p>
     <p><emphasis>int array[ ] /* нет определения размера в вызвавшей функции */</emphasis></p>
     <p>Использование массивов в функциях обсудим в гл. 12. Мы решили применить ключевое слово <strong>return </strong>для возврата числа прочитанных элементов. Таким образом, вызов нашей функции:</p>
     <p><emphasis>size = getarray(numbers);</emphasis></p>
     <p>присваивает значение переменной <strong>size </strong>и дает значения массиву <strong>numbers</strong>. Вы можете спросить, почему мы не использовали указатели в вызове</p>
     <p><emphasis>size = getаrray (numbers);</emphasis></p>
     <p>ведь у нас функция изменяет значение чего-то (массива) в вызывающей программе? Ошибаетесь - мы использовали указатель! В языке Си имя массива является также указателем на первый элемент массива, т. е.</p>
     <p><emphasis>numbers == &amp;numbers[0]</emphasis></p>
     <p>Когда функция <strong>getarray() </strong>создает массив <strong>array</strong>, то адрес элемента <strong>аrrау[0] </strong>совпадает с адресом элемента <strong>numbers[0] </strong>и т. д. для всех других индексов. Поэтому все манипуляции, которые выполняет <strong>qetarray( ) </strong>с <strong>аrrау[ ]</strong>, фактически выполняются с <strong>numbers[ ]</strong>. Мы будем более подробно говорить о связи между указателями и массивами в гл. 12. Теперь же нам нужно усвоить, что функция воздействует на массив в вызывающей программе, если мы используем массив в качестве аргумента функции.</p>
     <p>     В функциях, содержащих счетчики и пределы, таких как <strong>getarray( )</strong>, наиболее вероятным местом появления ошибок являются "граничные условия", где значения счетчиков достигают своих пределов. Мы собираемся прочитать максимальное количество чисел, указанное в <strong>MAXSIZE</strong>, или же мы намерены ограничиться одним? Хотим обратить внимание на детали, такие, как <strong>++index </strong>или <strong>index++ </strong>и<strong>&lt;</strong>или<strong>&lt;=</strong>. Мы также должны помнить, что у массивов индексы начинаются с 0, а не с 1.</p>
     <p>     Проверьте вашу программу и посмотрите, работает ли она так, как должна. Самое простое - предположить, что <strong>limit </strong>равен 1 и пройти по программе шаг за шагом.</p>
     <empty-line/>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Сортировка данных</p>
     </title>
     <p>     Рассмотрим еще раз функцию main( ):</p>
     <p> <image l:href="#imgBD85.jpg"/> </p>
     <p><emphasis>main(  )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int numbers[MAXSIZE]; /* массив для ввода */</emphasis></p>
     <p><emphasis>int size;     /* количество введенных элементов */</emphasis></p>
     <p><emphasis>size = getarray(numbers, MAXSIZE); /* помещает ввод в массив */</emphasis></p>
     <p><emphasis>sort(numbers, size); /* сортировка массива */</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(numbers, size); /* печать отсортированного массива */</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Мы видим, что функция <strong>sort()</strong> имеет на входе массив целых чисел, предназначенных для сортировки, и счетчик количества элементов, подлежащих сортировке. На выходе получается массив, содержащий отсортированные числа. Мы все еще не решили, как выполнять сортировку, поэтому мы должны дополнительно уточнить это описание.</p>
     <p>     Очевидно, в начале трудно определить направление сортировки. Собираемся ли мы вести сортировку от большего к меньшему, или наоборот? Мы свободны в выборе и допустим, что хотим сортировать от большего к меньшему. (Можно сделать программу, работающую любым из этих методов, но тогда нам нужно придумать способ сообщить ей о своем выборе.)</p>
     <p>     Рассмотрим теперь метод, который будем использовать для сортировки. В настоящее время разработано много алгоритмов сортировки; возьмем один из самых простых.</p>
     <p>Вот наш план на псевдокоде:</p>
     <p><emphasis>от n = первому элементу до n = ближайшему - к- последнему элементу находим самое большое из оставшихся чисел и помещаем его в n-ю позицию.</emphasis></p>
     <p>     Он выполняется примерно так. Сначала пусть n = 1. Мы просматриваем весь массив, находим самое большое число и помещаем его в первый элемент. Затем n = 2, и мы опять просматриваем весь массив, кроме первого элемента, находим самое большое из оставшихся чисел и помещаем его во второй элемент. Продолжаем этот процесс до тех пор, пока не достигнем ближайшего - к - последнему элементу. Теперь осталось только два элемента. Мы сравниваем эти числа и помещаем большее в элемент, ближайший - к - последнему. Оставшееся самое меньшее из всех чисел помещаем в последний элемент.</p>
     <p>     Это выглядит очень похоже на задачу с циклом for, но мы все же должны описать процесс "найти и поместить" более детально. Как сделать так, чтобы мы находили каждый раз самое большое из оставшихся чисел? Вот один способ. Сравните первый и второй элементы оставшегося массива. Если второй больше, поменяйте их местами. Теперь сравните первый элемент с третьим. Если третий больше, поменяйте местами эти два. Каждый раз больший элемент перемещается вверх. Продолжаем таким образом, пока не сравним первый элемент с последним. Если мы дошли до конца, самое большое число теперь будет в первом элементе оставшегося массива. По существу мы имеем отсортированный массив для первого элемента, но остаток массива находится в беспорядке. На псевдокоде это можно выразить так:</p>
     <p><emphasis>для n = от второго до последнего элемента сравниваем n-й элемент с первым; если n-й больше, меняем их местами.</emphasis></p>
     <p>     Это напоминает еще один цикл <emphasis>for</emphasis>. Его следует вставить в первый цикл <strong>for</strong>. Внешний цикл показывает, какой элемент массива должен быть заполнен, а внутренний цикл находит значение, которое следует поместить туда. Записывая обе части на псевдокоде и переводя их на язык Си, мы получаем следующую функцию:</p>
     <p><emphasis>/* сортировка массива целых чисел в порядке убывания */</emphasis></p>
     <p><emphasis>sortarray(array, limit)</emphasis></p>
     <p><emphasis>int array[ ], limit;</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int top, search;</emphasis></p>
     <p><emphasis>for(top = 0; top &lt; limit - 1; top++)</emphasis></p>
     <p><emphasis>for(search = top + 1; search &lt; limit; search++)</emphasis></p>
     <p><emphasis>if(array [search] &gt; array[top]  </emphasis></p>
     <p><emphasis>interchange(&amp;array[search], &amp;array[top] );</emphasis></p>
     <p><emphasis>} </emphasis></p>
     <p>Мы помним, что первый элемент имеет индекс 0. Кроме того, еще в гл. 9 была создана функция обмена, поэтому мы использовали ее здесь. Так как функция <strong>interchange</strong> "работает" с двумя элементами массива, а не со всем массивом, мы должны использовать адреса только двух интересующих нас элементов. (В то время как имя array является указателем на весь массив, нам нужно применить операцию &amp;, чтобы указывать на отдельные элементы.)</p>
     <p>     Мы использовали top в качестве индекса для элемента массива, который следует заполнить, так как он является вершиной не отсортированной части массива. Индекс <strong>search</strong> перемещает по массиву в порядке убывания текущий элемент. Большинство текстов использует обозначения i и j для этих индексов, однако это осложняет ситуацию, если нужно посмотреть, что происходит.</p>
     <p>     Этот алгоритм иногда называют "пузырьковой сортировкой", так как самое большое значение медленно поднимется вверх. Именно теперь мы должны написать функцию <strong>рrint( )</strong>. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Печать данных</p>
     </title>
     <empty-line/>
     <p> <image l:href="#imgDDD4.jpg"/> </p>
     <p>     Эта программа достаточно проста:</p>
     <p><emphasis>/* печать массива */</emphasis></p>
     <p><emphasis>print(array, limit)</emphasis></p>
     <p><emphasis>int array[ ], limit;</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int index;</emphasis></p>
     <p><emphasis>for(index = 0; index &lt;= limit; index ++)</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %d\n", array[index]);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Если мы хотим сделать что-нибудь другое, например печатать по строкам, а не в столбец, можно всегда вернуться и изменить эту функцию, оставив другие функции неизменными. Аналогично, если мы нашли алгоритм сортировки, который нам больше нравится, можно. заменить этот модули программы. Это один из приятных моментов модульной программы. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Результаты</p>
     </title>
     <p>     Давайте скомпилируем и протестируем нашу программу сортировки. Чтобы упростить проверку граничных условий, временно изменим MAXSIZE на 5.</p>
     <p>     В нашем первом тесте будем снабжать программу числами до тех пор, пока она не откажется их принимать.</p>
     <p>     Эта программа прекращает считывание чисел после 5 значений, или если встретился символ EOF.</p>
     <p><emphasis>12 34 54 23 67</emphasis></p>
     <p>Все 5 элементов массива заполнены.</p>
     <p><emphasis>67</emphasis></p>
     <p><emphasis>54</emphasis></p>
     <p><emphasis>34</emphasis></p>
     <p><emphasis>23</emphasis></p>
     <p><emphasis>12</emphasis></p>
     <p>Программа считала 5 чисел и отсортировала их. Теперь посмотрим, как будет выглядеть результат, если она остановится, встретив символ EOF.</p>
     <p>     Эта программа прекращает считывание чисел после 5 значений, или если встретился символ EOF.</p>
     <p><emphasis>456 928</emphasis></p>
     <p><emphasis>-23  +16</emphasis></p>
     <p>Клавиша [control -z] (передает EOF в нашу систему)</p>
     <p><emphasis>928</emphasis></p>
     <p><emphasis>456</emphasis></p>
     <p><emphasis>16</emphasis></p>
     <p><emphasis>-23</emphasis></p>
     <p>Быстрее чем вы сможете сказать "экология это наука о домашнем хозяйстве", целый огромный массив отсортирован.</p>
     <p> <image l:href="#img8858.jpg"/> </p>
     <p>     Успех! Это было не просто, но не невозможно. Разделив задачу на небольшие части и продумав, какой информацией должна обмениваться каждая из них, мы свели задачу к частям, поддающимся управлению. Кроме того, отдельные модули, которые мы создали, можно использовать как части подобных программ.</p>
     <p>     Этим завершаются наши примеры в данной главе. Давайте теперь вернемся немного назад и сделаем обзор главы. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ОБЗОР </p>
    </title>
    <p>     Чего же мы достигли? Если посмотреть с практической стороны, то мы разработали генератор случайных чисел и программу сортировки целых чисел. При этом создали функцию <strong>getint( )</strong>, которую можно использовать в других программах. Если посмотреть с педагогической точки зрения, то мы проиллюстрировали несколько основных принципов и концепций, полезных при создании программ.</p>
    <p>     Следует обратить внимание на самый существенный момент:</p>
    <p>программы нужно проектировать, а не создавать их методом проб и ошибок. Вы должны внимательно подумать о форме и содержании ввода и вывода для программы. Необходимо разделить программу на хорошо определенные задачи, затем раздельно запрограммировать, принимая во внимание взаимодействие их друг с другом. Идея заключается в достижении модульности. Если необходимо, разбивайте модули на еще более мелкие модули. Используйте функции для повышения степени модульности и простоты программы.</p>
    <p>При проектировании программы, попытайтесь предвидеть, что может идти неправильно и программируйте, исходя из этого. Используйте локализацию ошибок, чтобы контролировать действия в местах потенциальных затруднений, или по крайней мере предупреждать пользователя, что может возникнуть осложнение. Гораздо лучше дать пользователю еще одну возможность ввести данные, чем продолжать выполнять программу и прийти к аварийной ситуации.</p>
    <p>     Если создается функция, сначала определите, как она будет взаимодействовать с вызывающей программой. Решите также, какая информация будет входить в нее, а какая выходить. Какими должны быть аргументы? Хотите ли вы использовать указатели, или возврат, или то и другое? Если вы примете во внимание все эти параметры, то можете обратить внимание на работу самой функции.</p>
    <p>     Используйте эти идеи, и ваша программа будет более надежной и менее подверженной аварийным ситуациям. Вы получаете тело функции, которое можете применять в других программах. Программирование в таком случае потребует меньше времени. Вообще все это похоже на хороший рецепт здорового программирования.</p>
    <p>     Не забывайте о классах памяти. Переменные можно определять вне функции; в этом случае их называют внешними (или глобальными) и они доступны более чем для одной функции. Переменные, определенные внутри функции, являются локальными для нее и не известны другим функциям. Если можно, используйте автоматическую разновидность локальных переменных. Они охраняют переменные одной функции от воздействия других функций. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЧТО ВЫ ДОЛЖНЫ БЫЛИ УЗНАТЬ В ЭТОЙ ГЛАВЕ</p>
    </title>
    <p>Как представлять функцию: черный ящик с информационным потоком.</p>
    <p>Что такое "проверка ошибок" и почему эта процедура хороша.</p>
    <p>Алгоритм сортировки.</p>
    <p>Как заставить функцию изменять массив: function(array).</p>
    <p>Как преобразовать строку цифр в число.</p>
    <p>Классы памяти: auto, extern, static и register.</p>
    <p>Область действия каждого класса памяти.</p>
    <p>Какой класс памяти использовать: обычно auto. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ </p>
    </title>
    <section>
     <title>
      <p>Вопросы</p>
     </title>
     <p>1. Что может сделать наш алгоритм сортировки неэффективным?</p>
     <p>2. Как следует изменить нашу программу сортировки, чтобы она сортировала и по рядке возрастания, а не убывания?</p>
     <p>3. Измените функцию print( ) таким образом, чтобы она печатала по 5 чисел в строке.</p>
     <p>4. Как следует изменить функцию stoi( ), чтобы обрабатывать строки, представляющие восьмеричные числа?</p>
     <p>5. Какие функции "знают" каждую переменную из описанных ниже? Есть ли здесь какие-нибудь ошибки?</p>
     <p><emphasis>/* файл1 */ </emphasis></p>
     <p><emphasis>int  daisy;</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int lily;</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>petal( ) {</emphasis></p>
     <p><emphasis>extern int daisy, lily;</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>/* файл2 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>static int lily;</emphasis></p>
     <p><emphasis>int rose;</emphasis></p>
     <p><emphasis>stem( ) {</emphasis></p>
     <p><emphasis>int rose;</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>root( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>extern int daisy;</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Ответы</p>
     </title>
     <p>1. Предположим, что вы сортируете 20 чисел. Программа производит 19 сравнений, чтобы найти одно самое большое число. Затем делается 18 сравнений, чтобы найти следующее самое большое. Вся информация, полученная во время первого поиска "забывается" за исключением самого большого числа, поставленного на первое место. Второе самое большое число можно временно поместить на место с номером 1, а затем при сортировке опустить вниз. Много сравнений, выполнявшихся в первый раз, повторяется второй, третий раз и т. д.</p>
     <p>2. Замените array[search] &gt; array[top] на array[search] &lt; array[top]</p>
     <p>3.</p>
     <p>/* печать массива */</p>
     <p>print(array, limit)</p>
     <p>int array[ ], limit);</p>
     <p>{</p>
     <p>int index;</p>
     <p>for(index = 0; index &lt; limit; index++)</p>
     <p>{ printf("%10d", array[index]);</p>
     <p>if(index % 5 == 4) primf("\n" );</p>
     <p>} printf("\n");</p>
     <p>}</p>
     <p>4. Во-первых, обеспечьте, чтобы разрешенные символы были только цифрами от 0 до 7. Во-вторых, умножайте на 8 вместо 10 каждый раз, когда обнаружите новую цифру.</p>
     <p>5. daisy известна функции main( ) по умолчанию и функциям petal( ) и rоо1( ) благодаря extern-описанию. Она не известна функции stem( ), потому что они находятся в разных файлах.</p>
     <p>Первая lily локальна для main: ссылка на lily в petal( ) является ошибочной, потому что в каждом из этих файлов нет внешней lily.</p>
     <p>Есть внешняя статическая lity, но она известна только функциям второго файла. Первая, внешняя rose, известна функции root( ), а функция stem( ) отменила ее своей собственной локальной rose. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>УПРАЖНЕНИЯ</p>
    </title>
    <p>1. Некоторые пользователи, возможно испугаются, если их попросить ввести символ EOF.</p>
    <p>     а. Модифицируйте getarray( ) и вызываемые ею функции так, чтобы использовать символ # вместо EOF.</p>
    <p>     б. Модифицируйте затем их так, чтобы можно было использовать либо EOF, либо #.</p>
    <p>2. Создайте программу, которая сортирует числа типа float.</p>
    <p>3. Создайте программу, превращающую смешанный текст из прописных и строчных букв в текст, состоящий только из прописных букв.</p>
    <p>4. Создайте программу, которая удваивает пробелы в тексте с одиночными пробелами.</p>
    <empty-line/>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>11. Препроцессор языка Си</p>
   </title>
   <section>
    <p>ДИРЕКТИВЫ ПРЕПРОЦЕССОРА   СИМВОЛЬНЫЕ КОНСТАНТЫ    МАКРООПРЕДЕЛЕНИЯ И "МАКРОФУНКЦИИ"   ПОБОЧНЫЕ ЭФФЕКТЫ МАКРООПРЕДЕЛЕНИИ    ВКЛЮЧЕНИЕ ФАЙЛОВ    УСЛОВНАЯ КОМПИЛЯЦИЯ</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ДИРЕКТИВЫ ПРЕПРОЦЕССОРА #define, #include, #undef, #if, #ifdef, #ifndef, #else, #endif</p>
    </title>
    <p>     Язык Си был разработан в помощь работающим программистам, а им нравится его препроцессор. Этот полезный помощник просматривает программу до компилятора (отсюда и термин "препроцессор") и заменяет символические аббревиатуры в программе на соответствующие директивы. Он отыскивает другие файлы, необходимые вам, и может также изменить условия компиляции. Однако эти слова не отражают истинную пользу и значение препроцессора, поэтому обратимся к примерам. Конечно, до сих пор мы снабжали все примеры директивами <strong>#define</strong> и <strong>#include</strong>, но теперь мы можем подытожить все, что изучили, и развить тему дальше. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>СИМВОЛИЧЕСКИЕ КОНСТАНТЫ: #define</p>
    </title>
    <p>     Директива <strong>#define</strong>, подобно всем директивам препроцессора, начинается с символа <strong>#</strong> в самой левой позиции. Она может появиться в любом месте исходного файла, а даваемое ею определение имеет силу от места появления до конца файла. Мы активно используем эту директиву для определения символических констант в наших программах, однако она имеет более широкое применение; что мы и покажем дальше. Вот пример, иллюстрирующий некоторые возможности и свойства директивы <strong>#define</strong>: </p>
    <p><emphasis>/* простые примеры директивы препроцессора */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define TWO 2 /* по желанию можно использовать комментарии */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define MSG "Старый серый кот поет веселую песню."</emphasis></p>
    <p><emphasis>/* обратная косая черта продолжает определение на следующую строку */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define FOUR TWO *TWO</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define PX printf("X равен %d.\n", x)</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define FMT "X равен %d.\n"</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>int x = TWO;</emphasis></p>
    <p><emphasis>PX;</emphasis></p>
    <p><emphasis>x = FOUR;</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(FMT, x);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf( "%s\n", MSG);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("FTWO: MSG\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Каждая строка состоит из трех частей. Первой стоит директива <strong>#define</strong>. Далее идет выбранная нами аббревиатура, известная у программистов как "макроопределение". Макроопределение не должно содержать внутри себя пробелы. И наконец, идет строка (называемая <emphasis>"строкой замещения"</emphasis>), которую представляет макроопределение. Когда препроцессор находит в программе одно из ваших макроопределений, он почти всегда заменяет его строкой замещения. (Есть одно исключение, которое мы вам сейчас покажем.) Этот процесс прохождения от макроопределения до заключительной строки замещения называется "макрорасширением". Заметим, что при стандартной форме записи на языке Си можно вставлять комментарии; они будут игнорироваться препроцессором. Кроме того, большинство систем разрешает использовать обратную косую черту (<strong>'\'</strong>) для расширения определения более чем на одну строку.</p>
    <p>"Запустим" наш пример, и посмотрим за его выполнением. </p>
    <p><emphasis>Х равен 2.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Х равен 4.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Старый серый кот поет веселую песню. TWO: MSG</emphasis></p>
    <p>Вот что произошло. Оператор <strong>int x = TWO;</strong> превращается <strong>в int x = 2;</strong>. </p>
    <p> <image l:href="#img7394.jpg"/> </p>
    <p>                                                                        РИС. 11.1. Части макроопределения. </p>
    <p>т. е. слово <strong>TWO</strong> заменилось цифрой <strong>2</strong>. Затем оператор <strong>РХ;</strong> превращается в <strong>printf("X равно %d. \n", х);</strong> поскольку сделана полная замена. Это новшество, так как до сих пор мы использовали макроопределения только для представления констант. Теперь же мы видим, что макроопределение может представлять любую строку, даже целое выражение на языке Си. Заметим, однако, что это константная строка; <strong>РХ</strong> напечатает только переменную, названную <strong>x</strong>.</p>
    <p>Следующая строка также представляет что-то новое. Вы можете подумать, что <strong>FOUR</strong> заменяется на <strong>4</strong>, но на самом деле выполняется следующее: </p>
    <p><emphasis>х = FOUR;</emphasis> </p>
    <p>превращается в <strong>х = TWO *TWO;</strong> превращается в <strong>х = 2*2;</strong> и на этом все заканчивается. Фактическое умножение имеет место не во время работы препроцессора и не при компиляции, а всегда без исключения при работе программы. Препроцессор не выполняет вычислений; он только очень точно делает предложенные подстановки. </p>
    <p>     Заметим, что макроопределение может включать другие определения. (Некоторые компиляторы не поддерживают это свойство "вложения".)</p>
    <p>В следующей строке <strong>printf(FMT, х);</strong> превращается в <strong>printf(" Х равно %d.\n", х)</strong> когда <strong>FMT</strong> заменяется соответствующей строкой. Этот подход может оказаться очень удобным, если у вас есть длинная строка, которую вы используете несколько раз.</p>
    <p>В следующей строке программы <strong>MSG</strong> заменяется соответствующей строкой. Кавычки делают замещающую строку константой символьной строки; поскольку программа получает ее содержимое, эта строка будет запоминаться в массиве, заканчивающемся нуль-символом. Так, <strong>#define HAL 'Z'</strong> определяет символьную константу, а <strong>#define НАР "Z"</strong> определяет символьную строку: <strong>Z\0</strong>. </p>
    <p>     Обычно препроцессор, встречая одно из ваших макроопределений в программе, очень точно заменяет их эквивалентной строкой замещения. Если эта строка также содержит макроопределения, они тоже замешаются. Единственным исключением при замене является макроопределение, находящееся внутри двойных кавычек. Поэтому <strong>printf("TWO: MSG");</strong> печатает буквально <strong>TWO: MSG</strong> вместо печати следующей строки: </p>
    <p><emphasis>2: "Старый серый кот поет веселую песню."</emphasis></p>
    <p>Если вам нужно напечатать эту строку, можно использовать оператор </p>
    <p><emphasis>printf("%d: %s\n", TWO, MSG);</emphasis></p>
    <p>потому что здесь макроопределения находятся вне кавычек. </p>
    <p>     Когда следует использовать символические константы? Вероятно, вы должны применять их для большинства чисел. Если число является константой, используемой в вычислениях, то символическое имя делает яснее ее смысл. Если число - размер массива, то символическое имя упрощает изменение вашей программы при работе с большим массивом. Если число является системным кодом, скажем для символа <strong>EOF</strong>, то символическое представление делает вашу программу более переносимой; изменяется только определение <strong>EOF</strong>. Мнемоническое значение, легкость изменения, переносимость: все это делает символические константы заслуживающими внимания. Легко ли этого достичь? Рискнем и рассмотрим простую функцию, т. е. макроопределение с аргументами. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АРГУМЕНТОВ С #define</p>
    </title>
    <p>     Макроопределение с аргументами очень похоже на функцию, поскольку аргументы его заключены в скобки. Ниже приведено несколько примеров, иллюстрирующих, как определяется и используется такая "макрофункция". В некоторых примерах к тому же указаны возможные ловушки, поэтому читайте их внимательно. </p>
    <p> <image l:href="#img62C1.jpg"/> </p>
    <p><emphasis>/* макроопределение с аргументами */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define SQUARE (х) х*х</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define PR(x) printf("x равен %d.\n" ,x) </emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>int x = 4;</emphasis></p>
    <p><emphasis>int z;</emphasis></p>
    <p><emphasis>z = SQUARE(x);</emphasis></p>
    <p><emphasis>PR(z);</emphasis></p>
    <p><emphasis>z = SQUARE(2);</emphasis></p>
    <p><emphasis>PR(z);</emphasis></p>
    <p><emphasis>PR(SQUARE(x));</emphasis></p>
    <p><emphasis>PR(SQUARE(x + 2));</emphasis></p>
    <p><emphasis>PR(100/SQUARE(2));</emphasis></p>
    <p><emphasis>PR(SQUAREC(++x));</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>Всюду, где в вашей программе появляется макроопределение <strong>SQUARE(x)</strong>, оно заменяется на <strong>х*х</strong>. В отличие от наших прежних примеров при использовании этого макроопределения мы можем совершенно свободно применять символы, отличные от <strong>x</strong>. В макроопределении <strong>'x'</strong> замещается символом, использованным в макровызове программы. Поэтому макроопределение <strong>SQUARE(2)</strong> замещается на <strong>2*2</strong>. Таким образом, <strong>x</strong> на самом деле действует как аргумент. Однако, как вы вскоре увидите, аргумент макроопределения не "работает" точно так же, как аргумент функции. Вот результаты выполнения программы. Обратите внимание, что некоторые ответы отличаются от тех, которые вы могли бы ожидать. </p>
    <p><emphasis>z paвнo 16.</emphasis></p>
    <p><emphasis>z paвнo 4.</emphasis></p>
    <p><emphasis>SQUARE(x) равно 16.</emphasis></p>
    <p><emphasis>SQUARE(x + 2) равно 14.</emphasis></p>
    <p><emphasis>100/SQUARE(2) равно 100. </emphasis></p>
    <p><emphasis>SQUAREC(++ x) равно 30.</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>     Первые две строки предсказуемы. Заметим, однако, что даже внутри двойных кавычек в определении <strong>PR</strong> переменная замещается соответствующим аргументом. Все аргументы в этом определении замещаются.</p>
    <p>Третья строка представляет интерес: </p>
    <p><emphasis>PR(SQUARE(x));</emphasis></p>
    <p>она становится следующей строкой: </p>
    <p><emphasis>printf("SQUARE(x) равно %d.\n", SQUARE(x));</emphasis></p>
    <p>после первого этапа макрорасширения. Второе <strong>SQUARE(x)</strong> расширяется, превращаясь в <strong>х*х</strong>, а первое остается без изменения, потому что теперь оно находится внутри двойных кавычек в операторе программы, и таким образом защищено от дальнейшего расширения. Окончательно строка программы содержит </p>
    <p><emphasis>printf(" SQUARE(x) равно %d.\n", x*x);</emphasis></p>
    <p>и выводит на печать </p>
    <p><emphasis>SQUARE(x) равно 16.</emphasis></p>
    <p>при работе программы. </p>
    <p>     Давайте еще раз проверим то, что заключено в двойные кавычки. Если ваше макроопределение включает аргумент с двойными кавычками, то аргумент будет замещаться строкой из макровызова. Но после этого он в дальнейшем не расширяется, даже если строка является еще одним макроопределением. В нашем примере переменная <strong>х</strong> стала макроопределением <strong>SQUARE(x)</strong> и осталась им. </p>
    <p>     Теперь мы добрались до несколько специфических результатов. Вспомним, что <strong>х</strong> имеет значение <strong>b</strong>. Это позволяет предположить, что <strong>SQUARE(x + 2)</strong> будет равно <strong>6*6</strong> или <strong>36</strong>. Но напечатанный результат говорит, что получается число <strong>14</strong>, которое, несомненно, никак не похоже на квадрат целого числа! Причина такого вводящего в заблуждение результата проста, и мы уже об этом говорили: препроцессор не делает вычислений, он только замещает строку. Всюду, где наше определение указывает на <strong>х</strong>, препроцессор подставит строку <strong>х + 2</strong>. Таким образом, <strong>х*х</strong> становится <strong>х + 2*х + 2.</strong></p>
    <p>Единственное умножение здесь <strong>2*x</strong>. Если <strong>x</strong> равно <strong>4</strong>, то получается следующее значение этого выражения: </p>
    <p><emphasis>4+2*4+2=4+8+2= 14.</emphasis></p>
    <p>     Этот пример точно показывает очень важное отличие между вызовом функции и макровызовом. Вызов функции передает <emphasis>значение</emphasis> аргумента в функцию во время выполнения программы. Макровызов передает строку аргументов в программу до ее компиляции; это другой процесс, происходящий в другое время. </p>
    <p>     Можно ли ваше определение переделать так, чтобы <strong>SQUARE(x + 2)</strong> было равно <strong>36</strong>? Конечно. Нам просто нужно больше скобок: </p>
    <p><emphasis>#define SQUARE(x) (x)*(x)</emphasis></p>
    <p>Тогда <strong>SQUARE(x + 2)</strong> становится <strong>(х + 2)*(х + 2)</strong>, и мы получаем наше желанное умножение, так как перенесли скобки в строку замещения. </p>
    <p>Однако это не решает всех наших проблем. Рассмотрим случаи, которые приводят к следующей строке на выходе: <strong>100/SQUARE(2)</strong> превращается в <strong>100/2*2 </strong>.</p>
    <p>Вычисления следует вести слева направо, т. е. <strong>(100/2)*2</strong> или <strong>50*2</strong> или <strong>100</strong>.</p>
    <empty-line/>
    <p>Эту путаницу можно исправить, определив <strong>SQUARE(x)</strong> следующим образом: </p>
    <p><emphasis>#define SQUARE(x) (x*x) </emphasis></p>
    <p>Это даст <strong>100/(2 *2)</strong>, что в конечном счете эквивалентно <strong>100/4</strong> или <strong>25</strong>. </p>
    <p>     Чтобы выполнить два последних примера, нам необходимо определение </p>
    <p><emphasis>#define SQUARE(x) ((x)*(x))</emphasis></p>
    <p>     Это урок использования необходимого количества скобок для гарантии, что операции и соединения выполняются в правильном порядке.</p>
    <empty-line/>
    <p>Даже эти предосторожности не спасают последний пример от беды: <strong>SQUARE(++ х)</strong> превращается в <strong>++х * ++х</strong> и <strong>x</strong> увеличивается дважды - один раз до умножения и один раз после: <strong>++х * ++х = 5*6 = 30</strong>. </p>
    <p>(Так как порядок выполнения операций не установлен, то некоторые компиляторы превратят это в <strong>6*5</strong>, но конечный результат будет тем же самым.) </p>
    <p>Единственное лекарство в этом случае - не использовать <strong>++х</strong> в качестве аргумента для макроопределения. Заметим, что <strong>++х</strong> обычно <emphasis>работает</emphasis> как аргумент <emphasis>функции</emphasis>, так как ему присваивается значение <strong>5</strong>, и затем это значение <strong>5</strong> передается функции. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>МАКРООПРЕДЕЛЕНИЕ ИЛИ ФУНКЦИЯ?</p>
    </title>
    <p>     Многие задачи можно решать, используя макроопределение с аргументами или функцию. Что из них следует применять нам? На этот счет нет строгих правил, но есть некоторые соображения. </p>
    <p>     Макроопределения должны использоваться скорее как хитрости, а не как обычные функции: они могут иметь нежелательные побочные эффекты, если вы будете неосторожны. Некоторые компиляторы ограничивают макроопределения одной строкой, и, по-видимому, лучше соблюдать такое ограничение, даже если ваш компилятор этого не делает. </p>
    <p>     Выбор макроопределения приводит к увеличению объема памяти, а выбор функции - к увеличению времени работы программы. Так что думайте, что выбрать! Макроопределение создает "строчный" код, т. е. вы получаете оператор в программе. Если макроопределение применить 20 раз, то в вашу программу вставится 20 строк кода. Если вы используете функцию 20 раз, у вас будет только одна копия операторов функции, поэтому получается меньший объем памяти. Однако управление программой следует передать туда, где находится функция, а затем вернуться в вызывающую программу, а на это потребуется больше времени, чем при работе со "строчными" кодами. </p>
    <p>     Преимущество макроопределений заключается в том, что при их использовании вам не нужно беспокоиться о типах переменных (макроопределения имеют дело с символьными строками, а не с фактическими значениями). Так наше макроопределение <strong>SQUARE(x)</strong> можно использовать одинаково хорошо с переменными типа <strong>int</strong> или <strong>float</strong>. </p>
    <p>     Обычно программисты используют макроопределения для простых действии, подобных следующим: </p>
    <p><emphasis>#define MAX(X,Y)     ( (X) &gt; (Y) ? (X) : (Y))</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define ABS(X)       ( (X) &lt; 0 ? -(X) : (X))</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define ISSIGN(X)    ( (X) == '+' || (X) == '-' ? 1 : 0)</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>(Последнее макроопределение имеет значение <strong>1</strong> (истинно), если <strong>X</strong> является символом алгебраического знака.) Отметим следующие моменты:</p>
    <empty-line/>
    <p>1. В макроопределении нет пробелов, но они могут появиться в замещающей строке. Препроцессор "полагает", что макроопределение заканчивается на первом пробеле, поэтому все, что стоит после пробела, остается в замещающей строке. </p>
    <p><image l:href="#img65A2.jpg"/>  </p>
    <p>                                                    РИС. 11.2. Ошибочный пробел и макроопределении. </p>
    <p>2. Используйте круглые скобки для каждого аргумента и всего определения. Это является гарантией того, что элементы будут сгруппированы надлежащим образом в выражении, подобном <strong>forks = 2*MAX(guests + 3, last);</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>3. Для имен макрофункций следует использовать прописные буквы. Это соглашение не распространяется так широко, как соглашение об использовании прописных букв для макроконстант. Применение их предостережет вас от возможных побочных эффектов макроопределений. </p>
    <p>     Предположим, что вы разработали несколько макрофункций по своему усмотрению. Должны ли вы их переопределять каждый раз, когда пишете новую программу? Нет, если вы вспомните о директиве <strong>#include.</strong> Теперь рассмотрим ее. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВКЛЮЧЕНИЕ ФАЙЛА: #include</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Когда препроцессор "распознает" директиву <strong>#include</strong>, он ищет следующее за ней имя файла и включает его в текущий файл. Директива выдается в двух видах: </p>
     <p><emphasis>#include &lt;stdio.h&gt;      имя файла в угловых скобках</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include "mystuff.h"        имя файла в двойных кавычках</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>     В операционной системе UNIX угловые скобки сообщают препроцессору, что файл следует искать в одном или нескольких стандартных системных каталогах. Кавычки говорят ему, что сначала нужно смотреть в вашем каталоге (или в каком-то другом, если вы определяете его именем файла), а затем искать в "стандартных" местах. </p>
     <p><emphasis>#include &lt;stdio.h&gt;            ищет в системном каталоге</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include "hot.h"             ищет в вашем текущем рабочем каталоге</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include "/usr/biif/p.h"      ищет в каталоге /usr/biff</emphasis></p>
     <p>В типичной микропроцессорной системе эти две формы являются синонимами, и препроцессор ведет поиск на указанном диске. </p>
     <p><emphasis>#include "stdio.h"            ищет на стандартном диске</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include &lt;stdio.h&gt;            ищет на стандартном диске</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include "a : stdio.h"          ищет на диске а</emphasis></p>
     <p>Зачем включают файлы? Потому что они несут нужную вам информацию. Файл <strong>stdio.h</strong>, например, обычно содержит определения <strong>EOF</strong>, <strong>getchar( )</strong> и <strong>putchar( )</strong>. Две последние Функции определены как макрофункции. </p>
     <p>     По соглашению суффикс <strong>.h</strong> используется для <emphasis>"заголовочных"</emphasis> файлов, т. е. файлов с информацией, которая располагается в начале вашей программы. Заголовочные файлы обычно состоят из операторов препроцессора. Некоторые файлы, подобно <strong>stdio.h</strong>, включены в систему, но вы можете создать и свой собственный. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Заголовочные файлы:</p>
     </title>
     <p>Пример:</p>
     <p>Предположим, например, что вам правится использовать булевы переменные, т. с. вместо того чтобы иметь <strong>1</strong> как "истину" и <strong>0</strong> как "ложь", хотели бы использовать слова <strong>TRUE</strong> и <strong>FALSE</strong>. Можно создать файл, названный, скажем, <strong>bool.h</strong>, который содержал бы эти определения: </p>
     <p><emphasis>/* файл bool.h */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define BOOL int;</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define TRUE 1</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define FALSE 0</emphasis></p>
     <p>Вот пример программы, использующей этот заголовок: </p>
     <p><emphasis>/* считает пустые символы */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include &lt;stdio.h&gt;</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include "bool.h"</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int ch;</emphasis></p>
     <p><emphasis>int count = 0;</emphasis></p>
     <p><emphasis>BOOL whitesp( );</emphasis></p>
     <p><emphasis>while((ch = getchar( )) != EOF)</emphasis></p>
     <p><emphasis>    if(whitesp(ch)) count++;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Имеется %d пустых символов. \n", count);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>BOOL whitesp(c)</emphasis></p>
     <p><emphasis>char c;</emphasis></p>
     <p><emphasis>if(c == '   ' || с == '\n' || с == '\t')</emphasis></p>
     <p><emphasis>return(TRUE);</emphasis></p>
     <p><emphasis>else</emphasis></p>
     <p><emphasis>return(FALSE);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Замечания по программе</p>
     </title>
     <p>1. Если две функции в этой программе (<strong>'main( )'</strong> и <strong>'whitesp( )'</strong>) следовало скомпилировать раздельно, то нужно было бы использовать директиву <strong>#include "bool.h"</strong> с каждой из них.</p>
     <empty-line/>
     <p>2. Выражение <strong>if(whitesp(ch))</strong> аналогично <strong>if(whitesp(ch)) == TRUE</strong>, так как сама функция <strong>whitesp(ch)</strong> имеет значение <strong>TRUE</strong> или <strong>FALSE</strong>.</p>
     <empty-line/>
     <p>3. Мы не создали новый тип <strong>BOOL</strong>, так как <strong>BOOL</strong> уже имеет тип <strong>int</strong>. Цель наименования функции <strong>BOOL</strong> - напомнить пользователю, что функция используется для логических вычислений (в противоположность арифметическим).</p>
     <empty-line/>
     <p>4. Использование функции в предусматриваемых логических сравнениях может сделать программу яснее. Она может также сэкономить наш труд, если сравнение встречается в программе более одного раза.</p>
     <empty-line/>
     <p>5. Мы могли бы использовать макроопределение вместо функции для задания <strong>whitesp( ).</strong> </p>
     <p>     Многие программисты разрабатывают свои стандартные заголовочные файлы, чтобы использовать их в программах. Некоторые файлы могут создаваться для специальных целей, другие можно использовать почти в каждой программе. Так как включенные файлы могут содержать директивы <strong>#include</strong>, можно, если хотите, создать сжатый, хорошо огранизованный заголовочный файл. Рассмотрим этот пример: </p>
     <p><emphasis>/*заголовочный файл mystuff.h*/</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include </emphasis></p>
     <p><emphasis>#include "bool.h"</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include "funct.h"</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define YES 1</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define NO 0</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Во-первых, мы хотим напомнить вам, что препроцессор языка Си распознает комментарии, помеченные <strong>/* и */</strong>, поэтому мы можем включать комментарии в эти файлы.</p>
     <p>Во-вторых, мы включили три файла. По-видимому, третий содержит некоторые макрофункции, которые используются часто.</p>
     <p>В-третьих, мы определили <strong>YES</strong> как <strong>1</strong>, тогда как в файле <strong>bool.h</strong> мы определили <strong>TRUE</strong> как <strong>1</strong>. Но здесь нет конфликта, и мы можем использовать слова <strong>YES</strong> и <strong>TRUE</strong> в одной и той же программе. Каждое из них будет заменяться на <strong>1</strong>. Может возникнуть конфликт, если мы добавим в файл строку </p>
     <p><emphasis>#define TRUE 2</emphasis></p>
     <p>Второе определение вытеснило бы первое, и некоторые препроцессоры предупреждали бы вас, что <strong>TRUE</strong> переопределено. </p>
     <p>Директива <strong>#include</strong> не ограничивается заголовочными файлами. Если вы записали нужную функцию в файл <strong>sort.с</strong>, то можно использовать </p>
     <p><emphasis>#include "sort.с"</emphasis></p>
     <p>чтобы скомпилировать его совместно с вашей текущей программой. </p>
     <p>     Директивы <strong>#include</strong> и <strong>#define</strong> являются наиболее активно используемыми средствами препроцессора языка Си. Рассмотрим более сжато другие его директивы. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ДРУГИЕ ДИРЕКТИВЫ: #undef, #if, #ifdef, #ifndef, #else И #endif</p>
    </title>
    <p>     Эти директивы обычно используются при программировании больших модулей. Они позволяют приостановить действие более ранних определений и создать файлы, каждый из которых можно компилировать по-разному. </p>
    <p>     Директива <strong>#undef</strong> отменяет самое последнее определение поименованного макроопределения. </p>
    <p><emphasis>#define BIG 3</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define HUGE 5</emphasis></p>
    <p><emphasis>#undef BIG              /* BIG теперь не определен */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define HUGE 10        /* HUGE переопределен как 10 */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#undef HUGE           /* HUGE снова равен 5*/</emphasis></p>
    <p><emphasis>#undef HUGE           /* HUGE теперь не определен */</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>     Очевидно (мы надеемся), вы не будете компилировать файл, как в этом примере. Предположим, что у вас есть большой стандартный файл, определенный директивой <strong>#include</strong>, который вы хотели бы использовать, но для этого некоторые из его определений для одной из функций программы нужно будет временно изменить, Вместо того чтобы иметь дело с этим файлом, вы можете просто включить его, а затем окружить такую выделяющуюся функцию соответствующими директивами <strong>#define</strong> и <strong>#undef</strong>. </p>
    <p>     Или, предположим, что вы работаете с большой системой программ. Вы хотите задать макроопределение, но не уверены, использует ли ваше определение другие определения откуда-нибудь из другого места системы. В этом случае просто отмените ваше макроопределение в том месте, где оно вам больше не нужно, а оригинал этого макроопределения, если он есть, будет по-прежнему оставаться в силе для остальной части системы. </p>
    <p>     Другие упомянутые нами директивы позволяют выполнять условную компиляцию. Вот пример: </p>
    <p><emphasis>#ifdef MAVIS  </emphasis></p>
    <p><emphasis>#include " horse.h" /* выполнится, если MAVIS определен */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define STABLES 5</emphasis></p>
    <p><emphasis>#else</emphasis></p>
    <p><emphasis>#include "cow.h" /*выполнится, если MAVIS не определен */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define STABLES 15</emphasis></p>
    <p><emphasis>#endif</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>     Директива <strong>#ifdef</strong> сообщает, что если последующий идентификатор (<strong>MAVIS</strong>) определяется препроцессором, то выполняются все последующие директивы вплоть до первого появления <strong>#else</strong> или <strong>#endif</strong>. Когда в программе есть <strong>#else</strong>, то программа от <strong>#else</strong> до <strong>#endif</strong> будет выполняться, если идентификатор не определен. </p>
    <p>     Такая структура очень напоминает конструкцию <strong>if-else</strong> языка Си. Основная разница заключается в том, что препроцессор не распознает фигурные скобки <strong>{}</strong>, отмечающие блок, потому что он использует директивы <strong>#else</strong> (если есть) и <strong>#endif</strong> (которая должна быть) для пометки блоков директив. </p>
    <p>     Эти условные конструкции могут быть вложенными. </p>
    <p>     Директивы <strong>#ifdef</strong> и <strong>#if</strong> можно использовать с <strong>#else</strong> и <strong>#endif</strong> таким же образом. Директива <strong>#ifndef</strong> опрашивает, является ли последующий идентификатор <emphasis>неопределенным</emphasis>; эта директива противоположна <strong>#ifdef</strong>. Директива <strong>#if</strong> больше похожа на обычный оператор <strong>if</strong> языка Си. За ней следует константное выражение, которое считается истинным, если оно не равно нулю: </p>
    <p><emphasis>#if SYS == "IBM"</emphasis></p>
    <p><emphasis>#include "ibm.h"</emphasis></p>
    <p><emphasis>#endif</emphasis></p>
    <p>     Одна из целей использования "условной компиляции" - сделать программу более мобильной. Изменяя несколько ключевых определений в начале файла, вы можете устанавливать различные значения и включать различные файлы для разных систем. </p>
    <p>     Эти краткие примеры иллюстрируют удивительную способность языка Си изощренно и строго управлять программами. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЧТО ВЫ ДОЛЖНЫ БЫЛИ УЗНАТЬ В ЭТОЙ ГЛАВЕ</p>
    </title>
    <p>Как определять символьные константы директивой <strong>#define</strong>: <strong>#define FINGERS 10</strong></p>
    <p>Как включать другие файлы: <strong>#include "albanian.h"</strong></p>
    <p>Как определить макрофункцию: <strong>#define NEG(X) (-(X))</strong></p>
    <p>Когда использовать символические константы: часто.</p>
    <p>Когда использовать макрофункции: иногда.</p>
    <p>Опасность применения макрофункций: побочные эффекты. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ </p>
    </title>
    <section>
     <title>
      <p>Вопросы</p>
     </title>
     <empty-line/>
     <p>1. Ниже приведены группы операторов, содержащих по одному и более макроопре делений, за которыми следуют строки исходных кодов, использующих эти макро определения. Какой результат получается в каждом случае? Правилен ли он?</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>a</strong>. #define FPM 5280 /* футов в миле */</p>
     <p>dist = FPM * miles; </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>б</strong>. #define FEET 4</p>
     <p>#define POD FEET + FEET</p>
     <p>plort = FEET * POD; </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>в</strong>. #define SIX = 6;</p>
     <p>nex = SIX; </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>г</strong>. #define NEW(X) X + 5</p>
     <p>у = NEW(y);</p>
     <p>berg = NEW(berg) * lob;</p>
     <p>est = NEW(berg) / NEW(y);</p>
     <p>nilp = lob * NEW(-berg);</p>
     <empty-line/>
     <p>2. Подправьте определение в вопросе 1.г, чтобы сделать его более надежным.</p>
     <empty-line/>
     <p>3. Определите макрофункцию, которая возвращает минимальное из двух значений.</p>
     <empty-line/>
     <p>4. Задайте макроопределение, в котором есть функция whitesp(с) считающая в программе пустые символы.</p>
     <empty-line/>
     <p>5. Определите макрофункцию, которая печатает представления значения двух целых выражений. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Ответы</p>
     </title>
     <empty-line/>
     <p>1.</p>
     <p><strong>а</strong>. dist = 5280 * miles; правильно.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>б</strong>. plot = 4 * 4 + 4; правильно, но если пользователь на самом деле хотел иметь 4 * (4 + 4), то следовало применять директиву #define POD (FEET + FEET).</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>в</strong>. nex = = 6; неправильно; очевидно, пользователь забыл, что он пишет для препроцессора, а не на языке Си.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>г</strong>. у - у + 5; правильно.</p>
     <p>berg = berg + 5 * lob; правильно, но, вероятно, это нежелательный результат.</p>
     <p>est = berg + 5/у + 5; то же самое.</p>
     <p>nilp = lob * -berg + 5; то же самое.</p>
     <empty-line/>
     <p>2. #define NEW(X) ((X) + 5)</p>
     <empty-line/>
     <p>3. #deline MIN(X,Y) ((X) &lt; (Y) ? (X) : (Y))</p>
     <empty-line/>
     <p>4. #define WHITESP(C) ((С) == ' ' || (С) == '\n' || (С)) == '\t')</p>
     <empty-line/>
     <p>5. #define PR2(X,Y) printf(" X равно %d и Y равно %d.\n", X, Y)</p>
     <p>Так как в этом макроопределении <strong>Х</strong> и <strong>Y</strong> никогда не используются никакими другими операциями (такими, как умножение), мы не должны ничего заключать в скобки. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>УПРАЖНЕНИЕ </p>
    </title>
    <p>1. Создайте заголовочный файл определений препроцессора, которые вы хотите применять. </p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>12. Массивы и указатели</p>
   </title>
   <section>
    <p>МАССИВЫ. МНОГОМЕРНЫЕ МАССИВЫ. ИНИЦИАЛИЗАЦИЯ МАССИВОВ. УКАЗАТЕЛИ И ОПЕРАЦИИ НАД УКАЗАТЕЛЯМИ. СВЯЗЬ МЕЖДУ МАССИВОМ И УКАЗАТЕЛЕМ. <emphasis>ОПЕРАЦИИ  </emphasis>&amp; * (унарные)</p>
    <p>Между массивами и указателями существует очень тесная связь, поэтому обычно их рассматривают вместе. Но, прежде чем исследовать эту связь, давайте проверим наши знания о массивах и пополним их, а уж после этого перейдем к изучению связи между массивами и указателями. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>МАССИВЫ </p>
    </title>
    <section>
     <p>    Вы уже знаете, что массив представляет собой группу элементов одного типа. Когда нам требуется для работы массив, мы сообщаем об этом компилятору при помощи операторов описания. Для создания массива компилятору необходимо знать тип данных и требуемый класс памяти, т. е. то же самое, что и для простой переменной (называемой "скалярной"). Кроме того, должно быть известно, сколько элементов имеет массив. Массивы могут иметь те же типы данных и классы памяти, что и простые переменные, и к ним применим тот же принцип умолчания. Рассмотрим примеры, различных описаний массивов: </p>
     <p><emphasis>/* несколько описаний массивов */</emphasis></p>
     <p><emphasis>int temp[365]; /* внешний массив из 365 целых чисел */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>float rain[365];  /* автоматический массив из 365 чисел типа</emphasis></p>
     <p><emphasis>float */</emphasis></p>
     <p><emphasis>static char code[12];  /* статический массив из 12 символов */</emphasis></p>
     <p><emphasis>extern temp[ ]; /* внешний массив; размер указан выше */</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Как уже упоминалось, квадратные скобки ([ ]) говорят о том, что <strong>temp</strong> и все остальные идентификаторы являются именами массивов, а число, заключенное в скобки, указывает количество элементов массива. Отдельный элемент массива определяется при помощи его номера, называемого также индексом. Нумерация элементов начинается с нуля, поэтому <strong>temp[0]</strong> является первым, а <strong>temp[364]</strong> последним 365-элементом массива <strong>temp</strong>. Но все это вам уже должно быть известно, поэтому изучим что-нибудь новое. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Инициализация массивов и классы памяти</p>
     </title>
     <p>     Для хранения данных, необходимых программе, часто используют массивы. Например, в массиве из 12 элементов можно хранить информацию о количестве дней каждого месяца. В подобных случаях желательно иметь удобный способ инициализации массива перед началом работы программы. Такая возможность, вообще говоря, существует, но только для статической и внешней памяти. Давайте посмотрим, как она используется. </p>
     <p>     Мы знаем, что скалярные переменные можно инициализировать в описании типа при помощи таких выражений, как, например: </p>
     <p><emphasis>int fix = 1;</emphasis></p>
     <p><emphasis>float flах = PI*2;</emphasis></p>
     <p>при этом предполагается, что <strong>PI</strong> - ранее введенное макроопределение. Можем ли мы делать что-либо подобное с массивом? Ответ не однозначен: и да, и нет. </p>
     <p>     <emphasis>Внешние</emphasis> и <emphasis>статические</emphasis> массивы <emphasis>можно</emphasis> инициализировать. </p>
     <p>     <emphasis>Автоматические</emphasis> и <emphasis>регистровые</emphasis> массивы инициализировать <emphasis>нельзя</emphasis>. </p>
     <p>     Прежде чем попытаться инициализировать массив, давайте посмотрим, чтo там находится, если мы в него ничего не записали. </p>
     <p><emphasis>/* проверка содержимого массива */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( ) {</emphasis></p>
     <p><emphasis>int fuzzy[2]; /*автоматический массив */</emphasis></p>
     <p><emphasis>static int wuzzy[2]; /* статический массив */</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("%d %d\n", fuzzy[1], wuzzy[1];</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Программа напечатает </p>
     <p>525 0</p>
     <p>     Полученный результат иллюстрирует следующее правило:</p>
     <p><emphasis>Если ничего не засылать в массив перед началом работы с ним, то внешние и статические массивы инициализируются нулем, а автоматические и статические массивы содержат какой-то "мусор", оставшийся в этой частя памяти. </emphasis></p>
     <p>     Прекрасно! Теперь мы знаем, что нужно предпринять для обнуления статического или внешнего массива - просто ничего не делать. Но как быть, если нам нужны некоторые значения, отличные от нуля, например количество дней в каждом месяце. В этом случае мы можем делать так: </p>
     <p><emphasis>/* дни месяца */</emphasis></p>
     <p><emphasis>int days[12]=[31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31];</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int index;</emphasis></p>
     <p><emphasis>extern int days[ ]; /* необязательное описание */</emphasis></p>
     <p><emphasis>for(index = 0; index &lt; 12; index++)</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Месяц %d имеет %d дней.\n", index + 1, days[index]);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Результат: </p>
     <p><emphasis>Месяц 1 имеет 31 дней. Месяц 2 имеет 28 дней. Месяц 3 имеет 31 дней.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Месяц 4 имеет 30 дней. Месяц 5 имеет 31 дней. Месяц 6 имеет 30 дней.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Месяц 7 имеет 31 дней. Месяц 8 имеет 31 дней. Месяц 9 имеет 30 дней.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Месяц 10  имеет 31 дней. Месяц 11 имеет 30 дней. Месяц 12 имеет 31 дней.</emphasis></p>
     <p>     Программа не совсем корректна, поскольку она выдает неправильный результат для второго месяца каждого четвертого года. </p>
     <p>     Определив массив <strong>days[ ]</strong> вне тела функции, мы тем самым сделали его внешним. Мы инициировали его списком, заключенным в скобки, используя при этом запятые для разделения элементов списка. </p>
     <p>     Количество элементов в списке должно соответствовать размеру массива. А что будет, если мы ошиблись в подсчете? Попробуйте переписать последний пример, используя список, который короче, чем нужно (на два элемента): </p>
     <p><emphasis>/* дни месяца */</emphasis></p>
     <p><emphasis>int days[12]=[31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31];</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int index;</emphasis></p>
     <p><emphasis>extern int days[  ]; /* необязательное описание */</emphasis></p>
     <p><emphasis>for(index = 0; index &lt; 12; index++)</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Месяц %d имеет %d дней.\n", index + 1, days[index]);</emphasis></p>
     <p><emphasis>} </emphasis></p>
     <p>В этом случае результат оказывается иным: </p>
     <p><emphasis>Месяц 1 имеет 31 дней.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Месяц 2 имеет 28 дней.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Месяц 3 имеет 31 дней.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Месяц 4 имеет 30 дней.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Месяц 5 имеет 31 дней.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Месяц 6 имеет 30 дней.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Месяц 7 имеет 31 дней.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Месяц 8 имеет 31 дней.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Месяц 9 имеет 30 дней.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Месяц 10 имеет 31 дней.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Месяц 11 имеет 0 дней.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Месяц 12 имеет 0 дней.</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>     Можно видеть, что у компилятора не возникло никаких проблем: просто когда он исчерпал весь список с исходными данными, то стал присваивать всем остальным элементам массива нулевые значения. </p>
     <p>     Однако в случае излишне большого списка компилятор будет уже не столь "великодушен" к вам, поскольку посчитает выявленную избыточность ошибкой. Поэтому нет никакой необходимости заранее подвергать себя "насмешкам" компилятора. Надо просто выделить массив, размер которого будет достаточен для размещения списка: </p>
     <p><emphasis>/* дни месяца */</emphasis></p>
     <p><emphasis>int days[ ]=[31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31];</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int index;</emphasis></p>
     <p><emphasis>extern int days[ ]; /* необязательное описание */</emphasis></p>
     <p><emphasis>for(index = 0; index &lt; sizeof days/(sizeof (int)); index++)</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Месяц %d имеет %d дней.\n", index + 1, days [index]);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>К этой программе следует сделать два существенных замечания:</p>
     <p><emphasis>    Первое</emphasis>: если вы используете пустые скобки для инициализации массива, то компилятор сам определит количество элементов в списке и выделит для него массив нужного размера.</p>
     <p> <emphasis>   Второе</emphasis>: оно касается добавления, сделанного п управляющем операторе <strong>for</strong>. He полагаясь (вполне обоснованно) на свои вычислительные способности, мы возложили задачу подсчета размера массива на компилятор. Оператор <strong>sizeof</strong> определяет размер в байтах объекта или типа, следующего за ним. (Мы. уже упоминали об этом в гл. 3.) В нашей вычислительной системе размер каждого элемента типа <strong>int</strong> равен двум байтам, поэтому для получения количества элементов массива мы делим общее число байтов, занимаемое массивом, на 2. Однако в других системах элемент типа <strong>int</strong> может иметь иной размер. Поэтому в общем случае выполняется деление на значение переменной <strong>sizeof</strong> (для элемента типа <strong>int</strong>). Ниже приведены результаты работы нашей программы: </p>
     <p><emphasis>Месяц 1 имеет 31 дней.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Месяц 2 имеет 28 дней.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Месяц 3 имеет 31 дней.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Месяц 4 имеет 30 дней.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Месяц 5 имеет 31 дней.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Месяц 6 имеет 30 дней.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Месяц 7 имеет 31 дней.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Месяц 8 имеет 31 дней.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Месяц 9 имеет 30 дней.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Месяц 10 имеет 31 дней.</emphasis></p>
     <p> Ну вот, теперь мы получаем точно 10 значений. Наш метод, позволяющий программе самой находить размер массива, не позволил нам напечатать конец массива. </p>
     <p>     Существует и более короткий способ инициализации массивов, но поскольку он применим только к <emphasis>символьным</emphasis> строкам, мы рассмотрим его в следующей главе. </p>
     <p>     В заключение мы покажем, что можно <emphasis>присваивать</emphasis> значения элементам массива, относящегося к любому классу памяти. Например, в приведенном ниже фрагменте программы присваиваются четные числа элементам автоматического массива: </p>
     <p><emphasis>/* присваивание значений массиву */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int counter, evens [50];</emphasis></p>
     <p><emphasis>for(counter = 0; counter &lt; 50; counter++)</emphasis></p>
     <p><emphasis>evens[counter] = 2 * counter;</emphasis></p>
     <p><emphasis>...</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>УКАЗАТЕЛИ МАССИВОВ</p>
    </title>
    <p>     Как было сказано в гл. 9, указатели позволяют нам работать с символическими адресами. Поскольку в реализуемых аппаратно командах вычислительной машины интенсивно используются адреса, указатели предоставляют возможность применять адреса примерно так, как это делается в самой машине, и тем самым повышать эффективность программ. В частности, указатели позволяют эффективно организовать работу с массивами. Действительно, как мы могли убедиться, наше обозначение массива представляет собой просто скрытую форму использования указателей. </p>
    <p>     Например, имя массива определяет также его первый элемент, т. е. если <strong>flizny[]</strong> - массив, то </p>
    <p>flizny == &amp;flizny[0]</p>
    <p>и обе части равенства определяют адрес первого элемента массива. (Вспомним, что операция <strong>&amp;</strong> выдает адрес.) Оба обозначения являются <emphasis>константами</emphasis> типа указатель, поскольку они не изменяются на протяжении всей программы. Однако их можно присваивать (как значения) <emphasis>переменной</emphasis> типа указатель и изменять значение переменной, как показано в ниже следующем примере. Посмотрите, что происходит со значением указателя, если к нему прибавить число. </p>
    <p><emphasis>/* прибавление к указателю */</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>int dates[4], *pti, index;</emphasis></p>
    <p><emphasis>float bills [4], *ptf;</emphasis></p>
    <p><emphasis>pti = dates; /* присваивает адрес указателю массива */</emphasis></p>
    <p><emphasis>ptf = bills;</emphasis></p>
    <p><emphasis>for(index = 0; index &lt; 4; index++)</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" указатели + %d:  %10  u  %10u \n", index, pti + index, ptf + index);</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>Вот результат: </p>
    <p><emphasis>указатели + 0    56014    56026</emphasis></p>
    <p><emphasis>указатели + 1     56016   56030</emphasis></p>
    <p><emphasis>указатели + 2    56018    56034 </emphasis></p>
    <p><emphasis>указатели + 3    56020    56038</emphasis></p>
    <p>     Первая напечатанная строка содержит начальные адреса двух массивов, а следующая строка - результат прибавления единицы к адресу и т. д. Почему так получается? </p>
    <p>56014 + 1 = 56016? 56026 + 1 = 56030?</p>
    <p>     Не знаете, что сказать? В нашей системе единицей адресации является байт, но тип <strong>int</strong> использует два байта, а тип <strong>float</strong> - четыре. Что произойдет, если вы скажете: "прибавить единицу к указателю?" Компилятор языка Си добавит <emphasis>единицу памяти</emphasis>. Для массивов это означает, что мы перейдем к адресу следующего <emphasis>элемента</emphasis>, а не следующего байта. Вот почему мы должны специально оговаривать тип объекта, на который ссылается указатель; одного адреса здесь недостаточно, так как машина должна знать, сколько байтов потребуется для запоминания объекта. (Это справедливо также для указателей на скалярные переменные; иными словами, при помощи операции <strong>*pt</strong> нельзя получить значение.) </p>
    <p><image l:href="#img9B43.jpg"/> </p>
    <p>РИС. 12.1. Увеличение указателя массива. </p>
    <p>Благодаря тому что компилятор языка Си умеет это делать, мы имеем следующие равенства: </p>
    <p><emphasis>dates + 2 == &amp;dates[2] /* один и тот же адрес */ </emphasis></p>
    <p><emphasis>*(dates + 2) == dates[2] /* одно и то же значение */</emphasis></p>
    <p>     Эти соотношения суммируют тесную связь между массивами и указателями. Они показывают, что можно использовать указатель для определения отдельного элемента массива, а также для получения его значения. По существу мы имеем два различных обозначения для одного и того же. Действительно, компилятор превращает обозначение массива в указатели, поэтому метод указателей более предпочтителен. </p>
    <p>     Между прочим, постарайтесь различать выражения <strong>*(dates + 2)</strong>, и <strong>*dates + 2</strong>. Операция (<strong>*</strong>) имеет более высокий приоритет, чeм <strong>+</strong>, поэтому последнее выражение означает </p>
    <p><emphasis>(*dates) + 2:</emphasis></p>
    <p><emphasis>*(dates + 2) /* значение 3-го элемента массива dates */</emphasis></p>
    <p><emphasis>*dates +2    /* 2 добавляется к значению 1-го элемента массива */</emphasis></p>
    <p>Связь между массивами и указателями часто позволяет нам применять оба подхода при создании программ. Одним из примеров этого является функция с массивом в качестве аргумента. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ФУНКЦИИ, МАССИВЫ И УКАЗАТЕЛИ</p>
    </title>
    <p>     Массивы можно использовать в программе двояко. Во-первых, их можно описать в теле функции. Во-вторых, они могут быть аргументами функции. Вес, что было сказано в этой главе о массивах, относится к первому их применению; теперь рассмотрим массивы в качестве аргументов. </p>
    <p>     Об этом уже говорилось в гл. 10. Сейчас, когда мы познакомились с указателями, можно заняться более глубоким изучением массивов-аргументов. Давайте проанализируем скелет программы, обращая внимание на описания: </p>
    <p><emphasis>/* массив-аргумент */</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>int ages[50]; /* массив из 50 элементов */</emphasis></p>
    <p><emphasis>convert(ages);</emphasis></p>
    <p><emphasis>...</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p><emphasis>convert (years);</emphasis></p>
    <p><emphasis>int years [ ]; /* каков размер массива? */</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>...</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Очевидно, что массив <strong>ages</strong> состоит из 50 элементов. А что можно сказать о массиве <strong>years</strong>? Оказывается, в программе нет такого массива. Описатель </p>
    <p><emphasis>int years[ ];</emphasis></p>
    <p>создает не <emphasis>массив</emphasis>, а <emphasis>указатель</emphasis> на него. Посмотрим, почему это так.</p>
    <p>Вот вызов нашей функции: </p>
    <p><emphasis>convert(ages);</emphasis></p>
    <p><strong>ages</strong> - аргумент функции <strong>convert</strong>. Вы помните, что имя <strong>ages</strong> является <emphasis>указателем</emphasis> на первый элемент массива, состоящего из 50 элементов. Таким образом, оператор вызова функции передает ей указатель, т. е. адрес функции <strong>convert()</strong>. Это значит, что аргумент функции является указателем, и мы можем написать функцию <strong>convert()</strong> следующим образом: </p>
    <p><emphasis>convert (years);</emphasis></p>
    <p><emphasis>int *years;</emphasis></p>
    <p><emphasis>{ </emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>Действительно, операторы </p>
    <p><emphasis>int years[ ];</emphasis></p>
    <p><emphasis>int *years;</emphasis></p>
    <p>синонимы. Оба они объявляют переменную <strong>years</strong> указателем массива целых чисел. Однако главное их отличие состоит в том, что первый из них напоминает нам, что указатель <strong>years</strong> ссылается на массив. </p>
    <p>     Как теперь связать его с массивом <strong>ages</strong>? Вспомним, что при использовании указателя в качестве аргумента, функция взаимодействует с соответствующей переменной в вызывающей программе, т. е. операторы, использующие указатель <strong>years</strong> в функции <strong>соnvert()</strong>, фактически работают с массивом <strong>ages</strong>, находящимся в теле функции <strong>main()</strong>. </p>
    <p>     Посмотрим, как работает этот механизм. Во-первых, вызов функции инициализирует указатель <strong>years</strong>, ссылаясь на <strong>ages[0]</strong>. Теперь предположим, что где-то внутри функции <strong>convert( )</strong> есть выражение <strong>years[3]</strong>. Как вы видели в предыдущем разделе, оно аналогично <strong>*(years + 3)</strong>. Однако если years указывает на <strong>ages[0]</strong>, то <strong>years+3</strong> ссылается на <strong>ages[3]</strong>. Это приводит к тому, что <strong>*(years+3)</strong> означает <strong>ages[3]</strong>. Если внимательно проследить данную цепочку, то мы увидим, что <strong>years[3]</strong> аналогично <strong>*(years + 3)</strong>, которое в свою очередь совпадает с <strong>ages[3]</strong>. Что и требовалось доказать, т. е. операции над указателем years приводят к тем же результатам, что и операции над массивом <strong>ages</strong>. </p>
    <p>Короче говоря, когда имя массива применяется в качестве аргумента, функции передается указатель. Затем функция использует этот указатель для выполнения изменений в исходном массиве, принадлежащем программе, вызвавшей функцию. Рассмотрим пример. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ИСПОЛЬЗОВАНИЕ УКАЗАТЕЛЕЙ ПРИ РАБОТЕ С МАССИВАМИ</p>
    </title>
    <p>     Попробуем написать функцию, использующую массивы, а затем перепишем ее, применяя указатели. </p>
    <p>     Рассмотрим простую функцию, которая находит (или пытается найти) среднее значение массива целых чисел. На входе функции мы имеем имя массива и количество элементов. На выходе получаем среднее значение, которое передастся при помощи оператора <strong>return</strong>. Оператор вызова функции может выглядеть следующим образом: </p>
    <p><emphasis>printf("Среднее из заданных значений %d.\n", mean(numbs,size));</emphasis></p>
    <p><emphasis>/* находит среднее значение массива из n целых чисел */</emphasis></p>
    <p><emphasis>int mean(array, n);</emphasis></p>
    <p><emphasis>int array[ ], n;</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>int index;</emphasis></p>
    <p><emphasis>long sum; /* Если целых слишком много, их можно</emphasis></p>
    <p><emphasis>            суммировать в формате long int */</emphasis></p>
    <p><emphasis>if(n &gt; 0)</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>for(index = 0, sum = 0; index &lt; n; index++)</emphasis></p>
    <p><emphasis>    sum + = array[index];</emphasis></p>
    <p><emphasis>return((int)(sum/n)); /* возвращает int * / }</emphasis></p>
    <p><emphasis>else { </emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("Нет массива. \n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>return(0); }</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>     Эту программу легко переделать, применяя указатели. Объявим <strong>ра</strong> указателем на тип <strong>int</strong>. Затем заменим элемент массива <strong>array[index]</strong> на соответствующее значение: <strong>*(ра + index)</strong>. </p>
    <p><emphasis>/* Использование указателей для нахождения</emphasis></p>
    <p><emphasis>        среднего значения массива n целых чисел */</emphasis></p>
    <p><emphasis>int mean(pa, n) int oра, n;</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>int index;</emphasis></p>
    <p><emphasis>long sum; /*Если целых слишком много,</emphasis></p>
    <p><emphasis>    их можно суммировать в формате long int */</emphasis></p>
    <p><emphasis>if(n &gt; 0)</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>for(index=0, sum=0; index &lt; n; index++)</emphasis></p>
    <p><emphasis>sum + = *(pa + index);</emphasis></p>
    <p><emphasis>return((int)(sum/n)); /* Возвращает целое */ }</emphasis></p>
    <p><emphasis>else { </emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("Нет массива.\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>return(0); }</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>Это оказалось несложным, но возникает вопрос: должны ли мы изменить при этом вызов функции, в частности <strong>numbs</strong>, который был именем массива в операторе <strong>mean(numbs, size)</strong>? Ничего не нужно менять, поскольку имя массива <emphasis>является</emphasis> указателем. Как мы уже говорили в предыдущем разделе, операторы описания: </p>
    <p><emphasis>int ра[ ];</emphasis></p>
    <p>и </p>
    <p><emphasis>int *ра;</emphasis></p>
    <p>идентичны по действию: оба объявляют ра указателем. В программе можно применять любой из них, хотя до сих пор мы использовали второй в виде <strong>*(ра + index)</strong>. </p>
    <p>     Понятно ли вам, как работать с указателями? Указатель устанавливается на первый элемент массива, и значение, находящееся там, добавляется в <strong>sum</strong>. Затем указатель передвигается на следующий элемент (к указателю прибавляется единица), и значение, находящееся в нем, также прибавляется к <strong>sum</strong> и т. д. Это похоже на механизм работы с массивом, где индекс действует как стрелка часов, показывающая по очереди на каждый элемент массива. </p>
    <p>Теперь у нас есть два подхода; какой же из них выбрать? Во-первых, хотя массивы и указатели тесно связаны, у них есть отличия. Указатели являются более общим и широко применяемым средством, однако многие пользователи (по крайней мере начинающие) считают, что массивы более привычны к понятны. Во-вторых, при использовании указателей у нас нет простого эквивалента для задания размера массива. Самую типичную ситуацию, в которой можно применять указатель, мы уже показали: это функция, работающая с массивом, который находится где-то в другой части программы. Мы предлагаем использовав любой из подходов по вашему желанию. Однако несомненное преимущество использования указателей в приведенном выше примере должно научить вас легко применять их, когда в этом <emphasis>возникает</emphasis> необходимость. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ОПЕРАЦИИ С УКАЗАТЕЛЯМИ </p>
    </title>
    <p>    Что же мы теперь умеем делать с указателями? Язык Си предлагает пять основных операций, которые можно применять к указателям, а нижеследующая программа демонстрирует эти возможности. Чтобы показать результаты каждой операции, мы будем печатать значение указателя (являющегося адресом, на который ссылается указатель), значение, находящееся по этому адресу, и адрес самого указателя. </p>
    <p><emphasis>/* операции с указателями */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define PR(X)</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("X = %u,*X = %d, &amp;X = %u\n",X, *X,&amp;X);</emphasis></p>
    <p><emphasis>/* печатает значение указателя (адрес), </emphasis></p>
    <p><emphasis>            значение, находящееся по */</emphasis></p>
    <p><emphasis>/* этому адресу, и адрес самого указателя */</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>static int urn[ ] = [100, 200, 300];</emphasis></p>
    <p><emphasis>int *ptrl, *ptr2;</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>ptrl = urn; /* присваивает адрес указателю */</emphasis></p>
    <p><emphasis>ptr2 = &amp;urn [2]; /* то же самое */</emphasis></p>
    <p><emphasis>PR(ptrl); /* см. макроопределение, указанное выше */</emphasis></p>
    <p><emphasis>ptrl++; /* увеличение указателя */</emphasis></p>
    <p><emphasis>PR(ptrl);</emphasis></p>
    <p><emphasis>PR(ptr2);</emphasis></p>
    <p><emphasis>++рtr2; /* выходит за конец массива */</emphasis></p>
    <p><emphasis>PR(ptr2);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("ptr2 - ptrl = %u\n", ptr2 - ptrl);</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>В результате работы программы получены следующие результаты: </p>
    <p><emphasis>ptrl = 18, *ptrl = 100, &amp;ptrl = 55990</emphasis></p>
    <p><emphasis>ptrl = 20, *ptrl = 200, &amp;ptrl = 55990</emphasis></p>
    <p><emphasis>ptr2 =22, *ptr2 = 300, &amp;ptr2 = 55992</emphasis></p>
    <p><emphasis>ptr2 =24, *ptr2 = 29808, &amp;ptr2 = 55992</emphasis></p>
    <p><emphasis>ptr2 - ptrl = 2</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Программа демонстрирует пять основных операций, которые можно выполнять над переменными типа указатель.</strong> </p>
    <p>1. ПРИСВАИВАНИЕ. Указателю можно присвоить адрес. Обычно мы выполняем это действие, используя имя массива или операцию получения адреса (<strong>&amp;</strong>). Программа присваивает переменной <strong>ptrl</strong> адрес начала массива <strong>urn;</strong> этот адрес принадлежит ячейке памяти с номером 18. (В нашей системе статические переменные запоминаются в ячейках оперативной памяти.) Переменная <strong>ptr2</strong> получает адрес третьего и последнего элемента массива, т. е. <strong>urn[2]</strong>. </p>
    <p><image l:href="#img2BAC.jpg"/> </p>
    <p>2. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЗНАЧЕНИЯ. Операция выдает значение, хранящееся в указанной ячейке. Поэтому результатом операции <strong>*ptrl</strong> в самом начале работы программы является число 100, находящееся в ячейке с номером <strong>18</strong>. </p>
    <p>3. ПОЛУЧЕНИЕ АДРЕСА УКАЗАТЕЛЯ. Подобно любым переменным переменная типа указатель имеет адрес и значение. Операция <strong>&amp;</strong> сообщает нам, где находится сам указатель. В нашем примере указатель <strong>ptrl</strong> находится в ячейке с номером <strong>55990</strong>. Эта ячейка содержит число <strong>18</strong>, являющееся адресом начала массива <strong>urn</strong>. </p>
    <p>4. УВЕЛИЧЕНИЕ УКАЗАТЕЛЯ. Мы можем выполнять это действие с помощью обычной операции сложения либо с помощью операции увеличения. Увеличивая указатель, мы перемещаем его на следующий элемент массива. Поэтому операция <strong>ptr1++</strong> увеличивает числовое значение переменной <strong>ptrl</strong> на <strong>2</strong> (два байта на каждый элемент массива целых чисел), после чего указатель <strong>ptrl</strong> ссылается уже на <strong>urn[l]</strong> (рис. 12.2). Теперь <strong>ptrl</strong> имеет значение <strong>20</strong> (адрес следующего элемента массива), а операция <strong>*ptrl</strong> выдает число <strong>200</strong>, являющееся значением элемента <strong>urn[1]</strong>. Заметим, что адрес самой ячейки <strong>ptrl</strong> остается неизменным, т.е. <strong>55990</strong>. После выполнения операции сама переменная не переместилась, потому что она только изменила значение! </p>
    <p><image l:href="#img8054.jpg"/> </p>
    <p>РИС. 12.2. Увеличение указателя типа int. </p>
    <p>     Аналогичным образом можно и уменьшить указатель. Однако при этом следует соблюдать осторожность. Машина не следит, ссылается ли еще указатель на массив или уже нет. Операция <strong>++ptr2</strong> перемещает указатель <strong>ptr2</strong> на следующие два байта, и теперь он ссылается на некоторую информацию, расположенную в памяти за массивом. </p>
    <p>     Кроме того, оператор увеличения можно использовать для переменной типа указатель, но не для констант этого типа подобно тому, как вы не можете применять оператор увеличения для обычных констант. Для переменных и констант типа указатель можно использовать простое сложение: </p>
    <empty-line/>
    <table>
     <tr>
      <th colspan="2"><emphasis>Правильно</emphasis></th>
      <th colspan="2"><emphasis>Неправильно</emphasis></th>
     </tr>
     <tr>
      <td colspan="2">ptr1++;</td>
      <td colspan="2">urn ++;</td>
     </tr>
     <tr>
      <td colspan="2">х ++;</td>
      <td colspan="2">3++;</td>
     </tr>
     <tr>
      <td colspan="2">ptr2 = ptr1 + 2;</td>
      <td colspan="2">ptr2 = urn++;</td>
     </tr>
     <tr>
      <td colspan="2">ptr2 = urn + 1;</td>
      <td colspan="2">х = у + 3++;</td>
     </tr>
    </table>
    <p>5. РАЗНОСТЬ. Можно находить разность двух указателей. Обычно это делается для указателей, ссылающихся на элементы одного и того же массива, чтобы определить, на каком расстоянии друг от друга находятся элементы. Помните, что результат имеет тот же тип, что и переменная, содержащая <emphasis>размер</emphasis> массива. </p>
    <p>Перечисленные выше операции открывают большие возможности. Программисты на языке Си создают массивы указателей, указатели на функции, массивы указателей на указатели, массивы указателей на функции и т. д. Мы будем придерживаться основных применений, которые уже упоминались. Первое из них - передача информации в функцию и из нее. Мы использовали указатели, когда хотели, чтобы функция изменила переменные, находящиеся в вызывающей программе. Второе - использование указателей в функциях, работающих с многомерными массивами. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>МНОГОМЕРНЫЕ МАССИВЫ</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Темпест Клауд, метеоролог, занимающаяся явлением перисто-сти облаков, хочет проанализировать данные о ежемесячном количестве осадков на протяжении пяти лет. В самом начале она должна решить, как представлять данные. Можно использовать 60 переменных, по одной на каждый месяц. (Мы уже упоминали о таком подходе ранее, но в данном случае он также неудачен.) Лучше было бы взять массив, состоящий из 60 элементов, но это устроило бы нас только до тех пор, пока можно хранить раздельно данные за каждый год. Мы могли бы также использовать 5 массивов по 12 элементов каждый, но это очень примитивно и может создать действительно большие неудобства, если Темнеет решит изучать данные о количестве осадков за 50 лет вместо пяти. Нужно придумать что-нибудь получше. </p>
     <p>     Хорошо было бы использовать массив массивов. Основной массив состоял бы тогда из 5 элементов, каждый из которых в свою очередь был бы массивом из 12 элементов. Вот как это записывается: </p>
     <p><emphasis>static float rain[5][12];</emphasis></p>
     <p>     Можно также представить массив <strong>rain</strong> в виде двумерного массива, состоящего из 5 строк и 12 столбцов. </p>
     <p>     При изменении второго индекса на единицу мы передвигаемся вдоль строки, а при изменении первого индекса на единицу, передвигаемся вертикально вдоль столбца. В нашем примере второй индекс дает нам месяцы, а первый - годы. </p>
     <p><image l:href="#imgDFB9.jpg"/> </p>
     <p>РИС. 12.3. Двумерный массив. </p>
     <p>     Используем этот двумерный массив в метеорологической программе. Цель нашей программы - найти общее количество осадков для каждого года, среднегодовое количество осадков и среднее количество осадков за каждый месяц. Для получения общего количества осадков за год следует сложить все данные, находящиеся в нужной строке. Чтобы найти среднее количество осадков за данный месяц, мы сначала складываем все данные в указанном столбце. Двумерный массив позволяет легко представить и выполнить эти действия. Рис. 12.4 содержит программу. </p>
     <p><emphasis>/* найти общее количество осадков для каждого года, среднего */</emphasis></p>
     <p><emphasis>/* довое, среднемесячное количество осадков, за несколько лет */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define TWLV 12 /* число месяцев в году */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define YRS 5 /* число лет */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>static float rain [YRS][TWLV] = {</emphasis></p>
     <p><emphasis>{10.2, 8.1, 6.8, 4.2, 2.1, 1.8, 0.2, 0.3, 1.1, 2.3, 6.1, 7.4},</emphasis></p>
     <p><emphasis>{9.2, 9.8, 4.4, 3.3, 2.2, 0.8, 0.4, 0.0, 0.6, 1.7, 4.3, 5.2},</emphasis></p>
     <p><emphasis>{6.6, 5.5, 3.8, 2.8, 1.6, 0.2, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3, 2.6, 4.2},</emphasis></p>
     <p><emphasis>{4.3, 4.3, 4.3, 3.0, 2.0, 1.0, 0.2, 0.2, 0.4, 2.4, 3.5, 6.6},</emphasis></p>
     <p><emphasis>{8.5, 8.2, 1.2, 1.6, 2.4, 0.0, 5.2, 0.9, 0.3, 0.9, 1.4, 7.2}</emphasis></p>
     <p><emphasis>};</emphasis></p>
     <p><emphasis>/* инициализация данных по количеству осадков за 1970-1974 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>int year, month;</emphasis></p>
     <p><emphasis>float subtot, total;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("ГОД КОЛИЧЕСТВО ОСАДКОВ (дюймы)\n\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>for(year = 0, total = 0; year &lt; YRS; year++)</emphasis></p>
     <p><emphasis>{ /* для каждого года, суммируем количество осадков для каждого месяца */</emphasis></p>
     <p><emphasis>for(month = 0, subtot = 0; month &lt; TWLV; month++)</emphasis></p>
     <p><emphasis>    subtot + = rain [year][month];</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("%5d %15.lf\n", 1970 + year, subtot);</emphasis></p>
     <p><emphasis>total + = subtot; /* общее для всех лет */</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" \n среднегодовое количество осадков</emphasis></p>
     <p><emphasis>        составляет %.lf дюймов. \n \n ", total/YRS );</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Янв. Фев. Map. Апр.Май Июн.Июл. Авг.Сент.");</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Окт. Нояб. Дек.\n" );</emphasis></p>
     <p><emphasis>for(month = 0; month &lt; TWLV; month++)</emphasis></p>
     <p><emphasis>{   /* для каждого месяца, суммируем </emphasis></p>
     <p><emphasis>    количество осадков за все годы */</emphasis></p>
     <p><emphasis>for(year = 0, subtot = 0; year &lt; YRS; year++)</emphasis></p>
     <p><emphasis>subtot += rain[year][month];</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %4.lf ", subtot/YRS); }</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>РИС. 12.4. Метеорологическая программа. </p>
     <p>ГОД КОЛИЧЕСТВО ОСАДКОВ (дюймы)</p>
     <p>1970 50.6</p>
     <p>1971 41.9</p>
     <p>1972 28.6</p>
     <p>1973 32.3</p>
     <p>1974 37.8</p>
     <p>Среднегодовое количество осадков составляет 38.2 дюйма.</p>
     <p>ЕЖЕМЕСЯЧНОЕ КОЛИЧЕСТВО:</p>
     <p>Янв. Фев. Mар. Апр. Mай. Июн. Июл. Авг.      Ceнт. OКТ. Нояб. Дек.</p>
     <p>7.8   7.2    4.1   3.0    2.1    0.8   1.2    0.3         0.5    1.7    3.6     6.l</p>
     <empty-line/>
     <p>В этой программе следует отметить два основных момента: инициализацию и вычисления. Инициализация сложнее, поэтому мы сначала рассмотрим вычисления. </p>
     <p>Чтобы найти общее количество осадков за год, мы не изменяем <strong>year</strong>, а заставляем переменную <strong>month</strong> пройти все свои значения. Так выполняется внутренний цикл <strong>for</strong>, находящийся в первой части программы. Затем мы повторяем процесс для следующего значения <strong>year</strong>. Это внешний цикл первой части программы. Структура вложенного цикла, подобная описанной, подходит для работы с двумерным массивом. Один цикл управляет одним индексом, а второй цикл - другим. </p>
     <p>Вторая часть программы имеет такую же структуру, но теперь мы изменяем <strong>year</strong> во внутреннем цикле, a <strong>month</strong> во внешнем. Помните, что при однократном прохождении внешнего цикла внутренний цикл выполняется полностью. Таким образом, программа проходит в цикле через все годы, прежде чем изменится месяц, и дает нам общее количество осадков за пять лет для первого месяца, затем общее количество за пять лет для второго месяца и т. д.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Инициализация двумерного массива</p>
     </title>
     <p>     Для инициализации массива мы взяли пять заключенных в скобки последовательностей чисел, а все эти данные еще раз заключили в скобки. Данные, находящиеся в первых внутренних скобках, присваиваются первой строке массива, данные во второй внутренней последовательности - второй строке и т. д. Правила, которые мы обсуждали раньше, о несоответствии между размером массива и данных применяются здесь для каждой строки. Если первая последовательность в скобках включает десять чисел, то только первым десяти элементам первой строки будут присвоены значения. Последние два элемента в этой строке будут, как обычно, инициализированы нулем по умолчанию. Если чисел больше, чем нужно, то это считается ошибкой; перехода к следующей строке не произойдет. </p>
     <p>     Мы могли бы опустить все внутренние скобки и оставить только две самые внешние. До тех пор пока мы будем давать правильное количество входных данных, результат будет тем же самым. Однако, если данных меньше, чем нужно, массив заполняется последовательно (не обращается внимание на разделение по строкам), пока не кончатся все данные. Затем оставшимся элементам будут присвоены нулевые значения. См. рис. 12.5. </p>
     <p><image l:href="#img2F41.jpg"/> </p>
     <p>РИС. 12.5. Два метода инициализации массива. </p>
     <p>     Все, что мы сказали о двумерных массивах, можно распространить и на трехмерные массивы и т. д. Трехмерный массив описывается следующим образом: </p>
     <p><emphasis>int solido[10][20][30];</emphasis></p>
     <p>     Вы можете представить его в виде десяти двумерных массивов (каждый 20х30), поставленных друг на друга, или в виде массива из массивов. То есть это массив из 10 элементов, и каждый его элемент также является массивом. Все эти массивы в свою очередь имеют по 20 элементов, каждый из которых состоит из 30 элементов. Преимущество этого второго подхода состоит в том, что можно довольно просто перейти к массивам большей размерности, если окажется, что вы не можете представить наглядно четырехмерный объект! Мы же останемся верны двум измерениям. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>УКАЗАТЕЛИ И МНОГОМЕРНЫЕ МАССИВЫ</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Как создать указатели для многомерных массивов? Чтобы найти ответ на этот вопрос, рассмотрим несколько примеров. </p>
     <p>Предположим, что у нас есть описания </p>
     <p><emphasis>int zippo[4][2];  /* массив типа int </emphasis></p>
     <p><emphasis>                из 4 строк и 2 столбцов */</emphasis></p>
     <p><emphasis>int *pri;    /* указатель на целый тип */</emphasis></p>
     <p>Тогда на что pri = zippo; указывает? На первый столбец первой строки: </p>
     <p><emphasis>zippo == &amp;zippo[0][0]</emphasis></p>
     <p>      А на что указывает <strong>pri + 1</strong>? На <strong>zippo[0][l]</strong>, т.е. на 1-ю строку 2-го столбца? Или на <strong>zippo[l][0]</strong>, элемент, находящийся во второй строке первого столбца? Чтобы ответить на поставленный вопрос, нужно знать, как располагается в памяти двумерный массив. Он размещается, подобно одномерным массивам, занимая последовательные ячейки памяти. Порядок элементов определяется тем, что самый правый индекс массива изменяется первым, т. е. элементы массива располагаются следующим образом: </p>
     <p><emphasis>zippo[0][0] zippo[0][1] zippo[1][0] zippo[1][1] zippo[2][0]</emphasis></p>
     <p><emphasis>...</emphasis></p>
     <p>Сначала запоминается первая строка, за ней вторая, затем третья и т. д. Таким образом в нашем примере: </p>
     <p><emphasis>pri == &amp;zippo[0][0] /* 1-я строка, 1 столбец */</emphasis></p>
     <p><emphasis>pri + 1 == &amp;zippo[0][1] /* 1-я строка, 2 столбец */</emphasis></p>
     <p><emphasis>pri + 2 == &amp;zippo[1][0] /* 2-я строка, 1 столбец */</emphasis></p>
     <p><emphasis>pri + 3 == &amp;zippo[1][1] /* 2-я строка, 2 столбец */</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Получилось? Хорошо, а на что указывает <strong>pri + 5</strong>? Правильно, на <strong>zippo[2][l]</strong>. </p>
     <p>     Мы описали двумерный массив как массив массивов. Если <strong>zippo</strong> является именем нашего двумерного массива, то каковы имена четырех строк, каждая из которых является массивом из двух элементов? Имя первой строки <strong>zippo[0]</strong>, имя четвертой строки <strong>zippo[3]</strong>; вы можете заполнить пропущенные имена. Однако имя массива является также указателем на этот массив в том смысле, что оно ссылается на первый его элемент. Значит, </p>
     <p><emphasis>zippo[0] == &amp;zippo[0][0]</emphasis></p>
     <p><emphasis>zippo[1] == &amp;zjppo[1][0]</emphasis></p>
     <p><emphasis>zippo[2] == &amp;zippo[2][0]</emphasis></p>
     <p><emphasis>zippo[3] == &amp;zippo[3][0]</emphasis></p>
     <p>     Это свойство является более, чем новшеством. Оно позволяет использовать функцию, предназначенную для одномерного массива, для работы с двумерным массивом! Вот доказательство (хотя мы надеемся, что теперь вы бы поверили нам и так) использования двумерного массива в нашей программе нахождения среднего значения: </p>
     <p><emphasis>/* одномерная функция, двумерный массив */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>static int junk[3][4] = {</emphasis></p>
     <p><emphasis>{2, 4, 6, 8},</emphasis></p>
     <p><emphasis>{100, 200, 300, 400},</emphasis></p>
     <p><emphasis>{10, 40, 60, 90} };</emphasis></p>
     <p><emphasis>int row;</emphasis></p>
     <p><emphasis>for(row = 0; row &lt; 3; row ++)</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Среднее строки %d равно %d.\n", row, mean(junk[row],4));</emphasis></p>
     <p><emphasis>/* junk [row] - одномерный массив ИЗ четырех элементов */</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>/* находит среднее в одномерном массиве */</emphasis></p>
     <p><emphasis>int mean(array,n)</emphasis></p>
     <p><emphasis>int array[ ], n;</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int index;</emphasis></p>
     <p><emphasis>long sum;</emphasis></p>
     <p><emphasis>if(n &gt; 0) {</emphasis></p>
     <p><emphasis>for(index = 0, sum = 0; index &lt; n; index++)</emphasis></p>
     <p><emphasis>    sum += (long)array[index];</emphasis></p>
     <p><emphasis>return((int)(sum/n)); }</emphasis></p>
     <p><emphasis>else { </emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Нет массива. \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>return(0); }</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Результат работы программы: </p>
     <p><emphasis>Cреднее строки  0 равно 5.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Cреднее строки  1 равно 250.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Cреднее строки  2 равно 50.</emphasis></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Функции и многомерные массивы</p>
     </title>
     <p>     Предположим, что вы хотите иметь функцию, работающую с двумерным массивом, причем со всем целиком, а не с частями. Как вы запишите определения функции и ее описания? Подойдем к этому более конкретно и скажем, что нам нужна функция, управляющая массивом <strong>junk[ ][ ]</strong> в нашем последнем примере. Пусть функция <strong>main( )</strong> выглядит так: </p>
     <p><emphasis>/* junk в main */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>static int junk[3][4] = {</emphasis></p>
     <p><emphasis>{2, 4, 5, 8},</emphasis></p>
     <p><emphasis>{100, 200, 300, 400}</emphasis></p>
     <p><emphasis>{10, 40, 60, 90} }; </emphasis></p>
     <p><emphasis>stuff(junk);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Функция <strong>stuff( )</strong> использует в качестве аргумента <strong>junk</strong>, являющийся указателем на весь массив. Как написать заголовок функции, не зная, что делает <strong>stuff( )</strong>?</p>
     <p>Попробуем написать: </p>
     <p><emphasis>stuff(junk) int junk[ ];</emphasis></p>
     <p>или </p>
     <p><emphasis>stuff(junk) int junk[ ][ ];</emphasis></p>
     <p>Нет и нет. Первые два оператора еще будут работать некоторым образом, но они рассматривают <strong>junk</strong> как одномерный массив, состоящий из 12 элементов. Информация о расчленении массива на строки отсутствует. </p>
     <p>     Вторая попытка ошибочна, потому что хотя оператор и указывает что <strong>junk</strong> является двумерным массивом, но нигде не говорится, из чего он состоит. Из шести строк и двух столбцов? Из двух строк и шести столбцов? Или из чего-нибудь еще? Компилятору недостаточно этой информации. Ее дают следующие операторы: </p>
     <p><emphasis>stuff(junk)</emphasis></p>
     <p><emphasis>int junk[ ][4];</emphasis></p>
     <p>Они сообщают компилятору, что массив следует разбить на строки по четыре столбца. Массивы символьных строк являются особым случаем, так как у них нулевой символ в каждой строке сообщает компилятору о конце строки. Это разрешает описания, подобные следующему: </p>
     <p><emphasis>char *list[  ];</emphasis></p>
     <p>Символьные строки представляют одно из наиболее частых применений массивов и указателей; мы вернемся к этой теме в гл. 13. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЧТО ВЫ ДОЛЖНЫ БЫЛИ УЗНАТЬ В ЭТОЙ ГЛАВЕ</p>
    </title>
    <p>Как объявить одномерный массив: <strong>long id_no[200];</strong></p>
    <p>Как объявить двумерный массив: <strong>short chess[8][8];</strong></p>
    <p>Какие массивы можно инициализировать: внешние и статические.</p>
    <p>Как инициализировать массив: <strong>static int hats[3]=[10,20,15];</strong></p>
    <p>Другой способ инициализации: <strong>static int caps[ ]=[3,56,2];</strong></p>
    <p>Как получить адрес переменной: использовать операцию <strong>&amp;</strong>.</p>
    <p>Как получить значение, ссылаясь на указатель: использовать операцию <strong>*</strong>.</p>
    <p>Смысл имени массива: <strong>hats == &amp;hats[0]</strong>.</p>
    <p>Соответствие массива и указателя: если <strong>ptr = hats;</strong> то <strong>ptr + 2 == &amp;hat[2];</strong> и <strong>*(ptr+2) == hat[2];</strong></p>
    <p>Пять операций, которые можно применять для переменных типа указатель: см. текст.</p>
    <p>Метод указателей для функций, работающих с массивами. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p><strong>ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ</strong></p>
    </title>
    <section>
     <title>
      <p><strong>Вопросы</strong> </p>
     </title>
     <p>1. Что напечатается в результате работы этой программы? </p>
     <p><emphasis>#define PC(X, Y)</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %с %c \n", X, Y)</emphasis></p>
     <p><emphasis>char ref[ ] = { D, О, L, Т};</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>char *ptr;</emphasis></p>
     <p><emphasis>int index;</emphasis></p>
     <p><emphasis>for(index =0; ptr = ref; index &lt; 4; index++, ptr++)</emphasis></p>
     <p><emphasis>    PC(ref[indcx], *ptr);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>2. Почему в вопросе 1 массив <strong>ref</strong> описан до оператора <strong>main( )</strong>? </p>
     <p>3. Определите значение <strong>*ptr</strong> и <strong>*(ptr + 2)</strong> в каждом случае:</p>
     <p>        а. int *ptr;</p>
     <p>     static int boop[4] = {12, 21, 121, 212};</p>
     <p>     ptr = bоор;</p>
     <p>        б. float *ptr;</p>
     <p>     static float awk[2][2] = { {1.0, 2.0}, {3.0, 4.0}};</p>
     <p>     ptr = awk[0];</p>
     <p>        в. int *ptr;</p>
     <p>     static int jirb[4] = {10023, 7};</p>
     <p>     ptr = jirb;</p>
     <p>        г. int = *ptr;</p>
     <p>     static int torf[2][2] = {12, 14, 16};</p>
     <p>     ptr = torf[0];</p>
     <p>        д. int *ptr;</p>
     <p>     static int fort[2][2] = { { 12}, {14, 16} };</p>
     <p>     ptr = fort[0];</p>
     <empty-line/>
     <p>4. Предположим, у нас есть описание <strong>static int grid[30][100];</strong></p>
     <p>     а. Выразите адрес grid [22][56] иначе.</p>
     <p>     б. Выразите адрес grid[22][0] двумя способами.</p>
     <p>     в. Выразите адрес grid[0][0] тремя способами. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>Ответы</strong> </p>
     </title>
     <p>1.</p>
     <p>     D D</p>
     <p>     O O</p>
     <p>     L L</p>
     <p>     Т Т </p>
     <p>2. По умолчанию такое положение <strong>ref</strong> относит его к классу памяти типа <strong>extern</strong>, a массивы этого класса памяти можно инициализировать. </p>
     <p>3.</p>
     <p>     а. 12 и 121</p>
     <p>     б. 1.0 и 3.0</p>
     <p>     в. 10023 и 0 (автоматическая инициализация нулем)</p>
     <p>     г. 12 и 16</p>
     <p>     д. 12 и 14 (именно 12 появляется в первой строке из-за скобок). </p>
     <p>4.</p>
     <p>     a. &amp;grid[22][56]</p>
     <p>     б. &amp;grid[22][01 и grid[22]</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p><strong>УПРАЖНЕНИЕ</strong></p>
    </title>
    <p>     1. Модифицируйте нашу метеорологическую программу таким образом, чтобы она выполняла вычисления, используя указатели вместо индексов. (Вы по-прежнему должны объявить и инициализировать массив.) </p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>13. Символьные строки и функции над строками</p>
   </title>
   <section>
    <p>СИМВОЛЬНЫЕ CTРOKИ</p>
    <p>ИНИЦИАЛИЗАЦИЯ СИМВОЛЬНЫХ СТРОК</p>
    <p>ВВОД-ВЫВОД СТРОК</p>
    <p>ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ФУНКЦИЙ, РАБОТАЮЩИХ CO CТРОKAMИ</p>
    <p>АРГУМЕНТЫ КОМАНДНЫХ СТРОК</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>СИМВОЛЬНЫЕ CTРOKИ     </p>
    </title>
    <p>Символьные строки представляют один из наиболее полезных и важных типов данных языка Си. Хотя до сих пор все время применялись символьные строки, мы еще не все знаем о них. Конечно, нам уже известно самое главное: символьная строка является массивом типа <strong>char</strong>, который заканчивается нуль-символом (<strong>'\0'</strong>). В этой главе мы больше узнаем о структуре строк, о том, как описывать и инициализировать строки, как их вводить или выводить из программы, как работать со строками. </p>
    <p>     На рис. 13.1 представлена работающая программа, которая иллюстрирует несколько способов создания строк, их чтения и вывода на печать. Мы используем две новые функции: <strong>gets( )</strong>, которая получаст строку, и <strong>puts( )</strong>, которая выводит строку. (Вы, вероятно, заметили сходство их имен с функциями <strong>getchar( )</strong> и <strong>putchar( )</strong>.) В остальном программа выглядит достаточно привычно. </p>
    <p><emphasis>/* работа со строками */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#include &lt;stdio.h&gt;</emphasis></p>
    <p><emphasis>#deline MSG  "У вас, наверное, много талантов.</emphasis></p>
    <p><emphasis>                 Расскажите о некоторых" .</emphasis></p>
    <p><emphasis>/* константа символьной строки */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define NULL 0</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define LIM 5</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define LINLEN 81 /* максимальная длина строки + 1 */</emphasis></p>
    <p><emphasis>char ml[ ] = " Только ограничьтесь одной строкой.";</emphasis></p>
    <p><emphasis>/* инициализация внешнего символьного массива */</emphasis></p>
    <p><emphasis>char *m2 = " Если вы не можете вспомнить что-нибудь, придумайте.";</emphasis></p>
    <p><emphasis>/* инициализация указателя внешнего символьного массива */</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>char name[LlNLEN];</emphasis></p>
    <p><emphasis>static char talents[LINLEN];</emphasis></p>
    <p><emphasis>int i;</emphasis></p>
    <p><emphasis>int count = 0;</emphasis></p>
    <p><emphasis>char *m3 = " \n Достаточно обо мне -- Как вас зовут?";</emphasis></p>
    <p><emphasis>/* инициализация указателя */</emphasis></p>
    <p><emphasis>static char *mytal[LlM] = ("Быстро складываю числа", </emphasis></p>
    <p><emphasis>                           "Точно умножаю",</emphasis></p>
    <p><emphasis>                           "Записываю данные",</emphasis></p>
    <p><emphasis>                           "Правильно выполняю команды",</emphasis></p>
    <p><emphasis>                           "Понимаю язык Си"};</emphasis></p>
    <p><emphasis>/* инициализация массива строк */</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("Привет! Я Клайд, компьютер.</emphasis></p>
    <p><emphasis>            У меня много талантов.\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("%s \n", "Позвольте рассказать о некоторых из них.");</emphasis></p>
    <p><emphasis>puts(" Каковы они? Ах да, вот их неполный перечень.");</emphasis></p>
    <p><emphasis>for(i = 0; i&lt;LIM; i++)</emphasis></p>
    <p><emphasis>puts(mytal[i]); /* печатает перечень талантов компьютера */</emphasis></p>
    <p><emphasis>puts(m3);</emphasis></p>
    <p><emphasis>gets(name);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Хорошо, %s, %s\n" , name, MSG);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" %s\n %s\n", m1, m2);</emphasis></p>
    <p><emphasis>gets(talents);</emphasis></p>
    <p><emphasis>puts(" Давайте, посмотрим, получил ли я этот перечень:");</emphasis></p>
    <p><emphasis>puts(talents);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Спасибо за информацию, %s \n" , name);</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>PИC. 13.1. Программа, использующая строки. </p>
    <p>     Чтобы помочь вам разобраться в том, что делает эта программа, мы приводим результат ее работы: </p>
    <p><emphasis>Привет, я Клайд, компьютер. У меня много  талантов.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Позвольте рассказать о некоторых из них.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Каковы они? Ах  да, вот их неполный перечень.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Быстро складываю числа.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Точно умножаю.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Записываю данные.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Правильно выполняю команды команды.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Понимаю язык Си.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Достаточно обо мне - Как вас зовут? Найджел Барнтвит</emphasis></p>
    <p><emphasis>Хорошо, Найджел Барнтвит, у вас, наверное, много талантов.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Расскажите о некоторых.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Только ограничтесь одной строкой.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Если вы не можете вспомнить что-нибудь, придумайте.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Фехтование, пение тирольских песен, симуляция, дегустация сыра.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Давайте посмотрим, получил ли я этот перечень.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Фехтование, пение тирольских песен, симуляция, дегустация сыра.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Спасибо за информацию, Найджел Барнтвит.</emphasis></p>
    <p>Тщательно исследуем программу. Но вместо того чтобы просматривать строку за строкой, применим более общий подход. Сначала рассмотрим способы определения строк в программе. Затем выясним, что нужно для чтения строки в программе. И наконец, изучим способы вывода строки. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ОПРЕДЕЛЕНИЕ СТРОК В ПРОГРАММЕ</p>
    </title>
    <section>
     <title>
      <p>Строковые константы</p>
     </title>
     <p>     Всякий раз, когда компилятор встречается с чем-то, заключенным в двойные кавычки, он определяет это как строковую константу. Символы, заключенные в кавычки, плюс завершающий символ <strong>'\0'</strong>, записываются в последовательные ячейки памяти. Компилятор подсчитывает количество символов, поскольку ему нужно знать размер памяти, необходимой для запоминания строки. Наша программа использует несколько таких строковых констант, чаще всего в качестве аргументов функций <strong>printf( )</strong> и <strong>puts( )</strong>. Заметим также, что мы можем определять строковые константы при помощи директивы <strong>#define</strong>. </p>
     <p>     Если вы хотите включить в строку символ двойной кавычки, ему должен предшествовать символ обратной дробной черты: </p>
     <p><emphasis>рrintf("\"Беги, Спот, беги!\" - сказал Дик.\n");</emphasis></p>
     <p>В результате работы этого оператора будет напечатана строка: </p>
     <p><emphasis>"Беги, Cпот, беги! - "сказал Дик.</emphasis></p>
     <p>     Cтроковые константы размещаются в <emphasis>статической памяти</emphasis>. Вся фраза в кавычках является указателем на место в памяти, где записана строка. Это аналогично использованию имени массива, служащего указателем на расположение массива. Если это действительно так, то как выглядит оператор, который выводит строку? </p>
     <p><emphasis>/* строки в качестве указателей */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("%s, %u, %c \n", "We", "love", *"figs");</emphasis></p>
     <p>     Итак, формат <strong>%s</strong> выводит строку <strong>We</strong>. Формат <strong>%u</strong> выводит целое без знака. Если слово <strong>"love"</strong> является указателем, то выдается его значение, являющееся адресом первого символа строки. Наконец, <strong>*"figs"</strong> должно выдать значение, на которое ссылается адрес, т. е. первый символ строки <strong>"figs"</strong>. Произойдет ли это на самом деле? Да, мы получим следующий текст: </p>
     <p><emphasis>We, 34, f</emphasis></p>
     <p>Ну, вот! Давайте теперь вернемся к строкам, находящимся в <emphasis>символьных массивах</emphasis>. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Массивы символьных строк и их инициализация</p>
     </title>
     <p>     При определении массива символьных строк необходимо сообщить компилятору требуемый размер памяти. Один из способов сделать это - инициализировать массив при помощи строковой константы. Так как <emphasis>автоматические массивы</emphasis> нельзя инициализировать, необходимо для этого использовать <emphasis>статические</emphasis> или <emphasis>внешние массивы</emphasis>. Например, оператор </p>
     <p><emphasis>char m1[ ] = "Только ограничьтесь одной строкой.";</emphasis></p>
     <p>инициализировал внешний (по умолчанию) массив <strong>m1</strong> для указанной строки. Этот вид инициализации является краткой формой стандартной инициализации массива </p>
     <p><emphasis>char m1[ ] = {'Т', 'о', 'л', 'ь', 'к', 'о', ' ',</emphasis></p>
     <p><emphasis>                   'о', 'г', 'р', 'а', 'н', 'и', 'ч',</emphasis></p>
     <p><emphasis>                   'ь', 'т', 'e', 'с', 'ь', ' ', 'о',</emphasis></p>
     <p><emphasis>                   'д', 'н', 'о', 'й', ' ', 'с', 'т',</emphasis></p>
     <p><emphasis>                   'р' 'о', 'к', 'о', 'й', ' .', '\0'};</emphasis></p>
     <p>(Обратите внимание на замыкающий нуль-символ. Без него мы имеем массив символов, а не строку.) Для той и другой формы (а мы рекомендуем первую) компилятор подсчитывает символы и таким образом получает размер массива. </p>
     <p>Как и для других массивов, имя <strong>m1</strong> является указателем на первый элемент массива:</p>
     <empty-line/>
     <p><emphasis>m1 == &amp;m1[0], *m1 == 'Т', и *(m1 + l) == m1[1] == 'о', </emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Действительно, мы можем использовать указатель для создания строки. Например:</p>
     <empty-line/>
     <p><emphasis>char *m3 = " \n Достаточно обо мне - как вас зовут?"; </emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Это почти то же самое, что и </p>
     <empty-line/>
     <p><emphasis>static char m3[ ] = "\n Достаточно обо мне - как вас зовут?" ; </emphasis></p>
     <p>Оба описания говорят об одном: <strong>m3</strong> является указателем строки со словами " Как вас зовут?" . В том и другом случае сама строка определяет размер памяти, необходимой для ее размещения. Однако вид их не идентичен. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Массив или указатель</p>
     </title>
     <p>     В чем же тогда разница между этими двумя описаниями? Описание с массивом вызывает создание в статической памяти массива из 38 элементов (по одному на каждый символ плюс один на завершающий символ '<strong>\0</strong>'. Каждый элемент инициализируется соответствующим символом. В дальнейшем компилятор будет рассматривать имя <strong>m3</strong> как синоним адреса первого элемента массива, т. е. &amp;<strong>m3[0]</strong>. Следует отметить, что <strong>m3</strong> является <emphasis>константой</emphasis> указателя. Вы не можете изменить <strong>m3</strong>, так как это означало бы изменение положения (адрес) массива в памяти. Можно использовать операции, подобные <strong>m3+1</strong>, для идентификации следующего элемента массива, однако нe разрешается выражение <strong>++m3</strong>. Опeратор увеличения можно использовать с именами переменных, но не констант. </p>
     <p>     Форма с указателем также вызывает создание в статической памяти 38 элементов для запоминания строки. Но, кроме того, выделяется еще одна ячейка памяти для <emphasis>переменной</emphasis> <strong>m3</strong>, являющейся указателем. Сначала эта переменная указывает на начало строки, но ее значение может изменяться. Поэтому мы можем использовать операцию увеличения; <strong>++m3</strong> будет указывать на второй символ строки (<strong>Д</strong>). Заметим, что мы не объявили <strong>*m3</strong> статической неременной, потому что мы инициализировали не массив из 38 элементов, а одну переменную типа указатель. Не существует ограничений на класс памяти при инициализации обычных переменных, не являющихся массивом. </p>
     <p>     Существенны ли эти отличия? Чаще всего нет, но все зависит от того, что вы пытаетесь делать. Посмотрите несколько примеров, а мы возвращаемся к вопросу выделения памяти для строк. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Массив и указатель: различия </p>
     </title>
     <p>     В нижеследующем тексте мы обсудим различия в использовании описаний этих двух видов: </p>
     <p><emphasis>static char heart[ ] ="Я люблю Тилли !";</emphasis></p>
     <p><emphasis>char *head ="Я люблю Милли!";</emphasis></p>
     <p>     Основное отличие состоит в том, что указатель <strong>heart</strong> является константой, в то время как указатель <strong>head</strong> - переменной. Посмотрим, что на самом деле даст эта разница.</p>
     <empty-line/>
     <p>Вo-пepвых, и в том и в другом случае можно использовать операцию сложения с указателем. </p>
     <p><emphasis>for(i = 0; i &lt; 6; i++ )</emphasis></p>
     <p><emphasis>putchar(*(heart + i));</emphasis></p>
     <p><emphasis>putchar('\n');</emphasis></p>
     <p><emphasis>for(i = 0; i &lt; 6; i++ )</emphasis></p>
     <p><emphasis>putchar(*(head + i));</emphasis></p>
     <p><emphasis>putchar('\n');</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>в результате получаем </p>
     <p><emphasis>Я люблю Я люблю</emphasis></p>
     <p>Но только в случае с указателем можно использовать операцию увеличения: </p>
     <p><emphasis>while( *(head) != '\0') /* останов и конце строки */</emphasis></p>
     <p><emphasis>putchar(*(head++ )); /* печать символа и перемещение указателя */</emphasis></p>
     <p>дают в результате: </p>
     <p><emphasis>Я люблю МИЛЛИ!</emphasis></p>
     <p>Предположим, мы хотим заменить <strong>head</strong> на <strong>heart</strong>. Мы можем cказать </p>
     <p><emphasis>head = heart /* теперь head указывает на массив hеart */ </emphasis></p>
     <p>но теперь мы можем сказать </p>
     <p><emphasis>heart =  head; /* запрещенная конструкция */</emphasis></p>
     <p>     Ситуация аналогична <strong>х = 3</strong> или <strong>3 = х;</strong> левая часть оператора присваивания должна быть именем переменной. В данном случае <strong>head = heart;</strong> не уничтожит строку <strong>Милли</strong>, а только изменит адрес, записанный в <strong>head</strong>. Вот каким путем можно изменить обращение к <strong>heart</strong> и проникнуть в сам массив: </p>
     <p><emphasis>heart[8] = 'М';</emphasis></p>
     <p>или </p>
     <p><emphasis>*(heart + 8) = 'М';</emphasis></p>
     <p><emphasis>Элементы</emphasis> массива (но не <emphasis>имя</emphasis>) являются переменными</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Явное задание размера памяти</p>
     </title>
     <p>     Иной путь выделения памяти заключается в явном ее задании. Во внешнем описании мы могли бы скачать: </p>
     <p><emphasis>char m1[44] = "Только ограничьтесь одной строкой.";</emphasis></p>
     <p>вместо </p>
     <p><emphasis>char m1[ ] = "Только ограничьтесь одной строкой.";</emphasis></p>
     <p>     Можно быть уверенным, что число элементов по крайней мере на один (это снова нуль-символ) больше, чем длина строки. Как и в других статических или внешних массивах, любые неиспользованные элементы автоматически инициализируются нулем (который в символьном виде является нуль-символом, а не символом цифры нуль). </p>
     <p><image l:href="#imgAB95.jpg"/> </p>
     <p>РИС. 13.2. Инициализация массива. </p>
     <p>     Отметим, что в нашей программе массиву <strong>name</strong> задан размер:</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>char name [81];</strong> </p>
     <p>     Поскольку массив <strong>name</strong> должен читаться во время работы программы, у компилятора нет другого способа узнать заранее, сколько памяти нужно выделить для массива. Это нс символьная константа, в которой компилятор может посчитать символы. Поэтому мы предположили, что 80 символов будет достаточно, чтобы поместить в массив фамилию пользователя. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Массивы символьных строк</p>
     </title>
     <p>     Обычно бывает удобно иметь массив символьных строк. В этом случае можно использовать индекс для доступа к нескольким разным строкам. Покажем это на примере: </p>
     <p><emphasis>static char *mytal[LIM] = {"Быстро складываю числа", </emphasis></p>
     <p><emphasis>                                "Точно умножаю", </emphasis></p>
     <p><emphasis>                                "Записываю данные",</emphasis></p>
     <p><emphasis>                                "Правильно выполняю команды",</emphasis></p>
     <p><emphasis>                                "Понимаю язык Си"};</emphasis></p>
     <p>     Разберемся в этом описании. Вспомним, что <strong>LIM</strong> имеет значение 5, мы можем сказать, что <strong>mytal</strong> является массивом, состоящим из пяти указателей на символьные строки. Каждая строка символов, конечно же, представляет собой символьный массив, поэтому у нас есть пять указателей на массивы. Первым указателем является <strong>mytal[0]</strong>, и он ссылается на первую строку. Второй указатель <strong>mytal[1]</strong> ссылается на вторую строку. Каждый указатель, в частности, ссылается на первый символ своей строки: </p>
     <p><emphasis>*mytal[0] == 'Б', *mytal[1] == 'Т', mytal[2] == 'З'</emphasis></p>
     <p>и т. д. </p>
     <p>     Инициализация выполняется по правилам, определенным для массивов. Тексты в кавычках эквивалентны скобочной записи</p>
     <p><strong>{{...}, {...}, ..., {...}};</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>где многоточия подразумевают тексты, которые мы поленились напечатать. В первую очередь мы хотим отметить, что первая последовательность, заключенная в двойные кавычки, соответствует первым парным скобкам и используется для инициализации первого указателя символьной строки. Следующая последовательность в двойных кавычках инициализирует второй указатель и т. д. Запятая разделяет соседние последовательности. </p>
     <p>Кроме того, мы могли бы явно задавать размер строк символов, используя описание, подобное такому: </p>
     <p><emphasis>static char mytal[LIM][LINLIM];</emphasis></p>
     <p>     Разница заключается в том, что второй индекс задает "прямоугольный" массив, в котором все "ряды" (строки) имеют одинаковую длину. Описание </p>
     <p><emphasis>static char *mytal [LIM]</emphasis></p>
     <p>однако, определяет "рваный" массив, где длина каждого "ряда" определяется той строкой, которая этот "ряд" инициализировала. Рваный массив не тратит память напрасно. </p>
     <p><image l:href="#img14A0.jpg"/> </p>
     <p>PИС. 13.3. Прямоугольный массив или pваный</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Указатели и строки</p>
     </title>
     <p>     Возможно, вы заметили периодическое упоминание указателей в нашем рассказе о строках. Большинство операции языка Си, имеющих дело со строками, работает с указателями. Например, рассморим приведенную ниже бесполезную, но поучительную программу </p>
     <p><emphasis>/* указатели и строки */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define PX(X) printf("X = %s; значение = %u; &amp;X = %u\n", X, X, &amp;X)</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( ) {</emphasis></p>
     <p><emphasis>static char *mesg = "He делай глупостей!";</emphasis></p>
     <p><emphasis>static char *copy;</emphasis></p>
     <p><emphasis>copy = mesg;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %s \n" , copy);</emphasis></p>
     <p><emphasis>PX(mesg);</emphasis></p>
     <p><emphasis>PX(copy);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Взглянув на эту программу, вы можете подумать, что она копирует строку "Не делай глупостей!", и при беглом взгляде на вывод вам может показаться правильным это предположение: </p>
     <p><emphasis>He делай глупостей!</emphasis></p>
     <p><emphasis>mesg = He делай глупостей!;  значение = 14; &amp;mesg  = 32</emphasis></p>
     <p><emphasis>copy = He делай глупостей!; значение = 14; &amp;сору = 34</emphasis></p>
     <p>     Но изучим вывод <strong>РХ()</strong>. Сначала <strong>X</strong>, который последовательно является <strong>mesg</strong> и <strong>сору</strong>, печатается как строка (<strong>%s</strong>). Здесь нет сюрприза. Все строки содержат "Не делай глупостей!". </p>
     <p>Далее ... вернемся к этому несколько позднее. </p>
     <p>Третьим элементом в каждой строке является <strong>&amp;X</strong>, т. е. адрес <strong>X</strong>. Указатели <strong>mesg</strong> и <strong>copy</strong> записаны в ячейках 32 и 34 соответственно. </p>
     <p>Теперь о втором элементе, который мы называем <emphasis>значением</emphasis>. Это сам <strong>X</strong>. Значением указателя является адрес, который он содержит. Мы видим, что <strong>mesg</strong> ссылается на ячейку 14, и поэтому выполняется <strong>сору</strong>. </p>
     <p>Смысл заключается в том, что сама строка никогда не копируется. Оператор <strong>copy=mesg;</strong> создаст второй указатель, ссылающийся на ту же самую строку. </p>
     <p>Зачем все эти предосторожности? Почему бы не скопировать всю строку? Хороню, а что эффективнее - копировать один адрес или, скажем, 50 отдельных элементов ? Часто бывает, что адрес это все, что необходимо для выполнения работы. </p>
     <p>Теперь, когда мы обсудили определение строк в программе, давайте займемся вводом строк. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВВОД СТРОК</p>
    </title>
    <section>
     <p> Процесс ввода строки выполняется за два шага: выделение памяти для запоминания строки и применение функции ввода для получения строки. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Выделение памяти</p>
     </title>
     <p>     Сначала следует определить место для размещения строки при вводе. Как было отмечено раньше, это значит, выделить память, достаточную для размещения любых строк, которые мы предполагаем читать. Не следует надеяться, что компьютер подсчитает длину строки при ее вводе, а затем выделит для нес память. Он нe будет этого делать (если только вы не напишите программу, которая должна это выполнять). Если вы попытаетесь сделать что-то подобное </p>
     <p>static char *name;scanf(" %s", name);</p>
     <p>компилятор, вероятно, выполнит нужные действия. Но при вводе имя будет записываться на данные или текст вашей программы. Большинство программистов считает это очень забавным, но только в чужих программах. Проще всего включить в описание явный размер массива: </p>
     <p>char name[81];</p>
     <p>     Можно также использовать библиотечные функции языка Си, которые распределяют намять, и мы рассмотрим их в гл. 15. </p>
     <p>     В нашей программе для <strong>name</strong> использовался <emphasis>автоматический массив</emphasis>. Мы смогли это сделать, потому что не требовалось инициализации массива. </p>
     <p>     Кaк только выделена память для массива, можно считывать строку. Мы уже упоминали, что программы ввода не являются частью языка. Однако большинство систем имеют две библиотечные функции <strong>scanf( )</strong> и <strong>gets( )</strong>, которые могут считывать строки. Чаще всего используется функция <strong>gets( )</strong>, поэтому мы вначале расскажем о ней. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Функция gets( )</p>
     </title>
     <p>     Эта функция считывания строки очень удобна для диалоговых систем. Она получает строку от стандартного устройства ввода вашей системы, которым, как мы предполагаем, является клавиатура. Поскольку строка не имеет заранее заданной длины, функция <strong>gets( )</strong> должна знать, когда ей прекратить работу. Функция читает символы до тех пор, пока ей не встретится символ новой строки (<strong>'\n'</strong>), который вы создаете, нажимая клавишу [<strong>ввод</strong>]. Функция берет все символы до (но не включая) символа новой строки, присоединяет к ним нуль-символ (<strong>'\0'</strong>) и передает строку вызывающей программе. Вот простой способ использования функции. </p>
     <p><emphasis>/* получение имени1 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>char name[81]; /* выделение памяти */</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Привет, как вас зовут?\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>gets(name);  /* размещение введенного имени в строку "name" */</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Хорошее имя, %s. \n" , name);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Функция примет любое имя (включая пробелы) длиной до 80 символов. (Не забудьте запасти один символ для <strong>'\0'</strong>.) </p>
     <p>     Отметим, что мы хотели при помощи функции <strong>gets( )</strong> воздействовать на нечто (<strong>name</strong>) в вызывающей программе. Значит, нужно использовать указатель в качестве аргумента; а имя массива, конечно, <emphasis>является</emphasis> его указателем. </p>
     <p>     Функция <strong>gets( )</strong> обладает большими возможностями, чем показано в последнем примере. Взгляните на эту программу: </p>
     <p><emphasis>/* получение имени2 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>char name [80];</emphasis></p>
     <p><emphasis>char *ptr, *gets( );</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Привет, как вас зовут?\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>ptr = gets(name);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %s? Ax! %s!\n", name, ptr);</emphasis></p>
     <p><emphasis>} </emphasis></p>
     <p>Получился диалог: </p>
     <p><emphasis>Привет, как вас зовут?</emphasis></p>
     <p><emphasis>Тони де Туна</emphasis></p>
     <p><emphasis>Тони де Туна? Ах! Тони де Туна!</emphasis></p>
     <p>Функция <strong>gets( )</strong> предоставляет вам два способа ввода строки!</p>
     <empty-line/>
     <p>     1. Использует метод указателей для передачи строки в <strong>name</strong>.</p>
     <p>     2. Использует ключевое слово <strong>return</strong> для возврата строки в <strong>ptr</strong>. </p>
     <p>     Напомним, что <strong>ptr</strong> является указателем на тип <strong>char</strong>. Это означает, что <strong>gets( )</strong> должна вернуть значение, которое является указателем на тип <strong>char</strong>. И в приведенном выше изложении вы можете увидеть, что мы так и описали <strong>gets( )</strong>. </p>
     <p>Описание вида </p>
     <p><emphasis>char *gets( );</emphasis></p>
     <p>говорит о том, что <strong>gets( )</strong> является функцией (отсюда круглые скобки) типа "указатель на тип char" (поэтому <strong>*</strong> и <strong>char</strong>). В примере <strong>получение имени1</strong> мы обходились без этого описания, потому что мы никогда не пытались использовать возвращенное значение функции <strong>gets( )</strong>. </p>
     <p>     Между прочим, вы можете также описать указатель на функцию. Это выглядело бы следующим образом: </p>
     <p><emphasis>char (*foop)( );</emphasis></p>
     <p>и <strong>foop</strong> был бы указателем на функцию типа <strong>char</strong>. Мы расскажем немного подробнее о таких причудливых описаниях в гл. 14. </p>
     <p>     Структура функции <strong>gets( )</strong> выглядела бы примерно так: </p>
     <p><emphasis>char *gets(s);</emphasis></p>
     <p><emphasis>char *s;</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>char *p;</emphasis></p>
     <p><emphasis>return(p);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     На самом деле структура немного сложнее, и для <strong>gets( )</strong> есть две возможности возврата. Если все идет хорошо, она возвращает считанную строку, как мы уже сказали. Если что-то неправильно или если <strong>gets( )</strong> встречает символ <strong>EOF</strong>, она возвращает <strong>NULL</strong>, или нулевой адрес. Таким образом <strong>gets( )</strong> включает разряд проверки ошибки. Поэтому данная функция удобна для использования в конструкциях, подобных </p>
     <p><emphasis>while(gets(name) != NULL)</emphasis></p>
     <p>где <strong>NULL</strong> определен в файле <strong>stdio.h</strong> как <strong>0</strong>. При помощи указателя массиву name присваивается значение. Наличие <strong>возврата</strong> позволяет присваивать значение всей <strong>gets(name)</strong> и выполнять проверку на <strong>EOF</strong>. Этот двоякий подход более компактен, чем использование функции <strong>getchar( )</strong>, которая имеет <strong>возврат</strong> без аргумента. </p>
     <p><emphasis>while((ch = getchar( )) != EOF)</emphasis></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Функция scanf( )</p>
     </title>
     <p>     Мы уже использовали ранее функцию <strong>scanf( )</strong> и формат <strong>%s</strong> для считывания строки. Основное различие между <strong>scanf( )</strong> и <strong>gets( )</strong> заключается в том, как они определяют, что достигли конца строки: <strong>scanf( )</strong> предназначена скорее для получения слова, а не строки. Функция <strong>gets( )</strong>, как мы уже видели, принимает все символы до тех пор, пока нс встретит первый символ "новая строка". Функция <strong>scanf( )</strong> имеет два варианта. Для любого из них строка начинается с первого встретившегося непустого символа. Если вы используете формат <strong>%s</strong>, строка продолжается до (но не включая) следующего пустого символа (пробел, табуляция или новая строка). Если вы определяете размер поля как <strong>%10s</strong>, то функция <strong>scanf( )</strong> считает нe более 10 символов или же считает до любого пришедшего первым пустого символа. </p>
     <p>     Функция <strong>scanf( )</strong> возвращает целое значение, равное числу счи танных символов, если ввод прошел успению, или символ <strong>EОF</strong>, ее ли он встретился. </p>
     <p><emphasis>/* scanf( ) и подсчет количества */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>static char name1[40], name2[11];</emphasis></p>
     <p><emphasis>int count;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Введите, пожалуйста, 2 имени.\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>count = scanf(" %s  %10s", name1, name2);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Я считал %d имен %s и %s.\n", count, name1, name2);</emphasis></p>
     <p><emphasis>} </emphasis></p>
     <p>Вот два примера работы программы: </p>
     <p><emphasis>Введите, пожалуйста, два имени. </emphasis></p>
     <p><emphasis>Джсссика  Джукс.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Я считал два имени</emphasis></p>
     <p><emphasis>Джсссика  и  Джукс.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Введите, пожалуйста, 2 имени.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Лиза Апплеботтхэм </emphasis></p>
     <p><emphasis>Я считал 2 имени Лиза и Апплеботтхэм.</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Во втором примере были считаны только первые 10 символов от Апплеботтхэм, так как мы использовали формат <strong>%10s</strong>. </p>
     <p>     Если вы получаете только текст с клавиатуры, лучше применять, функцию <strong>gets( )</strong>. Она проще в использовании, быстрее и более компактна. Функция <strong>scanf( )</strong> предназначена в основном для ввода смеси типов данных в некоторой стандартной форме. Например, если каждая вводимая строка содержит наименование инструмента, количество его на складе и стоимость каждого инструмента, вы можете использовать функцию <strong>scanf( )</strong> или можете создать свою собственную функцию, которая выполняет проверку некоторых ошибок при вводе.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВЫВОД СТРОК </p>
    </title>
    <section>
     <p>    Опять мы должны полагаться на библиотечные функции, которые могут немного изменяться от системы к системе. Функции <strong>puts( )</strong> и <strong>printf( )</strong> - две рабочие лошадки, используемые при выводе строк. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Функция puts( )</p>
     </title>
     <p>     Это очень простая функция; у нее есть только один аргумент, являющийся указателем строки. Нижеследующий пример иллюстрирует некоторые из многих способов ее применения. </p>
     <p><emphasis>/* простые выдачи */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include &lt;stdio.h&gt;</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define DEF  "Я строка #define."</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>static char str1[ ] = "Массив инициализирован мной.";</emphasis></p>
     <p><emphasis>static char *str2 = "Указатель инициализирован мной.";</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(" Я аргумент функции puts( )." );</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(DEF);</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(str1);</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(str2);</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(&amp;str1[4]);</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(str2 + 4);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>В результате работы программы получаем </p>
     <p><emphasis>Я аргумент функции puts( ).</emphasis></p>
     <p><emphasis>Я строка #define.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Массив инициализирован мной.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Указатель инициализирован мной.</emphasis></p>
     <p><emphasis>ив инициализирован мной.</emphasis></p>
     <p><emphasis>атель инициализирован мной.</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Этот пример напоминает нам, что фразы в кавычках и имена строк символьных массивов являются указателями. Обратите внимание на два последних оператора. Указатель <strong>&amp;strl[4]</strong> ссылается на пятый элемент массива <strong>str1</strong>. Этот элемент содержит символ 'и', и функция <strong>puts( )</strong> использует его в качестве начальной точки. Аналогично <strong>str2 + 4</strong> ссылается на ячейку памяти, содержащую 'а' в "указателе", и с нее начинается вывод строки. </p>
     <p>Как <strong>puts( )</strong> узнает, когда остановиться? Она прекращает работу, если встречает нуль-символ, поэтому лучше, чтобы он был. Не пытайтесь делать так! </p>
     <p><emphasis>/* нет строки! */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>static char dont[ ] = (' H', ' Г , ' ! ', ' ! ');</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(dont);  /* dont не является строкой */</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Поскольку в <strong>dont</strong> отсутствует завершающий нуль-символ, она не является строкой. Так как нуль-символ отсутствует, <strong>puts( )</strong> не знает, когда ей останавливаться. Она будет просто перебирать ячейки памяти, следующие за <strong>dont</strong> до тех пор, пока не найдет где-нибудь нуль-символ. Если повезет, она, может быть, найдет его в ближайшей ячейке, но может и нe повезти. </p>
     <p>     Обратите внимание, что любая строка, вводимая функцией <strong>puts( )</strong>, начинается с новой строки. Если <strong>puts( )</strong> в конце концов находит завершающий нуль-символ, она заменяет его символом "новой строки" и затем выводит строку. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Функция printf( )</p>
     </title>
     <p>     Мы уже обсуждали функцию <strong>printf( )</strong> довольно основательно. Подобно <strong>puts( )</strong>, она использует указатель строки в качестве аргумента. Функция <strong>printf( )</strong> менее удобна, чем <strong>puts( )</strong>, но более гибка. </p>
     <p>     Разница заключается в том, что <strong>printf( )</strong> не выводит автоматически каждую строку текста с новой строки. Вы должны указать, что хотите выводить с новых строк. Так, </p>
     <p><emphasis>printf(" %s\n" , string);</emphasis></p>
     <p>дает то же самое, что и </p>
     <p><emphasis>puts(string);</emphasis></p>
     <p>     Вы можете видеть, что первый оператор требует ввода большего числа символов и большего времени при выполнении на компьютере. С другой стороны, <strong>printf( )</strong> позволяет легко объединять строки для печати их в одной строке. Например: </p>
     <p><emphasis>printf(" Хорошо, %s, %s \n", name, MSG);</emphasis></p>
     <p>объединяет " Хорошо" с именем пользователя и c символьной строкой <strong>MSG</strong> в одну строку. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>СОЗДАНИЕ СОБСТВЕННЫХ ФУНКЦИЙ</p>
    </title>
    <p>     Не ограничивайте себя при вводе и выводе только этими библиотечными функциями. Если у вас нет нужной функции, или она вам не нравится, можно создавать свои собственные версии, используя для этого <strong>getchar( )</strong> и <strong>putchar( )</strong>. </p>
    <p>Предположим, у вас нет функции <strong>puts( )</strong>. Вот один из путей ее создания: </p>
    <p><emphasis>/* put1  - печатает строку */</emphasis></p>
    <p><emphasis>put1(string);</emphasis></p>
    <p><emphasis>char *string;</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>while(*string != '\0') putchar(*string++);</emphasis></p>
    <p><emphasis>putchar('\n');</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>     <emphasis>Символьный указатель</emphasis> <strong>string</strong> вначале ссылается на первый элемент вызванного аргумента. После печати его содержимого указатель увеличивается и ссылается уже на следующий элемент. Это продолжается до тех пор, пока указатель не дойдет до элемента, содержащего нуль-символ. Затем в конце строки будет поставлен символ новой строки. </p>
    <p>Предположим, у вас есть <strong>puts( )</strong>, но вам нужна функция, которая, кроме того, сообщает, сколько напечатано символов. Эту возможность легко добавить: </p>
    <p><emphasis>/* put2- - печатает строку и считывает символы */</emphasis></p>
    <p><emphasis>put2 (string);</emphasis></p>
    <p><emphasis>char *string;</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>int count = 0;</emphasis></p>
    <p><emphasis>while(*string != '\0') {</emphasis></p>
    <p><emphasis>putchar(* string++);</emphasis></p>
    <p><emphasis>count++;</emphasis></p>
    <p><emphasis>putchar('\n');</emphasis></p>
    <p><emphasis>return(count);</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>Вызов: </p>
    <p><emphasis>put2(" пицца" );</emphasis></p>
    <p>печатает строку пицца, в то время как оператор </p>
    <p><emphasis>num = puts(" пицца");</emphasis> </p>
    <p>передаст, кроме того, количество символов в <strong>num;</strong> в данном случае это число 5. Вот несколько более сложный вариант, показывающий вложенные функции: </p>
    <p><emphasis>/* вложенные функции */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#include &lt;stdio.h&gt;</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>put1("Если бы я имел столько денег, сколько могу потратить,");</emphasis></p>
    <p><emphasis>рrintf("Я считаю %d символа.\n",</emphasis></p>
    <p><emphasis>put2(" Я никогда бы нe жаловался, что приходится чинить старые стулья.");</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>(Мы включили в программу при помощи директивы <strong>#include</strong> файл <strong>stdio.h</strong>, потому что в нашей системе в нем определена функция <strong>putchar( )</strong>, а она используется в нашей новой функции.) </p>
    <p>Да-а, мы используем функцию <strong>printf( )</strong> для печати значения <strong>put2( )</strong>, но в процессе нахождения значения <strong>put2( )</strong> компьютер должен сначала заставить ее поработать - напечатать строку. Вот что получается при этом: </p>
    <p><emphasis>Если бы я имел столько денег, сколько могу потратить,</emphasis></p>
    <p><emphasis>Я никогда бы нe жаловался, что приходится чинить старые стулья.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Я считаю 63 символа.</emphasis></p>
    <p>     Теперь вы можете построить работающую версию функции <strong>gets( );</strong> она должна быть похожа на нашу функцию <strong>getint( )</strong> из гл. 10, но гораздо проще ее. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ФУНКЦИИ, РАБОТАЮЩИЕ СО СТРОКАМИ</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Большинство библиотек языка Си снабжено функциями, работающими со строками. Рассмотрим четыре наиболее полезных и распространенных: <strong>strlen( ), strcat( ), strcmp( ) и strcpy( )</strong>. </p>
     <p>     Мы уже применяли функцию <strong>strlen( )</strong>, которая находит длину строки. Используем ее в нижеследующем примере функции, укорачивающей длинные строки. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Функция strlen( )</p>
     </title>
     <p> <emphasis>/* Функция Прокруста */</emphasis></p>
     <p><emphasis>fit(string, size) </emphasis></p>
     <p><emphasis>char *string;</emphasis></p>
     <p><emphasis>int size;</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>if(strlen(string) &gt; size)</emphasis></p>
     <p><emphasis>    *(string + size) = '\0';</emphasis></p>
     <p><emphasis>} </emphasis></p>
     <p>Проверьте ее в "деле" в этой тестовой программе: </p>
     <p><emphasis>/* тест */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( ) {</emphasis></p>
     <p><emphasis>static char mesg[ ] = "Ну, теперь держитесь, компьютероманы.";</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(mesg);</emphasis></p>
     <p><emphasis>fit(mesg, 10);</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(mesg);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Программа выдает: </p>
     <p><emphasis>Ну, теперь держитесь, компьютероманы.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Ну, теперь</emphasis></p>
     <p>     Наша функция помещает символ <strong>'\0'</strong> в одиннадцатый элемент массива, заменяя символ пробела. Остаток массива остается на старом месте, но <strong>puts( )</strong> прекращает работу на первом нуль-символе и игнорирует остаток массива. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Функция strcat( )</p>
     </title>
     <p>Вот что умеет делать функция <strong>strcat( )</strong>: </p>
     <p><emphasis>/* объединение двух строк */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include</emphasis></p>
     <p><emphasis>&lt; stdio.h&gt;</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>static char flower [80];</emphasis></p>
     <p><emphasis>static char addon[  ] = "ы пахнут старыми ботинками.";</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(" Назовите ваш любимый цветок." );</emphasis></p>
     <p><emphasis>gets(flower);</emphasis></p>
     <p><emphasis>strcat (flower, addon);</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(flower);</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(addon);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Получаем на экране: </p>
     <p><emphasis>Назовите ваш любимый цветок.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Ирис</emphasis></p>
     <p><emphasis>Ирисы пахнут старыми ботинками.</emphasis></p>
     <p>    Очевидно, что <strong>strcat( )</strong> (<emphasis>string concatenation</emphasis>) использует в качестве аргументов две строки. Копия второй строки присоединяется к концу первой, и это объединение становится новой первой строкой. Вторая строка не изменяется. </p>
     <p>     <emphasis>Внимание!</emphasis> Эта функция не проверяет, умещается ли вторая строка в первом массиве. Если вы ошиблись при выделении памяти для первого массива, то у вас возникнут проблемы. Конечно, можно использовать <emphasis>strlen( )</emphasis> для определения размера строки до объединения. </p>
     <p><emphasis>/* Объединение двух строк, проверка размера первой */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include &lt;stdio.h&gt;</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define SIZE 80</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>static char flower[SIZE];</emphasis></p>
     <p><emphasis>static char addon[ ] = " ы пахнут старыми ботинками." ;</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(" Назовите ваш любимый цветок. ");</emphasis></p>
     <p><emphasis>gets(flower);</emphasis></p>
     <p><emphasis>if((strlen(addon) + strlen(flower) + 1) &lt; SIZE)</emphasis></p>
     <p><emphasis>    strcat (flower, addon);</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(flower);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Мы добавляем 1 к объединенной длине для размещения нуль-символа. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Функция strcmp( )</p>
     </title>
     <p>     Предположим, что вы хотите сравнить чей-то ответ со строкой, находящейся в памяти: </p>
     <p><emphasis>/* Будет ли это работать? */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include &lt;stdio.h&gt;</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define ANSWER  " Грант"</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>char try [40];</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(" Кто похоронен в могиле Гранта?" );</emphasis></p>
     <p><emphasis>gets(try);</emphasis></p>
     <p><emphasis>while(try != ANSWER)</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(" Нет, неверно. Попытайтесь еще раз." );</emphasis></p>
     <p><emphasis>gets(try);</emphasis></p>
     <p><emphasis>} puts(" Правильно.");</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>     Хотя эта программа и смотрится неплохо, она не будет работать правильно, <strong>try</strong> и <strong>ANSWER</strong> на самом деле являются указателями, поэтому сравнение <strong>(try != ANSWER)</strong> спрашивает не о том, одинаковы ли эти две строки, а одинаковы ли два адреса, на которые ссылаются <strong>try</strong> и <strong>ANSWER</strong>. Так как <strong>ANSWER</strong> и <strong>try</strong> запоминаются в разных ячейках, эти два указателя никогда не могут быть одним и тем же, и пользователю всегда сообщается, что программа неверна. Такие программы обескураживают людей. </p>
     <p>     Нам нужна функция, которая сравнивает содержимое строк, а не их адреса. Можно было бы придумать ее, но это уже сделала за нас функция <strong>strcmp( )</strong> (<emphasis>string comparision</emphasis>). </p>
     <p>Теперь исправим нашу программу: </p>
     <p><emphasis>/* это будет работать */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#includе &lt;stdio.h&gt;</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define ANSWER " Грант"</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>char try [40];</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(" Кто похоронен в могиле Гранта?" );</emphasis></p>
     <p><emphasis>gets(try);</emphasis></p>
     <p><emphasis>while(strcmp(try, ANSWER) != 0)</emphasis></p>
     <p><emphasis>{ puts(" Нет, неверно. Попытайтесь еще раз.");</emphasis></p>
     <p><emphasis>gets(try);</emphasis></p>
     <p><emphasis>} puts(" Правильно!");</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Так как ненулевые значения интерпретируются всегда как <strong>"true"</strong>, мы можем сократить оператор <strong>while do while(strcmp(try, ANSWER)).</strong> </p>
     <p>     Из этого примера можно сделать вывод, что <strong>strcmp( )</strong> использует два указателя строк в качестве аргументов и возвращает значение 0, если эти две строки одинаковы. Прекрасно, если вы придете к такому выводу. </p>
     <p>     Хорошо, что <strong>Strcmp( )</strong> сравнивает строки, а не массивы. Поэтому, хотя массив <strong>try</strong> занимает 40 ячеек памяти, а " Грант" - только 6 (не забывайте, что одна нужна для нуль-символа), сравнение выполняется только с частью <strong>try</strong>, до его первого нуль-символа. Такую функцию <strong>strcmp( )</strong> можно использовать для сравнения строк, находящихся в массивах разной длины. </p>
     <p>     А что если пользователь ответил " ГРАНТ" или " грант" или "Улиссес С. Грант" ? Хорошо, если пользователю сказали, что он ошибся? Чтобы сделать программу гибкой, вы должны предусмотреть несколько допустимых правильных ответов. Здесь есть некоторые тонкости. Вы могли бы в операторе <strong>#define</strong> определить в качестве ответа " ГРАНТ" и написать функцию, которая превращает любой ответ только в это слово. Это устраняет проблему накопления, но остаются другие поводы для беспокойства. </p>
     <p>     Между прочим, какое значение возвращает <strong>strcmp( )</strong>, если строки не одинаковы? Вот пример: </p>
     <p><emphasis>/* возвраты функции strcmp */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include &lt;a: stdio.h&gt;</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %d \n" , strcmp( "A" , " A" ));</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %d \n" , strcmp( "A" , " B" ));</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %d \n" , strcmp( "B" , " A" ));</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %d \n" , strcmp( "C" , "A" ));</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %d \n" , strcmp(" apples", " apple"));</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>В результате получаем </p>
     <p><emphasis>0 -1</emphasis></p>
     <p><emphasis>1</emphasis></p>
     <p><emphasis>2 115</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Как мы и предполагали, сравнение <strong>"А"</strong> с самим собой возвращает 0. Сравнение <strong>"А"</strong> с <strong>"В"</strong> дает -1, а <strong>"В"</strong> с <strong>"А"</strong> дает 1. Это наводит на мысль, что <strong>strcmp( )</strong> возвращает отрицательное число, если первая строка предшествует второй в алфавитном порядке, или положительное число, если порядок иной. Кроме того, сравнение <strong>"С"</strong> с <strong>"А"</strong> дает 2 вместо 1. Картина проясняется: функция возвращает разницу между двумя символами в коде ASCII. В более общем смысле <strong>strcmp()</strong> передвигается вдоль строк до тех пор, пока не находит первую пару не совпадающих символов; затем она возвращает разницу в кодах ASCII. Например, в самом последнем примере <strong>"apples"</strong> и <strong>"apple"</strong> совпадают, кроме последнего символа <strong>'s'</strong>, в первой строке. Он сопоставляется с шестым символом в <strong>"apple"</strong>, который является нуль-символом (0 в ASCII). </p>
     <p>Возвращается значение </p>
     <p><emphasis>'s' - '\0' = 115 - 0 = 115, </emphasis></p>
     <p>где 115 является кодом буквы <strong>'s'</strong> в ASCII. </p>
     <p>Обычно вам не нужно точно знать возвращаемое значение. Чаще всего вы только хотите знать, нуль это или нет, т. е. было ли совпадение. Или, может быть, вы пытаетесь отсортировать строки в алфавитном порядке и хотите узнать, в каком случае сравнение дает положительный, отрицательный или нулевой результат. </p>
     <p>Можно использовать эту функцию, чтобы проверить, остановится ли программа, читая вводимую информацию: </p>
     <p><emphasis>/* Начало какой-то программы */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include &amp;stdio.h&amp;</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define SIZE 81</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define LIM 100</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define STOP   "  "  /* нулевая строка */</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>static char input[LIM][SIZE];</emphasis></p>
     <p><emphasis>int ct = 0;</emphasis></p>
     <p><emphasis>while(gets(input[ct]) != NUL  &amp;&amp; strcmp(input[ct].STOP) !=0</emphasis></p>
     <p><emphasis>                                &amp;&amp; ct++ &lt; LIM)</emphasis></p>
     <p><emphasis>...</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>     Программа прекращает чтение вводимой строки, если встречает символ <strong>EOF</strong> [в этом случае <strong>gets( )</strong> возвращает <strong>NULL</strong>], или если вы нажимаете клавишу [<strong>ввод</strong>] в начале строки (т.e. введете пустую строку), или если вы достигли предела <strong>LIM</strong>. Чтение пустой строки дает пользователю простой способ прекращения ввода.</p>
     <p>Давайте перейдем к последней из обсуждаемых нами функций, работающих со строками. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Функция strcpy( )</p>
     </title>
     <p>     Мы уже говорили, что если <strong>pts1</strong> и <strong>pts2</strong> являются указателями строк, то выражение </p>
     <p><emphasis>pts2 = ptsl;</emphasis></p>
     <p>копирует только адрес строки, а не саму строку. Предположим, что вы все же хотите скопировать строку. В этом случае можно использовать функцию <strong>strcpy( )</strong>. Она работает примерно так: </p>
     <p><emphasis>/* демонстрация strcpy( ) */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include &lt;stdio.h&gt;</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define WORDS  "Проверьте, пожалуйста, вашу последнюю чапись." </emphasis></p>
     <p><emphasis>main( ) {</emphasis></p>
     <p><emphasis>static char *orig = WORDS;</emphasis></p>
     <p><emphasis>static char copy [40];</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(orig);</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(copy);</emphasis></p>
     <p><emphasis>strcpy(copy, orig);</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(orig);</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(copy);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Вот результат: </p>
     <p><emphasis>Проверьте, пожалуйста, вашу последнюю запись.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Проперьтe, пожалуйста, пашу последнюю запись.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Проверьте. пожалуйста, пашу последнюю запись.</emphasis></p>
     <p>     Очевидно, что строка, на которую указывает второй аргумент (<strong>orig</strong>) функции <strong>strcpy( )</strong>, скопирована в массив, на который указывает первый аргумент (<strong>copy</strong>). Порядок аргументов функции такой же, как в операторе присваивания: строка, получающая значение, стоит слева. (Пустая строка является результатом печати массива <strong>copy</strong> до копирования, и она говорит о том, что статические массивы .инициализируются нулями, т. е. нуль-символами в символьном виде.) </p>
     <p>     Нужно обеспечить, чтобы размер массива, принимающего строку, был достаточен для ее размещения. Поэтому мы используем описание </p>
     <p><emphasis>static char copy [40];</emphasis></p>
     <p>а не </p>
     <p><emphasis>static char *copy; /* не выделяет память для строки */</emphasis></p>
     <p>Короче говоря, <strong>strcpy()</strong> требует два указателя строк в качестве аргументов. Второй указатель, ссылающийся на исходную строку, может быть объявленным указателем, именем массива или строковой константой. А первый указатель, ссылающийся на копию, должен ссылаться на массив или часть массива, имеющего размер, достаточный для размещения строки. </p>
     <p>     Теперь, когда мы описали несколько функций, работающих со строками, рассмотрим целую программу, работающую со строками.  </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПРИМЕР: СОРТИРОВКА СТРОК</p>
    </title>
    <p>     Возьмем реальную задачу сортировки строк в алфавитном порядке. Эта задача может возникнуть при подготовке списка фамилий, при создании алфавитного указателя и во многих других ситуациях. В такой программе одним из главных инструментов является функция strcmp( ), так как ее можно использовать для определения старшинства двух строк. Последовательность наших действий будет состоять из считывания массива строк, их сортировки и последующего вывода. Совсем недавно мы показали последовательность действий для считывания строк, и сейчас мы начнем программу таким же образом. </p>
    <p><emphasis>/* считывает строки и сортирует их */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#include &lt;stdio.h&gt;</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define SIZE 81 /* предельная длина строки, включая \0 */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define LIM 20 /* максимальное количество считываемых строк */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define HALT   " " /* нулевая строка для прекращения ввода */</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>static char input[LIM][SIZE]; /* массив для запоминания вводимых строк */</emphasis></p>
    <p><emphasis>char *ptstr[LIM];  /* массив переменных типа указатель */</emphasis></p>
    <p><emphasis>int ct = 0; /* счетчик вводимых строк */</emphasis></p>
    <p><emphasis>int k;  /* счетчик выводимых строк */</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Введите до %d строк и я их отсортирую.\n" , LIM);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Для прекращения ввода нажмите клавишу [ввод] в начале строки.\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>while((gets(input[ct])!= NULL) &amp;&amp; strcmp(input[ct], HALT)</emphasis></p>
    <p><emphasis>                                != 0 &amp;&amp; ct++ &lt; LIM)</emphasis></p>
    <p><emphasis>    ptstr[ct - 1] = input[ct - 1];  /*указывает на еще не</emphasis></p>
    <p><emphasis>                                       отсортированный ввод */</emphasis></p>
    <p><emphasis>stsrt(ptstr, ct); /* сортировка строк */</emphasis></p>
    <p><emphasis>puts(" \n Вот отсортированный список строк:\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>for(k = 0; k &lt; ct; k++)</emphasis></p>
    <p><emphasis>puts(ptstr[k]); /* указатели на отсортированные строки */</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p><emphasis>/* функция сортировки-строк-с-использованиeм-указатeлeй */</emphasis></p>
    <p><emphasis>stsrt(strings, num)</emphasis></p>
    <p><emphasis>char *strings[  ];</emphasis></p>
    <p><emphasis>int num;</emphasis></p>
    <p><emphasis>{ char *temp;</emphasis></p>
    <p><emphasis>int top, seek;</emphasis></p>
    <p><emphasis>for(top = 0; top &lt; num-1; top++)</emphasis></p>
    <p><emphasis>for(seek = top + 1; seek &lt; num; seek++)</emphasis></p>
    <p><emphasis>if(strcmp(strings[top], strings[seek]) &gt; 0)</emphasis></p>
    <p><emphasis>{ temp = strings [top];</emphasis></p>
    <p><emphasis>strings [top] = strings [seek];</emphasis></p>
    <p><emphasis>strings [seek] = temp;</emphasis></p>
    <p><emphasis>} }</emphasis></p>
    <p>РИС. 13.4. Программа чтения и сортировки строк. </p>
    <p>     Вывод строк на печать не составляет проблемы, а для сортировки можно взять тот же алгоритм, который использовался раньше для чисел. Сейчас мы применим один хитрый трюк: посмотрим, сможете ли вы его заметить.</p>
    <p>Для проверки возьмем детский стишок. </p>
    <p><emphasis>Введите 20 строк, и я их отсортирую.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Для прекращения ввода нажмите клавишу [ввод] в начале строки.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Жил на свете человек</emphasis></p>
    <p><emphasis>Скрюченные ножки</emphasis></p>
    <p><emphasis>И гулял он целый век</emphasis></p>
    <p><emphasis>По скрюченной дорожке</emphasis></p>
    <p><emphasis>Вот отсортированный список строк </emphasis></p>
    <p><emphasis>Жил на свете человек</emphasis></p>
    <p><emphasis>И гулял он целый век</emphasis></p>
    <p><emphasis>По скрюченной дорожке</emphasis></p>
    <p><emphasis>Скрюченные ножки</emphasis></p>
    <p>Детские стишки не кажутся слишком искаженными после сортировки их по алфавиту. </p>
    <p>     Трюк состоит в том что вместо перегруппировки самих строк мы перегруппировали их указатели. Разберемся в этом. В начале ptrst[0] ссылается на input[0] и т. д. Каждый input[ ] является массивом из 81 элемента, а каждый элемент ptrst[ ] является отдельной переменной. Процедура сортировки перегруппировывает ptrst, нe трогая input. Если, например, input[l] стоит перед input[0] по алфавиту, то программа переключает указатели ptrst, в результате чего ptrst[0] ссылается на input[1], a ptrst[1] на input[0]. Это гораздо легче, чем, используя strcpy( ), менять местами две введенные строки. Просмотрите еще раз этот процесс на рисунке. </p>
    <p>И наконец, давайте попытаемся заполнить пробелы, оставшиеся в нашем описании, а именно "пустоту" между скобками в функции main( ). </p>
    <empty-line/>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>АРГУМЕНТЫ КОМАНДНОЙ СТРОКИ</p>
    </title>
    <p>     Командная строка - это строка, которую вы печатаете на клавиатуре, чтобы запустить вашу программу. Это нетрудно. Предположим, у нас есть программа в файле с именем <strong>fuss</strong>. В этом случае командная строка выглядела бы так: </p>
    <p><image l:href="#img772D.jpg"/> </p>
    <p>РИС. 13.5. Указатели сортируемых строк. </p>
    <p>или, может быть, </p>
    <p><emphasis>А &gt; fuss</emphasis></p>
    <p>с использованием двух системных приглашений. </p>
    <p>Аргументы командной строки являются дополнительными элементами в той же самой строке: </p>
    <p><emphasis>%fuss - r Ginger</emphasis></p>
    <p>Следует заметить, что программа на языке Си может вводить информацию в эти элементы и применять их для собственных нужд. Этот механизм предназначен для использования аргументов функции <strong>main( )</strong>. Вот типичный пример: </p>
    <p><emphasis>/* main( ) с аргументами */</emphasis></p>
    <p><emphasis>main(argc, argv)</emphasis></p>
    <p><emphasis>int argc;</emphasis></p>
    <p><emphasis>char *argv[  ];</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>int count;</emphasis></p>
    <p><emphasis>for(count = 1; count &lt; argc; count++)</emphasis></p>
    <p><emphasis>    printf(" %s", argv[count]);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>Поместите эту программу в выполняющий файл, названный <strong>echo</strong>, и вот что произойдет: </p>
    <p><emphasis>А &gt; echo </emphasis></p>
    <p><emphasis>Я мог бы воспользоваться небольшой помощью.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Я мог бы воспользоваться небольшой помощью.</emphasis></p>
    <p>     Вероятно, вы видите, почему функция называется <strong>echo</strong>, но еще не можете понять, как она работает. Может быть, это объяснение поможет вам (мы надеемся). </p>
    <p>     Компиляторы Си предполагают наличие у <strong>main( )</strong> двух аргументов. Первый аргумент представляет количество строк, следующих за командным словом. Обычно (но не обязательно) этот аргумент типа <strong>int</strong> называется <strong>argc</strong> (<emphasis>argument count</emphasis>). Система использует пробелы, чтобы сообщить о конце одной строки и начале следующей. Так, наш пример с <strong>echo</strong> имеет шесть строк, а пример с <strong>fuss</strong> имел две строки. Второй аргумент является массивом указателей строк. Каждой строке, входящей в командную строку, присваивается ее </p>
    <p><image l:href="#imgEBE0.jpg"/> </p>
    <p>собственный указатель. По соглашению, этот массив указателей называется <strong>argv</strong> (<strong>argument values</strong>). Если можно (некоторые операционные системы не позволяют этого), элементу <strong>argv[0]</strong> присваивается имя самой программы. В этом случае аргументу <strong>argv[l]</strong> присваивается первая следующая строка и т. д. Для нашего примера имеем </p>
    <p><emphasis>argv[0] ссылается на echo (для большинства систем)</emphasis></p>
    <p><emphasis>argv[1] ссылается на я </emphasis></p>
    <p><emphasis>argv [2] ссылается на мог</emphasis></p>
    <p><emphasis>argv [6] ссылается на помощью</emphasis></p>
    <p>Поскольку вы используете эти обозначения, то можете легко проследить остаток программы. </p>
    <p><image l:href="#img3A4E.jpg"/> </p>
    <p>РИС. 13.6. Аргументы командной строки. </p>
    <p>Многие программисты используют для <strong>argv</strong> и другие обозначения: </p>
    <p><emphasis>main(arge, argv)</emphasis></p>
    <p><emphasis>int arge;</emphasis></p>
    <p><emphasis>char **argv;</emphasis></p>
    <p>Описание <strong>argv</strong> на самом деле эквивалентно <strong>char *аrgv[ ];</strong>. Читая его, вы могли бы сказать, что <strong>argv</strong> является указателем на указатель на тип<strong>char</strong>. Наш пример дает то же самое. У нас был массив из семи элементов. Имя массива является указателем на его первый элемент. Поэтому <strong>argv</strong> ссылается на <strong>argv[0]</strong>, a <strong>argv[0]</strong> является указателем на тип <strong>char</strong>. Следовательно, даже с исходным определением <strong>argv</strong> является указателем на указатель на тип <strong>char</strong>. Вы можете использовать любую из этих форм, но видно, что первая проще для понимания. </p>
    <p>     Очень часто аргументы командных строк используются для указания возможностей программы. Например, можно применять комбинацию символов - <strong>r</strong>, чтобы заставить программу выполнять сортировку в обратном порядке. Обычно альтернативы задаются при помощи дефиса и буквы, как - <strong>r</strong>. Эти "флажки" ничего нс означают в языке Си; вы должны сами запрограммировать их распознавание.</p>
    <p>Вот очень простой пример, показывающий, как программа может проверять и использовать флажок. </p>
    <p><emphasis>/* обычное начало */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define YES 1</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define NO  0</emphasis></p>
    <p><emphasis>main(argc, argv)</emphasis></p>
    <p><emphasis>int argc;</emphasis></p>
    <p><emphasis>char *argv[ ];</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>float array[100];</emphasis></p>
    <p><emphasis>int n;</emphasis></p>
    <p><emphasis>int flag = NO;</emphasis></p>
    <p><emphasis>if(argv[l][0] == '-' &amp;&amp; argv[l][l] == 'r')</emphasis></p>
    <p><emphasis>     flag = YES;</emphasis></p>
    <p><emphasis>...</emphasis></p>
    <p><emphasis>if flag = NO</emphasis></p>
    <p><emphasis>     sort1(array, n);</emphasis></p>
    <p><emphasis>else</emphasis></p>
    <p><emphasis>sort2(array, n);</emphasis></p>
    <p><emphasis>...</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>Эта программа проверяет первую строку после имени командного файла, чтобы посмотреть, начинается ли она с дефиса. Затем она проверяет, является ли следующий символ кодом буквы <strong>r</strong>. Если это так, то устанавливается флажок, приводящий к использованию другой программы сортировки. Строки после первой игнорируются. Как мы уже сказали, этот пример достаточно прост. </p>
    <p>     Если вы использовали систему UNIX, то, вероятно, заметили, что команды UNIX предоставляют разнообразные варианты командной строки и ее аргументов. Эти примеры показывают, как использовать аргументы командной строки языка Си, поскольку большая часть системы UNIX написана на языке Си. </p>
    <p>Аргументы командных строк могут быть также именами файлов, и вы можете использовать их вместо операторов переключения, чтобы указать программе, над какими файлами надо работать. Мы покажем вам, как это делается, в гл. 15. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЧТО ВЫ ДОЛЖНЫ БЫЛИ УЗНАТЬ В ЭТОЙ ГЛАВЕ</p>
    </title>
    <p>Как объявить строку символов: <strong>static char fun[ ]</strong> и т. д.</p>
    <p>Как инициализировать строку символов: <strong>static char *p0 = "0!"</strong></p>
    <p>Как использовать <strong>gets( )</strong> и <strong>puts( )</strong></p>
    <p>Как использовать <strong>strlen( )</strong>, <strong>strcmp( )</strong>, <strong>strcpy( )</strong> и <strong>strcatf( )</strong></p>
    <p>Как использовать аргументы командной строки.</p>
    <p>В чем сходство и различие описателей <strong>char *bliss</strong> и <strong>char bliss[ ]</strong></p>
    <p>Как создать строковую константу: "используя кавычки".</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ</p>
    </title>
    <section>
     <title>
      <p>Вопросы </p>
     </title>
     <p>1. Что неправильно в этой попытке описания символьной строки? </p>
     <p><emphasis>main( ) {</emphasis></p>
     <p><emphasis>char name[ ] = {'F', 'с', 's', 's'};</emphasis></p>
     <p>2. Что напечатает эта программа? </p>
     <p><emphasis>#include &lt;stdio.h&gt;</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>static char note[ ] = "До встречи в буфете." ;</emphasis></p>
     <p><emphasis>char *ptr;</emphasis></p>
     <p><emphasis>ptr = note;</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(ptr);</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(++ptr);</emphasis></p>
     <p><emphasis>note[7] = '\0';</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(note);</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(++ptr);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>3. Что напечатает эта программа? </p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{ static char food[ ] = "Йумми";</emphasis></p>
     <p><emphasis>char *ptr;</emphasis></p>
     <p><emphasis>ptr = food + strlen(food);</emphasis></p>
     <p><emphasis>while(--ptr &gt;= food) puts(ptr);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>4. Что напечатает нижеследующая программа? </p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>static char goldwyn[28] = " аз я считываю"</emphasis></p>
     <p><emphasis>static char samuel[40] = " Каждый р" ;</emphasis></p>
     <p><emphasis>char *quote = " часть строки."</emphasis></p>
     <p><emphasis>strcat(goldwyn, quote);</emphasis></p>
     <p><emphasis>strcat(samuel, goldwyn);</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(samuel);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>5. Создайте функцию, которая использует указатель строки в качестве аргумента и возвращает указатель, ссылающийся на первый пробел в строке в указанном месте или после него. Если она не находит ни одного пробела, то пусть возвращает <strong>NULL</strong>-указатель. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Ответы </p>
     </title>
     <p>1. Класс памяти должен быть extern или static; инициализация должна включать символ '\0'. </p>
     <p>2. </p>
     <p><emphasis>До встречи в буфете.</emphasis></p>
     <p><emphasis>    о встречи в буфете.</emphasis></p>
     <p><emphasis> До вст</emphasis></p>
     <p><emphasis>    вст</emphasis></p>
     <p>3. </p>
     <p><emphasis>и</emphasis></p>
     <p><emphasis> ми</emphasis></p>
     <p><emphasis>    мми</emphasis></p>
     <p><emphasis> умми</emphasis></p>
     <p><emphasis>    Йумми</emphasis></p>
     <p>4. </p>
     <p><emphasis>Каждый раз я считываю часть строки.</emphasis></p>
     <p>5. </p>
     <p><emphasis>char *strblk(string) </emphasis></p>
     <p><emphasis>char *string; {</emphasis></p>
     <p><emphasis>while(*string != ' ' &amp;&amp; *string != '\0')</emphasis></p>
     <p><emphasis> string++;  /* останавливается на первом пробеле или нуль-символе */</emphasis></p>
     <p><emphasis>if(*string == '\0')</emphasis></p>
     <p><emphasis> return(NULL);  /* NULL = 0 */</emphasis></p>
     <p><emphasis>else return(string); }</emphasis></p>
     <empty-line/>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>УПРАЖНЕНИЯ</p>
    </title>
    <p>1. Создайте функцию, которая считывает очередные <strong>n</strong> символов при вводе, включая символы пробелов, табуляции и новой строки. </p>
    <p>2. Модифицируйте последнюю функцию таким образом, чтобы она останавливалась после ввода <strong>n</strong> символов или после первого символа пробела, табуляции или но вой строки независимо от того, какой из них идет первым [только не используйте функцию <strong>scanf( )</strong>]. </p>
    <p>3. Создайте функцию, которая считывает очередное слово при вводе; определите слово как последовательность символов, не включающую символы пробела, табуляции или новой строки. </p>
    <p>4. Создайте функцию, которая ищет первое появление определенного символа в определенной строке. Функция должна возвращать указатель, ссылающийся на этот символ, в случае успешного поиска или <strong>NULL</strong>, если символ в строке не найден. </p>
    <empty-line/>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>14. Структуры и другие типы данных</p>
   </title>
   <section>
    <p>СТРУКТУРЫ ДАННЫХ</p>
    <p>СТРУКТУРНЫЕ ШАБЛОНЫ, ТЕГИ И ПЕРЕМЕННЫЕ</p>
    <p>ДОСТУПНЫЕ ЧАСТИ СТРУКТУРЫ</p>
    <p>СТРУКТУРНЫЕ УКАЗАТЕЛИ</p>
    <p>СТРУКТУРНЫЕ МАССИВЫ</p>
    <p>ФУНКЦИИ И СТРУКТУРЫ</p>
    <p>ОБЪЕДИНЕНИЯ</p>
    <p>СОЗДАНИЕ НОВЫХ ТИПОВ</p>
    <p><emphasis>КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА </emphasis>struct, union, typedef</p>
    <p><emphasis>ОПЕРАЦИИ </emphasis>-&gt; </p>
    <p>     Успех программы часто зависит от удачного выбора способа представления данных, с которыми она должна работать. В этом отношении языку Си очень повезло (и не случайно), так как он обладает очень мощными средствами представления сложных данных. Этот тип данных, называемых "структурой", не только достаточно гибок для представления разнообразных данных, но, кроме того, он позволяет пользователю создавать новые типы. Если вы знакомы с "записями" языка Паскаль, вам должны быть удобны структуры.</p>
    <p>Посмотрим на конкретном примере, почему структуры нам необходимы и как их создавать и использовать. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ТИПОВАЯ ЗАДАЧА: ИНВЕНТАРИЗАЦИЯ КНИГ</p>
    </title>
    <p>     Гвен Гленн хочет напечатать опись своих книг. Она хотела бы занести в нее различную информацию о каждой книге: ее название, фамилию автора, издательство, год издания, число страниц, тираж и цену. Теперь некоторые из этих элементов, такие, как название, можно записать в массив строк. Другие элементы требуют массив целого типа или массив типа <strong>float</strong>. Если работать с семью различными массивами и следить за веси содержащейся в них информацией, можно сойти с ума, особенно если Гвен желает иметь несколько списков - список, упорядоченный по названиям, список, упорядоченный по авторам, по цене и т. д. Гораздо лучше было бы использовать один массив, в котором каждый элемент содержал бы всю информацию о книге. </p>
    <p>     Но какой тип данных может содержать строки и числа одновременно и как-то хранить эту информацию раздельно? Ответом должна быть, конечно, тема данной главы - структура. Чтобы посмотреть, как создается структура и как она работает, начнем с небольшого примера. Для упрощения задачи введем два ограничения: первое - мы включим в опись только название книги, фамилию автора и цену; второе - ограничим опись до одной книги. Если у вас больше книг, не беспокойтесь; мы покажем, как расширить эту программу.</p>
    <p>Сначала посмотрите на программу и ее результат, а потом мы рассмотрим основные вопросы. </p>
    <p><emphasis>/* инвентаризация одной книги */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#include &lt;stdio.h&gt;</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define MAXTIT 41     /* максимальная длина названия + 1 */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define MAXAUT 31     /* максимальная длина фамилии автора + 1 */</emphasis></p>
    <p><emphasis>struct book {         /* шаблон первой структуры: book </emphasis></p>
    <p><emphasis>                            является именем типа структуры */</emphasis></p>
    <p><emphasis>char title [MAXTIT];  /* символьный массив для названия */</emphasis></p>
    <p><emphasis>char author [MAXAUT]; /* символьный массив для фамилии автора */</emphasis></p>
    <p><emphasis>float value;          /* переменная для хранения цены книги */</emphasis></p>
    <p><emphasis>};                    /* конец шаблона структуры */</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>struct book libry;    /* описание переменной типа book */</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Введите, пожалуйста, название книги.\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>gets(libry. title); /* доступ к элементу title */</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Теперь введите фамилию автора.\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>gets(libry.author);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Теперь введите цену.\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>scanf(" %f ", &amp;libry.value);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("%s, %s: %p.2f \n", libry.title, libry.autor,</emphasis></p>
    <p><emphasis>                                        libry.value);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("%s: \" %s \" \(%p.2f\)\n", libry.author, </emphasis></p>
    <p><emphasis>                            libry.title, libry.value);</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>Вот образец работы программы: </p>
    <p><emphasis>Введите, пожалуйста,  название книги.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Искусство программирования для ЭВМ </emphasis></p>
    <p><emphasis>Теперь введите фамилию автора.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Д. Кнут</emphasis></p>
    <p><emphasis>Теперь введите цену. </emphasis></p>
    <p><emphasis>5р.67</emphasis></p>
    <p><emphasis>Искусство программирования для  ЭВМ,  Д. Кнут: 5р.67 </emphasis></p>
    <p><emphasis>Д. Кнут: "Искусство программирования для ЭВМ"  (5р. 67)</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <empty-line/>
    <p>Созданная нами структура состоит из трех частей: одна для названия, другая для фамилии автора и третья для цены. Мы должны изучить три основных вопроса:</p>
    <p>1. Как устанавливать формат или "шаблон" для структуры.</p>
    <p>2. Как объявлять переменную, соответствующую этому шаблону.</p>
    <p>3. Как осуществлять доступ к отдельным компонентам структурной переменной.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>УСТАНОВКА СТРУКТУРНОГО ШАБЛОНА</p>
    </title>
    <p>     Структурный шаблон является основной схемой, описывающей как собирается структура. Наш шаблон выглядел бы так: </p>
    <p><emphasis>struct book </emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>char title [MAXTIT];</emphasis></p>
    <p><emphasis>char author [MAXAUT];</emphasis></p>
    <p><emphasis>float value;</emphasis></p>
    <p><emphasis>};</emphasis></p>
    <p>Этот шаблoн описывает структуру, составленную из двух символьных массивов и одной переменной типа <strong>tloat</strong>. Давайте рассмотрим его детально. </p>
    <p>Первым стоит ключевое слово <strong>struct</strong>; оно определяет, что все, что стоит за ним, является структурой. Далее следует необязательный "тег" (имя типа структуры) - слово <strong>book</strong>, являющееся сокращенной меткой, которую мы можем использовать позже для ссылки на эту структуру. Поэтому где-нибудь позже у нас будет описание: </p>
    <p><emphasis>struct book libry;</emphasis></p>
    <p>которое объявляет <strong>libry</strong> структурой типа <strong>book</strong>. </p>
    <p>Далее у нас есть список "элементов" структуры, заключенный в парные фигурные скобки. Каждый элемент определяется своим собственным описанием. Например, элемент <strong>title</strong> является символьным массивом, состоящим из <strong>MAXTIT</strong>-элементов. Как мы уже отмечали, элементы могут быть данными любого типа, включая другие структуры! И наконец, мы ставим точку с запятой, завершающую определение шаблона. </p>
    <p>Вы можете разместить этот шаблон за пределами любой функции (вне), как мы и сделали, или внутри определения функции. Если мы установили шаблон внутри функции, то он может использоваться только внутри этой функции. Если вне, то шаблон доступен всем функциям программы, следующим за его определением. Например, в другой функции вы можете определить </p>
    <p><emphasis>struct book dickens;</emphasis></p>
    <p>и эта функция должна иметь переменную <strong>dickens</strong>, которая следует за нашим шаблоном. </p>
    <p>Мы сказали, что имя типа структуры необязательно, но его следует использовать, если вы создаете структуру так, как это сделали мы, определив шаблон в одном месте, а фактические переменные в другом. Мы вернемся к этому вопросу после того, как рассмотрим определение структурных переменных. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ОПРЕДЕЛЕНИЕ СТРУКТУРНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Слово "структура" используется двояко. Во-первых, в смысле "структурного шаблона", о котором мы только что рассказали. Шаблон является схемой без содержания; он сообщает компилятору, как делать что-либо, но нс вызывает никаких действий в программе. Следующий шаг заключается в создании "структурной переменной"; это и есть второй смысл слона структура. Строка нашей программы, создающая структурную переменную, выглядит так: </p>
     <p><emphasis>struct book libry;</emphasis></p>
     <p>На основании этого оператора компилятор создаст переменную <strong>libry</strong>. Согласно плану, установленному шаблоном <strong>book</strong>, он выделяет память для символьного массива, состоящего из <strong>MAXTIT</strong>-элементов, для символьного массива из <strong>MAXAUT</strong>-элементов и для переменной типа <strong>float</strong>. Эта память объединяется под именем <strong>libry</strong>. (В следующем разделе мы расскажем, как ее "разъединить", если понадобится.) </p>
     <p><image l:href="#imgDEE6.jpg"/>  </p>
     <p>РИС. 14.1. Распределение памяти для структуры. </p>
     <p>     В этом описании <strong>struct book</strong> играет ту же роль, что и <strong>int</strong> или <strong>float</strong> в своих описаниях. Например, мы могли бы описать две переменные типа <strong>struct book</strong> или даже указатель на этот тип структуры: </p>
     <p><emphasis>struct book doyle panshin, *ptbook;</emphasis></p>
     <p>     Каждая структурная переменная, <strong>doyle</strong> и <strong>panshin</strong>, имела бы части <strong>title</strong>, <strong>author</strong> и <strong>value</strong>. Указатель <strong>ptbook</strong> мог бы ссылаться на <strong>doyle</strong>, <strong>panshin</strong> или любую другую <strong>book</strong>-структуру. Для компьютера оператор нашей программы </p>
     <p><emphasis>struct book libry;</emphasis></p>
     <p>является сокращенной записью </p>
     <p><emphasis>struct book libry;</emphasis></p>
     <p>является сокращенной записью </p>
     <p><emphasis>struct book {</emphasis></p>
     <p><emphasis>char title [MAXTIT];</emphasis></p>
     <p><emphasis>char author [MAXAUT];</emphasis></p>
     <p><emphasis>float value;</emphasis></p>
     <p><emphasis>} libry; /* присоединяет имя переменной к шаблону */</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Другими словами, процесс определения структурного шаблона и процесс определения структурной переменной можно объединить в один этап. Объединение шаблона и определений переменных является именно тем случаем, когда не нужно использовать имя типа структуры: </p>
     <p><emphasis>struct { /* без имени типа структуры */</emphasis></p>
     <p><emphasis>char title [MAXTIT];</emphasis></p>
     <p><emphasis>char author [MAXAUT];</emphasis></p>
     <p><emphasis>float value;</emphasis></p>
     <p><emphasis>}   libry;</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Форма с именем типа структуры удобнее, если вы используете структурный шаблон более одного раза. </p>
     <p>     Есть один аспект определения структурной переменной, который не нашел отражения в нашем примере - инициализация. Теперь мы хотим заняться этим вопросом. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Инициализация структуры</p>
     </title>
     <p>     Мы видели, как инициализируются переменные и массивы: </p>
     <p><emphasis>int count = 0;</emphasis></p>
     <p><emphasis>static int fibo[ ]={0, 1, 1, 2, 3, 5, 8};</emphasis></p>
     <p>Можно ли инициализировать и структурную переменную? Да, если структурная переменная будет внешней или статической. Здесь следует иметь в виду, что принадлежность структурной переменной к внешнему типу зависит от того, где определена <emphasis>переменная</emphasis>, а не где определен <emphasis>шаблон</emphasis>. В нашем примере шаблон <strong>book</strong> является внешним, а переменная <strong>libry</strong> - внутренней, так как она определена внутри функции и по умолчанию располагается в классе автоматической памяти. Предположим, мы создали такое описание: </p>
     <p><emphasis>static struct book libry;</emphasis></p>
     <p>     В этом случае используется статическая память, и можно инициализировать структуру следующим способом: </p>
     <p><emphasis>static struct book libry={"Пират и девица",</emphasis></p>
     <p><emphasis>                                "Рене Вивот",</emphasis></p>
     <p><emphasis>                                1р.95 } ;</emphasis></p>
     <p>     Чтобы сделать ассоциации более явными, мы дали каждому элементу свою собственную строку для инициализации, хотя компилятору требуются только запятые, чтобы отделить инициализацию одного элемента от инициализации следующего.</p>
     <p>Продолжим наши разъяснения свойств структуры. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ДОСТУП К ЭЛЕМЕНТАМ СТРУКТУРЫ</p>
    </title>
    <p>     Структура является разновидностью супермассива, в котором один элемент может быть массивом типа <strong>char</strong>, следующий - <strong>float</strong> и еще один <strong>int</strong>. Обычно можно обращаться к отдельным элементам массива, используя индекс. Как это сделать для отдельных элементов структуры? Для этого мы используем символ "<strong>.</strong>", обозначающий операцию получения элемента структуры. Например, <strong>libry .value</strong> является элементом <strong>value</strong> структуры <strong>libry</strong>. Можно применять <strong>libry.value</strong> точно так же, как вы использовали бы любую другую переменную типа <strong>float</strong>. Можно применять и <strong>libry.title</strong> точно-так же, как массив типа <strong>char</strong>. Поэтому мы могли бы использовать выражения, подобные </p>
    <p><emphasis>gets(libry.title) </emphasis></p>
    <p>и </p>
    <p><emphasis>scanf(" %f ", &amp;libry.value);</emphasis></p>
    <p>В сущности <strong>.title</strong>, <strong>.author</strong> и <strong>.value</strong> играют роль индексов для структуры <strong>book</strong>. </p>
    <p>Если у вас есть вторая структурная переменная такого же типа, вы могли бы ее использовать точно так же: </p>
    <p><emphasis>struct book spiro; gerald;</emphasis></p>
    <p><emphasis>gets (spiro.title);</emphasis></p>
    <p><emphasis>gets (gerald.title);</emphasis></p>
    <p><strong>.title</strong> ссылается на первый элемент структуры <strong>book</strong>. </p>
    <p>     Посмотрите, как в самой первой программе мы печатали содержимое структурной переменной <strong>libry</strong> в двух различных форматах; она демонстрирует нам возможность использования элементов структуры. </p>
    <p>     Мы изложили самое основное. Теперь хотелось бы расширите ваш кругозор и рассмотреть некоторые понятия, связанные ее структурами, включая массивы структур, структуры структур, указатели на структуры, а также функции и объединения. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>МАССИВЫ СТРУКТУР</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Настроим нашу программу инвентаризации на обработку, если потребуется, двух или трех (или, может быть, даже большего числа) книг. Очевидно, каждую книгу можно описать структурной переменной типа <strong>book</strong>. Для описания двух книг нам нужны две такие переменные и т. д. Для обработки нескольких книг потребуется массив таких структур, и мы его создали в программе, показанной на рис. 14.2. </p>
     <p><emphasis>/* инвентаризация большого количества книг */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include &lt;stdio.h&gt;</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define MAXTIT 40 </emphasis></p>
     <p><emphasis>#define MAXAUT 40</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define MAXBKS 100 /* максимальное количество книг */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define STOP  " " /* нулевая строка прекращает ввод  */ </emphasis></p>
     <p><emphasis>struct book { /* создание шаблона типа book */</emphasis></p>
     <p><emphasis>char title [MAXTIT];</emphasis></p>
     <p><emphasis>char author [MAXAUT];</emphasis></p>
     <p><emphasis>float value; };</emphasis></p>
     <p><emphasis>main ( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>struct book libry[MAXBKS]; /* массив структур типа book */</emphasis></p>
     <p><emphasis>int count = 0;</emphasis></p>
     <p><emphasis>int index;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("Введите, пожалуйста, название книги.\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" Нажмите клавишу [ввод] в начале строки для останова.\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>while(strcmp(gets(libry [count].title), STOP) != 0  &amp;&amp; </emphasis></p>
     <p><emphasis>                                            count &lt; MAXBKS)</emphasis></p>
     <p><emphasis> { printf("Введите теперь фамилию автора.\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>   gets(libry [count].author);</emphasis></p>
     <p><emphasis>   printf("Введите теперь цену.\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>   scanf(" %f", &amp; libry [count++].value);</emphasis></p>
     <p><emphasis>   while(getchar()!='n'); /* очистите строку ввода */</emphasis></p>
     <p><emphasis>     if(counts &lt; MAXBKS)</emphasis></p>
     <p><emphasis>        printf("Введите название следующей книги.\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis> }  printf ("Вот список ваших книг: \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>for(index = 0; index &lt; count; index++)</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("%s, %s: %p.2f\n", libry [index].title, libry[index].author,</emphasis></p>
     <p><emphasis>                                                libry[index].value);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>РИC. 14.2. Программа инвентаризации большого количества книг.</p>
     <empty-line/>
     <p>Вот пример работы программы: </p>
     <p><emphasis>Введите, пожалуйста, название книги.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Нажмите клавишу [ввод]  в начале строки для останова.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Искусство программирования</emphasis></p>
     <p><emphasis>Введите теперь фамилию автора. Д.Кнут</emphasis></p>
     <p><emphasis>Введите теперь цену.</emphasis></p>
     <p><emphasis>5р.67</emphasis></p>
     <p><emphasis>Введите название следующей книги.</emphasis></p>
     <p><emphasis>   ... еще вводы...</emphasis></p>
     <p><emphasis>Вот список ваших книг:</emphasis></p>
     <p><emphasis>Искуство программирования для ЭВМ, Д.Кнут: 5р.67</emphasis></p>
     <p><emphasis>ПЛ/1 для программистов, Скотт Р., Сондак Н: 1р.08</emphasis></p>
     <p><emphasis>Программирование на языке Паскаль, П. Грогоно: 1р.30</emphasis></p>
     <p><emphasis>Язык Фортран 77, Г. Кантан: 0р.80</emphasis></p>
     <p><emphasis>Трансляция языков программирования, Ф. Вайнгартен: 0р.75</emphasis></p>
     <p><emphasis>Язык Эсперанто, М.И. Исаев: 0р.60</emphasis></p>
     <p><emphasis>Ассемблеры и загрузчики, Д.Баррон: 0р.30</emphasis></p>
     <p><emphasis>Структурное программирование, У. Дал, Э. Дейкстра, К. Хоор: 1р.11</emphasis></p>
     <p><emphasis>Операционные системы, Г. Катцан: 2р.25</emphasis></p>
     <p><emphasis>Параллельные вычислительные системы, Б.А.Головкин: 2р.50</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Следует обратить внимание на два важных момента, относящихся к массивам структур, - как описывать и как обращаться к отдельным их элементам. После разъяснения этих вопросов мы вернемся и сделаем пару замечаний по нашей программе. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Описание массива структур</p>
     </title>
     <p>     Процесс описания массива структур совершенно аналогичен описанию любого другого типа массива: </p>
     <p><emphasis>struct book libry [MAXBKS];</emphasis></p>
     <p>Этот оператор объявляет <strong>libry</strong> массивом, состоящим из <strong>MAXBKS</strong>-элементов. Каждый элемент массива представляет собой структуру типа <strong>book</strong>. Таким образом, <strong>libry[0]</strong> является <strong>book</strong>-структурой, <strong>libry[1]</strong> - второй <strong>book</strong>-структурой и т. д. Рис. 14.3 может помочь вам представить это. Имя <strong>libry</strong> само по себе не является именем структуры; это имя массива, содержащего структуры. </p>
     <p><image l:href="#img768.jpg"/>  </p>
     <p>РИС. 14.3. Maccив структур. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Определение элементов массива структур</p>
     </title>
     <p>     При определении элементов массива структур мы применяем те же самые правила, которые используются для отдельных структур: сопровождаем имя структуры операцией получения элемента и именем элемента: </p>
     <p><emphasis>libry [0].value  value - первый элемент массива</emphasis></p>
     <p><emphasis>libry [4].title  title - пятый элемент массива</emphasis></p>
     <p>Заметим, что индекс массива присоединяется к libry, а не к концу имени: </p>
     <p><emphasis>libry. value[2]   /* неправильно */</emphasis></p>
     <p><emphasis>libry[2].value   /* правильно */</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Мы используем <strong>libry[2].value</strong>, потому что <strong>libry[2]</strong> <emphasis>является</emphasis> именем структурной переменной точно так же, как <strong>libry[l]</strong> является именем другой структурной переменной, а ранее <strong>doyle</strong> было именем структурной переменной.</p>
     <p>Между прочим, что бы это значило? </p>
     <p><emphasis>libry[2].title[4]</emphasis></p>
     <p>Это был бы пятый элемент элемента <strong>title</strong> (т. е. <strong>title[4]</strong>) структуры типа <strong>book</strong>, описанный третьей структурой (т.e. <strong>libry[2]</strong>). В нашем примере им был бы символ <strong>р</strong>. Это означает, что индексы, находящиеся справа от операции "<strong>.</strong>", относятся к отдельным элементам, в то время как индексы, расположенные слева от операции, относятся к массивам структур.</p>
     <p>Теперь покончим с этой программой. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Детализация программы</p>
     </title>
     <p>     Главное отличие ее от нашей первой программы заключается в том, что теперь создается цикл для считывания названий книг. Мы начинаем цикл с <strong>while</strong>-условия: </p>
     <p><emphasis>while(strcmp(gets(libry [count].title), STOP) != 0</emphasis></p>
     <p><emphasis>                             &amp;&amp; count &lt; MAXBKS)</emphasis></p>
     <p>Выражение <strong>gets(libry [count].title)</strong> считывает вводимую строку, содержащую название книги. Функция <strong>strcmp( )</strong> сравнивает эту строку со <strong>STOP</strong>, которая является " " , т.e. пустой строкой. Если пользователь нажмет клавишу [<strong>ввод</strong>] в начале строки, то перепишется пустая строка и цикл закончится. Мы также должны проверять, не превысило ли число считанных на текущий момент книг предельного размера массива.</p>
     <p>В программе есть странная строка <strong>while(getchar ( ) ! = '\n'); /* очистить строку ввода */</strong> </p>
     <p>Она включена для того, чтобы использовать особенность функции <strong>scanf( )</strong>, которая игнорирует символы пробела и новой строки. Когда вы отвечаете на запрос об элементе <strong>value</strong> в структуре <strong>book</strong>, то вводите что-нибудь вроде </p>
     <p><emphasis>12.50 [ввод] </emphasis></p>
     <p>При этом передается последовательность символов </p>
     <p><emphasis>12.50\n</emphasis></p>
     <p>Функция <strong>scanf( )</strong> собирает символы 1, 2, . , 5, 0, но опускает символ <strong>\n</strong>, стоящий там, и ожидает, что следом придет еще какой-нибудь оператор чтения. Если пропустить нашу странную строку, то следующим оператором чтения будет <strong>gets(libry [count].title)</strong> в операторе управления циклом. Он прочел бы оставшийся символ новой строки как <emphasis>первый</emphasis> символ, и программа решила бы, что мы послали сигнал останова. Поэтому мы и вставили такую странную строку. Если вы поняли это, то увидите, что она "проглатывает" символы до тех пор, пока не найдет и не получит символ новой строки. Функция ничего не делает с данным символом, только принимает его от устройства ввода. Это приводит к тому, что функция <strong>gets( )</strong> снова начинает работать. Вернемся теперь к изучению структур. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВЛОЖЕННЫЕ СТРУКТУРЫ</p>
    </title>
    <p>     Иногда бывает удобно, чтобы одна структура содержалась или была "вложена" в другую. Например, Шалала Пироски строит структуру, содержащую информацию о ее друзьях. Один элемент структуры - это, конечно, имя друга. Однако имя можно представить самой структурой с разными элементами для имени и фамилии. На рис. 14.4 приведен сокращенный пример деятельности Шалалы. </p>
    <p><emphasis>/* пример вложенной структуры */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define LEN 20</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define M1   "Спасибо за прекрасный вечер,"</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define M2   "Вы, конечно, правы, что"</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define M3   " -своеобразный парень. Мы должны собраться"</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define М4   " отведать очень вкусный"</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define M5   "и немного повеселиться."</emphasis></p>
    <p><emphasis>struct names {   /*первый структурный шаблон */</emphasis></p>
    <p><emphasis>char first[LEN];</emphasis></p>
    <p><emphasis>char last[LEN], };</emphasis></p>
    <p><emphasis>struct guy {   /* второй шаблон */</emphasis></p>
    <p><emphasis>struct names handle; /* вложенная структура */</emphasis></p>
    <p><emphasis>char favfood[LEN];</emphasis></p>
    <p><emphasis>char job[LEN];</emphasis></p>
    <p><emphasis>float income;</emphasis></p>
    <p><emphasis>};</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( ) {</emphasis></p>
    <p><emphasis>static struct guy fellow = {  /*инициализация переменной */</emphasis></p>
    <p><emphasis>{" Франко," " Уотэл"},</emphasis></p>
    <p><emphasis>" баклажан",</emphasis></p>
    <p><emphasis>" вязальщик половиков",</emphasis></p>
    <p><emphasis>15435.00 };</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("Дорогой %s, \n \n," fellow.handle.first);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" %s %s.\n", M1, fellow.handle.first);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" %s %s\n" , M2, fellow.job);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" %s \n" , M3);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" %s %s %s\n\n", M4, fellow.favfood, M5);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" %40s %s \n", "   " , " До скорой встречи" );</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" %40s %s\n", "    ", Шалала");</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>РИС. 14.4. Программа вложенной структуры.</p>
    <p>Вот результат работы программы: </p>
    <p><emphasis>Дорогой Франко,</emphasis></p>
    <p><emphasis>     Спасибо за прекрасный вечер, Франко.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Bы, конечно, правы. что вязальщик половиков - своеобразный парень.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Мы должны собраться отведать очень вкусный баклажан и немного повеселиться.</emphasis></p>
    <p><emphasis>                                                          До скорой встречи, </emphasis></p>
    <p><emphasis>                                                          Шалала</emphasis></p>
    <p>Во-первых, следует рассказать о том, как поместить вложенную структуру в шаблон. Она просто описывается точно так же, как это делалось бы для переменной типа <strong>int</strong>: </p>
    <p><emphasis>struct names handle;</emphasis></p>
    <p>Это означает, что <strong>handle</strong> является переменной типа <strong>struct names</strong>. Конечно, файл должен также содержать шаблон для структуры типа <strong>names</strong>. </p>
    <p>Во-вторых, следует рассказать, как мы получаем доступ к элементу вложенной структуры. Нужно дважды использовать операцию "<strong>.</strong>" : </p>
    <p><emphasis>fellow.handle.first = = " Франко";</emphasis></p>
    <p>Мы интерпретируем эту конструкцию, перемещаясь слева направо; </p>
    <p><emphasis>(fellow.handle).first</emphasis></p>
    <p>То есть первым находим элемент <strong>fellow</strong>, далее элемент <strong>handle</strong> структуры <strong>fellow</strong>, а затем его элемент <strong>first</strong>. Теперь рассмотрим указатели. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>УКАЗАТЕЛИ НА СТРУКТУРЫ</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Любители указателей будут рады узнать, что указатели можно использовать и для структур. Это хорошо по крайней мере по трем причинам. Во-первых, точно так же как указатели на массивы, они легче в использовании (скажем, в задаче сортировки), чем сами массивы, а указателями на структуры легче пользоваться, чем самими структурами. Во-вторых, структура не может использоваться в качестве аргумента функции, а указатель на структуру может. В-третьих, многие удобные представления данных являются структурами, содержащими указатели к другим структурам. </p>
     <p>     Следующий короткий пример (рис. 14.5) показывает, как определять указатель на структуру и как использовать его для получения элементов структуры. </p>
     <p><emphasis>/* указатель на структуру */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define LEN 20 struct names {</emphasis></p>
     <p><emphasis>char first [LEN];</emphasis></p>
     <p><emphasis>char last [LEN]; };</emphasis></p>
     <p><emphasis>struct guy {</emphasis></p>
     <p><emphasis>struct names handle;</emphasis></p>
     <p><emphasis>char favfood [LEN];</emphasis></p>
     <p><emphasis>char job [LEN];</emphasis></p>
     <p><emphasis>float income; };</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( ) {</emphasis></p>
     <p><emphasis>static struct guy fellow [2] = {</emphasis></p>
     <p><emphasis>    { "Франко", "Уотэл" }</emphasis></p>
     <p><emphasis>    "баклажан",</emphasis></p>
     <p><emphasis>    " вязальщик половиков ",</emphasis></p>
     <p><emphasis>    15435.00},</emphasis></p>
     <p><emphasis>    {{"Родней", "Свилбели" },</emphasis></p>
     <p><emphasis>    "лососевый мусс", "декоратор интерьера",</emphasis></p>
     <p><emphasis>    35000.00 } };</emphasis></p>
     <p><emphasis>struct guy *him;  /* ЭТО - - указатель па структуру */</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("адрес #1:  %u  #2 : %u\n", &amp;fellow[0], </emphasis></p>
     <p><emphasis>                                    &amp;fellow[1]);</emphasis></p>
     <p><emphasis>him = &amp;fellow[0]; /* сообщает указателю, на что ссылаться */</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("указатель #1: %u   #2: %u \n ", him, him + 1);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("him  -&gt; доход $ %.2f: (*him).доход $ %.2f \n",</emphasis></p>
     <p><emphasis>                            him -&gt; доход, (*him).доход);</emphasis></p>
     <p><emphasis>him++;    /* указывает на следующую структуру */</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("him -&gt; favfood is %s : him -&gt; names.last is %s\n",</emphasis></p>
     <p><emphasis>                        him-&gt; favfood, him -&gt; handle.last);}</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>РИС. 14.5. Программа с использованием указателя на структуру.</p>
     <empty-line/>
     <p>Вот, пожалуйста, ее выход: </p>
     <p><emphasis>адрес #1:  12    #2: 96</emphasis></p>
     <p><emphasis>указатель #1: 12     #2: 96</emphasis></p>
     <p><emphasis>him -&gt; доход $15435.00: (*him).доход $15435.00</emphasis></p>
     <p><emphasis>him -&gt; favfood  лососевый мусс: him -&gt; names.last</emphasis></p>
     <p><emphasis>                                    - Свилбели</emphasis></p>
     <p>Сначала посмотрим, как мы создали указатель на структуру guy. Затем научимся определять отдельные элементы структуры при помощи указателей.  </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Описание и инициализация указателя на структуру</p>
     </title>
     <p>     Вот самое простое описание, какое только может быть: </p>
     <p><emphasis>struct guy *him;</emphasis></p>
     <p>Первым стоит ключевое слово <strong>struct</strong>, затем слово <strong>guy</strong>, являющееся именем структурного шаблона, далее <strong>*</strong> и за нею имя указателя. Синтаксис тот же, как для описаний других указателей, которые мы видели. </p>
     <p>     Теперь можно создать указатель <strong>him</strong> для ссылок на любые структуры типа <strong>guy</strong>. Мы инициализируем <strong>him</strong>, заставляя его ссылаться нa <strong>fellow[0]</strong>; заметим, что мы используем операцию получения адреса: </p>
     <p><emphasis>him = &amp;fellow[0];</emphasis></p>
     <p>Первые две выведенные строки показывают результат этого присваивания. Сравнивая две строки, мы видим, что <strong>him</strong> ссылается на <strong>fellow[0]</strong>, a <strong>him+1</strong> - на <strong>fellow[l]</strong>. Заметим, что добавление 1 к <strong>him</strong> прибавляет 84 к адресу. Это происходит потому, что каждая <strong>guy</strong>-структура занимает 84 байта памяти: первое имя - 20, последнее имя - 20, <strong>favfood</strong> - 20, <strong>job</strong> - 20 и <strong>income</strong> - 4 байта (размер элемента типа <strong>float</strong> в нашей системе). </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Доступ к элементу структуры при помощи указателя</p>
     </title>
     <p>     <strong>him</strong> ссылается на <emphasis>структуру</emphasis> <strong>fellow[0]</strong>. Каким образом можно использовать <strong>him</strong> для получения значения <emphasis>элемента</emphasis> структуры <emphasis>fellow[0]?</emphasis> Третья выведенная строка даст для этого два способа. </p>
     <p>     Первый способ, наиболее общий, использует новую операцию <strong>-&gt;</strong>. Она заключается в вводе дефиса (<strong>-</strong>) и следующего за ним символа "больше чем" (<strong>&gt;</strong>). Пример помогает понять смысл сказанного: </p>
     <p><emphasis>him -&gt; income - это fellow[0].income,</emphasis></p>
     <p><emphasis>                 если him = &amp;fellow[0]</emphasis></p>
     <p>Другими словами, структурный указатель, за которым следует операция <strong>-&gt;</strong>, работает так же, как имя структуры с последующей операцией "<strong>.</strong>". (Мы не можем сказать <strong>him.income</strong>, потому что <strong>him</strong> не является именем структуры.) </p>
     <p>     Очень важно отметить, что <strong>him</strong>-<emphasis>указатель</emphasis>, а <strong>him - &gt; income</strong> - <emphasis>элемент</emphasis> структуры, на которую делается ссылка. Таким образом, в этом случае <strong>him - &gt; income</strong> является переменной типа <strong>float</strong>. </p>
     <p>     Второй способ определения значения элемента структуры вытекает из последовательности:</p>
     <p>если <strong>him == &amp;fellow[0]</strong>, то <strong>*him == fellow[0]</strong>. Это так, поскольку <strong>&amp;</strong> и <strong>*</strong> - взаимообратные операции. Следовательно, после подстановки </p>
     <p><emphasis>fellow[0].income == (*him).income</emphasis></p>
     <p>     Круглые скобки необходимы, поскольку операция "<strong>.</strong>" имеет приоритет выше, чем <strong>*</strong>. </p>
     <p>     Отсюда можно сделать вывод, что если <strong>him</strong> является указателем на структуру <strong>fellow[0]</strong>, то следующие обозначения эквивалентны: </p>
     <p><emphasis>fellow[0].income == (*him).income == him-&gt;income</emphasis></p>
     <p>     Давайте теперь посмотрим, как взаимодействуют структуры и функции.  </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Резюме: операции над структурами и объединениями </p>
     </title>
     <p>     Эта операция используется с именем структуры или объединения для определения элемента этой структуры или объединения. Если <strong>name</strong> является именем структуры, a <strong>member</strong> - элементом, определенным структурным шаблоном, то <strong>name.member</strong> обозначает этот элемент структуры. Операция получения элемента может использоваться таким же образом для объединений. </p>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <p><strong>Примеры</strong> </p>
     <p><emphasis>struct {</emphasis></p>
     <p><emphasis>int code;</emphasis></p>
     <p><emphasis>float cost;</emphasis></p>
     <p><emphasis>} item;</emphasis></p>
     <p><emphasis>item.code = 1265;</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Данный оператор присваивает значение элементу <strong>code</strong> структуры <strong>item</strong>. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>II. ОПЕРАЦИЯ КОСВЕННОГО ПОЛУЧЕНИЯ ЭЛЕМЕНТА: -&gt; </p>
    </title>
    <p>     Эта операция используется с указателем на структуру или объединение для определения элемента структуры или объединения. Предположим, что <strong>ptrstr</strong> является указателем на структуру и что <strong>member</strong> элемент, определенный структурным шаблоном. Тогда </p>
    <p><emphasis>ptrstr -&gt; member</emphasis></p>
    <p>определяет элемент, на который выполняется ссылка. Операцию косвенного обращения к элементу можно использовать таким же образом и для объединений. </p>
    <p><strong>Пример</strong> </p>
    <p><emphasis>struct {</emphasis></p>
    <p><emphasis>int code</emphasis></p>
    <p><emphasis>float cost;</emphasis></p>
    <p><emphasis>} item, *ptrst;</emphasis></p>
    <p><emphasis>ptrst = &amp;item;</emphasis></p>
    <p><emphasis>ptrst -&gt; code = 3451;</emphasis></p>
    <p>Операторы присваивают значение элементу code структуры item. Следующие три выражения эквивалентны: </p>
    <p><emphasis>ptrst-&gt;code      item.code      (*ptrst).code</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПЕРЕДАЧА ИНФОРМАЦИИ О СТРУКТУРАХ ФУНКЦИЯМ</p>
    </title>
    <section>
     <p>Вспомним, что аргументы функции передают <emphasis>значения</emphasis> в функцию. Каждое значение является либо числом типа <strong>int</strong> или <strong>float</strong>, либо ASCII-кодом или адресом. Структура гораздо сложнее, чем отдельная переменная, поэтому неудивительно, что саму структуру нельзя использовать в качестве аргумента функции. (Это ограничение снято в некоторых новых рeализациях.) Однако есть способы ввести информацию о структуре внутрь функции. Рассмотрим три способа (на самом деле два с вариациями).</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Использование элементов структуры</p>
     </title>
     <p>     Поскольку элемент структуры является переменной с единственным значением (т.е. типа <strong>int</strong> или одного из его "родственников" - <strong>char</strong>, <strong>float</strong>, <strong>double</strong> или указатель), он может быть передан как аргумент функции. Простая программа финансовых расчетов на рис. 14.6, которая прибавляет взнос клиента к его счету, иллюстрирует этот способ. Заметим, между прочим, что мы объединили определение шаблона, описание переменной и инициализацию в один оператор. </p>
     <p><emphasis>/* передача элементов структуры как аргументов функции */ </emphasis></p>
     <p><emphasis>struct funds {</emphasis></p>
     <p><emphasis>char *bank;</emphasis></p>
     <p><emphasis>float bankfund;</emphasis></p>
     <p><emphasis>char *save;</emphasis></p>
     <p><emphasis>float savefund; } </emphasis></p>
     <p><emphasis>stan =  { " Банк синьора Помидора",</emphasis></p>
     <p><emphasis>            1023.43,</emphasis></p>
     <p><emphasis>            " Сбережения и займы Снупи",</emphasis></p>
     <p><emphasis>            4239.87 };</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>float total, sum( );</emphasis></p>
     <p><emphasis>extern struct funds stan;   /* необязательное описание */</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("У Стэна всего %.2f долл.\n", sum(stan.bankfund,</emphasis></p>
     <p><emphasis>                                        stan.savefund));</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>/* складывает два числа типа float */</emphasis></p>
     <p><emphasis>float sum(x, у);</emphasis></p>
     <p><emphasis>float x, у;</emphasis></p>
     <p><emphasis>{ return( x + y); }</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>РИС. 14.6. Программа, передающая функции аргументы, являющиеся элементами структуры.</p>
     <p> Результат выполнения этой программы: </p>
     <p><emphasis>У Стэна всего 5263.30 долл.</emphasis></p>
     <p>Вот это да, она работает. Заметим, что функция <strong>sum( )</strong> "не знает", или же си безразлично, являются ли элементами структуры фактические аргументы; она только "требует", чтобы они имели тип <strong>float</strong>. </p>
     <p>     Конечно, если вы хотите, чтобы программа воздействовала на значение элемента в вызывающей программе, можно передать ей адрес этого элемента: </p>
     <p><emphasis>modify(&amp;stan.bank fund);</emphasis></p>
     <p>и тогда получилась бы функция, которая изменила бы банковский счет в структуре <strong>stan</strong>. </p>
     <p>     Второй способ передачи информации о структуре заключается в возможности сообщить суммирующей функции, что она имеет дело со структурой. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Использование адреса структуры</p>
     </title>
     <p>     Мы будем решать ту же самую задачу, что и прежде, но при этом использовать адрес структуры в качестве аргумента. Это хорошо, поскольку адрес представляет собой только одно число. Так как функция должна работать со структурой <strong>funds</strong>, она тоже должна использовать шаблон <strong>funds</strong>. См. рис. 14.7. </p>
     <p><image l:href="#imgE95D.jpg"/>  </p>
     <p><emphasis>/* передача адреса структуры в функцию */</emphasis></p>
     <p><emphasis>struct funds {</emphasis></p>
     <p><emphasis> char *bank;</emphasis></p>
     <p><emphasis> float bankfund;</emphasis></p>
     <p><emphasis> char *save;</emphasis></p>
     <p><emphasis> float savefund;</emphasis></p>
     <p><emphasis> } stan = {</emphasis></p>
     <p><emphasis> "Банк синьора Помидора" ,</emphasis></p>
     <p><emphasis> 1023.43,</emphasis></p>
     <p><emphasis> " Сбережения и займы Снупи" ,</emphasis></p>
     <p><emphasis> 4239.87</emphasis></p>
     <p><emphasis> };</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>float total, sum( );</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" У Стэна всего %.2f  долл.\n", sum(&amp;stan) );</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>float sum (money)</emphasis></p>
     <p><emphasis>struct funds *money;</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>return( money-&gt; bankfund + money-&gt; savefund);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>PИC. 14.7. Программа, передающая функции адрес структуры. Эта программа тоже выдает </p>
     <p><emphasis>У Стэна всего 5263.30 долл.</emphasis></p>
     <p>Функция <strong>sum( )</strong> имеет указатель (<strong>money</strong>) на структуру <strong>fund</strong>. Передача адреса <strong>&amp;stan</strong> в функцию заставляет указатель <strong>money</strong> ссылаться на структуру <strong>stan</strong>. Затем используем операцию <strong>- &gt;</strong> для получения значений элементов <strong>stan.bankfund</strong> и <strong>stan.savefund</strong>. </p>
     <p>Эта функция также имеет доступ к названиям учреждений, хотя их не использует. Заметим, что мы должны применять операцию <strong>&amp;</strong> для получения адреса структуры. В отличие от имени массива имя структуры само по себе нe является синонимом своего адреса. </p>
     <p>Наш следующий способ применим к массивам структур и является вариантом данного способа. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Использование массива</p>
     </title>
     <p>     Предположим, у нас есть массив структур. Имя массива <emphasis>является</emphasis> синонимом его адреса, поэтому его можно передать функции. С другой стороны, функции будет необходим доступ к структурному шаблону. Чтобы показать, как такая программа работает (рис. 14.8), мы расширим нашу программу таким образом, чтобы она обслуживала двух человек, а мы, следовательно, имели бы массив двух структур <strong>funds</strong>. </p>
     <p><emphasis>/* передача массива структур в функцию */</emphasis></p>
     <p><emphasis>struct funds {</emphasis></p>
     <p><emphasis>    char *bank;</emphasis></p>
     <p><emphasis>    float bankfund;</emphasis></p>
     <p><emphasis>    char *save;</emphasis></p>
     <p><emphasis>    float savefund; } </emphasis></p>
     <p><emphasis>jones[2] ={</emphasis></p>
     <p><emphasis>            { " Банк синьора Помидора" ,</emphasis></p>
     <p><emphasis>            1023.43,</emphasis></p>
     <p><emphasis>            " Сбережения и займы Снупи" ,</emphasis></p>
     <p><emphasis>            4239.87 },</emphasis></p>
     <p><emphasis>            { " Банк Честного Джека",</emphasis></p>
     <p><emphasis>            976.57,</emphasis></p>
     <p><emphasis>            "Накопления по предварительному плану",</emphasis></p>
     <p><emphasis>            1760.13 } };</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>float total, sum( );</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf("Джонсы имеют всего %.2f долл.\n", sum(jones));</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p><emphasis>float sum(money);</emphasis></p>
     <p><emphasis>struct funds *money;</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>float total;</emphasis></p>
     <p><emphasis>int i;</emphasis></p>
     <p><emphasis> for( i = 0, total = 0; i &lt; 2; i++, money++ )</emphasis></p>
     <p><emphasis> total += money- &gt; bankfund + money -&gt; savefund;</emphasis></p>
     <p><emphasis> return(total);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>РИС. 14. 8. Программа, передающая функции массив структур.</p>
     <p>Программа выдает </p>
     <p><emphasis>Джонсы имеют всего  8000.00  долл.</emphasis></p>
     <p>(Что за круглая сумма! Можно подумать, что эти цифры взяты с потолка.) Имя массива <strong>jones</strong> является указателем на массив. В частности, оно ссылается на первый элемент массива, который является структурой <strong>jones[0]</strong>. Таким образом, в начале указатель money за дается через </p>
     <p><emphasis>money = &amp;jones[0];</emphasis></p>
     <p>Затем использование операции <strong>- &gt;</strong> позволяет нам добавить два вклада для первого Джонса. Это действительно очень похоже на последний пример. Далее, цикл <strong>for</strong> увеличивает указатель <strong>money</strong> на 1. Теперь он ссылается на следующую структуру, <strong>jones[1]</strong>, и остаток вкладов может быть добавлен к <strong>total</strong>. </p>
     <p>Вот два основных замечания:</p>
     <empty-line/>
     <p>1. Имя массива можно использовать для передачи в функцию указателя на первую структуру в массиве.</p>
     <p>2. Затем можно использовать арифметическую операцию над указателем, чтобы передвигать его на последующие структуры в массиве. Заметим, что вызов функции </p>
     <p><emphasis>sum(&amp;jones[0])</emphasis></p>
     <p>дал бы тот же самый эффект, что и применение имени массива, так как оба они ссылаются на один и тот же адрес. Использование имени массива является просто косвенным способом передачи адреса структуры. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>СТРУКТУРЫ: ЧТО ДАЛЬШЕ?</p>
    </title>
    <p>     Мы не будем больше рассказывать о структурах, но хотелось бы отметить одно очень важное использование структур: создание новых типов данных. Пользователи компьютеров разработали новые типы данных, гораздо более эффективные для определенных задач, чем массивы и простые структуры, которые мы описали. </p>
    <p>     Эти типы имеют такие названия, как очереди, двоичные деревья, неупорядоченные массивы, рандомизированные таблицы и графы. Многие из этих типов создаются из "связанных" структур. Обычно каждая структура будет содержать один или два типа данных плюс один или два указателя на другие структуры такого же типа. Указатели служат для связи одной структуры с другой и для обеспечения пути, позволяющего вам вести поиск по всей структуре. Например, на рис. 14.9 показано двоичное дерево, в котором каждая отдельная структура (или "узел") связана с двумя, расположенными ниже. </p>
    <p> <image l:href="#img7304.jpg"/> </p>
    <p>РИС. 14.9. Структура двоичного дерева. </p>
    <p>     Является ли эта разветвленная конструкция более эффективной чем массив? Рассмотрим случай дерева с 10 уровнями узлов. Если вы составите его, то найдете 1023 узла, в которых вы можете запомнить, скажем, 1023 слова. Если слова упорядочены, согласно некоторому разумному плану, вы можете начать с верхнего уровня и находить любое слово в лучшем случае за 9 перемещений, если ваш поиск идет сверху вниз с одного уровня на следующий. Если слова находятся в массиве, вам, может быть, придется перебрать все 1023 элемента, прежде чем вы найдете нужное слово. </p>
    <p>     Когда вас интересуют более прогрессивные структуры данных, обратитесь к литературе по вычислительной технике. Используя структуры языка Си, вы сможете создавать типы, о которых вы прочитали. </p>
    <p>     Это наше последнее слово о структурах. Далее мы хотим вкратце ознакомить вас с двумя другими средствами языка Си для работы с данными: объединением и функцией <strong>typedef</strong>. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ОБЪЕДИНЕНИЯ - КРАТКИЙ ОБЗОР</p>
    </title>
    <p>     Объединение - это средство, позволяющее запоминать данные различных типов в одном и том же месте памяти. Типичным использованием его было бы создание таблицы, содержащей смесь типов в некотором порядке, который не является постоянным и не известен заранее. Объединение позволяет создавать массив, состоящий из элементов одинакового размера, каждый из которых может содержать различные типы данных. </p>
    <p>     Объединения устанавливаются таким же способом, как и структуры. Есть шаблон объединения и переменные объединения. Они могут определяться одновременно или, если используется имя объединения, последовательно за два шага. Вот пример шаблона с именем объединения: </p>
    <p><emphasis>union holders {</emphasis></p>
    <p><emphasis>int digit;</emphasis></p>
    <p><emphasis>double bigf1;</emphasis></p>
    <p><emphasis>char letter; };</emphasis></p>
    <p>А вот пример определения переменных объединения типа holdem: </p>
    <p><emphasis>union holdem fit; /* переменная объединения типа holdem */ </emphasis></p>
    <p><emphasis>union holdem save[10]; /* массив из 10 переменных объединения */</emphasis></p>
    <p><emphasis>union holdem *pu;  /* указатель на переменную типа holdem */</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Первое описание создаст одну переменную <strong>fit</strong>. Компилятор выделяет достаточно памяти для размещения самой большой из описанных переменных. В этом случае наибольшей из возможных является переменная <strong>double</strong>, для которой требуется в нашей системе 64 разряда или 8 байтов. Массив <strong>save</strong> имел бы 10 элементов, каждый по 8 байтов.</p>
    <p>Вот как используется объединение: </p>
    <p><emphasis>fit.digit = 23;  /* 23 записывается в fit; используется 2 байта */</emphasis></p>
    <p><emphasis>fit.double = 2.0; /* 23 стирается, 2.0 записывается; используется 8 байтов */</emphasis></p>
    <p><emphasis>fit.letter = 'h'; /* 2.0 стирается, h записывается; используется 1 байт */</emphasis></p>
    <p>Вы применяете операцию получения элемента, чтобы показать, какие типы данных используются. В каждый момент времени запоминается только одно значение; нельзя записать <strong>char</strong> и <strong>int</strong> одновременно, даже если для этого достаточно памяти. </p>
    <p>Вы сами должны следить за типом данных, записываемых в данный момент в объединение; приведенная ниже последовательность операторов показывает, что нельзя делать: </p>
    <p><emphasis>fit.lеtter = 'A';</emphasis></p>
    <p><emphasis>finum = 3.02*fit.double; /* ОШИБКА ОШИБКА ОШИБКА */</emphasis></p>
    <p>Ошибка заключается в том, что записано значение типа <strong>char</strong>, a следующая строка предполагает, что содержимое <strong>fit</strong> имеет тип <strong>double</strong>. </p>
    <p>Можно использовать операцию <strong>- &gt;</strong> с объединениями таким же образом, как это делалось для структур: </p>
    <p><emphasis>pu = &amp;fit;</emphasis></p>
    <p><emphasis>х =  рu  -&gt; digit; /* то же, что и х=fit.digit */</emphasis></p>
    <p>Рассмотрим теперь еще одно средство языка для работы с данными. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>typedef - КРАТКИЙ ОБЗОР</p>
    </title>
    <p>     Функция <strong>typedef</strong> позволяет нам создать свое собственное имя типа. Это напоминает директиву <strong>#define</strong>, но со следующими тремя изменениями:</p>
    <p>1. В отличие от <strong>#define</strong> функция <strong>typedef</strong> дает символические имена, но ограничивается только типами данных.</p>
    <p>2. Функция <strong>typedef</strong> выполняется компилятором, а не препроцессором.</p>
    <p>3. В своих пределах функция <strong>typedef</strong> более гибка, чем <strong>#define</strong>. </p>
    <p>     Посмотрим, как она работает. Предположим, вы хотите использовать термин <strong>real</strong> для чисел типа <strong>float</strong>. Тогда вы определяете термин <strong>real</strong>, как если бы он был переменной типа <strong>float</strong>, и перед его определением ставите ключевое слово <strong>typedef</strong>: </p>
    <p><emphasis>typedef float real;</emphasis></p>
    <p>С этого момента вы можете использовать <strong>real</strong> для определения переменных: </p>
    <p><emphasis>real х, у[25], *рr;</emphasis></p>
    <p>Область действия такого определения зависит от расположения оператора <strong>typedef</strong>. Если определение находится внутри функции, то область действия локальна и ограничена этой функцией. Если определение расположено вне функции, то область действия глобальна. </p>
    <p>Часто в этих определениях используются прописные буквы, чтобы напомнить пользователю, что имя типа является на самом деле символической аббревиатурой: </p>
    <p><emphasis>typedef float REAL;</emphasis></p>
    <p>В последнем примере можно было бы применить директиву <strong>#define</strong>. А здесь это делать нельзя: </p>
    <p><emphasis>typedef char *STRING;</emphasis></p>
    <p>Без ключевого слова <strong>typedef</strong> оператор определял бы <strong>STRING</strong> как указатель на тип <strong>char</strong>. С ключевым словом оператор делает <strong>STRING</strong> <emphasis>идентификатором</emphasis> указателей на тип <strong>char</strong>. Так, </p>
    <p><emphasis>STRING name, sign;</emphasis></p>
    <p>означает </p>
    <p><emphasis>char *name, *sign;</emphasis></p>
    <p>Мы можем использовать <strong>typedef</strong> и для структур. Вот пример: </p>
    <p><emphasis>typedef struct COMPLEX {</emphasis></p>
    <p><emphasis>float real;</emphasis></p>
    <p><emphasis>float imag; };</emphasis></p>
    <p>Кроме того, можно использовать тип <strong>COMPLEX</strong> для представления комплексных чисел. </p>
    <p>     Одна из причин использования <strong>typedef</strong> заключается в создании удобных, распознаваемых имен для часто встречающихся типов. Например, многие пользователи предпочитают применять <strong>STRING</strong> или его эквивалент, как это мы делали выше. Вторая причина: имена <strong>typedef</strong> часто используются для сложных типов. Например, описание </p>
    <p><emphasis>typedef char *FRPTC ( ) [5];</emphasis></p>
    <p>приводит к тому, что <strong>FRPTC</strong> объявляет тип, являющийся функцией, которая возвращает указатель на пятиэлементный массив типа <strong>char</strong>. (См. "Причудливые описания".) </p>
    <p>Третья причина использования <strong>typedef</strong> заключается в том, чтобы сделать программы более мобильными. Предположим, например, что вашей программе нужно использовать 16-разрядные числа. В некоторых системах это был бы тип <strong>short</strong>, в других же он может быть типом <strong>int</strong>. Если вы использовали в ваших описаниях <strong>short</strong> или <strong>int</strong>, то должны изменить все описания, когда перейдете от одной системы к другой. Вместо этого сделайте следующее, В файле директивы <strong>#include</strong> есть такое определение: </p>
    <p><emphasis>typedef short TWOBYTE;</emphasis></p>
    <p>Используйте <strong>TWOBYTE</strong> в ваших программах для переменных типа <strong>short</strong>, которые должны быть 16-разрядными. Тогда если вы перемешаете программу туда, где необходимо использовать тип <strong>int</strong>, то следует только изменить одно определение в вашем файле директивы <strong>#include</strong>: </p>
    <p><emphasis>typedef int TWOBYTE;</emphasis></p>
    <p>Это пример того, что делает язык Си столь мобильным. При использовании <strong>typedеf</strong> следует иметь в виду, что он не создаст новых типов, он только создает удобные метки. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПРИЧУДЛИВЫЕ ОПИСАНИЯ</p>
    </title>
    <p>     Язык Си позволяет вам создавать сложные формы данных. Обычно мы придерживаемся более простых форм, но считаем споим долгом указать ни потенциальные возможности языка. При создании описания мы используем имя (или "идентификатор"), которое можно изменять при помощи модификатора: </p>
    <empty-line/>
    <table>
     <tr>
      <th colspan="2"><emphasis>Модификатор</emphasis></th>
      <th colspan="2"><emphasis>значение</emphasis></th>
     </tr>
     <tr>
      <td colspan="2">*</td>
      <td colspan="2">указатель</td>
     </tr>
     <tr>
      <td colspan="2">( )</td>
      <td colspan="2">функция</td>
     </tr>
     <tr>
      <td colspan="2">[ ]</td>
      <td colspan="2">массив</td>
     </tr>
    </table>
    <p>Язык Си позволяет использовать одновременно более одного модификатора, что даст возможность создавать множество типов: </p>
    <p><emphasis>int board[8] [8]; /* массив массивов типа int */</emphasis></p>
    <p><emphasis>int **ptr;  /* указатель на указатель на тип int */</emphasis></p>
    <p><emphasis>int *risks[10];  /* 10-элементный массив указателей на тип int */</emphasis></p>
    <p><emphasis>int (*wisks) [10];  /* указатель на 10-элемснтный массив типа int */</emphasis></p>
    <p><emphasis>int *oof[3] [4]: /* 3-элементныи массив указателей на 4-элементный</emphasis></p>
    <p><emphasis>                                                 массив типа int */</emphasis></p>
    <p><emphasis>int (*uuf) [3][4]; /* указатель на массив 3х4 типа int */</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Для распутывания этих описаний нужно понять, в каком порядке следует применять модификаторы. Три правила помогут вам справиться с этим.</p>
    <empty-line/>
    <p>1. Чем ближе кодификатор стоит к идентификатору, тем выше его приоритет.</p>
    <p>2. Модификатиры [ ] и ( ) имеют приоритет выше, чем *.</p>
    <p>3. Круглые скобки используются для объединения частей выражения, имеющих самый высокий приоритет. </p>
    <p>Давайте применим эти правила к описанию <strong>int *oof[3] [4];</strong></p>
    <p><strong>*</strong> и <strong>[3]</strong> примыкают к <strong>oof</strong> и имеют более высокий приоритет, чем <strong>[4]</strong> (правило 1). <strong>[3]</strong> имеет приоритет более высокий, чем <strong>*</strong> (правило 2). Следовательно, <strong>oof</strong> является 3-элементным массивом (перпый МОДИФИКАТОР) указателей (второй модификатор) на 4-элементный массив (третий модификатор) типа <strong>int</strong> (описание типа). </p>
    <p>В описании </p>
    <p><emphasis>int (*uuf)[3][4];</emphasis></p>
    <p>скобки говорят, что модификатор <strong>*</strong> должен иметь первый приоритет, а это делает <strong>uuf</strong> указателем, как показано в предыдущем описании. Эти правила создают также следующие типы: </p>
    <p><emphasis>char *fump( ); /* функция, возвращающая указатель на тип char */</emphasis></p>
    <p><emphasis>char (*frump) ( ); /* указатель на функцию, возвращающую тип char */</emphasis></p>
    <p><emphasis>char *flump ( ) [3] /* функция, возвращающая указатель на 3-элементный</emphasis></p>
    <p><emphasis>                                                    массив типа char */</emphasis></p>
    <p><emphasis>char *flimp[3] ( ) /* 3-элементный массив указателей на функцию, которая</emphasis></p>
    <p><emphasis>                                            возвращает тип char  */</emphasis></p>
    <p>     Если вы примените структуры к этим примерам, то увидите, что возможности для описаний действительно растут причудливо. А применения ... так и быть, МЫ оставим их для более опытных программистов. </p>
    <p>     Язык Си со структурами, объединениями и <strong>typedef</strong> дает нам средства для эффективной и мобильной обработки данных. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЧТО ВЫ ДОЛЖНЫ БЫЛИ УЗНАТЬ В ЭТОЙ ГЛАВЕ </p>
    </title>
    <p>Что такое структурный шаблон, и как его определять</p>
    <p>Что такое имя структуры и как оно используется</p>
    <p>Как определить структурную переменную: <strong>struct car honda</strong>;</p>
    <p>Как обратиться к элементу структуры: <strong>honda.mpg</strong></p>
    <p>Как обратиться к указателю на структуру: <strong>struct car *ptcar;</strong></p>
    <p>Как обратиться к элементу при помощи указателя: <strong>ptcar-&gt;mpg</strong></p>
    <p>Как передать в функцию элемент структуры: <strong>eval(honda.mpg)</strong></p>
    <p>Как сообщить функции о структуре: <strong>rate(&amp;honda)</strong></p>
    <p>Как создать вложенную структуру</p>
    <p>Как обратиться к элементу вложенной структуры: <strong>honda.civic.cost</strong></p>
    <p>Как создавать и использовать массивы структур: <strong>struct car gm[5];</strong></p>
    <p>Как создать объединение: подобно структуре</p>
    <p>Как использовать typedef: <strong>typedef struct car CRATE;</strong> </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ</p>
    </title>
    <section>
     <title>
      <p>Вопросы </p>
     </title>
     <p>1. Что неправильно в этом шаблоне? </p>
     <p><emphasis>structure {char itible;</emphasis></p>
     <p><emphasis>int num [20];</emphasis></p>
     <p><emphasis>char *togs;</emphasis></p>
     <p><emphasis>};</emphasis></p>
     <p>2. Вот фрагмент программы; что она напечатает? </p>
     <p><emphasis>struct house {</emphasis></p>
     <p><emphasis>    float sqft;</emphasis></p>
     <p><emphasis>    int rooms;</emphasis></p>
     <p><emphasis>    int stories;</emphasis></p>
     <p><emphasis>    char *address; };</emphasis></p>
     <p><emphasis>main ( ) {</emphasis></p>
     <p><emphasis>static struct house fruzt = { 1560.0, 6, 1, " 22 Spiffo Road";</emphasis></p>
     <p><emphasis>struct house *sign;</emphasis></p>
     <p><emphasis>sign = &amp;fruzt;</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %d %d\n" , fruzt.rooms, sign-&gt; stories);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %s\n", frurt.address);</emphasis></p>
     <p><emphasis>prinlf(" %c %c \n" sign- &gt;address[3], fruzt.address[4]);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>3. Придумайте структурный шаблон, который будет содержать название месяца, трехбуквенную аббревиатуру месяца, количество дней в месяце и номер месяца. </p>
     <p>4. Определите массив, состоящий из двенадцати структур того же типа, что и в вопросе 3, и инициализируйте его для не високосного года. </p>
     <p>5. Напишите функцию, которая получает номер месяца, а возвращает общее число дней года вплоть до этого месяца. Считайте, что структурный шаблон и массив из вопросов 3 и 4 описаны как внешние. </p>
     <p>6. Взяв за основу нижеследующую функцию <strong>typedet</strong>, опишите 10-элементный массив указанной структуры. Затем, используя присваивание отдельного элемента попытайтесь описать третьим элементом массива линзу Ремаркатара с фокусным расстоянием 500 мм и апертурой f / 2.0. </p>
     <p><emphasis>typedef struct {          /* описатель линзы */</emphasis></p>
     <p><emphasis>float foclen; /* фокусное расстояние, мм */</emphasis></p>
     <p><emphasis>float fstop; /* апертура */</emphasis></p>
     <p><emphasis>char *brand; /* фирменная марка */ } LENS;</emphasis></p>
     <empty-line/>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Ответы: </p>
     </title>
     <p>1. Должно быть ключевое слово <strong>struct</strong>, а не <strong>structure</strong>. Шаблон требует либо имени структуры перед открывающей скобкой или имени переменной после закрывающей скобки. Кроме того, точка с запятой должна стоять после <strong>*togs</strong> и в конце шаблона. </p>
     <p>2. </p>
     <p>6 1</p>
     <p>        22 Spiffo Road S p</p>
     <p>Элемент <strong>fruzt.address</strong> является символьной строкой, а <strong>fruzt.address[4]</strong> является пятым элементом этого массива. </p>
     <p>3. </p>
     <p><emphasis>struct month {</emphasis></p>
     <p><emphasis>char name[10]; /* или char *name; */</emphasis></p>
     <p><emphasis>char abbrev[4]; /* или char *abbrev; */</emphasis></p>
     <p><emphasis>int days;</emphasis></p>
     <p><emphasis>int monumb;  };</emphasis></p>
     <p>4. </p>
     <p><emphasis>struct month months [12] = {</emphasis></p>
     <p><emphasis>{" Январь" , " Янв" , 31, 1} , {" Февраль" , " Фев" , 28, 2} ,</emphasis></p>
     <p><emphasis>и т. л. {"Декабрь", "Дек" , 31, 12}</emphasis></p>
     <p>5. </p>
     <p><emphasis>days(monlh);</emphasis></p>
     <p><emphasis>inl month;</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int index, tolal;</emphasis></p>
     <p><emphasis>if(month &lt; 1 ||  month &gt; 12)</emphasis></p>
     <p><emphasis>return (-1); /* признак ошибки */</emphasis></p>
     <p><emphasis>else</emphasis></p>
     <p><emphasis>for(index = 0, total = 0; index &lt; month; index++)</emphasis></p>
     <p><emphasis>total + = months [index].days;</emphasis></p>
     <p><emphasis>return (total);}</emphasis></p>
     <p>Заметим, что <strong>index</strong> содержит номер месяца, уменьшенный на единицу, так как массивы начинаются с индекса 0; следовательно, мы используем выражение <strong>index &lt; month</strong> вместо <strong>index &lt;= month</strong>. </p>
     <p>6. </p>
     <p><emphasis>ЛИНЗА tubby [10];</emphasis></p>
     <p><emphasis>tubby [2].foclen = 300.0;</emphasis></p>
     <p><emphasis>tubby [2].fstop = 2.0;</emphasis></p>
     <p><emphasis>tubby [2].brand = "Рсмаркатар";</emphasis></p>
     <empty-line/>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>УПРАЖНЕНИЯ</p>
    </title>
    <p>1. Переделайте вопрос 5, используя в качестве аргумента написанное буквами название месяца вместо номера месяца. [Не забывайте о функции <strong>strcmp( )</strong>.] </p>
    <p>2. Напишите программу, которая запрашивает у пользователя день, месяц и год. Месяц может обозначаться номером, названием месяца или его аббревиатурой. После работы программа выдает общее количество дней в году вплоть до данного дня. </p>
    <p>3. Переделайте нашу программу инвентаризации книг таким образом, чтобы она печатала информацию о книгах, упорядоченную в алфавитном порядке по названиям книг, и затем печатала общую стоимость книг. </p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>15. Библиотека языка Си и файлы ввода-вывода</p>
   </title>
   <section>
    <p>БИБЛИОТЕКА ЯЗЫКА СИ</p>
    <p>ФАЙЛЫ В ЯЗЫКЕ СИ</p>
    <p>ФУНКЦИИ РАБОТЫ С ФАЙЛОМ</p>
    <p>МАКРООПРЕДЕЛЕНИЯ ДЛЯ ПРОВЕРКИ СИМВОЛОВ</p>
    <p>ФУНКЦИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПАМЯТИ</p>
    <p>     Всякий раз, когда нам нужно использовать такие функции, как <strong>printf( )</strong>, <strong>getchar( )</strong> и <strong>strlen( )</strong>, мы обращаемся в библиотеку языка Си. Она содержит множество функций и макроопределений. Библиотеки меняются от системы к системе, но есть ядро функций (называемое стандартной библиотекой), которое используется чаще всего. В этой главе мы рассмотрим пятнадцать наиболее общих из этих функций, уделяя больше внимания функциям ввода-вывода и использованию файлов.</p>
    <p>Однако сначала давайте поговорим о том, как пользоваться библиотекой. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ДОСТУП В БИБЛИОТЕКУ ЯЗЫКА СИ</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Получение доступа к библиотеке зависит от системы, поэтому вам нужно посмотреть в своей системе, как применять наиболее распространенные операторы. Во-первых, есть несколько различных мест расположения библиотечных функций. Например, <strong>getchar( )</strong> обычно задают как макроопределение в файле <strong>stdio.h</strong>, в то время как <strong>strlen( )</strong> обычно хранится в библиотечном файле. Во-вторых, различные системы имеют разные способы доступа к этим функциям. Вот три из них. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Автоматический доступ </p>
     </title>
     <p>     Во многих больших системах UNIX вы только компилируете программы, а доступ к более общим библиотечным функциям выполняется автоматически. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Включение файла</p>
     </title>
     <p>     Если функция задана как макроопределение, то можно директивой <strong>#include</strong> включить файл, содержащий ее определение. Часто подобные функции могут быть собраны в соответствующим образом названный заголовочный файл. Например, некоторые системы имеют файл <strong>ctype.h</strong>, содержащий макроопределения, задающие тип символа: прописная буква, цифра и т. д. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Включение библиотеки</p>
     </title>
     <p>     На некотором этапе компиляции или загрузки программы вы можете выбрать библиотеку. В нашей системе, например, есть файл <strong>lc.lib</strong>, содержащий скомпилированную версию библиотечных функций, и мы предлагаем редактору связей IBM PC использовать эту библиотеку. Даже система, которая автоматически контролирует свою стандартную библиотеку, может иметь другие библиотеки редко применяемых функций, и эти библиотеки следует запрашивать явно, указывая соответствующий признак во время компиляции. </p>
     <p>     Очевидно, мы не сможем рассмотреть все особенности всех систем, но эти три примера должны показать, что вас ожидает. Теперь давайте рассмотрим некоторые функции.  </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>БИБЛИОТЕЧНЫЕ ФУНКЦИИ, КОТОРЫЕ МЫ ИСПОЛЬЗОВАЛИ</p>
    </title>
    <p>     Пока мы хотим только перечислить эти функции, чтобы напомнить о них. </p>
    <p>     Сначала приведем функции ввода-вывода: </p>
    <p><emphasis>getchar( )           /* получение символа */</emphasis></p>
    <p><emphasis>putchar( )           /* печать символа */</emphasis></p>
    <p><emphasis>gefs( )              /* получение строки */</emphasis></p>
    <p><emphasis>puts( )              /* печать строки */</emphasis></p>
    <p><emphasis>scanf( )             /* получение форматированного ввода */</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf( )            /* печать форматированного вывода */</emphasis></p>
    <p>     Затем приведем функции, работающие со строками:</p>
    <p><emphasis>strlen( )             /* нахождение длины строки */</emphasis></p>
    <p><emphasis>strcmp( )            /* сравнение двух строк */</emphasis></p>
    <p><emphasis>strcpy( )            /* копирование строки */</emphasis></p>
    <p><emphasis>strcat( )             /* объединение двух строк */</emphasis></p>
    <p>     К этому списку мы добавим функции открытия и закрытия файлов, связи с файлами, проверки и преобразования символов, преобразования строк, функцию выхода и функции распределения памяти.</p>
    <p>Давайте сначала обратимся к проблеме связи между файлом и программой. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>СВЯЗЬ С ФАЙЛАМИ</p>
    </title>
    <p>     Часто нам бывает нужна программа получения информации от файла или размещения результатов в файле. Один способ организации связи программы с файлом заключается в использовании операций переключения <strong>&lt;</strong> и <strong>&gt;</strong>. Этот метод прост, но ограничен. Например, предположим, вы хотите написать диалоговую программу, которая спрашивает у вас названия книг (звучит фамильярно?), и вы намерены сохранить весь список в файле. Если вы используете переключение как, например, в </p>
    <p><emphasis>books &gt; bklist</emphasis></p>
    <p>то ваши диалоговые приглашения также будут переключены на <strong>bklist</strong>. И тогда не только нежелательная чепуха запишется в <strong>bklist</strong>, но и пользователь будет избавлен от вопросов, на которые он, как предполагалось, должен отвечать. </p>
    <p>     К счастью, язык Си предоставляет и более мощные методы связи с файлами. Один подход заключается в использовании функции <strong>fopen( )</strong>, которая открывает файл, затем применяются специальные функции ввода-вывода для чтения файла или записи в этот файл и далее используется функция <strong>fclose( )</strong> для закрытия файла. Однако прежде чем исследовать эти функции, нам нужно хотя бы кратко познакомиться с сущностью файла. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЧТО ТАКОЕ ФАЙЛ?</p>
    </title>
    <p>     Для нас файл является частью памяти, обычно на диске, со своим именем. Мы считаем, например, stdio.h именем файла, содержащего некоторую полезную информацию. Для операционной системы файл более сложен, но это системные проблемы, а не наши. Однако мы должны знать, что означает файл для программы на языке Си. В предлагаемых для обсуждения функциях, работающих с файлами, язык Си "рассматривает" файл как структуру. Действительно, файл stdio.h содержит определение структуры файла. Вот типичный пример, взятый из IBM-версии компилятора Lattice С: </p>
    <p><emphasis>struct _ iobuf</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>char *_ptr; /* текущий указатель буфера */</emphasis></p>
    <p><emphasis>int_cnt; /* текущий счетчик байтов */</emphasis></p>
    <p><emphasis>char*_base; /* базовый адрес буфера ввода-вывода*/</emphasis></p>
    <p><emphasis>char_flag; /* управляющий признак */</emphasis></p>
    <p><emphasis>char _ file; /* номер файла */</emphasis></p>
    <p><emphasis>};</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define FILE struct_iobuf /* краткая запись */</emphasis></p>
    <p>     Здесь мы не собираемся разбираться детально в этом определении. Главное состоит в том, что файл является структурой, и что краткое наименование шаблона файла - FILE. (Многие системы используют директиву typedef для установления этого соответствия.) Таким образом, программа, имеющая дело с файлами, будет использовать тип структуры FILE, чтобы делать так.</p>
    <p>Имея это в виду, мы сможем лучше понять операции над файлами. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПРОСТЫЕ ПРОГРАММЫ ЧТЕНИЯ ФАЙЛА: fopen( ), fclose( ), getc( ) и putc( )</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Чтобы показать элементарные примеры использования файлов, мы составили небольшую программу, которая читает содержимое файла, названного test, и выводит его на экран. Вы найдете наши пояснения сразу после программы. </p>
     <p><emphasis>/* расскажите, что находится в файле "test" */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include &lt;stdio.h&gt;</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>FILE *in; /* описываю указатель на файл */</emphasis></p>
     <p><emphasis>int ch;</emphasis></p>
     <p><emphasis>if((in = fopen("test", "r"))!=NULL)</emphasis></p>
     <p><emphasis>/* открываю test для чтения, проверяя существует ли он */</emphasis></p>
     <p><emphasis>/* указатель FILE ссылается теперь на test */</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>while((ch = getc(in) != EOF) /* получаю символ из in */</emphasis></p>
     <p><emphasis>    putc(ch, stdout);  /* посылаю на стандартный вывод */</emphasis></p>
     <p><emphasis>fclose(in); /* закрываю файл */ }</emphasis></p>
     <p><emphasis>else</emphasis></p>
     <p><emphasis> printf("я не смогла открыть файл \" test\" .\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Следует объяснить три основных момента: работу fopen( ), работу fclose( ) и использование функций ввода-вывода файла. Займемся ими. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Открытие файла: fopen( )</p>
     </title>
     <empty-line/>
     <p>     Функцией <strong>fopen( )</strong> управляют три основных параметра. Первый - имя файла, который следует открыть. Он является и первым аргументом <strong>fopen( );</strong> в нашем случае это "test" . </p>
     <p>     Второй параметр [и второй аргумент <strong>fopen( )</strong>] описывает, как должен использоваться файл. Вот три основных применения файла: </p>
     <empty-line/>
     <table>
      <tr>
       <td colspan="2">"r":</td>
       <td colspan="2">файл нужно считать</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">"w":</td>
       <td colspan="2">файл нужно записать</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">"а":</td>
       <td colspan="2">файл нужно дополнить</td>
      </tr>
     </table>
     <p>     Некоторые системы предоставляют еще дополнительные возможности, но мы будем придерживаться этих. Заметим, что используемые нами коды являются строками, а нe символьными константами; следовательно, они заключаются в двойные кавычки. При применении "<strong>r</strong>" открывается существующий файл. При двух других применениях тоже будет открываться существующий файл, но если такого файла нет, он будет создан. </p>
     <p>     <emphasis>Внимание:</emphasis> Если вы используете <strong>"w"</strong> для существующего файла, то старая версия его стирается, и ваша программа начинает на "чистом месте". </p>
     <p>     Третий параметр является указателем на файл; это значение возвращается функцией: </p>
     <p><emphasis>FILE *in;</emphasis></p>
     <p><emphasis>in = fopen("test", "r");</emphasis></p>
     <p>Теперь <strong>in</strong> является указателем на файл <strong>"test"</strong>. С этого момента программа ссылается на файл при помощи указателя <strong>in</strong>, а не по имени <strong>test</strong>. </p>
     <p>Если вы очень сообразительны, то теперь можете задать такой вопрос: "Если <strong>fopen( )</strong> возвращает указатель на <strong>'FILE'</strong> в качестве аргумента, то почему мы не должны объявить <strong>fopen( )</strong> как функцию указателя на <strong>'FILE'</strong> ?" Хороший вопрос. Ответ заключается в том, что это описание сделал для нас файл <strong>stdio.h</strong>, который содержит строку </p>
     <p><emphasis>FILE  *topen( );</emphasis></p>
     <p>     Есть еще один важный момент относительно функции <strong>fopen()</strong>, которую мы использовали. Если <strong>fopen()</strong> не способна открыть требуемый файл, она возвращает значение <strong>'NULL'</strong> (определенное в <strong>stdio.h</strong> как <strong>0</strong>). Почему она не смогла открыть файл? Вы можете попросить ее считать файл, который не существует. Вот почему мы имеем в программе строку </p>
     <p><emphasis>if((in=fopen("test", "r"))!= NULL)</emphasis></p>
     <p>     Заполнение диска, использование запрещенного имени или некоторые другие причины могут препятствовать открытию файла. Поэтому побеспокойтесь, чтобы их не было - маленькая ошибка может увести вас очень далеко.</p>
     <p>Закрыть файл проще. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Закрытие файла: fclose( )</p>
     </title>
     <p>Наш пример показывает, как закрывать файл: </p>
     <p><emphasis>fclose(in);</emphasis></p>
     <p>Просто используйте функцию <strong>fclose( )</strong>. Заметим, что аргументом ее является <strong>in</strong>, указатель на файл, а не <strong>test</strong>, имя файла. </p>
     <p>     Для программы, более серьезной, чем эта, следовало бы посмотреть, успешно ли закрыт файл. Функция <strong>fclose( )</strong> возвращает значение <strong>0</strong>, если файл закрыт успешно, и <strong>-1</strong> в противном случае. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Текстовые файлы с буферизацией</p>
     </title>
     <p>     Функции <strong>fopen()</strong> и <strong>fclose()</strong> работают с текстовыми файлами с "буферизацией". Под буферизацией мы понимаем, что вводимые и выводимые данные запоминаются во временной области памяти, называемой буфером. Если буфер заполнился, содержимое его передается в блок, и процесс буферизации начинается снова. Одна из основных задач <strong>fclose( )</strong> заключается в том, чтобы "освободить" любые частично заполненные буфера, если файл закрыт. </p>
     <p>     Текстовым считается файл, в котором информация запоминается в виде символов в коде ASCII (или аналогичном). Он отличается от двоичного файла, который обычно используется для запоминания кодов машинного языка. Функции ввода-вывода, о которых мы собираемся рассказать, предназначены только для работы с текстовыми файлами. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Ввод-вывод файла: getc( ) и putc( )</p>
     </title>
     <p>     Две функции <strong>getc( )</strong> и <strong>putc( )</strong> работают аналогично функциям <strong>getchar( )</strong> и <strong>putchar( )</strong>. Разница заключается в том, что вы должны сообщить новичкам, какой файл следует использовать. Таким образом, наш "старый дружище" </p>
     <p><emphasis>ch = getchar( );</emphasis></p>
     <p>предназначен для получения символа от стандартного ввода, а </p>
     <p><emphasis>ch = getc(in);</emphasis></p>
     <p>- для получения символа от файла, на который указывает <strong>in</strong>. Аналогично функция </p>
     <p><emphasis>putc(ch, out);</emphasis></p>
     <p>предназначена для записи символа <strong>ch</strong> в файл, на который ссылается указатель <strong>out</strong> типа <strong>FILE</strong>. В списке аргументов функции <strong>putc( )</strong> этот символ стоит первым, а затем указатель файла. В нашем примере мы использовали </p>
     <p><emphasis>putc(ch, stdout);</emphasis></p>
     <p>где <strong>stdout</strong> является указателем на стандартный вывод. Таким образом, этот оператор эквивалентен </p>
     <p><emphasis>putchar(ch);</emphasis></p>
     <p>     Действительно, оператор <strong>putchar(ch)</strong> определен директивой <strong>#define</strong> так же как функция <strong>putc(ch, stdout)</strong> определена в файле <strong>stdio.h.</strong> Этот ужасный файл к тому же определяет в директиве <strong>#define</strong> указатели <strong>stdout</strong> и <strong>stdin</strong> на стандартный вывод и стандартный ввод системы.</p>
     <p>Это выглядит довольно просто? Хорошо, добавим пару полезных новшеств. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПРОСТАЯ ПРОГРАММА СЖАТИЯ ФАЙЛА</p>
    </title>
    <p>     В нашем примере имя файла, который следовало открыть, было записано в программе. Мы нс обязаны считаться с этим ограничением. Используя аргументы командной строки, можно сообщить нашей программе имя файла, который хотим считать. B нашем следующем примере (рис. 15.1) так и происходит. С помощью примитивного приема сжимается содержимое - остается только каждый третий символ. Наконец, сжатая версия размещается в новый файл, имя которого состоит из старого имени с добавкой .red (сокращение слова reduced). Обычно весьма важны первый и последний элементы (аргумент командной строки и добавка к имени файла). Само же сжатие имеет более ограниченное применение, но, как вы увидите, им можно пользоваться. </p>
    <p><emphasis>/* сожмите ваши файлы в 2-3 раза! */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#include &lt;stdio.h&gt;</emphasis></p>
    <p><emphasis>main(argc, argv)</emphasis></p>
    <p><emphasis>int argc;</emphasis></p>
    <p><emphasis>char *argv[ ];</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>FILE *in, *out; /* описывает два указателя типа FILE */</emphasis></p>
    <p><emphasis>int ch;</emphasis></p>
    <p><emphasis>static char name[20]; /* память для имени выходного файла */ </emphasis></p>
    <p><emphasis>int count = 0;</emphasis></p>
    <p><emphasis>if(argc &lt; 2) /* проверяет, есть ли входной файл */</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Извините, мне нужно имя файла в качестве аргумента.\n" );</emphasis></p>
    <p><emphasis>else</emphasis></p>
    <p><emphasis>{ if((in = fopen(argv[1], "r")) != NULL)</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>strcpy(name, argv[1]; /* копирует имя файла в массив */</emphasis></p>
    <p><emphasis>strcat(name, ".red"); /* добавляет .red к имени */</emphasis></p>
    <p><emphasis>out = fopen(name, "w"); /* открывает файл для записи */</emphasis></p>
    <p><emphasis>while((ch = getc(in)) ! = EOF) </emphasis></p>
    <p><emphasis>if( count ++  %3 ==0)</emphasis></p>
    <p><emphasis>putc(ch, out); /* печатает каждый третий символ */ </emphasis></p>
    <p><emphasis>fclose(in);</emphasis></p>
    <p><emphasis>fclosе(out); }</emphasis></p>
    <p><emphasis>else</emphasis></p>
    <p><emphasis>    printf(" Я не смогла открыть файл\" %s\" .\n", argv[1]);</emphasis></p>
    <p><emphasis>} }</emphasis></p>
    <p>РИС. 15.1. Программа сжатия файла. </p>
    <p>     Мы поместили программу в файл, названный reduce и применили эту программу к файлу, названному eddy, который содержал одну единственную строку </p>
    <p><emphasis>Даже Эдди нас опередил с детским хором.</emphasis></p>
    <p>Была выполнена команда </p>
    <p><emphasis>reduce eddy </emphasis></p>
    <p>и на выходе получен файл, названный <strong>eddy.red</strong>, который содержит </p>
    <p><emphasis>Дед спел тихо</emphasis></p>
    <p>     Какая удача! Наш случайно выбранный файл сделал осмысленное сокращение.</p>
    <p>     Вот некоторые замечания по программе. </p>
    <p>     Вспомните, что <strong>argc</strong> содержит определенное количество аргументов, в число которых входит имя программного файла. Вспомните также, что с согласия операционной системы <strong>argv[0]</strong> представляет имя программы, т. е. в нашем случае reduce. Вспомните еще, что <strong>argv[l]</strong> представляет первый аргумент, в нашем случае <strong>eddy</strong>. Так как сам <strong>argv[l]</strong> является указателем на строку, он не должен заключаться в двойные кавычки в операторе вызова функции. </p>
    <p>     Мы используем <strong>argc</strong>, чтобы посмотреть, есть ли аргумент. Любые избыточные аргументы игнорируются. Помещая в программу еще один цикл, вы могли бы использовать дополнительные аргументы - имена файлов и пропускать в цикле каждый из этих файлов по очереди. </p>
    <p>     С целью создания нового имени выходного файла мы используем функцию <strong>strcpy( )</strong> для копирования имени <strong>eddy</strong> в массив <strong>nаmе</strong>. Затем применяем функцию <strong>strcat( )</strong> для объединения этого имени <strong>с .red.</strong> </p>
    <p>     Программа требует, чтобы два файла были открыты одновременно, поэтому мы описали два указателя типа <strong>'FILE '</strong>. Заметим, что каждый файл должен открываться и закрываться независимо от другого. Существует ограничение на количество файлов, которые вы можете держать открытыми одновременно. Оно зависит от типа системы, но чаще всего находится в пределах от 10 до 20. Можно использовать один и тот же указатель для различных файлов при условии, что они нс открываются в одно и то же время. </p>
    <p>     Мы не ограничиваемся использованием только функций <strong>getc( )</strong> и <strong>putc( )</strong> для файлов ввода-вывода. Далее мы рассмотрим некоторые другие возможности.  </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВВОД-ВЫВОД ФАЙЛА: fprintf( ), fscanf( ), fgets( ) И fputs( )</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Все функции ввода-вывода, которые мы использовали в предыдущих главах, имеют аналоги для ввода-вывода файла. Основное отличие состоит в том, что вам нужно использовать указатель типа <strong>FILE</strong>, чтобы сообщить новым функциям, с каким файлом им следует работать. Подобно <strong>getc( )</strong> и <strong>putc( )</strong> эти функции используются после функции <strong>fopen( )</strong>, открывающей файл, и перед <strong>fclose( )</strong>, закрывающей его. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Функции fprintf( ) и fscanf( )</p>
     </title>
     <p>     Эти функции ввода-вывода работают почти как <strong>printf( )</strong> и <strong>scanf( )</strong>, но им нужен дополнительный аргумент для ссылки на сам файл. Он является первым в списке аргументов. Вот пример, иллюстрирующий обращение к этим функциям: </p>
     <p><emphasis>/* образец использования fprintf( ) и fscanf( ) */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include &lt;stdio.h&gt; </emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>FILE *fi;</emphasis></p>
     <p><emphasis>int age;               </emphasis></p>
     <p><emphasis>fi = fopen("sam", "r"); /* считывание */</emphasis></p>
     <p><emphasis>fscanf(fi, "%d", &amp;age); /* fi указывает на sam */</emphasis></p>
     <p><emphasis>fclose(fi);</emphasis></p>
     <p><emphasis>fi = fopen("data", "a"); /* дополнение "/</emphasis></p>
     <p><emphasis>fprintf(fi, "sam is  %d. \n", age); /* fi указывает на data */</emphasis></p>
     <p><emphasis>fclose(fi);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Заметим, что можно было использовать <strong>fi</strong> для двух различных файлов, потому что мы закрыли первый файл, прежде чем открыть второй. </p>
     <p>     В отличие от <strong>getc( )</strong> и <strong>putc( )</strong> эти две функции получают указатель типа <strong>FILE</strong> в качестве первого аргумента. Две другие, описанные ниже, получают его в качестве последнего аргумента. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Функция fgets( )</p>
     </title>
     <p>     Эта функция имеет три аргумента, в то время как <strong>gets( )</strong> имеет один. Вот пример ее использования: </p>
     <p><emphasis>/* считывает файл строка за строкой */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include &lt;stdio.h&gt; </emphasis></p>
     <p><emphasis>#define MAXLIN 80</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>FILE  *f1;</emphasis></p>
     <p><emphasis>char *string [MAXLIN];</emphasis></p>
     <p><emphasis>f1 = fopen("story", "r");</emphasis></p>
     <p><emphasis>while(fgets(string, MAXLIN, f1) != NULL)</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(string);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>     Первый из трех аргументов функции <strong>fgets( )</strong> является указателем на местоположение считываемой строки. Мы располагаем вводимую информацию в символьный массив <strong>string</strong>. </p>
     <p>Второй аргумент содержит предельную длину считываемой строки. Функция прекращает работу после считывания символа новой строки или после считывания символов общим числом <strong>MAXLIN - 1</strong> (в зависимости от того, что произойдет раньше). В любом случае нуль-символ (<strong>'\0'</strong>) добавляется в самый конец строки. </p>
     <p>Третий аргумент указывает, конечно, на файл, который будет читаться. </p>
     <p>     Разница между <strong>gets( )</strong> и <strong>fgets( )</strong> заключается в том, что <strong>gets( )</strong> заменяет символ новой строки на <strong>'\0'</strong>, в то время как <strong>fgets( )</strong> сохраняет символ новой строки. </p>
     <p>     Подобно <strong>gets( )</strong> функция <strong>fgets( )</strong> возвращает значение <strong>NULL</strong>, если встречает символ <strong>EOF</strong>. Это позволяет вам проверить, как мы и сделали, достигли ли вы конца файла. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Функция fputs( )</p>
     </title>
     <p>Эта функция очень похожа на <strong>puts( )</strong>. Оператор </p>
     <p><emphasis>fputs(" Вы были правы.", fileptr);</emphasis></p>
     <p>передает строку "Вы были правы." В файл, на который ссылается указатель <strong>fileptr</strong> типа <strong>FILE</strong>. Конечно, сначала нужно открыть файл при помощи функции <strong>fopen( )</strong>. В самом общем виде это выглядит так </p>
     <p>status = fputs(yказатель строки, указатель файла);</p>
     <p>где <strong>status</strong> является целым числом, которое устанавливается в <strong>EOF</strong>, если <strong>fputs( )</strong> встречает <strong>EOF</strong> или ошибку. </p>
     <p>     Подобно <strong>puts( )</strong> эта функция не ставит завершающий символ <strong>'\0'</strong> в конец копируемой строки. В отличие от <strong>puts()</strong> функция <strong>fputs( )</strong> не добавляет символ новой строки в ее вывод. </p>
     <p>     Шесть функций ввода-вывода которые мы только что обсудили, должны дать вам инструмент, для чтения и записи текстовых файлов. Есть еще одно средство, которое может оказаться полезным, и мы его сейчас обсудим. </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПРОИЗВОЛЬНЫЙ ДОСТУП: fseek( )</p>
    </title>
    <p>     Функция <strong>fseek( )</strong> позволяет нам обрабатывать файл подобно массиву и непосредственно достигать любого определенного байта в файле, открытом функцией <strong>fopen( )</strong>. Вот простой пример, показывающий, как она работает. Как и в наших предыдущих примерах, функция использует аргумент командной строки для получения имени файла, с которым она работает. Заметим, что <strong>fseek()</strong> имеет три аргумента и возвращает значение типа <strong>int</strong>. </p>
    <p><image l:href="#img81C.jpg"/> </p>
    <p><emphasis>/*использование fscek( ) для печати содержимого файла */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#include &lt;stdio.h&amp;</emphasis></p>
    <p><emphasis>main(number, names) /* не следует использовать argc и argv */</emphasis></p>
    <p><emphasis>int number;</emphasis></p>
    <p><emphasis>char  *namеs[ ];</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>FILE *fp;</emphasis></p>
    <p><emphasis>long offset = OL;  /*обратите внимание, что это тип long */</emphasis></p>
    <p><emphasis>if(number &lt; 2)</emphasis></p>
    <p><emphasis>puts("Мне нужно имя файла в качестве аргумента.");</emphasis></p>
    <p><emphasis>else {</emphasis></p>
    <p><emphasis>if((fp = fopen(names[1], "r")) ==  0)</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Я не могу открыть %s.\n", names[1]);</emphasis></p>
    <p><emphasis>else {</emphasis></p>
    <p><emphasis>while(fseek(fp, offset++, 0) == 0)</emphasis></p>
    <p><emphasis>putchar(getc(fp));</emphasis></p>
    <p><emphasis>fclose(fp); }</emphasis></p>
    <p><emphasis>    }</emphasis></p>
    <p>}</p>
    <p>Первый из трех аргументов функции <strong>fseek( )</strong> является указателем типа <strong>FILE</strong> на файл, в котором ведется поиск. Файл следует открыть, используя функцию <strong>fopen( )</strong>. </p>
    <p>Второй аргумент назван <strong>"offset"</strong> (вот почему мы выбрали данное имя для переменной). Этот аргумент сообщает, как далеко следует передвинуться от начальной точки (см. ниже); он должен иметь значение типа <strong>long</strong>, которое может быть положительным (движение вперед) или отрицательным (движение назад). </p>
    <p>Третий аргумент является кодом, определяющим начальную точку: </p>
    <empty-line/>
    <table>
     <tr>
      <th colspan="2"><emphasis>Код</emphasis></th>
      <th colspan="2"><emphasis>Положение в файле</emphasis></th>
     </tr>
     <tr>
      <td colspan="2">0</td>
      <td colspan="2">начало файла</td>
     </tr>
     <tr>
      <td colspan="2">1</td>
      <td colspan="2">текущая позиция</td>
     </tr>
     <tr>
      <td colspan="2">2</td>
      <td colspan="2">конец файла</td>
     </tr>
    </table>
    <p>     Функция <strong>fseek( )</strong> возвращает <strong>0</strong>, если все хорошо, и <strong>-1</strong>, если есть ошибка, например попытка перемещаться за границы файла. Теперь мы можем разъяснить наш маленький цикл: </p>
    <p><emphasis>while(fseek(fp, offset++, 0)==0)</emphasis></p>
    <p><emphasis>        putchar(getc(fp));</emphasis></p>
    <p>Поскольку переменная <strong>offset</strong> инициализирована нулем, при первом прохождении через цикл мы имеем выражение </p>
    <p><emphasis>fseek(fp, OL, 0)</emphasis></p>
    <p>означающее, что мы идем в файл, на который ссылается указатель <strong>fp</strong>, и находим байт, отстоящий на 0 байт от начала, т.е. первый байт. Затем функция <strong>putchar( )</strong> печатает содержимое этого байта. При следующем прохождении через цикл переменная <strong>offset</strong> увеличивается до <strong>1L</strong>, и печатается следующий байт. Посуществу, переменная <strong>offset</strong> действует подобно индексу для элементов файла. Процесс продолжается до тех пор, пока <strong>offset</strong> нe попытается попасть в <strong>fseek( )</strong> после конца файла. В этом случае <strong>fseek( )</strong> возвращает значение - 1 и цикл прекращается. </p>
    <p>     Этот последний пример чисто учебный. Нам нe нужно использовать <strong>fseek( )</strong>, потому что <strong>getc( )</strong> так или иначе проходит через файл байт за байтом; <strong>fseek( )</strong> приказала <strong>getc( )</strong> "посмотреть" туда, куда она сама уже собиралась посмотреть. </p>
    <p>     Вот пример (рис. 15.2), в котором выполняется что-то несколько более необычное (Мы благодарим Вильяма Шекспира за этот пример в пьесе "Двенадцатая ночь"). </p>
    <p><emphasis>/* чередование печати в прямом и обратном направлениях */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#include &lt;stdio.h&gt;</emphasis></p>
    <p><emphasis>main(number, names) /* вам не нужно применять argc и argv */</emphasis></p>
    <p><emphasis>int number;</emphasis></p>
    <p><emphasis>char *names[ ];</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>FILE *fp;</emphasis></p>
    <p><emphasis>long offset = 0L;</emphasis></p>
    <p><emphasis>if(number &lt; 2)</emphasis></p>
    <p><emphasis>puts(" Мне нужно имя файла в качестве аргумента.");</emphasis></p>
    <p><emphasis>else {</emphasis></p>
    <p><emphasis>if(fp = fopen(names[l], "r")) == 0)</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Я не могу открыть %s.\n", names[l]);</emphasis></p>
    <p><emphasis>else {</emphasis></p>
    <p><emphasis>while(fseek(fp, offset++, 0) == 0)</emphasis></p>
    <p><emphasis>{ putchar(getc(fp));</emphasis></p>
    <p><emphasis>if(fseek(fp, -(offset + 3), 2) == 0) </emphasis></p>
    <p><emphasis>putchar(getc(fp)); }</emphasis></p>
    <p><emphasis>fclose(fp); }</emphasis></p>
    <p><emphasis>} }</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>РИС. 15.2. Программа, чередующая печать в прямом и обратном направлениях. </p>
    <p>Применение этой программы к файлу, содержащему имя "Мальволио", дает такой приятный результат: </p>
    <p><emphasis>МоаилльоввоьллиаоМ</emphasis></p>
    <p>Наша программа печатает первый символ файла, затем последний, затем второй, затем предшествующий последнему и т.д. Мы только добавили вот эти строки в последнюю программу: </p>
    <p><sup>if(fseek(fp, -(offset + 3), 2) == 0)</sup></p>
    <p><sup>     putchar(getc(fp));</sup></p>
    <p>     Код 2 в операторе предполагает, что мы будем считать позиции от конца файла. Знак минус означает счет в обратном направлении. <strong>+3</strong> стоит здесь потому, что мы начинаем с последнего регулярного символа файла и пропускаем несколько символов "новая строка" и <strong>EOF</strong> в самом конце файла. (Точное значение этой корректировки зависит от типа системы. Наши файлы имеют в конце по два символа новой строки, за которыми следуют два <strong>EOF</strong>, поэтому мы как раз их и обходим.) </p>
    <p>     Таким образом, эта часть программы чередует печать в обратном направлении и печать в прямом направлении. Следует заметить, что в некоторых системах может не предусматриваться код 2 для <strong>fseek( )</strong>.</p>
    <p>Теперь оставим на некоторое время файлы и перейдем к другому разделу библиотеки. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПРОВЕРКА И ПРЕОБРАЗОВАНИЕ СИМВОЛОВ</p>
    </title>
    <p>     Заголовочный файл <strong>ctype.h</strong> содержит несколько функций макроопределений, которые проверяют, к какому классу принадлежат символы. Функция <strong>isalpha(c)</strong>, например, возвращает ненулевое значение (истина), если с является символом буквы, и нуль (ложь), если символ не является буквой. Таким образом, </p>
    <p><emphasis>isalpha('S') != 0, но isalpha('#') ==0</emphasis></p>
    <p>Ниже перечислены функции, чаще всего находящиеся в этом файле. В каждом случае функция возвращает ненулевое значение, если с принадлежит к опрашиваемому классу, и нуль в противном случае. </p>
    <table>
     <tr>
      <th colspan="2">ФУНКЦИЯ</th>
      <th colspan="2">ПРОВЕРЯЕТ, ЯВЛЯЕТСЯ ЛИ С</th>
     </tr>
     <tr>
      <td colspan="2">isalpha(c)</td>
      <td colspan="2">буквой</td>
     </tr>
     <tr>
      <td colspan="2">isdigit(c)</td>
      <td colspan="2">цифрой</td>
     </tr>
     <tr>
      <td colspan="2">islower(c)</td>
      <td colspan="2">строчной буквой</td>
     </tr>
     <tr>
      <td colspan="2">isspace(c)</td>
      <td colspan="2">пустым символом (пробел, табуляция или новая строка)</td>
     </tr>
     <tr>
      <td colspan="2">isupper(c)</td>
      <td colspan="2">прописной буквой</td>
     </tr>
    </table>
    <p>Ваша система может иметь дополнительные функции, такие как </p>
    <table>
     <tr>
      <th colspan="2">ФУНКЦИЯ</th>
      <th colspan="2">ПРОВEРЯEТ, ЯВЛЯЕТСЯ ЛИ С</th>
     </tr>
     <tr>
      <td colspan="2">isalnum(c)</td>
      <td colspan="2">алфавитноцифровым (буква или цифра)</td>
     </tr>
     <tr>
      <td colspan="2">isascii(c)</td>
      <td colspan="2">кодом ASCII (0-127)</td>
     </tr>
     <tr>
      <td colspan="2">iscntrl(c)</td>
      <td colspan="2">управляющим символом</td>
     </tr>
     <tr>
      <td colspan="2">ispunct(c)</td>
      <td colspan="2">знаком пунктуации</td>
     </tr>
    </table>
    <p>Еще две функции выполняют преобразования</p>
    <table>
     <tr>
      <td colspan="2">toupper(c)</td>
      <td colspan="2">преобразует с в прописную букву</td>
     </tr>
     <tr>
      <td colspan="2">tolower(c)</td>
      <td colspan="2">преобразует с в строчную букву</td>
     </tr>
    </table>
    <p>     В некоторых системах преобразование выполняется только в случае, если символ находится в регистре (прописных или строчных букв), противоположном тому, с которого следует начинать. Однако надежнее предварительно проверить регистр. </p>
    <p>    Ниже (рис. 15.3.) дана программа, использующая некоторые из этих функций для преобразования всего файла в прописные или строчные буквы, по вашему желанию. Для получения небольшого разнообразия используем диалоговый подход, вместо того чтобы применять аргументы командной строки для снабжения программы информацией. </p>
    <p><emphasis>/* преобразование строчных букв в прописные и обратно */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#include &lt;stdio.h&gt;</emphasis></p>
    <p><emphasis>#include &lt;ctype.h&gt;  /* включает файл макроопределений */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define  UPPER 1</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define  LOWER 0</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>int crit;  /* для установки регистра прописных или строчных букв */</emphasis></p>
    <p><emphasis>char file1[14], file2[14]; /* имена входного и выходного файлов */</emphasis></p>
    <p><emphasis>crit = choose( ); /* выбирает прописные или строчные буквы */</emphasis></p>
    <p><emphasis>getfiles(file1, file2); /* получаст имена файлов */</emphasis></p>
    <p><emphasis>conv(file1, file2, crit); /* выполняет преобразование */</emphasis></p>
    <p><emphasis>} choose( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{ int ch;</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("Программа преобразует весь файл в прописные буквы или \n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" в строчные буквы. Вводит U, если нужны прописные буквы\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" или вводит L, если нужны строчные буквы. \n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>while((ch=getchar( ))!='U' &amp;&amp; ch!='u' &amp;&amp; ch!='L'</emphasis></p>
    <p><emphasis>         &amp;&amp; ch!='l')</emphasis></p>
    <p><emphasis>    printf(" Введите, пожайлуста, U или L.\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>while(getchar( )!='\n')</emphasis></p>
    <p><emphasis>;  /* сбрасывает последний символ новой строки */</emphasis></p>
    <p><emphasis>if(ch =='U' ||  ch =='u')</emphasis></p>
    <p><emphasis>{ printf(" Все в порядке, есть регистр прописных букв.");</emphasis></p>
    <p><emphasis>return(UPPER);</emphasis></p>
    <p><emphasis>else</emphasis></p>
    <p><emphasis>{ printf(" Все в порядке, есть регистр строчных букв.");</emphasis></p>
    <p><emphasis>return(LOWER); } }</emphasis></p>
    <p><emphasis>getfiles(namel, name2);</emphasis></p>
    <p><emphasis>char *namel, name2;</emphasis></p>
    <p><emphasis>{ printf(" Какой файл вы хотите преобразовать?\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>gets(name1);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Это\" %s\" .\n", name1);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf("Какое имя вы хотите выбрать для преобразуемого файла?\n");</emphasis></p>
    <p><emphasis>while(strcmp(gets(name2), name1) == NULL)</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Выберите другое имя.\n" );</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Ваш выходной файл\" %s \".\n", name2);</emphasis></p>
    <p><emphasis>} conv(name1, name2, crit);</emphasis></p>
    <p><emphasis>char *name1, name2;</emphasis></p>
    <p><emphasis>int crit;</emphasis></p>
    <p><emphasis>{ int ch;</emphasis></p>
    <p><emphasis>FILE  *f1, *f2;</emphasis></p>
    <p><emphasis>if((f1 = fopen(name1, "r" )) == NULL)</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(Извините, я не могу открыть % s. До свидания.\n", name1);</emphasis></p>
    <p><emphasis>else</emphasis></p>
    <p><emphasis>{ puts(" Итак, начнем!");</emphasis></p>
    <p><emphasis>f2 = fopen(name2, "w");</emphasis></p>
    <p><emphasis>while((ch = getc(f1)) != EOF)</emphasis></p>
    <p><emphasis>if(crit == UPPER)</emphasis></p>
    <p><emphasis>ch = islower(ch) ? toupper(ch) : ch;</emphasis></p>
    <p><emphasis>else</emphasis></p>
    <p><emphasis>ch = isupper(ch) ? tolower(ch) : ch;</emphasis></p>
    <p><emphasis>putc(ch, f2);</emphasis></p>
    <p><emphasis>} fclosc(f2);</emphasis></p>
    <p><emphasis>fclosc(f1);</emphasis></p>
    <p><emphasis>puts("Сделано!");</emphasis></p>
    <p><emphasis>} } </emphasis></p>
    <p>РИС. 15.3. Программа преобразования строчных букв в прописные и обратно. </p>
    <p>     Мы разделили программу на три части: получение от пользователя указания о виде преобразования, получение имени входного и выходного файлов и выполнение преобразования. Чтобы осуществить все это, мы создали разные функции для каждой части. Функция choose( ) довольно проста за исключением, может быть, цикла </p>
    <p><emphasis>while(getchar( ) != '\n');</emphasis></p>
    <p>Этот цикл включен для решения проблемы, с которой мы столкнулись в гл. 14. Когда пользователь отвечает на вопрос о виде преобразования, скажем, буквой <strong>U</strong>, он нажимает клавишу <strong>U</strong>, а затем клавишу [<strong>ввод</strong>], которая передает <strong>'\n'</strong>. </p>
    <p>     Первоначальная функция <strong>getchar( )</strong> извлекает <strong>U</strong>, но оставляет <strong>'\n'</strong> для следующего чтения строки. Функция <strong>gets()</strong>, входящая в <strong>getnames()</strong>, интерпретировала бы <strong>'\n'</strong> как пустую строку, поэтому мы использовали малый цикл <strong>while</strong>, чтобы избавиться от символа "новая строка". Действительно, простая <strong>getchar( )</strong>, сделала бы это, если бы пользователь непосредственно за <strong>U</strong> нажимал бы [<strong>ввод</strong>]. Но наша версия, кроме того, предусматривает возможность нажать на клавишу пробела несколько раз перед [<strong>ввод</strong>]. </p>
    <p>     В функции <strong>getnames( )</strong> для вас не должно быть сюрпризов. Учтите, что мы запрещаем пользователю применять одинаковые имена для выходного и входного файлов. Стандартная версия функции <strong>fopen( )</strong> не позволяет вам и читать и записывать один и тот же файл, если вы открыли его один раз. </p>
    <p>     Функция <strong>conv( )</strong> является функцией копирования с выполнением преобразования. Значение <strong>crit</strong> используется для определения требуемого преобразования. Работа выполняется простым условным оператором, таким как </p>
    <p><emphasis>ch = islower(ch) ? toupper(ch) : ch;</emphasis></p>
    <p>Он проверяет, является ли <strong>ch</strong> строчной буквой. Если да, то символ преобразуется в прописную букву. Если нет, остается как есть. </p>
    <p>     Макрофункции файла <strong>ctype.h</strong> предоставляют удобные и полезные средства для программирования. Теперь давайте займемся некоторыми более сложными функциями преобразования. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПРЕОБРАЗОВАНИЯ СИМВОЛЬНЫХ СТРОК: atoi( ), atof( )</p>
    </title>
    <p>     Использование <strong>scanf( )</strong> для считывания цифровых значений не является самым надежным способом, поскольку <strong>scanf( )</strong> легко внести в заблуждение ошибками пользователей при вводе чисел с клавиатуры. Некоторые программисты предпочитают считывать даже числовые данные как символьные строки и преобразовывать строку в соответствующее числовое значение. Для этого используются функции <strong>atoi( )</strong> и <strong>atof( )</strong>. Первая преобразует строку в целое, вторая - в число с плавающей точкой. Вот (рис. 15.4) образец их использования: </p>
    <p><emphasis>/* включение atoi( ) */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#include &lt;stdio.h&gt;</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define issign(c) (((с) == '-' || (с) == '+') ? (1) : (0))</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define SIZE 10</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define YES 1</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define NO 0</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>char ch;</emphasis></p>
    <p><emphasis>static char number[SIZE];</emphasis></p>
    <p><emphasis>int value;</emphasis></p>
    <p><emphasis>int digit = YES;</emphasis></p>
    <p><emphasis>int count = 0;</emphasis></p>
    <p><emphasis>puts(" Введите, пожалуйста, целое.");</emphasis></p>
    <p><emphasis>gets(number);</emphasis></p>
    <p><emphasis>if(number[SIZE - 1] != '\0')</emphasis></p>
    <p><emphasis>{ puts("Слишком много цифр; вы уничтожили меня.");</emphasis></p>
    <p><emphasis>exit(1);</emphasis></p>
    <p><emphasis>} while((ch = number[count]) !='0' &amp;&amp; digit == YES)</emphasis></p>
    <p><emphasis>if(!issign(ch) &amp;&amp; iisdigit(ch) &amp;&amp; !isspace(ch))</emphasis></p>
    <p><emphasis>    digit = NO;</emphasis></p>
    <p><emphasis>if(digit == YES)</emphasis></p>
    <p><emphasis>{ value = atoi(number);</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Число было %d.\n" , value); }</emphasis></p>
    <p><emphasis>else</emphasis></p>
    <p><emphasis>printf(" Это не похоже на целое.");</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>РИС. 15.4. Программа использования atoi( ). </p>
    <p>     Мы предусмотрели проверку некоторых ошибок. Во-первых, следует посмотреть, умещается ли входная строка в предназначенном для нее массиве. Поскольку <strong>number</strong> является статическим <strong>символьным</strong> массивом, он инициализируется нулями. Если последний элемент массива не является нулем, значит что-то неверно, и программа прекращает работу. Здесь мы использовали библиотечную функцию <strong>exit( )</strong>, которая выводит нас из программы. Немного позже мы расскажем кратко об этой функции. </p>
    <p>     Затем посмотрим, не содержит ли строка что-нибудь кроме пробелов, цифр и алгебраических знаков. Функция отвергает такие строки, как "дерево" или "1.2Е2". Ее устраивает смесь, подобная "3 - 4 + 2", но <strong>atoi( )</strong> будет выполнять дальнейший отбор. Вспомним, что <strong>!</strong> является операцией отрицания, поэтому <strong>!isdigit(c)</strong> означает: "с не является цифрой". Строка </p>
    <p><emphasis>value = atoi(nuinbcr);</emphasis></p>
    <p>показывает, как используется функция <strong>atoi( )</strong>. Ее аргумент является указателем символьной строки; в этом случае мы применили имя массива <strong>number</strong>. Функция возвращает целое значение для такой строки. Таким образом, "1234" является строкой из четырех символов и переводится в 1234 - единое число типа <strong>int</strong>. </p>
    <p>     Функция <strong>atoi( )</strong> игнорирует ведущие пробелы, обрабатывает ведущий алгебраический знак, если он есть, и обрабатывает цифры вплоть до первого символа, нс являющегося цифрой. Поэтому наш пример "3 - 4 + 2" был бы превращен в значение 3. Посмотрите "Вопросы" в конце главы для возможного применения этой функции. </p>
    <p>     Функция <strong>atof( )</strong> выполняет подобные действия для чисел с плавающей точкой. Она возвращает тип <strong>double</strong>, поэтому должна быть описана как <strong>double</strong> в использующей ее программе. </p>
    <p>     Простые версии <strong>atof( )</strong> будут обрабатывать числа вида 10.2, 46 и - 124.26. Более мощные версии преобразуют также экспоненциальную запись, т. е. числа, подобные 1.25Е - 13. </p>
    <p>     Ваша система может также иметь обратные функции, работающие в противоположном направлении. Функция <strong>itoa( )</strong> будет преобразовывать целое в символьную строку, а функция <strong>ftoa( )</strong> преобразовывать число с плавающей точкой в символьную строку. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВЫХОД: exit( )</p>
    </title>
    <p>     Функция <strong>exit( )</strong> даст вам удобный способ "покинуть" программу. Она часто используется для прекращения работы программы при появлении ошибки. Если к <strong>exit( )</strong> обратились из функции, вызванной главной программой, то прекращает работу вся программа, а не только эта функция. В приведенном выше примере с функцией <strong>atoi( )</strong> использование <strong>exit( )</strong> позволяет нам избежать включения дополнительного оператора <strong>else</strong> для обхода остатка программы. </p>
    <p>     Приятная способность <strong>exit( )</strong> заключается в том, что она закрывает любые файлы, открытые функцией <strong>fopen( )</strong>. Это делает наш выход из программы более корректным. </p>
    <p>     Аргументом <strong>exit( )</strong> является номер кода ошибки. В некоторых системах он может передаваться другой программе, если исходная прекратила работу. Существует соглашение, что <strong>0</strong> указывает на нормальное завершение, в то время как любое другое значение говорит об ошибке.</p>
    <p>Есть еще одна тема, которую мы хотим обсудить. </p>
    <empty-line/>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПАМЯТИ: malloc( ) И са11ос( )</p>
    </title>
    <p>     Ваша программа должна предоставить достаточный объем памяти для запоминания используемых данных. Некоторые из этих ячеек памяти распределяются автоматически. Например, мы можем объявить </p>
    <p><emphasis>char place[ ] = "Залив Свиной печенки";</emphasis></p>
    <p>и будет выделена память, достаточная для запоминания этой строки.</p>
    <p>Или мы можем быть более конкретны и запросить определенный объем памяти: </p>
    <p><emphasis>int plates[100];</emphasis></p>
    <p>Это описание выделяет 100 ячеек памяти, каждая из которых предназначена для запоминания целого значения. </p>
    <p>     Язык Си не останавливается на этом. Он позволяет вам распределять дополнительную память во время работы программы. Предположим, например, вы пишете диалоговую программу и не знаете заранее, сколько данных вам придется вводить. Можно выделить нужный вам (как вы считаете) объем памяти, а затем, если понадобится, потребовать еще. На рис. 15.5 дан пример, в котором используется функция <strong>malloc( )</strong>, чтобы сделать именно это. Кроме того, обратите внимание на то, как такая программа применяет указатели. </p>
    <p><emphasis>/* добавляет память, если необходимо */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#include &lt;sldio.h&gt;</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define STOP "  "   /* сигнал прекращения ввода */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define BLOCK 100 /* байты памяти */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define LIM 40     /* предельная длина вводимой строки */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define MAX 50     /* максимальное число вводимых строк */</emphasis></p>
    <p><emphasis>#define DRAMA 20000 /* большая задержка времени */</emphasis></p>
    <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
    <p><emphasis>{</emphasis></p>
    <p><emphasis>char store[BLOCK]; /* исходный блок памяти */</emphasis></p>
    <p><emphasis>char symph[LIM]; /* приемник вводимых строк */</emphasis></p>
    <p><emphasis>char *end;  /* указывает на конец памяти */</emphasis></p>
    <p><emphasis>char *starts[MAX]; /* указывает на начала строк */</emphasis></p>
    <p><emphasis>int index = 0; /* количество вводимых строк */</emphasis></p>
    <p><emphasis>int count;  /* счетчик */</emphasis></p>
    <p><emphasis>char *malloc( ); /* распределитель памяти */</emphasis></p>
    <p><emphasis>starts[0] = store;</emphasis></p>
    <p><emphasis>end = starts[0] + BLOCK - 1;</emphasis></p>
    <p><emphasis>puts(" Назовите несколько симфонических оркестром.");</emphasis></p>
    <p><emphasis>puts(" Вводите по одному: нажмите клавишу [ввод] в начале");</emphasis></p>
    <p><emphasis>puts(" строки для завершения вашего списка. Хорошо, я готова." );</emphasis></p>
    <p><emphasis>while(strcmp(fgets(symph, LIM, stdin), STOP) != 0 &amp;&amp; index &lt; MAX)</emphasis></p>
    <p><emphasis>{ if(strlen(symph) &gt; end - starts[index])</emphasis></p>
    <p><emphasis>{ /* действия при недостатке памяти для запоминания вводимых данных*/</emphasis></p>
    <p><emphasis>puts(" Подождите секунду. Я попробую найти дополнительную память.");</emphasis></p>
    <p><emphasis>starts[index] = malloc(BLOCK);</emphasis></p>
    <p><emphasis>end = starts[index] + BLOCK - 1;</emphasis></p>
    <p><emphasis>for(count = 0; count &lt; DRAMA; count++);</emphasis></p>
    <p><emphasis>puts(" Нашла немного!" );  }</emphasis></p>
    <p><emphasis>strcpy (starts [index], symph);</emphasis></p>
    <p><emphasis>starts[index + 1] = starts[index] + strlen(symph) + 1;</emphasis></p>
    <p><emphasis>if(++index &lt; MAX) </emphasis></p>
    <p><emphasis>    printf("Этo %d. Продолжайте, если хотите.\n", index); }</emphasis></p>
    <p><emphasis>puts(" Хорошо, вот что я получила:");</emphasis></p>
    <p><emphasis>for(count = 0; count &lt; index; count ++)</emphasis></p>
    <p><emphasis>    puts(starts[count]);</emphasis></p>
    <p><emphasis>}</emphasis></p>
    <p>РИС. 15.5. Программа, добавляющая память по требованию.</p>
    <p>Вот образец работы программы: </p>
    <p><emphasis>Назовите несколько симфонических оркестров оркестров.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Вводите их по одному;  нажмите клавишу [ввод] в начале </emphasis></p>
    <p><emphasis>строки для завершения нашего списка. Хорошо, я готова.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Сан-франциский симфонический.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Это 1. Продолжайте, если хотите.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Чикагский симфонический</emphasis></p>
    <p><emphasis>Это 2. Продолжайте, если хотите.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Берлинский филармонический</emphasis></p>
    <p><emphasis>Это 3. Продолжайте, если хотите.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Московский камерный</emphasis></p>
    <p><emphasis>Это 4. Продолжайте, если хотите. Лондонский симфонический</emphasis></p>
    <p><emphasis>Это 5. Продолжайте, если хотите. Венский филармонический</emphasis></p>
    <p><emphasis>Подождите секунду.  Я попробую найти дополнительную память.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Нашла немного!</emphasis></p>
    <p><emphasis>Это 6. Продолжайте, если хотите.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Питтсбургский симфонический</emphasis></p>
    <p><emphasis>Это 7. Продолжайте, если хотите.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Хорошо, вот что я получила:</emphasis></p>
    <p><emphasis>Сан-францизкий симфонический</emphasis></p>
    <p><emphasis>Чикагский симфонический</emphasis></p>
    <p><emphasis>Берлинский филармонический</emphasis></p>
    <p><emphasis>Московский камерный</emphasis></p>
    <p><emphasis>Лондонский симфонический</emphasis></p>
    <p><emphasis>Венский филармонический</emphasis></p>
    <p><emphasis>Питтсбургский симфонический</emphasis></p>
    <p>     Сначала давайте посмотрим, что делает функция <strong>malloc( )</strong>. Она берет аргумент в виде целого без знака, которое представляет количество требуемых байтов памяти. Так, <strong>malloc(BLOCK)</strong> требует 100 байт. Функция возвращает указатель на тип <strong>char</strong> в начало нового блока памяти. Мы использовали описание </p>
    <p><emphasis>char *malloc( );</emphasis></p>
    <p>чтобы предупредить компилятор, что <strong>malloc( )</strong> возвращает указатель на тип <strong>char</strong>. Поэтому мы присвоили значение этого указателя элементу массива <strong>starts[index]</strong> при помощи оператора </p>
    <p><emphasis>starts[index] = malloc(BLOCK);</emphasis></p>
    <p>     Хорошо, давайте теперь рассмотрим проект программы, заключающийся в том, чтобы запомнить все исходные строки подряд в большом массиве <strong>store</strong>. Мы хотим использовать <strong>starts[0]</strong> для ссылки на начало первой строки, <strong>starts[l]</strong> - второй строки и т. д. На промежуточном этапе программа вводит строку в массив <strong>symph</strong>. Мы использовали <strong>fgets( )</strong> вместо <strong>gets( )</strong>, чтобы ограничить входную строку длиной массива <strong>symph</strong>. </p>
    <p><image l:href="#img8DA0.jpg"/> </p>
    <empty-line/>
    <p>РИС. 15.6. Последовательные строки symph, записанные в массив store. </p>
    <p>     Прежде чем копировать <strong>symph</strong> в <strong>store</strong>, мы должны проверить, достаточно ли для нее оставшегося места. Указатель <strong>end</strong> ссылается на конец памяти, а текущее значение <strong>starts[index]</strong> ссылается на начало неиспользованной памяти. Таким образом, мы можем сравнить разницу между этими двумя указателями с длиной <strong>symph</strong> и определить, достаточно ли осталось памяти. </p>
    <p>     Если места недостаточно, вызываем <strong>malloc( )</strong>, чтобы подготовить дополнительную память. Мы устанавливаем <strong>starts[index]</strong> на начало нового блока памяти, a <strong>end</strong> - на конец нового блока. Заметим, что у нас нет имени этой новой памяти. Она не является, например, расширением <strong>store</strong>. У нас есть только обозначения указателей, ссылающихся на новую область памяти. </p>
    <p>     Когда программа работает, на каждую новую строку ссылается элемент массива указателей <strong>starts</strong>. Некоторые строки находятся в <strong>store</strong>, другие - в одной или нескольких новых областях памяти.</p>
    <p>Но пока у нас есть указатели, мы можем работать со строками, как показывает нам часть программы, выполняющая вывод на печать. </p>
    <p>     Таким образом используется <strong>mаllос( )</strong>. Но предположим, что вы хотите работать с памятью типа <strong>int</strong>, а не <strong>char</strong>. Можете и здесь использовать <strong>mаllос( )</strong>. Вот как это делается: </p>
    <p><emphasis>char *malloc( ); /* по-прежнему описываем как указатель на char */</emphasis></p>
    <p><emphasis>int *newmem;</emphasis></p>
    <p><emphasis>newmem = (int *) malloc(l00); /* используем операцию приведения типа */</emphasis></p>
    <p>Снова требуется 100 байт. Операция приведения типа преобразует значение, возвращенное указателем на тип <strong>char</strong>, в указатель на тип <strong>int</strong>. Если, как в нашей системе, <strong>int</strong> занимает два байта памяти, это значит, что <strong>newmem + 1</strong> будет увеличивать указатель на два байта, т. е. передвигать его к следующему целому. Это также означает, что 100 байт можно использовать для запоминания 50 целых чисел. </p>
    <p>     Другую возможность распределения памяти дает нам применение функции <strong>саllос( )</strong>: </p>
    <p><emphasis>char *calloc( );</emphasis></p>
    <p><emphasis>long *newmem;</emphasis></p>
    <p><emphasis>newmem = (long *) calloc(100, sizeof(long));</emphasis></p>
    <p>Подобно <strong>malloc( )</strong> функция <strong>саllос( )</strong> возвращает указатель на <strong>char</strong>. Нужно использовать оператор приведения типа, если вы хотите запомнить другой тип. Эта новая функция имеет два аргумента, и оба они должны быть целыми без знака. Первый аргумент содержит количество требуемых ячеек памяти. Второй аргумент - размер каждой ячейки в байтах. В нашем случае <strong>long</strong> использует четыре байта, поэтому оператор выделит 100 четырехбайтных элементов, используя в целом 400 байтов памяти. </p>
    <p>     Применяя <strong>sizeof (long)</strong> вместо 4, мы сделали эту программу более мобильной. Она будет работать на системах, где <strong>long</strong> имеет размер, отличный от четырех. </p>
    <p>     Функция <strong>саllос( )</strong> имеет еще одну особенность; она обнуляет содержимое всего блока.</p>
    <p>Ваша библиотека языка Си, вероятно, предоставляет несколько других функций управления памятью, и вы можете захотеть проверить их. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ДРУГИЕ БИБЛИОТЕЧНЫЕ ФУНКЦИИ</p>
    </title>
    <p>     Большинство библиотек будут выполнять и ряд дополнительных функций в тех случаях, которые мы рассмотрели. Кроме функций, распределяющих память, есть функции, освобождающие память после работы с нею. Могут быть другие функции, работающие со строками, например такие, которые ищут в строке определенный символ или сочетание символов. </p>
    <p>     Некоторые функции, работающие с файлами, включают <strong>ореn( )</strong>, <strong>close( )</strong>, <strong>create( )</strong>, <strong>fseek( )</strong>, <strong>read( )</strong> и <strong>write( )</strong>. Они выполняют почти те же самые задачи, что и функции, которые мы обсудили, но на более фундаментальном уровне. Действительно, функции, подобные <strong>fopen( )</strong>, обычно пишутся с применением этих более общих функций. Они немного более трудны в использовании, но могут работать с двоичными файлами так же, как и с текстовыми. </p>
    <p>     Ваша система может иметь библиотеку математических функций. Обычно такая библиотека будет содержать функции квадратного корня, степенные, экспоненциальные, различные тригонометрические функции и функцию получения случайных чисел. </p>
    <p>     Вам нужно время, чтобы освоить то, что предлагает наша система. Если у нее нет того, что вам нужно, создайте свои собственные функции. Это часть языка Си. Если вы полагаете, что можете улучшить работу, скажем, функции ввода, сделайте это! А когда вы усовершенствуете и отшлифуете свои методы программирования, вы перейдете от обычного языка Си к блестящему языку Си. </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЗАКЛЮЧЕНИЕ</p>
    </title>
    <p>     Мы прошли долгий путь от начала этого руководства. Теперь вы уже познакомились с большинством основных свойств языка Си. (Главное из того что, мы опустили,- операции с разрядами и расширения UNIX 7 - рассматриваются кратко в приложении Б). Вы узнали и использовали все изобилие его операторов, огромное разнообразие основных и производных типов данных, его "умные" управляющие конструкции и мощную систему указателей. Мы надеемся, что подготовили вас к использованию языка Си в ваших собственных целях. Поэтому начинайте программировать, и удачи вам! </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ЧТО ВЫ ДОЛЖНЫ БЫЛИ УЗНАТЬ В ЭТОЙ ГЛАВЕ</p>
    </title>
    <p>Что такое библиотека языка Си и как ее использовать.</p>
    <p>Как открывать и закрывать текстовые файлы: <strong>fopen( )</strong> и <strong>fclose( )</strong></p>
    <p>Что такое тип <strong>FILE</strong></p>
    <p>Как читать из файла и записывать в файл: <strong>getc( )</strong>, <strong>putc( )</strong>, <strong>fgets( )</strong>, <strong>fputs( )</strong>, <strong>fscanf( )</strong>, <strong>fprintf( )</strong></p>
    <p>Как проверять классы символов: <strong>isdigit( )</strong>, <strong>isalpha( )</strong> и т. д.</p>
    <p>Как превращать строки в числа: <strong>atoi( )</strong> и <strong>atof( )</strong></p>
    <p>Как осуществлять быстрый выход: <strong>exit( )</strong></p>
    <p>Как распределять память: <strong>malloc( )</strong>, <strong>саllос( )</strong> </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ</p>
    </title>
    <section>
     <title>
      <p>Вопросы</p>
     </title>
     <p>1. Что неправильно в этой программе? </p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{ int *fp;</emphasis></p>
     <p><emphasis>int k;</emphasis></p>
     <p><emphasis>fp = fopen("желе");</emphasis></p>
     <p><emphasis>for(k = 0; k &lt; 30; k++)</emphasis></p>
     <p><emphasis>fputs(fp, "Нанетта ест желе.");</emphasis></p>
     <p><emphasis>fclose("желе");</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>2. Что будет делать следующая программа? </p>
     <p><emphasis>#include &lt;stdio.h&gt;</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include &lt;ctype.h&gt;</emphasis></p>
     <p><emphasis>main(argc, argv)</emphasis></p>
     <p><emphasis>int argc;</emphasis></p>
     <p><emphasis>char *argv[ ];</emphasis></p>
     <p><emphasis>{ int ch;</emphasis></p>
     <p><emphasis>FILE *fp;</emphasis></p>
     <p><emphasis>if((fp=fopen(argv[1], "r")) == NULL)</emphasis></p>
     <p><emphasis>exit(1);</emphasis></p>
     <p><emphasis>while((ch=getc(fp)) != EOF)</emphasis></p>
     <p><emphasis>  if(isdigit(ch))</emphasis></p>
     <p><emphasis>    putchar(ch);</emphasis></p>
     <p><emphasis>fclose (fp);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>3. Вce ли правильно в выражении <strong>isalpha(c[i])</strong>, где <strong>с</strong> является массивом типа <strong>char</strong>. Что можно сказать о <strong>isalpha(c[i ++])</strong>? </p>
     <p>4.Используйте функции классификации символе" для подготовки выполненния <strong>atoi( )</strong>. </p>
     <p>5. Как вы могли бы распределить, память для размещения массива структур? </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Ответы </p>
     </title>
     <p>1. Должна быть директива <strong>#include &lt;stdio.h&gt;</strong> для определения ее файлов. Следует описать указатель <strong>fp</strong> файла: <strong>FILE *fp;</strong> функция <strong>fopen( )</strong> должна иметь вид <strong>fopen("желе", "w")</strong>, или, может быть, включать "<strong>а</strong>" . Порядок аргументов в <strong>fputs( )</strong> должен быть обратным. Функция <strong>fclose( )</strong> требует указателя файла, а не имени файла: <strong>fclose(fp)</strong>. </p>
     <p>2. Она будет открывать файл, заданный как аргумент командной строки, и выво дить на печать все цифры в файле. Программа должна проверять (но не делает этого), не аргумент ли это командной строки. </p>
     <p>3. Первое выражение правильно, так как <strong>с[i]</strong> имеет значение типа <strong>char</strong>. Второе выражение не выводит компьютер из строя, но может давать непредсказуемый результат. Причина в том, что <strong>isalpha( )</strong> является макроопределением, у которого, по всей вероятности, аргумент появляется дважды в определяющем выражении (проверка на принадлежность к регистру строчных букв, а зачем - прописных букв) и это дает в результате два увеличения <strong>i</strong>. Лучше всего избегать использования оператора увеличения в аргументе макрофункции. </p>
     <p>4. </p>
     <p><emphasis>#include &lt;stdio.h&gt;</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include &lt;ctype.h&gt;</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define issign(c) (((c) == '-' || (c) == '+') ? (1) : (0)) atoi(s);</emphasis></p>
     <p><emphasis>char *s;</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int i = 0;</emphasis></p>
     <p><emphasis>int n, sign;</emphasis></p>
     <p><emphasis>while(isspace(s[i]))</emphasis></p>
     <p><emphasis>i ++; /* пропуск пустого символа */</emphasis></p>
     <p><emphasis>sign = 1;</emphasis></p>
     <p><emphasis>if(issign(s[i]))     /* установка необязательного знака   */</emphasis></p>
     <p><emphasis>sign = (s[i++] == '+') ? 1 : -1;</emphasis></p>
     <p><emphasis>for(n = 0; isdigit(s[i]); i++)</emphasis></p>
     <p><emphasis>    n = 10*n + s[i] - '0';</emphasis></p>
     <p><emphasis>return(sign * n);</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>5. Предположим, что <strong>wine</strong> является именем структуры. Эти операторы, надлежащим образом расположенные в программе, будут выполнять данную работу. </p>
     <p><emphasis>struct wine *ptrwine; </emphasis></p>
     <p><emphasis>char *calloc( );</emphasis></p>
     <p><emphasis>ptrwine = (struc wine *) calloc(100, sizcof(struct wine));</emphasis> </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>УПРАЖНЕНИЯ</p>
    </title>
    <p>1. Напишите программу копирования файла, которая использует имена исходного файла файла и копируемого файла как аргументы командной строки. </p>
    <p>2. Напишитe программу, которая будет принимать все файлы, заданные радом аргументов командной строки, и печатать их один за другим. Используйте <strong>argc</strong> для создания цикла. </p>
    <p>3. Модифицируйте вашу программу инвентаризации книг в гл. 14 так, чтобы информация, которую вы вводите, добавлялась в файл, названный <strong>mybooks</strong>. </p>
    <p>4. Используйте <strong>gets( )</strong> и <strong>atoi( )</strong> для создания функции, эквивалентной нашей <strong>getint( )</strong> в гл. 10. </p>
    <p>5. Перепишите нашу программу из гл. 7, считающую слова, используя макроопределения <strong>ctype.h</strong> и аргумент командной строки для обработки файла. </p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Приложения. </p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>ПРИЛОЖЕНИЕ А.  ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ЛИТЕРАТУРА</p>
    </title>
    <section>
     <p>     Если вы хотите больше узнать о языке Си и вообще о программировании, то найдете полезной следующую литературу:</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>ЯзыкСи</strong></p>
     </title>
     <p>Kernighan Brian W. and Ritchie Dennis M., <emphasis>The СProgramming Language</emphasis>, Prentice-Hall, 1978. (Имеется перевод: КЕРНИГАН Б., Ритчи Д. <emphasis>Язык программирования Си</emphasis>.- M.: Финансы и статистика, 1985.)</p>
     <p>Первая и наиболее авторитетная книга по языку Си. (Заметим. что один из авторов этой книги Деннис Ритчи - создатель языка Си.) Практически она является официальным описанием языка и включает много интересных примеров. Однако авторы предполагают, что читатель знаком с системным программированием. </p>
     <p>Feuer Alan R., <emphasis>The С Puzzle Hook</emphasis>, Prentice-Hall, 1982. (Имеется перевод: Фьюэр А. <emphasis>Задачи по языку Си.</emphasis>- M.: Финансы и статистика, 1985.)</p>
     <p>Книга содержит большое количество программ, результат работы которых вы можете предсказать. Она дает хорошую возможность проверить и расширить ваши знания о языке Си. Книга включает ответы и пояснения. </p>
     <p>Ritchie D. M., Johnson S. С., Lesk M. E., and Kernighan В. W., <emphasis>The СProgramming Language</emphasis>, The Bell System Technical Journal, Vol. 57, No. 6, July-August 1978.</p>
     <p>В статье обсуждается история создания языка Си и дается обзор особенностей программирования с использованием этого языка. </p>
     <p><emphasis>BYTE</emphasis>, Vol. 8, No. 8, August 1983.</p>
     <p>Этот выпуск журнала "Байт" посвящен языку Си. Он содержит статьи, где обсуждаются история его создания, концепции и применения. Проверяются и оцениваются двенадцать компиляторов языка Си для микропроцессоров. Включена также обширная современная библиография книг и статей по языку Си. Каждая книга и статья включает краткое содержание. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>Программирование</strong></p>
     </title>
     <p>Kernighan Brian W. and Plauger P. J., <emphasis>The Elements of Programming Style (Second Edition)</emphasis>, McGraw-HiII, 1978.</p>
     <p>В этом стройном классическом произведении используются примеры, взятые из других книг, для иллюстрации того, что нужно и что не нужно делать для однозначного и результативного программирования. </p>
     <p>Kernighan Brian V. and Plauger P. J., <emphasis>Software Tools</emphasis>, Addison-Wesley, 1976.</p>
     <p>В книге описывается несколько полезных программ и программных систем, причем делается упор на эффективное проектирование структур программ. Представлены описания языка RATFOR (рационализированного Фортрана) и одной из версий Паскаля. Так как создание языка RATFOR - это попытка сделать сходной работу языков Фортран и Си, он лучше всего подходит пользователям языка как для знакомства с ним. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>Операционная система UNIX</strong></p>
     </title>
     <p>Waite Mitchell, Martin Don and Praia Stephen , <emphasis>UNIX Primer Plus</emphasis>, Howard W. Sams and Company, Inc., 1983.</p>
     <p>Эта книга - легко читаемое введение в операционную систему UNIX. В неe включены некоторые мощные расширения этой системы, реализованные в Калифорнийском университете (Беркли). </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПРИЛОЖЕНИЕ Б. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА ЯЗЫКА СИ</p>
    </title>
    <p>Ключевые слова в языке являются словами, выражающими действия этого языка. Ключевые слова языка Си зарезервированы, т. е. вы не можете использовать их для других целей, таких как задание имени переменной. </p>
    <p><strong>Ключевые слова выполнения программы</strong></p>
    <p><strong>Циклы</strong></p>
    <p>for while do </p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Принятие решения и выбор</strong></p>
    <p>if else switch case default </p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Переходы</strong></p>
    <p>break continue goto </p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Типы данных</strong></p>
    <p>char int short long unsigned float double struct union typedef </p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Классы памяти</strong></p>
    <p>auto extern register static </p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Разное</strong></p>
    <p>return sizeof </p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Еще не реализованное</strong></p>
    <p>entry </p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Применяемые только в некоторых системах</strong></p>
    <p>asm endasm fortran enum </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПРИЛОЖЕНИЕ В. ОПЕРАЦИИ ЯЗЫКА СИ</p>
    </title>
    <section>
     <p>В языке Си предусмотрено множество операций. Затем мы приводим здесь таблицу операций, располагая их по приоритетам и показывая порядок выполнения. Мы рассказываем о всех операциях, за исключением поразрядных, которые будут рассмотрены в приложении Е. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>I. Арифметические операции</p>
     </title>
     <table>
      <tr>
       <td colspan="2">+</td>
       <td colspan="2">Прибавляет величину, находящуюся справа, к величине, стоящей слева</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">-</td>
       <td colspan="2">Вычитает величину, стоящую справа, из величины, указанной слева</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">-</td>
       <td colspan="2">Будучи унарной операцией, изменяет знак величины, стоящей справа</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">* </td>
       <td colspan="2">Умножает величину справа на величину, находящуюся слева</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">/ </td>
       <td colspan="2">Делит величину, стоящую слева, на величину справа. Результат усекается, если оба операнда целые числа</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">%</td>
       <td colspan="2">Дает остаток от деления величины слева на величину, стоящую справа (только для целых чисел)</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">++</td>
       <td colspan="2">Прибавляет 1 к значению переменной, стояшей слева (префикная форма), или к переменной, стояшей справа (постфиксная форма)</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">--</td>
       <td colspan="2">Аналогично ++, но вычитает 1</td>
      </tr>
     </table>
     <empty-line/>
     <table>
      <tr>
       <th colspan="2">Операции (от высшего приоритета к низшему) </th>
       <th colspan="2">Порядок выполнения</th>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">()   {}   -&gt;   .</td>
       <td colspan="2">Л-П</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">!   ~   ++   --   -   (тип)   *   &amp;   sizeof (все унарные)</td>
       <td colspan="2">П-Л</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">*   /   %</td>
       <td colspan="2">Л-П</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">+   -</td>
       <td colspan="2">Л-П</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">&lt;&lt;   &gt;&gt;</td>
       <td colspan="2">Л-П</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">&lt;   &lt;=   &gt;   &gt;=</td>
       <td colspan="2">Л-П</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">==   !==</td>
       <td colspan="2">Л-П</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">&amp;</td>
       <td colspan="2">Л-П</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">/\</td>
       <td colspan="2">Л-П</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">|</td>
       <td colspan="2">Л-П</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">&amp;&amp;</td>
       <td colspan="2">Л-П</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">||</td>
       <td colspan="2">Л-П</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">?:</td>
       <td colspan="2">Л-П</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">=   +=   -=   *=   /*   %=</td>
       <td colspan="2">П-Л</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">,</td>
       <td colspan="2">Л-П</td>
      </tr>
      <tr>
       <td><emphasis>Условные обозначения</emphasis>: Л-П - порядок выполнения слева направо, а П-Л - наоборот.</td>
      </tr>
     </table>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>II. Операции присваивания</p>
     </title>
     <empty-line/>
     <p>=     Присваивает значение, указанное справа, переменной, стоящей слева</p>
     <empty-line/>
     <p>Каждая из приводимых ниже операции изменяет переменную, стоящую слева, на величину, находящуюся справа. Мы используем следующие обозначения: П для правой части и Л для левой. + = прибавляет величину П к переменной Л </p>
     <empty-line/>
     <table>
      <tr>
       <td colspan="2">-=</td>
       <td colspan="2">вычитает величину П из переменной Л</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">*=</td>
       <td colspan="2">умножает переменную Л на величину П</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">/=</td>
       <td colspan="2">делит переменную Л на величину П</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">%=</td>
       <td colspan="2">выдает остаток от деления переменной Л на величину П</td>
      </tr>
     </table>
     <p><strong>Пример:</strong></p>
     <empty-line/>
     <p><strong>rabbits *= 1.6;</strong> то же самое, что <strong>rabbits = rabbits * 1.6</strong>;  </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>III. Операции отношения</p>
     </title>
     <p>Каждая из этих операций сравнивает значение слева со значением справа. Оператор отношения, состоящий из операции и двух ее операндов, имеет значение 1, если выражение истинно, и значение 0, если выражение ложно. </p>
     <table>
      <tr>
       <td colspan="2">&lt;</td>
       <td colspan="2">меньше</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">&lt;=</td>
       <td colspan="2">меньше или равно</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">==</td>
       <td colspan="2">равно</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">&gt;=</td>
       <td colspan="2">больше или равно</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">&gt;</td>
       <td colspan="2">больше</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">!=</td>
       <td colspan="2">не равно</td>
      </tr>
     </table>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>IV. Логические операции</p>
     </title>
     <p>Обычно логические операции "считают" условные выражения операндами. Операция <strong>!</strong> имеет один операнд, расположенный справа. Остальные операции имеют два операнда: один слева и один справа.</p>
     <table>
      <tr>
       <td colspan="2">&amp;&amp;</td>
       <td colspan="2">Логическое И: результат операции имеет значение "истина", если оба операнда истинны, и "ложь" в противном случае.</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">||</td>
       <td colspan="2">Логическое ИЛИ: результат операции имеет значение "истина", если один или оба операнда истинны, и "ложь" в противном случае.</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">!</td>
       <td colspan="2">Логическое НЕ: результат имеет значение "истина", если операнд имеет значение "ложь", и наоборот.</td>
      </tr>
     </table>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>V. Операции над указателями</p>
     </title>
     <table>
      <tr>
       <td colspan="2">&amp;</td>
       <td colspan="2">Операция получения адреса: выдаст адрес переменной, имя которой стоит за обозначением операции: <strong>&amp;nurse</strong> является адресом переменной <strong>nurse</strong></td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">*</td>
       <td colspan="2">Косвенная адресация: выдает значение, записанное по адресу, на который ссылается указатель:</td>
      </tr>
     </table>
     <p><emphasis>nurse = 22;</emphasis></p>
     <p><emphasis>ptr = &amp;nurse; /* указатель на nurse */</emphasis></p>
     <p><emphasis>val = *ptr</emphasis></p>
     <p>В результате работы этих операторов переменной <strong>val</strong> присваивается значение 22.  </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>VI. Операции над структурами и объединениями</p>
     </title>
     <table>
      <tr>
       <td colspan="2"><strong>.</strong></td>
       <td colspan="2">Операция принадлежности (точка) используется совместно с именем структуры (или объединения) для задания элемента этой структуры (иди объединения). Если name является именем структуры, а <strong>member</strong> - элементом, указанным в структурном шаблоне, то <strong>name.member</strong> определяет этот элемент структуры. Операцию принадлежности можно аналогичным образом применять и к объединениям.</td>
      </tr>
     </table>
     <p>Пример: </p>
     <p><emphasis>struct {</emphasis></p>
     <p><emphasis> int code;</emphasis></p>
     <p><emphasis> float cost;</emphasis></p>
     <p><emphasis>   } item;</emphasis></p>
     <p><emphasis>item.code = 1265;</emphasis></p>
     <p>Выполняется присваивание значения элементу code структуры item.</p>
     <table>
      <tr>
       <td colspan="2">-&gt;</td>
       <td colspan="2">Косвенная адресация (определение принадлежности) элемента используется совместно с указателем на структуру (или объединение) для идентификации того или иного элемента этих структур (или объединения). Предположим, что <strong>ptrstr</strong> является указателем на структуру, a <strong>member</strong> - элементом, указанным в структурном шаблоне. Тогда <strong>ptrstr -&gt; member</strong> определяет, что это элемент структуры, на которую ссылается указатель. Операцию косвенной адресации элемента можно применять аналогичным образом и к объединениям.</td>
      </tr>
     </table>
     <p>Пример: </p>
     <p><emphasis>struct {</emphasis></p>
     <p><emphasis> int code;</emphasis></p>
     <p><emphasis> float cost;</emphasis></p>
     <p><emphasis>} item, *ptrst;</emphasis></p>
     <p><emphasis>ptrst = &amp;item;</emphasis></p>
     <p><emphasis>ptrst-&gt; code = 3451;</emphasis></p>
     <p>Эти операторы присваивают значение элементу <strong>code</strong> структуры <strong>item</strong>. Следующие три выражения эквивалентны:</p>
     <p><emphasis>ptrst -&gt; code     </emphasis></p>
     <p><emphasis>item.code     </emphasis></p>
     <p><emphasis>(*ptrst).code </emphasis></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>VII. Дополнительные операции</p>
     </title>
     <table>
      <tr>
       <td colspan="2">sizeof</td>
       <td colspan="2">Выдает размер (в байтах) операнда, стоящего справа. Операндом может быть обозначение типа, заключенное в скобки, как, например, в <strong>sizeof(float)</strong>, либо имя конкретной переменной или определенного массива и т. д., как, например, в <strong>sizeof foo</strong>.</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">(type)</td>
       <td colspan="2">Операция приведения типа: превращает следующее за ней значение в тип, определенный ключевым словом (или словами), заключенным в скобки. Например, (float)9 превращает целое 9 в число с плавающей точкой 9.0. Операция "запятая" связывает два выражения в одно и гарантирует, что левое выражение будет вычислено первым. Типичным примером использования является включение дополнительной информации в управляющее выражение цикла for:for(step = 2, fargo = 0; fargo &lt; 1000; step *= 2) fargo + = step;     </td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="2">?:</td>
       <td colspan="2">Операция условия имеет три операнда, каждый из которых является выражением. Они расположены следующим образом:<emphasis>выражение1</emphasis> ? <emphasis>выражение2</emphasis> : <emphasis>выражение3</emphasis>. Значение всего выражения равно значению <emphasis>выражения2</emphasis>, если <emphasis>выражение1</emphasis> истинно, и значению <emphasis>выражения3</emphasis> в противном случае.</td>
      </tr>
     </table>
     <p>Примеры: </p>
     <p><emphasis>(5 &gt; 3) ? 1 : 2 имеет значение 1</emphasis></p>
     <p><emphasis>(3 &gt; 5) ? 1 : 2 имеет значение 2</emphasis></p>
     <p><emphasis>(a &gt; b) ? а : b имеет значение большего а и b</emphasis></p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПРИЛОЖЕНИЕ Г. ТИПЫ ДАННЫХ И КЛАССЫ ПАМЯТИ  </p>
    </title>
    <section>
     <title>
      <p>Основные типы данных</p>
     </title>
     <p><strong>Ключевые слова</strong>: Основные типы данных определяются с помощью следующих семи ключевых слов: <strong>int, long, short, unsigned, char, float, double</strong> </p>
     <p><strong>Целые со знаком</strong>: Могут иметь положительные и отрицательные значения.</p>
     <p><strong>int</strong>: основной тип целых чисел для конкретной системы.</p>
     <p><strong>long</strong> или <strong>long int</strong>: могут иметь целое как минимум такого же размера, как самое большое <strong>int</strong> и, возможно, больше.</p>
     <p><strong>short</strong> или <strong>short int</strong>: самое большое целое типа <strong>short</strong> не больше самого большого <strong>int</strong>, а возможно, и меньше. Обычно <strong>long</strong> должно быть больше <strong>short</strong>, a <strong>int</strong> должно быть таким же, как одно из них. Например, версия языка Си Lattice С для компьютера IBM PC имеет 16-разрядные целые типа <strong>short</strong> и <strong>int</strong> и 32-разрядные <strong>long</strong>. Все это зависит от используемой системы. </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Целые без знака</strong>: имеют только нулевые и положительные значения. Они не могут быть больше самого большого возможного положительного числа.</p>
     <p><strong>Ключевое слово</strong>: <strong>unsigned</strong> используется перед обозначением типа: <strong>unsigned int</strong>, <strong>unsigned long</strong>, <strong>unsigned short</strong>.</p>
     <p>Отдельно стоящее <strong>unsigned</strong> обозначает то же самое, что и <strong>unsigned int</strong>. </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Символы</strong>: это типографские знаки, такие, как <strong>А</strong>, <strong>&amp;</strong> и <strong>+</strong>.</p>
     <p>Обычно каждый из них занимает в памяти только один байт.</p>
     <p><strong>char</strong>: ключевое слово для этого типа. </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Числа с плавающей точкой</strong>: они могут иметь положительные и отрицательные значения.</p>
     <p><strong>float</strong>: основной (для используемой системы) размер чисел с плавающей точкой.</p>
     <p><strong>double</strong> или <strong>long float</strong>: больший (возможно) элемент для размещения чисел с плавающей точкой. С его помощью в принципе можно использовать больше значащих цифр и, возможно, больший порядок. </p>
     <p><strong>Как описать простую переменную:</strong></p>
     <p>     1. Выберите необходимый тип.</p>
     <p>     2. Выберите имя для переменной.</p>
     <p>     3. Используйте следующий формат для oператора описания:</p>
     <p>        <emphasis>обизначение-типа имя-переменной</emphasis>;</p>
     <empty-line/>
     <p><emphasis>Обозначение-типа</emphasis> состоит из одного или более ключевых слов типа. Вот несколько примеров:</p>
     <p>int erest;unsigned short cash;</p>
     <p>     4. Можно описать более чем одну переменную одного и того же типа, разделив имена переменных запятыми: </p>
     <p>char ch, init, ans;</p>
     <p>     5. Можно инициализировать ту или иную переменную в операторе описания: </p>
     <p>float mass = 6.0E24;</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>Классы памяти</strong></p>
     </title>
     <p><strong>I.Ключевые слова:</strong> </p>
     <p>auto, external, static, register</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>II. Основные замечания</strong> </p>
     <p>Класс памяти переменной определяет область ее действия и продолжительность использования. Класс памяти определяется местом задания переменной и соответствующим ключевым словом. Переменные, определенные вне функции, являются внешними и имеют глобальную область действия. Переменные, описанные внутри функции, являются автоматическими и локальными, если не используется какое-либо другое ключевое слово. Внешние переменные, определенные раньше функции, "известны" ей, даже если они не описаны внутри ее. </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>III. Свойства</strong> </p>
     <p>Классы, перечисленные выше пунктирной линии, описываются внутри функции.</p>
     <p>Классы, перечисленные ниже этой линии, определяются вне функции.  </p>
     <table>
      <tr>
       <th colspan="4"><emphasis>Класс памяти</emphasis></th>
       <th colspan="4"><emphasis>Ключевое слово</emphasis></th>
       <th colspan="4"><emphasis>Продолжительность</emphasis></th>
       <th colspan="4"><emphasis>Область деиствия</emphasis></th>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="4">Автоматический</td>
       <td colspan="4">auto</td>
       <td colspan="4">Временно</td>
       <td colspan="4">Локальная</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="4">Статический</td>
       <td colspan="4">static</td>
       <td colspan="4">Постоянно</td>
       <td colspan="4">Локальная</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="4">Внешняя</td>
       <td colspan="4">extern</td>
       <td colspan="4">Постоянно</td>
       <td colspan="4">Глобальная (все файлы)</td>
      </tr>
      <tr>
       <td colspan="4">Внешняя статическая</td>
       <td colspan="4">static</td>
       <td colspan="4">Постоянно</td>
       <td colspan="4">Глобальная (один файл)</td>
      </tr>
     </table>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПРИЛОЖЕНИЕ Д. УПРАВЛЕНИЕ ХОДОМ ВЫПОЛНЕНИЯ ПРОГРАММЫ</p>
    </title>
    <section>
     <p>Язык Си имеет несколько конструкций, предназначенных для управления выполнением программы. Здесь мы кратко описываем операторы циклов (<strong>while, for</strong> и <strong>do while</strong>), ветвлений (<strong>if, if else</strong> и <strong>switch</strong>) и переходов (<strong>goto</strong>, <strong>break</strong> и <strong>continue</strong>). </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Оператор while</p>
     </title>
     <p><strong>Ключевое слово: while</strong></p>
     <p><strong>Общие замечания:</strong> </p>
     <p>Оператор <strong>while</strong> создает цикл, который повторяется до тех пор, пока проверяемое <emphasis>выражение</emphasis> не станет ложным, или нулем. Оператор <strong>while</strong> является циклом с <emphasis>предусловием</emphasis>, решение о прохождении цикла принимается <emphasis>до</emphasis> прохождения цикла. Поэтому возможно, что цикл никогда не будет пройден. Часть такой конструкции, относящаяся к <emphasis>оператору</emphasis>, может быть простым или составным оператором. </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Форма записи</strong>:</p>
     <p>while(<emphasis>выражение</emphasis>) <emphasis>оператор</emphasis>;</p>
     <empty-line/>
     <p>"<emphasis>Оператор</emphasis>" повторяется до тех пор, пока <emphasis>выражение</emphasis> не станет ложным, или нулем. </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Примеры</strong>:</p>
     <p> <emphasis>while(n++ &lt; 100)</emphasis></p>
     <p><emphasis> printf(" %d %d\n", n, 2*n + 1);</emphasis></p>
     <p><emphasis>while(fargo &lt; 1000) { </emphasis></p>
     <p><emphasis>  fargo = fargo + step;</emphasis></p>
     <p><emphasis>  step = 2 * step;   }</emphasis></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Оператор for </p>
     </title>
     <p><strong>Ключевое слово: for</strong></p>
     <p><strong>Общие замечания:</strong> </p>
     <p>Оператор <strong>for</strong> для управления циклическим процессом использует три выражения, разделенные символами "точка с запятой". <emphasis>Инициализирующее</emphasis> выражение выполняется один раз, до выполнения любого из операторов цикла. Если <emphasis>проверяемое</emphasis> выражение истинно (или нe нуль), цикл должен быть пройден один раз. Затем выполняется <emphasis>корректирующее</emphasis> выражение, и нужно снова проанализировать <emphasis>проверяемое</emphasis> выражение. Оператор <strong>for</strong> является циклом с <emphasis>предусловием</emphasis>: <emphasis>до</emphasis> прохождения цикла выполняется проверка, проходить ли этот цикл еще один раз. Поэтому возможно, что цикл никогда не будет пройден. Часть такой конструкции, относящаяся к оператору, может быть простым или составным оператором. </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Форма записи:</strong> for(<emphasis>инициализация</emphasis>; <emphasis>проверка условия</emphasis>; <emphasis>коррекция</emphasis>) <emphasis>оператор</emphasis>;</p>
     <empty-line/>
     <p>Цикл повторяется до тех пор, пока <emphasis>проверяемое</emphasis> выражение не станет ложным, или нулем. </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Пример:</strong> </p>
     <p><emphasis> for(n = 0; n &lt; 10; n++)</emphasis></p>
     <p><emphasis>            printf(" %d %d\n", n, 2*n + 1);</emphasis></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Оператор do while</p>
     </title>
     <p><strong>Ключевые слова: do, while</strong></p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Общие замечания:</strong> </p>
     <p>Оператор <strong>do while</strong> создает цикл, который повторяется до тех пор, пока <emphasis>выражение</emphasis>, проверяющее условие, не станет ложным, или нулем. Оператор <strong>do while</strong> является циклом с <emphasis>постусловием</emphasis>; <emphasis>после</emphasis> прохождения цикла принимается решение, проходить ли его еще раз. Поэтому цикл должен выполняться по крайней мере один раз. Часть конструкции, относящаяся к <emphasis>оператору</emphasis>, может быть простым или составным оператором. </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Форма записи:</strong></p>
     <p><emphasis>do оператор while(выражение)</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p><emphasis>Оператор</emphasis> повторяется до тех пор, пока <emphasis>выражение</emphasis> не станет ложным, или нулем. </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Пример:</strong> </p>
     <p><emphasis>do</emphasis></p>
     <p><emphasis>scanf(" %d", &amp;number) while(number != 20);</emphasis></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Использование операторов if для выбора вариантов </p>
     </title>
     <p><strong>Ключевые слова: if, else </strong></p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Общие замечания:</strong> </p>
     <p>В каждой из следующих форм оператор может быть либо простым, либо составным оператором. Вообще говоря, "истинное" выражение означает выражение с ненулевым значением. </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Форма 1:</strong></p>
     <p>if(<emphasis>выражение</emphasis>) <emphasis>оператор</emphasis></p>
     <p><emphasis>Оператор</emphasis> выполняется, если <emphasis>выражение</emphasis> истинно. </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Форма 2:</strong></p>
     <p>if(<emphasis>выражение</emphasis>)</p>
     <p><emphasis>оператор1</emphasis> else</p>
     <p><emphasis>оператор2</emphasis></p>
     <p>Если <emphasis>выражение</emphasis> истинно, выполняется <emphasis>oпepaтop1</emphasis>. В противном случае выполняется <emphasis>оператор2</emphasis>. </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Форма 3:</strong></p>
     <p>if(<emphasis>выражение1</emphasis>)</p>
     <p><emphasis>oпepaтop1</emphasis> else if(<emphasis>выражение2</emphasis>)</p>
     <p><emphasis>оператор2</emphasis> else</p>
     <p><emphasis>оператор3</emphasis></p>
     <p>Если <emphasis>выражение1</emphasis> истинно, то выполняется <emphasis>oпepaтop2</emphasis>.</p>
     <p>Если <emphasis>выражение1</emphasis> ложно, но <emphasis>выражение2</emphasis> истинно, выполняется <emphasis>оператор2</emphasis>.</p>
     <p>Если же оба выражения ложны, выполняется <emphasis>оператор3</emphasis>. </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Пример:</strong> </p>
     <p><emphasis>if(legs == 4)</emphasis></p>
     <p><emphasis> printf(" Это, возможно, лошадь.\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>else if(legs &gt; 4)</emphasis></p>
     <p><emphasis> printf(" Это не лошадь.\n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>else   /* выполнить, если legs &lt; 4 */</emphasis></p>
     <p><emphasis> { legs++;</emphasis></p>
     <p><emphasis>   printf(" Теперь у нее еще одна нога.\n"); </emphasis></p>
     <p><emphasis> }</emphasis></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Множественный выбор при помощи switch </p>
     </title>
     <p><strong>Ключевое слово: switch</strong></p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Общие замечания:</strong> </p>
     <p>Управление программой переходит к оператору, имеющему значение <emphasis>выражения</emphasis> в качестве метки. Затем программа продолжает выполняться, проходя остальные операторы, если снова не произойдет переключения направления. И <emphasis>выражение</emphasis>, и метки должны иметь целые значения (включая тип <strong>char</strong>), а метки должны быть либо константами, либо выражениями, состоящими только из констант. Если ни одна метка не соответствует значению выражения, управление передается оператору, помеченному <strong>default</strong>, если он существует. В ином случае управление передается оператору, следующему за оператором <strong>switch</strong>. </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Форма записи:</strong></p>
     <p>switch(<emphasis>выражение</emphasis>)</p>
     <p>{</p>
     <p>     case метка1 : <emphasis>оператор1;</emphasis></p>
     <p>     case метка2 : <emphasis>опeратор2;</emphasis></p>
     <p>     default     : <emphasis>оператор3;</emphasis></p>
     <p>}</p>
     <p>Можно записывать более двух помеченных операторов, а вариант <strong>default</strong> не обязателен. </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Пример:</strong> </p>
     <p><emphasis>switch(буква) { </emphasis></p>
     <p><emphasis>case 'a' :</emphasis></p>
     <p><emphasis>case 'е' : printf(" %d гласная\n", буква);</emphasis></p>
     <p><emphasis>case 'с' :</emphasis></p>
     <p><emphasis>case 'n' : printf(" %d в \" наборе саnе \" \n", буква);</emphasis></p>
     <p><emphasis>default  : printf(" Прекрасный день. \n");</emphasis></p>
     <p><emphasis>}</emphasis></p>
     <p>Если буква имеет значение '<strong>а</strong>' или '<strong>е</strong>', печатаются все <emphasis>три</emphasis> сообщения; '<strong>с</strong>' и '<strong>n</strong>' вызывают печать двух последних строк. Все остальные значения приводят к печати последнего сообщения. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Переходы в программе</p>
     </title>
     <section>
      <p><strong>Ключевые слова: break, continue, goto</strong></p>
      <empty-line/>
      <p><strong>Общие замечания:</strong> </p>
      <p>Эти три команды вызывают переход от одного оператора программы к другому, расположенному в ином месте (в теле программы). </p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p><strong>break</strong></p>
      </title>
      <p>Команду <strong>break</strong> можно использовать с любой из трех форм цикла и с оператором <strong>switch</strong>. Она приводит к тому, что управление программой "игнорирует" остаток цикла или оператор <strong>switch</strong>, содержащий этот остаток, и возобновляет выполнение с оператора, следующего за циклом или <strong>switch</strong>. </p>
      <p><strong>Пример:</strong> </p>
      <p><emphasis>switch(number) {</emphasis></p>
      <p><emphasis> case 4: printf(" Хороший выбор!\n");</emphasis></p>
      <p><emphasis> break;</emphasis></p>
      <p><emphasis> case 5: printf("Этo неплохой выбор. \n");</emphasis></p>
      <p><emphasis> break;</emphasis></p>
      <p><emphasis> default: printf("Этo плохой выбор.\n");</emphasis></p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p><strong>continue</strong></p>
      </title>
      <p>Команда <strong>continue</strong> может использоваться с любыми тремя формами цикла, но не со <strong>switch</strong>. Она приводит к тому, что управление программой игнорирует оставшиеся операторы цикла. Для цикла <strong>while</strong> или <strong>for</strong> начинается следующий шаг цикла. Для цикла <strong>do while</strong> проверяется условие выхода, а затем, если нужно, начинается следующий шаг цикла: </p>
      <p><strong>Пример:</strong> </p>
      <p><emphasis>while((ch = getchar( )) != EOF) {</emphasis></p>
      <p><emphasis> if(ch == ' ') continue;</emphasis></p>
      <p><emphasis> putchar(ch);</emphasis></p>
      <p><emphasis> chcount ++; }</emphasis></p>
      <p>Этот фрагмент программы выполняет эхо-копирование и подсчет символов, не являющихся пробелами.  </p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p><strong>goto</strong> </p>
      </title>
      <p>Оператор <strong>goto</strong> вызывает передачу управления в программе оператору, помеченному указанной меткой. Для отделения помеченного оператора от его метки используется двоеточие. Метке присваивается имя по правилам, принятым для имени переменной. Помеченный оператор может находиться до или после оператора <strong>goto</strong>. </p>
      <p><strong>Форма записи:</strong> goto label;</p>
      <p>...</p>
      <p>label : statement </p>
      <empty-line/>
      <p><strong>Пример:</strong> </p>
      <p><emphasis>top : ch = getchar( );</emphasis></p>
      <p><emphasis>if(ch != 'y') goto top;</emphasis> </p>
     </section>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПРИЛОЖЕНИЕ Е. МАНИПУЛЯЦИИ РАЗРЯДАМИ: ОПЕРАЦИИ И ПОЛЯ</p>
    </title>
    <section>
     <p>Для некоторых программ необходима (илн по крайней мере полезна) возможность манипулировать отдельными разрядами в байте или слове. Например, часто варианты режимов устройств ввода-вывода устанавливаются байтом, в котором каждый разряд действует как признак "включено-выключено". В языке Си есть ДВА средства, помогающие манипулировать разрядами. Во-первых, набор из шести "поразрядных" операций, выполняющихся над разрядами. Во-вторых, форма данных, называемая <strong>field</strong> (поле), дающая доступ к разрядам переменной типа <strong>int</strong>. Теперь мы кратко опишем эти характерные черты языка Си.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Операции</p>
     </title>
     <section>
      <p>В языке Си предусматриваются поразрядные логические операции и операции сдвига. Далее мы будем записывать значения в двоичном коде, чтобы вы могли видеть, как выполняются операции. В реальных программах используются целые переменные или константы, записанные в обычной форме. Например, вместо (00011001) можно использовать 25 или 031, либо даже 0х19. В наших примерах будут применяться 8-разрядные числа, в которых разряды пронумерованы от 7 до 0 слева направо. </p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Поразрядные логические операции </p>
      </title>
      <p>Четыре операции производят действия над данными, относящимися к классу целых, включая <strong>char</strong>. Они называются "поразрядными", потому что выполняются отдельно над каждым разрядом независимо от разряда, находящегося слепа или справа. </p>
      <empty-line/>
      <p><strong>~ : Дополнение до единицы, или поразрядное отрицание</strong> </p>
      <empty-line/>
      <p>Эта унарная операция изменяет каждую 1 на 0, а 0 на 1. Поэтому</p>
      <empty-line/>
      <p>~(10011010) == (01100101) </p>
      <empty-line/>
      <p><strong>&amp;: Поразрядное И</strong> </p>
      <p>Эта бинарная операция сравнивает последовательно разряд за разрядом два операнда. Для каждого разряда результат равен 1, если только оба соответствующих разряда операндов равны 1. (В терминах "истинно-ложно" результат получается истинным, если только каждый из двух одноразрядных операндов является истинным.) Так,</p>
      <empty-line/>
      <p>(10010011) &amp; (00111101) == (00010001)</p>
      <empty-line/>
      <p>потому что только четвертый и первый разряды обоих операндов содержат 1. </p>
      <empty-line/>
      <p><strong>| : Поразрядное ИЛИ</strong> </p>
      <p>Эта бинарная операция сравнивает последовательно разряд за разрядом два операнда. Для каждого разряда результат равен 1, если любой из соответствующих разрядов операндов равен 1. [В терминах "истинно-ложно" результат получается истинным, если один из двух (или оба) одноразрядных операндов является истинным.] Так,</p>
      <empty-line/>
      <p>(10010011) | (00111101) == (10111111)</p>
      <empty-line/>
      <p>потому что все разряды, кроме шестого, в одном из двух операндов имеют значение 1. </p>
      <empty-line/>
      <p><strong>^: Поразрядное исключающее ИЛИ</strong> </p>
      <p>Эта бинарная операция сравнивает последовательно разряд за разрядом два операнда. Для каждого разряда результат равен 1, если один нз двух (но не оба) соответствующих разрядов операндов равен 1. [В терминах "истинно-ложно" результат получается истинным, если один из двух (но не оба) одноразрядных операндов является истинным.] Поэтому</p>
      <empty-line/>
      <p>(10010011) ^ (00111101) == (10101110)</p>
      <empty-line/>
      <p>Заметим, что, поскольку нулевой разряд в обоих операндах имеет значение 1, нулевой разряд результата имеет значение 0. </p>
      <empty-line/>
      <p><strong>Применение</strong> </p>
      <p>Описанные выше операции часто используются для установки некоторых разрядов, причем другие разряды остаются неизменными. Например, предположим, что мы определили <strong>MASK</strong> в директиве <strong>#define MASK</strong>, равным 2, т. е. двоичному значению 00000010, имеющему ненулевое значение только в первом разряде. Тогда оператор</p>
      <empty-line/>
      <p>flags = flags &amp; MASK;</p>
      <empty-line/>
      <p>установит все разряды <strong>flags</strong> (кроме первого) в 0, потому что любое значение разряда при выполнении операции. &amp; дает 0, если разряд второго операнда равен 0. Однако первый разряд останется неизменным. (Если первый разряд операнда содержит 1, то результат операции 1 &amp; 1 равен 1, а если первый разряд имеет значение 0, то 0 &amp; 1 будет равно 0.) Аналогично оператор</p>
      <empty-line/>
      <p>flags = flags | MASK;</p>
      <empty-line/>
      <p>установит первый разряд в 1 и оставит все остальные разряды неизменными. Это происходит потому, что любое значение разряда при выполнении операции 1, если разряд второго операнда равен нулю, остается без изменения, а если разряд второго операнда равен 1, то первый разряд результата будет иметь значение 1. </p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Поразрядные операции сдвига </p>
      </title>
      <p>Эти операции сдвигают разряды влево или вправо. Мы снова запишем двоичные числа в явной форме, чтобы подробно показать механизм сдвига. </p>
      <empty-line/>
      <p><strong>&amp;&amp; : Сдвиг влево</strong> </p>
      <p>Эта операция сдвигает разряды левого операнда влево на число позиций, указанное правым операндом. Освобождающиеся позиции заполняются нулями, а разряды, сдвигаемые за левый предел левого операнда, теряются. Поэтому</p>
      <empty-line/>
      <p>(10001010) &lt;&lt; 2 == 00101000</p>
      <empty-line/>
      <p>где каждый разряд сдвинулся на две позиции влево. </p>
      <empty-line/>
      <p><strong>&gt;&gt; : Сдвиг вправо</strong> </p>
      <p>Эта операция сдвигает разряды левого операнда вправо на число позиций, указанное правым операндом. Разряды, сдвигаемые за правый предел левого операнда, теряются. Для чисел типа unsigned позиции, освобождающиеся слева, заполняются нулями. Для чисел со знаком результат зависит от типа ЭВМ. Освобождающиеся позиции могут заполняться нулями или значением знакового разряда (самого левого). Для значений без знака имеем</p>
      <empty-line/>
      <p>(10001010) &gt;&gt; 2 == (00100010)</p>
      <empty-line/>
      <p>где каждый разряд переместился на две позиции вправо. </p>
      <empty-line/>
      <p><strong>Применение</strong> </p>
      <p>Эти операции выполняют сдвиг, а также эффективное умножение и деление на степени 2:</p>
      <empty-line/>
      <p><strong>number &lt;&lt; n</strong>     умножает <strong>number</strong> на 2 в n-й степени</p>
      <p><strong>number &gt;&gt; n</strong>     делит <strong>number</strong> на 2 в n-й степени, если число неотрицательное. </p>
      <p>Это аналогично соответствующему алгоритму для десятичной системы счисления, обеспечивающему сдвиг десятичной точки при умножении или делении на 10. </p>
     </section>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Поля</p>
     </title>
     <p>Второй способ манипуляции разрядами заключается в использовании поля. Полем считается последовательность соседних разрядов в числе типа <strong>int</strong> или <strong>unsigned int</strong>. Поле устанавливается при помощи определения структуры, в котором помечается каждое поле и определяется его размер. Следующее описание устанавливает четыре 1-разрядных поля: </p>
     <p><emphasis>struct { </emphasis></p>
     <p><emphasis>unsigned autfd: 1;</emphasis></p>
     <p><emphasis>unsigned bldfc: 1;</emphasis></p>
     <p><emphasis>unsigned undln: 1;</emphasis></p>
     <p><emphasis>unsigned itals: 1;</emphasis></p>
     <p><emphasis>} prnt;</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Переменная <strong>prnt</strong> содержит теперь четыре 1-разрядных ноля. Обычную операцию принадлежности элемента структуры можно использовать для присвоения значении отдельным полям: </p>
     <p><emphasis>prnt.itals = 0;</emphasis></p>
     <p><emphasis>prnt.undln = 1;</emphasis></p>
     <p>Поскольку каждое поле состоит только из одного разряда, мы можем использовать для присваивания лишь значение 0 или 1. </p>
     <p>Переменная <strong>prnt</strong> запоминается в ячейке памяти, имеющей размер, равный длине числа типа <strong>int</strong>, но для нашего примера используется только четыре разряда. </p>
     <p>Размер поля не ограничивается одним разрядом. Мы можем делать, например, так: </p>
     <p><emphasis>struct {</emphasis></p>
     <p><emphasis>unsigned code1 : 2;</emphasis></p>
     <p><emphasis>unsigned code2 : 2;</emphasis></p>
     <p><emphasis>unsigned code3 : 8;</emphasis></p>
     <p><emphasis>} prcode;</emphasis></p>
     <p>Таким путем создаются два 2-разрядных поля и одно 8-разрядное. Мы можем выполнять присваивания, подобные следующим: </p>
     <p><emphasis>prcode.code1 = 0;</emphasis></p>
     <p><emphasis>prcode.code2 = 3;</emphasis></p>
     <p><emphasis>prcode.code3 = 102;</emphasis></p>
     <p>Удостоверьтесь только, что значение нe превышает размер поля. </p>
     <p>Что произойдет, если общее число объявленных вами разрядов превысит размер переменной типа <strong>int</strong>? В этом случае используется следующая ячейка памяти типа <strong>int</strong>. Одиночное поле не может перекрывать границу между двумя <strong>int</strong>, компилятор автоматически сдвигает определение перекрывающего поля таким образом, чтобы данное поле было выравнено по границе <strong>int</strong>. Если это происходит, он оставляет в первом <strong>int</strong> безымянное "пустое место". </p>
     <p>Вы можете заполнить структуру поля с безымянными пустыми местами, используя поле без имени. Применение поля без имени с размером 0 выравнивает очередное поле по границе следующего целого: </p>
     <p>struct {</p>
     <p>         field1 : 1;</p>
     <p>                  : 2;</p>
     <p>         field2 : 1;</p>
     <p>                  : 0;</p>
     <p>         field3 : 1; } stuff;</p>
     <p>Здесь есть 2-разрядный промежуток между <strong>stuff.field1</strong> и <strong>stuff.field2</strong>, a <strong>stuff.field3</strong> запоминается в следующем <strong>int</strong>. </p>
     <p>Порядок размещения полей в <strong>int</strong> зависит от типа ЭВМ. В одних машинах поля располагаются слева направо, в других - справа налево.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПРИЛОЖЕНИЕ Ж. ДВОИЧНЫЕ И ДРУГИЕ ЧИСЛА </p>
    </title>
    <section>
     <title>
      <p>Двоичные числа </p>
     </title>
     <p>В основе способа, который мы обычно используем для записи чисел, лежит число 10. Может быть, вы когда-то слышали, что число 3652 имеет 3 в позиции тысяч, 6 в позиции сотен, 5 в позиции десятков и 2 в позиции единиц. Поэтому мы можем представить число 3652 в виде</p>
     <p>3 &#180; 1000 + 6 &#180; 100 + 5 &#180; 10 + 2 &#180; 1</p>
     <p>Однако 1000 - это 10 в кубе, 100 - десять в квадрате, 10 - десять в первой степени, а 1, как принято в математике, 10 (или любое положительное число) в нулевой степени. Следовательно, мы можем записать 3652 как</p>
     <p>3 &#180; 10<sup>3</sup> + 6 &#180; 10<sup>2</sup> + 5 &#180; 10<sup>1</sup> + 2 &#180; 10<sup>0</sup> </p>
     <p>Так как наша система записи чисел основывается на степенях десяти, мы можем сказать, что 3652 записывается <emphasis>по основанию</emphasis> 10. </p>
     <p>Вероятно, мы создали такую систему потому, что имеем 10 пальцев на руках. Компьютер же, в каком-то смысле, имеет только два "пальца", поэтому его можно установить только в состояние 0 или 1 (выключено или включено). Это делает систему с <strong>основанием</strong> 2 естественной для компьютера. Как она работает? Используются степени 2 вместо степеней 10. Например, такое двоичное число, как 1101, означало бы</p>
     <p>1 &#180; 2<sup>3</sup> + 1 &#180; 2<sup>2</sup> + 0 &#180; 2<sup>1</sup> + 1 &#180; 2<sup>0</sup></p>
     <p>В десятичной записи оно становится равным</p>
     <p>1 &#180; 8 + 1 &#180; 4 + 0 &#180; 2 + 1 &#180; 1 = 13 </p>
     <p>Система с основанием 2 (или "двоичная") позволяет выразите любое число (если у пас достаточно разрядов в двоичной системе, как комбинацию единиц и нулей. Это очень "приятно" для компьютера, особенно если учесть, что у него нет иного выбора. Посмотрим, как работает такой механизм для 1-байтного целого числа. </p>
     <p>Можно считать его 8 разрядов пронумерованными слева направо от 7 до 0. Такие "номера разрядов" соответствуют степеням 2. Представьте себе, что байт выглядит примерно так: </p>
     <p><image l:href="#img149A.jpg"/> </p>
     <p>Здесь 128 - это 2 в 7-и степени и т. д. Самое большое число, которое может содержать этот байт, имеет во всех разрядах 1 : 11111111. Значение такого двоичного числа</p>
     <p>128 + 64 + 32 + 16 + 8 + 4 + 2 + 1 = 255</p>
     <p>Самое маленькое двоичное число было бы равно 00000000, или просто 0. Байт может содержать числа от 0 до 255 для всех 256 возможных значений.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Двоичные числа с плавающей точкой</p>
     </title>
     <p> Числа с плавающей точкой хранятся в памяти в виде двух частей: двоичной дроби и двоичного порядка. Посмотрим, как это делается. </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Двоичные дроби</strong> </p>
     <p>Обычную дробь .324 можно представить в виде</p>
     <empty-line/>
     <p>3/10 + 2/100 + 4/1000,</p>
     <empty-line/>
     <p>где знаменатели - увеличивающиеся степени 10. В двоичной дроби мы используем в качестве знаменателей степени 2. Поэтому двоичную дробь .101 можно записать в виде</p>
     <empty-line/>
     <p>1/2 + 0/4 + 1/8,</p>
     <empty-line/>
     <p>что в десятичном виде даст </p>
     <empty-line/>
     <p>.50 + .00 + .125</p>
     <p>или .625. </p>
     <p>Многие дроби, такие как 1/3, нельзя точно предоставить десятичной форме, и аналогично многие дроби нельзя точно представить в двоичной форме. Действительно, только дроби, которые являются комбинациями чисел, кратных степеням 1/2, можно представить точно. Поэтому 3/4 и 7/8 можно точно представить как двоичные дроби, а 1/3 и 2/5 нельзя. </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Представление чисел с плавающей точкой</strong> </p>
     <p>Для представления в компьютере числа с плавающей точкой некоторое количество (в зависимости от системы) разрядов выделяется для хранения двоичной дроби и, кроме того, дополнительные разряды содержат показатель степени. В общем случае фактическое значение числа состоит из двоичной дроби, умноженной на 2 в указанной степени. Поэтому умножение числа с плавающей точкой, скажем, на 4 увеличивает показатель степени па 2 и оставляет двоичную дробь неизменной. Умножение на число, нe являющееся степенью 2, изменяет двоичную дробь и, если необходимо, показатель степени.  </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Другие основания системы счисления</p>
     </title>
     <p>Пользователи компьютеров часто применяют системы счисления по основанию 8 или 16. Так как 8 и 16 являются степенями 2, эти системы более тесно связаны с двоичной системой счисления компьютеров, чем десятичная система. </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Восьмеричные числа</strong> </p>
     <p>"Восьмеричными" называются числа в системе счисления по основанию 8. В этой системе различные позиции в числе представляют степени числа 8. Мы используем для этого цифры от 0 до 7. Например, восьмеричное число 451 (записываемое как 0451 на языке Си) представляется в виде</p>
     <empty-line/>
     <p>4 &#180; 8<sup>2</sup> + 5 &#180; 8<sup>1</sup> + 1 &#180; 8<sup>1</sup> = 297 (по основанию 10) </p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Шестнадцатеричные числа</strong> </p>
     <p>"Шестнадцатеричными" (или hex) называются числа в системе по основанию 16. Поскольку у нас нет отдельных цифр для предстанления значении от 10 до 15, мы используем в этих целях буквы от А до F. Например, шестнадцатеричное число <strong>A3F</strong> (записанное как 0&#180;А3F на языке Си) представляется как</p>
     <empty-line/>
     <p>10 &#180; 16<sup>2</sup> + 3 &#180; 16<sup>1</sup> + 15 &#180; 16<sup>0</sup> = 2623 (по основанию 10) </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПРИЛОЖЕНИЕ З. "МУЗЫКА" В СИСТЕМЕ IBM PC</p>
    </title>
    <section>
     <p>Громкоговорителем персонального компьютера IBM PC можно управлять, используя его порты ввода-вывода. В гл. 6 мы обсуждали, как применять порт 97 для возбуждения звукового сигнализатора компьютера IBM PC. Мы применяли специальные функции ввода-вывода <strong>inp( )</strong> и <strong>outp( )</strong>, которые предусмотрены в некоторых компиляторах с языка Си для систем IBM PC. Большинство компиляторов IBM PC позволяют также применять эквивалентные средства на языке ассемблера. Мы видели, как надо использовать циклы, реализующие временную задержку, для управления продолжительностью звучания; в этом приложении мы расширим наш подход, что позволит нам выбирать и частоту. Мы составим функцию, аргументами которой являются частота и продолжительность звучания. Затем покажем образец программы, использующей функцию <strong>tone( )</strong> для превращения части клавиатуры машины IBM PC в простую музыкальную клавиатуру.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Функция tone ( )  </p>
     </title>
     <section>
      <p>Вот заголовок нашей функции: </p>
      <p>tone(freq, time);</p>
      <p>int freq, time;</p>
      <p>Переменная <strong>freq</strong> описывает частоту тона, выражаемую в герцах (Гц), т. е. числом колебаний в секунду. Переменная <strong>time</strong> характеризует продолжительность звучания в десятых долях секунды, значение 10 для <strong>time</strong> означает продолжительность 10 десятых, или 1 секунда. Теперь мы должны разработать способы передачи этой информации на звуковоспроизводящее устройство. Сначала рассмотрим продолжительность звучания. </p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Продолжительность звучания</p>
      </title>
      <p>Мы можем регулировать продолжительность так, как было указано в гл. 6. Вспомним, что громкоговоритель управляется устройством, называемым "Программируемый параллельный интерфейсный контроллер 8255". Специальные каналы ввода-вывода, называемые портами, связывают этот и другие контроллеры с "мозгом" системы, микропроцессором 8088. Мы используем порт 97 для включения громкоговорителя, цикл, чтобы отмечать время, и затем порт 97 для отключения громкоговорителя. Вот фрагмент программы, которая будет выполнять эти действия: </p>
      <p><emphasis>#define TIMESCALE</emphasis></p>
      <p><emphasis>1270         /* число отсчетов времени в 0,1 с */</emphasis></p>
      <p><emphasis>#define BEEPPORT  97 /* порт управляет громкоговорителем */</emphasis></p>
      <p><emphasis>#define ON 79         /* сигнал включения громкоговорителя */</emphasis></p>
      <p><emphasis>count = TIMESCALE  *time;  /* преобразование времени</emphasis></p>
      <p><emphasis>в единицы таймера */</emphasis></p>
      <p><emphasis>port = inp(BEEPPORT);     /* запоминание состояния порта */</emphasis></p>
      <p><emphasis>outp(BEEPPORT, ON);       /* включение громкоговорителя */</emphasis></p>
      <p><emphasis>for(i = 0; i &lt; count; i++)</emphasis></p>
      <p><emphasis>;                          /* отметка времени */</emphasis></p>
      <p><emphasis>outp(ВEEPPORT, port);      /* выключение громкоговорителя, восстановление состояния */</emphasis></p>
      <p>Значение <strong>count</strong> (число отсчетов) дает время, в течение которого громкоговоритель включен. Коэффициент <strong>TIMESCALE</strong> преобразует десятые доли секунды в эквивалентное количество отсчетов времени. Конечно, мы должны установить требуемую частоту звука до того, как зазвучит громкоговоритель, поэтому рассмотрим этот параметр.  </p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Частота звука </p>
      </title>
      <p>Частоту звука можно установить при помощи другого устройства, называемого "Программируемым интервальным таймером <strong>8253</strong>". Этот контроллер в числе прочего определяет, сколько импульсов в секунду следует послать на громкоговоритель. Устройство <strong>8253</strong> вырабатывает базовую частоту 1,190,000 Гц, которая значительно выше граничной частоты восприятия звука человеком. Однако мы можем послать на устройство <strong>8253</strong> число для деления этой базовой частоты. Например, если мы направляем туда 5000, то получаем частоту, следования импульсов</p>
      <p> 1,190,000/5000 = 238 Гц,</p>
      <p> которая немного ниже среднего звука си (нота, а не версии более низкого класса рассматриваемого языка). Если мы знаем, какая частота <strong>freq</strong> нам нужна, можно вычислить требуемый делитель, скажем, так:</p>
      <p> divisor = 1,190,000/freq;</p>
      <p> Наша функция позволяет сделать это, в связи с чем нам нужно только знать, как подать значение переменной <strong>divisor</strong> на устройство <strong>8253</strong>. Теперь требуется использовать еще два порта. </p>
      <p>Первый шаг заключается в установке таймера <strong>8253</strong> в правильный рабочий режим для приема делителя. Это достигается посылкой значения 182 (0&#180;В6 в шестнадцатеричном коде) через порт <strong>67</strong>. Как только такая посылка будет выполнена, можно использовать порт <strong>66</strong> для передачи делителя. </p>
      <p>Посылка делителя представляет собой несложную задачу. Сам делитель является 16-разрядным числом, но его следует передавать двумя частями. Сначала мы посылаем младший байт, или последние 8 разрядов числа, а затем старший байт, т.е. начальные 8 разрядов числа. В следующей программе мы называем эти части <strong>lobyt</strong> и <strong>hibyt</strong> и вычисляем их значения через <strong>divisor</strong>: </p>
      <p><emphasis>lobyt = divisor % 256;</emphasis></p>
      <p><emphasis>hibyt = divisor % 256;</emphasis></p>
      <p>Можно также использовать поразрядные операции: </p>
      <p><emphasis>lobyt = divisor &amp; 255;</emphasis></p>
      <p><emphasis>hibyt = divisor &gt;&gt; 8;</emphasis></p>
      <p>Первый оператор в каждой паре строк примеров устанавливает первые восемь разрядов в 0, оставляя в последних восьми разрядах первого байта число. Проверьте результаты операцией получения модуля и поразрядной операцией <strong>И</strong>, чтобы увидеть, как это делается. Второй оператор каждой пары берет исходное значение <strong>divisor</strong> и сдвигает его на 8 позиций вправо (что эквивалентно делению на 2<sup>8</sup>, или на 256). Восемь левых разрядов устанавливаются в 0, сохраняя 8-разрядное число, содержащее исходные значения восьми левых разрядов.</p>
      <p>Ниже показана такая функция целиком: </p>
      <p><emphasis>/* tone(freq, time) -- устанавливает звук заданной частоты и продолжительности */</emphasis></p>
      <p><emphasis>#define TIMERMODE  182  /* код установки таймера в нужный режим */</emphasis></p>
      <p><emphasis>#define FREQSCALE 119000L /* базовая частота в герцах */</emphasis></p>
      <p><emphasis>#define TIMESCALE 1230L /* число отсчетов времени в 0,1 с */</emphasis></p>
      <p><emphasis>#define T_MODEPORT 67 /* порт управляет режимом работы таймера */</emphasis></p>
      <p><emphasis>#define FREQPORT  66 /* порт регулирует частоту звука*/</emphasis></p>
      <p><emphasis>#define BEEPPORT  97 /* порт управляет громкоговорителем */</emphasis></p>
      <p><emphasis>#define ON   97 /* сигнал включения громкоговорителя */</emphasis></p>
      <p><emphasis>tone(freq, time)</emphasis></p>
      <p><emphasis>int freq, time;</emphasis></p>
      <p><emphasis>{</emphasis></p>
      <p><emphasis>int hibyt, lobyt, port;</emphasis></p>
      <p><emphasis>long i, count, divisor;</emphasis></p>
      <p><emphasis>divisor = FREQSCALE/freq; /* масштабирование частоты в единицах таймера */</emphasis></p>
      <p><emphasis>lobyt = divisor % 256; /* разбивает целое */</emphasis></p>
      <p><emphasis>hibyt = divisor / 256; /* на два байта */</emphasis></p>
      <p><emphasis>count = TIMESCALE * time; /* преобразует время в единицы таймера */</emphasis></p>
      <p><emphasis>outp(T_MODEPORT, TIMERMODE); /* подготавливает таймер к вводу */</emphasis></p>
      <p><emphasis>outp(FREQPORT, lobyt); /* устанавливает младший байт регистра таймера */</emphasis></p>
      <p><emphasis>outp(FREQPORT, hibyt); /* устанавливает старший байт регистра таймера */</emphasis></p>
      <p><emphasis>port = inp(BEEPPORT); /* запоминает состояние порта */</emphasis></p>
      <p><emphasis>outp(BEEPPORT, ON) /* включает громкоговоритель */</emphasis></p>
      <p><emphasis>for(i = 0, i &lt; count; i++)</emphasis></p>
      <p><emphasis>;          /* отметка задержки */</emphasis></p>
      <p><emphasis>outp(BEEPPORT, port); /* выключает Громкоговоритель, восстанавливает состояние */</emphasis></p>
      <empty-line/>
      <p>Мы определяем <strong>TIMESCALE</strong> в директиве <strong>#define</strong> как целое тип <strong>long</strong>, потому что вычисление <strong>TIMESCALE * time</strong> будет выполняться для типа <strong>long</strong>, а не <strong>int</strong>. Иначе результат, если он больше 32767 будет усекаться перед занесением в <strong>count</strong>. </p>
     </section>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Использование функции tоnе( )</p>
     </title>
     <p>Наша функция <strong>tone( )</strong> в значительной степени дублирует действие оператора <strong>SOUND</strong> языка Бейсик для компьютера IBM PC Здесь мы используем ее для создания довольно ограниченной ( 8 нот, одна октава) клавиатуры, в которой используются 8 клавишей, начиная с А, для воспроизведения нот. Ниже приведена соответствующая программа, а также некоторые пояснения к ней. </p>
     <p><emphasis>/* простая музыкальная клавиатура */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include &lt;conio.h&gt; /* использует небуфсризованный ввод-вывод */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#include &lt;ctype.h&gt;</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define С 262 /* определяет частоты */</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define D 294</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define E 330</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define F 349</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define G 392</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define А 440</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define В 494</emphasis></p>
     <p><emphasis>#define C2 524</emphasis></p>
     <p><emphasis>main( )</emphasis></p>
     <p><emphasis>{</emphasis></p>
     <p><emphasis>int key, freq, tempo, time;</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(" Введите, пожалуйста, основной темп: 10 = 1 с.");</emphasis></p>
     <p><emphasis>scanf(" %d", &amp;tempo);</emphasis></p>
     <p><emphasis>printf(" %d \n \r", tempo);  /* эхо-ввод */</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(" Спасибо. Используйте клавиши а - k для воспроизведения нот.\n\r");</emphasis></p>
     <p><emphasis>puts(" Клавиша переключения регистра удваивает продолжительность звучания.</emphasis></p>
     <p><emphasis>    Символ ! прекращает работу.");</emphasis></p>
     <p><emphasis>while((key = getchar( )) != '!')</emphasis></p>
     <p><emphasis>{ time = isupper(key)? 2 * tempo : tempo;</emphasis></p>
     <p><emphasis>  key = tolower(key);</emphasis></p>
     <p><emphasis>  switch (key) {</emphasis></p>
     <p><emphasis>   case 'a' :  tone(C, time);</emphasis></p>
     <p><emphasis>    break; </emphasis></p>
     <p><emphasis>   case 's' : tone(D, time);</emphasis></p>
     <p><emphasis>    break;</emphasis></p>
     <p><emphasis>   case 'd' :   tone(E, time);</emphasis></p>
     <p><emphasis>    break;</emphasis></p>
     <p><emphasis>   case 'f' :  tone(E, time);</emphasis></p>
     <p><emphasis>    break;</emphasis></p>
     <p><emphasis>   case 'g' :   tone(G, time);</emphasis></p>
     <p><emphasis>    break;</emphasis></p>
     <p><emphasis>   case 'h' :  tone(A, time);</emphasis></p>
     <p><emphasis>    break;</emphasis></p>
     <p><emphasis>   case 'j' :  tone(B, time);</emphasis></p>
     <p><emphasis>    break;</emphasis></p>
     <p><emphasis>   case 'k' :  tone(C2, time);</emphasis></p>
     <p><emphasis>    break;</emphasis></p>
     <p><emphasis>   default :    break; }</emphasis></p>
     <p><emphasis> }</emphasis></p>
     <p><emphasis>рuts("До свидания!\n\r");</emphasis></p>
     <p><emphasis>} } </emphasis></p>
     <p>Главной особенностью созданной программы является оператор <strong>switch</strong>, который присваивает разные звуки восьми клавишам от А до К. Кроме того, программа удваивает продолжительность звучания ноты, если вы используете верхний регистр. Эта продолжительность (<strong>time</strong>) устанавливается перед оператором <strong>switch</strong>, затем верхний регистр переключается на нижний, чтобы сократить число необходимых меток. </p>
     <p>Вторая важная особенность заключается в том, что мы используем заголовочный файл <strong>conio.h</strong>. Этот файл содержит директивы <strong>#define</strong>, которые заменяют обычные функции ввода-вывода [такие, как <strong>getchar( )</strong>] на версии "пультового ввода-вывода", являющиеся не буферизованными. И в результате, если вы нажимаете, скажем, клавишу [<strong>а</strong>], немедленно звучит нота, и вам нe нужно нажимать клавишу [<strong>ввод</strong>]. Между прочим, эти функции не только не выполняют эхо-печать, но и не начинают автоматически новую строку. Поэтому мы вставили оператор <strong>printf( )</strong> для эхо-печати вводимой переменной <strong>tempo</strong> и использовали символы <strong>\n</strong> и <strong>\r</strong> для перемещения курсора на новую строку и возврата его к левой сторонe экрана. Если вы хотите, чтобы символы, которые соответствуют нажимаемым клавишам, отображались одновременно на экране, вставьте </p>
     <p><emphasis>putchar(key);</emphasis></p>
     <p>в программу. </p>
     <p>Хотя ввод не буферизован, клавиатура имеет свой собственный буфер. Это позволяет вам, если вы хотите, заранее набирать все требуемые символы. А ноты будут звучать в собственном устойчивом темпе. Вот, пример, начало мелодии "Радость мира" </p>
     <p><emphasis>KjhGfdsA</emphasis></p>
     <p>Предоставляем вам возможность закончить эту мелодию.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПРИЛОЖЕНИЕ И. РАСШИРЕНИЕ ЯЗЫКА СИ</p>
    </title>
    <section>
     <p> Версия 7 ОС UNIX предоставляет два важных расширения языка Си. Первое заключается в том, что можно использовать саму структуру (а нe только адрес или элемент структуры) в качестве аргумента функции. Второе расширение позволяет использовать новую форму данных, называемую "перечислимый тип данных". Теперь рассмотрим эти расширения.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Структуры в качестве аргументов функции</p>
     </title>
     <empty-line/>
     <p>В не расширенном языке Си можно передавать функции <emphasis>адрес</emphasis> структуры. Например, если <emphasis>montana</emphasis> является структурной переменной структурного типа <strong>player</strong>, мы можем обратиться к функции следующим образом: </p>
     <p><emphasis>stats(&amp;montana);</emphasis></p>
     <p>Функция <strong>stats( )</strong> будет иметь примерно такой заголовок: </p>
     <p><emphasis>stat(name) struct player * name;</emphasis></p>
     <p>После вызова функции указатель <strong>name</strong> будет ссылаться на структуру montana и функция будет использовать montana в своих манипуляциях. </p>
     <p>В расширенном языке Си мы можем применять имя самой структуры в качестве аргумента, и это приведет к созданию <emphasis>копии</emphasis> исходной структуры в составе вызванной функции. Например, обращение к той или иной функции может выглядеть примерно так: </p>
     <p><emphasis>stats(montana);</emphasis></p>
     <p>Теперь функция <strong>stats( )</strong> должна иметь несколько иной заголовок: </p>
     <p><emphasis>stats(name) struct player name;</emphasis></p>
     <p>На этот раз после вызова функции создается новая структурная переменная типа <strong>player</strong>. Новая переменная получает название <strong>name</strong>, и каждый элемент name имеет такое же значение, как и соответствующий элемент структуры <strong>montana</strong>. </p>
     <p>Это расширение позволяет функции иметь свою "личную" копию структуры точно так же, как она обычно имеет свои копии стандартных переменных. Преимущество здесь то же, что и раньше: структуры не изменяются необъяснимо из-за непредвиденного побочного воздействия функции. </p>
     <p><emphasis>Будьте осторожны</emphasis>: Некоторые компиляторы допускают обращение вида </p>
     <p><emphasis>stats(montana);</emphasis></p>
     <p>но на самом деле интерпретируют его как </p>
     <p><emphasis>stats(&amp;montana);</emphasis></p>
     <p>В этом случае передается адрес, и функция работает с самой исходной структурной переменной, а не с ее копией. </p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Перечислимые типы</p>
     </title>
     <section>
      <p>Ключевое слово <strong>enum</strong> позволяет создавать новый тип и определять значения, которые он может иметь. Приведем пример: </p>
      <p><emphasis>enum spectrum (red, orange, yellow, green, blue, violet);</emphasis></p>
      <p><emphasis>enum spectrum color;</emphasis></p>
      <p>Первый оператор объявляет новый тип: <strong>spectrum</strong>. Он перечисляет также возможные значения переменных типа <strong>spectrum: red, orange</strong> и т. д. Они являются константами типа <strong>spectrum</strong> так же, как 4 является константой типа <strong>int</strong>, a '<strong>g</strong>' - константой типа <strong>char</strong>. </p>
      <p>Второй оператор объявляет <strong>color</strong> переменной типа <strong>spectrum</strong>. Вы можете присвоить переменной <strong>color</strong> любую константу типа <strong>spectrum;</strong> например: </p>
      <p><emphasis>color = green;</emphasis></p>
      <p>На первый взгляд типы <strong>enum</strong> могут показаться похожими на определенные пользователем порядковые типы языка Паскаль. Действительно, сходство есть, но есть и существенные различия, поэтому, если вы знаете Паскаль, то нс придете к такому заключению. </p>
      <p>Рассмотрим характер этих новых констант и операций, которые можно выполнять с использованием переменных типа</p>
      <empty-line/>
      <p><strong>enum константы</strong></p>
      <empty-line/>
      <p>Как компьютер запоминает что-нибудь подобное <strong>red</strong>? Он может рассматривать это как символьную строку, но у нее нет кавычек. И действительно, <strong>red</strong> и другие <strong>enum</strong> константы запоминаются как целые числа. Например, попробуйте выполнить </p>
      <p><emphasis>printf("red = %d, orange = %d\n", red, orange);</emphasis></p>
      <p>и с учетом вышеуказанных описании вы получите такой результат: </p>
      <p><emphasis>red = 0, orange = 1</emphasis></p>
      <p>По существу переменная <strong>red</strong> и ее "сестры" действуют как синонимы целых чисел от 0 до 5. Результат подобен использованию </p>
      <p><emphasis>#define red  0</emphasis></p>
      <p>за исключением того, что соответствие, установленное при помощи оператора <strong>enum</strong> более ограниченно. Например, если <strong>index</strong> является переменной типа <strong>int</strong>, то оба нижеследующих оператора недопустимы: </p>
      <p><emphasis>index = blue; /* несоответствие типа */</emphasis></p>
      <p><emphasis>color = 3;    /* несоответствие типа */</emphasis></p>
      <p>Позже мы рассмотрим другие ограничения при использовании констант и переменных типа <strong>enum</strong>. Сначала более внимательно рассмотрим значения констант типа <strong>enum</strong>. </p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Значения по умолчанию </p>
      </title>
      <p>Наш пример проиллюстрировал присваивание константам значений по умолчанию. Константам, появляющимся в описании enum, присваиваются целые числа 0, 1, 2 и т. д. в порядке их расположения. Так, описание </p>
      <p><emphasis>enum kids {nippy, slats, skip, nana, liz};</emphasis></p>
      <p>присваивает <strong>nаnа</strong> значение 3. </p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Присвоенные значения </p>
      </title>
      <p>Можно выбирать значения, которые вы хотите присвоить константам, но они должны быть целого типа (включая <strong>char</strong>). Для этого включите желаемыe значения в описание: </p>
      <p><emphasis>enum levels {low = 100, medium = 500, high = 2000};</emphasis></p>
      <p>Если вы присваиваете какое-либо значение одной константе и не присваиваете ничего константам, следующим за ней, то им будут присвоены последовательные значения, идущие за явно присвоенным значением. Например, </p>
      <p><emphasis>enum feline {cat = 20, tiger, lion, puma};</emphasis></p>
      <p>присваивает переменной <strong>tiger</strong> значение 21, переменной <strong>lion</strong> - значение 22 и <strong>puma</strong> - значение 23. </p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Операции</p>
      </title>
      <p>Теперь рассмотрим, что можно и нельзя делать с величинами типа <strong>enum</strong>. </p>
      <p>Вы можете присвоить константу типа <strong>enum</strong> переменной того же типа </p>
      <p><emphasis>enum feline pet;</emphasis></p>
      <p><emphasis>pet = tiger;</emphasis></p>
      <p>Нельзя использовать другие операции присваивания: </p>
      <p><emphasis>pet += cat; /* недопустимо */</emphasis></p>
      <p>Можно провести сравнение с целью выявления равенства или неравенства: </p>
      <p><emphasis>if ( per = = cat) ...</emphasis></p>
      <p><emphasis>if ( color ! = violet)...</emphasis></p>
      <p>Нельзя использовать другие операции отношения: </p>
      <p><emphasis>if(color &gt; yellow) /* недопустимо */</emphasis></p>
      <p>Можно применять арифметические операции к <emphasis>константам</emphasis> типа <strong>enum</strong>: </p>
      <p><emphasis>color = red + blue;</emphasis></p>
      <p><emphasis>pet = puma * lion;</emphasis></p>
      <p>Имеют ли такие выражения какой-то смысл - это уже другой вопрос.</p>
      <p>Нельзя использовать арифметическиe операции для <emphasis>переменных</emphasis> типа <strong>enum</strong>: </p>
      <p><emphasis>color = color + green; /* недопустимо */ </emphasis></p>
      <p>Нельзя использовать операции yвеличения и уменьшения: </p>
      <p><emphasis>color++ ; /* недопустимо */</emphasis></p>
      <p>Нельзя использовать константу типа enum для индекса массива: </p>
      <p><emphasis>marbles[red] = 23; /* недопустимо */</emphasis> </p>
     </section>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>ПРИМЕНЕНИЕ </p>
     </title>
     <p>Основная причина использования типа <strong>enum</strong> заключается в улучшении читаемости программ. Если вы имеете дело с некоторым видом цветовых кодов, то использование <strong>red</strong> и <strong>blue</strong> что обычно типы enum предназначены для использования внутри программы, а не для ввода-вывода. Например, если вы хотите ввести значение для переменной <strong>color</strong> типа <strong>spectrum</strong>, то должны были бы ввести, скажем, целое число 1, а не слово <strong>orange</strong>. (Конечно, можно было бы создать функцию ввода, которая восприняла бы строку "orange" и затем преобразовала бы ее в целое число <strong>orange</strong>.)  </p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ПРИЛОЖЕНИЕ К. ТАБЛИЦА КОДОВ ASCII </p>
    </title>
    <p><strong>Числовые преобразования</strong> </p>
    <p>Числовые преобразования десятичное - шестнадцатеричное - восьмеричное - двоичное - ASCII </p>
    <table>
     <tr>
      <td align="center">Десятеричное</td>
      <td align="center">Шестнадцатеричное</td>
      <td align="center">Восьмеричное</td>
      <td align="center">Двоичное</td>
      <td align="center">ASCII</td>
      <td align="center"><emphasis>Ключ*</emphasis></td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="center">X<sub>10</sub></td>
      <td align="center">X<sub>16</sub></td>
      <td align="center">X<sub>8</sub></td>
      <td align="center">PX<sub>x</sub></td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">0</td>
      <td align="left">0</td>
      <td align="left">0</td>
      <td align="left">0</td>
      <td align="left">NUL</td>
      <td align="left">CTRL/I</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">1</td>
      <td align="left">1</td>
      <td align="left">1</td>
      <td align="left">10000001</td>
      <td align="left">SOH</td>
      <td align="left">CTRL/A</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">2</td>
      <td align="left">2</td>
      <td align="left">2</td>
      <td align="left">10000010</td>
      <td align="left">STX</td>
      <td align="left">CTRL/B</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">3</td>
      <td align="left">3</td>
      <td align="left">3</td>
      <td align="left">11</td>
      <td align="left">ЕТХ</td>
      <td align="left">CTRL/C</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">4</td>
      <td align="left">4</td>
      <td align="left">4</td>
      <td align="left">10000100</td>
      <td align="left">EOT</td>
      <td align="left">CTRL/D</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">5</td>
      <td align="left">5</td>
      <td align="left">5</td>
      <td align="left">101</td>
      <td align="left">ENQ</td>
      <td align="left">CTRL/E</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">6</td>
      <td align="left">6</td>
      <td align="left">6</td>
      <td align="left">110</td>
      <td align="left">АСК</td>
      <td align="left">CTRL/F</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">7</td>
      <td align="left">7</td>
      <td align="left">7</td>
      <td align="left">10000111</td>
      <td align="left">BEL</td>
      <td align="left">CTRL/G</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">8</td>
      <td align="left">8</td>
      <td align="left">10</td>
      <td align="left">10001000</td>
      <td align="left">BS</td>
      <td align="left">СTRL/H,возврат</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">9</td>
      <td align="left">9</td>
      <td align="left">11</td>
      <td align="left">1001</td>
      <td align="left">HT</td>
      <td align="left">CTRL/I,табуляция</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">10</td>
      <td align="left">0А</td>
      <td align="left">12</td>
      <td align="left">1010</td>
      <td align="left">LF</td>
      <td align="left">CTRL/J,новая строка</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">11</td>
      <td align="left">0B</td>
      <td align="left">13</td>
      <td align="left">10001011</td>
      <td align="left">VT</td>
      <td align="left">CTRL/K</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">12</td>
      <td align="left">0С</td>
      <td align="left">14</td>
      <td align="left">1100</td>
      <td align="left">FF</td>
      <td align="left">CTRL/L</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">13</td>
      <td align="left">0D</td>
      <td align="left">15</td>
      <td align="left">10001101</td>
      <td align="left">CR</td>
      <td align="left">CTRL/M,возврат</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">14</td>
      <td align="left">0E</td>
      <td align="left">16</td>
      <td align="left">10001110</td>
      <td align="left">SO</td>
      <td align="left">CTRL/N</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">15</td>
      <td align="left">0F </td>
      <td align="left">17</td>
      <td align="left">1111</td>
      <td align="left">SI</td>
      <td align="left">CTRL/O</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">16</td>
      <td align="left">10</td>
      <td align="left">20</td>
      <td align="left">10010000</td>
      <td align="left">DLE</td>
      <td align="left">CTRL/P</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">17</td>
      <td align="left">11</td>
      <td align="left">21</td>
      <td align="left">10001</td>
      <td align="left">C1</td>
      <td align="left">CTRL/Q</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">18</td>
      <td align="left">12</td>
      <td align="left">22</td>
      <td align="left">10010</td>
      <td align="left">DC2</td>
      <td align="left">CTRL/R</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">19</td>
      <td align="left">13</td>
      <td align="left">23</td>
      <td align="left">10010011</td>
      <td align="left">DC3</td>
      <td align="left">CTRL/S</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">20</td>
      <td align="left">14</td>
      <td align="left">24</td>
      <td align="left">10100</td>
      <td align="left">DC4</td>
      <td align="left">CTRL/T</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">21</td>
      <td align="left">15</td>
      <td align="left">25</td>
      <td align="left">10010101</td>
      <td align="left">NAK</td>
      <td align="left">CTRL/U</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">22</td>
      <td align="left">16</td>
      <td align="left">26</td>
      <td align="left">10010110</td>
      <td align="left">SYN</td>
      <td align="left">CTRL/V</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">23</td>
      <td align="left">17</td>
      <td align="left">27</td>
      <td align="left">10111</td>
      <td align="left">TB</td>
      <td align="left">CTRL/W</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">24</td>
      <td align="left">18</td>
      <td align="left">30</td>
      <td align="left">11000</td>
      <td align="left">CAN</td>
      <td align="left">CTRL/X</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">25</td>
      <td align="left">19</td>
      <td align="left">31</td>
      <td align="left">10011001</td>
      <td align="left">EM</td>
      <td align="left">CTRL/Y</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">26</td>
      <td align="left">1A</td>
      <td align="left">32</td>
      <td align="left">10011010</td>
      <td align="left">SUB</td>
      <td align="left">CTRL/Z</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">27</td>
      <td align="left">1B</td>
      <td align="left">33</td>
      <td align="left">11011</td>
      <td align="left">ESC</td>
      <td align="left">ESC,возврат</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">28</td>
      <td align="left">1С</td>
      <td align="left">34</td>
      <td align="left">10011100</td>
      <td align="left">FS</td>
      <td align="left">СТRL&lt;</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">29</td>
      <td align="left">1D</td>
      <td align="left">35</td>
      <td align="left">11101</td>
      <td align="left">GS</td>
      <td align="left">CTRL/</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">30</td>
      <td align="left">1E</td>
      <td align="left">36</td>
      <td align="left">11110</td>
      <td align="left">RS</td>
      <td align="left">CTRL/=</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">31</td>
      <td align="left">1F </td>
      <td align="left">37</td>
      <td align="left">10011111</td>
      <td align="left">US</td>
      <td align="left">СTRL/-</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">32</td>
      <td align="left">20</td>
      <td align="left">40</td>
      <td align="left">10100000</td>
      <td align="left">SP</td>
      <td align="left">Пробел</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">33</td>
      <td align="left">21</td>
      <td align="left">41</td>
      <td align="left">100001</td>
      <td align="left">!</td>
      <td align="left">!</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">34</td>
      <td align="left">22</td>
      <td align="left">42</td>
      <td align="left">100010</td>
      <td align="left">"</td>
      <td align="left">"</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">35</td>
      <td align="left">23</td>
      <td align="left">43</td>
      <td align="left">10100011</td>
      <td align="left">#</td>
      <td align="left">#</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">36</td>
      <td align="left">24</td>
      <td align="left">44</td>
      <td align="left">100100</td>
      <td align="left">$</td>
      <td align="left">$</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">37</td>
      <td align="left">25</td>
      <td align="left">45</td>
      <td align="left">10100101</td>
      <td align="left">&#189;</td>
      <td align="left">&#189;</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">38</td>
      <td align="left">26</td>
      <td align="left">46</td>
      <td align="left">10100110</td>
      <td align="left">&amp;</td>
      <td align="left">&amp;</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">39</td>
      <td align="left">27</td>
      <td align="left">47</td>
      <td align="left">100111</td>
      <td align="left">'</td>
      <td align="left">'</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">40</td>
      <td align="left">28</td>
      <td align="left">50</td>
      <td align="left">101000</td>
      <td align="left">(</td>
      <td align="left">(</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">41</td>
      <td align="left">29</td>
      <td align="left">51</td>
      <td align="left">10101001</td>
      <td align="left">)</td>
      <td align="left">)</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">42</td>
      <td align="left">2А</td>
      <td align="left">52</td>
      <td align="left">10101010</td>
      <td align="left">*</td>
      <td align="left">*</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">43</td>
      <td align="left">2В</td>
      <td align="left">53</td>
      <td align="left">101011</td>
      <td align="left">+</td>
      <td align="left">+</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">44</td>
      <td align="left">2С</td>
      <td align="left">54</td>
      <td align="left">10101100</td>
      <td align="left">'</td>
      <td align="left">'</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">45</td>
      <td align="left">2D</td>
      <td align="left">55</td>
      <td align="left">101101</td>
      <td align="left">-</td>
      <td align="left">-</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">46</td>
      <td align="left">2Е</td>
      <td align="left">56</td>
      <td align="left">101110</td>
      <td align="left">.</td>
      <td align="left">.</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">47</td>
      <td align="left">2F </td>
      <td align="left">57</td>
      <td align="left">10101111</td>
      <td align="left">/</td>
      <td align="left">/</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">48</td>
      <td align="left">30</td>
      <td align="left">60</td>
      <td align="left">110000</td>
      <td align="left">0</td>
      <td align="left">0</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">49</td>
      <td align="left">31</td>
      <td align="left">61</td>
      <td align="left">10110001</td>
      <td align="left">1</td>
      <td align="left">1</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">50</td>
      <td align="left">32</td>
      <td align="left">62</td>
      <td align="left">10110010</td>
      <td align="left">2</td>
      <td align="left">2</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">51</td>
      <td align="left">33</td>
      <td align="left">63</td>
      <td align="left">110011</td>
      <td align="left">3</td>
      <td align="left">3</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">52</td>
      <td align="left">34</td>
      <td align="left">64</td>
      <td align="left">10110100</td>
      <td align="left">4</td>
      <td align="left">4</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">53</td>
      <td align="left">35</td>
      <td align="left">65</td>
      <td align="left">110101</td>
      <td align="left">5</td>
      <td align="left">5</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">54</td>
      <td align="left">36</td>
      <td align="left">66</td>
      <td align="left">110110</td>
      <td align="left">6</td>
      <td align="left">6</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">55</td>
      <td align="left">37</td>
      <td align="left">67</td>
      <td align="left">10110111</td>
      <td align="left">7</td>
      <td align="left">7</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">56</td>
      <td align="left">38</td>
      <td align="left">70</td>
      <td align="left">10111000</td>
      <td align="left">8</td>
      <td align="left">8</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">57</td>
      <td align="left">39</td>
      <td align="left">71</td>
      <td align="left">111001</td>
      <td align="left">9</td>
      <td align="left">9</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">58</td>
      <td align="left">3А</td>
      <td align="left">72</td>
      <td align="left">111010</td>
      <td align="left">:</td>
      <td align="left">:</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">59</td>
      <td align="left">3В</td>
      <td align="left">73</td>
      <td align="left">10111011</td>
      <td align="left">;</td>
      <td align="left">;</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">60</td>
      <td align="left">3С</td>
      <td align="left">74</td>
      <td align="left">111100</td>
      <td align="left">&lt; </td>
      <td align="left">&lt; </td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">61</td>
      <td align="left">3D</td>
      <td align="left">75</td>
      <td align="left">10111101</td>
      <td align="left">=</td>
      <td align="left">=</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">62</td>
      <td align="left">3Е</td>
      <td align="left">76</td>
      <td align="left">10111110</td>
      <td align="left">&gt; </td>
      <td align="left">&gt; </td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">63</td>
      <td align="left">3F </td>
      <td align="left">77</td>
      <td align="left">111111</td>
      <td align="left">?</td>
      <td align="left">?</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">64</td>
      <td align="left">40</td>
      <td align="left">100</td>
      <td align="left">11000000</td>
      <td align="left">@</td>
      <td align="left">@</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">65</td>
      <td align="left">41</td>
      <td align="left">101</td>
      <td align="left">1000001</td>
      <td align="left">А</td>
      <td align="left">А</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">66</td>
      <td align="left">42</td>
      <td align="left">102</td>
      <td align="left">1000010</td>
      <td align="left">в</td>
      <td align="left">в</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">67</td>
      <td align="left">43</td>
      <td align="left">103</td>
      <td align="left">11000011</td>
      <td align="left">с</td>
      <td align="left">с</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">68</td>
      <td align="left">44</td>
      <td align="left">104</td>
      <td align="left">1000100</td>
      <td align="left">D</td>
      <td align="left">D</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">69</td>
      <td align="left">45</td>
      <td align="left">105</td>
      <td align="left">11000101</td>
      <td align="left">Е</td>
      <td align="left">Е</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">70</td>
      <td align="left">46</td>
      <td align="left">106</td>
      <td align="left">11000110</td>
      <td align="left">F</td>
      <td align="left">F</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">71</td>
      <td align="left">47</td>
      <td align="left">107</td>
      <td align="left">1000111</td>
      <td align="left">G</td>
      <td align="left">G</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">72</td>
      <td align="left">48</td>
      <td align="left">110</td>
      <td align="left">1001000</td>
      <td align="left">н</td>
      <td align="left">Н</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">73</td>
      <td align="left">49</td>
      <td align="left">111</td>
      <td align="left">11001001</td>
      <td align="left">I</td>
      <td align="left">I</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">74</td>
      <td align="left">4A</td>
      <td align="left">112</td>
      <td align="left">11001010</td>
      <td align="left">J</td>
      <td align="left">J</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">75</td>
      <td align="left">4В</td>
      <td align="left">113</td>
      <td align="left">1001011</td>
      <td align="left">к</td>
      <td align="left">К</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">76</td>
      <td align="left">4С</td>
      <td align="left">114</td>
      <td align="left">11001100</td>
      <td align="left">L</td>
      <td align="left">L</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">77</td>
      <td align="left">4D</td>
      <td align="left">115</td>
      <td align="left">1001101</td>
      <td align="left">M</td>
      <td align="left">M</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">78</td>
      <td align="left">4Н</td>
      <td align="left">116</td>
      <td align="left">1001110</td>
      <td align="left">N</td>
      <td align="left">N</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">79</td>
      <td align="left">4F </td>
      <td align="left">117</td>
      <td align="left">11001111</td>
      <td align="left">0</td>
      <td align="left">0</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">80</td>
      <td align="left">50</td>
      <td align="left">120</td>
      <td align="left">1010000</td>
      <td align="left">P</td>
      <td align="left">Р</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">81</td>
      <td align="left">51</td>
      <td align="left">121</td>
      <td align="left">11010001</td>
      <td align="left">Q</td>
      <td align="left">Q</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">82</td>
      <td align="left">52</td>
      <td align="left">122</td>
      <td align="left">11010010</td>
      <td align="left">R</td>
      <td align="left">R</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">83</td>
      <td align="left">53</td>
      <td align="left">123</td>
      <td align="left">1010011</td>
      <td align="left">S</td>
      <td align="left">S</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">84</td>
      <td align="left">53</td>
      <td align="left">124</td>
      <td align="left">11010100</td>
      <td align="left">T</td>
      <td align="left">Т</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">85</td>
      <td align="left">55</td>
      <td align="left">125</td>
      <td align="left">1010101</td>
      <td align="left">U</td>
      <td align="left">U</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">86</td>
      <td align="left">56</td>
      <td align="left">126</td>
      <td align="left">1010110</td>
      <td align="left">V</td>
      <td align="left">V</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">87</td>
      <td align="left">57</td>
      <td align="left">127</td>
      <td align="left">11010111</td>
      <td align="left">W</td>
      <td align="left">W</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">88</td>
      <td align="left">58</td>
      <td align="left">130</td>
      <td align="left">11011000</td>
      <td align="left">X</td>
      <td align="left">X</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">89</td>
      <td align="left">59</td>
      <td align="left">131</td>
      <td align="left">1011001</td>
      <td align="left">Y</td>
      <td align="left">Y</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">90</td>
      <td align="left">5А</td>
      <td align="left">132</td>
      <td align="left">1011010</td>
      <td align="left">Z</td>
      <td align="left">Z</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">91</td>
      <td align="left">5В</td>
      <td align="left">133</td>
      <td align="left">11011011</td>
      <td align="left">[</td>
      <td align="left">[</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">92</td>
      <td align="left">5С</td>
      <td align="left">134</td>
      <td align="left">1011100</td>
      <td align="left">/</td>
      <td align="left">/</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">93</td>
      <td align="left">5D</td>
      <td align="left">135</td>
      <td align="left">11011101</td>
      <td align="left">]</td>
      <td align="left">]</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">94</td>
      <td align="left">5Е</td>
      <td align="left">136</td>
      <td align="left">11011110</td>
      <td align="left">^</td>
      <td align="left">^</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">95</td>
      <td align="left">5F </td>
      <td align="left">137</td>
      <td align="left">1011111</td>
      <td align="left">-</td>
      <td align="left">-</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">96</td>
      <td align="left">60</td>
      <td align="left">140</td>
      <td align="left">1100000</td>
      <td align="left">.</td>
      <td align="left">.</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">97</td>
      <td align="left">61</td>
      <td align="left">141</td>
      <td align="left">11100001</td>
      <td align="left">a</td>
      <td align="left">a</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">98</td>
      <td align="left">62</td>
      <td align="left">142</td>
      <td align="left">11100010</td>
      <td align="left">b</td>
      <td align="left">b</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">99</td>
      <td align="left">63</td>
      <td align="left">143</td>
      <td align="left">1100011</td>
      <td align="left">с</td>
      <td align="left">c</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">100</td>
      <td align="left">64</td>
      <td align="left">144</td>
      <td align="left">11100100</td>
      <td align="left">d</td>
      <td align="left">d</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">101</td>
      <td align="left">65</td>
      <td align="left">145</td>
      <td align="left">1100101</td>
      <td align="left">е</td>
      <td align="left">е</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">102</td>
      <td align="left">66</td>
      <td align="left">146</td>
      <td align="left">1100110</td>
      <td align="left">f</td>
      <td align="left">f</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">103</td>
      <td align="left">67</td>
      <td align="left">147</td>
      <td align="left">11100111</td>
      <td align="left">g</td>
      <td align="left">g</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">104</td>
      <td align="left">68</td>
      <td align="left">150</td>
      <td align="left">11101000</td>
      <td align="left">h</td>
      <td align="left">h</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">105</td>
      <td align="left">69</td>
      <td align="left">151</td>
      <td align="left">1101001</td>
      <td align="left">i</td>
      <td align="left">I</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">106</td>
      <td align="left">6А</td>
      <td align="left">152</td>
      <td align="left">1101010</td>
      <td align="left">j</td>
      <td align="left">j</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">107</td>
      <td align="left">6В</td>
      <td align="left">153</td>
      <td align="left">11101011</td>
      <td align="left">k</td>
      <td align="left">k</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">108</td>
      <td align="left">6С</td>
      <td align="left">154</td>
      <td align="left">1101100</td>
      <td align="left">l</td>
      <td align="left">1</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">109</td>
      <td align="left">6D</td>
      <td align="left">155</td>
      <td align="left">11101101</td>
      <td align="left">m</td>
      <td align="left">m</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">110</td>
      <td align="left">6Е</td>
      <td align="left">156</td>
      <td align="left">11101110</td>
      <td align="left">n</td>
      <td align="left">n</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">111</td>
      <td align="left">6F </td>
      <td align="left">157</td>
      <td align="left">1101111</td>
      <td align="left">o</td>
      <td align="left">о</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">112</td>
      <td align="left">70</td>
      <td align="left">160</td>
      <td align="left">11110000</td>
      <td align="left">p</td>
      <td align="left">p</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">113</td>
      <td align="left">71</td>
      <td align="left">161</td>
      <td align="left">1110001</td>
      <td align="left">q</td>
      <td align="left">q</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">114</td>
      <td align="left">72</td>
      <td align="left">162</td>
      <td align="left">1110010</td>
      <td align="left">r</td>
      <td align="left">r</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">115</td>
      <td align="left">73</td>
      <td align="left">163</td>
      <td align="left">11110011</td>
      <td align="left">s</td>
      <td align="left">s</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">116</td>
      <td align="left">74</td>
      <td align="left">164</td>
      <td align="left">1110100</td>
      <td align="left">t</td>
      <td align="left">t</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">117</td>
      <td align="left">75</td>
      <td align="left">165</td>
      <td align="left">11110101</td>
      <td align="left">u</td>
      <td align="left">u</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">118</td>
      <td align="left">76</td>
      <td align="left">166</td>
      <td align="left">11110110</td>
      <td align="left">v</td>
      <td align="left">v</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">119</td>
      <td align="left">77</td>
      <td align="left">167</td>
      <td align="left">1110111</td>
      <td align="left">w</td>
      <td align="left">w</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">120</td>
      <td align="left">78</td>
      <td align="left">170</td>
      <td align="left">1111000</td>
      <td align="left">x</td>
      <td align="left">x</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">121</td>
      <td align="left">79</td>
      <td align="left">171</td>
      <td align="left">11111001</td>
      <td align="left">y</td>
      <td align="left">y</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">122</td>
      <td align="left">7A</td>
      <td align="left">172</td>
      <td align="left">11111010</td>
      <td align="left">z</td>
      <td align="left">z</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">123</td>
      <td align="left">7B</td>
      <td align="left">173</td>
      <td align="left">1111011</td>
      <td align="left">R</td>
      <td align="left">R</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">124</td>
      <td align="left">7С</td>
      <td align="left">174</td>
      <td align="left">11111100</td>
      <td align="left"><emphasis>/</emphasis></td>
      <td align="left">/</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">125</td>
      <td align="left">7D</td>
      <td align="left">175</td>
      <td align="left">1111101</td>
      <td align="left">T</td>
      <td align="left">T</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">126</td>
      <td align="left">7Е</td>
      <td align="left">176</td>
      <td align="left">1111110</td>
      <td align="left">~</td>
      <td align="left">~</td>
     </tr>
     <tr>
      <td align="left">127</td>
      <td align="left">7F </td>
      <td align="left">177</td>
      <td align="left">11111111</td>
      <td align="left">DEL </td>
      <td align="left">DEL,отмена символа</td>
     </tr>
    </table>
   </section>
  </section>
 </body>
 <binary id="Any2FbImgLoader0" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="Any2FbImgLoader1" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="Any2FbImgLoader2" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="Any2FbImgLoader3" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="Any2FbImgLoader4" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="Any2FbImgLoader5" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img2EC3.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img66AC.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAAR
CAGrAUIDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD3+iiigAooooAKKKKACiiigAooqhqGq6fp
cavfXkNsHJCCRwC5HJCjqT9KADVk1FtKuV0l4EvzGRA0+dgb1OAf5GvNvE3iHxX4M0Y3+q3q
nGUVI7q3keZyRtwpgjO0ZwSMkcnbjkdhfeM9OiMNtp8gu9Sun8m1tzlA74J+ZiOFAGSeTjoC
cCnx+Gri5uor7VNXupb6NWCG22xRQ7gAwRcE9hyxY+46UAcnpviDxvq2i22p6TaG6t7mMSxP
Itsx6cqwEyY56ck9c7TxXpVs0720TXCLHOUBkRWyFbHIB7jNc1/Z2peGIJ7vTpptQtTK9xcW
MqL5h3NudomUD5uSdpyD0BFa1r4m0G9MYtta0+VpBlFW5QsfwzmgDWooooAKKKKACiiigAoo
ooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiufm8YaHBqFxYG7kkubYhZlgtpZRGSM4JRSAfbOaAOgorC
i8W6O52ia5X3kspkA+pKACkfxp4WikMcniLS0cdVe7QH9TQBvUVnabrmlaz5p0vU7O+8rAk+
zTrJsznGdpOM4P5Vo0AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAgOaWjtzRQAUUVjzeJ9Ct7w2cus
WS3KHDxecpZD/tAfd/HFAGxXlFhrsdn4s8da9fPI76afs8LOWEccSoDtUH5ScgkgHcSenNdp
P4gk1G4Nh4ce1urhQGmuXYtBbqehO05djg4UEdDkjjPN3PwtNwmpn+3ZVn1Fna4k+zKQxkAE
ny5xyuQB2wp5IyQDkNSu/i1DZvrtzpUX2eGJnjto5d0sHD7X2g5JAkAIOSQmSAea3PCXxz0L
WoXTWguk3SdWZwYnHHQ9c9eMHp15xXXQa/NoF3Bpnie5soxKhNtqKHyYptuMq6sT5b4IIG4h
ucYxisbVvCPwz8VXMlxN/ZUlyTl5bO7WNmJ7tsbBJ9SKAMLxb8ZrDybew8L/APEyvZ5EULGC
SfmHygAYOeRjrx93BzWTBrnjPw3eaXa+MdBtIfDdzMlqEkKSxxkjuI93PoMAceuTXoOieH/A
XgzzrvTV0+1kRWLzvceZIqgcgMxJA9hUHibQ9X8f6bFbK39jWMV1HcQyyBjcybT97aCPK4JI
yS3TIXmgC74K1Ey6h4g0iNGS00y98q2VmLFUI+7zzjcGI9AQOgFdjXmmgaL4k8EXGtapf+Tr
VvdSJNK9vJJ9pVUTGVWQneBz8u/OBwTnbXodpd29/Zw3drKs1vOgkjkQ5DKRkEUAWKKKKACi
iigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAI5ZBFE8h5CqWOPavCrHS5dM0e0u28I2V7BmAPcLZ+Z
NLmwjcllCjcpmYkvvznINe6yRrLE8b/dZSp+hrnLXwrd2EEUFp4p1mK3ijWOOMpbOFVRgYLQ
k9KAPO76Wzh0aG7ufhuivJZC7T7Ou3L/ALkFPlIdCDJJncB90Y3Ulxr2k6ZGJR4f1GOwYFre
Qa7dL5qhpAVC/wB9mjO1c4bIORXWQT3tz40u/D8Hja8M9raJM0Rt7Uurljnd+6HG0oeP73Xm
tpNH8TD/AFvimN/TGmIOe2fm/wAKAOA+Cskknijx2ZJJpSt5EgeaRnfarTKoLMSTgADk9q9l
rnPC3hKw8Kw3htgZLq9nae7uGGDK5JPTsBuIAFdHQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRR
QBz3jW9vNP8AB2pz6e/l3hjEcL/3Gdggb6jdn8K5PXvFreDrfSPDnh7RFn1e8hPk2cLAbMfx
HPJBwx3MBnqehA7HxZpF1rvhm902ynSC6mC+VLJnarKwYE457dq5iw8K+JZfHOj61qn9jrba
favA32aSQu7FCuVVkAVeny5Pc5OaAOHufiX4n8Gaolz4k8JrbSX8oMk4ZR5kagLgbBy4AB+Y
tyTgKDgehad8WfB2o2L3Y1eOBUDZSYFW+UZPB/T1PAzXTa1oema/pslhqtlFd2znJSQdD6gj
kH3HNec3H7Pfg+a5MqXGqwR5z5Mc6FR+LIT+tAGD4q+JOo+KdUi0/wAD2kt/JYTGVmjgDh8H
AddwPyYLKQQOWXBI63P+E08XmaI6t8MZp4tvSKxaQq3OcdeD8vJ6c9cc+m+HPCWi+E7I2ui2
EdsrY8xxy8hHdmPJ6n6dq3qAPBdT8VapcpE83w31KxtUmSW4aLT3V440OSBIoU845JwMdq9C
8GfEjRfFtqrRz+Rc7mUxy4Ukjnj8DnAJ78nBrt+owa8r8T/A3RNZvWvtGvJNEunz5ggj3xMC
MHCZG3IOODj2oA63xX410rwpocup3MwkAyscUZyzv024HTkYyeAeDivJP+FgeF7bUR9p8HFr
a4uZCdQMaQyIWc4GVAUY/vBznBNdBoP7P+k2N55+tatPqwyCIhCIVOMcMdzMenYiu68aaZ53
w71bT9PsyWWyZbW3t4+QyjKBFHcEDGPTigBumXJ0zxHDpCXdxdWF5aNc23nuZHgKlQU3nLMG
D5G4kjaecYx1deT+EpNUvPFHhszabrcSWmnXH2p723kWNJHYELvdQWYcjvxjGeTXrFABRRRQ
AUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFczFolhqmsazLfQ+e6XSxpudsKvkRHAAPHLE/U5oA6auL1u+
8Sz+K/7L0dY1s7WzjuLhhIiSO8jSKoBdHAA8onpkkjmt2Pw3pkMYjhjnhUEkeTdSx8n3VhXP
RyxeGfGOpM9lrU1td2dqsc0cNxejcjzbgW+cjG9eOlAGNbeHfFtr4vvfEmwNcXFrHb4FxCWw
pJIP7oA9F6FehyemJtH8X+JB8Srbwvq0ESpJZvcufJVWA/hIKyMMZBzXV/8ACX6aOtrrK+pb
RrsAfU+VXFjSZvFXxkGuQvew6VY6WsAmEctszuzP8gLAE9SSR7CgD1SisT/hHgH3Jq2qpwRt
+1Fhz/vA0zRJLxb/AFazuLue5htZ444pJlUNgxIxGVAzy3pnnrQBvUUUUAFFFFABRRRQAUUU
UAFFFVNSd4tLu5IyVdIHZSOxCnFAFuivD9M+LPgyTS7aK/1TxFFdbI1mmM0h+Yj5m+ViMAjs
O4wK7Ua++jS6HeR6ncavo2sTJao8yoXid+EcMijKk4UggnnOeMEA7uiiigAooooAKKKKACii
igApCcDNLUF3L5NnPL/cjZvyFAHJaP8AErSNdgtrm0stSFrcXa2aTvCuwSsAQDhiR1HOO9dp
Xg3gx1T4f+EFjkkX7R4kgPlkE7tqYbAycDK7uvXnAzge80AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRWB
e3+snW5LHS7WxeOK3jmeS5ldeXZwAAqn+5n8alSbxKMeZY6U3H8N5IOf+/RoAq6r410fSNV/
suaSWW7WMSPFAm8xg9N3oT2Fcb4E8TPDqXiMapdalc+dqTG1ElpkiNUAU/KM5IAH/AB05rpN
F0+LUdd8RtrOmWMkwu4cLgTqB5EeMFlB7ntWwfCPho4z4e0k4GBmyj/+JoAZpXirStX1KXTr
SWb7ZDCs8kMsDxlUY4HUY6+lbteWeDbG1sPjV41gs7SK3hjt7QKsKBETMakgADAyea9ToAKK
KKAM2+13StLuFgv7+2t5XUuqSSAEqCBnH1NcL4M8awza94rGr63oqW6agBaMs6oZFCBd2SxB
G1U6d91atj4c0vVPFPii+uop/tIv4ofMiupYjsW0gYD5GAOC7H8TV9vAuklW23GsRs3Vl1a5
znGM8vQBs2GsabqpkGnajaXnl43i3nWTbnpnaTjoav15N4WnTQ/i74vsCdSubeKC0WIsJbpk
BTftLfMwGXYjPvXoh8QWY6w6kP8AuG3H/wARQBq0VR03U7TVrU3Fm7PEHZDvjZCGBwQVYAj8
qvUAFFFFABRRRQA3IBAJGT0oKhlKsAQRgg96dRQBzfiLw/oc3hzUkuNNsViNtIWYwINuFPzZ
xwR1z2xXmmgXyP8ADz4ew3M6h49RR5Q7qNsazMihgecZK47ZX6V6XqEK634iTSpwHsbOBbq4
hb7s0jsREGHdRsdiPXb6VoyaBo80PkyaVZPFs8vY0CkbeeMY6cnj3oA06K5Cy1SHQ7i80C9v
FQxHOnyXEhXfEyFghc90KuOudoU8mq/wxa7Hhd4bqe7lMMqKjXZYvzBE7D5ucb2fHPSgDt6K
KKACiiigAooooAK57WDc6retoVnMbWNofMvbhQC6xMSqomeAzYf5udoXpkjHQ1yVnq1rY/ED
VdJu5Ct3epHdW2VODCkYU89OGVz+NAEdt8O9FstL0+ysTc2z6dI01ncCTc8chHLEEYbPcEY7
Vp22tSf2Jf3F5GFu9OEiXKIDgsi7gyjrhlKsByRux1FaM2p2UCs0l1CgVS7EuOFDbST7A8E9
q8U8V6vrXi+TUdW8FaWiW1l5obX02xvNEsBDxAEbm5Y4b1xjGM0AeseENXv9Z0JLnU7eKC8V
ykiwklCcA5Xk8c46nkHk10Fcj8Oyf+ETjUrbKFnlQLagiIAMQAgPO3A4zz6111ABRRRQAUUU
UAFFFef33h248VeKdXkm1aaGKweO2t7cIGjXdEkjMQf4iW69cAUAaWleIEvPiPrukfY7mOS0
tbfdMwUxsMswwQc5PmcDH8LV11eaw/C64sb+e/03xBJb3M6qsrGKUBtoIBxHMg6Hvn8MmmeA
JNVtPH3ivQ7/AFWa/SwitfLZ5JSuXUuSFkkcg/MAfm7CgDsbrwvpt1fT3ha+huJ2DTNa6hPA
HIUKCQjgdFA6dqytI8M291YzvLqWuFvtdwqt/a1zlVSZ1UD5+mFHXOa7GsrQVK6fKGBB+2XR
wRjg3EhFAEOh+GtO8PyXktmJ3uLyQSXE9zM0sshAwAWYk4AHArboooAKKKKAObHhu/h1S8u7
PxBdW8N3N5723kQuobYq8MV3fwjvUOnReJr62klbXbNNtxNEANOzkJIyZ/1nfbmuqrL0D/kH
Tf8AX7d/+lElAGf4c8LLoWp6vqc94bzUdVlR55vL8tQqLtVVXJwBk9+/tXREhQSSABySadXB
XPizxJd6ndpo+gyPp8Ez2yXDxCQzSIzLIQPMTaoZSBnOcZ9qANvwlf2OoaVcyWFzbzp9vu9z
QyBxkzuRnB7gg/QiuirxzwtF4n8FaZLYWvh+UJcXUtz8ll5mNxGASs3GAAPw711/gjxrN4pv
9Z025sfs1xpLxRyuNyiRnDZ+RhlcFSOSc9aAO0ooooAKiWUPLJGEcbcfMVwDn0PepaYqBWc/
3jk8+wH9KAH0UUUAeSeM/Elx4C+JtvrF1C0mlapZx2zSlyFiMbMWyADnhgRxnk471buvjb4W
hsWnjuGd1EbhFjJLKWG5Rnb8wUnpkA9+1dL8RtPtNS+HmvJdwLKIbGa4i3D7kiIzKw9CCK8A
8O/DWE6l4Nu9RuEu7HWZ3E9uvy7Nm7C7gx3Btp5GKAOpttH8RfETwZrPiLxBqYstIn8y6itk
hZ2xDG4QqSThNxJIAJbBxjOa9S+Hdmtj4Ujh/eF/NcSGWcTNlcLguMBsBQuQMfLXRHTrU6U2
mrCsdoYTAIo/kCpjbgY6celRaLo9roWlx6faGQxIzMWkbczMxLMSfUkmgDSooooAKKKKACio
Z54raB555UiijG53kYKqj1JPQVx+r/EGytZY7bT0864uMi2eb5UmI4xGv35DyMYAU/3h1oA7
avM/jN4Vh1rwm+sxzNb32jo88Uij7yY+Zf0BB7Ee9dH4aj8Sm7ubrWJmFpIgEVvME8xXB5bC
DEakdFLSHoSwORTfiU6x/DbxAWzg2brx2zx/WgD580r4aeJda8RaLp2syCzttRtfOWRSpKwI
Adu0dG5HB7nPODX0PeeFoLT4f3nhnRIY4ImspbeBZGOAzA8seTkkk5weT0PSsqGUyeK/B+12
ZP7LmdeERTlI+dik7T9PlHIGa7ygDG8N6ZcaRo62928b3LzSzytF93dJIz4HA4G4DOB06Ctm
uI0zx/E1/LYa9aDSbtHI8t5g2xeCC/AIGCPnGUJyN2eK7VWDKGUgqRkEd6AHUUUUAFFFFABX
Lpb+JdP1XVZrWx0q6t7u5E0bTahLC6qI0TaVELj+Ang966iigDnxf+KV4fQdOY+sWqMR/wCP
Qg/pWNoHgoN4g13X/EFjZS3mpyx+XAwE6wxRoFADFRye/HYV3NFAGV/wjehY40awX/dt0H8h
VDR9H0q9sHmm0mzDi5uIwPIUYVJnVR+SiukrG8Myedo3mldvmXNzJjOcZnc/1oAVvDOjkgrp
8UTA5DQ5jP5qQce1UI9LttM8V2C2r3iiW1uC6PcyyI21ogMhmIBG7g103QZNeK6h4s/tP4j6
Z4isFm/sqzt5oVM128Mc/o+0KcKckjj5ggJxgUAe11zWiaUl7oOnXNzeai889rHJI/26Vcsy
gk4DADk9AMVy2t/ED7Vol3bB7G0luLd1imh1cxurFThlZkUDBweSP6Gr8N/HNtDpfhvwzeed
cX9xGyJcLfQXI4UyYfbIXQAcAEcYA7UAd9L4chc5j1HVoiOmy+kP/oRNVNGsrq5sXlTWdQhH
2mdCipbYysrqT/qupIyfcmulrC8JBh4fTfyxuLlvznkNAFn+yrz/AKGDUv8Av3b/APxqua8K
+JtD0zRDaX+u2SXcd1dGYTzojljcSEsy8YJJzwAOa7migDCXxj4X25/4SHSQCM83kY9vX2rj
vhXG93rnjbWxte1vtWZLa4Q/LNHGXAK44Iww5HXmvS2jR/vKrfUZpVVVGFAAHYCgB1FFFABR
RRQAVy8Pi4alI50PR73VrSKZoZbqB4Y4wy8EL5jqWwe4GPQmr3i2Zrbwbrk6sUaPT7hwwOCC
I2Oc9q8k0+/v7X4O+HtI8PKIb/Vrxre3f50ChpZCZC2TtICHIBJHBHSgD0LxRca7rPhrVNIs
vDd5HNfWz2yTTz24jQOu0lsSFuAT0B6VmL4bvtI0/wAHiHT7u4TSMNPbwToXDGOQfxMqthmH
pxnBNYB8I/GQCXb4u0zaxZggkf5STnAPlZAB6DOMcdOKbLoPxsmSUDxDpiGVdjMjAYGWPH7v
5T82MjB+VfSgD0n/AISK7/6FjW/yt/8A47VrT9ZtNTllhhaWO5iAMlvcRNFIoOQDtYDIyDyM
g4615ld6h8XPD+kT6hfR6LdWtqjS3Bjc+b5a4LMM4XIUE9D7gnitm41+HV9V8Da7YvKrXlxN
A20P5bRlGDKSccbgrDI52g/wgEA9IooooAKKKKAOe1/w5/bt9YTPeNDDaly0axhizHbhlJOF
YbSM4Jwxxg4I40fD7R9X8c295a6dbnR9OhkhnlO5ZZ7osdx3ghnIz8zMTzkDnOPQdZ1SPSNN
e6ZHkfOyGCMZeaQ/dRR3JP5ck8A1g+DfEGmPosemmfy7zT1EN0sxAJkAUs5PTkuCehBJBAII
oAvRaBqVrbxx2/inU3aIAL9rit5VYAYw+I1Zvc7gfeud8SHVPEHh/UtC1C80vTy5MUrsW3FA
VO8DkKGyvUnAY9xiu21PU7TSNNuL+/nWC2t0MkkhBO1R3wOT+FeU6R4Zsfi5cXXinxDp0lvZ
l/I02KMmN5IVz88hyck7gOCACp9TkA6WOG4i1XTtasRY3IsNPNkLVblg21trAhvL+ZsJ9zA6
9q347rxLdKk8dlp1rEQCILiV2kYH1IUBD7YauE1T4a6F4Jii8TaM+oRPp00c0kfnGRBFuxIS
vBIClmI3DofpXpWk6xYa5YR3um3UVxbyLkNG4bHscdD1H4UAeY/Ey08UXllps8uoWmlTHUI4
LaHTllllJcbOJ9q4JDN8pCggDmtjT4PEPg++gs/Jlv7N5I4gbaAiGTO0M4XezQOPnJ/5ZNj+
Amu71G0t76wnt7sKYJFw5Jxj3B7EdQexqr4cvpNR8P2dzMwaYoUkcdGdSVZh7EqT+NAGtRRR
QAUUUUAFFFFABRRRQAVgWFnrdhZR2qS6e4TPzlHBOSTnGfet+igDg/FGqePNMnjuNL0zSryx
SCVrndMVKkAEHnB7NwM++ODXU+H7aOz8NaXaxDEcNnFGgz2CACrlzbxXdrNbTLuimRo3GcZU
jBrDTwlBFAsMWr60iIoVcX7/ACgDA60AdCyhhhgCD2NeQeO7m8tPjV4UbTdMGoXMNlPJFapM
sJclXByzcAADP4V2OkaBd3fh+znfxJrSXM9vG7yxzo3JGeAyMvfGcdqn07wba2fiNdfu9R1D
U9RjgNvFLemI+UhOTtCIoBPPPoT60ARaF4h8S3+mG41PwpLaziVh5C3CbtoPGNxGT054B9q2
tBt5rTQrOK5Qx3Hl75kJB2u3zMMjjAJPStSigAooooAKKKKACiiigAooooAwvGMF1deDNatr
GBp7uexmiiiUgFmZCo6/WvM/Cej6+b3wZYXGh6jY2ukjdcyzMvl71SfkAHuZAM+/tz7TRQAU
UUUAYXjFLmbwVrcVnBJPcyWM0cUUYyzMyEAAdzz0rzrwpayHT/AWl/YdQhuLO4luLvfaTxpC
dkrYYuu05YgfezkggY4r2KigAooooAKK5SfXNQHjm102NrZbBmaN0Kkyswh8wtnPAGUGMeuT
yoq1qt1e6jey6JpUy27iINeXpG426t0VB3kIyRnhQASDkAgGLquuJbWF34wntZLiCxLW+lWq
/emdmEfmDAPLthV4OF5/iIrlT8FJdXtTqmoeIL208QXTCW4eIBo0J2sE2gjO1gOQQMjgAAAd
rf8Ahi8Sx0yOzniuYtJmSe2tLiPaH2IVVN6nAwCSCVOGCk9DnpNOvotSsILyEOI5V3bXGGU9
CrDsQcgjsQaAPD7r4UXlr4x0Wy8Q+I7vVdGv5JPMdwyF5goYRMd5wGEYwc/wYABwa9b8MJ/Z
1vLoDE/8SwiODK43Wx/1R98AFCe5QmrniDSF1zRLmw81oZJFzDOnDQyDlHHuGANYFtq017p0
GvrbA6jprPa6rawqWbAx5qr3JUhXXrkAgfezQBu67fm0tY4IIVnu7x/s9vC4yrMQclv9lVDM
fYY6kV87ah4R8X+EPHT+H/B19dzu1mbhVhk2YjYbWLbiFBJXseu3HIFe0HXra00m78dapIqW
n2fFjGXGVhPI7kb5GC5HYBR1BqbwHo15b2t1r+sqRrOsuJ5lbP7iL/lnCM9AoPI9SfSgDzC6
1X4r2lraN4qL2Oim8jjvruJIWkEbOM5Ck4XnGQB1xz0r1vSYV0HWpNGiBSwuUNzZKWLbHB/f
Jk89SrgHJO5+w40PEK6bJ4fv4tWdVsJIWjlLejccdy2SMAc5xjmudt01t/COhvdaZOdRsPIk
ZjIpkbYgEh256updcZzlhQB3FFUtPv7fU7OO6tJBLC2QDgggg4IIPIIIIIPIIqHS9a0/Wopn
065EywyGJzsZcMPqBkehHB7GgDTooooAKKKKACisS31XUbtZXt9MieJJ5YVZrraW2OyE428c
qam+16x/0CYf/Az/AOxoA1aKxpdT1S3id20KeZlUsFtp42z7fMV5qhoPijUdY0a21CTwtqNu
LhPMVPNgPBJx951PIweQOtAHUUVlHVbrHz6FqSj6wN/KQ1Be+IJ7SynuF0HVJTFGzhEWPLYG
cD56AJ/DX/Ir6R72UJ/8cFatcd4V8QO3g7RpLjR9ThBtIl4g8zooGcKS2DjIOO4rZTxHZuSP
suqKR/e0y49f9ygDYorAvvFmm6bYXF7cRaksUEZkc/2dOMADJ5KAfmaNP8WaXqWnW99b/bPJ
uI1kTNnLnBGR0Uj8qAN+isY+J9IUlZLl4yOvmQSJj81FOPibQBvB1vTlKHDBrpBg++TQBr0U
xWV1DKQVIyCDwRT6ACiiigAooooAKKK8b+I3jSLw341e2vrPV7mF7OFoRaanPaoG3OCMRsAW
PHJz90CgD2SivLvCeu6fr2j6hqfhzUdTgvbFfMltL+/kuI84OEYSksFIX7wxjPBOCK9B0XVI
dc0Sx1WBWWK8gSdVbqoYA4NAGhRRRQAUUUUAeLeNpfFkvim+bwlL/p9tNOWjWJd5iFrbbsE9
fmZcLySdp7Cu58C6lo9zZ3MOnxXdtdCYvdW2oSyPdbwApZ/MJY/dAzkj5cDpU1n4au7bxvd6
y08TWUwd0i+YOsjrChOPu9IevX5u2OeC+KfhnV9A1aXx/wCGrvypI1jOoW3aTaRtcr0YcLkH
ptyOegB7DLLHbxPLK6pGilmdjgKByST6V5Rc+OPCmnarqVtP4h1CykN1LJiykzGxyeMNuAJI
JyuF5BJBLVxEOq+PPife6fpF8x0nTdR+ZLhY5I0ljRGDqhJO/IZiR34ycCvoTStKs9H0q002
0i2W1rGsUYbk4A7nue5PrQB5lD8QvBkqof8AhO9aXKqfnAGMkjB/ddRjJ9ua40/ERNE+JhvP
CVzqHiCx1CKIX0EsTM8jjjKcA7goGOMckcjGPfNWews7CS6vbeOSNAAE8oOzsSAFUd2JwAO5
IrOtodbQCSM6VpVsW+W2NsZX5/vMrooYnHABHuetAHn9xq3w68UX9q11e3ei6ml0sr2kymNF
uMZ/eRupiJyOTjJPfpXTW3jTSHkSCHx5pss7R71N1EgUjHU4Kc+2RWhqkKRxpJ4q0vStSsVG
HvVtciH3eN9xVfVgxx1IABNWZfAHg+aPa3hfRwOuUs41P5gCgClp0kmua7EtzrGn6pDp+ZwL
CHy0WbJRQ/7yTcV+c44wcHk4x2VeceIdNT4eJF4j8MaMgsosrqljagr5seDtkABxlCTng8MT
2qnN8evBsUSPHJeTM2NyJARt+73OB3P/AHyfUUAbHinXY/AVxd64IIZ9PnMTX1tHLtmjckoJ
kXGG3DAOSv3Bz1ql8Jpxe6Xd3iMrI4hVSAc9GYbsgZYBwGOOWDEcEVS8J6BB461G+8beItGU
i8CR6Za3WW8uFAfnI6fMTkcdsjOc1o/CW4F14ekkjIeJUtohIFADMtvGGHB528L6jGDyDQB6
JRRRQAUUVzNz4rsZFu4bL+0JmjLw/abOwkuESUDBAKqQSp6jpnj1oAv+Hf8AkGy/MDm+vCCP
T7RJWvXmPw18RXNl4Jt08Qrqhv2mmZlGkTnYC5OMpHtPJJ/4FjtXe6TrFhr2nrf6bP51szMg
coyHcpIIIYAggg9RQBo1l+Gv+RW0j/ryh/8AQBWLr3jPTrXTdV+wX0R1G0SRUDQSSJ5qrnaS
o5GeDg8H3FZ/gnxhYnwXow1K7Rbv7KgcRW8gUAD5R0PO3GeeuenSgDvqqajcC00y7uSSFhhe
Q4GTwpNJp2oWeq2SXlhcx3Ns5YLLGcqSrFTg+xBH4Vy3jrxXplj4U1uG21TSn1KK2kX7LLdK
HJx8y7Qc7sZwPXFAHTaNb/ZdD0+35/dW0ac+ygVfrkvDfjTR9S0LT5rrWtGS+ltklmghu0/d
kgErgtkYzg57101vcwXcKzW80c0TZw8bBlPbqKAKXiJ1i8M6tI+di2czNj0CGrlnALWyt7cN
uEUaoDjGcDFcp8Q/EtppHg3WNklrcXAgaJ7Y3Ko+HG0kDkkgNnGOa6XSrxtQ0mzvJIfJe4gS
VotwfYWUErkdcZxmgC9WZ4gmW38OapO6b0jtJXZf7wCE4rTrmfH+pjSPAetXhtnuVW2ZGjQj
OH+XPPYbsn2BoA3bGE2unWsBOTHEiE+uABVmqOl3p1LSbO+NvJbm5hSbyZMbk3AHBx3GavUA
FFFFABRRRQAUVl65qR0jR7i9WHzpIwBHFu273ZgqgnsCxHPas/T/ABRHL4Pi1+/gMG4ENDES
5Z95QKmQCSzYABAOSAaAPOdTvltfj7qboYI7ZNHIvWMOcqI95ycg5xg5GeB0OOPRvAMZi+H3
h5Dx/wAS+EjnPBQEfpXJyfDvVtV8Q6n4mu7yG1udUtmtpdNBYxrE0JjCtIpBLfdJIGAc4zwa
6vwlJJYaXbeHr2Py7/TLaKI7eUnjUbVkQ+h28jqp4PGCQDpaKKKACiiigAqtfWcGo2FzY3Sb
7e5iaGVf7ysCCPyNWaKAPOvDrS6r4bm8OM6Ra54ZuFhgkcbVYxAeVJjrsdCFb2ZvUV0Fp450
Ce2R7jUba0uBxNbTygSQOPvKw7EHiue8ceGZV8S6T4p0rUf7Ovlnjs7pz9yeNmwgbBH8WFPs
3sK7qxtY7K1WCNnKgklmYksxOSefUk+3pQBz9zqNpcSPr95cJHoWlxtLFKwOJJMENIB3Cj5V
x1LNj+EnmNF8Pal8Qd3iHxHfahZ6fcndp+l205jCQkDDOy4J3cHHH9B1vizwra+JNIuLcxr5
zlJNpYqk7IQypLjquQB6gZxW1pt3HfabbXUSGNJo1dUYYKZH3SOxHT8KAOFtEvfBHizT9Gud
Qmv/AA3q6tBb/bMFrWcDIj3YG5XGQAe/66+l61p3hw3Gh6vqdraCxwbV7mZY99s33OWIyV5Q
n/ZBPJq34msY9Zn0zSJIBIGuEvXkPHlLA6tkf7TEqnbhmPat/wAiLzC/lrvJyWwM5xj+VAGN
qev266akmlyQX15dExWUUbhllkxnkjooHLHsB64rzSP4Z+GG8caNp9jaNPLpS/adYnJJSZsf
u1ZScbmcE4UYwCDXb+MdKNlpGoa3oUNvaa2kLBZ0jVWlDYBViBluxGehxWh4R8Nr4Z0b7PLO
brULhzcX1233p5m5Zvp2A9BQB0AAUAAAAcAClAA6ClooAKKKKAI5JFijaRzhFBZj6AVxPhHw
T4afwbokl14c0qW5ksYXmkms43dnKAsSxGSck120sSzRPG4yrqVP0Nc9beEvslrDbQ69rKRQ
oI41E6HaoGAPuelAEOpeEPDFtpV5MNGs4Ejgd/3MewJhScgLgD14rA+FCfYPgrZzyMY8w3Mz
MP4RvfB49gDWlpugahrvhCza58W6yyX9ghl2pbYIkjG7BMO4Zz65HrXRwaFY2vhwaFaoYLJb
c2yhOqqVxnPrznPrQBznhvwHott4Z05Fjv7ZntY2mS21O5hUuUG4lUkAyTnJqXW/C+maV4b1
K7iu9Zh+zWksqka1eEJtQnOPNx29KTVotW8MeG7m7PihBb2VvlWu7OPkgYVSylRycDp3p8ml
al4m8OyIviiKaw1G2ZC8NivzRuuDtO70NAGF8PZZNN+AsFzJI0TxWN3OJFbJUb5XDZHfGD61
uaV4CsLXQrexNzqiIYcSxC+fazMPnyAcHJJz65Nar+GrWPwZL4Zsibe1axeyjfG4oGQruPTJ
5yfU1m6vdeI9C0e5v59a0IpBGSqzWEkQcgcDcZzjJ9jQBDrfhGCLRrmaPWdZh+zxPKCbkSj5
VJxtkVhj6DPFc78Mbq4tPgfPqUspSTZe3KyjkjBclseuQa6zULTxTqWl3EFvqGiSw3cLRiT7
NKuFYYDAiRgeD0/WnWvhCDTfhzL4UsZdqtYy2wmderyK25yPdmJx+FAGPafDWFvDyafPrF80
csf7+OWC0fczcuS3k7ySSTndnPOaqa98P7LT9Cvb5ZrD/Q7aSYebolm6gKpYjAjB7V0N9f8A
inS9Pe6lttGnWJQTGs0sZb6EqcevQ9KZrUHi3VtE1DThp2jRfa7aSDzRqUp2b1K5x5HOM5oA
wfAF1ewfAuC7gZIb37PdywsEG1XMshT5emMkcdMUS/DDUrvTXsb7xBbXiyqwlkmspt8hPUsR
cAE5JPTHtXQReGJtK+HcXh3THEk9vbKis7bRIwIZuccbjn6Zp194k1rTbCS8ufDZEceN22+j
PUgDt7igDn9R8HX+jaJe3g1PTxFaWzyBBbXYAVFzj/j7OOnYVqfCi7vb74aaNdahcSz3EglJ
klcuxHmvt5PPC4H0FT67N4h1bw/qWmp4eWN7u1lgV2vkIUuhUE8e9X/BuiP4c8IaVpEzo8tr
AFkZB8pY8tj2yTz3oA6CiiigAooooA5zxuyr4Wl3EDdc2yjJxkmeMYrx/wCH3iy6u/EOiaB4
hJtre2ZDpdnDCoikG2YrK79XxhApB+YkHBOTXsfi+wu9S8PSQWUKTXCXFvcCGQgCQRTJIVye
OQhHPHPOK5/UPBd7qvw10jTWdbXXdNt4ZLaUtu8udFA2lh/CeVOPXPOKAPQK8/8AH2v6Jout
aKdR1ubS7kiUCe22mRIzt+8CrAoWC8FTyMj7przYfFfxxogu7XUdHkkfSlSK+lBzsdjjexwQ
M5G3tnsQQB3Pgbw1f+IJ5fF/jW1t7i9vIVjsrWVFdLe3J3A4OQGJP1A+pFACWnjTw3dwxTR/
Ey/QSAttmS0QoAcfMDACOe3XnPTmtaw15Zdc0iCy8XJqwupmSa1ZIdyp5Mj7vkUEEMqjnjqO
tdI/hjw/Ju36FpjbvvbrSM5+vFNsvC3h7TLtbrT9B0y0uVBCy29pHG4BGDggA0AbNFFFABRR
RQBy2pXGg+NNN1Hw6L5DJMjIUwVcFT99A2N4VgORlcjrXnPhn4vS+H4ZNL8Xpc3CxTPHaaqk
bbbtVk2Mfm64yTkdhjGcZ9C1fwVbXbm4sHNvJ5jSmBmYQs7AhmG0ho2IJyyEZzkhq858PeGN
L8F6y669plzfkZkT7XJ5xhD8SPHGBtmHyqSyjeBnKjAyAbFx8ctJmk8rR7S6v5cISsNs7EDP
znHGQB9OSOuTtxtL+JHhXSIkt01XXrN8yFnkyVckkhvLZXVQxBPyKMbhkHk17JptnpltbLLp
lrawQzqHBt4lQOCMg8DnirM9pbXODPbxSlenmIGx+dAHi8XxW8NQaqdTttT1S8uNvlyedHuX
ys5+6EUKM4yR0yfvYAPU2Hxo8G3pYtqH2cL3mBGeQOB7A5P6bsHHoCW8McXlRxIkeCNiqAMH
rxXGeJNE8D2Marf+GbCe5u9yxQ21ghmlPCkggDGN4+YkAcHIoAo2XitfHXiQ6RaQywaVZlL2
W4mj2i7jVvlCdihdcluhC4HXNdrYazp+pXF1b2V5FPJakLMIznYTkDnoeVYcdwR2rx/w54Ku
9R1e/vdNubuLSbyJbbyrmUyQpChAWMuGJnG0Y2oQg3Fd5xg+s6HoFroUEiW7PLNLt82aQAFg
M4UBQFVRk4VQAMnuSaANmiiigAooooAKYzKilmICgZJJ4Ap9RyRrLGyOMqwKkeoNAGL4Lz/w
gnh7cmw/2ZbZXGNv7peK2Lm4S2tZriQgJEhdiTjgDNYUXhRbeFILbW9YhgjUJHEtwpCKOAAW
Unj3Jrl/G3gW9u7CfUIvFuswx2dlcFog+4y5TODtx8vy8jBJ7YoAq31v4w8VeGLmK/tdQjXU
bckW9qLMwxqw+QfvCJMjgnkHOcEcYS7u/EXhLwtvddfhstOtQoYJpxVFRQBxknHTpk112k+M
PDQ02zhbX9LSZYEUxPdorghRxtJzWB8R/FHh/Ufh1rlvZa5ptzPJAESOC7jdmYsMAAHJPB49
qANfQvE04+GVp4l1kM0wsftMwjTYZOMjaDgZbjHY5461yHiaPxX4x8LXenX1nNaC6VW+yrpJ
fyiGDAeb53JGAC2wZ5wK6S6svsnwYtbDU1MDQ6XbQzqxwY2CoDn3Brsf7Rsv+fy3/wC/q/40
AcA/iLXdA0kyXGILG0hxl/D8wVEUf7E7YwB3AHvWt4P8aPrnw9/4SjVIVt0RZ5HEKnGyNmGQ
CTzhemTzVnx3d283w78SCKeKQjTZ8hGDY+Q1y/h6wn039npLe5iMUv8AZs0hQjkB2dx+YYGg
DH8a6tq/jDwdeWMtlLZ+eyPDBNot5vjIcEZmxtDYGCduOSBnrW//AMJ3JoWlYc6UbS0gCrkX
cW0KAAMmFs9q9LrkPil/yTDxB/16n+YoA2PDertr3hvTtWa2Ns15bpN5Jbdt3DPXAz9cVF4t
UP4auU7u8SD6mVQP1NcP4LT4j2+meH0aDRW0hdNjCxhnjkACLsEhIJDY/ujGc5rsdQt9e1KK
C3e006CNbmCaSRb13YCOVXIAMIBJC46jrQB0dFFFABRRRQAUUUUAFFcH8T9Ru7DQ4VtdQnsf
MMzNNBkOSkEjIuRyAZAmfbjoTW3qWpXfm2Oj2Mix6ldLukdirm3iUDfIR0JyVUcYy4PIBFAH
k/iC5Mt/8WbZ185Egt5FQcgHaozg5HGAfwPtj2/TxjTbUZJxCnJ+grl734daLeaJqWmA3Kfb
23zztM0ju/y/M24kE/KOo46jHGNbRr64E9zpF/IjX1nhldePPgbOyTHY8FT23KexFAG5RRRQ
AUUUUAFFFFABVW+sLPUbY219aQ3MBIJinjDqSOnB4q1RQAgAAAAwB0ApaKKACs/UtG0zWUiT
UbG3u0ibcizxhwD06GtCigBqqFUKoAUDAA7U6iigAooooAKKKKACiiigAooooAx/FSq3hHWQ
6B1NjMCpGc/Ia0Gtrd2UvDGxUgqSgOMdMfSqHiaK4l8O3kdrE8sxUYjj+8w3DIH4ZofXooxz
p+qH/dsnP8hQBozwRXMLwzxJLE4wySKGVh6EHrXlPxF1nwrpPhqabRrTw5c3sF1ErwGFDkCQ
bl+XvkYPtmrniz4jaXcLeeGfJ1W1vrhIlVmgeIlXcKeeGXjPOMe9dGnw/wBHjsoLFLrVxawl
THD/AGlNsXaQVwN3YgEfSgCgs/w4uIIFvl8K+dgZEkcKrvxzt3D1/GuuA0/WNLKA215YXEZQ
hSskUiHgjjgjtXEfEHR30jwDrV7ZaxrCyx2zZD3rSBgSAQQ+ccE9MVn/AA5+InhaDwvoWgHU
1F/FZDzU8tgqEDJBbGM/TNAHQav4L8PWmno1jpVvZSNd2yGS1Biba06BhlcHkEj8TWlJ4H8P
TBVmsHnQMG2TXMsikj1VmIP41Bf+ItI1F7KzstQgnuGvYD5aNlsBwScfhmuqoAKKKKACiiig
AooooAKKKKAPN/i8sraBAI5JYyUugWi6qPs75J/2cZ3e2a4/w1Le/DPxXp1r4nWEWF6k0cer
rP8ALOxIffIc5PGxQG6ckV6v4m8KWnimG1hu7i4hS3l8wiEr+8BGCrBgeCO4596g8deDrPxv
4dk0m6leF94lgmUZMcgBAOO4wSCPQ9utAHRfaIcf62P7237w65xj654+teO+OtdTU/GMP9h+
FrbxSbK1aO6LWq3KRF+Y+ecEEE44JGR3zXlEGn+NLfT7/wAnWLqK10y9GmzRx3MgAdnbJAHB
XcMkn1FfTfg/wlp/g3RE06y3SSMd9xcOPnnkPVj/AEHYfnQB5euqzRMXk+Ca7QVOYdPVXUY+
bBCE5B6EYz7Vv+Br641PxsJI/B2oeH7KLT5lf7RbOiyuZItvzHAJADYGMjk55wPVaKACiiig
AooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAyfEGmS6tolzZQSxwzS
bSskiFlBVg3IBBI49ay7y58Wafa+dJJos4MqRgCGWP7zhQfvN65q74m8TWfhjTFvLvLPK4it
4V4MshBIXPQDgkseABmvNvHOt3HinSrK0SXSIBDfQzubfWpAzIDhgf3K8YOc5JGMgE8UAdf4
n0XxT4i8OX2jP/Y6peII2mWSVTGMgkgbTu6dMiug0rw/p+j6fp1nb28bGwgEEMzqDIFAwfm6
jPfHrXMD4ixwKFm/sBAB8oGtqvA/66Rp+ma3/CXie38X+H4tYtYZIYZHdNjkE5ViCcjtxQBv
0UUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQB8+m9tk8JeK2G8/bPEWR8ijcv2htp56gEDJ6jI6da
+gqyZfDehTy+bNo2nSSb/M3PaoTuzndkjrnvWtQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQA
UUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQBwHxGtdYu7vw+ugPs1SO5eSBmIC8KNwY/3duc+vTn
NZ2m3vxCtNKMNtpkk00cb4Gpsu4ELIU+dWO9mxGT0AJ25A5HdatokOrSWsr3N1by2rM0UttL
sYbhgjocjFVv+EZb/oP63/4Ej/4mgDg9Q8TeMI9DuYPEOjxQx3QeJmW3d1iyFGNwOMfMcMe/
ritP4GKR8LLDIIBmmIz3/eGuiuvCUl1bTWx8R62sM6GOVPNibcpGCMtGSOCehFbGl6ZaaPpl
vp1jEIra3jEcaDsB/M+9AF6iiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAKeoX9tpllJeXcoigjx
ufBOMkAcDk8kU3T9RttTtzPaNI0Ybbl4Xj5+jAE/Wq/iCwm1PS/ssG3c1xbs244wizIzn67Q
2PesTXNE8Q6j4iE9nqjWmnJ9jbyo5CGkaOZmkz2ClGAIHLYUE4GCAdHa6tYXt3c2lreRTXFs
ds0cbgmM+h96vV5lYeF/FNharFpjrp0okTz2kuWmink8wvJMEDDap6beCQxyPlGbLaf45k+y
RQyvbxrFZtcSS3CySNKJnM4B6bSCCcAZUKoHUAA9EorifAdl4nhjup/Ek1wJZVTMMuCokyxc
riVwF5AAAQYA+Wq+sav4ifxHrOmaPIsgtLE3sZi2MyyeWypbsCDgs435PYcdaAO+orzLVL7x
FpWstpT6nrU0MgmktpoLOKWaQpFBtHyx4CGSVgSRwQMkDJpL/wAWeJ7fVLqEWM4kgsZ8QpbP
Irzpb+YpDCPADPkDDnOMYzQB6dRXnQ13xZcaJJJbQyrPGs8wlNmzeYquqxKAyrncC7cAEBRx
gglZ/FniaHV9RjGk+baRM6WgWEqZ2FxFEACW9HbkhRkZHAyQD0SivL5PiNf2Oj3l/MbGZI7d
ZFkWJoo45zBM/wBnbLk7w8canp9/GAcU+5+KpSBmsLKLUn3zYa2kyiolyYgzMMgApsb3Lrjg
5oA9NorjPCfjG48SateWz2aQxRK7DEql4ysrJtdQxOTjOcDGCPQns6ACiiigAooooAKKKKAC
iisPVL3URqdppem/Zo55opZ2nuVLqioUGAispYkuO4AwfagDcorm08VW1rut9YSWyvoIDPcq
tvK8KKM5YShNpU4yOc84IzxVq38TaRcRySC7MflqzSJPE8LoF25yjgMD86cEZ+ZfUUAbVFZT
a7paecTqNt+5V3kAkBKKjlGJA6AMCp9wfSnxazps0ayR30JRlRwd2Mh2KIfxYED1NAGlRWbZ
65pWotILHUrO5MbhH8mdW2segOD1ODj6U46xpv2uO0/tG0+0zDMcPnrvceoXOT0PT0oA0KKp
x6nYSq7RXls6pJ5TMsqkK/8AdPPB9qn86PzvJ8xPM27tm4bseuPSgCWiiigAoqhbavpt7fT2
VrqFrNd2+fOgjlVpI8HHzKDkc+tX6ACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAzNc1CXS9HuL2GFp
5YgCsQxlySBgZIGefUVydx49ureOFntrSCQh2a2mlPmMyyiPyF9ZRnJxkcrjIO6u/qJoo2YM
0aFgcglRkH1oA4NviJcSSwQw6M8bzfLHJcybIWY3KQjDgEkfNk8ZzgY5rRHii8iuofM0+xeC
WzuLySe3vTIP3JVWAxHhs7lxyOhzyMV089pb3NvJbz28UsEilHjdAysp6gg8EH0pg0+0W2W3
S2jjhWIxKkaBQqHqox0HA6egoA48fERLax+16np3kqFicm2n88ASxPJGM7VO4lNu3HVk65q5
/wAJ1D/aWoWD6bcpcWEDz3GWAQBYUkKq38TZkAwOnU4yM6aeFNGgsraxtbKO1soJ0nFvbjy0
d0xtL4+9gqp56lRnNXpdKsJnMktlbu5cyFmjBJYp5ZP1KfL9OKAMW+8a6dpswF0ssamSOPcM
HLPC8qgAckny9oHUkgDrVey+I2i3kmmwFbiK61DyfKgZAWHmLuBODwB0J9SAM1p2XhHQNNu2
ubXSraJyY22qg2q6btrgdAwDsN3XFWIfDmj284mh0+COUCMB1XBxHnYPoMnigDWqvFawQNM0
UEaGZ/MlKqBvbAGT6nAA/AVYooAjWNFZmVFDN94gYJ+tSUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFZeo6RH
qE0E4uLi1uYNyxz27AMFbG5TkEEHC9R1ANalFAHN6h4WW70u7tor26W4uLP7H58shkIG4tvI
P8WWP6DoKozeC3k1LT53vXmCXrXt7PNgS3DBUVEwgCBP3URPH/LNe5JrsqKAOXtPBdhYSak9
pLLEdTFx9sK4/etLIzhj7pvZR7HnOKZdeGjdeJNEuNyfZNMgIcGUl5m48sMm3GFK7w2c5HSu
ivVuGsLhbRlW4MTCJm6B8HBP44rzHStE8QrruoS2dlqllcqIlF1eagZIn225BBG9t2XcEcED
BOQfloA07X4dXlxZ20eqawoeBY41FlCUIjDs7IXJySd20MAuBzjJzTbP4eXdrfCBbq0TTY1s
wHFt+/PkOXARt3yDOAeDxnGKryR6/BdxWYtNfit51lkigS+WSZHRUUM8pcgIXfIXd25XBIqS
2T4iwaqJLoLc2iTyzFY3RTLiKVFjHPyqWjjfnoZgP4TQBHqPwwvLzTYrQ31kywrbxIiWxiUp
Ekyhm5bc/wC9Bzx93HfNF/8AD3WLnUXljvrNk+yvbJK4KsVa1MO0qF5wx3ZLH0xwKn0i38WS
aPcRXN7qsNx/aUHlSCOMOYG2CQnf5gAB8w44xwQApAr0VQVUAksQOp6mgDgn8D6xHfrNaeIb
nBuDK9xIymYr9m8oLjZsI3YPTgdOahsfDPjGxvJoE1G0OnzWsKODITh0gjjJX5NwJZGOc4wR
xmvRaKAOF0Pwxr9j4xfVL/VDPYFr7yrYOdsKSzrJHxjlsF8k9BtA6V3VFFABRRRQAUUUUAFF
FFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU3nd0GMdc06gAo
oooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAopD9M0tABRRRQAUUUUAFFFFAB
RRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRWH4o1S50jSEksBAb2e5gtY
BOpZN0kipkgEEgAk4B7UAblFcjJc+MoGiill8OLNNJshUtMPMIUsce+FJxz0NPtLzxdO8wK+
Hp/JcxuIp5lKOMHB+U84I/OgDq6KwPtXi1eP7H0V/wDa/tWVc/h9nOPzqre654g023+0X+n+
HraHcF8yfW5EXJ6DJtutAHU0VyJ8U6miWpksdGb7Xj7O0WsgrNnpsLRqW/AVO2t+Jl358Jgh
TwV1KPBHPPIHHT86AOnorN0PU01rQrHVI4XhS7gSZY5MZUMMjpx3rSoAKKKKACiiigAooooA
KKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigBiFmQF12t3Gc4p9FFABRRRQAUUUUAF
FFFABRRRQAVzXjCIzJoigZxrFs35MT/SulrB8T/e0X/sKQ/yagBviCC9a90a8s7J7z7HdvJL
FHIittaGRMjcQOrjv0zXCW9n4q1bxHcSQx32lwxakftEUcyMY3YRuHOJVVl8oqMYk5DDbzxp
+JF1fT9avY9LjaSwwmqTlo5CscqfLtGPvAkJIVBz+7fP361P7W1k3emzW99Be6fJ9oaYw6c4
Z1jyQAS/U/d9CeR6UAYRi8f2ei+TfyNdP9ktEMlijGSMhn8wkeYDI/CAlWXIOR050ri31S+8
C6CdZtNZk1CFka6/s+ZYrlHCOm/g85JGQCOuexFZ+lfErUJzJHJYJfzRO29bHy1YR+QJASGm
KjB3A/Nn5emeKZP8T7u3sftUkFmrkBWseTNb8IfNkywGw7xjO3qvzHJwAUpYNalsdTtNY0C+
udUvtIFrYzLAJdhDzBFkkX5I3AeNmOccdcgVeXxlef8ACa+U13qD6fBcNZMi2LeVO0UEplYO
E+95qAABv4Txjmr+jfEhtRubW3msBH5hAlutzeSv+szyARuPl/KoJB5+bpuueHfEqeJrLUxJ
ZWsLWsazx+VJvBEqMwblQQevOBnNAG54QQReCtCjByF063Gf+2a1tVj+FePCGiA/8+EH/ota
2KACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiig
AooooAKKKKACiiigArnfEbgav4XTnLao2AB6W09dFWJ4h0BtcitDDqN1p11ZzGeC4twhKsUZ
DkMCCMOeKANuiuNHhrxkAQfH0pz3Ok2/FOXw/wCL1IJ8cFsHODpMPPtwf85oAzbTUbO1tJNU
u9WnfXoprkSWiXT7WZC/7ow5ICBQDu2g4AbPPOz4T8QnxPHeyvpZtIkeMIZGBaZGjVwxGOB8
3APbHTpXmL+O/iD/AGrrNtZNolyulzzwSTywMjuIiBkgNjLZAAHfNb3hnWviLrmo6nYzXeg2
c9kIiwFo8gbeXHUOOnln6ggjigD1NreCQYaKNhkNgqDyOhrI1Wws7Dw1q/2S0gtw1pKWEMSr
n5GPOOvU/nWSIfiRGdq33heZR/G9rOrH8A+BUV/ZfEO/sZrQ3HhdI542ikIiuCcMMEj5uuCa
AOr0j/kC2H/XvH/6CKu1Xs7f7LZQW+7d5UapuxjOBjNWKACiiigAooooAKKKKACiiigAoooo
AKQZxz1paKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAOJ8UHWL7xRZaR
p/iGTRoprcuHitUlaWTLHblug2ox/CqFt4b8V3LXH2T4lXbSW8phfzNLhZQ4AJGOM8EVY1ux
1Of4i2l9pptpX060SV7e6maFHV/tCZ3qjkEZB6Y47Vj2vhfXdT8VXN9fC1hha8SWNIL4/Ko8
uQyQs0BL54U42fdxuPYA2f8AhFviBtI/4WQmc9f7Ch/+KrFv5vFGlXE1nN8TLKS9gjSSSF9E
Ut852oMISSS2AABnnOKnl8G+LBo8NnLqa3yGztIZVM2x0eNJQ2xtuCN7RncwLEA9wM27nwtr
s95pGsyiCS8sLS0EsJm+aaWNn8wbyMch8gnqwGcDmgDJ/wCEj8YR2sdzL4r8JRxysyjzbaZG
UqcNuU4K7TgHcBjjNXF1Hx4+qHS18S+EjfdPI8iXdnG7HXrt5x1xzU2naJrVjqviDV5dHe4O
to4SzE8RNtgbVDktjDjBO0tjHektNP1Xw5oNvp0+mXF7/Zl3NfyX0RRhNGu+QBAX3+Ydwjxj
15xQBwer6D4u8CWj6rqtzo8llc6l5l1NayS+eWlcEsCwCjG3j0OCc4BHXfB6Zbm98TTgqwM1
uqOE2HyxGRGpGTjC7RjOBjv1PG+LdS16Hw5LHq+m6q00sun3BivJVlj83zJi4Rdxwpwi7QP4
eQO/ffCy0Wyv/EkMXMazW6q2ODiIA9/UEAdgBQB6XRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA
BRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAYFrh/HerBgCE0
2zA49ZLjP8hXnlveT6b4khsn1ee3MX2iysrazhjuLiBAySRo8YDEKy7gcY4jj5Wu4XU7Gw8f
aql5e21u8mnWZRZpVQsBJcZxk84yPzrk72616DUNW/4Ru9zeXN28tv5l3aG0ZSgHK7jLu4yO
MZAzxmgDV8Saj4l0nSLk21xeTXMl1Itu/wBnX5EVSVGEgfO446gA4+8tJeeIPGCQpNFpkUVq
8jFpykjyRx5XLNFtGAoLkfMS23GB0rl59M8X6tpAW4MU0hF08J1BYXe2PlxFNoZmO5mEijJ+
XcT0ArrHu9etzqM1uL271BbkmKBriFbaaI3ClFTqwPk8E467s5O2gDMk8a+IrfVraFLc3toQ
xEi2jK1wm6UBwuQRjaueMHr0IqxqvjXXrTw+1w9rBYamJD/o88JkXaId6jcGGWc4xjphl6jN
TaffeOY9Rt4NTjaS1WXbc3FvAoZj9ouAuxCMbCiw7iSSqsD1JYGh6nr19oviA67HfRp9j8yL
fbGMxko+9FOxCxXC889eGNAGF8avENlL8P7CWzvbad3v7eUxJIGLLtZxxnOOBWl8L9T022tP
EAuNQs45Bq0iLuuUO5AiYIOeQSW5qfSPDHhYI1jL4W0iX7HpNpcmaS0jLys4lB3cf9Mgc+5q
paTfDKSGJLzQtGgujarPLGumgqhMQlKhguCQpzjrQB6XDdW9wqtDPHIGGVKODkfhU9ea33gv
4YWUzSXGk28ZMwiZofO2o5CnB2HCjDpzwPmFZOr+FfCujau8V34QtzYlZGjMWoTNcukcLSPJ
5Q4CZAQZYHJHqBQB7BRXkA8MaFaXS6ZdeFpLbVJxG1ra2mt3HlSht5OWyu0qEO75T2wTmrsH
hzwJHYrLq6zaVMZntmhuNanHzo2CAfMG4cqQfRh0oA9SorzPw9pieG/i7Poun3V//Zr6ELs2
8908qiUz7dwDE84GPzr0ygAooooAKKKKACiisDxZ4mt/CmhPqNwhdjIkMSc/NI5wucAkDucA
nAOATxQBPruu2mg2LT3LAuQxjj3gFsDJJJ4VQOSx4H5Vxlr4ztbvSoNVvdR1BVvZhFa/Z3gj
ilYkjZGpYsMAZJk2nnnbkKGyR+F9as4bzWtZvLm6eRJZJhDLCuQcogXbxGrchTnJ5JJ5qzp+
leE7e+m1Gx167t5JkZH/AH+Cd2SzZZdwYk5JB6gdlAABHqHjHTbCeC1/t/Vo5XlSOdEa0drZ
jgkPvU5wOW2bto5OMitGHXtNMLSS+MNSgCuELXdtDCeV3g/NAONvzZ6AEZxWGvgT4exT77DU
47K6eVHEi3cbSfICcYlDZBPzHIJJAPYYl1XwP4M1aeKa817z3hwIlub5JFRQPu7T1BfDsTlm
IwTgkUAbUOvWUqpLa+MwY2QSEXMEZLKWKqVwqfeIOODu7Vz/AIm8c32geKdI0S31q1vbm7vo
oZ4vsoTyY2YA5fcRv56Y+vYHlvEmv+HfBGpXsfhdk1LxFdpGhvnKymDC4JDf3iMk4wo4GOMV
5v4Sv5p/iV4faWY3Ez6lB5sm8nJMuSAc9Ocn1OevWgD7FooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAC
iiigAooooAKKKKAKtxY2l2wa5tYJiBgGSMN/P6moJNB0eWMxy6TYOh6q1shB/DFaNFAGN/wi
fhz/AKF/Sv8AwCj/AMK8ctfAnhzUdT1uW60wNNLf3ZiWKR4xCkU7AhAvy8qp69D0wOK98rxL
S9Uj/tcyeaqxJd6lDc7j8wld7kr9DtVe46nqSKAJ/hj4S0LU18Rtc6bHcW9pq0lpaCZmfy0j
AxjJJBJOTz34rr/Evg/QbTwjrMtpo8XnR2M7xou45cISOAeecVT+EkL29j4qhkADp4juwcH2
Sun8ZkjwN4gIbaRptyQ3p+6bmgDK1/TrTSkttSeS7igKQ2N5NFcmPZAN4R2HQgNJyeMBie1c
loNv4Xn0CS51aW8YvZFbpo4JWhdFjEfmbgh+YxBGK7jtzkjIJr0DxVDbzeEdTF4ZjapavJOk
LhWkRVLMmSOAwBB+tc49qlpd3em6qj2Wm6nZ3Ejw214ZYkLGONsDyVbc3mjAyVBzgUAVtT8L
eELqTIvptKinR7nykgSJEG1CxQSRERsBDuOMNjcTx00r3S9EtNZ1O6vvENyn9oloLq3lMO0q
Y1GwN5fmKiq6nhwAWyepzT1LQfDWva6t2/iNVl1CBnhgV4d7RvAYTsLKWCldx29N2T61NqHh
3wzaw3zrrUOmW12GhuVWWMJ5c0cSlPm+6WWEEHryx9MAD4dGtb7UjfL4pF3rFlKkKTyLGfJ2
eZuQou3JYNICfbjG2sPUvDdxq97d22neK9NlvntGliiZUdpnkZHd2APyr+7iVcBsL69TfuPh
xodzeyW91q7MLuTzxbiXbJID55zndzzMx4AB28g5NXdI8MSv4ng14eJotRSDKGNIsgExKhUE
SFEGRuACg/MQSeMAEenRvN8adRmnkDTW2hxQjYu1SHmZz3J4wBXf1xmlj/i7niE4H/IMs+e/
3pa7OgAooooAKKKKACvNfjbcLB4Ks1ZHPm6pbqCnUEbm/wDZcfjXpVeZ/G1Fk8I6YGz/AMhe
3IwQOz5zn2zQB5zHNZ6fGq3tho7znL+ZNLOZDz/FtcAH2qa2kXysXb+H1tSA2DbvI2c+rNWf
Np1kwZ5bbTmdOTvmLMevDEnAP06VcgNtDbSLDPoypuC7I7eW5OQOnDA9jwB2oAt295bPGy6V
d3cKk9NNs0WJm5PBZDk8HvUnnak8TC4tdXYIcq3nxRscdztXofSs86NbzhJon1Rsk82UCRoP
oJfmxn3PWtBdPlSFI449bxtPLsoOOeRtP49qAPKvFF2ya7fRRrKjs+JGlYM5GAMbgB/+r8c3
/hvYlviD4dMjsjteRuiBMllHzbueAOKxdXthYa3ciWNifMYrHK+SeerH8++f69N8M0kl+J2g
Xd42GlujtBPzHCNg464zgZ/wNAH13UM08VtC808qRRRqWd3YKqgdSSegonmitoJJ53SOKNSz
u5wqgckk9hXkXi3xhqWp3QbTreP7BayZhguYHcXUqkDLoCp2glcDnBKjDOQqAHqNvr2j3bBb
bVrGZiMgR3KMSPXg1aF5ak4FzCT/AL4ryzTfiHc6lcSWupWGnWpmdIbaO+RogSv+tkZWy33i
AEGdu1stxkrD41g3yveeFdPjsLeOIS3DYQzyMNx8iMpudSASuQARyWUDNAHqqTwysVjlR2Az
hWBOKlrxtfFejQaHNeR+FNFudQluZI7Szs0QjyVON8jhTjlX5AwQpPQFgjfEDwtH4cub6Xw7
py3yN5UNrGoczPgEsPkB2cjB/iwcdM0Aey0V5p8FtQm1TwpqF7Km0y6pMVUABQMJwuBgKOgG
T0616XQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABXzlaahbW6aneSWhiuILyPUfLOCHHmFyxwOR5S
jOTn5/c4+ja+coba2h0ltsheSeeODB+dpEkWUuowMgA5XHX9MAHqvw1O+y8QTFFQvrdwrBTn
JRUjJz3yULfjWx44cx+BNeOxnU2EysF6hShDN+AJP4Vg/Ca3Fp4e1a287zhFrN2nm5zvw+N2
feuh8a/8iH4i/wCwZc/+imoA5PVvin4C1HS77SbrWJ4UuIZLWXFlMGQMpVuqcEc/lRqWu+G/
Ftra3dpfauYUBWOW30ieWKT51Y7sxEMAY8EdM189aTq8+oDR9KeNhFamWGNkIGVl5KnjoSCe
T3b8Pp34YWI0zwFaaeOlrdXkP/fN1Kv9KAOXsLzwl4XUWUniuGGKQKZYruz2yNsDBMZA2YBU
H5eqcbcmqTz+DptIGhaX45hjt3kLJCVlkZiybXyVdWclvmGSQCSMEYAZ8UNKn1bx9DFbCHzb
bQ5b3Mq7gwjZ/kx6MWAPfGfU1i+GYEvPFPhSVESEjUHM+VXe8ixytgEE4VSGGPVjknjAB108
nhR7m3m1LxZpD3ECwx7JkELeXHDLHtKltwy0zPnjjAHY1e8H3vhDwtaz28XjPS7rzzG5aS8j
Bysaqf4uh25Hpnv1r0QxoxyyKT7ik8qP/nmn/fIoA4XwpqNlrfxH8Uajp1zFc2iWtlbiaFg6
SNiRjhhxxkCu+pqqqjCqB9BTqACiiigAooooAK8v+N7xDwtpCy+WQdYhOJH2rwr5yR2/lXqF
cN8S/C2o+K9H02304xiS1v0uXD4yVCOPlyME5YcHA9aAPJntftEUZRrpmIwgtrFmjYdsPkA5
9TWpF/azIRJDrCxsc+bBawL35PLN65qU/D3xTc3RN5p97JCpKhRqCRhh0/gkAAPpjocUlz4Q
8QqVisfB7gZ+aS4vg348MSfXOaAKbWETySGaVb0hRj7fqaQvnB6xoMDvz1qIRWaf6y00y3z0
YX7OP0UVsr4Q1yJSklm0TcEpHZNKF74DkHP+Qapy2XiTT1K2FjqbHdg7NIkA+udvNAHjerLH
Bqt43miQGVtgQghh2OfTn/DrkexfCD4batJrFp4y1t3t0Qb7WFh88uVKhmH8K4PA6njoOtr4
dfB+SXVX8ReLICymVpLawmByx3HDSg/mFP4+le7UAeV+JvHE1t42vdNfT/tdjpkcMnltOkCG
ZhuDPuOWA+XHQA5JBIUi8vxIvJYFkj0zScnJ+fWkHf8A3PSuN8URTwfFTXriWK0EMi2+yW7Q
sCBEAVT6Hk49uaotPaRnJ1bTQg+8Wt0x+ePp3oA9HHxCPBuNP08LjB8vU0lP0ACZpG+JFj5g
c2MZdAcN5rEjjnB2V5a2qRSzeVaags8h6x2Vr5cjY9GCdMHnBGeOa2LO/wBR8jE0HiNeAVVN
QCjGOmNpxQBsax8UNG0/R7ySLw3AVYlSGjwjluMspQZH1xn1HWvn++1W51a9Pl28cZd9sUFv
GFA3fwqqgDngcD0AwOK9H8dl73QvKNtrUl5PPGkQuLsTb3JwF2hASeuOetd78KPhJH4aWPW9
eiWTWGGYYTgrag/oX9+3b1oA3/hF4Z1Hwr4GSy1SJYrqadrgxhslAwUAN6HjkCujnu59Wmks
tMl8uKN9lzeqQdhB+ZI/V+xPRc9yMVh+IfF1nF4i/wCEcmmlt1WFJrh4pFR5FYkCNWLDb0OS
OcYxjORctvHXhWFEtbe7WOOMBFRIWCoOw4HAoAj1ZtL029g0+OXVJ7+ZfOWGPUpx5cSn5pJG
Z8JH2yevQAmsBfHGjxQWUk+t65ZXFxEWisCkcsoy21EwUZmLdVzk7eSRmrl/rHgDV9QGoXsk
slwYlicFLlVkRSWVXRRtcAknDA9am0pPA2k3aXtlE63IDHznhnkdi3VyzAksc43HkDIGBmgD
pItNvXiRjrmqRsyglWjtsr7HEWM1m67eDw9ZC4vPEep5c7Yokjti8reijyvzPQUuo+PNF06w
luPMmkK4Cp5LruJ4AyygD/OMniud0Pw/feL9RGu+I0Y2y5FvAw2iRc5Hy5IEfT1LYGSQMsAd
H4D1TUta8Lx6hqYcSzTSGLeu0mLcQhxtXt3xz174HU00AKAAAAOABTqACiiigAooooAK+ffD
jzxW4u5VjhYwAW7OcZ/eOTuGTghXXjjlT0zXtdxq6Ry3lqx8i4iUGLcQfMBjZgw/FJBj/YJ6
V4ppMtpb+E9L0z7R515fiJonBwYndjkn+7uVY8Z6719jQB6F8ICs3gye9jOYL3Urq4hJ4JQy
EDPvwa3PH1ytr8PvEMjgkf2fMnA7shUfqawPhDeB/AVoZiiSXF3dMirjBPmsSBgY9fyq/wDE
i9jk+F+uy20ysJLRgpB6jIU/zoA8ssdEm8PW+mQITGLiz3LMJFZJ871jYDPAYT9CMk7s8AZ9
a+GzmTwHY3BYsLmS4uVZl2krJPI4JHbhhXleryW99pWktpqzD7UiQxIzlljaKB2bZu6IJZ0T
0+UgcYr1j4dOZPh1oEhCgtZocKMAZ9KAPO/iRfovxPS0eB5Y30NkkCMFZEDPKZAT/c8sNjjO
3Heua8F+bdfFjw+/zNiW4ld8naWa33uenJ3s/wCAx2rb+It41j8Vrq9icx+VoQheXaGKGRnX
KqThjtJOPaud+GNwk3xJ8MeXOrD7NcbkRvlB8tyCVHQ/MRjJ6fgAD6ZooooAKKKKACiiigAo
oooAKKKKACiiigArjrTx3Z3+pzadbpEbq3uLhbndOAkEEL7XlZsdenyjn5hkgc12Nc5d+DtL
vNPFlIJhGJbiQurgMROXMqE45Vt5GPYHqAaALNv4o0S6jGzUoo2PmfLNmJsIoZjtcA4CsrZx
jBB6U6HxLolxex2UGrWUlzIodIlnUsylN4IGecr8305rjdT8CaFrHiGKHUPEFzdaqoJkRmTz
GRlUbWCABVMcbqeBuDt7Vs2fgWOysLa2i1KdWt3R0lQBWBWyNoCOeDg7/rQB0FprOmX8HnWe
oWs0RLKHjlVhlRk9D2GD9KcmqabPK0MV9aySDlkWZSRyByM+pA/EVwafCktAyXOss7GZ58xw
MAXMKxDdvdyy/IpKkkNyCMHA6HUfB66i2oSNcJDPewWsTvDHtKGKQuxU5yN2QPbA60AdA6Wl
0vlOkMoyfkYBuQcHj2NZuNAbUzpn2G2+1Abths+MYzndt2/rXOP4H1i0vbeXSteMcYklE5nD
OzRyTeYQck7ztJXJwRwQR0p+meB76y16wv59SEsVpcpKkCgqoH2P7O5P95iyoRnoAcdTQB1s
ej6XFOLiPTbNJx0kWBQw/HGav1yes+Gr6+8TQaxBeHy4Bb4smcrHKUeQlnIGcgSZUdNyjPqO
Xi8MeIrU22mSWEF1BMkDXjC+kKTPASXkZinDyl0+X0Rsk8UAeg3GgaPeXT3dzpVlNdOoVpng
UuQOgLYzxUZ8NaOetn/5Ef8AxrP0Cy1ZvB+hRS3c9he21rFHcK8ayGRlUKQ24ZwSM8EHnrW9
aJdxwhbyaKaXP3o4jGMfQs3P40AZ7+FtHcYa0Yf7s0g/k1Z0vw+8OzSNI0F8CxJITVLpR+Qk
AFdVRQByMPw38LQ3AnFhPIQwYrNf3EqMQc/MrOVYcDggiuuoooAKKKKACiiigAooooA5XxH4
Ul16xmSLUhbXrHEdyYd/lp82AF3D5gHbDZzzzkEg4d98NJ7zwto2npq/k6jp9xHcSXSxnbOV
wMEAg4CgAc/wivRqKAPO/Cvw61Dw/o9tYy+IJZHt7sXkbxoQFYhw6ck/KwYZxjoeATmtDxV4
Ok1Xwemi6a0MbxRNGhnzh/kIwSMnBbBP512lFAHlF78MtSt9Keex1FV1AMfs9tHHmG2WSVXZ
IyegBAwxGQFHHAA2/ht4Y1nwr4Wksr6SPzpL8zKjSGTyYMIoTPTOE7HAz7YrvKKAPGtZ+Hfi
nxF41TVb2SwjtoriCMndmWWCOQtu4AxkY+XuRz0rK8N/BfxJ4e8U22sW+o2kf2K83Iokb97B
xlenBYM6nPp75r3qigDitB0vxI9zZ3WpXSwfZ4VtpF++0pGGldSegdxjnkIgxgt8va0UUAFF
FFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAV5de/DvXJbKyiXWTdCCKJHt5jGqNt35RSYWG35g3zq5yuPc
eo0UAeZxeBtZsdQd9OmMdxKkZbUXvCWVUtfJERUKN/zgNuIHrjIApzeF/EFzY3FqVms7bbJN
FCuqSSP5wg2KN+QcF234zgbAep49KooA83ux45s2u7eG0nuLYTrNFNFMnmMNyZRSX5BBfO4L
jHBOaozw/Ea40iVLWO4tbiW3uQXnmjZ0Ihg8sLhyNzSJKAf4d5PHAPq1FAHC+H7bxYvjXU5t
Vnn/ALOJnEaMqmEr5gMOw7yQQnX5B3zk4NReLbvxNpkWp6rZX1ylvAZhHb+TC0QjWyd1k5Tf
nzwo+9jtiu/ooA82n1fxPHFJNAdae1USm0aXTkM00oSLZHKgQFULmUbsJ05YDBM2oazrVhZ2
cl7qt3aS32q3EJWLTxM8MEfn7diBCzA7YvmIPBzxmvQ6aVUkEgZHQ+lAHmB8ZeKItRs0l02Z
SLX/AEiF7V8GT7MZFfheAZMJjfwcjHGajt/iB4qFhfXF54fEU1kttui8t8zne4nZOem2M7M/
jnNeq0UAebWXxIvFOmSatpbwR3z3KmJFAkh2zoke4M3PysSwAJ4yAADXdaReSahotjeyoElu
LeOVlXOFLKCQM/Wr9FABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQ
AUUUUAFFFFAH/9k=</binary>
 <binary id="imgADA7.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAAR
CAC8AT8DASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD3+iiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKA
CiiigDzvxrf+JbXXjDocUjxf2aZLh1k+aNBKN5iQ5DS7c4z+vArFk+J8thpsy6LFZ3sEKSx2
kclw8k5ETxory5OSJA+V78r1zx69UAtbcTvP5MXmuArSbBuYDoCe9AHlcHxO17WorqfRrC0t
4kFzNAL6Jy0kUUUbjo4ALFzg9MYq3c/FhII9Qtv7PeS+tTFIiRAMskTNCGH3twfEpxuAU8cn
kV6b5aDOEXkYPFIIYlYsIkDHqQoyaAPNoPiRqUujz3cVnpd5LClpO6wXbqsaXDsgjZtrYlRg
Mg4yCTgYwYdQ+J2rWGuarYNols4sIJS5+1bfnjhWQtkgEoS2BxnofUD0iSxtJI5I3toWSVg8
ilAQzA5BI7nIH5VHfaTp+oR3Ed3ZxSi4hMEpK/M8Z6qSOcUAee3PxRvbIXlu2lR311aQXLmb
TZTLAxjjhkB3HBCgTYbrgr3zxoJ8TrX+0b7S5LXGo2+oJbJHuwskTTxxbw3qPMBwcZ7d8dnb
6ZYWUIgtbG2ghAYCOKJVUBuW4A74GfWlfTbGWZpZLK3aVipaQxLuJUggk47FVI+g9KAOS8B+
Pbjxjd6hDLpn2NLdEliPmbiUYsAGGBhvkPTis3/haM1ze3dpZaRult1dRLO7LG8ou44NowuS
AJFYkA88DOK9Bt7G0s5Z5La0ghknbfK0UYUyN6sR1PuaPsFocA2sJAJwPLHGWDH/AMeAP1Ga
AOHvPHWp6Trcem6hZabvhjtWu/Ju23uZ5Gj/AHKsoLbSATnnHFXNH+JGna1qthpcEEyXtxK8
csUgZfKCpIwYEqN6nyyMj/8AX0Enh7SJdZbV5tPt5dQKognljDMoQkrtz905Y8jGePQU+z8P
6Pp07T2Wk2VvK0hlLxQKrFyCC2QM5wzD8T60AalFFFABRVdbm3e4a3WaJpkGWjDgsB7jr3H5
1YoAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAKv2y2NzNbi4iMsKK8se8bo1bOCw7A7T
yfQ0+C4iureOe3lSWGVQ8ciMGV1IyCCOoI715X4y8KeKr/xhql1owKWuqWcOnTNuXiJtxkcA
nqoUL/204pNOvvEmi3ujeH7aSVxb6Jb3V5bRqskkDxQMjRY7b3MRHP8AC2OKAPXKK8mh8Q+O
fDk9jBqVle6wjT+VNi3Csd0Fu3DRoQQsjygdAdpBbirl/qnirS9MvprnU75YRqkkJuv7Pjke
2tURmWRUVBu3NsUkggZ7daAPTaK8Q8O+NPFy6NpP2AXOuxyC1iMk9oUKyvDLujZwPmRWWJjJ
ycMck5rZsPG/ii9k0m5+zxJbPHbRXiNZyAtPJHLI+0k8BQkfHP36APVqK8dk+LWrS6Rpl9Ya
C9yzCSO7jVN+6QRxlDGVPTzJACDkjB716X4avrjVPC2kaheKqXN1ZwzSqBgBmQE4Hbk0Aa9F
FFABRRRQAUUUUAFeN2+qeIbn9oy70qLWpPsFtbhpbdkxH5WxXCKuT82XX5+D17cV7JXk1pCY
/wBpe/c9JNHDjH/AB/Q0Aes0UUUAFFFFABRRRQAU1gSpCnDY4OM4p1FAHj9vb3KaTpNtYaNe
Q+J9MaW61C6NmwLuI33/AL0gCUyswIVSwPfAFHiA/ESzhntbC61O5ijnjBuVhQyMfs4YhNqD
KGQgZx1BBIHXoJviG9pZ3WpXdtZCxjn8uNEui1yEFyIHZotmR1yACewPJqLSfiNdaxdQxppd
rZcqJor69EUpZriWELGNuGIMRJ56nA5oAy9L1vxddeILza2pXU9ldGKaBYESyaNLcbwrkf6x
pfujccZGeM1D4Z8TeMI0jk1aLV5raLUIxKf7Md3MRt5C6/LEpIEoQZC8HqcEE2tU+JetaTYi
RtEsWne/ubUCO5bafIyHJJVcFiBj2yT0xVhfi3F/wlcOgT6NLDcNemCSQy5RItv+szt67srj
/ZPPagCtaeIPG+rJo0+lRtJYyW9gb24lg2sJfPZLhVGPT7xI+UJx1zT9LvfH1xIAhu/Od4RO
uo2qxQxS7nZ1jKrlogqhd3OSVwTk46LwR4yPixr8G1hgFv5ckZikZhJHIGKkhlUg/Ke1c/Ze
IrqXSNJT+0pJL/8A4mRuEE3zqIxLtLjr8pCAZ6ZFAE1jq3j8taLPYkoWs/tJaIBxud2mCcbS
Nu1CSRtPp1qjZ6r48vbXVRAt9DPM9r9kFzZlfKLyt5yh2iAUIm0ElXHGQTWloPiDWG1LRtH1
C7D3a6bNPPIqY+1KVjMMw68jLq3+0D2Iqlc+ItX8vw1EuqyLb6jYWj6pNsy1mG27ZQw+6ZWL
JzkDGeMGgDufCs2p3HhfTpdaV11FogZw6hWDZPUADB6dhW3RRQAUUUUAFFFFABRRRQAUmBnO
OaWigApCAQQRkHqDS0UAV7a2gs7aO2toUhhiUJHHGoVUUdAAOgqxRRQAUUUUAcp4k+IGg+E9
YsNN1WSdZ71S0ZiiMgUZAG4Dnkk4wD0NdXXB/Er4eWvjjRWMCRQ6zAAba6K8nGT5bHrtOT9C
c+oOb8MviFJrCt4a8Qq9t4ksR5brP8puAvcf7Y7jv1HGcAHp1FFFABRRRQAV5kkTL+0ZK7YA
bw/uXJHzDzQOPxB/KvTa4KMeZ8ep5FG5YvDSo5/usbkkD8RzQB3tFFFABRRRQAUUUhIAJJwB
1JoAqX+pWWlWMt9f3MVtaxcvLKwVV5x1+tQaLreneIdNTUdKuVubSRmVZFBGSpIPBAPUV5F4
+8W3XxBvk8D+CibuOVgdQvUB8tUBHG7+6DyT34Azk59O8HeErDwXoMek2HmOu7zJZHYkySEA
M2CflB2jgcUAaY0jTlmmnXT7UTTsryyCFd0jKcqWOOSDyCelH9laf50MxsbYywMzxOYV3Rsx
yxU44JJJOOuav0UAU206ylhMMtpBJEXMmxolK7iclsY6kknPvSf2Xp5uBc/Ybbzg24SeUu4H
nnOM55P51dooAo2Wk6dpnmGwsLW0Mhy/kQqm4++BzTotOsoLua6hsreO5mGJZkiUPJ/vMBk/
jVyigCBreBpUlaKMyIpRXKjKqcZAPYHA/IUxbK0S2FultCsAQRiIRjaFHRcdMD0q1RQAUUUU
AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABXH+MPh7pHi/ZdS+bZarAB9n1C1O2WMjkZ
/vAH8fQiuwooA81t/EPirwU4tvF1m2qaUvCa3YRlmRfWaIcj3YfrXoFjfWmpWcV5Y3EVxbyr
uSWJgysPqKtVy7+DLS2vHvtBuJtFupGLyLbYMEzeskJ+U/UbW96AOoorHtrzVLZQmqWscmP+
XiyDMp9zGfmX6Av7kVrgggEdDQAtcpbRofirqUm0bxolqAfQGafP8h+VdXWRDbOvim8ujCAj
2UEay45JDzEqD/wIH8RQBr0UUUAFFUL7U4LFAZXYyMPkhijLyP8A7qrknqOeg71iXI8Ua6wj
tiugWBHzTSBZrt/91eUj+pLH2FAFrxH4y0Lwpb+brGoxW7ldyQA7pZP91ByeeM9K89uofG/x
UYxtHL4Z8KseRJ/x83S+46gEduBz/FXc6P8AD/w9o9z9t+xG+1Fm3vqF+3nzs397c33T/ugV
1NAGD4Y8J6R4R0ldP0m28uPrI7cySt/eZu5/QdsVvUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQA
UUUUAFFZmuavBoOh3urXUcjwWkTSusQBYgemSBn8az4vGmjT6zp+lx3BM99ZC/ibA2CE9Cxz
wT2+lAHR0UUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAHMeMPGukeCdLF7qkrFpGKw
28WDJKR1wCeg7k8D8RXmaftFxeerzeFLlLFm2idboFj9AUAJ9t1YvieBPF37SNvo+pbnsYJI
4hEw4KJF5pX6M278DXuuu6BY+IPDt1ol1Egtp4jGNqD92cfKyjoCDgj6UAN8OeItO8VaNDqm
mXHm28owRjDRt3Vh2Yf/AF+hFbVcb8P/AAHF4C027sYdRlvI7iYTfvIwmw4AOMeuB+VdlQAU
UUUAFFFFABRRRQAUVQOq6cLZbk31uIWm8hZDKNpk3bNmf7275cdc8VfoAKKKKACiiigAoooo
AKKKKACiiigDI8T6M3iDwxqOkLMIDeQNEJCu7aT3x3rzFvgnc20dy1lrKm4dJoIGnViIoS0Z
iTGT93a+T33V7LRQB443wo8QQxtBBroniE11KxuJXzdrIYCIpSOQrGJ9xU5575NRWvgTxHfS
azLFaxaZJJNegztcuH1EPcBlRwoG1NqFQ2Tw+QK9oooA8hh+HfiMXEFzFPb2diJTI+jC5do/
L85XEG8AYXG9uOMkDBFVk8CeNbXTZYrB7e0ukaBjKL12+2zRyMxnfgYLAqCM5P4V7PRQB5Dp
Hg3xmlxHNqt5dXE1o0DQSLqDKrEXrPISgbBBhI4bPGAOejZNB+Jl/oS6fJdJavbXJMM32jbJ
JH5UqkMyscgkoAT8wJJx8or2CigDzWw8J60osDGl9psCak8n2VdVkfyLbyDhGYP84M4DY54b
HTNYNj4f8Z2GnRLqkmu30lzqUAubWC82F0WOUyMsgmOFY7epjBwBtHFe0UUAeT2uk/EqEiz8
6M2sq25llnuMugVRuCMGzvG0A8bWyxzzXT/Ek+Jx4NuG8Jti/DAybBmUxc7vL/2un4Zxziux
ooA8hhm+N/kputtE3EZO8ruH1wcflWnE3xjThh4Tk93M3r7Y+lel0UAcGo+LJALN4LHqNt1/
jWms3jneN9l4dC55K3c5I/Dy66migDDjPigt+9TR1X1VpWP8hWvCsojHnOjP3KKVH5Empa5C
Lx1BLrCWS2g8t797ASC6j3+YrMpJizuAyh/DmgDyz4sadqHg/wCJun+PbSBp7WR4ml9FkRQh
QnsGQDB9c10et/HnwyPDE8ukyXT6rLCVhgeAqYnIwCzfdwOvBOcV6UmoaPrMEkCXVlfQO7W8
kYdJFZwCShHOTgE49BXPJ4N+HtnfNeLpOixTI3O4JtQhgv3SdoIYgdOpFAGd8ILvxRqnhaXV
PEt1LP8AapQbQSoFYRAfe4A4J6fTPQ16FMJWjYQuiSY+VnQsB9QCM/nWNqGtz2upppWmaYb6
6WATyL5yxJFHkqOT1JIIAAx8pyRV601S2u4InLeRM4UNBMQskbsu4Iy54bHOPagCtNbeJCo8
jVtKQ55L6ZI38pxWZcaX44LBrfxNpIB6qdJYAfT98a6yigDhLrTPiWgD2fiHQZX6eXLYPGv1
yGY5/wAaoS2HxhkQquseGIz/AHkikz+qEV6VRQB5BNpnxvlACa7osWD1REOfziNdX8Nrbxba
+HGXxfOst2ZmMW4hpFT/AG2HB5zgdh+Q7SigDyOPwH4ga5MUiL/Zq6oNXjjEw3faDcgEHn7o
iDPj1fHUVcOjfESTVJpjqTRwtIVgRZQREgvY3DMN3zExeZx/dAXuRXqFFAHl6aH8Qnv4PM1W
RbZJBJORKMzEXsjbVAPyKYWUn2UJ612epwa/KmoLbXNr5D2si2yRxMk6ylflO8vt6+wrdooA
8sm0/wAcR2Sx3/8AaOoSK0haSwvVtzIzRL5JADrtVG3hlydxIb5hwI5dG+Jh1sbtSD6eZ1mk
aOYISfJCFVGeE3ZbHHPOO9er0UAeYGx8b6JZWLWAu7yVBavNFc3P2jc/kTCYEtIpI8wxH72A
cEZAxT5bfxs+sTzTw3uHmQ6eLa7VYbb5wZPOG794u3gfKehAAJBr0yigDzbV/D3iS20eVNMn
1KVn1R3eNr+WWRrbD+WELToVwxUkB1JA5zjByvs3jN7i+tIJNcl1CCJI1u3mVLZh9jXeu3dj
zPNPDLnk/ewDXr1FAHFeFJ/Ft3qUdx4gsja26WzxAB1HmPmMh2QO20n5x1PTtnFdrRRQAUUU
UAFFNz82MHGOtOoAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiub1vx34W8Ol11PXLOGVM5hV98g/4AuT+
lAHSUVwUHxJfVx/xTfhXW9UUnC3DxLbQMPUO5/pWnb3fjXUHVjpWlaRCev2m4a6l/wC+UCr/
AOP0AdVXMnwfZvqg1SZvM1A3gupLgxruYKrLHGP7qqGH1Iyc5NatjZ38MhlvdTe5YjHlpCkc
QPqBy35sa0aAPOrj4bXs8ExXxHKl7LdRzm6WJ0YBIXiXGyRSG+ctwQueNuMg2D8NoWniupdU
nmvLd2mt53U5WU3BmDsu7D8bUII6LkYJrvazILpn8S31mZMrFZ28oT0LvMCfx2D8qAKWpaJe
S6q+qaVqKWN3LbLazGS385WRWZlKjcuGBd+Tkc8iso+AUk8WQa9carczyQ3EUyRyKMZWAxN0
I5Y7WJxxtwOCa7WobiCK6haGVdyN1GSP1FAE1FYUugXMfOma5qNof7kri5Qn380M35MKz5rr
xzphJbT9J1uEf8+0rWkv/fL71P8A30KAOtoribf4l6Kl6tjrsF74fvG4VNUi8uN/XbICUI98
iuwgniuYUmglSWJxlXRgysPYjrQBNRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUVna1q
0Gh6He6rcq7QWkLTOqDLEAZwPesPS/HFvdXd1a6najSWt7dbppJ7uF4/LZioJdWIU5HQ0Adb
RVaK6t5ozJHPE6BQxZXBGCMg59COal8xME71wM556Y60ASUUmRzz0paACiiigAooooAK808b
fF/SfDEw07TEXV9XZjH5ED/LEwO3DkZ+bP8ACOeO3GfS64nRPhnoWheL73xLbtcy3120rlZi
jRxmR9xKAKCpHQc9CaAOMtvBvxD8egXPizXpdFsH5XTrMbWK+jAHA/4EWI9BXdeHfhr4U8MI
psdIhknHP2i5HmyZ9i33fwxXX0UAFFFFABRRRQAVzFsWHxP1NcnadGtCR2z51xXT1xGmTm4+
MGvAsB9l0q1hCjuC8j5Pv8360AdvRRRQAUUUUAUdR0nT9XtGtNRs7e7t26xzxh1+vPf3rzbU
fhhqfhuZ9S+HesT6fMDufTJ5C9vL7DdnB+uevUV6vRQB5z4H+J0eu3raDr1qdJ8RQZElvICq
SYGSVzyDjnae3IJFejV5146+FVn4316x1SXUDZvboqOI4AxlUNnlsjHXA64r0J3WNGdzhVBJ
+lAD6K5Kz8R6odPh1zULOzg0OW3N07pK7TW8WwurMNuGyMAheQT3p918QPDVnbrNdX0kP7xo
2iktZVlQqqsxaMruUBWUkkYww55oA6qiudn8beH7a9mtZb9llhGW/wBHlKt9zhWC7XP7yPhS
T8wp8HjDRLm6tbWK8Y3F1u8mIwSKzbW2sCCvBB4OcY74oA36K5xPGmgS6fJfx3kj28e3cRay
lsMCQwTbuKkKx3AYwCc4FbtvcRXVtFcQSLJDKoeN1OQykZBH4UATUUUUAFFFFABRRRQBS1O1
kvtLurSKZYZJomjWR4hIFJGMlDw3XoeDXDf8Ko06ygaHR5IbVWs4rV1lthJ5pRyzO5BU7mDY
3KVYYGDxiuq8WWeo3/hi9tdKklivpFURPFKYmHzDOGBGOM96811PTfGdlrtxptq2uXCP9pm0
uSK/dkhbfH5Zmd2+ZQN3ysW4P3aALcvwr16K3msbLxDGtlNpiWMyNGwEpWJkBKZIHOw5ByAu
OcnN+f4bakZdfePVo5Rq8F7EEnU4thLIXTy8dAc4f1wD2xVVR48kvvspm1QMbjbfTbI0i2G6
jCtbnnA8jeT6d+aadT8WjXdaj0xtUvWsp7iEI6IIPKW2UxbWK8zeaV9cgnIxQB13gzwxeeGU
1RbzUXv3vboXRmfO5mMaK5I6DLKSAOgwO1dVXj8WsfEa30iP7HY3l3PDfyri7t9hntzGuzJK
gghyxzgcKBSWPiP4lQ6nplpd6ZPLbzvYi4uWtQPKGUE/QAcl/wAMHpg0Aew0V41F458XtbWb
61FJosNz9kj8/wCxGSQFln8xthB5LRKduDtUg45qWXxn40SDe9vNHf8A2XdDYf2c2J0+zs5n
LY+VhIANmeOARk0AewUV4ofHnjO08HSXM8eb1bp1iuJLMhJFEAfbyF5LkgYXnaR71v3/AI28
TBJ5bDRxLbB2MM+xjuB0/wA9U2feJ8wgZ/4DjNAHplFeUT+MPG91psjQaMLW8N5AkUBjLP5M
kDPk54DBgC2egJXr19E0C7udQ8OaXe3kRiuri0ilmjK7drsgLDHbBJoA06KKKACiiigAoooo
AK850T/kvPif/sGW/wD7LXo1eU6PMn/DSevxlhu/sdFAx3/cn+VAHq1FFFABRRRQAUUUUAFF
FFAHG33gG3utJm01NV1BbXyJYbS3d1aK13qVBUBQzbQxChmOB0xUF/8ADDRNVG/UJ7y6umle
SS6m8ppJNyIhBzHtA2xoAVAIxwRk1i+KNJ8VQC61GyuNWO+4uPNiivmx5JaPyxGm7CkgMARg
jJzjNRXfh7xfdYMKakkBMosoptUIlsXMilJZWDnzBgPxl8AgY5NAGvD8N5SbV7zX7y5dXllm
GyNFEjlXDx4XIKvHGQGLD5cdK6i30Py7uwu7m/ubu6s0nQSy7AX81lJyFUDjaAMY4rk9U0bV
7e00pWh1O/abVbl7y2t75wXjKztEd5cBFX93xkDO0dQKrW2j+Mz4i0e4ull2wwJFczrefIym
3KvuG/lxK2eEwdoO7NAE8Xwf0SHS5rBL272STLKS0UDDhGQZQxlScMTuI3Zwc8V3OlaeulaT
Z6dFLJJHawpCjyY3MqgAZwAM4HpXmdr4O+IC2Miza+r3EaW4tned+PKYsN4H3id2GOeQKfD4
G8YvZW9pca2iqiu8zpM+64k+0vKgPHyrh8nqflA6ZoA9XoryWy8K+Ibhp5VspI41llW4jub5
/wDiZr9qVl+Xny8Ro454O8D7tTJ4I8TDxFo9+k0MMdttJU3TMLdBPM4iHy7nHlyInBUfJg5G
KAPVKK8q0LwD4mtr9ZLzUYrKM3CXEs1nMrSs6wzRsyqYQnzmVT8wZsLyScYt2fgLXYn0+O51
dHtLJIgsEUrp5jC18l2ZgM9Qu3GMbmPXFAHpVFcl4F8LT+ENMurKWeKcTTJMrxRrGM+TGjfK
qgfeQnPJIOSSc11tABRRRQAUUUUAFFFFAELxRyshkQMUbchYZ2nBGR6HBP51NRRQAUUUUAFF
FFABRRRQAUUUUAFFc5rl3rA1nTNO0e5s7ZrmKeWSS6t2mGE8sAAK6/3/AF7Vi6P8Qd1pHHqV
ncS3SFvtc9nEBDEv2mS3VyGfcATETgbiOewoA72vMNP8FeIbX426h4pea1Gl3EAQvt+ZxtVR
GFzww2KS3Q9hzgdEPH2lOYVgttQle5Km0VbY/wCkq27DpkjK4QnnHGPUVMnjbTjdzwSW97CI
mkj86SHEbyRqXeNSCfmCgnpg4OCaAOnorhk+Kfhn7HDdTXLwJKLkrv2MCYFVnUMjFSSGGME5
6datJ8SfDMm0LeP5rOEEXlnfzD5wOPTb39eKAOvorI0/xDpepy20dldR3BuIHmQxMGAVCgYE
jgEGRePr6Vr0AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQA
UUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFQvPDHIkbyojycIrMAW+g71NXF+MPCN74m1TTpYJ7O3gt2RnmaM
mdSsiv8AKehB24xxg85PSgDoLptKjvLW+ubiCOWJDHC7zBRiQjgc4Odgx9OK5+Twd4as9Sm1
KW6eG32jdC16yw7kmkmYuN2GG+QkhuBj3NczZ/CS7sYoo1utNuitobd2vLYyMd8SIxzkfcMY
8v0VmXjg1o6h8LpLl4ZYdZlMkNxJcqlxukiZt6OgKbgMZT5sYzmgDb03wz4ZtZoNVtrkyxxj
z7V2vC0UMY3f6vnAT94fbp6CmL4J0KS7vpr24muxfSzuIZbhvLjMnyPsQHAbnbuHPJ9a5XVf
hHqOqHzRrsdi8sU8c8VrAREVlkaQoozkLkrn6H140dN+FYhufPv9XnmKPOYTDmM26vKsybDn
AZZAzEkHOQOgxQBrR+D/AAcJ1tLkR3VzIzTBbq+aWRzuQs2GbPWBM44+UjpkU2HwR4JvZodS
t7e3nMSbUniuiwCooQjIboB1rA/4VEzzzLLrTyQzowkdt4lDfvACNrBTxJySOoPrxfvfh7qW
pfZppNRsLS4thJiOysikE/MBRZUZjuX9xyOOq+nIBs6H4b8MeG7uW6srhftUYNvNPPeF2G4J
8rZOAcRJgY6Cukhu7a4klihuIpXiIEio4YoTyMgdK4TTfh3Pb6xp9zd3dlJb2LHEcdsQbkHz
DulJJy4L8H/eP8XGp4c8HzaJrTXslzbvHHFNBD5UGySRZJRJmVs/My4wDjux70AdhRRRQAUU
UUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA
BRRRQBzviRPEby2X9gGAf637QZzhMeWdnQ5zux0/GuOhg+ITaoJrq2vfIktDBMkF3CMMI02y
Ll8Bi4foo69cYI9TooA81tYviTDDbxyrFIqLbrK0jR+Y227k3lSGwMweWTuz7fNmq2mWnxMS
C/aaQeYIVkhjupYyJHaNwyB0J2lW2EcBTz0Fep0UAeQW+l/E9nnklurhbgoFH7yIxNh4scCQ
YIUPnCjPzDPIxb1C1+KKzXUdnLDIrSSssysiLtEilVRGYldwyPmY4G7vivVKKAOK8IWXiy31
rU5tfumlspsm1RnUmP8AeyYyASASmw8cYwOua7WiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACii
igAooooAKKKKAP/Z</binary>
 <binary id="imgFBD7.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAAR
CAGpAXYDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD3+iiigAooooAKKKKACikP1xS0AFFFFABR
RRQAVk6x4k0XQVDatqtpZbhlVnmCs30HU/hWJ4lv9d1DUz4c8MzQWl0IRPeahMu8WqMSEVV/
idtrdeAB7iuU0vw0dH1Fba38bWa6nNI3mTTaWsk8rIV375HckjLKOTjkbaAOy/4WN4TAB/tY
YPT9xLz/AOO0H4jeD8YfxFYxt3WSTYw+oOCKzbg6tBFItx8RNMidE8xneyhXYmcbiDJwOcZp
q2viZndU8eaRIsaK7iTTELFGOQXxKOCCBkYBGMetAGqPiR4LPTxNpv8A3/FOi+Ifg6Vtq+J9
Kz6vdIo/MkCseS18RiWaWT4gaTGscSs6rpyBUViMM2Zeh7E8c1INK8ST8P4y0m5fzVLxSaUp
Td2GBKDnj1oA3P8AhOfCP/Q1aH/4MIv/AIqhfG/hJ2Cr4o0RmPQDUIif/QqxYdL19cE674Zd
ck/8gg87cbuk/bv6U6LQPEcsLuNU8N3IkHysdFOCOeMibkfn1oA7OORJo1kjZXRgCrKcgj1B
qSvK/Ct1caB4/h8PSae+mreWskj2schktnkTaRNCcALuG8MuByAe+a9UoAKKKKACiiigAooo
oAKKKKACiiigAooooAKKKKACiuE1jW/Euv3t5png1LSCK0cwXWq3ZO1ZR96OJQDuYdCSMA8d
RWGPBPii5hU6xZ6bq9zgF5brXbsKW9o1jCAZzwB6elAHq9FeXx+B9QTn/hE/Du4bgCms3S4B
7f6r0ok8K65DuEPh5Yy3P+g+KruJPxXaOfpQB6hRXlj+HfECoSNA1Fm7BfGdzz+YFQHR/EYd
SPDGvKo5Yx+MJGcfQM2CfrgcUAetUV5R/ZWvurb9L8cxMcgCPX7Zseh5k609bXXbINIyePLZ
RnEn2qzvQp56x5ZiMegJ6d6APVKK47wR4qOuJcafd3EU+oWYDfaIozGtzESQJAh5UhlZWU9G
U+orsaACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigDkHuk8O+NLu4vh5en6wsIjuz9yOd
AV8tz/CGXaVJwCQR1Iy++8CaFqLXrSRzq99KJZ3SYhmPHAPYcE8dCxI61000MVzC0M0SSxOC
ro6hlYehB6isE+AfCBYt/wAI1pQJOfltUH8hQBDJ4K0iTR004SzrHHHDHHIXDOvlSGRDlgc8
k5zkEVUtvh5YxXpmN5N5CyRtDBHHGqBU8g7W+XkE26cDAA6AVe/4V34M/wChY0r/AMBV/wAK
avw88JKcroVqo/uqCFH0AOBQBhTfCewuobi3uL+4MRCLb7FClAqQr85H3z+4X0AzwM8jQu/h
xptxHEtvc3Ft5d1Dc/IF2sYkjRQQAAf9UP8AvpsYzxBD4P8ADq+N5bVdJtjCmnJIYyuVDNK4
DYPchSM+1bjeCfDbKVXR7aPIwTEDGSPQlSDj2oAxNV+G1ne6dc2tndG2M0MqACJQqsxlZSNu
NuDMQcfeVVB9+p0bS10iwNsJTJmR5WbaEGWYscKOFHPSso/Dvwmxy2jRE+pkf/4qph4H8LhA
n9hWBXGMNEDke+etAFKeSHW/iJYGzxKuiQTm6nUgqkkoVVhz/ewGYjthc9RXX1VsrC0021S1
sbWG2gT7sUKBFH4CrVABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQBx/w/dLbRptFlwmo
abczJcxn73zyM6Se6urBgfcjsa2/EFnd6jok9rYXJtrmQpsmBwUw4JP5A1HqvhjR9bmjuL6z
DXMQxHcRO0UqD0DoQwHtmqCeC4FZSdc8RPg5wdVlwfY4NAGTJpHjSBWtrHUMFIJES7aZWEjk
SfvHRlJ3lmiOAdo2MBgYBTTbT4hrPI2palaviXeq26R+WVIQbfmXcMfPznr+Vbb+ELVlYjVd
eXPTGrT/AC/TLfzqE+DHXiHxP4jiX0+2h/1dWNAFGzg8dNBbtd3cEc6MGmEKIUcExZXnn5R5
3dcnGMDgNt7Xx7BYRNdaglxdrBOZFhSEKz/J5YGVHODJ3Ayq54zmDw5oN/qumzXM/ivxAD9s
uYYyk8YBjSZ0Q8x9Sqg5/wD1VvReGr2BQI/FeuEgYBkNu/8AOLnrQBm6Bd+K5tXjTU4rhbZM
iQyxRKjRkMUYlTnzeE3BcoMt7Y7WsH+w9W/6G3VP/Ae1/wDjNRvoGqSDa3izVtp67YbVTj6i
LIoAx9E0q2X4q+JNTsyCotLeCXachZmLM4AzgHasZPHVvrXdVm6Ro1lodl9lsYPLQuZHJYs0
jnq7MeWY9ya0qACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoorM1XXNN0KFJtSvI7dJ
G2JuyWc4zhVHJ4BPAoA06K5b/hYvhb/oJN/4Czf/ABFJ/wALG8HgYbxDZIe6u5Vh9QRkH60A
VINWsj8Wbq0W4Qyy6XDEEAJO9JZmYe2B/T2rta8esNa8H2vxh1XxL/b1gILjTYo1cvwZS2Gw
fULEuf8Aeru4viD4QlHHiXS0HYyXKoD9CxGaAOmorAHjnwkenijRf/A+L/4qj/hN/Ch/5mfR
v/A6L/4qgDforH/4Srw7/wBB/S//AAMj/wAaP+Eq8O/9B/S//AyP/GgDYopAQQCDkHoRS0AF
FFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRVPUrP7fpl1aB2QzwvFvRipXcpGQR0PPWg
DF8CZ/4RWHJyftV3/Fn/AJeJP847V01eefBq3v4/ApuNSkd7i6vriRg/8OHKkAdvmVj+Neh0
AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAUdW1CPSdHvdRmUtHaQPOyr1
IVScD34rjtI07xfHd/2xqml6NeatIm1ZH1KSMW0Z58uNPIYL7nJJI5JAGNjxcTc/2PoqDcdQ
v4/NXOP3MX72TPsdgU+u/HetWLXNKuNQbT4dUs5L1SytbpOpkBX7w25zkd/SgCj9r8WHGdD0
Xj/qLy//ACNSDUfEinH/AAjtszAcldSGCfbMYOPfA+ldDRQBzh1HxPuyfDlqcdM6iOP/AByq
7al4meIi68H28p/hWPU0kHvnei4/DNdXRQByq6r4jByvg8L1P/IQiBJ49B/nHarB1TxEHO3w
0hTGf+QggP0xt6/jjnrXRUUAcx9qvg5ceDZssAD/AKRb/wDxdcNqlq/jlNDGoQ/ZrPVb9Ra6
dCwGIItzyyyuvDFggAAOBuBGTyPQ/F9/NpvhS/mtc/a3QQW2OvnSERp/48wrE0Wwh/4Tj7JA
D9j8N6VFYwhh0llwzEe/lxx/99UAduAAMAYFLRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQ
BzPi7xM/h2xhW1tJb3UbpilvDHG7hcY3SOEVm2LkE4BPIHeubt73wxcEza1PrGpahJjzZjpl
7HGP9lECYVR2HJ7kk5NdLZMNR8falck7otLtY7KP2lk/ey/+OiCuloA84af4fq4c2Gp7+cMN
OvyfQ/we1NSL4fzSDZbanGw+byxDfx9cc7MDrxzj0r0migDziGx8ARqDDbaiEJ3AKl9t59B0
75qUQeBo+R/aMHOfNY3se3/gZxj06969CooA4ES+Bx11i/5PfVbz/wCLpDP4GBx/bF/nGeNU
vD/7PXf0UAedz33gOC3kmfxdcIsYLGJdfuN4x2CeZuJ46YzWf4Uj1e6+I/mNPqNtpMFgbhbG
4vpZm/eMVjM29iAzAO2wfdwuea63xcv246ToYI/4mF6hmX1hi/ev+B2Kn/A6Z4MP2/8AtnXz
g/2lfyCEj/njD+5T89jN/wADoA6qiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiimsyopZiAoG
ST2FAHOW3/Ey8d3dzjMOk2wtFbP/AC2l2ySDHsiw8/7RrDl0rWpL9BDDqA+y393cqJWgFviQ
ThWQqfMLfvBjPAJOcdt7wYrP4cTUHBEupyyX7Z64lYsg/BNi/hTNa1rUrPVfs9lHbGGKBJ5j
KGLMGk2YXBGDjJ5z2oA5iDTfGMejmC4GpySM032cxXao8chji8ppCZWJQOJsje3UfLjAF7w5
q+oah4phurn+1Es7+GfyYp0CxAIINpAHQnEx55Iaks/Hc13HHmbSozNsLy+aSljlnG2bn73y
YHK5Y446m7H4wuZdBudWW1txBAsS/NIQGdwmGzjHl/PnPpzQBPrtnrv9qXV1pN1d4GmTmKLe
pi+04AjAU98bjycZxmsiE+NLf7MqpPJatKBcSSBfNijMiD92pZt5xvJL4wueDhQZb74gPYyQ
IILSUJcGO6dbjCbPNWPcjNjPLEnrgoR0O4RD4lXH2y/so/D9xJdWjTjBl2JJtfbEFYjHzgMf
9nac0AW4o/EN9okTJf6rbXpmtROr28SbCZAJwmVOVCE4OCPlBBPNWdMvNel8azRTw3KaV5E4
IkQFVkWRBGQ+0Z3JvbAJxnBORVKx+JVjfiW5FtLBpscxQXjqz5RUV2YoFyo5Zc9BtyfSuw0+
8+3WvnCPZ+8kTGc/dcrn8cZoA57xHdwXHiXR7CVwsFjv1a8Y9FjjUrHn6u24f9czU3ge3caH
LqUoYS6vdSagwbGQsh/dg/SMRiuY1aRtVtvEbRP+91rU4tBtz1xCnyy/lm5P4V6THEkESxRq
ERFCqqjAAHQCgCWiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACoLm4is7Wa6nYJFCjSSMf4VAyT
+Qqeub8Z/wClaVbaMCN2rXUdoQe8fLy/+Q0egDIso7y18BNeTNJb3+qXiXUu2Ty2UzzqFTd/
CQhRO+MVnHxlqHh2PUop7Ge8a3vGSOF7kyMkS26SFjIqHqzj73TdycV6NPBHcwvDPEksTjDI
6hlYehBrk5dV8G222wfT40S0lZoYf7JfZ5iyiImL93hm8xlX5MnnPTmgCN/HDJMc2lt5UxlS
yDXO13kSdYArjb8m534xkgA5HXG9oWqTaxogvzBEkzPMgjWUshKSMg+bbnB2g9OM9KxJ5fBe
rXML3WnwySGZZmaWxcBZSXiHnErgNkOuH7j1xVmz17w3pNlEbUS21rdl7lAtlMFCnaWkI2YR
PmBLHC89etAGcfHWoRS2cEug77u4Icx2s0syrEZPLDbxCFDEhuG2jAHzZOKs2fjyPU5mhstM
mab7R9nVZm8rc53kHkZCbY2JbGMjaNxq5e6v4Xt7mQXwtYpdNw3m3FqVEW51XKMy4I3FQSpO
DjNRz6v4QuJ5rS4m04vD5sciyIBt8jDyDJH8G4N+JPY0AObxReW96sV1o5giFqLiVzcBmQk7
QgUA7iX4GDzn14rS0HWTrWnvctavbPHM8LxuGHKnBI3Kpx9QKjQaBeae8SJZS2YWK0ZAqlAC
FMceOmMSIQP9oVIY9L8NaRfXUNrDaWsSPdTiFAoOFyzHHU4Xr7UAch4l1SaPUtc1ezV5J9Pt
V0nTwMfNezspO31xmAH6MOxrs9B0tNE0DTtKjbctnbxw7vXaoGfxrh9GsXe+8L6PeIGuws3i
HUVbnEzkhAfo8rY/65CvSqACiiigAoopCcUALRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAVzvjORz4auLGKQ
xz6k6WEbA8qZmCFh/uqWb/gNdFXN69Y6xPrOk3unQWNzBZiV2gurp4P3rAKjgrG+cKZBjA+9
QBvxRJDEkUahURQqqOwHQVJgHtWB9u8UoMvoWlsPSHVXY/8Aj0CjH40v9o+JP+hetv8AwZD/
AON0Aa8FlbW1uLeGCNIQMbAvFNvLC1v7R7S6gSW3fG6NhwcEEZ/ECsr+0vEv/Qu23/gyH/xu
j+2Nc/6Fe4/C8h/+KoA0zp9kREDZwYhBWP8Adr8gPUDjjPtU728MmN8MbY6blBxXJw+LdZud
Xu9Oh8KzNLaBGn3XsQ2hwSuOx6HvV59a16Paf+EUuJMgZ8u9g4Pf7zDp/j+IBpPoulzBRLpt
m+1w67oFOGAwCOOoHGaj13Uo9C8P3+ohARbQvIqKPvtjgD3LYH41UXWtcYZPhW6X2N5B/wDF
VheJ7XxV4ngsdPs9OXSYlu457i5upY5lKJlgvlqTu+YKcHjigBmhaU0HiDQtJlJkOh6Ybq4f
I+a6nJXJ/ATn/gX5+gVk6Nodrols0dv5ks0p3z3U775Z3/vO3f2HQdAAK1qACiiigAooooAK
KKKACiiigAooooAKKKKACuaJOo/EBV25g0mx3Z/6bTtgfiqRn/v5XS1wnhnXobG0updRsNZj
1G8u5p5x/ZF0+BuIjXcIyDiNUHBPSgDu65zVvCcGo28McN1NaSxTmZZo8Fl3TpO4GeMlkGCc
49DUp8V6crKGg1dQRnLaPdgD6ny8D8aQeMdGPR70j1GnXB/9koAjTwfp6yxOZ7x1DCSdGkBW
6cO0gaQY5IdicDA6DGAAG3/hKC+FnbC9uYLCCyexlt49p8+Jtg2sWUnGExkYPPWpv+Ew0b+9
ff8AgtuP/jdJ/wAJloPIe/Mbd1kgkRh9QVBFAGe/w90qW6uJp57qRLiTzHhIiCn98sxUkJuY
bkH3mJxxmof+FYeHTarb7boqJDIWMgLMSsSvuOMneIhuz13v68aS+OvDMkCTxarG8TjKukbs
D+Q96WXxv4cgcrNqkcOO8qOg/AkYJoAqWPgLT7HUTex3N0XIgyuVAYxCILkhckfuV4PTLYxn
ibxnm7s9P0VBuOq3scEgwD+5XMkvXsUQr/wIVMnjnwzIAU1eBgehAbB/SuZmudU8UePZpNFJ
j0+0sxarqciZSJ3O6UxA/ekwI1B6D5s54BANvwq39p+IPEeubsxSXK2Fuc5BjgBBI9jI8n5V
1tZ+j6VaaHpVvptihS2t12qCck9ySe5JJJPcmtCgAooooAKKKKACiiigAooooAKKzLzxDoun
TeRfavYWs2M+XPcojfkTVVfGXhdmwviTSCfT7dH/APFexoA3aKxf+Et8Nf8AQxaT/wCBsf8A
8VR/wlvhr/oYtJ/8DY//AIqgDaorOTXtHlQOmq2LIwyGFwhBH507+29J/wCgnZf+BCf40AX6
Kpw6nYXDFYL62lYDJCSqxA/A1P58P/PWP/voUAS0VF58P/PWP/voVnDxHopv2sDqtmt4hwbd
5lWTrj7p5/GgChpMZj8e+JGP/LS3smH5Sj+ldLXPaUFfxjr8yY/1VpGcHOSFds/k4/KuhoAK
KKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiioriUQW0sxGRGhbHrg
ZoA574fqF+Hfh0BSv/EugOD7oOa6asDwQCPAPh0E5/4llt1/65LW/QAUUUUAFFFFABRRRQAU
UUUAFFZOs+INJ8O2qXOr6hBZwuwRGlbG4+gHU/0rH/4Wh4J/6GSw/wC+z/hQB11YHjDULrT/
AAzcvYOEvZnitbd+PlklkWNWGeCQXzj2qofiT4NAyfENmB65P+FYHjPxz4XvvDipa6/YPKt/
Zv5YnCvhbiNmODyAACc+1AHZ6X4e0vR7bybS0iBP+sldQ0kp7s7nlmPcmrsthaTx+XLawOn9
1owR+VYh8f8Ag4Y/4qjR+Tji8j/xpv8AwsLwfv2/8JPpWfX7UmPzzigDW/sLSP8AoFWP/gOn
+FB0TSTjOl2RwMc26dPyrM/4T7wf/wBDTo//AIGx/wCNH/CfeD/+hp0f/wADY/8AGgC03hTw
40jSNoGll2zljZx5OevOKB4U8Ohgw0DS9wO7P2OPOfXp1pqeMfDMiB18R6QVIyD9tj/+KrWi
lSaJJYnV43UMrqcgg9CD3FAGNN4K8LXCgTeG9IcDpmyj4/So/wDhAfB//Qr6P/4BR/4Vvu6x
IXdgqqMszHAA9TWQfF3hoHB8Q6SD/wBfsf8A8VQBF/whPhUKV/4RrR9pO7H2GPr+VYjfCLwU
9/JeTaOs0jtkK8jBEGc4CqQMfUGug/4S3w1/0MWk/wDgbH/8VVv+3NJ/6Cll/wCBCf40AYPh
bTNP0jX/ABBZ6ZbQW1sjW+IoQAAfKwePXpXW15T4Ut9P074ueLtQOqWwtHjiMAa6XbmX55MD
P95P1r0pNV0+VC8d9auo6ssykD9aALlFUm1fTUBLahaKB6zKP60kesaZI4SPUbR3PRVnUk/r
QBeoqL7TB/z3j/77FS0AFFFFABRRRQAUUUUAFcxqGpapqOuz6JozwW/2aJJLu/mTzPKL52xp
HkbmIGSScAEcHOK6euW8OHPi3xieoF9bjP8A26w0AK3h3xDuJHje/UHsLG1wP/IdKnh/Xxjd
401FiD/z6WoB6f8ATL6109FAGB/Y+u/9DPN/4BQ/4U1tG151IHimdT6iyhyPzWuhooA5X+w/
E6AiLxk7A85m02FiPpt2jH4fjTv7E8Wc/wDFYJ/4K4//AIquoooA5hdH8Uqd3/CWxt6B9LTH
44YH9RVgad4mxz4gss/9gw//AB2t+igDj9Y0XxXe6XcwQeIrYSuuE22z25B/66JIWX16H8qw
NN8N/Emw024i1LxnZTwJE4Aay89yNp6sdhz9Sa9Prn/GqXr+CtYOmzvDeR2ryxOnXcg3Y/HG
Me9AD/BaqvgTw8q/dGmWwGfTylrdrjvhfFdw/DXQhfSSSTtbh8vnIQklB7AJtH4V2NABRRRQ
AUUUUAFFFFABWfrepxaLod/qcw3JaW7zsucbtqk4/HGK0K5Dx+Pt2n6ZoIP/ACF9Qit5FxnM
K5lk/wDHYyPxoA8y1L4cfEHxZfp4g1a50WaSWNXjtXmkXyFyGCL8hCnt1PPUmr1j8PPE9tLG
LnRNKuYEiMWz+0SjsP4csIu3HGMcDjivbMjOMjI7VHcMUt5XG7KoSNoyenb3oA4yOXxwiGI+
HtJZOBk6qwYgMTziHHOfQVZe+8UO5+0eD7SQ4OSNTRlI64yYwfTt2/GuX0zxRrWlWUV5exzz
iXR1ujHc3ay+bNviUsNikxgeZnGOcjABBrotO8dSahFbyjShGuYxdh7jDQl7h4FCgoC5DRsS
DtIGOp4oAspe+JN6xnwfbAZwZG1GPH14TP6fhU5u9daPE3hO1ZByES/RjnnsUA/XvUmieJDq
+pXdt9lEUccYmhlEu7zYzLJGCRtG3/VZ78MOa6KgDkn1HxD/AAeCozg8Z1CIf0pp1HxKcY8D
2/B76jF/8TXX1geNNSk0rwfqdzBj7S0Xk2+TjMshEaf+PMKAPNNf06Pxvo0Goz2UNnbX99HY
2FnDt3O5k2vPK69cKsjKBkYAJznj2aOJIYlijUKiKFVR0AHQVw+n6akXifwzosTI0GgaY1w5
Q5Bdx5MZ/FRMa7ygDzXUb7VfEeuXSXeh6nceHLOd4Ft7R4CLyWNiGMu6RW2AjhMYOMnPStD7
bbl93/CttU7HPkWfv/02960fBJJg1zPbW7zH/fdb51CzF39k+1QC4/54mQb+mfu9elAHInUL
cr83w41PB6j7NZnj/v7VUS+Hh0+Gt8Oc/wDIGg/xr0KigDz4z+H26/Da/PbnR4fb/a9h+VQT
/wDCIzsTd/Dq9Eh9dAD598oCP1zXpFFAHm8Y8HRgrF8Prv5sf8y6Rx07p2qw8PhCaHbL4FnE
RGCToBOB9FXPbsK9AooA8cv/AAhofjC3vYdE0Ow0nSrPctxcvp4jupZgA/lorAGNQCMscE5w
OOa9A8Au0nw98Os5JY6dBkn/AHBVfw2EFz4uhyTt1VycgfxW8Lf1qf4ff8k68Of9g6D/ANAF
AHSUUUUAFZeu6zB4f0W41O5SSRIQNsUS7nlckKqKO7MxAH1rUrm9Zzf+KdD0wDMcLSajOPaM
BIwfq8gYf9cz6UAcfBe6HrYbUPFlrql9eOvy2n9kXht7ND/Ag8sbm5GXPJPTAAAf/wAWzA+7
fKf7u2+XHtjtXqNY/iPWf+Ef0GbUhFFJ5TRrtmm8pPnkVMs+GwBuyTg9KAOHKfDUPs8vUd2Q
MBb/AK1LbR/DuMM9s19aGQB3KPewNJxwT0L/AFOa39O8cWFxazyX8ltCIrjyBLaTNcwP+7Vy
RIEXAAbBJAAPetWPX9KknvIft0atZhmnL5VVC8MQxABCng4J2ng4NAHGz3fw9kBimu9SkBAO
1pr9h/P2/Sq5Pw0AJEl9Gez775Nvvu7fXtXo1hf22p2iXdnOk8DkhXQ8ZBII+oIIP0q3QB5e
Ln4bEAjxJfc/9Rm8/wDi6xNdj0zUtMv5vC97q62NjGZbvVzqt0yAgZ8mFWfDyNwMkELnucCv
Yb+8i0/T7m9nOIbeJpXPoqgk/wAq8/t7OWXw74V0W6XF1rF7/aeoKeuAxuXBI/6aGNPocUAd
p4bsbjTPDWm2V3NJPdQ2yLNJI5dmkx8xJPJ5zU2r6raaJpVzqd/L5drbIZJHxnA9h3PatCuU
+I7mLwNfShWYRy27sq9SBPGT+gNAHKQeK9D8S4vdZ8Vf2VC4Bs7G11AwGFf70siEAuR/Dnav
Tk5NWjN4GDY/4WLejH/UyN/8XXYanr2n6dJJbXYJlVYzHCE3tMzFtqRr1ZvkPbjr0zi95mnF
5Yi1rviA81CVymem4ds0AcD53gXP/JRrz/wpH/8Ai6kaDwvPbsn/AAse7aCRSNp1uJgVPbLZ
J49TXb3FzpNoT9pns4fm2fvHRfm4OOe/I/MU59I0t3LPp1mzscktCpJP5UAcRbW3ha3ghhg+
I12kMSCNIxrMIAA4HarVuNDluDHZ/EG7aQLuYLqcMuF6dGUjr36810zadoSKpay05VZtqkxI
AW9Bx1psmheHrtdsmlaZNtJ4a3jbBHB7ds0AY3k2Ctg+Pb3dx1u7X6f886jnt9NiR55vH1+i
KuWY31uoUDn+5Wy3hXwugy2gaOoHc2cQ/pXPePfDXh+18A63cW+i6dDJHaO6yw2kasuBnIO3
igDHOreJYtW0W/sNYvrjQLnUo7R/7RigV7kPnLxhIlKINvBJy2eABjd6rXJ+NwMeHfmxjXLX
A9eWrrKACiiigArj4/8Aic/E2ZiMwaBaKicDm4uBlj+Eap/32a64sFUsxAAGST2rifB2oWlt
4avfEupXUNpDqt9LdmWeQKqxlvLiBYn+4iY6daAOtv72202ylvLqTy4YwNzbS2OcDgcnk1iH
xx4ccoq6kJEkna2Eiwu0e9WCkFwu0ZJABJwSeM1q6xpVrrujXOnXZf7NcptYxttbGc5B7GsJ
/h5ohnhMYuYreGUSrao48oMu3aQCMqRtHKkEjIJI4oApWmvfD9LJvsMenmG7to5XitrDJmjd
iqgoqZY7gflxkYJIq6U8Ha3YRFbexeKKIQwt9nCNbrICAFyuUPX0wQc4xVRPhV4ZhinS3gmh
MpVi2UfDKVIbDqwP3TwwI+ZuOauxfD/QopopzCz3ESQxpMypvVYwRgEKNoYE7sY68YoAr+H4
/BdndpeaHBaWsy25hzFAYTJGQJNxGBuGEyG5B5wetbE/ivRorcyrexuxjeVIwwVpAsQlON2B
9xlOSQBkZIrGsvhn4etLEWUkJurcPvCzww4B2FBwsYBIBOGOWyeSaSX4aaK8V0FluRLcxGF5
iylghtTbYXjj5Tu929sAAHRaPq6avbzOLeS3lgmMM0Mjxu0bgA4JjZlzhgevesPxII9W8V6H
oTu4ii3arOU4I8oqsXPYb33f8ArZ0PQrPQILiCy3+XPMJm3nJ3bEQknqSdmSTySTXnmqT3b6
14s8UQNGxtVGk6cuDvaYAIBx286U9OcqOmKAOs8Dr9vGreImznVLx/Jyc4t4iY4/pnDN/wAD
rrqztE0uHRNEsdKt/wDVWkCQqfXaAM/U9a0aAOW8DfNpuqTfxS6zfFvwndR+iise7stUuNck
RYrzDarDclPskZhMaPH83mk54VN2Ac549q2fAn/IGv8A/sL6h/6VSVNqOv3VnrRsYLKGWONb
VpZXuCjATztF8qhDnG0nqM0AZVhL4vvrG1iu4pbVxGiTXEYRWdjJDuYK2cYXzuo59OlL5/iK
G+it3n1CQrcKY3+zxmOaH7QwfzGVMKRCAVxtySOp6MsvG17fRW3k2FiZLxY3gBvjtjDFhtlb
ZlT8mBgHJOO2TN/wmd4+n3WoQ6VAbWztRNP5l2yuHIPyqPLIK8feJHBzigCUjxXHJZmGQTvI
yvcR3QRY48xykoCiZwG8sZ5PA55Oc3+0fGCzygRymaOzLiF4vkdvs+QcrFjd5vGBIeM/L0q1
qHjqbS7eX7Tp1v8AaraZluoo7p3VYwIzvVxFzxKvDhOcjPeorj4jRW93eWo0m4e5tmu/kV+G
SFWKtnHHmFHAHqjdcUAGp6r4zjknji0xEfZO4MAaeOMIkLLtYqpd2LSKowBnOQQpBueGbvxF
ea1fHVlKWyB18lkICPvIXYTEuVKDJ+d+o6dKr2vxH0q6jN2YLiPT/PWFbooWHMTSFtqgkBSj
KewKknGK6vTb6PUbQXMQwhkkQc5ztcrn8duaAOb0a4kjtfF92oBkXUZyARgfJDGo/wDQR+ta
PgiJYfAXh6NCSo023wT/ANc1rE0redK8ZhDgf2jdhiTyP3SdB+f+eK2fAriTwB4dYJsB023+
XOcfu1oA6GiiigArmtAzqOsazrLDh5/sFueMeVASCR7mVpefQL6c6WvamNG0G/1HbuNtA8iq
BncwHyr9ScD8aTQNNOkeH7Cwdt0kEKrI/wDefGWb8WyfxoA1Koatpqavp7WksssKmSOQSRbd
ysjq6kbgR1UdRWX4m0G81xrGO2v2tIUaRbooSHeNkIKqR0JOOewyRziuVuvA/iC7mIW/FmzW
UNvJcw3LMXdTAS4XaNpHlv3IORwCzUAbWsfD+y1tGF3f3TySTGWWV44Sx/dhBt+TapAHDAZB
70upeDbq4n/0LWJ4Ynkm3JLGr+UkreZIE4BJLhfvEgKWA5xjAt/AviZbm2m1HUlu5DcPPM0d
z5YidzExZN0bcAq6gDacY55NWrrwn4oj0iO2TV5rsAJvhDhAQJCzIGG0nII5Y87cE80Adf4d
0260nTpra7uEuHa6nnEirtyJJGk5HbljV271KxsPL+23lvbeYdsfnSqm8+gyea4Kbwr4tk0z
yodauI38sL5UlxnB+xtHu8wDccSkflu60288MeN3sbkRa8v2i4E8ksiOQVZootscQPCgPGVB
PIVifvGgDofGg+3Wun+Hxnbq90Lebb1ECqZJPplU2/8AAqTR/wDia+NNY1MgeTpwGl22OhOF
kmP/AH0UX/gBqrcX0Y8Yalqdzza+HdL2MxP/AC1lHmSfkkcf/fdaPgiwn0/wfYC7z9suFN3d
EjnzZWMj5+hYj8KAOjrlfiH83gi9j7SyW8TfR541P44NdVXLfEMZ8GXA9bm06f8AXzFQBYv/
AAvb3uoXmpq/lalLDHFBdeWGa38sllx6gsckdxwax77wJJqMd5b3V5AYJ3nA8uAq7JNOsrh2
3ckBQq4x6/S5fWXiZvFUdxb3ezSEuImMKuC0ilCrg5HCjrgcknPasy5/4SO68U6uunHUEeG4
ZYJpZFFmIzZqVXZnLN5zA5A9fm4IoAfY/DoWdrcxT6tJdSXMNyss00e5nlnjhV5D83HMRIUf
3gM8cyT+B7ybWrnUxqzeZILhIlKHbbpLtHygHlsBiTnk7egBBwnk8VWtpHpgg1u5nl8y4yhC
PEBCUAMhnckGZlbbu4CnjGBTpNW8bXty9xplleeRPp7+Q2FK7jbBonyzbcmU4IxkdzigDUv/
AIaW96ksSXCW8LTSyxrFHjaWiiiAI6YxHuPGS2OQMgyXnhfXJbm5gjns2tLiPUFR1RlaNrgk
qZMsd4HTAA6A0+LT/E97JYHU7u6iuI9Tf7UbKYJA1uYmK7B127hGPmy2S3ase8uvGen24u9U
ubqG1e4W3WKzjWWZU+1IA3Q5d0ZuADhVHcmgCef4Xy3On3lpPqnntcXS3JuJl3vlbfywMH5f
vFuMYC4AAPI1vGloLH4V32nhtypZR2pY9SDtQn64NUrK78Tm6shKdTbdLGIFkt0VXgM7h2uC
F+VxCFIGV+bHGSQL3jlrz/hX+rG9SBZAU2iFiQV8xcZyBzQBa8ZfNceGIj92TW4c/wDAY5HH
6qK6muV8Ykf2h4THc62n/oiauqoAKKKKAOY8e6lNpvg6+W0yb+8AsrNR1aaU7Fx9M5/CoNd8
If2j4Dg8NWkkSLbrbIhlGVKxMhwcg9QuOQeveovHGn63eah4eutKsEvorC8a5ngacRZYIVQ5
PYFialj1/wAYODu8ECPjo2rRf0BoAX/hE5T8P7Hw5I1vK1uLZZPMBMcixyo7KRjoQpHTvXOn
wJfxeIGitrGwFkmJbe6Zyhss3MkmIVC/e27QRlR05NdGNf8AFgkO/wAFkoO8eqQkn6AgfqRT
/wDhIfEn/QkX3/gfa/8AxdAGHpvgC4W4sBqEOmm2t5IzdRoTJ9vZI5V8+UMgHmFnU4+bofmO
BUdv4a8QH+1XgtILUzz3qlnu23XaSXe5SV2lUIiDBSd33hkYyK6D/hIfEn/QkX3/AIH2v/xd
V7nxteWMtrBe+EtZinupfJiVJbVg77WbAPnD+FSe3SgDmpPAni6fTIoIdXjs2SC4tivnl90U
shf+FEUMBtUELgY4GKu2XhHxJZa1Dc3WsSSaWLmeaa3hmkLgSRyJ2GSABEVUdGZj6V0Q8U6m
f+ZL1/8A76tf/j9Sx+I9QdA7+EtbjB9WtifyE1AFDSb+80DwVea14jmkeeNGnkD5U7UUIgCn
lS4QMR/ecisPSdOleDwd4euC/nxM2samh67wSw3Z9Z3yPXYateMW8Q+K9Og0XTNBvLIS3UUk
9zfmIQrGjbyCEkLHlV4A59RXUaFoEGhwyMJZLm/uCGu72X/WTsO57Ko6BRwBwKANuiiigDlv
AfzaBdyDlJNVv3Rv7wN1Jg10jRRs24opY4ySOeDkfkea4zwzf32g6N/Z+o6Hq3nJc3LiSKJZ
VkDzO4IKsT0YdcVtf8JOP+gJrf8A4Bn/ABoAu22h6XZ2T2Vvp9rHbyKFkjEQw4AwN3978akm
02yn0+ewktoxbTwmCSNVCgoRt28dsHFZE3ivyl3f2DrzAddllnA+mcn8OadH4vs3HOm66n+9
pFx/RKAL50LRzbw250qyMMGfKj+zptjzydoxxn2qVtK052ZmsLZmcYYmJeR83Xj/AKaP/wB9
t6msEePdPklljg0zXZ2hfy5RFpUx2NtDYOVGDhgfxFSt440tABLaa3E5/gbR7okflGRQBp3O
g6PeRmK50uzmjZw5SSBSNwyAcY6/M3PuavxQxwoEiRUUEnCjA5OT+tc8PHekt0tNbP8A3Brr
/wCN1MvjHTSMta6wi4zubSLoD/0XQBi6ZIkeieNpmyqLqF2xOOgESgnn6GtfwDG8Xw98OpIp
Vhp0GQeo+QVyei6dq3igajaTW9xp/h6bUrmeV5FeKe+Vn+WMKQGSMj7xPJ6DHWvSooo4Ikii
RUjRQqqowFA4AFAEtFFFAHMeJ3/tDVNG0BMN9ouReXI/uwQEPk+xk8pfxNRaXqur3HjfULKZ
JTpsSybS0DKqkeVswxQA5zL0Zs46LjmrFrFpZeN9bu9Tae32JDZ2pe1k2NGqmRmVwu05aQgj
Of3YrX/4TPw//wA//wD5Bk/+JoA5zWNY1/TYVu5rq6ggnu5bcqtortEgvI442jAQkkwmRsHd
nqBxinR+JNeM0MWyRpcqYEaxcfbIjPIjOSOEIiVHxx97kcgDoD4w8PORm+BwcjML8H/vmnN4
08MLjdr+nDIyM3C9PzoA5y+8Ra5p9ppaS3AOpXOny3ZtRZMxecCPZBwflBZnGTzx1GKpP491
xbjVPJ00zeSVkht3iYSBVl2ypgAfN5eSOTzg9DiurPjPwoHMp13Td4XG4TqTjrj1qJPiL4Of
P/FSaahBwRJOEP5NigDmF8feJ2yf7BVBKWEe6Jx5RFwyYl+bj92p6fx47Guq03Xrq51LV4bu
GKG20lmSebDAMx+dME9hEUZuvLjHTlf+Fg+Dv+ho0j/wMT/GuW8Z+J9DufC1xo/h25t7y71O
YQSW+llZJSjt++favU7QwycckZIoAFgfUvDdraTKRdeKdUN5Oh+8LUMH/IQpEn1avTa5rQ9H
u/t39t6uscd8YfIt7WHBSzhJB2Z/ic7V3N04AHAyeloAK5jx783hOWP+J7q0RR6sbiPArp65
nx1cRW3hpZ5nSOOPULFmeQ4VQLqI5J7D3oAztW8cNpfie5091ga1tomeXLDeuIt4JwxIBJVe
UA5+9ng5tp8Sbye0lcaM11PEtzvFrIpCGNowpb5jgHe3Qsfl4611qeKPDV05jj13SJWZSCq3
cbEj6Z6VPHq+gwoEj1HTkVRtAWdAAPTrQBxdz8S7xJrtLfRGaOB7iJZ3fCvJHdJAMZxxtdWJ
JAycZ4JroLbxHey+EINWls4o7ySVbcRPMBGWaURByw3YXndjkjpk9TqtrOiOhRtT08qwIIM6
EEH8amNzpssHlNPaPCV+4XUqV+nTFAHHP451WDX7fTG0e3mWSHLSw3RKF8TEbXK4wRCDzjG/
25r2PxHvZtJa9n0RRKlwiNB57I5jZYjuVSmTgzIOcLyDuGa637b4cRw32rSlZI/KB8yMFU/u
+w68VIZNC1KVJC+nXUkDiRWyjmNuPmB7Hgc+1AHGP8SJbmBT/Zt3YJNcRpbzBCzSBi+BtdAC
zBOApYHP3gRVnX9Sl1X4Ptf3UMkU1xDCWRypYsZUA+6McnB4HeusgtdGt5GkggsInaTzWZER
SX5+Ykd+Tz7n1rnfiJc2Vr8P7zy5YY4oZLZlWNgAAs8ZwMdOn4UAXfFpLan4UiUZZtZVsd8L
BMSa6muNs5Z/Fut6brEURg0TTnea0lkBEl67RtHuCn7sYV2IJ5bg8Dr2VABRRRQAnOfalpOd
3fGKWgAooooAK8w+KI1hte8HyaZDLJDa6iJ5ApwJGxlUHYkqsg/4EPWvT65zxKqvrHhZHb5T
qpOz+8RbTkfkQDQB0dFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQBy/hYk674uHGBqy9v+nWCuori/BOo
2l3qfiTybmOaWfVHmUoc7ohFCqtkcYxjHrXaUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAV5l8Mdb
m1nVPFqXUD7G1M3Vs0q/fhcALtz1AVFPH94etem1zfhW3gRNTlWKNXGo3EYYKBhQwUKPQYVR
j2FAHQeTF/zyT/vkU4KoOQoB+lOooAKKKKACmSRpKhSRVdGGCrDINPooAqvY2csYjktIHjHR
WjBA/DHvUI0PSAxYaVYgnqfs6c/pWhRQBR/sbS/+gbZ/9+F/wrmPGnhrQovBPiC4j0TTkmTT
rl1kW0jDKwjYgg4znPeu1rl/iHMYfh34hIYKzafMo565Q5A/DNAEum+FPDraXaM2gaUWMCEk
2cZydo9qml8GeF59vm+HNIfaCBusozjPXtWvAY/JUQlSijaNpyBjjGfwqagDBTwZ4WjACeGt
HXb0xYx8f+O+1S/8In4c/wChf0r/AMAo/wDCtmigBoAUAAAAcACnUUUAFFFFABR24oooAKKK
KACue8R4/tTwwSQMaqep/wCnaeuhrmPFR3at4VhX77avuGemFt5if0oA6eiiigAoopCQMZPX
pQAtFFFABRRRQAUVzfinxxoPg+3STVrzbLJ/qraIb5ZPovp7nA964mez8bfE1gtz5vhjwvJ9
6HP+l3Ke/wDdBHY4Hs1AGN4F13w14M8XeL4pJpHW41Li5t4zLDBD8zKXdchRlmH/AAHnpXtl
tcwXltHc2s0c0EihkkjYMrD1BHWuMsvh5b+F4FbwpILaQIFnt7omSK69SzfeR/8AaXj1Ujis
S0hv9La5fwrt027t1WW88O3zjyOcj9yRypOM71+Vi3rkAA9VornfDfjDTfEgkgiMlrqNvxc6
fcgJPCfde49xxXRUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABWD4W/1Oqf9hS5/wDQzW9WB4U+ay1GUfdk
1S8x/wABmZD+qmgDfooooAKKKKACiiigAooooAK4X4vWDX3wy1fyiwlt0E6leoAPz/mhcfjW
n4s8daH4NtlbUrgtcyf6m0hG+aU+y9h7nArg7vTvHXxTiIuXbwv4bkBAgILXFwuOC444PoSB
7HrQB2vgTVtEl0Kx0XT9VtLu8sbWNblIpQzb8Dex9ctkk+prrq8wt9H0ex0uw8Oa9p40eazB
j03U7ORkRmOTujl+8khPJRzyT/FW0mual4UuBa+KJTdaaQPJ1mOAqq8423AGQp6fOAFPfFAH
a0VFFLHNEssTK8bgMrKcgg9waloAKKKKACiiigAooooAKKKKACuW8UMI9f8ACMjYCDVHQsex
a2mA/M8V1NZesaRa67pz2V3vALK6PGdrxOpyrqezAjI/qKANSiuYjsPGdvGYk1zSLlVXCS3O
nOJCfVtkoU/gBSxw+NlYb9Q8PyKepFjMhX8PNOf0oA6asTXrO8vf7OWyl8mWO7Ehl8sSBAI3
GSCRkHIH41H5Pi7A/wBO0TPf/Q5f/jtDQ+LsfLfaJn3s5f8A47QBy2qTeMNOvJ0tpAXuL12N
zFaOI2IhgEalAkzbD+8BOVyU+8tdbpK6kNU1db24uJbaOdVtRJGigoY0YkFVBOGLD8PWqbjx
wxHlv4eUY53JOefzFMK+PflxJ4bPPJMc/T86AOjubmC0tpLm5mjhgjXc8kjBVUepJ6VwFz4u
13xfI1n4FtxFZbikuu3iYiXHXyUPMh98Y/nVZtKe+8QCP4jXnnqZs6faoCmmyemf70nX5ZCe
+Mjpq3Hia7tPE40SC2RII5UijVbVwNu63wAR8uNryn0+X2oAteGfh7pPh6Z7+YyanrMpzNqN
6d8rH/Zz90fTn3NY6XGsafq20zS22l2TyafbXcls8uU278leCeRHGG5B8tucuKtDxN4iVoft
0FvpkTW0EjXEsDzIrskhIOCuMsqjGeOnJYYt6H4l1rUtfFneWMNogjDSW7riVAY1YNnecjeS
v3QPfIIoAo6nrniuyjuruGJJ0Ezwx262hXao2fvclskAF2x7Vejt28TaZp51bSpJZy0hTULS
RY2tiGKhg24MCR12gqeeoOKoat411XS/EGoW/wBntpbK1eIHEZ3opkgBLNvwAUklILBQCg5I
BqX/AITLUr6DULjTraKCC1t5rhftcDs0gSGBwPlYYyZWGRnhRgUAVdY0QWpR9ft5bqCHi31+
xJjurQZ4LqvTGTllG3rlVFWrDxVqWiRxtrxTUNElG6DXrRQRt4wZ0XIUc43r8vHQDmpYfFt9
cXMlvC1k08s/kpAImL2jecE2ygP8xKb5ONvCN1HNQ2Ol6gbZL7SLRbG5uYjJdQnC2FyT1+QM
Wjc9d4UjruDcUAdxBPFcwJNBKksUihkkRgysD0II6ipq8q8KiVPGhtfDdveabZwErrFhP+8t
YWA4WJgSPMJOflOMZLDPFeq0AFFFFABRRRQAUUUUAFc/4QYNpF3g8jVdQB/8C5a6CvM/BOtX
cCazcxWlxqOlXGr3jrJagNJbP5rZUpnLKRtYFcnLEEYwaAPTKK5qLxgkr7V0HxAD/tac6j8z
ipv+EpReZNH1tF7t9hZsfguT+lAG/RXMy+MoEbCaL4hkH95dKlx+oBpzeJlurVx/YeuKHUrz
ZFSMj0JoAy7bWNSS9sL6bV0m0+91C8h8lY4xGkMYnZGD4z0iXJJxya2vDniJPEVvcSJaz2rQ
ShDHL1IKK6sMcYIYf55rk49M8L2MGni30DWI5rAqRt0qVmkAUqVJC7DuBOccHJq0Nc0nwxaX
c2j+FdceV0Uts06Zd+3hQzuMgAH3wOnQCgDup5o7aF5ppEjijUs7uwCqBySSegrgLzxdrXiq
d9P8BwJ5CsUn1y6Ui3j9REMfvG98Y/PNS2nhl/GcUGreJtVTUbSTEkGmWEpFko7biOZiDjls
DORjFX4PHOh2ejrO9tPp1qkAkiikhUEoVVkCohPUOAF4OeMCgDnx4PtvB99pV95s+p67fXTR
3Opzwm4nOIZH/doThBlQOOcd67OLXy8r2yWd5eTQ4SaSCFUQSGMSbCrvlTtZTzwNwBOeKg8Q
XenTWli9zp11fs4NzDFbkLIihfmfJZcYVsYByd2MGqFtqHhW2uxe2891I6xeb5jTzSKwUSrv
IZiGbELjcQTgDnGKALlv4n0XWrPT4b6JYYdZtjNbwX4jAmTKAAjcQS3mIQvXmo5NO1Hw2jf2
VFLqekkfPp0ku6WEd/JZzyuP+WbH/dI6VganqGg3L2Fno2mTXraSogAjaQR20Koj/ModfNAK
xDac8juRiuni8Z6FcxXMlvei4NtGZJViQkqAcAn+7knjJGRk9ATQBz2m2MkYfUfAt7GIwf8A
StDuw0cSP1KhD81vIfTG3vjoa6TRfFljq12+nSrJYavEMy6fdDbIMdSp6Ov+0pI+lYHiAW+t
2mm6/oVwsGpSt5cEscZW5lw2CnXaQuGJDqy8Z4HNO1TJt4dP8XWSqyS5tNbtGKRxuTw+45aB
/rlT03HOKAO+orj/AAVqurah/aMF1cQ6jY2k3k22qIuw3JH3wVHDbT8pdcAkHA4rsKACiiig
AooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigCte2VrqNnLaXtvFcW0q7ZIpVDKw9wa51bHV/C6D+
zDLq2loP+PGZ83EKj/nlIx+cD+65z6N2rq6KAOal8VW9xohv9IRryVLq3t5bUjy5Yy8qIysr
YKsAxOGwOPSsC68d6pFqKWq6ZHE2W/cTugkkUTSxkr+85KLGGO0PnPVeDXU6p4fttQu11C3Y
2WrRDEV9Co3gf3XHR0P91s+owcEVIvEc+mXCWviW3jtHZ9kN/Fk2sxPQZPMTH+63HozUAY8n
jnV8WgXw7Ms11sWGGRwSzNE0m4shYBAV574B4zgVLonjHUNY14aa9rDBE0XzESKJoz5SPv2l
iSCXwBt9CTziuq1HVbHSLcXF9crDGSFUEEs7HoqqOWPsATWEW1vxBKZLS2fQrRhta7njRryV
fRF5EY93yf8AZHWgChpur22hTXKLdXWoS3R22enx3jXs8mxnVpSzHCBjjIyEXb1BJAv/ANj6
xr536/eNZ2bf8wzT5SAw9JZgAze4XavY7q2dJ0HT9EjcWMG2SU7ppnYvLM3953bLMfqa06AK
9ra21jbR21pBFbwRjakUSBVUegA4FWKKKACiiigAooooAKKKKAKl+lxJYXMdo6pctEyxMxwF
cg4J4PfHY1xnwn0Q6D4SntxcPNE9/cMhkXDDbIYzn1B8vdn/AGq76uZ8CO7+GMyEFvt16OD2
F1KBQB01FFFABRRRQAUUUUAcxqXhqRDdXOimKCS73fbLSRmSC7yMEkrzG/8AtqMnuDxinp58
P6zfNZ3+lCz1ZEbNjdj5grIsbNFg7WTaoXKdO+CTXZ1m6ro1jrVssN9AH2NvikUlZIm7Mjjl
W9waAG6loen6vHEl7CzLEDjZK8fykYKkqRlTgZU8HHIrKXwHoX2u4uCl23nrIrwtdSeXtfzA
QFzgD99JjHTccU37XrPhrjUvM1bSweL2JP8ASIF/6aoBhwP76AH1Xqa6S3uIbu3jnt545oZF
3JJGwZWHqCOCKAMWTwbobIEitZIAF2f6PPJHlNqpsO1h8pVFBHtnrzTLjwZo8jGSKCS1m3F9
9tIVO4yeZuI5BIYsRkHG4gVs3+o2elWb3d/cxW1tGPmklbaBWB/aWt+IV26TbSaVYN/y/wB5
H++cf9M4T0z/AHpMY/umgCSa50fwna2lkslxJMN/2WyikaWeYsSThc5IyTy3C+oqu+i6r4og
dfEMpstNlUqdLtZctIp7TSjk8fwpgepatbRvD1hooke2jd7qbme7mcyTTH/ac8n6cAdgK2KA
ILW2gsraK2tokigiQJHGgwqqOAAKnoooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACi
iigAqGeCK5geGeJJYpFKvG6hlYHqCD1FTVHJIscbSOwVFBLMegA70AcT4esdL0fTtX142rSP
ZT3iQhnaQwQxOy+XFuJCKdhOFwOcdq3rbxDG0tzHqEH9n/Z7eK4eSeZPL2yF1GGzxyh6gdRX
OaWDr/hTVtK02/HnTahcJNKpUssL3Thm44yUD4x6g8cVcvfDut3esTt/aaJFPbwq1xHE0bBo
ZS6odkgYhg75IK9PfkA6y3nhu7eOe3lSaGRQ6SRsGV1PIII4Iqesfw5pUmh6HbabLci5aHd+
8CFMgsT0LMeM4zk5rYoAKKKKACiiigAooooAKKKKACuW+H53eD4Jc/666u5cem64kbH4Zrqa
5f4egL4KswDkCW4APr+/koA6iiiigAooooAKKKKACiiigAri/EVs/hSyn1nQHW3LTRLNZMpa
3laSRU37QRsb5s5UjOOQa7SuZ8ehD4Rn39PtNr+f2iPH64oAfp/h2JdRS91e9/tXVovnjaRQ
qW4JP+qiBIT03HLHHLGt2GWO4iSWJ1eN1DK6nIYHkEHuKxb3SL278QPdQane2EX2ZIy1sIW3
kO5wRIj+vbHWuW8PaV4stbrTtOurqe20+KzhiZUCtsVbZVI3YxvEoJzkn2weAD0misrQYb2H
QrL+0riWe+aFXuHlChvMIBYYUAAA54FatABRRRQAUUUUAFIM5Oce1LRQAUUUUAFFFFABRRRQ
AUUUUAFFFFABXNah4+8KaZM0F1r1mJl+9FE/msv1CZIrm9Q07WviS8jR6j/ZfhmORkiRU3vq
G0kb25G2PPRTnOMkYIq/pngTUdIiaLTvEEFrGwIKw6PbpkEk4OB0yTxQBL/wtfwUrhJNbERP
ea1mjHTPVkApzfFPwIylW8R2ZBGCCG5/Sq194d1OGW2jufEltLLdymJftGkRMGIRnP3WUjhG
PXrTNJ0fVEs4k0vX9Ht7PkwRLo21SFJ+ZAZslepDd+ucHkA5X4ZeJ/BXg/RtTtJPENmpl1Ke
SPhsmIEKh6dwufxrv0+I/gx1DDxNpgBGRm4AP5Gs+XwnqBuY7m41XRHnTYEkl0tyQQMKRm46
9cH/AAFT/wDCL6spOD4cYlgSx0twTjv/AK3Pv160AXP+Fh+DMZ/4SjSv/Apf8a0NP8TaBq0n
l6drWn3cn9yC5R2646A561zN34T1ua4EiweFXIUqGOnSRnB4PIcnsvfsKq6n4Yu5rIHVfCHh
/WEQYK2aiCZB32b1wSc5xuXp60Aej0V5p8LNde6n1vQ0ubm7s9OlR7aa6JM0ccmf3MmTkMjK
y8+npivS6ACiiigAooooAKKKKACuX8AO0vgyzkYhi8k77gMBszOcj2Oa6iua8AAr4D0dWGCI
MEHtyaAOlooooAKKKKACiisHxT4iTw1pH237Hc3s8kgit7a2Qu80hBIAwDgYUkn0BoA3qK8n
t7PRdVL6j4un1G51WY7vLktLy3gt1xxFEpQAgHqxBJPPektvDfw1hjYPbTvKcAuYrnqTnjj/
AOtQB6zXnXxp0+6vvh+0tk8i3NreQSx+WcEkuEH6uD+FUBpHwwWKNGsp0Ab5WKXihCD97d/B
6549arTaT8K53USXUjoo3MXv7s5I5HV+vfjuB9CAep2Fmlhp1rZR/wCrt4UiX6KAB/KrVeTr
ZfCtcDfNwdoVrm8OecgAbvf9amh0n4cwKAmr3tuhJxEdTuosZzzgsD+PtQB6lRXlf2P4ewXD
h9c1BxjIU6vdELnPA2t2x3NVr258BWrD7DqWtzXTfJBBYahemaWQ9FUl8ZP9OTQB67RXlfge
w1/R/iDNaaxql/PHdaUbtbK4vXuFtT5wULuZjuYAcsABknHFeqUAFFFFABSE4paKACiiigAo
oooAKKKKACiiigApCMjFLRQBxvgm+ttP0+Dwlc3EcWraWn2cwM2GljX7kqA/eUrg8dDkHpXZ
Vn6nouma1AINV061vYlOVW4iVwp9RkcH6VnjwT4ZVQq6LaAAYACdKAH+IvDtt4jjsYL357WG
5M0sW4jzR5UibSQRx8/I7gYrCn8E3l1Orz3dtNIAgW9kiP2hFQMoUN6MCN3Tkvwd3G0PBfh1
QNmlxxEfxRMyN+akGl/4Q3Q/+faf/wADJv8A4ugDmLv4azTvubVJbwFAjJeNkNmMIScDtjjo
cMwyM5rV0zRdY0zW7PMdvNYJPeZlW4YyKkzeYpKsvYqF4Y9QfWtL/hDdD/59p/8AwMm/+LpP
+EQ0zH+v1hR2C61eKB9AJeKAOgppYKCScADJJ6CsEeDtMAIF1rYGMAf23ecf+Rarz+BdGu08
q7fVrq3ON1vcatcyxv8A7ytIQfoeKAKHge0tLjW/FHiKxiVbTVL1EhkUDbMsSBWkHqGcyc98
Z7129QQQRWsEcEEaRRRqESNFwqqOAAB0FT0AFFFFABRRRQAUUUUAFc94IXZ4N0xckgRkZP8A
vGuhrA8E8+B9Ek/ilsopW/3mUMf1JoA36KKKACiiigArl/GGPtfhjPT+2o+3/TKWuorlvFg8
zWfCUJ+42r7j9Vt5mH6igDqaK4nxo7f2lZRm5soUNrclTezyQx790QByhGWAJwOvJIqpoHjK
Uva6JPDcNdhbULJcENIUaKFm80BtyyfvDyQASDjpigD0GiuKi1/V0traa8uNPgjnt7WZ7l7d
ljt/MWUtuzJzyiKORjfU8XibUJ2tZEt4PIZEEy4YsHaKSTg54GFjOCM4egDrqK4TVPGuo2SW
xbT1sVlWPdNdmMqhZJG/56quCUAGXB68Hin3njXUbPSri6l0WRJYY3bBcGMstmbjYCDkncCu
cY4oA7iuP8fK5h8OvGcFNdtWI9Rlhj9a5+X4najJM6WugvAvmv5T3kiR+ZGI43UHe6BGcPnq
SAM7Tzje8dTlB4Y3rtV9ctt4J6YV26j0IFACiZz8WYkkABOiSkKOw+0KAT9a7GuSij/4urJk
kiLQ0CZ5PzTtnJ7/AHFrraACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAC
iiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACuf8AA5z4D0DII/4l0HX/AHBW87qiF2OFUZJ9qwvB
CMngXQVdNjDT4Mjj+4PSgDfooooAKKKKACuY8TqTrnhIgjA1Vsgn/p1n/OunrnfEQL614XVd
pP8AabNyOcC2nzg0Aa+o3yabp1xeSRyyJBGXKRLudsdgO5rAufGkFpJNHNpWoq1sryXRPkny
I0CMztiTkYkBwuTweOK6S5toby2ktp0DxSLtdT3FZN94Y03UdUS/uIpC6q6sElZFk3bAd4BG
4YjUbTlTjkUAVT4wg8whNNvpVeQpbNH5Z+07ZBExXLjADMPvYyORmpf+EpthqX2OW0vItjiK
SZlTy45TEJfLYhid2w5zjbnjOcVbi8P6ZBeyXiWv753MhLSMyqxbeSqk4XLfMdoGTycmoX8N
abLqV5e3KPO90+5o3lbyx+6ER+TO0naCM4z82KAM23+IWgy2sVzNK9tE939kDyMjKr+X5gJd
GZcFSOc9Tg4px+IPh9IbdpbmWJ54reZIZIyJCszlF49iDnHTFXZPB2hTJLHcWRuVlcSSC5mk
mLMF2g5djzt4/AelFx4O0G7uIriewDyxKFiYyNlMHPHPHNAD7TxDpGpzW0UEqTPNJIFGASjx
fe3f3SO1Z3jc4uvCh5/5DsPT/rlLV3TPB2iaTqb6laWzrdMWO9pWbaCWJABPAy7HHvVDxoEk
1DwnEzKGOto43HA+WGY/4fWgCKAbvi9PIA6n+wYwQ2Dj9+3v/nmu0rjbdYk+LVykUYXbocW7
bgAZnfHHvjt6fSuyoAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAC
iiigAooooAKKKKACiiigAooooAgu/wDjzn/65t/KsnwZgeBvD+AAP7Nt+nT/AFa1rXf/AB5z
/wDXNv5Vi+BGLfD/AMOMep0y3/8ARa0AdDRRRQAUUUUAFcj4ruUsvEXhi9nSY20NzP5skcTy
BMwOoyFB6k4rrqKAOd/4Tjw4rMsmpCFgM4mhkjyPbcoz+FRN8QfCqgE6vHyM8ROf/Za6eigD
lT8RPCYGW1mJB3aSN1UfUlcCpW+IHhFdu7xDpw3HaAZhyeOP1FdLWB4s/wCQfp/Gf+JpZf8A
o9KAIh4+8JmfyBr9h5v/ADz80bvyqT/hNvCvIfxLpKN3WS9jRh9QSCK6CigDB/4Tfwl/0NGi
f+DCL/4quO8beMdBk1LwvLp97baxLDqZY2unTR3ErZhkUYUH+8w57V6fTSoJBIBIOR7UAcz4
a0jU0vr3XdbKJqV+kcf2WFt0dtEm4qgb+JsuxLep44rqKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoo
ooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAKGtOyaFqDoSGW2kI
I7EKaqeEFVPBehKoAUadbgAf9c1q5qyq+jXqt91rdweR02n14qp4T/5E3Q/+wfb/APotaANm
iiigAooooAKKKKACiiigArjvHOsaZpyaSl/ew26jUIp3WV8ZRCWLY7gEKfyrsa8k+ONrp4t/
DOp6hIiwWupqsy5yzQtgvtXv9wfnQB63RXK+HPHFh4hn+yta3mm37J5sdpqEXlSSxHo6dmGO
uDx3rqqACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKA
CiiigAooooAKKKKACiiigAooooApavKkWjX0kn3Et5GbHoFOar+GoWt/C2kQsQWjsoUJHQkI
BUmtqzaBqKICzNaygADJJ2mjQZFm8O6ZIv3XtImH0KCgDRooooAKKyPEhuF8OX5tM/aPKPl8
kYPrxzXJapqviXRtYubqdLV1MNrGWijdoYlMkoZ2DOoz0GdwABGTigD0SiuX0rVNavr7THme
wWzurJrl0jjLPkbQNsgkK4O8N0OBxk9a6igApjMsaF3YKqjJJOABWH4j8X6T4Ytke/kd7mY4
t7OBPMnnb0RByfr0965FvD/ij4gSCTxRK+iaCTlNHtZP306/9NpB0/3R+QIzQAzWfilPqGoS
6N4C0p9d1BDtkugCLaA8jJbgHp1yB6E1R0/4QXuqXTaz4z1uS/1okNCIwGhgIOQNrDDDP8OA
Ov1rrNUtrbwTpNkdAtYoVST7LFp8eFW5eXCqSOrMGCsW5O0PVWz8R6rHbW9pG2nTzeeLOPzr
hjOCjmMvMoHU7S3HQ8c9aAFuo7bU400Dxhp8dvc+aTZXkLFY5nJyHhkJzFJ1/dk59CwpsXii
88IXg07xUzy6cTtttbMZCnnAWcAfI2f4/unrxzVe38Yya9qsehX+jW89tMoiuFDg7n2sSVDE
EqCpGMZ4JzxV+3nvrK0c3Gn3moaHko0NxETd2y+hU58+MA9QS3+/1AB2cciSorxsGRhkMpyC
KfXntrp19okEep+CbmPUtFkBZ9JeYeWOeTA5/wBWRz8h+XqMA11OheJdP8QRyC0aSK5hO24t
LhPLngb0dDyPr0PYmgDZooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoooo
AKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAQgEYIyK5S10/wAQ6Cos9JTT7/S0P+jxXc7wS26f
889yo4ZR0HAIHBzjNdZRQBz7Xnizaduh6PuxxnVpMf8ApPUMV94yU7ZtC0ZgedyatIAPrmDN
dNRQBz5vfFuDjQtHB7Z1eT/5Hqs1743X5jomhMBztXVJcn2GYMZrqaKAOcN74wK5XQ9GB9G1
aTjj/r39aytXvPH/APZzfZ9O0q3ORvltLhrmZE/iMcbois2OgLfga7iigDzezHhvwxp6eIdL
t31W+uWljnvrqUm5Z0hkkKuWHyH91tK4UDPTitifxrJHNIkWlzXCo6LvhbcuDdPAcnHHCFh6
9PerGt+E4r67Oo2Itkv9waRLmESwXBAwPMU9GAyA64YA45HFTaJqdm8v9lzWEWl6lGvNkQoD
KCTuiIADpkk5HIzyATQBiN8QJlSHZpsNyZoo51a3uHdFR43faSsZIceX0xjBzkYNb2oaouna
NFqkGnbprqSHdEylXy5Ay2xWJKg9gelU9bvdK0+4XTbrQxc27mOYeXZmVBI0m3cwCEKR97cf
esf/AITvTNVWK21Tw7ePY3E0YhElhNMGBSR1OzyvmYGLom8c5DHBwAW7Px9p9xBaTSWEkV3c
PaRRR7SwPnrExAk27cp5pJXOSEJ+ktp4yvLp7O3OjxLqF5aRXkMJvfk2Orthn2cMNhGACOeu
MmsuTxtoFsVul0DdcNAJZvLhTfHEtr9oj3HA5IXaqnupPG2pruaDxToZm/s2eCW2mW38hLBX
dpNo8sKZ48Kg8xgSyrjJ6dwCCTURLqE2q6Fby6e8q+a7JG86Xh8uJyJYI1JziULvQ7gVOcgY
qzqsthqpe41Kefwv4g0+EzfalYf6oYJIbG2eLOMqeRkZCkitY6ysHlWFjZQ6lrcCBZ1tcJDA
7YL75MfICRnbgsePlNOTwsuoalaapr8y391bNvt4AgW3tmI6ovVj/tMTzyAOMAFrwrfapqXh
y1u9Yt0gu5QW2KpXcmflYoSShIwSuTjOK3aKKACiiigAooooAKKKKACijtxRQAUUUUAFFFFA
BRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAVn
appFnrVr9nvYS6KwdGVijxsOjIwwVYeoNaNFAHKTXU+h5i18R3mlEKo1J4wWj54E6gYxn/lo
ML6hep2rbTNMjla6trG0WSZxM00cS5dsEbsgcnDNz/tH1NaBAIIIyD1BrhdR0q60HVtKs9D1
KTT7HVrpoJrYRiRYCInk3w7siMny8beV5yBkcgG1qNxoOivFC1lA95Kd0FpbW6vNIQpTKqB0
CkruOAAcEgVmQeGZ9SgSC6tbfRtMWUTCwsdvmu4xhmlUfJgAACPkAD58cVdibw94QMiyTNHc
yKr3FzNvmmkBJAaR8E4yD1wBg4wK6egCrY2NpptnHaWNtFb28YwkUShVH4CrVFFABRRRQAUU
UUAFNwNxPcjFOooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACii
igAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAK5vxJj+3PCnTP9qPjOc/8es9dJXmvxHO
qnxf4Ii02d0jm1BllEYyVG3DMPT928vP0PagC9rZ1iePxNPa6R58Utr9jjzcbSRGshLBcE5L
SHAHXA554s6VBrp8ZPfXFvdJp9xFIGBuMxjlDFhDISCAGBwq8t3HI7OigAooooAKKKKACiii
gAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAK
KKKACiiigAooooAKKKKACqGranaaLpVzqV/KI7a3QvI5Pb0A7knAA7kgVfrmPFccUl/4c+1D
NouqKZckbd3lSeVuz/002Y98UAckfEnjTX7tzDo2taJpvWFobGGS4kXsXMsgCH/ZCHGetIIN
V43x/Ehj3xPZLn8n9q9VooA8qhbUkCyrcfEONXHDstnOD9AN354/GormC6ubmyu57vx/Jc2r
M8TDT7YeWxBUnHl45BI71o2mh6/o9ra3Ny0l1OkYjha2hVv7PXzBvMachi0Rb5iCcrjGCFq9
BdeMmXdFGslr5kQRrpPLnKfaXBJULjJiCFgduBzwSQADHmudYMZMepeP1br82l2rfoIxTG1X
xAdiL4k8URsSAxbwkWA9ekf+PQ9a1dH1DxVa6ek+qtdXDsSJI1sizpJ5TEgYRcrvCgEAjk/M
R067QL19R8PadeyPvknto5HbbtyxUZ47c5oA83TXdZVx5/jHXowRkF/CDgH8kJrV8N+M7qPW
E0rVdRh1OG4kEUF/Hbm2kjkIJWOaFsFS2DhgME8cGvRq4j4i6Na3mnWGp7dmo2Go2jW0qD5i
WuIxsPqCSDj1ANAHb0UUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFF
FFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFVr6xttSsZrK7iWa2mQpJG3Rga
s0UAcsPD2uWwEVj4ruUtlPyJdWqXDqvZd5wxx6tk+9H9ieLf+hwi/wDBUn/xddTRQBzUWl+L
YN2PE1hOW/5+NK+79Nkq/rmpDaeLhuI1rRSccKdJlA/9KK6GigDmmt/G2fl1TQCMjk6dMOO/
/LeoivjeNEWJfDuAvI/fKAfQe1dVRQBy+fHn93w3/wB9T/4U200DV76+tr7xJqVvc/ZXE0Fl
ZQGKFJAMBmLMWcjqM4APOOmOqooAKKKKACiiigD/2Q==</binary>
 <binary id="img58AD.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgA4F8.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img7F10.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img401D.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img7E00.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAAR
CAB7AI8DASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD3+iiigAooooAK5+78TRR30ljptjdareRN
tmS12hIT1w8jEKDjnbkt7c1FrE15qupjQtOuXtlVBLqF1EcPFGfuxoezvg89VUZ6la17Gws9
Jso7Sygjt7aIcKowB3J+vck9aAMifV/EsEfmHw3bMB97GqKNo9TlAK4K4+OsMOotZRaB9qZT
gy298GjyMZ+YoAcZHPT3rF8d+M77xpqr+H9DSaXTFcxBLdvn1CQHH4RZBGcgHDNk7QKwfEnw
n8Q6Rp0Wo3txbS2YYtdJZoqNbbjnJO0BlGeuABk8AZNAHqumfGTwtezxQ3ZvNMkkGU+2RjYf
X5kLAAc8nA4PcHHfwTxXMKTQSpLE43I6MGVh6gjrXx/qfhjVrRZbqCXz0g3Eh5lLj5Qcgg/N
6/UdzXoHwd8USaJqdtpL3Ql0fUWCQxtJloJj0IB6KxypAzhsc4ILAH0NRRRQAUUUUAFFFFAB
RRRQAUUUUAFUtT1CHStMur+4J8q3iaRgOpwM4HuegrN1rWr3Sr+1jSwgezn+Rrye6MSRykgK
jAIxG7sxwM4HUjMOp6fqut/ZLW9trGGyW5jnuBHcvKZFQ7lTBjUYLhCeegPBoAu+HdOm0/SU
+2Bft9yxubwryDM/LDPcDhR7KK5L4v8AiNtG8KDT4JvKutUYwbx1SEf6xuo7EL1HLjkV6LXl
XxI8Aa94s11L21utPj0+K0EBW4uJI2X5maQjah+8No5OMA5B4IALfwh8Lf2b4ei128jj/tLU
YlK7U2iG36oi/X7zHqSeckZr0K8tor2yntJgGinjaNwRnIIwf515xp/xYtf7cXTZ9NgTTgyw
R31jctNGzFtgCq0aFlB4JTcBkdQcj0+gDwvT9Nn/ALEiM0F1KyoVuHGtQQoWXKMdrLkcg8H8
z1ry/ULV/D3iK8tbW22XFvPFc2my4jlMefnT514ODtHoeBgHaR714f1e3Hh+28y+ihabfLs+
0hSqyOzjjzl7MP4RXl3jlRL46kkjuYpWl08APERN/Ey4O6R8FhkbScHdjgkGgD6N0nUI9W0e
x1KEYiu7eOdAeoDqGH86vVzngKF4Ph94ejkzvGnQEg9soDiujoAKKKKACiiigAooooAKKKKA
IJ4Irq3kgnjWWGRSjo4yGB4II9KwILibw1cx2d9K8ulSuEtbyQ5aBieIpT6dlc/7p5wW6aoL
i2hu7eS3uIklikUo8brlWU9QR3FAFLXNe03w7p73uqXaW8Sjjdyzn0VRyx9hXiHiDxZ4i+Im
tDRdHtZ0syA62kRBDqcFZLh/u7COccr8y/6zkDp9V+Fesaj4j3f21v0nyzGJZ2MtzFFjAiRW
G0cFhuJ5+Ukbl3H0bQvDul+HLJrXTLUQo7F5XJLPK56s7Hlj7mgDnPBvw8tfDghu7+Vb/VVy
RJtxFb5GCIlPTgBdxyxCgcAADoPFV/Np/hu9ltWC3kiCC1z/AM9pCEj/APHmFbNcxM513xFJ
HCiS2mjEN8zELLeFflUkA8IpBPXlxxlaAMwC3sDFplteWW22RLWNP7dlhPyKEA8tUIU8dB3r
x34h3EesfEObSYRuuI7eLTUP2hpWadixwHIyQGl2nPGFxgEjHt/ifWB4N8NXery3Es10yCOC
3lnBRpm6YJAwB1J4AVScDmvJfhR4Wn1nx3c67qKySLp8jSzSSEfvLxuvAA5BLMR1BKjtkgH0
BbW8dpaw20QxHCixoPQAYFT0UUAFFFFABRRRQAUUUUANY7VJ9BmuS0XxoupTWEN5YfY5r+KC
aALOJFKTRyyJk4HzYgcEYPOMEjmuu6jBrNn0PSrmJYZdOtmjVERV8sAKqZ2AY6Abmxjpk+tA
GC3jZ5b6OGz0mSZHW3/evMEAaYtsHQkj5Tkjp6GnSeM5jaWN1a6WZYru0S5xJMUZN2flwEOS
Metb9vo+mWscaW9jbxLGI1QIgAUJnZj6ZOPrVm3t4bO2jt7eJIoYlCJGgwFA6ACgDnptdvpd
K0i+hhjt/tV8kE0UgZzsLFflJ24PAOSP8a6KN3dWLxmMhiACQcgHg8etJPbQXPl+fEr+XIJE
3fwsOh+tZGoXEPhrS7y7iSWe4ubjdFAWyZZ3wqovoCQPoMk96ADWtUuPtKaNpTr/AGpcoXLk
ZFrF0MzDvzwq/wAR9gxFqCLTvDWhFS629jaRtJJLK31ZnY9ySSSe5JqHQdHbS7aSS6kFxqd2
wlvbjH+sfGMD0RR8qj0HqST478VfEt34m1tPDWlZltILhYvKGQL673bQmemxD17ZByQdpoAq
ajqOr/E/xxHDpqMlssWbYSqdtnC3WaQd3deQvcFBkguK9x8O6BY+GdDttJ0+PZbwLjJ6u3dj
7k81meCPCEPhHQxakrNf3DedfXWPmmlPJOTzgZIH59Sa6mgAooooAKKKKACiiigAooooAKKK
KACiiigArmomfV/GkzA/6Hoy+UB/eupEDE/8BjYD/tq1dLXB6bcMmnahcPhDLrN22ZJZYw3l
ymMfMmeMJjB44oA2PHPiH/hFvB2o6quDOkfl24OOZXO1M57AkE+wNeVfBjw9HqGvz63JIZ7T
TE8m2YsSHuJBl5D/ALe0jOeQWx/CK1PjJqwufDfh+1maMG6v2kbyydhEaMBgsB3deTwD1yAa
6n4P6aNO+G+nPjEl40l059dzHb3P8IXvQB3lFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA
BXnNlcwpo3nT3E0O+/1Aqsb3Qzm7mIJEJHHuRXo1cHa+GdbtI5IsWsytcTOp+0oMK8jOOGtm
OQG6bjQB5j8UdUW4utFjsJpTJbRXFw5madwpPlgYacZ/hPQEDPIwSa9r8FQC28C+H4QANmnW
4OBjny1yfzrzfxl8MPE3ia/0+e2fTYPs6SKXln3EFsYI8uBOmPf8uD6zpNkdN0exsC4c21vH
CXAxu2qBnH4UAXqKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKxdXubo3+n6fazm3a6MjPOEDFV
Rc7VzxuJI6g8BuKt3OradYTx293f2tvNJjy45ZlRnycDAJycnj61SnuNA18G2a+tLh7eUEeT
dASQyZKAhkbcrZ3LwQeooAyIPF0mmtd2Wow3N7LZTMj3UCRqCmUwzAsPm/eAEKD0JwOlPsvi
Dpeo3U1tZWl7cOkixxiIRnzcsVyPn+XG0nDbTjnFWY4vCIEGmRz6dvnRlihW5XfKu8sxHzbm
+dSSeTkHPeqVxpng+9sEuF1aKOzmu0KSwaoyoZVJISNg+EOSThNpzQBYTx1psuq2enQxzy3F
2rYjR4tyOoclGXfkH92wz93pzzmnt4ztkthcSadfRRgTST7xHmCKJtskjAOeA2RgZJwTjApZ
fD3hezuor+URQNbHzFZ7x1QNED87KW2llGcsQTgnJpt3ZeENUs7PzLiza2neRLcw3pjWcu+X
QFGG9S3VOQT2oAvaf4ltNR1KSySC5idWmWOSVAEm8mTy5NhznhiByBnPGa3K53SPD+maRfTX
i3Uk9zLNcuplnJWPzZt7qiZ2r8xUHAySBnk1ryahZxSRI91AjyuUjVpAC7A4IHPJzxj1oAt0
UUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAGPqehxalJO0kzL5y24IAHHkymQfmTiuXh+Ht1c2Fvb6pqwU
WxxALGLymRDKJHBkzlidoGQFxycE816BRQByGn+DRpGINPuYEsmJMkMloGKgSO6iMhgExvxy
D90Ywc1iRfDG9t9Fk06HxA2Jt3nbo5ipzDHEG/125iojOFZinzY2jAr0qigDhL34dLqNxfXM
+qyG4uVuEVhEdsKyptIUbuPmyxOcngZGBivP8O799LitIfELJIvmMzNFKys7y+Zux5248gD5
2fgdq9DooA4e88BzTGSW11m4tp5HkbzPmkEZa7S4BRWYquAhXAGDkE9KgHw1t0bS/LvpUXTr
lpolAY7wbwXAV8t82ANoPXJLH0rv6KACiiigAooooAKKKKACiiigD//Z</binary>
 <binary id="img1412.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img27CF.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img9FB4.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAAR
CACFAXIDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD3+iiigAooooAKKKKACiio/Mj80R7hvK7g
uecev60ASUVBPNDboHmlWNS6oGdsAszBVH1JIA9zSC5he6ktVkQzxorvGD8yqxIUkeh2t+Ro
AsUVlXev6RZPDHc6hbxtO7RxBnGXdXCFR6sGYDHXNLqPiDR9IlSLUdUtLSSRdyLNKqlh6gHt
QBqUVBb3EN3bRXEEiSwSoHjdDlXUjIIPcEVPQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU
UUAFFFJ1GRQAtFFFABRWVDrul3BuTFfQuLVd1wwfiL5mU7j0BBRgR1GK1aACiiigAooooAKK
KKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACsrxDa3d54fvbexkliupYysbxPsZT6hsjB98i
tWsDxbNLD4fk8lnRpJ7eIuj7dqtMisSQQcYJzjnFAHNyeHvEemtqMmmz312JYLtIorrU5XAy
0XkgEyZBAEuCCp7FhwaTStJ8Vy6PHDey38EoMkW43XzmJrmNg3+tchhFvAy7MMEbuefRKKAO
SttI1O3s7OKYS3i2urPLGlxN5ji3LOqEuzEsVDhvmJOF9cCrt1aX6a7f6nZ28bSLpogt97YE
su52APoo+Xn/AGj6V0FFAHG3/wAONA1ax06DUYfOmsYwsdwUTez7gxZsg7ssGJU5U72yDxjZ
XT5YvEMtzHCi232BIE24GGDsdoHYYI9q2aKAPIotF8Z6VpNy32m8hFjom23ig+dWdbMIIxiX
G4ShmBEWTgfPg4q7qGk+Lri3hTT21i0tDPLiOa6E9xHmOIIxYXCZAcTHBdx8wyuOB6hRQB5l
HpvjJdS1p5Wv5bKSc4jS62PJF9oziE+adh8rIyBHjpycMIb698Swpb262OusNNUSSSpOrEhr
hHVXIceaVgUqeGyWPU816nRQBwEekeLru/vvt93Oli1vfRW0cFx5bK/no1vIWUg7iu4AdFVQ
D94iugvLLUE8FXNnp8s41T7C6QSSzbpBMUOCXJPO7vnH4Vv0UAeZQab43TzW1l7u9gaWLfFp
t2IXKpHImUbeu0MwikYZH3scgEFtla+MZprxS+ofbot6SXL3AFtIv2VQEjQtgP5xzv2gcNz2
r0+igDgZ7HxSYbY6V9utrKPzHmtb26WW5kXfFiNZNx2kqJMMzMRnGVyCK1/p3j2We+eK8KQq
btLaOJ1JZGnV0Y/MvzeWWRRkbduSw3cej0UAc74ZtdWtvC8cN9PK19+8KNcrlkBY7A37yQnA
x1dj6nNcpqFj4t/4RxbewtNWW6dh5rzX4kkEojOXTbMmEZ8cF8DA/d4yK9NooA85S18enXra
4aSUaV8jzwNJH5xb/Ry4Ug7QuRLgc8CQZ+dMJZ6d47Xz2W+ZLk3UeftMYeEqHcs64mJK7do2
gR9uM5r0eigDzaOy+ILXVrG9yEt0NtJcyI6kysLuTzEQFiVUwsjE5zhFUZya1PHNt4nnuNLP
h0z4DOJ/LlCAElNpbLDIAD9mH+ya7WigDmPGMOozaZH9iS8lhUyGeKylEcrDy2CEMWXgNtJG
eeOoyDyumHxNpnge2msobqGdRaJZ2d/J5jSu0eyQHBYqmW3AEjGw8KK9RooA5K/0XVYr+GSx
vL51j0qeMs92dr3IEaxMyk4zjzDnGM8nnFR+Hv8AhJry5tn1608mBbWaGRCVxI2YdjMgd+T+
+HU8emcV2NFAHD2vw70jSNSifSbCKGOecTXsmFBKo7Sqi4HAMhTIGF2xgYruKKKACiiigAoo
ooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACszXre1udGuIr0D7OQCxMpjxhgQdw6YI
BrTqlqdhHqem3FjMXVJk2syYyPpmgDMvPF+iWUd4ZLsubNJHlWKJmP7sgOBgYJBYAgdM84qb
V9dh0yHT2WNpn1C5jt4F5UZfnLHBwMA9vaorjwvZz21xAJZk81Ltd67cqbhsuRxjI7Z/HNXN
Q0iHVIrVLp3YW8olwMDeQrLg+xDHpigCq/i3QVt2n/tKExK4Qlck5ILDAAyRgE5HGATniptL
16w1i8v7aykZ3snRJW2EKdyB1Knowwf8jBPNj4Y6MmmLabuYpAyOLeLO0IyAMCuG4YnJ7+gy
K3YtBawjuxpl7JA9y8DHciFU8tUQ4G3+JEAx09MUAOv/ABDBZa9DpjhR/osl3PIzEeXGpAGA
FO4knpkdO/Sqt54z0uCHdEzzyNZz3sYRGCssP3lJx8rZyMHoQc9s3da0GHWYZBJcSws8XlZT
BGN6vyCOQSoBHcEjvWba+C4LbTFsft8/liG6gOyONBsuGDMAAvG1hlfyOaALv/CXaD9kNydT
iEQl8okhgQ23d0xnG0g56Y5zUdx408PWtw9vLqkSyJndkMVGMZywGMAEEnPAIJqp4lsNLsY7
rWb7WDpQlzHLOxTBRlVCgDA5JCAjHOfUcVKfBGmm0ktlmuVjaO5iADD5VmVVYDI7BRj9c0Aa
1vrWn3Vzd20F0k09n/ro4wWZevYDnkEcZ5GOtXo3DorDcARkbgQfxB5Fc/YeGE0vVtT1C1u5
POvQ2EKKqoSScnaPmIOACecDHPJrZsIp7ewtobq4+0XEcSpLPtC+Y4ABbA6ZOTj3oAt15J8Q
PjLL4H8UPo40EXYWFJRMbox7t3oNh9Mda9brwD4yeAtf8U+PkuNF06S4jj0tXkf7q7leT5AT
wWIxgUAdv8NviXe/EG5u/wDiRR2Nnagb5/tfmEueihdg7AnOe1ekV8PaNruueDNba40+eawv
YjslidSM4PKOh6j2P86998JfH/RNUVLbxDEdLu+AZlBeBz+HK/jke9AHslFVLDUbPVLVbqwu
oLq3f7ssEgdT+Iq3QAUUUUAFUr/UrLSrJ7y/uore3j+9JKwUD2+vtV2vPb/wbJ4m8Y3uqza/
qVs2m3KQ2kMQieOE+TE5dVdWAYljzjPSgDUj8U6teq9zpvhx3sNhaKe7uhbtKAAchCpIUg8Z
weOQKik8T+JY4ZZ/+EZtWiQ4LjU8jpnJxFwMc5OBgjk1y1/FNbCJm8S6691JqZsQscdpuUea
ImlZhDkLlx+LAd81a+yaY9pI/wDwsLV5YmcRkpDA7uzbiCuISzA7HIYZHynB4NAHQxeIvE0s
TuPDNmNj7dp1Qndz1BEJBHBPXP48VO2u+Jll2f2BpZOARjWPvZ9B5Oa52LTNPu5LO2t/iBqi
maFJYVjjtkVkYGRQcQgAFcsEPbnFS6d4etb1ojZfEHW5i7MsQWSA5OBIRzFz8rBvxBoA3P7a
8UtamaPQNL6NgHVnI3A4K8Qdcg+3vRFrfiWa2S4TQ9JMbfxf2u2Pf/lh1GD+VYkunaYst2sv
j/XhNaYEwE8WVJYLhQIucsAuFzzx14qtDoPh69u7ezh8a60895CDEEliBdPnwN3lcH5H4yD8
h9KANo+IfF+U/wCKf0ZQ4Jy2rvgEAnHEPXg1LFrniyaOJ49F0VvMLBcapLg4JHXyPb9R61h2
PhLRdQufOtPGfiKS4SbyxuukDCTyyRw0fXaGIOPU+9La+HNDKxPF471xhcBIo2a+jzJvUSqA
THkkqQ2fSgDoZtU8VRKijSdFaV/uRf2lKGP5wdv6VH/bPipV3SaRogBYIuNTlO5s4IH7jPBx
WdpHhrStVVprDxXrt15Q2O32lQTkDB/1YyCuAD0IHeo7jSPDsEU0UvijVFSOSR5EW7y24ybG
4C55fKgdzkAGgDVk1zxHC6wzafoUUzNtVX1KXk44/wCWH0qSXVvFETRD+ydHYyMFDLqExUE9
MnyOAaw20bwwwWU+K9RVgI3DfbQHXzHaNT93IJZnX1znPSnLpnhpLaRV8Yas0UglkYHUi5YR
PtfqCeHYDHcnvQBtSar4piSR30vQwqNgY1SUluM8DyPrx7VGNb8TssZTSdFk8wZQpqjkOMZB
U+Tgg9BWbHougalaNInifVZIz+8YG82kbZMcrtBBDjGMdRioLPSvDsdgslp4i19oLKTygFll
d43O4EAFC2cFs+g9gMAGrLqfjI3UcUNj4eCyZAP22Z+evaMdR/L3FEup+NLcKJ7fw2jSYEe+
7nQEnoMmP2PHWssaZ4ZN99kHinVPNkAk2/ajt5TzOu3AJUlsZ5BPFF5pvhpreU3Hi3WHAdCw
S+ZnDMm9cBVyDs+bjoOelAGquo+NjF5i2vhqQFsDZezc84b/AJZ9qbBq3jKScJ9k8NyMybxH
HqEuSN2Dz5fbp06ms+00Tw5da2bWy8Uau98Iy2I70jKsFclW24Jw6Hg5w3vWgnw602Nw6ajq
yuG3bhcDPUt129MknHrQBn65451nwxpT3uq22gYTI2R6lIGYgkYVfKOTx09jW/4H8TSeL/Cl
rrUll9jadpFMG/ft2uV64Hp6V80/E7TWsvG9/ph1C+vLawjVYPtbmRo0KxthScA/M549Oea+
g/hRn/hX9rnOftN11bP/AC3fvQB29FFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFUtSnu7fS7qa
xtlubuOJmhhZ9gkcDhc9snirtFAHxT4i8b694i8Qx6lrM3mS2swaO0dSIYiDnaEzx0we57mv
W9G/aSgYKmt6DIh/ilspQw/74bH/AKFXU618GdF1zx7Nrl0inT7m3c3NqjMjG4yAJFK9iMk+
46HJxj6r+zjoVwzNpesXtmTztmRZlH0+6fzJoA6jTfjV4E1Hav8AbJtZG/guoHTH1bBX9a6+
w8QaNquP7O1awvM/8+9ykn8j7H8q+eL79nLxLCzGx1XTLlR0EheJiPptI/WsK7+Bvj23Y+Xp
UNwB3hu4/wD2ZgaAPreivkSPwX8VNJx9lsdcg9Ps1yf/AGRqvw3/AMadNl+RPFDsD/HbPOOn
urDv/nFAHv3iz4ceGvGQL6lY7LrGFu7c7JR9T0b6MDXjmu/s56vbs8mh6ra3cfUR3IMUn0yM
qf0qC28bfG23xu0rVZwBjEuin+iA1pQ/Ej4xoqhvCE0pXqX0icE/XBFAHDJ8OfiV4du/PstJ
1K3mzgS2M4JI+sbdK3dP8UfGrTiFWy8QTKMDbcaU0ufxKZ/Wusg+KnxTXP2j4ezSccbNPuU/
nmtGz+J3xGl3NJ8NbplHAG2WI/8Ajy80AY1j45+NMyqq+FA5JOGuLB4j+rLiul07UPjXfFfO
0rw9Yqed1ySf0R2NWrfx78QZBmT4ZTlT0xqKof1WtKDxX47lkXf8NnjjPVv7bgJH1GM0AW7H
RPG0yg6v4tgiB6ppunoCP+Bybv8A0Gk0zUI9C1PXbWS31e9Zr1JDOls827NvCOSowDx0AGBj
irsOseKJSQ/hNYcd31KM5/JTS+GZ7mbUvEH2u1itrj7ZGzRxy+ZwbeLGTgc8UAYELaClxqEa
WWvvc3d5HezBrKRmQrIsgQDb8qbhnH+0eeams/sdkmnqyeIriGwkV7SI6Wy+SqRvGqEiMFvl
kPJPYe+c9LC7bxJHLa2sqXtvqV3KS2kvGNjiUK5uSAsg+ZSFB5yARxkPuNU8SeIPDAjudNv7
FWjRLtoIHLuoe38xkR41cHa0w27TnacbuKAFWy0+NVhgj8Sx2g2OYV0tjmVYhEsmSmfuheOm
VHbIKaxpmjatGqGy8R2wWQyIYdNfcn7lYhtJQ4ICAg9Qeans7rX7aKxt4EvYYdyC0jXTgizL
9pcN54EeIf3Plt/Byx4yNtX/AAHquqavZR3d5cXtxFLZW8rtc2ghVZ2DGQREKu+PG3B+YdMM
cnABmzWunTavPqbw+JTdu6NFL/ZZzFtcuAP3fzDkr82cLge9VZtD0V9TivvsviZLmNWBlj09
g7OzTOzBgny5aeQkLgHjsMHS1vUfG32u9i06z8q3RpY7eYxB2diAUfHOEXPTGWIPTHOadb8f
S2bXN3p81gZp22R28JlaAeUuwECKQkF95JxxwCyigA07w3oFkH87Tdbu45Jo7l4ZdL2oXSJ4
wdqoOz5+oHvT7Xwx4ejkjQ2HiGVoo4YF860baEiiEWB8oA3KF3Eddo7Cuk0248Ttq/lahbW4
sRcyKZYyQxURgr8pXhd27Dbs9BiuqoA4rw1a2PhaB7W2sdUkMpUFzYKvCggZKKM9CST3PbIF
V/7E0+K8mvLS11q2uZ5/tMrxQKd8vmb1YhgRlQzJ/utjkgEd7RQB5tL4O0O5vLe8uLLXHuYW
LFzEB5jGRpCzADB/eMWA6AngCoo/Avh6Nr5xp+tmS8Uh90QO3LrJ8oIwPnQNjoT1zXp1FAHn
kfhXQ18jfo+ou0ClY2+xRptJk8zcAoABzxnHQevNXb7TbK/sp7VrPV0Sa8a6cNapIrMyFSCr
AqV5zgjggHtXbUUAebWnh5YHmhuZNbmsN8TRW/2VR8yQJCrMQo5+XOBgcLx1zVbwn4eisIbC
DTdcjeExv5raeZfMdVZC7blKszBzk+y9hivU6KAPNdMsdK0rxSdchste8wQ+SkQ0llVV2Rpj
KoOMRLgcAEmur/4SuD/oFa3/AOC2X/Ct+igD5H+Jd1c6r8QtZuIYZ7Ubid1wpgfaIohgqcEd
B16hq9++ESovw5slj+4J7kDnPHnv7n+deF/FyfZ8StcfdglkXbsB3YjgxgEcnIz9BXuPweDD
4bWIdAjie5DKH3YPnvnnv9aAO9ooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiuW8fXHiO38H30vhaN
JdTC8AjLhP4ig6Fx2B/U4BAJD410X/hNY/Csc5l1RomlZYxlYsDO1j2YjnH544z0tfBM0tx9
rllnkl+0l2MjOTvLE85J5znOaeDqDfdNyc88bqAPvOivhmHR/Edw+2DTtVlbGcJBIxx68CtJ
PC3ju5XeuieIJBnGTbzdvwoA+1KK+P7f4ffEuR5Fi0rVlLD590+wMPQksM1fi+GnxXkyUs9Q
T13aki5/OSgD6xor5fi+EfxSkYB71ohjq+pEgfkTV+P4KfEl0y/iO0Q/3W1Ccn9ENAH0jRXz
7H8DPGZcCXxmqJ3KSzMR+HFaEPwH1wqDP8QL1TnlUgcjH1Mo/lQB7lRXjkPwKmDDz/HGtOuO
iEqc/ixq9D8DrBV/feLPEzt6pdqo/VTQB6rRXnMXwb0NHDNq/iKQDqrai2D+QBrStvhj4ftl
KiXV3OSdx1W4BGccfK49KAO0rj7LR7XUPFfiWWd7xW86Bf3N7NCMeQnZHA/Gr1r4L0WzkEkM
d6HC7MtqFw2R75esfSry18P+IvEFnBpuoyxmeFwbeF5gP3CcE5PPHSgCrf31hZRLB5WqvcSa
kLQRJrFyCsRmWMzMS+QMuOO5IA9an87wxHCsy6l4jkSRlSPZc6hIZtwYqYwCS4IRjuXIwOvS
hE0Nbm9/4k2txy311HdzO1o5YtG4dQOpC7lzgDu3rU9omm6dFZIlt4gnisnElrC9pIRbhUdF
QfKMja7DnJ4GTwKAGWj+GNSNvDbatrh80DZIb++RclN4VnLABtvzbSQcdqbpX/CL6s0Qs9V1
7Mj7EWa/voiTsEg4dhwVYEHoe1VI9O0mKIQw6f4kihDBzEtocNJ5fliU/LksFAHXHAOMio9U
0bw/qkHlS6Lr6R7w2yOyPAEQh2jcpwNijkcg8gigC/J/wjMU8tu2peIzcRSLGYlu9QMjE78b
VBy4PlSHcoIwpOcU21fwtdXYt4NX16SQxCZSt/fFXXYJAA27DNsIO0c+1QDT9LN+98tt4oiv
XkEiXP2Vi8OPMAUZU5GJXHzBuCBngYi/4Rzw1M8kjaZrsZktjaFfsT7ghjEWd4Tcfl7FiM5O
M0AXo38LS2rTjW9aVESZ2EmpXiMohx5mQWByN68Hk5GKbPP4SjcLJr+rK5SRlQapebiEO1sK
GyeSAO7HgZqtbeHfDSrNb3Om6zdxsJv3lzpzFcyqiuVVYxtOI1x8oxz606fw94XuEu/N0bWG
a6d5ZS1nKxLMBxypGARkDpkn1NAG/pFjpWo2RmsNQ1aSIO0beZfXIZWUkEEO24HPr7dsVmHW
PDCSPCdR1wOrlQG+2/vG8wRkISPn+dgvy56+laOiT6boulRWNrZ6mkSlmw2myKcsxY8JGFHJ
6AAVkanpGlXsNqtvLrVpNbSb0mTT5mYAzrMwGUxksgAJzj0NAFhdU8OzPAq6tq6+btG8y3QS
MszRhZGIxG29WXDFTuGPasjR9Ssr/Sxe3up6/Y+Y6CC3+0TyTyK6lkOzygSSqufk3r8rfMcG
tGPR9BjdB5ettGSr3EbWUpS5kWRpQ8g8v729i3y4HTsAKik8PeHp7RYLiLWrgxmLyJLjT5JT
CsasqKA0RUgB3+8CfmznOCAAe+8PRTLG3inXfmg+0BxJKU2bDIPnCbc7ATtzn2pJL7QYmjEn
iPxJG8jlNrrcKYyCgO8GPMY/eJy2B8wNWX0nw9Lai2ltdZdMkk/Ypwf9T5I5CcYTGMY5Gao3
2i+HtQlt7i+TxDdXFtO8xlk0uVmkY+X/ANMeMCJANm3ofU0AdR/wiw/6Dmt/+Bp/wp48OMAB
/bescf8ATyP/AImmf8Jdp3/Pnrf/AIJbv/41R/wl2nf8+et/+CW7/wDjVADT4Yc426/rSgY4
+0Kehz3U0q+HLpVwPE+t/i0B7e8VL/wl2nf8+et/+CW7/wDjVH/CXad/z563/wCCW7/+NUAf
MnxKgOm/EvXYJbi4vZyE2yzRjf8AcjbIKgAEDPIA4A55NfQHwiYP8ObJg/mZnufn4+b9+/PH
FeD/ABNvP7W+I+sPAs8ERVSfPt2jkKiKEYEbgMDlfTpyK95+EkCWvw6soI8bI57lRjpxM/rQ
B3NFFFABUM00UEe+aRI0yBuYgDJ4HWpq5rxRpMur3nh9V83yINSE04QKQFEMuCwYHjdtH4/Q
gA6WmBlYkAgkHBweh615fd3HizVLrXbdk1i2twA8QiiA2FJwCqOYxu3R84XcDjrnOdK5tPE2
manq93pT3MxuLx9kLpGY5AunqFkztB3GZFXlgvGOM0Aeg0V5ncz+MrgXS6fqOqx2yJI1pcT2
ESzTNm3Cq6GIYGWmA+VTgZOQMmeW/wDFtlfaRbNJqFzEL+aKaT7KmZ4fPRULssZUfuyx48sE
c7sjaQD0WopJo4V3Susa5AyzADJ7VyutWHi641WWTStQ8izIXYv2yKPHHPytZyEc5/jP4dKg
8RwXUmm6VbXelNqF28bxT3ZiF0lsCoDvsCqHc9B8ij73AHykA7aisaya30+5sNIinuSBZExR
yLkFIyi7mYjO75l6nnJ44rZoA5J/AOjDxzF4sgjMN6EdJ41UeXOWGNxHZvcde9dZ0GBS0UAF
FISAMk4FV7K9tdRs4ruynjnt5RujljbKsPY0AWaKKoXus6Xpg/0/UrO0x/z3nWP+ZoAv0VxV
/wDFrwLpxxL4jtZD6W4ab9UBFctf/tEeE7fItLPU7tuxESop/Etn9O1AHr1FfPV9+0pctkad
4aijPZ7i6L5/4Cqj371lRfFn4peJzt0PT1XJxusLAyKOnUvuA/H1oA+mqr3d7a2MXmXV1Dbp
/elkCD8zXz9b+DPjP4l+bUtduNOibkiW+MeR/uRZ9OhxWvZfs7QTMJtd8S3d1MQM+RGFx7bn
LZ49hQB6JqHxP8E6WD9o8S2DEdRA/nH8kBrnpPjp4WluDb6Ta6xq0+PkWzsydx+jEH9K0tG+
DfgfRsMNGS9lHWS9YzZ/4Cfl/Su0s7G00+DybO1gt4h/BDGEX8hQBwdt408b6xkaZ8P5bVD9
2fVL0Qhfcx7dx/CtTwWNa/tDX218WK373MTFbEuYwvkrtGX5zgc12NY9xokj6hLeW2rX1mZt
vmJCImVtowOHjYjj0IoA5O/t7WIXJn0+Ua5FqBuFvzaO3lwiber+dtxsWEYK7uxTBJ5q2HjP
XLv7R9ihur24cQTw2slo0OI3uWRgCyLwIjGSxJwcnNdjPoN/MAB4p1dFxgqsVoQ31zAaj/4R
zUNwceLtaDAYyIbLOP8AwHoAxhqXjSNljext5dslus0yK6YzdyJIY02ncPKCnlhtBDc5rS8W
ahqtiI/7P+0KGgmKNBamcvcDb5UbDBwjZfJ+XoPmHez/AGBqYB/4rDWzkdTDZcf+S9Kug6kv
J8Xa0/s0Vn/S3oAwNTvvF1nDLNbLPP5guMp5ICwBbpEQoVjZifJZ2GVfO3OD0NGw8QeJZtUt
LOa4l+2KlrL5EVoxjmikuJVkaV2iUoRCisOI8sDgHO2uxXRr8MSfE2qkccGO1/8AjNMbQr4s
WXxNqqMerLFaZI7DmDoMmgDktM1rxXqtnrjFdQtJYo4riyBtMsGO/fCd8CBsYTIG488Oeztc
1zxFpH9pSRXF5IbaGYsstkPKSNY/3cyyBAHkZsZUEjkgKNtdX/YOo7s/8JbrOPTyrPH/AKIp
50W8ZWWTxFqcitnKtFa4x6f6mgCPwzdXd1aXTXM93PCtyVtZrq28iWSLYhyy7V6OXAO1cgDg
9TzF1rXjSLSpHuNN8lzbxbJbXdIysZcMzAwttITsEkx15rrzpF4SD/wkGpcHP3Lf/wCNUf2V
ekf8jBqf/fu2/wDjVAGTp+o65P8AD5L2aCUauIW3K0JD5ViNwQqCW2jcBtG444ANR2/9tTS6
TLb6xqU1pJPJ5xuLGOFmjVWK7wYwV3MAMgLkEYAPJ1pNEu5EKnxFqwBOflEAP5iKov8AhG7j
AH/CS63x/wBNIv8A43QBx2ma94ivNOsrk3urnT7iOCS5vRpa+dBI0cjOkcflfMm4Qjdtf7x+
buLY1nx0sUrS6YOLQmLy4SWe6+yK4Rh/DH5u8bgT82F4HJ6RfDEyKFXxJrSqBgASRAAf9+6d
/wAI3Px/xUmt8f8ATWLn/wAh0AQeDrnWLrSZpNYZnl88iFpEZX2bV+9mKLPzbuiDjHXrXTVg
f8I3Pgf8VHrX182Ln/yHTl8PTKBnxBrLc95Y+fySgDdorFXQnEe06zqrHGNxmXP1+7imP4ba
VSJNb1ggnPy3ITH4qoNAHzv8U7We7+LmrRWiNJdyrHHDHGuXdvKhGFHqQTzgjGfTI9+8B6Pe
6H4Ps7LUUSO63yyyRo24Rl5Gfbnvjd19am0nwho+kazc6tDBJNqVyqrJeXMpllwBgAFugwO3
Xv0FdDQAUUUUAIM965jX73U4PEGiW1q4SzkeWW42viRxGudoGw5HtkE+orqK5/X/ABPpHh+5
tl1FZ2meOWaPyLV5mSNMeY52g7QAwyaAOatPiRe3OkQXg8POst3LElqgmkdWDxvIdxWIsCqx
nICsORg4yRt6F4g1PVbu++0aclrbxWdvPDG7sZw8iMzK4AOMEYGMnjvnAoPrXhm6tJ7SxsLO
e0+328EzS2ZFtJJJIinDBCHfDD2yRkgZwXnj/wANafaajqNrazzTWds+fLsXQyxxSeWVVyoB
VXbB5wuSaAL2leJNUvNUitbzSUt0fP7xBdnGFJ6vbIv5sPz4POaJe+Ita0KSG4u7hb7VtFN7
aBLhNiOcfdZY1aL76AAlsDvkHPVaf4kOo+L7zR4bWVILazhuXllhkRi8hOF5UAYUDqc5yMfK
cc1F4hXStPg1bT/DemaZBqrxMt+zLGkqylnQuEXcTt5OejN3zmgDqvDFlrGneH44NZvTe6gr
vvmY/f8AmJByBwD1xj5Qcdq5jT/G93Y6doQ1AfbrzUnhkufmI+zRzSiKMrtiC7cno5B4Iyxr
Uj8W6jfeEZ9W0nS4dRuorhoFjhnIjmCttLqxXO38PxxzVuytNE8SWkd/daDYtbw5S0luLeN8
x45ZMj5UJzj1ADdCKAMj/hIPFU0sSx6fYCSPWpLTyY7pgksS28rfO7R5XDBDlRzjGAOtiLx6
bm0hvrfSme0kRAMzgSCVrYXCptxjG0gbs9e2BmrPh/xFpPiHXdQi0y1XyYY4Lv7S9s0RmeTz
E3jco3DYi4cdQcZxUMGteBXe3vLZdNaZbJvIaKzzILdX8nYoC7sbzsCDqTgA0AUk+IF/Assu
oaAkEUZZPkvd7GT7KblVwyKBlBgknhjjkc10eg642uaXb3awJCZJZIZo2kYNGyFgRhlVicr0
IUgfSs99e8H3kiWsi20pnYFlksWKozbrcCUlMRk4aLD4PVfam22qeD2SwWCW3totPlaa1zE0
CKWhmJdcgBkMYmO7lTgnJIoA4n45/EBtE0k+GdOcjUL+LNzIv/LKA5BH1bkewz6g14npvxM8
YaNokOj6drMltYQgiONIo8rkkn5tu7qT3r6R8a6L4J8YWiprE0MdznyoLlPknRvL83aOMn5D
u2kHr2NcN8P/AIO6THq+rPrCWuuaYnlixvIZyEY8lgVU8nBT1HoSegB4reeLPEurOVvNc1O5
38bHuXYH2C5xV3SPh34v11lNjoF66t0klj8pD/wJ8CvqnS5/Bujx3R0izs7X7MQJPstiQ7/N
sBXauZPm+XK7ueOtao8SaMY0kOpQKjxCYFmxhCrtuOegxG/XptNAHz1pX7O/ie7CtqN7YWCE
cgMZXH4AAf8Aj1dzpP7Ovhq0CvqeoX9+46qpWFD+Ayf/AB6vTJPEmkRXEkEuoQpLGpdg2QAA
oYjPQnaQcdcEHFMv/FOiaUWF7qMURR2jYEEkFVVm4A6AMpJ6DcKAKGkfDnwfoZDWHh6xVhys
kqec4+jPkj866hVVFCqAqjgADAFVLbUbG8uHgt7qKWWMEuqOCVwxQ5Hb5lYfVT6VUn8R6RbX
U1tcahDFLApMm8kKuF3EbumdpBxnOOcUAbFFYc/ivRba0S5m1BI4Gdo9zIwKsv3gwxlcd8gY
yKJvFWiW1zPbz6nDHJAMyKTjHIUgepBZQQMkEj1oA3KKyI/EejTQxzJqVuEk+7vfaeHCHIOC
PmZV57kVIuuaW3llb+3YSCMoVcHf5gJTHruCkjHYUAadFYcvizQYrRrp9Ut/IWQxFwSfnGdw
47jBz6YOcVMniHSJNUj0xNQge7kGUjVslvlD9RxnaQ2PTnpQBrUVzeueKDoWpQQTaXdy2bxN
JJdxKSqNyFTpyzNtUDIJLrgHnGjc6vbabpUd9qn+hqwQMj/OVdsAJ8udxyccZoA06KwdE8S2
ms+GU10sttaO0mGduNqyMgbJA67Qce+Kg0/xv4f1IXLQ6nEv2cyCTzPl4j+8efTr6gdRQB0t
FY0/iXR7S9isp76IXEsphRAC2XAyVyBgEDkjtUbeLvD8aTSPrFoqQuEdmkwATnH1HytyOOD6
UAbtFZc2sRrNCluhulntJbqIwMG8xU2YC9ju8wYOcVRvfErabolne32nS29zd3MdrHaPIMh3
faMsMgD+LPXHbPFAGxd3cNlbPczsyxJgsVQsRzjoATVLT9TfWI476yeEac4zFKcs0w5GQAQF
GcYzkn0FUNU1XwzqcF1p+oXttIlqyyTxGQgApIBjj7w34UgZ5O0jnFWrTxJo0+oWWm2tyjS3
MDzW6xodpRDtYZ6Ag8Y7YIoA2huwMkZ78UwSEbvMUIBjDZyDWfr2sQ6HpTXsyl/3kcSIpxud
3CLz2GWGT2Gar3vi3RNPtb6e41CH/QVBuUjbc0eW2dP97j60AbtFYEXi3R5NQvbKS+ihltCS
3mOFVkEayFg3TAVsnnOAT0pJvGXhu2iilm1uySOVmVGaUYyuM59MZXr6j1FAHQUVjw+JNEuH
tFh1azdrwsLcLMpMpU4IHrggj68VKNWiS+1C3nHki0jSdnZuGiYNhvblHGPYHvQBp0UUUAFF
FFABRRRQAVxPizw5aa/4o0ZLvUNQtAba7iC2hC+aG8vcrPyQCoPAHPqCOe2rA1KCafxTociR
SGOEXEkkig7VygUAnpyW4HfGe1AAnhLSYLD7DDE8Vv8Abo78IrYxKjq649soOKpy+A9FmtZr
Z1uBHNaXFocSchJ5PMcjI4O7p/KurooAy7PSYLPU7vUVkme5u44Y5mcjBEYYKcADBO45/pVO
TwxbnRbPTIL27to7KUS20sTIXixnao3KQVAbaMg8Ad+a6CigDEi8O20ej3OnvcXUyXchkupX
cCSYsRuB2gAAgbSFA46YPNGleHoNMl1I/a7u4jvpC5hmfKRDn5UAAwMHH0AHatuigDnPDnhG
08NTTS297fXJe3htVF06sIoot2xF2qOBvPXJ96zLT4ZaDpsjTWDXVvcbQomjZSwIaJweVI4a
ENjGCXfIO6u2ooA4q38Aww6pNcNqt81tOImntyUxcSJNJMXkO3u79E2jAI6VZbwJpdxp9vpu
oS3N/YWrqba1uShSJVjeNVG1QTgSEgk7sqpzxXWUUAcqPA+nDVP7TNzePqG6NhcyMrOGSLyw
RlcAkYLcfMVXPAArQ8P+H7bw1pZ02wlnNorFollYN5eQMgHGTltzc55Y9sCtqigDk7zwVBfa
e+nz6ldyWglEkEE0cMiRAEnbhkO9fmxh89F7jNUJ/hXoN3aWNtdyXVwthGY7ViyoYuZDkbFA
By6np/yzX3z3dFAHFT/DfRbu7v7u4LySX8bLcMYIQ7MyBGbfs3jIGdoIGSeOcUXPwy8OXFlJ
YrbmKyMksyW8IVVikkjVNy8cYC5A6ZOTnAx2tFAGBpPhi00XWdT1S2muGn1Jt90JGBViGYqR
xxtVtvHUAZyeaivPCsN418p1C6jtr1mke3QR7VkKqu8EruyNoOM4yTkEcV0lFAHA6j4Au76b
UCutzKt1ayoC0Ue55pRtkZsLgLsSFQB6N3OakvPh3as97cWVx5F9dzrMZjDGTExmSV2U7d3J
Q4BJHPII6d1RQBxOqfDnTNcs1tdXnuLtPOe4kJCqXlZkJbgcAKhQD0Y9Tg1bg8D2C6jb6jdX
FxdXtvFbxxyOQApiOd4AGAzDgn0yBgE56uigDm5fC5W3hSy1K4tJ4rq5uBMqI+RPI7upDAjG
X4/3RnPIKDwdpv8Awk8fiEhzqMcgYSYUZUQmLaQBzwxOeuQBnAAHS0UAYmvaF/bcKqb6e1aJ
X8losfJIRgSepKjOORjcT1AIrXPhiS78P2Gny6pcm8sXjmhvioZxKmcMQ2dwwSMEk4PJJ5rp
KKAOet/C0Nt4Wj0NLy4by5BMty4Uv5ol84MRjb9/tjGOKxrLwTfRxXh1S/i1TdNdTwWrxiGM
tMrIdzAEgFWYYwcbj1wK7qigDmdD8KRaXo2iW1zO1zd6bI1w05OfNndHWRjnnkyMfXpWVefD
a2vrKO2m1OeRLcLHa+ZEh8mJd3ycY3cNjJ5+Ue+e7ooAy7PSIbEaeImLCytDaRs/LFfk6kcf
8sxnimyabNeApeXG5UvEuINigFVQqVU5HPIPPXB/GtaigDhJvhxpFxPqiF2Ju5PtC5gTMbNN
5x+fGXXeo+XOMYB7EbOleF7fSJ9PkglINrbzQFUiRFk811dmwBx8y9vXnPWt14ldkY5DKeCD
g+4+lKxcEYCkc5JOMelAGW+l3F9pwttRut8i3q3KyRKF+WO4EsSnj+6qKT35rlZvCWmaJJf3
d/4lNubm2MLS3BjVj+8Dq7M3LsD8vYEcYr0DLbsbRt9c1kar4c03W2Sa7t1W8jXEN3EAs0Jz
kFHxkYOeOhyQQQSKAM268OWHiaxW6jvZjBcs9zFMigE+ZB5QYZHphhx6dqafBccj3E9zqM01
1cuHnk8pFDENCRgAcACBRjPck108EEdtbxwQqEiiUIijoABgCpqAOTk8FRnUbW8j1C4iMN3J
dMEUAtum84ruGDtJ+Ug5BHYHmtO7027Uardafc7dRuoVjt3l+5DtU7OMHIDMzHjnOOwrZooA
aoIUBjlscnGM06iigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAK
KKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiii
gAooooAKKKKAP//Z</binary>
 <binary id="img32AF.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img977.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgD534.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img49E2.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img2EF4.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgC30E.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAAR
CADJAU0DASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD3+iiigAooooAKKKKACiiigAoorlbzxf5t
9Lp3h/TptYvYGKTNG4it4G/uvMeN3+yoY+oFAHVUVyePHr5kz4bhGOIcTyZ/7aZXH/fNMk8T
61oihvEmiBbUcPqGmSm4iT3eMqJFHqQGA9aAOvoqvaXdvf2kV3aTxz28yh45Y2DKynoQRVig
AooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooqKSVIYnlkdUjQFmZjgADq
SaAB5EhjaR2VEUFmZjgADqSa5Gf4h2dzM1t4e06916dSy77VQluGHUGZyEP/AAEtWJFLN8Rd
QW5uWb/hFFci2s45NpvSrYEk2P8AlmTnCHqACRzXodnbLDbJEqJFGoASKNQqoP7oA7YxQBzC
6x45dVlHhjSYk4/dSauxdvoRDtFQN4+vdKTzPEnhXUNNtw21ru2kW8gj5xlimGAz/s1u3GoG
O5unjic7EUbgjdMEn2wODnvz6VI1zHIxiuEDl/kEDcDaNvLZ4z864H+0PcgAs6ZqthrFil5p
t3BdWzfdlhcMPpx0PtV+uA1Tw1eabqL694WiFrqZIa6tNwW2v1UcqwwNrns4A5zkEZNdR4f1
218R6PFqNqJEDEpJDIMPDIpw0bjswPBoA16KKKACiiigAooooAKKKKACionkSGNpHZURQWZm
OAAOpJrkx4xvbyN7zRfDtzfaUmT9tkuY7cSgdWjVyCy/7TbQexI5oAl8T3V1qOpWfhbT53gk
vI2nvbiMkPBaqQDtPZ3J2g9sMe1b2naZZ6TYw2VhbR29tCu1I41wAP8AH1PU1xfw/wBds/Ff
iDxNr1qsqoz21qgmADIqR5K4BI++79DzXoVABRRRQBw8lsPBXiSCayAj8P6tOIZ7dRhLS6b7
kiDoFc4UjpuKnua7iuX+IcKy/DzXiSQ0Fm9xGw6h4x5in/vpRXR28hmt4pCMF0DEfUUAS0UU
UAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAVxfj+SS+TSvDEUhj/tq5Mdwy9Rb
IN0oH+8Nqf8AA67SuNv0jm+K+mGUA/Z9HuJI84wrGaIE8+wx+NAGr4dsILHTQkTo8auxXAA2
cnjgkcDA444/Esa5n1LWJIomX7KltvjJz87MCM4B5XB7gH09a1HlhEYZ87GOSduM46E/kMet
NWOJJUJVRM7nBOWx1Ptjg4/HFAGfNEitNIkJmDYcqoZc/N83BPzHufTGOuKabmX7TtfTJGWY
K3mJIPmGRnAyMAAD68DGTWm0aInKlmAVTndyB6DnJxn+tJOirIruHJYqDtUsAQRg/nQAs00M
SxFnUgnMYY4LH2Of0rjbCMeHPibJHCyrpviaOSdIgMBbuIAsw/30JYnHVa7aIoCyq6Fl5IJ7
dj+WOa43x1th1vwbcKuJ49bSLcM4CyRyBvbJwPf+oB3dFFFABRRRQAUUUUAFFFFAHJ+JHOs6
5ZeFUUtbzJ9s1I9B9mU4WPP/AE0cAEd1V66K5s4LrT5rF0XyJYmhZAONpGMY+lc/4VAvtY8R
60VH7+++xxN/0ytxs/8ARnmn8a6qgDzzwrY3vhPxa+k6neQ3X9qWMT288UHkhpLdRG6kbmy2
zY2eMgHjivQ6xfEOhRa9pogM0ltdQuJrS6j+/bzDO1x69SCOhBI71jWnjT+zJF0/xhGmk3gO
1Ls5Fndf7SSnhT6o+CM96AOzoqCG6guIVmhnjkicZV0cFSPUEVgal420iyl+y2cp1XUiPksd
PxNKT/tY4Qf7TECgCv4+ka60SLw/A5+1a3MLNADyIjzM/wBBGG/Egd66xVCqFUYAGAK5jQND
vX1OTxDr/lvq0qeXDAnzR2MOc+Wh/iY8Fn7ngcCupoAKKKKACiiuZ17xWun30ej6baPqWtTJ
vS1jbakSdPMmfoifmT2BoA6as2617R7GTyrvVrC3k/uS3KIfyJrkJ/CWpa1u/wCEq1+5uJ2j
3/2bp7Nb2qj0GPnkIPcn0yBkVpjwJ4bso0ksvD2mo0adrdAz8YwSRyCDz9KAN601rS9QfZZa
nZXL9NsM6uf0NaFcZdeEPC+pW0X2/wAPWCvIAS4txHIpBGSGUKR19az7fwv4g8MyE+HvEj3U
BzJDp2qEyxMgxlFk5dOuQQSOeV4zQB6HRXM+G/F9r4hae0kgksNXteLrTrgjenONyno6Hsw4
PHTNdNQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFcX4tlGk+LfDOtFcxvJLpcjD+EzhTGT7b4wP+BV2lZP
iLQ7TxLoF5o97/qbmPbuHVG6qw9wQCPpQA6e4tkuIEfcXuGZAFBZflByMfgeMevpkTPPDIzw
B43BB8xTzt49PwPHsfSuG0XxBMmoy6T4imSLxDaNGiIy7Vu04XzoyBltwDcADBYqfWuklQSy
m5tlkLuSvlKABgfLuIPOcFc+3bvQBq/a48Fv3gWM/OApBHHcdQMc/wCeXRy7PmIGCP4SccYH
BPGOnp+NVbRsW4BussFy4faBu7gj+EDBGPek1e+stMtri61G5itbdI2zMz4IGO2e+RwBQAku
qQpbyXEjiK3UbmeRtqlD0PzcZPp1/QHl9Wm/tr4o6BpcMjsukrLqN1txt5Ty4/oSzt+A/Gsf
WvEKy29vrmrw3cGnWsinTtLxmbUbgkeWxQ4O0EAqp+Yn5mx8oPU+B/D9zpkN9q+rAf2zq8v2
i5UciBf4IQe4UHr3JNAHX0UUUAFFFFABRRRQAVQ1fU4NG0e91K5P7m0heZ8dSFBOB78Vfrib
2U+MvEf9kwNu0PS5Vk1CVRlbi4UhkgB6EKQGfHfavrQBteD7CXTPCWmW1wpW5MIlnB7SuS7/
APjzNW5RRQAVFNDFcRNFNGkkbjDI6ghh6EGpaKAOZk+H3g6WQyP4X0gseuLRB+gFbNhpVhpN
uINOsrazh/5528Sxr+QFXaKACiiigAooooA5rxj4gk0HS4hZpHNqt9KLWwgdsK8rd2/2VGWJ
9BjvR4a8OJoenPF58lxqF0omvb51BaeYj7xzzjqAvQDism2iTxB8S9VupdxttDtlsrbGcCaR
Q8rDtkKY1x7V2COsFoJGYOR95g2cnoeT9KAJVjjgX5F9egyT/nFUpbi68kloGjyx4XBIUD15
5zz0/wAaRLm3nP7wGQSvsRXQH+E5GQOnBHPfIqtpl/Lc2kaSZnnErRScAbSCSfQEcAZHtxzQ
BaimkdVd0BGTIhYAfJ26kkHBJ/McUkE0nmI7n92QybdnzJgthiRnAIXv3A7moZJzvMTRvvkU
vGoO1cjnn3Bx0z6+9Z9vbyedpMchnSd7d0nbBOHI3EPknvuIGT37UAR+MfD8uq2yalpbra+I
dPUyWdyMZzjPlOe6Nkgg8d6v+EvEUfifQIb8RGC4Vmhurc9YZl4dD+PI9iDVnULm3s7a6nnD
sjANiBCXfHsOSeO3YVyOnzjRvirPbwoUtNdti5XaQPtcAG4gEDqjc467KAPRKKKKACiiigAo
oooAKKKKACiiigDA8ReFdO8SxQ/aw8V3bEvaXkB2zW7+qn8sg5B9K89bxvrXhPWLrTdYtG1Z
4plhhntgILu5LYIZYG/1g/hLIccdBXsNMZFcqWUEqcjI6GgDzWbxxba7o0VxbaT4rjXAuITZ
aS58wlcABwrDqSSQw9M9agtrPU5ryKXQvB9350QxHqXiW7JMRH91NzuO/wB0L2/Hq/CI+z6j
4msYuLW21UmFOyeZDFK4Htvkc/jXU0Acno3g9bbVf7d1q7fVdaK7UnkXbFbKeqwx5Owe+ST6
84rrKKKACiiigAooooAKKK5XxZqF/JLaeHtGmaHUtR3F7lRn7JbrjzJcevIVf9pvagCpq2s3
3iDVZfDnh15I0jOzU9VQ8Wg4zFGe8xH/AHxnJ54HSaTpVloemwadp8AgtYV2og/Uk9SSeSTy
SaTRtHs9B0q303T4vKtYF2qOpJ6kk9yTkk9ya0qACiiigAooooAKKKKACiiigAooooA4XwRb
MU8RTnAe41+5LscdEl2gcdflXHP/AOvq5Ii8jglXLZGGyAPunA9en+elcb4bjaDXfFuiRytH
dR6qt6r4JBimUSYPYDPmiuut4VJiaSNg2WCqwJwMng5Hpj2/Q0APt7R4onW4lVkyQABgEH+9
kkk5z37+vNOt47eKRkjESzgAuEUKcfMVBx9T+tRXaTrBOlurfaHOE7Bc4UEcEYAGSDnp05FY
2pRXxnUwmVkVRGyiNmUnflm4IzhcgY6H8MgHSMGCfL36FRnHH+eazGuLSG+uI5Wfz0jWeWQD
HyZwuffAPQevTiq5tAix+ZFJNMY/3S7SvljII68ZGcZ68e+Kllt7qWacPFbAyQkOxjYgHBAB
bI3Dk/mfSgC/JFBJC0kkcYB5JAAKgd89QR+lcd4tU2/i3wddAp9o/tUwkKc4R4HBBPU9M8+t
dMLu10DQ1ur+d4reNUViwZypYhVUAZJ5YAYHNcfJPBrHxF8PWUMDLJpxutQuwwPdBHG3OOpf
PQYxjjFAHpVFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAVDPPFawSTzOscUSl3djgKoGSTU1cf4vdtbv
bXwhbswW+Qz6i6nBjs1OGXPYyNhB7bz2oAn8BpI/h19UmjaOXVrqXUCjDBVZG/dg/wDbMJXU
0xEWNFRFCqowFAwAPSn0AFFFFABRRRQAUUUUAFcd4Szq+va/4jfJjluP7Ps93O2GAlWKn0aQ
ufwHpWv4r1c6H4W1HUUBM0UJECgctK3yxr+LlR+NS+HNKGh+G9N0vcGNrbpEzf3mCjcfxOT+
NAGrRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAHC+LhJ4c8Raf4yhLC0RPsOrBRkC3LZSUj/Ycn
OOcMewNdmkySIjxMHjYbw6nII9sdaWeGK5geCeNJYpFKOjqCrKeCCD1FeebL34dXJjnSe98I
nPlzwqWn04YPyuF+Z4hk4bkrnB7GgDvhNG53K2FV9jEnGDjj69R1pViUSK3yqUBUBT8oz7ev
P+c1UsdR07V7A3FlcR3lpIxHmRkyI3TIB7jnt/jVyTaqsTtCgDBwfcdO/pigAVIIQoCKBn7w
A646n8O9DN+9ATBx9/npn098iuduPF9qxCWej61qDvjiGwdUJ7AySBUxn34rJ1OPUJrW4vfF
2p2uieHlXD6fBIC8ijOFkm65P9yPr0B9QCR76313Vmvd6R+G9Ek895v4Lm4RTyD/AM84sHnH
LAY+5VjwLBcajNqPi2+ieGXVmVbOFxgw2aZ8oY7Fss5/3hVG20y48bG0W4sG0zwjZsv2bT3j
2PfbR8pkT+CIcYQ8nGTjgV6CAAAAMAdAKAHUUUUAFFctqni7yr+fS9FsW1TUIObjEgigtRjO
ZZTwD32jLY7VkWF1qOu3awT+MJIGlyFTSNPCQMcElUnmRw5xk/KRwM4FAHoFFcqvhXUYstbe
MteEmOPP+zyr+KmL+oNNa/8AE+gqX1O0i1mxX71xp0ZjuEHq0JJD/wDAGz6LQB1lFUNL1Wy1
mwjvdPuUuIJM7XQ9xwQR1BB4IPIq/QAUUUUAUdT1K10fTLnUL2Ty7a3jMkjegHp7+grJ8J6b
dQ21zq+px7NV1VxPcRk58hAMRwj/AHF4PqxY96h8QKNY8SaRoJw0CE6leKeQyRMBEpHvIQ3/
AGzNdVQAUUUUAFFFFABRRRQAUUVg+JvEC+H9OV44jdajcuILGzBw1xMeg9gOpPQAE0AZesEe
IPG2m6Ki7rPSiupX7dvMGRBGffOZPog9a7KsDwtoL6DpTi6mFzqd3Ibm+uf+eszdceijhVHY
AVv0AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFJ1GDS1ja74j0/w7bJLePI8szeXb20Cb5rh
/wC7Gg5Y/oO5FAHl8vhLVNM+I8VpZzSaPHq97c3aXOl3HyiBIlwjQMNobfglsEfPjPSu4j0r
xta/6rxFpV4R0e70xlfGeQSkoH6fgKseH9J1CbVLjxFrscceoTxCC3tEIYWUGSdm7+J2OCx6
cADgV1NAHH/2P42u0AuvFGn2Q5z9g0zLc56NK7Af981a03wPpNlfR6jdNdarqMRJju9SmM7x
5OfkB+VP+AgV01FABRRRQAVyXi7V5xNDoOnXf2O6uY2nur3IH2K0X78uTwGP3Vz3yf4a62uI
0LT4PFEXim9v1Lwancy6emGIItocxAA9sv5rcf3qAMrTNMivba20/TrJBaBRLb2sylobdSMi
e6GcyzPkMEJ4yCcH5q7Kz8O2ltex6hcST32oRqVW6uX3MueuxRhEz32qM96lsoNP0SKCxSWO
OS5kcqJXHmXEhBZj/tNgEnHQD0FPtNb0u+uri2tdQtpprbPnRxyhjHg4OR2wQRQBpUVk2HiL
RtVimksNUtLhIU3yNHKCEX1J7Dg801fEuiPbNcpqlq0SyCIsJAfnI3Bcdckc49OaAMXXLaTw
xeSeJ9NQi0LbtXtEHEsfedR2kQcn+8oIPIFdbFKk8SSxOrxuoZWU5DA9CDTI5Le+tFkjaOe2
mTIIwyupH5EEVzngJnt9EudGck/2Pey2CEnJ8pSGiz/2zdB+FAHV0UUUAcrpg8/4ja/OcH7P
ZWdqpznGTLI30++v6V1Vcv4UeO91LxJqkS4juNR8lHzw4hjSIke29XH4V1FABRRRQAUUUUAF
FFFABXMWOg3L+Lr3xBqrpJKi/ZdOiUkrbwdWb/fc9T2AAz1rp6KACiiigAooooAKKKKACiii
gAooooAKKKKACio5JEijaSRgqKCzMxwAB3NcULvWPHLK2mXM+keGyeb1Btub0f8ATL/nnH/t
n5j2AHNAF7V/FjDUX0Pw/ajVNZUDzVDYgtAejTOPu98KPmOO3WptC8Kpp142ranctqWuSrsk
vZVACL/ciXoiew5PcmtTSdG0/QdPSx0y1S2tk52IOp7sx6sx7k5JrRoAKKKKACiiigAooooA
K5X4fsT4U2MqrJHfXqSKoIwwupc5B6E9ce9dVXAeEdXjTxdrenrFNDY6jcPe6e8w2+a64juV
UZyMSLuwQD8zHHegDo9Z02S81TQbmKBHNnfNJJIcZSMwSqcE88sycD+lZml2mo3c17NqOlS2
cywS29nGGi8iOIkfKuxySW2oSWAHy4AHOevooA5HQLbVbHwvJaXNpfXdxFZqkdtfPaiN2CY8
tWiH3SeMsOn41n2enarBPZ6/d6XfXGpC4c3cO+AMwMW1WiUSFAq/dALbsMxJPfvqKAMfw7aX
FnpCpdReTNLPPcGLdu8sSTPIFJBIyA4BwcZHHFZ3hVlk8QeL5kYNGdVRAR/eW1gDD8DxWzrG
p22jaTc6ldsRBbRl2xyW9FA7knAA7kis/wAHafc6f4ag+3jF/dPJeXY/uyysXZf+A7tv/AaA
OgrnPF2r3VhYw2GlgNrGpObeyB6RnGWlb/ZRcsfXgd66BmVFLMQqgZJJwAK5bwvE2s3s/i25
Qj7Ynk6cjAgxWgOVOPWQ/OfbYO1AG5o+mW+jaTa6ba58m2jCAscs3qxPck5JPck1oUUUAFFF
FABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAHG+KN/iDXrDwkjMtpJGb3V
CpIJt1basX0kfIP+yjetdeqrGoVQFVRgADAArlfCyi78TeK9VY5c3yWMef4Y4Yl4H/A3kNdb
QAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFeXal4Vm8TeOri50XVLnSrXS381pIQCj6iV+8FI5ARlEgyN2c
ddxrtPEmtPpFlHFZIs+q3r+RY25P35CPvH0RR8zH0HqRVrRNKj0XSLewWVpmjBaSZ/vTSMSz
ufdmLMfrQBl6R4pEl8uja3Gmna4o5hLfu7n/AG4GP31Pp95ehHeunrP1XR9P1qxNnqVnFdwE
htki5wR0IPUEeo5rEHhbVLNSuj+K9St4+dsN6iXiL6YLjzMexegDpbi5gtYjLcTRwxjq8jBQ
PxNctqnjezhspZ9NkhniRfm1CZ9llF2yZejnP8KbienHWobnwlrmpzRSanr+nyvH/q5YtEiE
if7rSNIB69O1aNh4N020vEvryW81W/jOY7nUZfNMf+4oARP+AqDQBheHtFudeuYdT1NLhdPi
mFzEt0Ns19MPuzSJ/wAs41/5Zxdup5r0GiigDI8RaddatoN1p1tKsTXQEMjsxGImYCTBA+9s
LY98cjrWlFFHBEkUSKkaKFVVGAoHAAqWigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooA
KKKKACiiigAooooAKjklSKNpJGCogLMx6ADqakrjvFl0+t3kPg6wkYSXi79SljPNtafxDPZp
PuL7Fj2oAsfD5GbwnFfOCH1K4n1DkY+WaVnX/wAdK11NRRRRwQpDEgSONQqqOgA4AqWgAooo
oAKKKKACiiigAprMEUsxAUDJJ7U6ud8cTSQ+C9UWFts08P2aNs4w0pEYI98uKAKnhW2GqzP4
uvAWnvk22KEcW9pn5Avu4w7H3A6KK62oYLeO1t4reFAkUSBEUdAoGAKmoAKKKKACiiigAooo
oAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACioLi5htLeS4uZo4Y
Y1LPJIwVVA6kk9BXIvqmteL18vw+X0zSWyG1aaL97MP+neNugP8Az0bj0B60AW/EPiprG9TR
NEtl1HX5lylsCRHbqf8AlrMw+4g9Op4A61b8M+HjodpK91P9r1W8fzr67K4MsmMYHoijhV7D
6mrGheHtP8PWjQWEJBdt800jF5Zn7s7nlj9a16ACiiigAooooAKKKKACiiigArl/FUn2vUvD
2jKTuur9bmQAdIrf96Sf+BiIf8Crobi4hs7aW5uZUihiUvJI7YVVHJJJ6CuV8JiXW9TvPF1z
E0cd3GttpsbrhktFO7efQyMd2PQJQB2NFFFAFLUb9dOtvPeKeUbguyGIyNz3wOcAZJ+lUb3X
haTWMH9nXks93C8wjVolMYTZkMXcDOXAwCe9bdc9r/hsa3e2Vw39nuLaOVPJvrEXKNvKHcBu
XBGz9TQBd0zWbPU7SzuIpRG13H5scUjKHI78AnOOeQSPQkVZOpWSxNMb23ESNsZzKu1W9Cc9
fauXt/BUtpPZIl7A0EP2UuXt/wB4vkEsFjOflQ5xt52jPJ3cZ9p4I1eyvIlivdNeFrkXM7PZ
sU3RxCKMCPzOM5JwpCrsAAFAHeC5gK7hLHt453DvyPzoW5gbBWaMg4xhhznGP5j8xXF2PhO9
+16Ul1tiS00xILkoA0c0yK0cRUZ3fKryE5/vJ1xw3TvAt/8AY2tdU1OJkHkBDZxvE2I2hP3t
+QSIFGRgjcTQB232iEFx5qfINz/MPlGSMn05B/I+lRx39pLey2Ud1A91EoaSBZAXQHoSvUCu
PuPAFw11IbXW5reKaGSCUFXkZ0eWaQgkvg/67GWBPHG3NaOneDYrDxRc6y108xkklkjR2lzE
ZNu4D95sxweiA9OeOQDpWnhRirSxqw6gsAar/wBradm5H9oWn+if8fH75f3P+/z8v41zuq+D
7nUfET6nFqcUMUgUNC9oXbgBTht4xkD0/OqMvgbUBc39wmqQ3D3LLsW5gdwuLkTbmBkwwAyN
qhQcDpmgDs7W+tL2KOS1uoZ1lUujRSBgyg4JBHUZ4zWfda5FbajZWcFrc3b3e0q8CAxopP3m
cnGNoduM52nuVBwv+EIvRqdjqKayLeeKeWW4FvA6LIJJEdkUCTAGEwdwcHJOAa6fRtOXR9C0
/S0kMi2dtHbhyMFgihc498UAaFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUVBPMsEDyyBisalmCIW
OAM8AZJPsOaAJ65rV/F1rY3r6Xp1tLq2sgA/YbXGUz0Mrn5Yl92OfQGq8lxrfijdFax3WiaU
eHupl8u7nGeRGh5iGM/O2G9FH3q3NL0aw0OyW00+2SCLJZsDLOx6szHlmPcnJNAGDb+Gb7WL
iG+8XTw3TRtvi023B+yQnsWB5lYf3m4B6KOtdfRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFQzzxWsDz
zypFFGpd5HYKqqOSST0FR39/a6XYzX17OkFrCpeWVzgKBXGppt949mjvNahls/DqkPb6W4xJ
d4OVkn9F9Ivxb0oAarP8SLmNgkieEoJN37wbTqjqeOOohBGefvntgV3gUKoVQAAMADtSKqxq
FUBVUYAAwAKfQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA
BRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAVFNPHbQSTzOscUal3djgKoGSTUtch8U/8A
kl/iH/r0P8xQBU021n8b39vr2qxPHosD+ZpdhIuPOx925lB7nqinoOepruqrWH/IOtf+uKfy
FWaACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigD//2Q==</binary>
 <binary id="imgE63A.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img25F5.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgBA80.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgB2BD.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img7731.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img7308.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAAR
CAFDANADASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD3+iisHxR4p0zwjo7ajqUhAJ2QwpzJM56I
o7n+VAFvWdb07w/p7X+q3aW1upC7iCSzHoqqMlifQAmuWufi94Ms2KXOoXULhtpWTT7hSD3H
KdRz+VebT6xq/iLVoNW1WQeaI2NpZQNHm1DsyqYgzYMoC5JbaeVC4yK9Mk8T6FE1rMlh5ssg
WLcVEakOcEjceeTyT0yRnORQBbb4j+HFthctJqSwFS3mHSbrbgdefLxVf/hbHgtQC+rugYbl
L2U67h6jKcj3rotPu7TxFoMNykZNpew52MRyjDBHBI/I1gLbeC4/EFtaxSWa31mjIkaSf6vk
DaTn5TxwufXigAPxW8FKwU61gnoDazc/+OUD4qeCsuDrkalPvb4ZVx7cr19q6WG0snCvHBC+
xzh8BiGDHPJ5yCW/EmpJbe3MCQuiCNcBB0we2D2NAHND4n+CuM+I7NSegYsp/IilHxP8Ek4H
iSxJ9nP+Fb1zo+n3knmXFpHJKH8xZCPnRsAZVuqnAHTHSorbQtNtNvk2iArCsQLEsQqkkcnn
OTknqcDPQUAYw+KPggn/AJGbT/8Av5UqfEXwY24DxRpPynBzdKPyyea24tJ0+C1jto7KAQxx
iJEMYICAYC89sU2PR9Oi37bOA7pGkO5A3zMdxPPTnmgDJHxD8GH/AJmnSP8AwMT/ABqeLxv4
VuDiHxJpDnBOBex9B171PaNYanJc28thH5lrLskSSIFc84IJHOQc/wDAqq3nhHQrq8W9ubC1
IjUBka3jMZVcnkMp9eox0oAmbxf4ZTG7xDpI3HaM3sfJ6Y61rQzRTwrNDIkkbjcrowIYeoI6
18qfETxNouq6xNo/hjRLKKyW4KyXFvGha6bjAQ7flXK8bTyPavof4bf8k18Of9eEX/oNAHVU
UUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABXmGqeArfxz4t1q/wBQ1jU4Tp90lnbRW7JsjTyIZDgMp5Lu
ST7D0r0+ud8LoFuvELYGX1aQk+v7uMfyAoA4u5+C4llkkh8U6ijMcKXhjO1M7sfKF5z3GMdg
KfYfCG50+7W5TxO8zrM04E+nxyAMwIbgnoQx4rqvG82tjRVtNBV/td5IYTMpUeShUlm5IwQo
JB9QPWsfQ9S8QaZ4WOoa3LHBc314hR7ziK1hKgKWAbj5VGQSPnY5POaAA+BPEpSSMePr5VcB
cJZxoEAAGFCkBeB2A6n1qle/C3UbkHyPEtvasysjPDpEakg9R8rAdz+dSaT4z1dptMsvJguX
uT5jzvKqrIJLiVT5ZZwcIqBgAGyCB8vBqxY+INX0zRohc+Xd39zIWMshcRq0l2kCADJwqh87
Rj7vqSaAKdh8OPFGnzW8sPjeLNuoEYOjqMDngkSAkHPIJ5wM1oXHhDxheaS2n3PjaCVfOSVZ
v7KKyoUYMAGEw7ge/vTk8aaomo22my6dbSXRlKSMkwjWQC4aEmMOc5AQtjnqB3zWjrfiG80b
WLjLWhs0skdInLCRpnl8teQD8uSoPpmgChZeGfGml6ZHZ23i+ymMbAiS40pixUKF2k+djHGe
mcknNJ/YHjd9OksLjxLp1zDLD5LM9gwYggg87+cg4z14B9agt/iS8kbRtpkRvFt7uUot2u0t
btKpXoSCxjUgc8Fz/B81jWPG1/puovpiWtlJcrbyBpPPYIlytuZtpyv3cAd84YHjpQA+DQ/G
8E/mL4jsWypU+bZljj+HByOme+Se/QVeS08bLuL6tozEtkAWMgUDbjH+szjPPXOe+OKpWvja
9l1S101tIEszxxebJBK5UO8Rk+UmPaVwByWB5OAcc566xqVlp9lff2rNcPqOiSXszS7DHBIP
JxIgwNqjzW4zghR1OSQC5eaJ44mvZLyDWtJgmeMxALbSBFHOG2ljlgCRk8d8V5R8VpvHGkw2
WmarrlrNHqUTxsLVWTcsYTcHJHQk5/PsTn0vVtQ1rSPEb6baa5utjCXDXuwbJGt7gjdJt4UN
CjdCfmOeMCvJfjLNdtf6ZpV/JPNfWcc0ryS3CSLtdYyNrBEz9xsqV4z6EUAcFayW0V1BHGpS
RWWJtxKq+ZX5OOV+XaOeeK+s/ht/yTXw5/14Rf8AoNfIdpazvNC6KFAKhMbu8jAH6Ag8+w71
9efDb/kmvhz/AK8Iv/QaAOqooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACsDw1/x8a9/2FJP/QI6365/
woP9H1Vz959VuifwkKj9FFADvEXiJPDtukzWN1d7lkkZLfblUjUu5+ZhngHAHJNZF58SNI0/
S5Lu+trm2MUxikt5Xh8wDy0k3AeZhhslQ4Uk84xWzrUVpdXljZ3dpFcC7MsJ3sQVjMTb8Y65
wFPTg9abqHhPRNTlmku7LzHn3ecVldPMDLGpDbSMgiKPg8fKKAGan4ot7CXyY7G7vLgSvGIo
AmfljEjHLsoACsO+c8YqyNSNzqGlxWgRra7t5LtnI5KLs2gehJkU59j61YGj6eJTILaPeSzF
jnOWUIx/FVA/CnnTrZpbSQxYe1BEJDkbQRtI4PIxjg5GQD1ANAFWyuDeapqMM8UDGyuFWBwM
sqtEjHPo2Wb04xWjJBFMhWWNHVlKkMAQQeo+lMt7WG2ed4k2tPJ5khySWbAGefZQPoBVmgCm
NPslAC2cAAOcCNeuCvp6Ej6E057GzkuPPa0gab/noYwW/PrVqigCmun2STxTraQLNCnlRSCJ
QyJ/dU44HsKZb6Tp1o9w1tp9rCbkkzmOFV80/wC1gfN1PX1q/RQBnW+jaZZweTbabaRRbi2y
OBVXJXaTgD+6SPpxXhPx50zTrG40O1sLOC1jjguZPLt4xGpLBecAdfl/Gvoevn39oR5Y9d0k
odqGymVjv29cgDP9O/TvQB5Kl75SYSH55J1Lu528iRjwuTj+Hp0wfXNfWfw4BX4b+HAf+gfE
f/HRXyLJLeRI0zHdCSXyW44l6ZH3hnnjI5r7A8BAL8PfDeBgf2ZbHoO8a+lAHR0UUUAFFFFA
BRRRQAUUUUAFFFFABWD4VXFhfPlcPqd4Rg56TuD+oNb1c94OH/EknbPD6nqDr7qbyYgj2IIN
AFm+sJptf0m+iEe2285JcnDbXUdOOeVXI+h7VsUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABXzz+0Q5X
WdJ2q/FpICQcLyW6569D/kivoavmv9oiXb4x09UYBxp67iGwQC8o6D15/wAmgDzOTTgsgkVP
3hnI2uwCj94ABnj17fX6fYHgYY+H3hsH/oFWv/opa+NbqWSZpZJWRpuXeV3+YgspG0ceucAd
Cfw+zvB8Tw+CdBilz5iadbq2Rg5Eag0AblFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAVz/g3/kWIf8A
rvcf+j3roK5zwKH/AOEM05pCpeQPIdowPmdm/rQB0dFYt34j0/TtZXS7uUQu8SSI7A7TucoA
TjA5A5J5zUWp+KLPT476Rc3C2dlPeSGFgeIiVZP97II9iDmgDfopAcjNZ93rNjZarY6ZPLtu
r0OYEx97YAT/ADFAGjRWdDrWl3Il8jULWQROUcrKp2sF3EHn+7z9KH1vS4vtHmanZobYgT7p
1HlZxjdz8ucjGfWgDRorHXxNoralJYDU7Tz47dbpl85ceU3Rs5xjv9CD3FZfijxzp3hnR7LU
/Llv7a9lEUMlmPMQkqSp3DIwSAOMnngHFAHWUVSXULUm3Vp1je5XfFFL+7kYYz9xsNkdxjI7
0T6lY20YlnvLaKMhSHklVQc5xyT3wcfQ0AXa+b/jrbR3HxAtFLuZTZW6pHGfmYmSXBH4/wA+
tfRFtd214rPbXEU6qxVmicMAfQ47184fG+aab4jRwrGGP2e3jTC/N95j8p/vZboDmgDza7t2
i02ErZiKR1z5iDJKiGJjyPUEk+m45r7U0sY0myAz/qE6/wC6K+JITdTSKfLkL/Z5FznBKLDj
jI6BR26j619t6Uc6PZHBGbePg/7ooAuUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABXP+Cf+RM0r/rgP
5mugrA8EEv4F0CRjlpNPgkOfVkDH+dACar4ai1XUXupL24iSe3S2ubdAhSaNXLgElSR95gcH
ofxqCfwZZTJdxC5uEiu4Lu3nVdvzLcSNI2DjghnbH65rp6KAMufRLW9t40vzJcSJGEMokaNm
9/kIx+FNOjRJLZmCWWFbWKSJBuLEq4GeWycgqDnNa1FAHFt4CingnjuNQkczPBLvEeWDxKwV
iWLZJJBPY4I6Ma0NQ8MNc2k0VvqDwNNffbJCQ21/l2lDsdW29Dww5AzkZB6SigDhZPh3DNpM
OnyX2RFYWtkHWFkJFvL5kZyrg47MAcnggqRW3pHhiy0/w/b6TcwwXccfml/NjLhmkLFz+8LH
newOScgmt+igDmdb8Mz6vrlnqEd8LcQp5bqIyWZfmyPvbSCSvUEjbwRk1n2fgeUGBtRu7a4a
3iggjEdsQpSKGaNSwZjk5nY+nAHvXbUUAYPh/wAOQ6AZvJdSskMERCoF/wBWm3Jx1J614H8b
7aOT4iySuHYi2hwEcccgZI6gfMefWvpqvmz4uTpN8UZIFTzHRLdGiIC+bloiFLYOV+bpjg80
AeXfvo7aIbBsEbkGJ+u6AdRnsOv4/SvtnTARpVmDnPkJ1/3RXxVMwaxjWcoWVMDcTu/1Py8e
2APbHfNfa9iGFhbBsbvKXOOmcCgCzRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUARTSCGCSU9EUsc+wrE
8CnPw+8NH/qFWv8A6KWte/ONNuj6Qv1+hqj4WAHhHRQBgCwgwB/1zWgDXorn9PKjxdriJja0
Vq7bc/fIcHPPXaqcjtj0NdBQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFfLPxnJX4nagyrG2EhLEg5jG2H
5jjnGePxOOa+pq+XPjEltc/FG/t2jmkmZIgRFjOCkOOv/AvzFAHmtxO728KzMGIUkBlwRwR6
c9Byfwr7ntwotowmCgUYxgDGPaviGO1leJpgiIu0jzC24bSJPlXjA4BHPPAx1r7hRFjjVEGF
UAAegoAfRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAUtWkEWj30hBIS3kY49lNVfC3/IpaN/14wf+i1p
/iMkeGNWI6/Ypv8A0A1jaD4s8KwaLp1kniTRy8VtHHs+3xFvlQDpn2oA6OKzghuri5SMCa4K
+a+TltowPpgenvVqsy28RaLdqGttY0+YEZBjuUbI9eDVj+07D/n+tv8Av6v+NAFuiqMmsaZC
m+TUbRF6ZadQP50seq6fMMxX9s4xu+WZTxjOevTHNAF2iolnhcfJKjcZ4YGnK6uu5GDD1BzQ
A+iiigAooooAK+Xvik8MvxY1kTGR1RIkKLgADy4TnOevJzx2FfUNfNfj7w5qnif4t6rp+jlJ
riWVd8ZBCwKLe3/eO38IPI99pHOcUAcboWkahr3iCDRtPkmvJn+UMpDCGMM4ZixGAvOSR3bu
eK+xR065rk/A/gXTPA2kGzsl825lO65u2UBpW+g6KOwHT65NdbQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUU
AFFFFABRRRQBVewtJHLyWkDsTks0YJP6VDNomk3AAn0uylA6B7dGx+YrQooA8K+Puk6Zp2j6
I9np9pbM10+4xQom4BM4PGD+NeKBrWKD53geRpBvCrF2BHHy4A6nrg8etfQHxvtjqFz4WsRK
EM1xMVBQtuYKoAwOeS2OOeawb34KR2Fnpq3XiCZPtd4kMkX3QituIVAXILA47ngEjnqAeL3K
QJLcBTBGN4KAukny7jkfKvXIHTHAPGGpqQwzzpbq8TBgx3DauTzjnZkD2x6dDwPaLj4Eagsg
/wCJ+s1vNcPtTbIR82SHJ3deBnr06npWgfgXqDW7NJ4lU3HLL8kxG7BA583uDzx/EQPcA8Ot
ES1ux9qijm2IxCxhQHAyOvlt9eR/9Y+0z200jJJLHsfc43/KQSMYAQYGcnGOnGK9vf4Lasks
Vxb6lElwXLkATFY3PJOTNnBOeRk88jk4oQfAnX2nZLjWLNIkdikimdjISuNxHmDB7HHqeooA
8ggv7mcDGpOnlAu7NI3Kg5HATrk45zn2FR3txe2r7W1KWRiN4aOVgpHHGDgjv/8AW5r2V/gP
rcdw8kGrae+HJRpPOBAIUdm4OFx+PXgY818a+GW8LX8FpczvLcOhWaLynSNCpXhXdjvBGPuk
YIAoA9X+BeiWOueEr+71Dz7icXpjD/aZVOBGhxwR3Y+tewaZounaMJRYWqQmZg0r5LNIQMAs
xyTgccmvOf2f1iHw/uTCW2HUJeG/3V/LjFesUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFF
FFABXl2ufFxoNal0/wAOaDLrqQt5ctxFMUTzOflUhWzyMZ4yeBnrXpF5aw39lPaTqWhnjaKR
QxBKsMEZHI4NeM6n8FbDS5lls7We804MCywysLmMZz90ELJjA5GGGOjmgCObxxqXiP4ieHre
68PSafcW0dxJCqzJciVmVeCdny42kHHzAntyK63xxayXmv6VJHFcLcW0LXMhSQBYSoZkbkEM
Qwbgckdj2820e203w5qsuoWdvcxTl54IblHmcIxLZVlPzKdoJ5If2BBx3Gky2ulquuR+IZru
5nZZBbGTbHsY5YNv5Iy4Oc54HboAdGLmbWdQs5NFllaysHiLo8flqcowyNw3N8rKRg4/HNbO
p6nqGnXSvHpc19aMoH+igGRW5JyCRxwMfWsHwffTalrWoSwQQWunqo220R4DsFJcEKFfJ3Hc
DnBHrXSnXbBdZ/sppWW52buUO36bumenFAFJdcvTJbOmj3Qtyp+1jaPMhf5cALnLDJbJA7Z6
HNNl8QXBktFh0y/2tIgud1q37tW4yORnDEA4B7nGAa15L21iuo7ZpUEsis6oDztXq3sBwM+p
AqvY6/pWpXMsFlqFvcSxLudY3B2j1/UZ9KAM298TXsVpp9xaaDdym8JDRzN5LRcgDdwcE54B
wfbrjw3446hPe+JrZbxUENosiJGh+YD90Sc9C2Seh428jrn6PeO2vY03rHMissi5AYBhhlYe
44INcF8QPBfhrxPe/atZ1O5spLG1aVvJ27FTd9+TKHOSoABPO046GgDhPhj8RbDwd4OXTdT0
jVFeSWS6gaGEOJYj35YdNpHAxgA+tel+C/iLp3je6urW0sb23lt0EjCaPChDjb8w4yeoHpyC
a8u03wH4l13Uo4tF1++i0G3RoF1C6jCpKhOSI04MikknJwp7HtXtnhzw5YeGdMFnZKxZnMk8
7nMk8h+87nuT+nQUAbdFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFRSzRwRPLK6pGilmdjgKB1
JPYUSypDE8srqkaAszMcBQOpJ7CvAPH/AI1ufHk8ui6Rdiz8PJJsluSyg3ZBxkAsCYwcYwDn
knpgAHQa18fdP0/VGisNGuL/AE8LlL3zPKWU5wSoZeVGCM9yD0xmq/8AwvydJY4pvCMqyOu4
D7egzgc9V/vcfh68Vydn4cvjYQ2S6bFOQwe6kNywRV+c5U7gSNvJXndtYjJPFK48Pw27R2bR
zvOsFxA+6Vj5sxB+VR91QdyYJJ4cdNuSAa/iH4m+HPFdvMtz4Tv49QkHlRy29wgkccjD8cjj
gFWA5xg81X8O/E+/0ETQ6pp9r5VwsiGWUCTkM4O/bllXdhcYI6ke8reB761sLIQQst5DCyyP
OSi+bhBsDA8YDuML1ZWJGOBT/wCEVu7/AEkOljLFI2y3dHYoZMRoSMIjndls4x0BPUnAB1mi
eML/AEm2tNeks4Ht9SkSA42ooZ0ByDnGAVOR0GTnGRUk2ty+IFk1xNJsmuHysshlMnlQgQlm
2kZVSmCDgjLDIzXKQ+D/AOxtN0fUtIuDcakzxyeXNakWowEK+YHwQSQcEfMRjucHON1ql9qc
skGladF5sm37AsskRKlQAw4DspK7uCST2Py0AaKa5Pa3SpDLZxWVxlmYRR79oKZBCkFWxuI/
hyAck529N4Nv7bzdSXRE/s61a1Sd751UsuWVZTuBZNwILY5Iwea8xufD3iaO6We2j+0LHASl
xE0jDAI3fMwUryw5OOuM5zVfRfDV7qkU2yaN5IHaNYoSSZuDvJIYMP4SMjB/A0Aen6/41tND
e607wrJqGo3cW8OLZiY0b5sMZFbnCoMIBjA56Yrn/DXiCxhuptX8UeF9d1vU0y8kk0QaCCNS
3IQ8EqAeWzjBxjFdHZ266Vpkn9nW0UKW7+Xva0EnzYkXeACQfk3g5I++c8DCusbD7WJZIbRZ
7u3SaM20UwZGDl4ygBwW+UIOnIOc43AgGtc/HS3trw2v/CLaoWjk8iRPMj3iTnKqoJ3EY7fp
VqH46aFIrxto2trcqgYQpbq5bjOPlbj8cVxJsbjSNUsbnTRaTNInmzTSw/vSHZlVMLkdEJ4I
I3ZDdzjeKp4tA0rS0DW9zf3Ucm6KVFLSBjGUMi84AxkHcd3Q4INAHq8Xxs8OPqFnZPZ6nBNd
uixCe38sMrEgPkn7ue/19K9Mr4g8JJ9q8ZaL5qyyBr+BSQcn74z1Br7foAKKKKACiiigAooo
oAKKKKACiiigDmPHtrHf+FJLKYv5F1d2dvKEYqWR7mJWGR6qSPxqgnwl8ERSmWLQxE5OcxXU
yY+mHGK1/F2G0a3QsBu1KxAz6i6iP9K36AOFf4SeD3kEhsrzIbeP+JhOQDx0y/sPypW+Eng9
0KtZXRQ8lTfTYJznON3XNVBZ+MIriK4OqamWDEmApC0RP2oKFOE3bfKJJOc45zxRpGr+LJdY
1NZrW8EBltzCk0GVhBuNsqBvLTdiIg5BccE7iQRQBNL8JPDcxj3S6ptjXYim9dgq+gDZ4ySf
xNLafC3w/Y7Xt7zVI2Vvkb7YSUbP8JI4OfTvWjobeIP7ZVtRnuJLW4S6kMTwoqW5WdRCqlVB
5jJPzE5xmqsFhef8K+0q0a3kXUvNtml/dHK3AmVpZDkdNwd9x6j1zyANi+GGjQKBFf6wgEqz
DF6eJFztYcdRnioJfhRpcuf+JxriZGDi7UnGc9ShP6+3Su/ooA85b4PaM90ly+s660yY2u1x
GSuN2MZj7bm/Or8Pw5tbZ5Hh8Qa2kkibJJFeDe69MM3lZP4mu3ooA4Vvhlp7srNrGqOyv5gZ
hbk5/wC/PI5PHTmq6fCjTo5RPHr2uRzDPzpLCMEknIHl4BySRjpnivQqKAPMpPg3p01ytzJ4
g1p51bdvYwcnoc/u+c47+/qa+eNSt4tN8T3VnM0rIbkgyvGrOFEhAYBTkDHOBjtx0r7Ur4y8
YxyDxZdyxK6lZAC4XO0huv8ALk0AUvCksEXivQ2lhJjW+gLPu64Zfl649e469q+2q+MfC9ub
rxnokZiZFF1Zkxwo2SMKScjPJxn3Jr7OoAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigDA8W/wDIPsP+
wpZf+j0rfrnPFmWg0iMKDv1a1zzj7r7uP++a6OgDE8Lzz3eiLdXMrSSzTzMctnYPMYBR6YAA
x7Vt1n6Xpsek2f2SFnZBJJIN+Mje5cjgdAWIFaFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAV8Ua7M1xrc
7LMFBkUHYMneCuenOeeo54xX2vXxFrqKdalKjMmUChRtPROc9D1Iz+lAGj4LvJz470H7HHEz
pdW4VZVzk7Ap6AnHB/TpX2ZXxj8PIi/j7w8R5YxfwcOSCe/YZ7ce+K+zqACiuc8SeIjoVxYQ
g2yLdGQGW4Zgq7VB6KCTnNQp41sINLjudRjntpjZNetF5Em0qqb2CsygMdvOOD6gUAdTRXJW
XjexbTTc6mj2dwpYSWscM8kkQVFdi6mJWUAMCSVxyOTkVpQ+J9MuHvREbtzZMEmxYz4BOMbT
s+fIZT8ueCD05oA26KqWF7b6lYwXlrJ5kE6CSN8EZU9ODyPoat0AFFFFABRRRQBg+J/vaJ/2
FIf5NW9WB4h2SX/h+NmIDamOAOpWGZh+q/pW/QAUUUUAFFFFABRRXh+tfHqS726Z4U0Se51i
V3iHmrvCkEgbVXlyQM9gPegD2q4uILWFpriaOGJfvPIwVR9Sa4fWfjJ4H0ZmRtZW8lX+CyQy
5/4EPl/WuCsvhH4u8azDUvHmvzwCRxJ9iiIdl7cAfJGcegPvzXo+g/Czwb4eVGtdFgnnX/lv
djznz6/NwPwAoA5WL44Sau2PDXgrW9U5wSRsA+pQOBWhB4i+K2pgvbeD9K06MgFTf3RY/TCk
H8wK9MVVRQqgADoAOlOoA8+hh+LErl7i88J26kj5I4p5MD8SP518sX893JqU087K0o2hiUxk
LsA49OFx6j6190V8OTW0l28E0jxwpIFj37s52xxcDbx/EDjqOc9KANTwO2oWvj/QprRYUn+2
QxKGBZVL/LkqGBPy5Jwf519g20eqI/8ApVzZyrnpFbtGQPxdq+VPhs08vxP0c2kuWe9D5C79
qBZQwwf9nPPbOea+uaAK0ltE13DdN/rIlZEOeMMVz/6CK5y88BaNf6vc6ndNcu1xv82LzAE+
eLym5A3fd7bsA8jFSeKfCkfiRmMq2522ckMDSx7jFIzIwcemNg5HIrk1+HmrXenzh47KymJI
ZY5txvx9o8wG4JjKghRgfLIPmPb5aAOqm8FWFwHMt/ftcS7xNc+agkmR1RGRsLjaVjQcAHjO
ckmrd54W069tbyAtJEtzNFM5QqdrRqqrgMCuMIvBBrnbfwE9pAkyC1kvIIbVLd5F3vEY5pJX
RH2rtUhwowFGB0AxjP0XwJqltpFl9p0zRkeOK2S40wys0F2Y45FaSVvLP7wtID91xmMfMcgg
A77RNJh0LSLXS7eWWWG2UojTEFtuSQDgAcdBx0Fadebx+F/Eeni0sUkjuLc3KyNepdOJoSbI
2+RGUxtDfNnfn2zzS2XgXULPSkhaCxucyMZbKW6YW7futiyApCuHzyfl753EgGgD0eiuEm8H
Xrz37Ri386ZSI703kwmddqDyXGD8mAwzuJHBxkmsrUPB+sSGK2tLCzjieC68lBdOItOkdo/L
dDt+Zl2s2AFwWIHqQD1CiuH0rw7rVr8RL3W53hNnOkqHZPncCY/L+XZnKhCDliBuO0DJruKA
Of8AER/4mvhgeuqH/wBJbitu4l8i2mm27vLQtj1wM1h+IFV9e8Lhi4xqEjABsAkWs/Ud63ZI
1miaNxlHUqw9QaAOa0DxnYaxp1nJOZLW7mgilaOaB4wd8bPuXcOU+STBz/D9Mz6R4nj1G0W4
ltZIv+JZbai6IGldRMHOwKq5Yjy+wyc9KNP8HaXYNCU+0TeQESETy7/LjRHRIx/sgSP1yTnk
mn2HhWwsDxJPcRGzWxkhuNrpJEjMUDDbztDso9QecnmgCW18SWF35oSLUYvKiaVnudOuIF2j
r80iKM+2c1X0fXNQu7q2h1DT4LUXlqbu38qcyEKCgKOCq4YeYvTI6+nN638P6RaPI9rpdnbv
JGYnaGBULIeq5A6cD8qh03QRp9xFM+oXl20EBtoBcFMRxkgkfKoyTtTlsn5fc5AMOfxtfW1i
l82hie2urOS8sRb3YLyIoVsSB1UISjbuC3RhyQM8d4R8KaD4V+J5j0iW8t3jTyJUu7tD5u+I
SBQvl5JGR/F/CfQ13o8HRNYvZy6jeS2y2ctjbJ8i/Z4nUKcELlmAUAE5/Uk3ZdClm1VbmXVL
trQTrcCzbaVEigAYYjcFyN20Hr7cUAZWr+JdbsfHFhpNro0tzplwqedcoq/uifM7lwOdoHOM
bTjcSBW/c69pVrfmxuNRtYrlYTOYpJQpEYBJY57YBP0BPatOuT1jwXDrGr3V7JeyxLc2b2si
xxruIZHT73cAOTgg8gc9QQDY1DXtJ0mMvf6na24WTyyZZQuG2hsH0+Uhj6A56VNp2q2Gr25u
dOvILqAMULwuGAYdRx35H51zkvgd7611BNT1V7i4vRcBpYohGFEsCQHC5PRUz16muisNNisL
i/ljYn7ZOJ2B/hIijjx+UY/OgC6zBVLHoBmviK4eG01C2lWUsRDCxR+SP3MRyDnHUnGem0d6
+1r4lbC5YEAiJjk/Q18OSWzO5KKGjWBGfaSwX92vJxnHJH48cUAdr8Noprn4qaCWYxSGVpDh
+ymTK9D6Y/TIzx9b18lfCuzVfi5psRxtiuJlVo8FWKq7DBPUfL65r61oAKKKKACiiigAoooo
AKKKKACiiigDntbIbxP4ZiB+cXM82P8AZEDqf1da6Guf1Ag+N9EQgEC0vHHsQYR/Jj+ddBQA
UUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAFHWJVg0W/mfO2O3kY464Ck18TJfTwlkCpseEJ844OYtuRz
7dfzx2+0fEzbfCmsMegsZj/44a+LrhjbK1rHIxIztLoMFcOD79Dxn68UAdz8JpHHxV0kRXNu
d0lwmFAAZNjk8A/eOeOvHfivq6vlL4I6ck3xNsJypbyo55FZVO0EIB/7U7+3TIr6toAKKKKA
CiiigAooooAKKKKACiiigDn7/wD5HvQ/+vG9/wDQrep/Et3LYeHr28hlkje3TzQ0ahidpBIx
g5zjGMZ54qvdID8QdKY/waXeEfjLb1q6lZDULCS1MjRrJjcygZwCCRz6gY/GgC5RRRQAUUUU
AFFFFABRRRQAUUUUAYPjVivgPxEy9RplyR/36avjWOWdrvCnzbnzh1PzNy+Rkeuef54r7J8c
f8iB4k/7Bdz2/wCmTV8j22kS6vrslhp1pLLc3czeRCmGZG3SABmOOABkn2z2oA734Ftff8LI
aORNqCwlLK/VUPlEAf8AjnHpX01XA/Dj4b2XgPTDIzC51e4QC6ucnAHXYg7KPXqcZ9AO+oAK
KKKACiiigAooooAKKKKACiiigDB1bRL+61i21PTtUS0ngtpbcLLbCZCHZGJxuU5zGO9MWz8X
BQDruiMfU6PL/wDJNdDRQBzUqeM0YeVcaDKM874Jo8/+Ptjv/wDXp8beMVX95DobN6rLMo/L
aa6KigDB3+Lf+ffRP+/8v/xFeO638dvEWkaxqdm2jaWy2l1JaZEzk70baW6gkHHHAr6Ar448
TpN/wnniUo25W1W5LQ4l+ZPOcZ+QdM4HXqfrgA9CX9oPWIwTLo2mkBiPlnkHIGcdDyeOenP1
w/8A4aD1VpnRNG05gCNn7+Ubhg+qjv646fjXj0VjeXhjRBcsjENjy5GjBOcEEZPOB2z+VW/7
On2mCWK4MkhClfJm4ALDgZ54Axkdz6UAeqj9oTVpY2lg8P2ZjVtrSefJtTrgn5Rx39eDRc/t
FajbyFD4ctsqTkfaX5HYjKDj+ftXlU1hLA7QiyuYZfm8kCGUSOPnwSC/v2HY++c/VbP7FcAB
ZoywYZliKFuOc5ZufXHHNAH0r4B+JniDx5HfPZeH9NQWhQMZ9Rkjzu3YxiF8/dPpXa/a/FuP
+QJomf8AsLy//I1eYfs7gNZeIptxYtcQrknPAViP517bQBxPiWz8Xa94a1LSV0nRYTeW7weY
NVlbbuGM4+zjOPTIqTwP8PtN8G20kyBLjVbklrm82BdxJyVQD7qZ7CuyooAKKKKACiiigAoo
ooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiivNPjHd+LLfwysPh2ykktZMi+nt2/exx8fKo6gHnLDoB2o
A7t9Z0qNmWTUrNGU4YNOoIPvzXi3w71K9vvFuqKk8Vxplxq108y/Zw6srszZyMjDbAQf9ggZ
zXmLGwmkVrfwkQZ4XbP25SNoDZK5Xbxwc4zx6812nhLw9/YnhTU767u5tK1GCGOe2VDhpN24
huqsxG4LxwMd+wB7xod/pV4k0tirwvJPIHinjaKTeMFvlbBAOQ3vuz3rmX8FwQw3upfbri8v
1mnmtw0jFWkBY7WUfe6YIHOAQOtcTfeAfEWo+IJ7tftEN7Jbs+5LyNh5g3rkg5HzEp9MMOwr
Ss/APifT5oGeK3uUSQviC52EKykeWSw4UDggZBDcUAdBc+GGtFFzp+twSyReY7y3PIQxttKq
E5XG9g2OSVUGvNPjLokGjaVZRSBGupr+VhIZAWMQQBcnbxxjgkk4OOpropPCGsaToWs6hILy
ygt7h544vtfmFY96uxUZOV+UHaSM4yW6Y818TaNqurG6u450vVt7sRedNc43OUBOxXJOCTnA
JxjB4AoA9F/Z1uYI9H1xZJY42a4jYKxCnGzsM9K9oOoWa8NdwDjPMg6Zx618hRaQNH06+fVv
Dksm9AqO16sbQsdmHCgZYEtkAYBDD0zXffDX4QPq11a6z4h02SxsIAGitHkJe5bqGcHlV744
znoB1APoqiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAOC8T/DHSddme7sWO
m3zSCZzED5M7AEAyRggHhmGRg8nJPSuE1O/ufC+otb+INEsbZ2EssN5JbhoJJ2Yk7ZBtDAg9
GCkdDnAJ94qteWdrqFpJa3tvFcW8o2vFKgZWHoQetAHm3ha81PUrm8h/4SCwMaSuLBkiCtcG
R2mPOd2Cq845PzdcZMi+OL2CXSIbu5WPKSPdytCG+YFgOEYDZxjdnHQk96j1X4ZyaVdx3/ht
jLDFnOmzOAyghv8AUSsDtI3HCsCDkjIHFczp9ws9vDo0PhO8n8QQMgkR7NbcRNv3E7wdoj6c
tnJ6ZzwAdQvxJvGshN5MLoWlBmhjOxucRhWZgAQOWLdewPSuU0F9T8ZzGbSvDtm8vkG1udRn
TZbO+1MuxxudwQeF7gHI6nstA+GAFpbjxPef2gITuisIyRbx5CjDHhpfuL97jjp3r0OCCK2h
SGCJIokAVERQqqB2AHQUAcj4c+HWmaNdJqV8RqmshVBvZ4lATaAB5aDhOFHv744rtKKKACii
igAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooA
KKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooA/9k=</binary>
 <binary id="img3F1C.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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==</binary>
 <binary id="imgE649.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img2D71.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="Oblozhka.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgAB59.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img2D73.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img7A73.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAAR
CAFEAeQDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwDs/FvxSvfDXiO+0m18LS6gLKy+3TTi8WIC
LgFsbTwCcevtWdF8VfFgvdMhm8BhP7YBbT1bUlQyDaG5JXjg55A61T8asqeOPGZ8uJpP+ERb
aGznG/nA6EdPyHvWmJorvxh8LECl0XTJ51d/mzm3TH48ZzQMgg+KHjC6l1pIfBMH/EmZxe51
JR5YAJAHHzHCt068dKrv8UvG0Wiabq7+DrNbLUZY4bZzfDLtJnZkdQDjqau6S0iwfFbBQKLi
cqRkMD5Bzk+nTH41mBd/wn+G0xWMrFq9izIz7dwy68H15z+dAGsvjjx//wAJJFoD+D9Pjvpb
ZroBtQBURg4JJAP8RAx7+nNVLD4leNrzw7qmtDwtpwtdMaVLgm9IJaMZfaMHIH1+ma6AuZPj
0qllxD4dOF5yd049sdvWub0BXm+EHj4B2mdrvVPlHzEHb0/r+NADT4/+JBsdCvE0PQfK1uVI
7MGSQt867l3fNx8oJJ/SpLfxt8S7qfXo00jw8h0U/wCkF2lwx27sId3J289v1qzPF5GjfCiI
oU23NuNpbcR/o571DpVw82l/FqXD71ubpB5f3vlhKjGO/FAFFPiR8RP7L0LUX0XQhb63cLbW
Y3Sht75CFhu4XjP0rStfFnxQu/EV/oaaV4aW9soUnk3PLtKv90AhuvB64qJ1j/4Rn4TiMloh
eWuD2z5Lfjmt/wAPYk+MfjMs24x21ii5PKgoTgD0zzn1NAHI3HxG+IsPhjUtfOmeH/smmXb2
lyo83fuRlUkAtgrlsdc9a1ZPEvxNj8YR+GXg8LreT2hvY5P3/lBAdpXPXdnnp+NZepIT+zzr
93t2C8u57nrkkNecEnucAeldjqBRfjVoSZJP9kXI5yT99e/4GgDkdP8AGHxLu7LXrqM+G3i0
CeaK63RzDzTGCWCevTvg1Xbxv8T5NB0TWI49AWHXLtLa0hEb71Z920tk4C4X1J6VqaAWPgr4
oMV3SnUtSBGcceXgcYGOPzqxcRgeDvhWjsExfaefnyefsznH58CgChH4g+Kr+JdV0TzfDhm0
61W4mmMUvlkMMqFOM7uvUY4NZdv48+Jlx4Z0TXll8Pi21i9Wxt0aJw6uzOoLdguUPQk9OK7b
TRHJ8UPHTS/OEsLNOvKqY3JAPbPWuL0Z/K+Gnwvt2RlZ/EMbrkcbRLN39wwIoAnufGHxPtrz
xLavceHC/h6Bbi7ZY5MOrJvATuTj1AGe9Wf+Eh+LG/w6m7w/u10EwfuZP3OI/MxJ6fLnpnoa
tai+y5+MRGNws4TjOP8Al0NXbmMPr3wpJkVcQzcHGT/ogPf6Y/EUCMaHxL8VZNR8Q2Rl8OpJ
oUayXLtFJtcMhcbMcn5R3A61XTxn8TmTwxI0/h9V8QnFqPJkJjGA2X9OCOma2dGO7VPiuSyl
sgHrux5DYz2x6Y9/aoYlDeGvhIzAFhcW4B7gfZ2/wFAGdP4y+JVta+KJ5p9C/wCKfKCbZbSF
ZSwyQhJHQc8+opE8W/FJ9RS0Wbw+ZZNHGsjMUgCwnjZ678jp096l8QSi38N/FZyCS99FFgdt
6RKD/wCPV0slvBF8Tb2yn4A8JJGZc4wgmkDc/iDnHagZycfjb4jzeHvDmrxXegFdcuxaQxvA
6mNiWALHOMfKc456YBqUeJ/iZJd+Kbd9R0SF/DkAmuClqxWTcjOAueeinkir2n2cUPw9+GTR
oTs1G1cYJ6urlj+ZP+eKt3bAa/8AFveu5RpVsSvTI+yy8Z60CMa38ZfEO4n8Jxi90Mf8JJHJ
JCfsrnydihiG+bnhh096kPir4kJpHiXUWvdBxoM7wzRrbP8AvCihiVOfQ960IR5n/ComZiAI
SOQQSfsoxx+HX/Gsq/v/ACPCXxZyZJCL902HhVDqqZBx19R7D1oGWzr3xKe+8L2Zv9Ejk16F
p0/0R8wBI1kZWBPPDY496ybrxh8TUtLrUE1DSNltrB0QwLbcNKG2+YCcnGT6/hXXSr53jv4c
xxb2+z6ddTSZ4AQwogP1yQK5PR2gtvB+nqyvIbvxuFKtHlQwkJ74yMJ1Hc47UAaS6/8AEu2v
/EOnSanok0uhWq3UkrWrDzwys4AwQAcKR0/OqKeJPide2nhq5g1XTEj8RSbIsWYzbYBbkHOR
tBPfpXRXLRN4l+KEkbRCRNLgR1Jwc/Z5Dk+2CKz4oRBpvwhmgxEAUUqo5PmW+W56885HfPNA
FG98SfEePTvElwNe0tB4dkKTlLLm4+UNxnIHXHaluNV+KNvqXhqwbxDpxm19WdNtkv8Ao4VA
7ZyOcA/pWpfxk6T8WhsMSYYiMjnP2RSW5/vcH+XtJeztcfEH4XTtkrJZXL7cngm3HOMn19TQ
BizeJ/iMmn+Jbpdc0d08OyCOb/RCDcFRlsemc47cjjHWrT618TG8QaJo39raRDNq1o90HNmf
3ICZKHk5IJH4+3FROqP8OfilMvV9YvFJJIGAI8cduprp2g3/ABZ8MrIdwt9CmeMqfl3bkUkH
vwaAOMvvFvxJt9B8S6l/a2mLFoV4LKQrafNMwKqWXOQPvA8jvWvcS/E+28Vab4dk8T6aJbyC
W5+0LYAgBNoK9OevHTryegqn4jMFv4A+J1siHzV1jzZA53ZEnkEH09cDtiu1v9qfGHQIUChU
0i6woGMDfGP6UCPOx4z+I0Ph3W9U/tfTZv7J1I6YYjZgNcSbgu4YwBy64+nPvrR3nxJPizUP
DkviywW5tLAX8ci6cpWUE7dpyBt5789fyzb+B5Phl4yeLAkn8UvjYoXYRcRqGGMc8A8124uP
svxV8SypHmZNDgkRyeBhpOMd8nH5UDOF0/xD8TdQtPC9wviSwRNfkkjjzZIfKKAn5vl5ztPS
i68U/Ea10DxHrJ8Q2hg0K/exaNtPQG42sF3/AOyDuHFXvDwdNK+EkM026RpLiUHknb5bED6A
MBTdSMqfDL4lCU4C67clGDessZ68/l26UAa0t78R38ZR+HofEGj75tP/ALQExsCAihwm0DJy
ckHk1zLeKPidH4K1TxOdesWh0+7e2kg+xLl9rhCynb0yf0NegIVf4225DDevhpsgg5ObheQc
Y/8A11wRiNv8EPHizrICNZuBiM8582Mc47ZHPtQBo3OofE2LxPZ6IniiwZ7nT2v/ADRYIFRV
OMYIySePzrOsfFPxG1DRfC+qR+IbVV1++NosX2BMwYdlLc/eGEJxxXdKqv8AGTTFZQVPhqQE
HkY85K4jS51Twd8MDMZNo8QPGoQ4I/fSqo+g4BHpQIsvq/xJhn8XRSeKLNW8OQLO+NOQicGM
yADj5eB79aJ9Z+Jdro3hu9bxDZPL4gnggihbT1BtzIN25iBzgAdu59BWxqUYc/GC6RgVazSL
j1SyOf8A0KnaijDRPhWsrB2+2WmWK4yfs57UAc7d+JPiJbS+L1XxPaMvhsRlydOQGcOCRgc7
envVqTV/iJFc+Ekk8WWSxeIVBEp0+P8AcExq4Uj+IncQOnQetX2tovL+MM+CzvEyEHkYW1Yj
j1yx/Srbgrd/CUEciIg/+AlAynbH4lXHjm88Of8ACXWapbWaXRuhp0ZzuOAuz6g856D8K57/
AIS34jnwPZeJh4isyt3fCyS3Fgmclym7djkZX0r0LSZI5fjd4gCOS0WlWyOo6Ali3Pvgj864
RXm/4UP4MeJ28/8AteAowGTu8+TB56nPrQI6G5f4iWvjnT/Da+LLOdLq1e6a7bS0UxKhwRsD
c5JUZyOp9OeevPFXxDg+H134sHiOz22141u1qNPQbgJfL3Bue5HBA47+vcX4i/4XvpTLKRN/
Yc29DwCvm/Lj1OS35VxDvJJ8CdVQJ5ezXCqMw4b/AExTke2Tj8DQBuaafiNfeML7QJfF9oi2
lnDctcppkbgtJ0TbkY6NznkDpzxy/wDwmfxGPgKLxYPEVp5Ml79k+zmwTcPmK7s49R0/WvRb
QRp8dtRQnEr6DEwAyAwExBOOhx8o/wAmuAt4PL+A2iPIu9Z9cSRkCjp9pYYxwO3tQB0dq3xF
m8b3vhx/GVon2eyju1uF0qNw25tu0rkbTkHueOa57/hLPiD/AMKxu/Gn/CT24FtN5RtDpsfz
fvRHkP8AVs9O1eiW3/JcL/8A7F+H/wBHvXnpdz+zHqOSnkxXLeQXAG5BehuQM8k5GP8A9dAG
3rE/xC0q+8OWo8Y2kx1mfySf7KjUw/LuJAyd46+nb1qneaj8SbfxXrGh2/iqylOnaeL8zy6e
kauMfdwAcHrzk9K6fxdciTxb8O43IjEt5JLvUcgiHhR7Etg1mX4aP4teLmKD5vDO5SwzkA4/
LI/SgDC0fxL8SL2HwrMmu6Y66+0uwTWQHk+WrEg7QMggZ4xyB2zWhY+M/HVtd28upT6RNYr4
iTRJhFburSZIBkU5xjk/iKZosb28HwgUHzAUnbJGCN0BOOPQH9KrFmmsmZ7iIlviGhKgjEeH
Hy5BPJxn8aBnuNFFFAjyrVY7Bvin4nk1GbybL/hFxHPKMZWNnO4g/QehqwfsVv8AEvwLBYxu
1n/Y08dq2PuoEQqT6fKMfUiln0q11r4v6/YXsRe2uPD0cEu1yp2tIcjg9eOvt+btXit9P+MP
gayt7ZEhjsLuGIAn92qx8AfQLj8aAMnw183h74r4Gw/2pqIz1/gP+fxrNukhHwe+HTSsWRdV
sm2qcFjl+Mnp1PY9PxrrvD9lBe2PxA0u1O2WfU7pGcj+KSFPU84JP9KxfEHhu+0/4d+BNJSM
XVxZatYtMIssvR92COwLdeOKAOghkC/He7iMigv4ejITHLYnbnPtn9a53Qsf8Kk8ewxxmOeK
71RJDwMvgnOfoVGfauknH/F9bMjA/wCKelzx1/frWB4bYXPh/wCKVm8SOo1PUOD/ABbkPB/K
gYSTvc6H8JppCC73FuSQP+nc1X0OVrXR/i7Oud8d5euB9ImIodtvhT4SP5gjAurRckgdYSMc
+vT8aj0/jQPjF/13ve+f+WLf59qBDypt9I+EcTSK2JYv3eSN37j73T+HP610vhxZh8WvHAwn
kvDYEsD8wbymA+n8XX29awtVtibP4UXBYny7i3j5A53QA/8Asvp/9fc8PxSwfGTxhuI2XFpZ
SqA/opXkfUHn/GgZxN9cLD+zVItwrTrHcGElXOSBdnkt6+/rXc32D8b9IyQMaLORxy37xeP6
1wl6m79nTW7flZbS+mSVem1hd5x09GHT867zUgR8a9EbecHSLgbeMD5159f/ANVAHN6FDbXH
w++JkW1t39p6p5vJGSFyP0xTtXYR+CfhVOIt8gv9NAxjODAc8n8Pyp+jIYfDXxVgG4ot9fur
E92hyR/n1pJXS68K/Ce3+ZZGu7KUB0PIjt2z/TH1zQBp6a1x/wALA+IyNHHn7JaNE2OSPJcA
E9cZBrnS0a/Df4WyxAqi6xZDaxJydsmTwPXOOOM10+nqz/Erx8iKWZrGyAAGST5clY/hO2sb
74V+A5NY1IWRtdRilt9y7fOlV5VSLn1B6+2aAHz24uNY+LisCyvaQKV3Ef8ALoffFRxq13qH
wfYXLkm2lcyYwXxaqxyPfGPxql411m98A6x4vv73TnlsfEaRQ2U8Mq5WRbcodwJyMden41w1
p8XbC2l8DSHS7lv+EdgkhnHmL+93QiLK/wA+fp70AerWOmm1uPibdC8gmS5JxFGxJiItySG4
wD8w6Z6Vl25Mnhn4TEgxgXMAwe+IGweM9cfrziuNk+NOkJpviiOz0G4t7rWGkZJPNDjLRBAz
gng8E4XjmsVfi2i6X4Ntv7JLN4flV5D52BMFXYMccHBzk55oA7vxRt/4Rf4plmI/4mdtnj/r
jjvW/e3sdx8TvEseA5j8LAQyA5+TczHJ75Lj8q8X1X4nNqNt4utxpzJH4gmgmQNNn7OYyCf4
fmztA7dK0ZfjAJfF2r68dFIN/pP9nLELjhDx8+dvIz2/WgD0m21BrX4f/DBQEHnajZxli+AB
scdcdT6fhVu9eVtW+LiuGWMaXBt5yM/ZZcke/T9K8guviolx4e8I6WNIKnw/dW9y0hnz5/lD
GMbflz+NTSfFx21XxjdjScReIrQW/lmfmErGyK2dvzcMTjigD1GC7Seb4QQqp+e3eQHjA2Wq
qR19W/Ss/X4YE0n4uwEiKMSwS+uXMat+rfzrzNPinNE/gyRdMDS+Gkkjy05IuAyqvp8vC+/W
jUPilLeXXjF49LVI/EaxIVeYn7OEUrkYA3Eg+340CPZ7KVT8TPCPliJhJ4bbLjliuVI7cDjg
jnk/jycDRX3ww0K6BJU+L1mh4x1ncc/gxrlbL40TWHiDT9Wj0G3LWelf2YI/PI3LuVg2dvH3
enuayE+JkyeGLTRRpNuBbaoNTWXeeokL7AuOBzjOelAz2W8Jk1L4vW8aJJO1pCwjf+IfZCP6
Gp2uVaP4USyQI0Em3Ow8K5tCEwPTJz+FeSz/ABkvJdX8R6gNHgU63ZJaFPOJ8kKjLuzj5vvE
447VDN8XLqTT/Clsmlxxnw9JC6us3+vCJsII2/LkZ6ZxmgR6leLNFD8YIJAGIiEodSeQ9qSB
zxwuPzPtU9jNIfiJ8PIW/wBUvh92Xj+IxjP6KK8nufi7d3M3i6Q6RAo8RwpC480nyAsXlZHH
zcHPbmks/i7c23iLQtYfSIJH0nTfsCx+cVEnGN+ccfTmgD0WbzIfgh42aJNzyardhuOgM6qx
49Bk/hXWBWT4t+H4hKGWPQJfuHKt86DI9uB+QrwM/FG/fwdq/h19OtDHqVw9w02TlGeQOwwe
D0wPSr8vxp1eTxRp2vLpenpPZ2r2wjjMgR0bHUbuxHA/+tgGdxrMCL8Pvinc8l314xnnjCyQ
kf8AoRrvNVEifGHw1cjZ5c+m3cWC3zDaUY+x6jv6+lfOt38TdTvNB8RaQ9nai31y9N7MRuzE
5KEheenyDrWtd/GnWLnxDoerDTNPjfSY5YooV37HEihTnnPG0Y/rQI7+Uq/wu1uZkkWKfxUz
g8cqbtBkduxH1Brqn2n4neLCXG5dBhAUDtmTv+X514PB8VdSg8LxaCunWTQR3wvg7hiSwm87
aRnGM8fSrknxn1mTxFqGsf2fYrNfWIsXT59qqCSGHOc/MaBnp3h0q0/whjRnVfsd42MjkiBe
/wCJ49DVbUmeP4beOMOp3+KpUbABBU3MQIPHp1ry+w+K2p2Evhh00+zY+H4ZoYM7h5okQIS2
D1AHaopfifqM/hzV9IlsbYpqepHUXkBYFHMiyFQM9MqPzoEfQ0Vtu+OU9x5RTy/DyoG7Pun+
nbb+tcTGsg+Cvjyach3l1a7kPQnPmIOffINcMPjhrK+L5PEY0yxMzWQslhYuVRA+/IOc5J6/
QVlf8LT1MeDtQ8NjT7P7NezSTPIdxYb5N5A5xjtQM+gU5+M+ln/qWn/9HJXAWIDeCfhkpcL/
AMVMxDc9rmXjj1/r+NcefjbrX/CU2+vrpmnrPBYtZCIB9hQsGz1znKjvXVeHpJtW8A/Dh0hK
m28TgOR0P7x5Cfbgn8qBHTTxl9G+Lv7yRfmlPy47WwP69D7VZvt39i/Cve6u32u1yyjAP+jt
T9Lt5L+++KmlIGM8z7VjKZz5luQv1zjp/jUV9b3UOifC6C+V47qK+tllRhsZWEDcEcY6YxQM
hlby7D4uOwOSHXAJPW1wOPx9P5VM0ii/+EUeRuNuzY9haD/GoL3T7y+0z4qQWlrNPLPchI0j
UkuwgQkL6nkcDnkVt6hoGpnVvh5dJZec+mbo7x0IURBoApOPTI/QCgCTR2b/AIXb4kV41T/i
WWpQjGZBk5b8+PwFcQkRk/Zz8OTLJ5bQXkEgI9ftRXr2+9n8K73TCP8AhdWvDIz/AGRa8f8A
A3rk/DOjXXiL4Badplo2ZRdLsZ2ChlS7ySDxgYBPc+meKBHVz/P8cLEGJG8vQJWD7/mXM6jO
P0/E+lef3gn/AOGdtZkRSZV1KSRthOFxdgkjPbiu+lgD/HSCYkfL4dfAyCc/aAOnUfe68fzr
iZJAf2dfEDIN6td3GChGMG669elAzsYY9vx2jmON0vhkk9ecXCV58GeX9nrRo5F8pV1dUVmA
wV+0ud3OB1J64HFeiwPIPjMLd2R4J/DQYIV5G2cDGe4O41wrRGb9mnTkiQki7UBUXOf9NI/D
rQI7+2/5Lhf/APYvw/8Ao9683SQ/8Mw6uCgJivGG1h/09of616Jpsdy3xr1yVowkCaRbIpHG
7LsQTzychx+H58RJaCT4B+LoWP7tdRuXQf3dlwpA9+VoGdd4peJvGfw5knhVka4nwFHRjB8u
AOwOD7YrP1GQP8UfFymIkp4ZCh84wMkkYxznPU+lW9eJbVfhpfXIilP2nYyoOC725wyk84BG
cd+KrXkYPxL8byeTnb4eRfN3fdyG+XHfOM57bfegRg6cGuoPg7bfaA8mJJt4GBtSMHb9QBt/
CqgeKKa/sY4yPK+IkEmfZiP/AIk/nXT+B4dNl8OfDq61W5lXUYop00+HH3yUbJOBnAjXjtyP
aucvkji8Q6nHEqf8jzp7l1J5LDJByexz+JPtgGe80UUUCOBsAP8Ahd+rn5sjRIAOTj/WN17Z
/wDr+9amvzaTZ+MPDM17YyS6hNJPbWVwh4hLR5bcMjOQuB1xk1nafn/hd+s8cf2Lb8/9tGrV
8QWOm3niTwy95evDdwXUslpAoz57CJtwPHAA5z+HcUAWNcsUtvD3iCTToCl3d200jNCDvkl8
rap45JwqgY9K5TQY9fsPhd4Pg0tZI7tpLRbgNEH2wMcvuHO0bT14I9jXpNFAGA8WiDxzBMzE
a4dPkWNctg2/mKWP937xX35rA0q80fQrbx1fabFPLNa3k11eJKAqtL5QbavP3fc45JroX8Oo
/jaLxJ9oYNHp7WIg28EGQPuzn2xjFVv+EOsfsviO286Yrrzu85ODs3RhCF4x2zz60Ac9fNc+
JrX4d6jFYhUe6ivZo4gGSEeQzdegAJGPw71Ykm03V9N+IOmwW8OmFBLDd3kh+V2a35lb0AB/
IVZ1K3vvDaeCtF0aWf7Gl6lpOSAS8KQucMcf7OeMdKf4l8HpN4R8TWWiw4vtYLSyF5PvyMFH
U9BgdOlAGV4gspbNPhzaW+64jttQgjaeMcELAwz64Iya3rHQrm3+Imsa1JLEbe8sYIYow3zg
oW3ZGOnI9etVtb1K/wDDV54P0ywjjazuroWVx8nIURHG0dvuk/hSWNhqK/FvV9QkjnGnvpkE
MTkfu2cOSQD6jnp/e57UAch/ZNxr/wAIPE+maZFLc3s2sXKqjcHd9rB4zgD5eT071215o15c
fFHS9XVCLK10yeJ5OMF2dcL+WT+FV/FnhWZ/AV3onhuNraaWdZUWOUqQWnDuQxPHVj/Idque
dqh+J3kCWT+x00ff5eRt88zYye+dq/z96AMzRvDsulp43m1iJvsWpXc0yiNtxeAxAEgZ4P3h
jAPHcYrJ1cQS2Pwwn0e1m+yi9t1g84jckJgPDDudgzn/AGfeunsNKvdHtfFFxfTrdLe3U13C
hLMEj8tVCH/vnoKo2VzqGnXHgLRfsUKo9k5ux5RJtzFbqo2k/dG59vPPOO5oAu6b4au7P4ia
34ikuIzbX1tBDHCpO7KDkt27cdep6VT8MW2jeMvBOgXo037HaWl19qtLZJCRE8UjovPcdTj3
rT0fw/c6d4u8Q6zcXQlj1M24gjDH90kaEEEHjqSePWneB9HudA8Hafpl5FBDPAH3xwMWQZdm
4J570AeQftCaPLbR2+rPqNzLFd3CRpZsT5cOyNslRnqc+g/GuS+DfgLSfHGo6p/a7TGGyjQr
FE23czluSfbb0969D/aS/wCRW0b/AK/W/wDQDWJ+zT/x/wDiP/rlB/N6AO7j+A/gRM7rC6ky
P4rt+PyIp0PwL8BRvufTbiUYxse7kA+vBBzXpVFAHm03wL8BSNGU0y4iCjBVLqQhvc5J/TFI
PgX4CEQj/s2csDnzDdyZPTjrj9O9elUUAecQfA3wDEH36RLNuOR5l3KNvsNrD9c06L4I/D+N
SH0Z5T6veTDHHs4+v416LRQB5/8A8KS+Hv8A0L3/AJO3H/xyor74J+A7myeGHR2tZNhVJorm
Ush65wWIY/UGvRaKAPg3U7FtL1a80+Rtz2s7wsdpXJVip4PI6VSre8bDb498RAZwNUuRyc/8
tWrBoAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoopwXJxx0zycUANooooAK+jfhfod9rXwz8Om0uI
ovsXiEXshJIJiTIZeOpOcdhg/n85V9afAiMp8K7Fim0PPMwP975yM/pj8KAOgg1Wyi8SeJrS
x0yNL60t4bi4nQqpuWKNtVj6gLjJzwa5C+1HU9R8D/DzVNUYNqNxrli8kmxVJDsw6AYGVI6Y
616XbaVZ2uo39/FEBcXxTz3/ALwRdqj8Bn86xPFq6Tb2mgxXy+VGNXtEtFjh3BZg37sYyNo4
xnsO1AHSrGkZdlVVLnc2BjccYyfwA/KuW8U+ILvSPEvhWyg3eTqV68M+1QxKiM4HPQbiCSOc
LXXVj6roMGq6lo97K219MuWuEAUHeTGyYz2HzA/8BFAEFtoVrB421DXROrXdxZw25i4zEqs5
z64bj/vg/hzuh+ELG/8AhnYaBa6v5tnDcbxc2j7g4S4LlQT9NuenfFaOkE/8LQ8TjDY+wWGS
MY6z9e+f/r+1bPhvQLTwxocOk2Ib7PAXKb8Z+Zi3b64/CgCE6dpP/CarqRuB/bP9nG3Fv5oy
bfzAxbZ1+9gZ6c4rkdaTTvFvws12y8PRC0je8kgbeBCplE4LvliBgnJ698deK3Dpl5/wuBNV
+zt9g/sFrbz/AOHzftAbb9cc0+78C6fdeD7zw2JZI7S7unuJGHJ+afzSvP8A3z+tAFVNLun+
LD3pVlto/D4tlmUn7zTZ4yMAjZnvVn4e6Dd+HfAWnaPqSobqAylwpDjJldxz0zgj8a0YodaH
i6VmmhXQUsUSKAKC7TlzlieoAUAY6HPtTPBugy+GfClno890LqWAyFpsEbi0jP39N2PwoALT
7YvjbUw1hGlk1nblLsJhpZA0gKlu+Bjjtn3rnfDWj6f4k+HWp6M8dxbW1xf3sUrDAc/6S5yD
jnjAzjtjtXoNIAB0AFAHm/xHUaTL4Gkt1WK1tdct4SeMIhUrjH0zWgmj36+O/FF8bZhaXelw
RQSEZV3UOCuAc8ZHHHWrXxBj0NtDs5vEEs8dpb6jbyo8RAIk34Xdn+Hk59vemG4vT8VbqBHf
7HBoSSFQxx5rzPg7c4zhDzj1oA53whHYWnh74dW+sWdyur5mWy+Vl8o+W5bfu5xtxx64xwKz
fElja2mtSSxapDd3Nz4w02WaGMYa2G3Cq3vwfy9c1rW/9qWmk/DZtZdnv/tuJ2k4IL28wAbj
7wDAfWqPizwtNpWvDWTeLMmqeJ9LlEKpt8kISvJzyTuHbtQM9eooooEcLp//ACWzWv8AsDW/
/ox66250yzutQs7+eBHurLf9nkPWPeNrY+o4rkNPRR8btZbaATo1vz6/vG/wFd5QAUUUUAFF
FFABRRRQBVuLG1u7m1nnhWSW1kMkDHrGxUqSPwYj8atUUUAFFFFABRRRQAUUUUAeJ/tJf8it
o3/X63/oBrE/Zp/4/wDxH/1yg/m9bf7SX/IraN/1+t/6AaxP2af+P/xH/wBcoP5vQB9D0UUU
AFFFFABRRRQAUUUUAfD3jj/kf/Ef/YUuf/RrVg1veOP+R/8AEf8A2FLn/wBGtWDQAUUUUAFF
FFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFfW3wLbf8ACrTuSdss45TGP3jHj169fw7V8k19Y/Aj
Z/wq212fe+0Tb+Mc7vrzxj0/qQD06qV/ptnqawJeQLKLeeO5i3fwSI25WHuCKu0UAFYuoaTc
3fiTSNSivZIrayScTWyuQsxdVCkjoduD19a2qKAK6W0Ed1LcrCizyqqySBQGcLnaCe+Nxx9T
ViiigAooooAxrLRY7PxFqmsedI8t+kMZQ8KixggY9yWP6fU7NFFABRRRQBmazoem+ILJbTVL
RLmBZFlEb5xuU8Hir4RQ5cAbiACcckDp/M/nUlFAGB4luRbyaKDpyXnmanFGC5/1BIb94PcD
P51xPjbQ7uz1qHUnlja2v/EulSxqCd8eweWwOeMZwRj1Neq1w/xJRGsfDrPncviCwKfMBz5u
Px4J4H17UAdxRRRQB5bqHiXSfC3xc1i+1m+itIDo1uFLZLO3mNwqgZb8K7zQPEOmeJtJj1LS
LoXNq5KhgCCCOoIPIP1rxH4meYfi1cW1suLq60lIlunAK2UWWM0vrkRhuc/xH2rn9E1XWfAV
gt74fvrh7S7mkvYNMuQjB7JPl86U8bGY4ChepHfjIB9SUVBbTG5tYZzG8ZkRX8txhlyM4PuK
noAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooA8U/aRH/FK6OeMC+Pf/YNYf7NP/H/4j/65Qfze
tv8AaS/5FbRv+v1v/QDXn3wU8b6b4P1+7h1Y+VbagiRi57RMpON3+ydxye2B+AB9W0Vy3/Cy
PBf/AENGlf8AgStH/CyPBf8A0NGlf+BK0AdTRXLf8LI8F/8AQ0aV/wCBK0f8LI8F/wDQ0aV/
4ErQB1NFct/wsjwX/wBDRpX/AIErR/wsjwX/ANDRpX/gStAHU0Vy3/CyPBf/AENGlf8AgStV
7z4n+DLOymuP+EhsJ/KQv5UMyu74HRRnkmgD5N8YSrceNtemQgrJqNw4IORgyMaw6v6xfnVd
cv8AUSpU3dzJPgnJG5i39aoUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABX1j8Bsf8A
CrbbHX7TNnGf73+elfJ1fV/wD/5Jfb/9fU386APUKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooA
KKKKAMHxX4osfB+gT6zqKytBEVGyIAuzMcADJA/XtXh+p/EzxH4m8ZeGrGfT107Rr3ULK7t4
mXdJJGJwFYt6FlJ4A6DqOS3W7dNf8XeIbTxG891HpN9JeXd8s5aK3slAKW8SZwsjt8p7/Xml
mup31zQDPZgane6zp91qOPuafFvxa2y8DB2FmI9vyBn0fRRRQI+eviVbG5+Lt39s32+jJpkU
mpTITl7dWLbMjoXdVQD1xWJ4givY3Oo+dDbanAF1e6gckpp8KACztCpwC3zdMA85I4zXT/EC
OBPi5PfXrl7K006CZrEE/wCnT72EEW0fey+Dz0ANZ93Ggt57bVN2pRWFwLvW2ySdQ1NxiKzQ
j7ypnBA4GDwOKYz1/TPHnhy78P22pza7pkayIglJuVUJIVBK4JyCM9K15Ne0eHyPM1axT7Qo
aHdcIPNB6FeeR9K+aNS0TRbHxIJ9eczXVqoudUihA2S3BG5LOBF7KMBmyQAO3fn28PyNo0EE
Wias8pha4lnFi5JlORHEh28IoO5j/Ec+imkB9lUV4h4F+JPiCyEtn4q0vV7i0iijW3uo9LkE
hYAAqwHUcHnqcc9cDuV+KHhxIvMuRqtpntNpVwD39EI9/wAaBHbUVw5+K/hIymKG7vJ5QuQk
Wn3DFj6D5Ov+NB+K3hX93sl1CQyEiNV024y5Bxx8nPQ/lQB3FcR8UNa1XR/DVtHokwh1LUb6
GxhlIBKFyeQDxnjH41EPjB4LWMPNqFzb56iWwnGOcZJ2Y/Wq3xAuIdVHgh7O4SS2udftZkmQ
7lZVDOMY9cUAWLT4ZqsJXVPFfifUnkGJA+pSRxk+yKRgdeMnrUz/AAx0eW2ign1LX50j4Tzd
WmIUegG7A444FdvRQBwUfwr062mlks/EHie0WXGUg1V1HHT3PfqT1qT/AIVlF/0OHjL/AMHL
/wCFdzRQBw4+G6KpUeL/ABdg55OrMTzjvjPaj/hWkW0r/wAJh4xwf+ow/wDhXcUUAfNvxt8J
SeHtH026bxFrWpRyXLRpDqNz5wj+XOQfXivEq+k/2kv+RW0b/r9b/wBANfNlABRRRQAUUUUA
FFFFABRRRQAUUUUAFFSRqruFaRYwf4mzgfkCaRI3kJCIzYGTtGcD1oAZRTipABIOD0PrTaAC
iiigAooooAKKKKACiiigAooooAK+r/gH/wAkvt/+vqb+dfKFfV/wD/5Jfb/9fU386APUKKKK
ACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKxda8U6F4cC/2xqtpZs4LIksgDMB3C9TQB89+KrfUf
BPiqHw9NFaarFf37aoqRFhNdSsWWFZs9lfnA4OT+GrqEF9aa94f0yJ1uRZa7Zza7qG//AI+b
+VwQgJ6iNQRgdM9BTrq6vPEPimD4i6dbW8D3Mx03RLORd8l5JhkEz84QKTk+gTHuaRtfKv8A
wwLbUFk0yz8QW1vHIM51C8Lq1xcc9VU4QGmM+lKKKKQj58+IqXMnx0s49Ph8zVZNPjSxLY2R
zFmHmNnsi7m78qKdaLHFDYXGiW32yO2aSy0AMcPfag3+uvmB6ouDgngY7cVJ8QbW8vvjK9na
yw2qT6Qq3d9LgG0ttzea6k8KSuVz/tEcZqkt6t1OklpImn2sti6WMpUbtL0lCVebB/5azHgd
+fcUDLvw6isrj4txWdjme00rTJSt44IN5OZFWacZznLswB9FHPFe+14P8Lbm4n+LdxutTZWX
9g4sLMkbobYSx+XuHZmGXOeTvz3r3igQUUUUAFFFFAEcsUc0TRSoro4wysMgj0r5/wDC86Jo
ngbTohK3l+KJ9gJyEVN3A74w4PPvX0JXzzoYW5vfB4tg3lL4pvmjUjkICG6Dpx+FAHumuXV7
ZaHe3WnWwur2GF3htyT+8cDIXiuHj+MGjDwBaeIZMPfXOYY9OibdI1wOCg7gdDk9iO5APY+J
fEeneFNDn1fU5CkEQwAoyzseiqPU18/6Pb3nhDxppvjvxHoVtbaVrFzIEQAqbBnJKtt4wcAn
vxnocUAfQGg3eqy+H7e68QW1vZX5QvPHE5KRjkgEnuBjPJGc80vhvxFp3irRYtW0t3e0kZlU
um05U4PH1FUfFfhDSfGmnRxX4lcxqzW8kNw0eCwHPy8EHA6g+1cx8PvhfYaF4atv7Vs5Y9Yl
t5Ybwx3sm0q7HjCtt+7t5HQ89eaAOq0jxbZ6z4m1rQraGdZ9JMazSOAFYuCfl5zxg9qvwa/p
VzrlxosF/BJqVsgkmtlb50U45P8A30PzFeceC/hJZaP4r1i/v7Gby4LyN9Jma7bdsAzk7W55
wMMO1dDpur2kXxc1jQxocFtdS2Ud5/aMfL3CDauH44wTgc/w0Acb+0l/yK2jf9frf+gGvmyv
pP8AaS/5FbRv+v1v/QDXzZQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAPVWkcIilmY4AAySa7Tw94Hjn+xa
h4hufsWjz3clhcSRn97aThTtEqkfIC2Ovb0qbw74dtrPS5NT1i2uJUkMlg8UaMtxY3DIsltK
q5BbcQQO3WvZPCPwun1EPq/jdfMuLsRvLpiOwiaRFCiWYA4aQ/MT2yxoA848LWlqLu3i03wp
Nq+IptM1eO1jMsM4z8txFMSVVj9QPTAPHTaf4S+JFkmh3UOhWCXmlb7dJJrqLdPat8ohmVfl
YAdDnIz617vbW0FnbR21tDHDBEoVI41CqoHQADoKsUAfNuoeE/GelaIIZfCJmj02++16SbeS
K6ESO26SB1zuePHfb1Hoa4fWdL0m+1jUF0+2uLZI3F60RhZZYoH2+ZH5ZwMxEkjbwV3EnA4+
yqwPEfhHRvFNuYtVskkdVIjnT5ZYiRjKuOR/LjkGgD401fRptK1G4tfMS5ijVZEuYMmOSNsb
XB9Dkde/HWsqvbPFvh68+GzWj3dsdU0e3ZoYLhuDNbS58y1mA6YJLo2MAn6AeVeINMh03Uz9
kd5NPuEE9nK4wXibOM+4IKn3U0AZFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABX1d8BHB+GES4Py3UwPBHcH
j169q+Ua+q/gBIj/AAzVV3ZS9mVs9M/KePbBH60AeqUUUUAFFFFABRRXDeOfHVz4bvNN0jR9
KbVNa1Mv9ngL7EUL1LH+nHQ5I7gHc0V5zZyfF6bYbiPwlbArkhlnYg+hw2PyNKsnxfWYbovC
Dxq3IDTqWH64oA9ForgkufimEAbTvCzMByRczgE/TbUc+o/FOKLemh+HJm3Y2JdyA49fmAGP
x70Aeg1FLKkMTyyuqRopZnY4AA6knsK4D+1fimLbzP8AhHNAMpOPLF424e57Y/HvWJ4q034n
eL9EGlTaXpFjbGZDcCO9bNwgJO3pwnTI68fhQAnib4vRXWrR6L4S1C24WR77VZYy8VrGgyzI
OjnAOOoJwBnNcNZaBc69eiDUbiWbVvERa5mvL5QXstLRs+ZjojSEYAHAAxwDVu4+HfxAnvLq
ebQNMaG5uIpJreK5RFaCIgpbrz8qcD3JAJziqFjrkviO41e1vZprK81CeSTX5gCq2OnwYxAn
XryvvwMHJyDNM3CalfQJ4dVLC3nSbTvD0RG0Q25ybm9JwWXOCAeDyfSqjf2dNqXhq6gieK0X
WLWx8OwncoaCOYGa5YdCXZlGTz+VT2uby2RbofY59ag33DKAv9j6LEeFH93zBn65HGTyy6vI
BrXh25ktvIutV1OyGl2rMQ1jp0MoEeQQceY2G5znGeaYH0jRRRSEeA/ErbJ8U7yK9uTBoq6R
FPqaoQHmiSQ7Y1JGcs5RcD1rOjcSi/m1+KMQ27Jd6vbxcebNjFppyY5woAJAzgjnkZqx8TYx
J8arbZAbm++wxCxtiuVluCzBN3GNqn5jnrtxT4/Ksoxe2jvfLZXrW2kBlz/aWqyA+bdPngoh
zg9Bjr6sZf8AhxFMnxp1J76483VpNHebUFUjy4JWliPkoOwRSq8k8g+ldd8V/HT+GfD93aac
95FrDxo8U0VqXjiUtyWcjaOAw7nkcVxHw3lMHxTtBbRb7aXTbiB9QbltRlEgeaYHqVMmQpx0
XHUHHtHiHQrfxLoF5o95LLHb3abHaEgOBkHgkEdvSkI5vQPHk+peD31mbw5rvm28MRaIWfz3
TNgboVz8y98jsa5z4Y/ES88TeINbs9Qi1VhPdubXdbjyrSMAkRu6j5W7c9SB3PPqOm2EGl6X
aadbbvItYUhj3tuO1QAMnucCs7w/4et/DUOqCCaacX1/NfuHGSrPjKj1AwKAPNE8Waj8Jtdv
9I8SS3eoaJcJJc6VdyO0jggE+SzHJyTgc9CQeh46T4c6Pq7C88XeIJrhtS1Yb47XzSUtrfqi
Bemf5exzni5vC2t/GTUdR1jV0u9G061R7fSLeVNr+Znl2BGcZHzfkD8temeC7rxJe+C0Gu2f
2LWYQ8G6TkSFeFlwD0Pf1wSOCKANHwzr3/CS6OupDTb6wVpGRYb2PZIQON2M9D/SvGfCLRRe
K9BsUDAweKNWQdSCBCOn93qOPxr0v4Y+Kb3xb4Ta71HyjfW11JaTtHwrsuDnHbhhx/jXlPhq
fZ4+0CSU/u18T6vEZTn5naOPblf4SSelAHvGr6BpevJbJqllHdJbyiaJZM4Vx0OO/wCNO1fR
dN8Qae9hqtnFd2zEMY5BxkdD6g1pUUAQwQx20McMKLHFGoVEUYCgDAAHYVNRRQAVgp4ZtU8b
SeKPOlN09gLER8bFTfvJ9ck4/Kt6igDxT9pHP/CJ6R0x9uP1+41fNdfSv7SCk+E9JYLkC+IL
en7tv8/hXzVQAUUUUAFFFFABRRRQAVteG4LeXWo3vLJr2yhBlubdGKu0Q4crjnKglvopJ4Br
Frr9EeS18MTSxH97PcKtrPGuHt7leAhPTZJG7jnjK+xyAeyfCrwuutah/wAJPqjQ3sen/wCg
adcIpAuhEWVZ3B6sFIRTx0OcnmvbKyfDOjx+HvDOm6TGFxaW6RMVGAzAfM34nJ/GtagAoooo
AKKKKAM7WNIs9d0m60zUIVltbmMxyIfQ9x6EdQexr5c1rwy2ianqXge8eQzxOZ9GuW4Egkxm
Jj0w4UAdhIvbJr60ryf4yabpoOjatqiqLOSVtMvJAo3JFKCVkBPeN1DD8fWgD5emheCaSKRG
R0YqyuuGUg4wR2NQ12XxCsP7O1eKC6iEeqIhS6aNf3d0Bjy7lT38xTz/ALSk9648KzZ2gnAy
cDoKAG0VZjtLiSRY44JXdmKKqoSSw6gD1GRTRbyshcROUCbywU425xn6Z4z60AQUVbawu1LK
1rOrK4RgYyCGPQHjqewoNhd7yhtZgwcpjyzncBkj645xQBUqaGCadgsMLyMTgBFJJ/Kle3mi
hilkidI5QTG7KQHwcHB74r7i0DSbHRNDtLDTreO3to41wqKBk4GSfUnuaAPidNC1d0V00q+Z
GGQy27kEflXvPwl8Z2nhXwX/AGVrVjqkM6XMjoI9PlcFCFIOQvXO4fhXaWnxQOpWyXem+D/E
d5aOWCTwwRlWKsVOPn9QRXWaBrtv4j0O21a1imiguAxRJ1CuMMV5AJ7igDnP+Fq+HSSFt9Zb
Hppc/wD8TUTfFrw9vVRaa2QerDTJcL9eM/lXe0UAcLc/FPRbUP5uma+HXoh0uVS3APGQPUdc
VXk+LGnxW/nv4a8Uqm7aSdLYBT1wSTjOOa9CooAw/DfivR/Fli91pF35yxvslRlKvG3oynkV
yGoW5n/aG0mQozC30J5AQMhSZHXJ9PvYplrapo3x+uY7SIRw6to/2mdVBUeYsmN3oTxz9T68
3JULfH22bfIu3w4x2qDhv9IIwfbnPPcCgDrfEeqNonhvU9URBI9nayTqjZwxVSQDjntXIa/q
3jrSfDd1r0F14antoIDcmL7LOCyAZwG8zk474FdH44sZ9S8C65ZWsTS3E9lKkcaDJZipwB+N
Z/iXTbyf4UX2mwwSPenSvKEMY3MziPG0Duc8cUAdLHf2zJKTcwAwKGnG8fugV3fN/d4557VV
ufEmhWbWy3OtadAblQ9uJbpF85T0KZPzA+orzXx9p+p2/i2yttLyqeK7ZNMvNjhWjMbBmkx3
PlGRfb17HQvLOy0XxF4ii1TwteanBfxwLYtbWTXAaJYVQw7gMR4ZSeSB82e1AHb3Xirw9Y3x
srvXdLt7sEKYJbuNJAT0G0nNaMNxBOZBDMkhicxybGB2MMEqcdDyOPeuNvtDR/HXha4TTHEE
NpcrOWiDpF8kYQM/OW4wMk9OK5hL3xTo3jbVotMS9kju9ajY2TaU7QNC6xhpvtI4XgHjOBtP
rQB7DXy/qcSJ4w8aG9RD4etNSN1eoF2S3cpJ8q2BzkqXyeOylvSvqCvnS6tk0/4m+K/EWqZm
0/TL5ZLWwV+Lu+ZR5KheMkZyTg496ALBsGgeXTtaukSSZBrHiu4jwPKhA/c2S9MZwBt68jGR
isXXHv7/AF61urqGOK5vLu0ub5N6p9jt2kC21sMnhtoMjDjsTwprZuGaytLuLVf9Ja1uF1HX
nXBF7qDcwWQ65VTjIHGPSvOrjWtUn8bw2eo3NvKw1sXU7W4Do8xdQSOzAAYA6dfU0DPsmiii
gR8//EE3LfGvyLILHd3OkCFLx2IFkp3eZN2+7Hv6+vriqRZNUntbTTo2sLQ2TRWEsox9g0tc
ie8YdnlIIGecH/aBNT43avdaV8RrpbZwsd5pMVtcAj78ZkLFc9RkoAcds1Y07XNC1bTmZ1hc
3Ecd1qkMHylwjBbXToV67flXOAenvwDJvBt4bj40eHriFFtrKWzlisrJlG6GzWJvJY5JIZ8F
z3wc5IavoqvmjUby58O+NbDxMbAy3Njer/bM8UgP72dMC1iHGfLjG3Azz1r2G2+LHgi7YoNf
t4XAJZblHiK4OCDuA59qBHbUViReLvDcpCxeINKdiCcLeRk4AyT19OasQeINGulD2+r2MqdQ
0dwjA8kdj6g/lQBp01lDKVOcEY4qCC+tLpylvdQTMBkiOQMQPwpL2/s9Otjc3t3DbQAgGWeQ
IoJ6cnigCh4a8N6d4U0WLStMR1t0ZnzI25mZjkknuf8ACvKvCvhG08a+Fdbja8lstStfE1zd
Q3cKHMMw24IVsHGMfLnPA5yK7zUfin4K0tHMviG0lZMjy7djMxI7DbmuS+CHiKxvV8RWDs0G
qT6pNqD2sqbWWN9o49cEc+mRQBvwaN8TbdBGfFWjXAB/1k2nENjtwpApXsPihCweLWvDk5BB
2S2kqBh3yVJPpXf1S1S8GnaTe3pKgW8DzEt0G1SefbigDC+H3iafxh4MstauYoop596yJCCE
DKxXjPPb1NYuo+JPF2reMdU0PwnHo62+mRR/abnUFkP71wTtXYewwenarPw4SDw98ItKuLh9
sMNk15MwQg7TukJx1OAfxxR8K7Rv+EUk124Vxea7dS6jMrHO0Ox2KPbaBj60AVEtfi6sbo2o
eE3Z8bXMc+U+mBj86sx6b8TDEvmeIdBWTA3BbByAe+DuGfyrva8j8XfHjQ9Curqw0u2k1K9h
JQyBgsAccY3dWwfQY96AOO+N2meJrHQNNm1zxJFqMUl0dttFYrAsTbCchgxLAcgZrw2vRfiJ
4u8T67Y2Vrr95EPMYXZ06G32C1BUiPcx53MpZtp6Ag98DzqgAooooAKKKKACiiigAr0Pwgsj
WmkCOFfs76raxX0DrkSKZswzjPfIljJHGMDvXnldfppvZ/BstxZTSwXmlSCZdg2mW2LqWOf4
vLlWNsdt5PagD7Qor558K/ErxhpCrqOvyPrFlNYPePAPKja2jDgI5bj7x3AKeT8uM17R4V8U
2ni7SW1CyguIAkzwSRXKhZI3U8ggEj0796AN6iiigAooooAK8++M0cLfDLUZp4BOsEsEuxmw
DiVQfzBI49a9BrzP4z3k3/CP6Zo1nNHFf6pqMUcDSHCgqdwJP+9sHPHNAHi/xC+yR+H9KtHM
srRBJdIvWAJm0+RSwjcgn5onBX8enOapfDbQ9H1/xXaaTf6ldW9pe2rrOscnlebKGysWehGA
jY55FL48vy2kafZ20Ucemzyy3kVuw/e2MxO2e3OeQocbgMD7wrk7fWLm309LBxFPZLK04t5V
yvmMmwtxg9Md+qj0oA+oV+EvhuC8tmXXNajm3zmMDUcMzyYEpBxkkgYbHXvUEvwW8HW0YE2o
6rDHs8oB7/aNgbdt5HTd82PXmvmKPUljhkjFjZnf5XzNGSw2ehzxu/i9farceveWYidJ0lyl
y1wd1v8AfJz8h5+4M8KMDgdaAPpE/DDwbNcD/iodTMz3AuR/xNRuabs/ruweD15qRvhN4TEk
bNrer+YzmaNjqfJZxguPdgOvfFfN0Hid4HtnGkaQ5gunuQHtAQ5b+BhnlBxhegwKbb+IpbW4
WUaZpTlRMAJLRWXMh5OD1K9Fz92gZ7F8QPAPhDRfCLXthrN3cXdm8MVrHJqAl8tWlUMEQc9C
xwPrXvy/cHJPHfrXw1Nrckr2p+w2EZtoEgTyoAu7awbexHVzjlu4Jr7ihfzYY5D1ZQ35igRy
Xwsjhj+G2jrD9wrKx5/iMrlv1JrirHxBc+DPBfhfxA8s0umNb3NrcW4OV80l3hYAd9ylM+jV
7FFFFbxLFDGkcajCoigAD2ArE1rwvBraWVrLPJBptvKsr2MCKqTMrBlDHGdoIzgYzQBxVlHc
6jrNrofibWb+1kh0aO+IjvWt2knkdzK2VIJWMAKFPCjOQeDUesWU9zovha6tfFmr3a31/b2U
lxBctbJNEd2XC4OG+Uc/xEe9ei6poOka2Iv7V020vfJbfH9ohV9h9sj/APXVmWxtZo4IpLWB
0gdXiVowRGy/dKjsR2I6UDPNtV8U3vg/xpe2oSfUtMsdFgkdZb9FdNrSEvhz87kD6nA9q9J0
+9i1PTbW/t8+TdQpMm4YO1gCM/gaq6h4e0XVbhZ9S0ewvJlXYJLm2SRguScAsCcZJ4960wAq
hVAAHAA7UCPM/E99a6H8afDupXs8FpbXGmXFvLc3D7EAU7wMkgZyR/319KxfCHjrT/EXxX1r
WmgFjp8Wi/JcXICloo5hmQnsDnoc/dHPaqnx/tLW71jwhFeTrbWrNdG4nOAVjXyi2PU4zgdy
QO9YvwVex1fx5rOLa1+yXelNvsvLBWJfNVRECfvDbjJ7k80Ae4P4p0ldb0vSFuRNc6pC89sY
SHRkQZJ3DjBGceuDW7XgnwtttG8NfFvxDpYmd+XtNMnkyE+Rt0sK56sMr0/un1r3O6MqWkzQ
RCWURsUjLbd7Y4Ge2T3oAx47Dw3P4n/tdBZya15ZhEolDSBRnIAzxxntmtSTULOLUIbCS7hS
8mRnigZwHdR1IXqQK8e8H+CtW0bxDp9yfh5plkYX+a9fVTK6A9WC5OWxnHFaXxrmtZbXR7Gw
Wd/Fj3Kvpf2ZsSx8/MSc8KQMfUexoA9NtdUsb24ube1vIJ5rV/LuI45AzRNjOGA6H/6/pU9v
PDdRiWCWOWMkgPGwYEg4PI9CCK86+HVpZ3/wxkh8OXUul6pKWjvbqVBLNHdjG8uDjcfTpwRW
Z8FtB8Q6RHqa32pTDS7a8ntorGW12F3BU+cGPIB545HJ5oA9N0/WrHVLzULW1lZ5dPm8i4BQ
ja+A2AT14I6V87+Jdas9B+JXivVru6L3NlcCTTLDJ2vdNGFEzDGMIBnnqcCvUfhSq3F54z1N
chbjXp0AIwQEx1xx/FXCv8NbP4h/EbxhNd6s9hLa3oRYERWdl2j5zk/dPGKAPLfEniptV0uy
0W1G3T7ZzO8jDEl1cOP3ksnJ5zkD0FZHh/I8R6Zhtp+1xfNzx8454r6Rsv2efCFs4a5uNTuw
OqyTKoP/AHyoP61leO/h34c8K6Tp0+i6ARK2oQK1810x8jMq8EM3IPI6cUAe4UUUUAfMH7RU
Wzx9ZSYPz6ch5Po7ivMdD1OfRtZtdRtXjSeBt0byJvCHGN2PUZyPcCvSf2hlI+IVs20DOnx8
7gc/O/bqPxrySgD3LS7m2mNgNCAv57eZrTQlm4NzdsM3GoSqckKuMjOcYH4NvI9C0zTGv7qG
1v8AStNmc/aJgvma5qZzk7u8CFj7cd68Zs7y5sZxPaXEtvKFZRJC5RsEEEZHOCCQfY0s19dX
Ftb2091NLb24YQRPIWWIMckKDwuTycUDuelfYfDdtZtqd7BZXdvaTMZHhxHHqN+4DCCMgAJb
xA8kYB+hFWbXwz4fuIJ9TvY7WbS9OfztQu7Lhb27kAKWduFGBGpYAkc854GMeR5OMZOOuK6b
w14xvPDt1bOYY7yK0MktpBcMfLgncAebgdSMDg/z5oA7fSJP+FdeMLPWvs/luj7NbggYeRZR
zEBIFySWkUDeee2OxNelfHS2N18PYNUgKP8AYbyK4VigkQqcrkgggjLL14P415jDHa6/pUlr
ZvHqk8skltp8DECS5uZAfPv5x1VVB+Ut02r0wa734daonjH4d614IubqK4vbGCW0hmBO2aEg
rHIpPPysMdOAF9aAOI0TTLKG302+0q1he7kDpo8dwgBJBxNfz/3Y12navIG31yTHo95eeFdW
j8VaGGlFyfs1tZSwbp9TiXDXFwSOUUsCQ3Pp0BqPw0ftmlTjVPtAgtdkGsXDDEjohKQ6fCFG
fnKgsRjOeenO9Nbz31/qY1eVLB5LZW1idGBGkWIz5dlEenmOAN316E5yAe76NqlvrejWeqWx
zDdwrMmcEgMM4OO46H6VxnxX8b6R4b8M3+lXcjPqGo2UsUECrk4dSm5j0C5z+VeSW9lq2m31
s3hrUbrQptVY3MdgJyYrHTwCPOn3Ejc3DD0wcdRjG13Tl1vVba5vb+/u7nWLuK10o3sv737O
GCmdxgYVj91eOrHtkgj2LxvLNp3wS07RbPdcX1/bWmm26pgNKxVc4Ge6qfzrndD+L+vWL22n
zeGLe7t5Gez077Dc43tDgHLHIKAEfOAF4J5wcSfF69j1Txhp2lSX0ljpuj25vb+5h/1i7yEC
Jj+MjAA/2+eBWPbwJJDeC6mi0m0is44tRkX5l0yzydtnGerTyfec9cn1yKBlvV/ibrvi6yni
0pzpG5ls7a2tXWae9uWJGFkIAES45Ye3rxyumaPa2cMFlClvdSRXfkwqHJTUNQUHMjH/AJ94
Ax56NyejHG5qN68TveNjSr6WzCQJHhhomlgcDA/5by5AA6/N1GazdRjGn6Z5MyPaTPaBbi2i
GTplgxyluMj/AI+JmYFj1+Y5ABOGBx/i+YOIlS8a5jaV5PtDht97IcB7hsn7pYFVHop75zyN
dd4pjMFusJtlS481TduBgQPsAS2TJyRGnB9zg9ATyNIQUUUUAFFFFABRRRQAV3fgTUY47W7t
niEstruvUhP/AC8QbCl1Dn/ai+Ye8X0rhKt2F7cadqEF7aSeXPBIJI2xnBByOO/0oA7+1iHh
7WptF8r7aBMl1YJgu2pFlH2QEdBGu8uR3PHOBjTtZfFHhCa7PhnxDPdE3i2ckRQOl5fNzKIk
I6Jxl+/HY8ZFrdv4m8P21zYzvp2oeHpSvnJIzPHYyucNkckRMxBPZWHpVzSdF1RfEZ07U9fh
8N3ejWRiidolKfvDtzGd+5i+9nMgHHsMYBl2/uvFTyXcNp4s1aaNmSxV0vWH229HMnlf3Ik3
HcRgYUZ+9xDpz6vZWd4LLxBrt1bTz/Y9Hggu3Q310AFkkGDkRKckeuVBPBru9A+BnmaRYjxD
r1/58MTpHb2UoWOEOxLgMRk7gcHgdccgCtGL4D+H30EWt3c3T6giukV15zMsWWJXamQOBjj1
zQBxmk/GTxjpTwWuq2On3aW0/wBglWWby5ppRkE+bkoMcbjjHI9c12vh/wCOXh/Ubq8tdaEe
kzwPtR1mNxFNzglWVR/Lkd66fSPhn4R0uwht28P6bdSKirJNcWyyNIwHLfPnGTzxW7aaRouh
28hs9NsLCFQWcwwJEoA5ycACgRzL/Fbw4/mCwTVNT8ptshstOlcIcZ5JUDpXlOreJIfiHr1z
rc0ckfhq0ijsZoZ0Alt458/6UMEgbZUXJHZR6mtbx74jsfElxqFp4ZtHaCFI9R1a+gkaFr63
hPlssRA/eBQzZY8fJxnArgvEPiBvD1o2i6ddeZcLaSaZLOUVku9PkxLC/UgOA7DjoMc+gM5P
xZqsms+Irm6m+ztOMRSTW+dlwyDaZef72M/jWHRRQIKKKKACiiigBQSCCDgjoRX3vaMWsoGI
IJjUkHr0r4Hr7xt2nbSIWCKtwYFIUtlQ+3oTjpnvigDyyfxz4wufG7+BLeKzt9T+1l21FMMi
WeA4whz85XjnuffI6fxN4z1bRvEVtpVjp2lzxy7CZrvVooG+YngRn5u3B5zWbofwu+yT6fre
o6ix8UR37X13ewcrKG4aEZwfL28e3Priu5ufD+jXmoJqN1pNhPex42XMtsjSLjphiMjFAHPf
EnU9X8P+Gv7d0i7ii/s6VZri3lUbbmLIUpnqDyMYrmPD3jLU18J6n8QdUkvLq3umdbLSbNRK
luikgFiACDlTuY447dBXW+LvCcvi3UdKgvblF0G1kNxdWoB33Mg+4pPZByT/AJIj8OeDH8Pa
rr0UMsR8P6kRLFYYI8mRgRIB2CkY4H9OQCL4eeOpfGvh/wC2zaXc2k0a/vJWi228rc/6piSW
Axz6VH8Jdd1XxJ4Eg1PWLjz7mWeULJtC5UNgDAA6ciujt/D1hp/httC02EWlkIXhjRSW2Bs5
PJyeSTyap+BvC58G+ErPQzdC6NuXPnCPZu3OW6ZPr60Act8UksG8QeDn1HT21C1S6uGktkg8
5pAIS2An8XIBx7VR0b+z7H44xx6XoR0u0utEZFItRbpM29ZN6qOvBUHIBBBBHFbPxCEsfizw
HcISqLqxjZ19WTGPxAYUz4g6B4iu/EPh/wAQeG7O1uLvSDK7iWfY0qtgeUBjHI3ck8fzAOts
fDej6am220+BcXL3asy7isz/AHnBbJBOSOO3FbFec2XxH1q8knhTwDqzT2ziO4SOeJhG5Abb
kkZ4IP41PJ478S+Tvg+HWruxGQslxEnPvySO/agDv6qNY2kl/HfPawNdxIUjnaMGRFPUBuoB
9K4rRPiLe3Xiqz8P674Wu9Fu76N3tTJOsqybASQSAMcA+varPi3xlqukeI9M8P6Do8Wp6jeR
POySTiFUjU4zk/j+VAHVWWlWOnzXMtpaxQPdS+dOyLjzHxjcferteYtrPxXn1htOXQdCtA8L
Sx3UskrxJg42llz83IOMDIzV77F8VJbYB9X8NQSkc+VayttPsSefyoA7uOKOIMI0VAzFm2gD
LHqT71xHgmygTxf40vQ9nNPJqSx+ZEQXRRGp2Meowe3qD6VXfw78S7mL9543sLVmYlvs+lq2
0dsFjz+P51s+CPB48IadcxyahNqF9e3DXN3dyrgyOfQZOB+J6n8ADq64X4sHHg2M4BxqNnwf
+uy13VcL8WCB4KXIz/xMLTHPT98tAHdUUUUAePeJvB2jeMfjcbHVUkkhTQROVikKHeJtoyfo
x6V0tn8HPAdkPl0CKU4wWnlkkJ/AtgfgKe3/ACXdP+xZb/0pFdzQBxY+FHgYQ+X/AMI3abdm
3OW3YxjrnOffrTLf4Q+ArUMI/Dlu27r5skkn5bmOK7eigDzTWfgp4Ov4N2n6ZDZ3XmpJuLys
jKGBZCgcYBGRxgjNMu/gR4FuQwis7u1ycAw3THbz23bvpzXp1FAHiGo/s96dG1sdE1O8hZpG
S4kuJhlYmyDtCp8xwcYJAPrTLvwBrnw2vo/Genax/asenQLFc2bW4hLWwGGC7TjgYbp1GeT1
9yqlqOmWWq2v2W/to7iDesmxxkblIKn8CBQB4JfaZqE3xYhn8LzWMkOt2p1fTjfs/kxTMuGk
AAIMq4JAIIG6rkvhHxholgj6hpWl3Gjad5l/dRveu4v7nr50uE3PjjCEAcc1U8aQz/DbVbRY
wxsLS9/tPRH2/Km5sXFmT2Ug7h0/Enj3zT7+21PT7a+tJBJbXMayxOP4lYZBoGfPur6B4ztN
HWXWdIhlXVtSik1S5jvhuuEZgIrfAGUjBIGFz+AFL/wjmt2fxC0KfxXaadA13qH2lp4JVbyo
7aMMkSKMGNFHXGc/LnoM/RRAYYIBHvXgfxchM/xM0zSdKtoY9T1axNu9wVA/1r+WWY9yERl+
h4oAzLDw/wCOPE/iS+8Z6Xpls1rezvcaeb6VQAeUil2c5KL93dwCcjrzsW3w1+ICxaZCx0A2
9jK128E1xIwurok/vpsJl2BwQCcYGO5r27T7GDTNOtrG1QJBbxrFGoAGFAwOlW6BHz/F8J/H
82uia/1HSZwJ11GS5nLOtxcdArAAMQgzgcKAeOpA04vg54mlS3+2eKLTel497K62jSPJMeBI
zMw3MB06BfxNeieKte1DSdT8OWOnxwM+p6iLeYyqSFiClnIwRhsDjrUXw71DVNV8Ix3+ry77
qa5uTt4/dqJnUJkcHG0jPpigDwP4nfD628HaLYKutXV9cpNtMcloY41STe27eAQWypzlicY7
AVz/AID+HOqePrq5jsZ4be2tgpmnmyQC3RQByScE+nHWvZv2jZFHgfToyDubUVIOOOI37/jW
X+zT/wAeHiP/AK6wfyegDD/4Zt17/oOab/3zJ/hR/wAM269/0HNN/wC+ZP8ACvYtc8R69B4y
tPD+i6dYXLSWD3kj3c7xgAOEwCqt6+nPtVPTviho66RHca9J9gvDNcwvBDHLcLmBsOwKoTtx
g5IHX2oA8p/4Zt17/oOab/3zJ/hR/wAM269/0HNN/wC+ZP8ACvcD448NrqVvp/8Aa0TT3Pl+
VtVmRvMGYx5gG0Fh0BOTU9v4u8P3U0EUOsWbyTxSTRqJBlkjJDt7AFW/I+hoA8I/4Zu1/vre
mf8AfMn+FH/DNuvf9BzTf++ZP8K9ws/HfhnULW4ubTWLeWG38sysuflDttU4xnBbjNRXnxA8
KafcSQXWt28ckUzQODuOJFAJXIGMjcP5UAeJt+zfr4I261phyeciQYH5V5d4l8O33hTX7nR9
QCfaISPmQ5V1IyGB9CDX2MvjLw+2vR6IupxnUJSVSPY2CwXcV3427sEHbnPPSvnn9oYH/hY8
OTkfYIsD0+Z6APONH1e60TUFu7QqTtaOSOQZSWNhhkcd1I6iu30nxRo+o2GgP4gLPdaJIbc/
MVaWzf5VKuDnfExyoz0+hrz+ztZb+9gtLdN808ixRpkDczHAGTwOTTJ4Jba4lt5UKSxOUdT1
VgcEfnQB9B6RrXjDwlqlxZR6lFrkMl+IGGpTuSiyKDbSLLk/LIo25xgOCDjOa6G0+Lt48MX2
rwjepctcyWbRQ3MbbZ41y0Z3bSGP8I/i4AyeK+ZotY1GGF4lvpxG8IgZd5I8sNuC4PYNyPQ8
itybx/rN0uofaPs0rX8USzv5e1jLF/q5wVIxKPUde4oGe53Pxh1i5s47jSPCDuk1rJd273F4
v76OMlZNqqDllPJXIbAPFczrmp6rrzS3etamt5Bbw2+r2mnQ/ubPUbQHMybeS0i9PmJ6dK8v
/wCE916ORXhniilS8+3ROkYzFKVKuVByAHzllxgnsOlYV1qN5eQwwXNzLJBb7vJiLfJFuO5t
i9FBPOBigR6Dq/j610qK1tfDdxK8ul3UraXfFQAlpMgLQOjD5irEjJ444rzIksST1pKKACii
igAooooAKKKKACvt/wAFahHqfgjQ72OYzCSyi3OTklgoDZ99wIPvXxBWzp3irxBo9t9n0zXN
Rs4M7vKt7l0XPrgHFAH3NRXxdD8SvGkDMyeJtSJIAPmTFxwMdDnH17969e+F8Xijx54budUv
fG+r2zxXTW6pCqYwEVsklf8Aa/SgD3OivKPC3jDVdI+Fms6z4kvHvLrTrueCJ2VQXKkIq8df
nJ5PP5VZ0D4f6tf6DaXeu+MvFMWpXEfmTxW2oeWkZbnaF2nGAcUAenUySSOJN8jqi+rHArgU
+E2kHf8AaNa8R3O4AfvtTfgAY7Y6+9Otfg74KgGZtMmu2yWzcXcrj6EbgD+IoAxtf1yx8V/F
nwtommv9pOlTy3t1NC6sigINuCCf4uCDjt616xWVpHh3RtBVk0nSrOyDDDGCFULfUjk9O9at
AECQRQvI8caI8rbpCqgFzjGT6nAH5VPRRQB5p8W4m05PD/i6EDfomooZs45hkIVv12j8TU+m
u178d9XlflbLRoYYjv4Adw5IHv8A0rpfGmkDXfBes6Z5bSPPaOI0XqXAymP+BAV5f8D9Wl8R
eJvEOqTxuJlsrG3LPyQUjKNg9gWTdigD2+iiigAooooAK4j4rPs8FY/vX9oP/I6V29cT8U43
fwRIY1Vil5aMQw7eenT0oA7aiiigDhGXHx4QrtGfDTbuOT/pIru64GVgPjzADLsJ8OMApI+c
/aBxz+fHpXfUAFFFFABRRRQAUUUUAc94x8KWPjLw7c6TfKBvG6GYD5opB91h/I+oJFed/CTX
L3w9qdz8OfEW5L60ZnsWJyskeMlVPcdWHsSO2K9lrA1nStOSY+Izpcd3q+m20rWr52uflY7A
3vkjnONxoA368h8NWY8Q/HnxLrk0DGDSI1s4GccLLgKSPwD/APfWeM1tWHxL+0fDzVvE09nC
s2njmKOYmOQsiPGAxAPIkUHjqDW14F1x9f0GS4urOCz1KK6lgvreHHyTI2DnryRtPJPXqaAO
qqjqVveXVhLBZXrWVw2AtwsayFOeflbIPHrVp5EijaSRgiKCWZjgADuTWfpWu6Vrlu9xpWo2
17FGdrNbyB9p9CByD/OgDnrnwbrV41tJP401Bp7SUzW0q2dsuxypXJAT5htZxjgcj0rY8JeH
I/Cfh230eK7muo4GdhLNjcdzFj09yazfCnxB0rxfqF5Z2FvexPbosyNcw7BNExwHT2yO+K6+
gDxz9otSfA2nsMYGpKDwc/6uTv0/z9ayf2aR/oPiI5OPMg4/B62f2i1/4t/ZNxxqcY6c/wCr
k71j/s0/8eHiP/rrB/J6APWpfD4k8b2/iPz8eTYSWRh29dzq4bP4EY9688b4e+KNJ8UrcaDP
YvFNBeia5vE/dp50u4JsBJLAEHPQ4IOO9TxB4b+Immrc2dhqt1qlmlhMYZQGWQ77iNmQ/Pln
2bgDx8uQMGufgtLiJ9Fh8QabrkulXOpXbw6db200ThBCuNkW9pAofJwT6nkE0DO0sfhTe6Vb
DR7PVIH0ae4tLm6eZGa43w7cqn8IVigxn7vTms6X4T3vhfT5dY0e5Go6xFDeAwyRtiUTABUU
BuNoLn3LHpXPaxofjkeHdFS7s9RuIE06WKGFYpJpYLgyv5bMI3Uq4jMYDNuUYII9es0zRfEk
XxP0i7ng1Z4oYit/dzSjy5f3AUYIbBTf/BtyGyxY54AKSfDnxe6DRr6505LK60qLTxdWaufs
ogkWRCQxBJYl+R39OK6OD4Xrp+nrp1hdpHapr1vqsYkBZtkaIGUnuxKk596rfF+21G70+0js
dI1C9k8uURyWySSrFIQNpKRupDccO25V54OaXR/COpDxn4e1DVRdvLDpQlvXFzIYjdrtRRjd
tyAznA4PzHmgCWx+GlxaeN21aWe2ubD+0ZNRQSyzmWN2BwoQOI+CSdxBOOMV5X+0XAI/HtjL
nPm6chx6YdxXdeFdM8dHxtoOoa2br+z4nv4vKJb5E5KyS5JyXZsD2RcVw/7RoceOtOLMCp05
do9P3j0CPKNMAbVLVW+0bTMgP2YZlxuH3P8Aa9PfFeneMdKh/sS8We3srW5tUTMCv8mlRYJi
tlwf3lxIeXPOMMT148+8LzT2/ijTJrae3t50uUZJrn/VRnP3m9h1/CvUPEsIPhozpZfbZpbW
W5s0mxmO3YAy38/bzZTwgPQYwMjFAzv/AAt8G/A134X0q8utLa6uLi0imklN3JhmZATjawGM
n0raX4MeAFCAeH1+TOM3Mxz9fn5rf8ExrF4E8PRpIsqrptuA69GHlryK4r4tfEHVPCsunaVo
pSK+vUeQ3MkYcIo4AUHgkt9cAdDmgRst8H/ATPI58Ow5dNhAlkAA9QN3B9xzT4/hH4EihESe
HLc4BALyOx/Els1j/B7xprni7T9St9fjU3dg8YE4QRlw4JG5RjB46gDIP5+i399BpmnXWoXT
bLe2iaaVvRVBJP5CgD4RuYvJuZoh0R2X8jioa9M0b4V6p4v8Oan4ksrmFdryPBaKA5l+UPtD
BvlbnGCOv1rzOgAoor6E8AfA/QNV8L2Wsa1dTXU15D5ixW0wWKMN05AyWHfnAORg4oA+e6K9
2+Lvwr0Lwz4Ot9W0Gylikt7hUuma4Zw0bAgMQx67tv3cfePHp4TQAUUUUAFFFFABX1D+zof+
LeXgwf8AkJyc/wDbOOvnpfCmufYPt8unS29qV3rNdlYEcccqXI3dR0znNep/C7xdeeBPCFwm
o6Fqsltf3StZSRqo8xnXA2I5BfO0cqCPWgCbwdP/AMJpe6X4aQE20Wr3Os6qvJUKr/u4zngh
mPI/GvoqvnT4SeLvCvg2O8j1S7vU1HU5g3mNZkoVVmVQpTcW53ZxxngZxmvddG8R6L4ghaXS
NUtb1V++IZAxT/eHUfjQBrUUUUAFFFFABWdqOtaZpNt9o1HULW0g3bBJPMqAt/dGTyeDxXB+
N/Fs0viiHwnaauNItzCz6jqCoC8WUZkiUsQFZlVjkZPTFcELO5Okxa/4P8Hpp9ppmltdJqGq
Rs08kwJy6AMVkbblgzJ+I4FAHs1z478KWdtFcT+ItN8qZisbrcqwYjrjBPA9a4TwXY6J4D8c
68s2uaaINbmhbToY5dz7WLMMgDCjL4Uk84rAi1E3Opazcaf4Gvrk6/apJp17c6WmDI8YzGWy
EMZUbs5B65zwaw/Enhfwxofgg6LFq7W/jGzETXltFv8A9KdyriLA4YLuG1hnGPfgGfSJvbYX
gtDcwi5K7hD5g3keu3rirNfO/iTwKdF8c+F7Hw9Pqces3cqTzXt6olidowWaQSE53ABiyA4I
I/H0PTfGU+m+M4fD+ueINKvorq2MtteQxCD98HC+SfnZST1A6/mKBHotFFFABXFfFW2e68AX
caS+UTcW2Xxkj9+g49+a7WuH+Lchi+G+oyeb5aJJbs5AySomQkD3oA7iiiigDzy6lMfx+sFX
YRJ4fkVgRyAJiePxH869DrzzUgD8ddG5X/kCz5AXn/Wdz3Ht259a9DoAKKKKACiiigAooooA
KxPF0Mlz4L12CIgSS6fcIhJxyY2ArbrJ8S3H2Twtq915jR+TZTSb1OCuEJyPyoA8S8SPfWLa
/odlpUc+m6na6dcXU6EBraMhYyVQ4DZKjGCMfqPTPBnm3mu+I9Ztomj0q/uV8gyNlpJYsxSO
AOAh2LjucH2xyEv2XS/BXi3VJjFK9qun24IjJA8qGBkzk5I3vnBJ/Gu/+H5gb4e+H2t0CRtY
xEgDGWKjcfqWyfxoGR/ECe8Twjc2likT3GovHYL5uSqiZhGWwOTgMT+FYOiaVeeF/iY9nDdt
Ppl3o0Ulw08YXy2twsSkMMLkgknj+QrW+Jsklr4Lk1O2QPd6bc293boRkM6yKACPQhiPxrn4
tfg8W+KNVFrBJHa/8I9PFKzrslLee6DHXj5GI9M0AZ3giGS0Phrxiri1j1tpLC9tfmaNQXla
AxbyWQFgoxkj5xgCvZK8k8PXF94gfwt4YuEjh0uHQrLV5niQbppFdCieiDKgnAycHGK9boEe
O/tGAf8ACB6ecHI1JBnB/wCecnesn9mn/jw8R/8AXWD+T1sftF/8iDYHLf8AITTgdD+7k6/5
9ax/2af+PDxH/wBdYP5PQB7xXnfxO8Z6n4R/sk6XYwXVxdNP/rbd5mUJHu+UIwIz3PYZOOK9
Erm/GGl+G7/RWvPE9pBPY2GbgtKD+7wOSNvJz6d+KAOJX4o6xcaedZhstPj0yyFj9uife07m
4VSxiIIGF3rjIOcGnaV8RdbkubTUryLT5NH1Ce8hgt4Qy3EJgDsC3JDbghzgYGQa1L6b4e/b
rrVp7GN7jw8sCymK1kPkKVJiOxRhgASQcHbjtisjQrv4a+GJf7StoLn7VeK1xJd3FjMzxRSu
cFyVwiHJAPGQOpoGWNI8feIr7fFPDpH2i60U6vZNbiR0hUNjZN83J7ZBHII4rP1P4peINM8E
6Nqzw6VJqd/byXr28VvO4EAxt4B+X73LM2B2BqHQ9T0W1+IF7o+iaXp2j6dPdmzluXs5Zft7
KpLxI+QkfcY5zwcdAewutN8Da9oXhye80+CbTiUh0pHjYKvmAbV2jsQg+96UAdbY3i3tpbzf
KrywpKU3ZKhhkf159jXzh+0dn/hOdMyRj+zVxx/00kr3jS/CWnaR4jvNatgRNPbxWkcYACQQ
xqAEUD6A/kK8I/aP/wCR30z/ALBq/wDoySgR5p4U8n/hKNO8/Tn1JfOG2yTrO/8AAn0LYz7Z
r0nxFKk3hjVJ7y7lnNyW86SFSG1C9RcFEA4+zW45z0JH0rzbwvFbzeJLJL2/awtNzGa4QgMk
YUltvuRkD3Net6pBf3Ohan9it4rO4OlHzVlP7rSdOA3Jbg45ml4LHrzQM9Xm1y28F/Ci01R4
90dlpsAji3bd7bFVVz9SK+VfFfjPWvGV8l3rN0JmiBEMaoFSNSckAD8OTzxXrvxw14L4C8Ma
QjsHu447p1JydioAMnju3p2rwCgR9B/s9eJrZkuvDA06KG4VGuzdox3T/MFwwPTAYAY4x2zk
n2nXrK31Lw9qVhdzeTb3FrLFLLnGxWUgnJ9Ac183/s7f8lGuf+wbL/6Mjr2DWLhPHfij/hGL
We4OjWO86w8KlVlkBXbbF/Q/MWA9MUAeX/DTx/aeFNBvbS+iu5QYZWt/LgYrcspAUK2Tzjdk
4AAHevE6++44khjWONQiIAqqowAB0Ar46+Kvh6Hw18Q9Ss7RStrIVuIQTnAcZI+gbcOfSgDi
a+gvgZ4stdH0C+0/WNQhgtF23Vu80uFjDMUZeRx8y5Pb5h615D4R8Fax42vprTR4omaCPzJG
lfYqjOBz6mvWPhh8J7HUtOuLvUtRv4ryyv5rbbZSCIRyRnBZZMbjnjpjp7UAdh8SPFfhrVPh
nq8d1czxedugt45rZ4pXnTDgKrqDgHAJxgc85r5Tr6g8U/A3RdTsrq9j1TVTqQQuJ7qfz92A
eDuwcfiMV8+6r4U1bRdD0vV7uFRZamhe2dXDZx2I7HBzQBg0UUUAX7TT3vFZomj3K6IIy2ZH
LEgbUGS2Mc4H8xXqWg/CzWtVvkmbQBZpCo2h7n7KFPHzMpEkrZ+Yj7vTjHSsDwUmp6dai8ha
y0q3lyr6hc3iW8zjpiNmVnCcjPlrk5Pzenow1HR4PCWmxWE0qfarqWS8Njqi2AuGHTzJbkiZ
xyORgHnpwKBmvqngTwpps6XV94it9LnjgAeA3ce7zsZP76QGXb3x1/PFcFZaJpjzyapNrV/q
88KMssukq8UKKflIkvLg/dPTjsTjrW7qVu2hpDbW+mWfhzNxtvL8QC5EkZ2naJpwGlk5J/dq
2ePSqeoTQaMbOLRbvUvE2sXlz5Fy17CwURuPlt8OSqPjqApONx+QUwJbpNP8X21/qelJY6Vo
uhWEEELNKTKirMsskkajn+AqpYDcc9ycc14S8Uy+GfiDpE9vDDLNdKtpewRMWZ/PmaTjHyhl
DRjHqMeuPRdU8AXV14h0jSdf1nfpOppIHh0+1W13TxoGRXcs7SfKHIJPGwYrtPDPwy8K+Fbm
C807T83sMewXM0jO5z1bBOAT7AUgOzooooEFcz4o8WJobx2FnZTajrNzE72tlAoJOB95ySNq
Z4Jrpq8d8Wxa1ovi/WdUhvNVgaZbaeylstNN2JURXWS3YAgYBIfBIHU80Ac22m65quuaz/a2
pafbXs2jQT6odVgiWCKYtmFVQ8fKPlLtnG49+K3tcs77Ur+1vPEF5PpVtNpgsodL0e9EsupS
ZJ+VFABjwfyIyQM1x1l4mudY1rw1Z3UOj+JZZFlEzzrH588bAuEkeRdsTJnAVWPIPOCMwy3t
mNEvr+Hwtbo2larHs1GzviVtIAAQiS+budx0AUbTnI7UxnYalpOtR+EfC9h40a1ttDsbiH7Q
unwOZbVY0ZY/Nl8w7VIwCyjIz1rS8PeJ/Dum69qieHPDt9qlijRmfWbeU3TySsvCkyHdgDAy
GPPasWOX/hHNYvL3QNTvrPRNZt4lutQ1WynleOfogi3lTI7B89CBgnoMCxovg6aUan8Or3UI
4tE0iRL64urWIpcXgky6BiSQu0ryQDkKoGOtIC3p0U+nzaJceM9X1F9Zup7iXSNMuULpDISV
USPGpJ+VhkE4AJ4444fW4P7Y1iOz0nwxpGjSwSy6bJdW7Ce1u7mVDsiBAAHAyCQdrbc4xXpE
1xpOnReHfFX9o6r4raWU6fpaZhXBkVlZsbUy2EKksfWuS1Lwrp+l/DibV7eK5fXtMvpnji02
USpp8vmMwWROUGxdu5sZ4GDgA0Aew+DtTttV8J6fPbNMwjjEEi3BJlSRPkdXzzuBBz69e9dB
Xn/wulez0688Oyz2962mmKUX1ueLgTqZctyfnBLZOeQVPevQKBBXCfGJQ3wp1vPZYiP+/wAl
d3XDfGH/AJJTrn+7F/6OSgDuaKKKAOG1T/ks/h7/ALBV1/6EldzXC6ng/GjQBzkaTdHpx99K
7qgAooooAKKKKACkIyCKWigDhrn4YaZfXQuLzWfENzIH3r5mpOAvsAMYHTp6CqN98J7a6s0s
YfFPia3tNnlywf2gXWRcMMENnHDYwOCB0716PWLrum6rqUCRaZrb6URnfJHbJKzdMfe4A69u
9AHG2nwR8MwWBsp7rV7mB5BJKkl4yrLgYUMq4B29jjPvXeaTpVnomlW2mafCIbS3QJGgJOB9
TyT3zXMx+DNdE6zP451h/wB6sm0xxAYAwRgDHJ59PY1gyeAviE1wzJ8SZggG1P8AQx0JOcjd
1APB6/TAoA6b4mZ/4V9qe04bdDg4zj98nauH+BsQ1PR9c1F8mWYxWeXQkYSPLHnrl5HJH/1q
ZqPwf8Y6tbSQ3/xIvLhJGG+F438tgDxx5mOnOMdfzq/4b+F/i3wur2GmeORb6WWeURrp6O+8
8A/NnsAevUdO9AE3wylF3qdm+WY23hmwhQ9BjdJnP4oMe2eteqVxfgbwLN4Qe7mutbn1S5uY
o4meWMIECFyAoyeMua7SgDyD9osH/hX1id3A1OPIx1/dyVjfs0/8eHiP/rrB/J62f2i2x8P7
Fdp51OM57D93JWN+zT/x4eI/+usH8noA94rMvptKvbOayvZrWW3uC9tJFJIuHODuTr1xnjrx
WnXjDfC3Xz4tn1xbm2kVtYubuG0mkPkrFIjAlwBkliEUgdhQB0GieB/Dtvp/im18PanbLYa7
ALRY7dxKtswidDg7yWJ3FscVX1HwJJNbta2XiO1i0260+107UhJEGZliyqPGd2FZslcHIz69
K5TU/Bev6V4f1a4a3Ntq1zqdvc6RDpqmYxSIpUglUCpHtYgZAwBgk9+m1b4Vvb6Jbx6HeXKT
KLKO4tfMQRXHlShi7ErnI3O3BGT27UDJLbwR9g1OK2XxHZDQE1KXU4bVkHnGYAhkL7sFFYkn
jPY1ieD/AIY6Tpd9Zy2fjS1vWhv4JhFbBQkjxK+VKiRsuQxOewB4pg8JS+GPFkPiDxbqlj/Y
pur9EtJm3KsUxZlATb87MXYsOcAD04pw+C9Xbwh4dv8AwnFay3UGoXVwbiwniiLo7MI23MuC
ACAVIyBkYHYA96r5l/aP/wCR30z/ALBq/wDoySvorRkv00SxTVJEfUFgQXLoMKZNo3Efjmvn
X9o//kd9M/7Bq/8AoySgR554KjuZPGOmJZ2EV9dtNiCCYkJ5mDtZsdlOGI9Fr1LxdcWY8F3V
stzLdaVG8gEkR2ya1f4JkuGI58qIgnuCVA6AV5R4Tjjk8S2ouNS/s23AkM90CNyRhG3hf9or
lR7kV6TrsE9zp2oG1jjsfJ0vd5RUbNLsSMpCT/z3nYqW74Y9QTQM5j4qXE0/ihLa5cRPYWFp
bJC2SceSHYnjg7mxg88+lcJHG8sixxozuxwFUZJ/Cu28XRsvjmIXPlzNJaWLSMshYqfsqAgs
cdevPtXuWl+IJNLl+GOmJeFba/04ibEIYTkQJ5YyfmX5jnP50AeL/C7xFP4I8YXrXdoyMbG4
WZJVKPGUjMijBHBLIq8/3q9N+HOqatZeP4fCDXSmCz097u/CxqftF3IVkcluvymUL/wDpWR4
l0WeW58b69pumQ3t7aaxAJ45FLA2sarIwxnJywQtjnANZvwi8zxF8VY9e+3R/anW7vL22UFd
pc7QBnhgd4PHTbz2yAfS9fHXxf1NNV+KWtSxnKQyLbjnvGoU/wDjwNfUGo+E/t+oT3S6/rto
spG6C2vdsfQD5QQSucdiOee9fHviXT5NL8U6rp7tKzW93LFumOXbDEAse5I5z70CPoP4P6dY
+CPhnceJdZaC3N4TcGZ+G8kABEz3yQSAOu4V1/wz067s/CbXt/bmC91a7m1GaEjBjMrZCnuc
KB157Vm+LI7XTPBvhPQb1Xkaa/06zVOhYoybskdOFNdrqWu6Ro6btT1OzsxjP7+dUJ/AnmgA
1/zP+Ec1TyseZ9kl256Z2HFeN+NdAs9T/Z40PULdm36ZZW8yfMcHcFWQEfUn8q9l0rWdN12z
N3pd7Bd2+7aXhcMAcA4PocEce9edeELBPEHgjxl4cKnyV1O9s7eKQHy4Fz+7VOcYU4OAeMUA
fK1FKRgkHqKntriW0uoriJtssTiRGIBwwOQcHg0Aez+FPg9qepaLbXd3pFms8qA+bq11KTt2
/LthixgDgfO+ePujpWpqXh2/0K8Wwtde8M2zAKxeN7WwMTZIIKmN5DgcBtwPWu0/sfUvHngn
T7q7u2jme2TFmb0m3mPGXmaEKWJHO0EAE141rd9aeHpZdOklMU0Jy0Meg2sceTnacTEySYOe
W5Ax0oGSaxp+vLq0Nzpeo23iGXaxu7u1MrLFjs105+UYyPldeARgVp+CfCHjHW7STWILyfS7
eGNrawSztkbzFYHzGiLuoTO0Dzc5bPU1R8D6Zq3j7xRZNIL3VtEssG7/ALUmZYFfnhEU4HGA
EGffg8fSd7eWOg6RNd3BS2sbSEu2xcKiKOgA/QCgDwOLwXremy2Y8R6trWmaXaao0CzwTBRC
jwMRNvUYBLkKznj5jk9TXqXwpnuZvClxFc6jcag1tqFxbpcTvvZkR8L82Tnjn8a5+1+Mun+K
9Sl0PQfDd5q0s0bBYbiSKGOVQDuzuJwMevX0rqvh54YvfCuiXdldmFIpbyS4trWKQyLaxtgi
PeQN2DnnFAjsaKKKACopZYoImlmkWONBuZ3bAUepJ6VLWZrui2XiHRrnStQRntLldsiqxU9Q
Rgj3AoA8+8Rp/wALJuBJpWnJqGl6RFJNA9xlYb+7ZSqIucAovJLZwTgdMms3xT4DsNE+HGvX
l9pOkXF9BF/o15HapDJ5ZCjLquEEgJb7vBwD1OK1IfE998OrabTtesdTutMhv0gstQ8tTHHa
MFCmR1xyp4wQCeOtdn4x0YeIfBuraWIlme4tmESlioMgGU5H+0AaBnhNzNpF1oWqXNk+qvrO
jG3bT7rVNQdrsMCrSOtufuoq5Y8HIHoKm0TXrG/vrUeKG1G6lmvbiwn8Rw35trZ4QNyx7kxu
Ukk7TjGRgnoLPw71lz8QreSS5E7nSViv7nV1ImiaL5ZI4Xzh8uRyecD2pNAvtQWy0Q6TdQXu
k6hqdzef8I3DHGLgW4kYYyx2soxu2nH1OMhgbdnqfgy1sNP1DwLtu9cNybXSdOvLqZkgLvtl
YRF/3alCzbvf6itSw8O+I7mLxBa2t7pCya1eSDVLmCWQ/YuAhjjjKjc5U53EjOemMGoZNb8S
ajpesebYWHhw284E+qx3UTSWVsNrhGRNzGTbxg4Hze1Ov7CGe1v/AAZ4djfVbrWrQX95rF9e
blVWO1ZDtGSw2jaqgDgehpAaHgjT9P0L4h65ougRy2+m2dlALyKXgPcn7roDzygOSOCfwr0y
vLvB0epy/FLWl1yaI3+l6fDaQm1HyTwMxYPIeu/gccAZbAxXqNAgrhvjD/ySnXP92L/0cldz
XDfGH/klOuf7sX/o5KAO5ooooA4bVP8Aks/h7/sFXX/oSV3NcHqrEfGbw6NhbOl3QJGPl+ZO
T/Lj1rvKACiiigAooooAKKKKACiiqd9fQabZyXdx5nlR4LeVE0jcnHCqCTyewoAuUVxF347v
YLm5gj8Ha7IkEAnMzIipt684YnOAflALdttZN38S/EMVvatF4A1NJnhM9wLmYRpBGCcktg44
Un5gp9AaAPTaK8wHxC8ULJHHH4TlvpbuTbaLAjwptBO4l5QCQBjkog5HPNUtQ+KHiXT765WT
wqFiR/IUM8h/fE/KoYJ+8bAb5UBHGd3WgD1yivDrv466jZTyW7eH1nuUgObaJmLJIv32cjIV
Rg/KNxHdgQRVOD9oHU4LRbrUvDkBgZwoEM5DL8uckEHGTgjOODxuxmgDV/aOk2+DdMiwPmvw
c854jb8O9Zn7NLoLbxEm8b98B2Z7YfmuJ+JPxU/4T7RdOsv7HNl5EvnNI0u8O23BC/KMDJPf
0riNA8R6v4Yv/t2jX8lpcFdpZMEMPQqQQR9RQB9efEF9XXwnN/YUs6ag00KRrAPnkDOAVDYO
zIJ+btjNeW6nqviW38HLBd32vLrEdzeR27wvN5cjI4CgvGm524+UMFRskkjivPP+F1fEL/oY
W/8AASD/AOIoHxo+IIJP/CQtyc/8esH/AMRQB6xb+OPFllrGtaTNYXl+xjaSIpBItxAfsobI
G3y9pdcAbs7icA0mh6t4ybxPZR6jNqQ0aW5skml8s+Yspt0YIQRxEzk7iOc9SO/lH/C6fiER
/wAjC3/gJB/8RSN8ZviAY9h8RSY9raEH89maAPf/ABhf2+gePtD13WLaeTSYrO4gWeOFpRbT
MVO4qoJG5Rtz/wDXrm9U17W0g0UeDtEm0uPVLu+dlaNsFAFH2hkA+X7xcKccgcHNeSt8aPiC
wIPiFsEY4tYB/wCyVF/wtzx35Sx/8JJcYVSo/dx5wfU7ck+56UAfUvgee9u/A2iz6k8sl7Ja
I0zTDDliOc+9eAftEXcM/j20hikV5LewRJVH8DF3YA++CD+Nckfip45JJ/4SW95OeCB/SuVu
7u4vruW7u5nnuJmLySSNlmY9STQBreDzMPF2mGDTl1G484eTav8AdeT+HPsGwT7A16nq62Z8
O3yOZdTtFeYQhcF9Y1HY/nXLEc+TCM47fKOfXyfw61sNfsftF/Lp8AJ8+5jJ3KuDu27eclfl
A9TXpnie8u10a6RbZrK4NtHbPbRrn7DAy5hsogefMdfnlPXAI9qBnF+LrydPFsU9za/M9lYS
NCVIyfssfHPXknrnpXqXjVSviT4SxRu0ciiABgNxX5oex61rTab4X1j4MjX3gsLrVrbQBE10
4DyJIsO3DZ/iB4GfbHasXxvcWlt8WPh8EuIIre2trZy9wygJHvPLMeOg4569KAPSfAaQy6n4
xuY3Lh9dliYEcApHGD+ufypPD1nYt8SPEl5a2trEtnb21gPJjVTuIaV+n++gP+77Uz4V4n8K
3OpKyuupapd3ayD/AJaAylQx/Bf5Vh2HitPAviTxKniy2u7KzvtUNxZ3iWzyQOpQADcufmwi
5GOtAHq9fLHxT0tLb46oJVCQXs9rNnk5U7VY/mrdK90h+K3gedGKeIrVduciQOh4GejAGvHf
Hvijwv4s+Knh+7sjd3NrY7FvLmCNiGjV9/yrjdhcsSQOQeOgyCOs+NFmrazpt6rXQu4tMvZr
WSCVkMEsJjkEgweOCwP4enHH+E9S8HPFDqWua14hW+vZGaae2SVY45AOIvNG6Vjg54YjnnGa
1de+JOgeJLzxZdLdrEiaM+naYrBkkuGckuw44BIUYODgdsmoLLR5m02S22i48yGO7kitowi3
kWAUvbVRwJ4s4dBw2BnrTGXf+Ez0e2R7vS9S8eWjx2v2tTNKl3A0QbaHKSO2QSQvGMHrjGaP
BeueMtE8JWmuJPFqkWoa1LC+mNsVneQtllmzgEyA8YxznvVOSyZ4JLmMIbtEa6zp8YzIjAA3
lshwGUjKywHgHJwDUmj6hEvwKmvolhlGh66lxGsIYIwWdH4Dc4Ic4B7YzzQB5B4kgsY9WkuN
NYGyux9ohjIAaFWJ/dsBwCpBHHUAHjOKxa7KDw9P4htX1V2a00+KcxIViVhhyXSGEKcyyZYj
bxt4yQOnQ23w/wBMD3UUyTi4RBJctNL+40iIj/lu4CmScDkRrjng5wRSEcpovjnX9D0OfRLL
U5rfT7mQNJ5Yy6D+LYcgjPfBGcDkc1elv9eGmTWsG+2t5ZkjjaGZLYE7fMJkAO5zgglnY7e/
OMd/4f8Ahh4U1DW9NgvHngtplLWls5f7XqCgZM0qgYhiODtGAcHk5IqPVPhnoOj3Mun3kN1a
6et0q/b5F33V7IeVgtYhn5cNguc8j2NAza+H+u6z4Q8B2U1p4DvrjTLgNcyXcV0rzSHoXMe0
HBwNo/u45PWuuh8YeDPiX4R1CzuL020DQ7ru3nkEMsQUht2c4IBA5GR2PpWhB8NPDEenxQQ2
uoWqrGEUR6lOhTj0WTbnPt1rkZfgZa6Xq9trXh2+We7t3Mn2XWYxPDKxzySoBHXIODyAaANj
4RaMljpNzMujJb224LY381okN3cwFQcyBc9+hzz1IBr0yuL0rx5bC8XSPEts2havnCx3DfuL
j3hl+6w6ccHnGK7FWV1DKQykZBByDQIfRRRQAUVma3rmm+HtLl1HVryO0tY8BpHyeT0AA5J9
hzXjU/7QN5Lf3Uel+GkvLWOV1gm+0splRcndtKZ+6NxHbvQB3XxP0XU9Y0a2NtBJf6ZbO0uo
aVDIY5LxRjaFYAnKkE7f4vripG+KHgrTvDtnf/2tCsE0S+Tap+8mHAGwouSCOhz+deX6l8Y/
FGu6dexaf/Zuk7Y0VSrNJcO7jOxN2ACMHcxGFHfOM8f4T0AyWdxfg2l2X8relyGiliJRnO9y
QI4SBkyAksu1RtLkAGSP4lt54k0S7iYaVHqC3+lR6vGoT7PmRmR5FUv+8LDkEjIwTjJrsbq4
0XUV0nxPZWtjoUUeqPHe6locjs9tEYyMPiMAbj32ke/zGuLuLK803RzdXZkSykleTT5ZoDHF
LGWw32YnPkNySAwwRhuCozYk8LajB4SvdTOnypYXjAxvp90QPITaC4tzgyoORvZsnIY8HJYG
9qd9okHhnVLjQLzxDBeao6/adPu0DHU4SctOXKnaGRnOVPB7Vmap420O9u7fTfCbSeG9IlaF
LuNQIpLku67izjO1UUHkt1J4wTWfoHhu/m08KurXd5pXlCW402zuWilnjGRK0CHIkVCcEkYY
hwucZq5d6RpjwQxR6fILK33XLTWqN9ojtuQswRx8qBsMS+Hk7bVAAQHr2n+Pfhl4ZuU0zTdR
tI2uHAlnhVnDHs0sxzu9Mknr6V22heI9H8S2jXOj6hDeRRttdoz91uuCDyK+WxZ3Vp4Ynnis
tPuorSY7X+Vred9v+tUsczvgs2zG1ADlckiuw+Cl1FZePTDZTn7BqmnGRYjEybZUYEpkgByu
W+YZ4NAj6KriPi8m/wCFmugZ4jjPHtKhrt64b4wFh8KtdKHB8uPvj/lqlAHc0VFA0jW8bSLt
kKguvocciigDh9Z8pfjH4WLyYlfT7xVXfjJGw9O/G7jnpntmu9rzzxCY1+NfgzGGka1vQQf4
RsyCP1Feh0AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUhAOMjp0paKAIzFHg/IvIIPHY9agaxtDFL
E1rCY5jukQxjDnGMkdzgD8qt0UAUbjSNNvI0jutPtJ40OVWWFWCn2BHFVv8AhF/D3/QC0z/w
Ej/wrXooAyP+EX8Pf9ALTP8AwEj/AMKP+EX8Pf8AQC0z/wABI/8ACteigDI/4Rfw9/0AtM/8
BI/8KP8AhF/D3/QC0z/wEj/wrXooAyP+EX8Pf9ALTP8AwEj/AMK4nWPho+pait9FBplswTIg
hgVUQrnYBlSGY7iC7AqOvlk4I9NooA+fdS+BF1FautnDbTzzeXuaOUrtY53Bd5OyMcEt87t0
AUZFef3nwo8dO09wfC8kSxttMcDIQPTaNxLD3Gfc19hVz3iTxbp3hmKL7X5s1zN/qbWBdzyc
gZ5wFGSPmYgUAfKdv4L8a6Dq9vc/8IrqEsts6TKDZtNETwwztBB7ZGfY16tpPwm8R+IVs5vE
F4dHgigfMVtJ5txNNLnzZJG+6C2T64GF7Zr1Pwvrera1brPf+HbjSYym4C5mUuSScDYORxjJ
bBz2PWukoA8hn/Z+8OnT7i2tdU1WBpEAGJVKFwOGdcfNzzjI68Yp3hb4FaNpttdxeI5/7aMx
Tyx88IiC56FXzk59e1dfq/ji2sbpbSxs7jUZyTloUJjXH3vmAJYjjIUHbkbio5ridR+O0Fs4
W20OS52yBZfLuFcoD90cDBY5A4JXngtg0Aer6dp9tpenW9jZxCK2to1iijBJ2qowBk8nj1rn
/HXlm00RZFZgdbscYHQ+aCM+3GPxrgJvjL4jWwS4fwrDYRr5cs0t9csqiMgkjG0EM207RySC
CFIrn/Gvxiv72XS2ttAurazsb22upJ5WePzX2bxH0GAQSRknIwcUAaeopZ2Xh/TPGE8Nqgm8
SXUzy7ArPbv5y7SxGSCF+6euQK4vS7vWP7Kto9LtNO0zU4dIeykNzcJbXEyOwdZUDBckpgA5
OR3pNf8AH1hqPwo0/wAKiyv49TtZEkaWVQEOQ5JBznBDkDI6GvdPCukpF4g1NJokeGCw0+2i
WQBimyNyRz/vD9aBnzXouttY+Hbqwe8gF7Bqtrd2UUse9d6lw7F/uhfuZz14969Xs7i2s9Ou
4NRY6eIJxN9qh5Oi37Dh1Azm1l4KkZXllPXjrPjJp8J+HdwtvawCZ7m3RQUABJlUYJ9K4K+c
x+F7uS5aTT3srea0hdl3mBgCWsLoH78ZH+qc9iO+MsCDwVaXeqeGEntLi9OrRTNd3Fs5X7Qh
Y5W8tAcZGG2sn3ZACOuM4t/quq22g694YS2sJl12/S6tZrd2UTM7qGEa4IGCoDKzKUJIqz4C
1nGhWkN/JPA9p5kthqUcJM9kATuZf+e1v1Drzt57EFbHix9P1nx7YWWqWbocfari30xzLDq0
pIETQgZ2lxwzHGADySBkA1dBsPs1hHO+ryJBpsC2v9srDiKNs4MFhGPlkkYhg0uCSRx1zV+W
xdzaWS2ltamPF5baNcOfKtUxzd6g/wDE/QhSep5zzTLfVdUh8SapHNp9jA2lW8Pkysw+w6Ch
ViwCjiSYAr05JyBgDl9navdRRN/Ztzcrcj7Va6bnbd6u4IH2m9bokOWyFJA5A54FAHc+AzDd
ST3lnp00lrKu5tcumAm1GXIDMqclY/lBHQdABitOw8JRxeKbnxFqV01/qLlo7UyIFSzhycJG
PXB5bqeemTVvw1ctcaV5M2p2l/dW0jQ3L2aBI4pB1jABONuQOueO3StykIKKKKAKeoaZY6ta
tbahZ291A3WOeMOp/A1wHiHwDYaFDd+JPD2o3Ph+axspXdLRQ8ThQX+ZGBGOOgHTivS65/x3
/wAk98S/9gq6/wDRTUAWPC93d3/hTSb2/ZGu7izillaMYUsygkgfjWxWboEBtvDmlwFixitI
kLHvhAM1pUAeM/tBMF0fQPOknjtPt581o13BTt4JB4JHJA78151psdrZanPZXkUcltqUgENz
NGbMOjMFMaoOLeN2yWbglI2AGSM+qfHq0Nz4KsGESy+VqkJKM+xWyrLgnjAOcZyMeteP32qT
Q6EbM32rw2s07pPEw+bgNtSdWw00hAUHaQqIF6k4AM7JW0+9nlnt73S9XNrvkjfUYvLuCQQF
kuW2lp4ACWTByxMYIJ6N1S+nls7WDXoIZWWOKJtS+yv9qtycMIbqCPIYtwyI3y5ChhwazvDm
vLdsdT1DWbKTUo4y8c2o6cW+zMBnbZEY3Mm/HkkAbgCOOatTWj2t1Pblhod/sKnULaQvJcSS
De1rdSH5RcNt3qVIVTwMcUwG2N7Jm7sJYYrSwuXZZbXWLmX7JdOiqx3S/wAFypGXUfI3K8Ec
zzzfuYdQWGaO8jK3TazEr/arSJgFE7RAbFtj0WE4PljdjqaksLu/fUjp0LWeo6fMZNuiyhRa
3ew/MlmWTBMZP3yf3jBj2yY7xjZRXMV4mp2txDGLsLZhZZrByV/0q9kGAWbGPKHATIwOKAKs
ck0XiSzWaZ7eeIPINfs1U7JCQkUjqFxHaHJjVMgMp3Y5FW9UjuF1Itc6jaabqqXe4Ot0/wBk
juThvmYhmndx1BwsaOoyDwW3FvqVjqLW9mdEs2juDJe2UdwqadcLKhIErMcu8v8ABGOEXBwM
5qvo739vPdW+i6Jcyz5dJNK1FPMmNqfvwksR5KDJVSMtIyg4AGAAY3i5721tBBPotnZanvLi
CRt8lrGJS37iKMbIogcgs/zPuJ5BrQ8EWF14e+KvhaC+vI1n8uS3ltlu/tBgzG5CEqNqAseE
BJHU9RWJfXMdvYaTHa6tDbIb64kFp5Zlu4U+ZC92yjPCjaU67M9asGYaP4r0O4iW7SC2u7eW
HBFvEyLIoJEB+dIyGYCR8lu/JNAH1dXFfFiEy/C7XlBYYtw3yjPR1OPpxXa1yHxQ2/8ACsvE
O84H2NgOcc8Y/WkI6e2ytrEAvGwY29On0H8qKSwjki0+2il/1qRKr85+YAZooA4TxHE4+Nng
mUj5Gtb1QfcR5P8AMV6JXCeJlH/C2fAjd9mojp/0yWu7oAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiig
AooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigApjKrYDKCAQRkd6fRQAVBcQRXdtLbzoHilUo6nuD
wRU9FAFBdK06N5HSxtw0kK27nyx80Q4Cf7vJ46VH/YOjmKSI6XZGOR/MdDboQz5zuIxyc960
6KAKFxpGm3kjSXVhazuc5aWFWPIweSPQAfhT20+zdnL2kDF3DuTGDuYLtBPHJ28Z9OKuUUAc
Z8T4k/4V5qyKkIafyYNzjAG+VEyT7bial8MsreLfFqxgeVDc20KkD+7bpkE9yM9/aqvxR85f
BLyxQSzLFd200wjVmKxpKrM2F6gAZPbvTfhtqtpri+KNSsX32s2uSGNwMbgIIBn6HGaAG/GC
z+2/DXUUCeYVlt2EecF/3yDaD2znrXlmr6gdP8O37/aneSW3ktN18uRKiqR9musdLmLnY/G4
YGea9V+MYz8J9eA7pF/6NSvENa1m7svD+pWGqQS2+rwxfY52mUyi4jyQiT8Y85QA0co4ZV9s
Uxod8PLy3bw49sZJpRbTNdSCBQbnTnGMXUI/5aRbflkTk8A9DVnwhIsZ1TW9Me1si87i91tI
dkGn2+cYgR8nzZOSAPuhlGOeMa88vwxYa9aW7Ms1jqMsMSG4CT2bNlUeNgPnRkBSRfZTxXY6
HYT2tpo8H9nie8CefouhygRrDgYa/vDzznkA+wHsAZvhO2nnSSDTzPqXm6hLPpuj3TjcJFOD
dXrADhccKerDj1PaedH9i1S4XWZIbB2Kar4g2fvtRmB2/Z7ReyD5lBXPPAyctXnOm67YWGua
7omoam9/aXl0JrqbTbYi51SY43W6twFiLl+mCe3Wukt73xXqHiSSCHSdLs7nT4d0M0swNtoM
RHdQAnm4ySTuPTgYNAHtXhYg+G7MR6M2jxbP3dkxG6NP4d2OhI5I6jPPNbleHaJ448S+DtIe
51u2i1LR2vGWG9ed0u77cf8AWQxyE7l5GANox09a75viZ4ckisRYy3GpXd7D50NnYwmWbb33
AcLjnOSOhpCOzorij48u45GFz4J8TxIgO51tklA47BHJP4Vf0nx34d1nUP7Ogv8Ayb/cV+yX
cbQTEj0RwCfw9DQBq61q9poGjXWq3rMtraxmSQou449hWJ44vI5Phjrt0jMsc+ly7CUIJ3xk
AEHkZyB7ZrO+MWoJYfDLVFbb5l15dtGD3ZnH9Ax/CrfxDhdPhZrcWQzpYnJAwPlAyfbpQB0u
lJImk2aTJslWBA6ZztbaMirtV7Ri9pC5IJaNSSpyDx2NWKAPNPjYEPg6wWS0N4h1a2DW4baZ
hlvkz2z0z715Hqt2Re2M/hnVNS+1aZ8kZv5Al9Gm05hih4DKgJ3EjLHgHANet/GgiTwzpFsb
F7/ztWhBtELK0wCuSqkcgkA4ry02ouNcjS4vo1jvGYwv4ktTm7VQE/0ht26JV+4jD7zKx4NA
0YXhrxHdx2cdnqmuIbaZzP8AY72NJIHTLEusnzGKbdvwSo5xk811lzrWnxzw3tktqYLpEhaz
mUSaekbAukNxKTzO2S5kydjYByCTXlWoQ2yS3kXnQsUuWEc9qn7l+fmJ5yFGRt+XkE13NlFb
aj4RtjFaG91CziAZ7KRRHpse4n/VHIuZHVWZxk/LxxigDYuZYri3tnV4WvLpj9nhMBhW+8t1
2pZyKf3Kx8hD0dsnnOKgtJ/s7fabDV/tRN4zl9ZjMcFs0n30ujtHmzvyncKuTkdQy2RrGbTt
PSwtNXtbtszpbSAtcwkMVFsWwY0Q4KjhmkLDkqa1NQuLeWRJf+EjstXjDC2S58RQEQwlj/qB
EAWM2MeZKcbRjoTTApJZQaQCr+FtQCTXSrLpl4m8KHx5kVkpBEhIBYykAqm1QQSGqDWJ4ZYv
KW/bWdBQwrHNCpSWBT8qbsbTNdomAASQqrkj0bPf39lc3kMF1qcJii8praNjJqVqi7i8KMSd
sC4EnmYG5Si564mv0uY7y3uTBJBd3Fr9qk1TRwJ5bpACftCR5HkAgAyHgsRtHVqAMHVpVj8Z
aZPFqdixjjN2l7pEfmv5p5Es5kI+Z2ClgzYQN9c1fFs4+2GJL+0mvskTS28hkkD4bKSS7czl
sKMqQikYwBzUN89z/wAJ1K066fLKYlw9gvlW0yOoJeQJhtjozFzkEBj2G2t7Wrpr9p0kvXaO
BWaF9gsIrWN1IzEnLNbMDgADcxUd3oA+lPDmotq/hrS9RdkZ7q0imcoMLuZQTj8c1ifFEZ+G
PiEbSf8ARGPHsRzWd8GryW4+GunwXAcXFlJLayK6kMu1yQCDyMKVrU+J3/JMvEX/AF5PSEdB
pRZ9HsnY7ma3jJJPU7RRS6R/yBbD/r3j/wDQRRQBxfiVpP8AhcfgZSD5Xk35U543eUM/0r0C
vOvEjN/wuvwUuX2C2vSMn5c+X2Hr0/SvRaACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiig
AooooAKKKKACiiigAooooAKKK5HxJrPiyGJ4/DfhsXM3m+UJry4SNOn3woOSv1KnjoaAOuor
itL8P+LLuzZfEfidgZH3tDpsSxEDA+TzcZx16AHnrXQvK2lWNvbWlpeXrhdka+YWJAA5eRz+
pJJ7ZoA1KK5XU4J/s327Xrm7aAMANO0tXZSTwFZlG+Tn/dX1FU7w+IdR2xyWVzp9k+FitLCV
VuGXH/LWb7sSj+6hLehPSgDtqieeKJkWSRELnagZgNx9B615RrMl/dpaWclhe6u7tthjxL9h
hVeMtuwbgrjJaQqrdR3FcXLpOvavcLrF5Y6jPJJFI326YvHGsI5bGcFVAzjATPQJJkkg7H0D
Nqun26q1xf20SlmUM8yqCVBLDk9QASfTFcZNpPgK8voL62vk0691JikUljePaPdncRkKpG8b
s4OCD715FZfDzU/J8zSNKkuLgq0n2jU0Kw28Zz8yQbfn5UgbhkkZ8scGlu/Deq6Vu1QxzjUR
Gl3PrusKQ0EbEhWVPm8o5XC5DSZ6KnFAG58YLi00nw7JpNn44vryeS4RLvTbm4Sc7eWJJC7l
wVXjOPbmubvGsNSttGtoYoXmmvbWK1ilud01spcAqjY/f27cYBOY2BHrXP6z8NPFEEjXNvp2
oX8UirMXa2YS4c8FgCwyTk4DEgcsFziq+i6f4v0PWoJYdC1N5tOLXAhe0ZvKzlS4DKQOnBx1
UdcUAa3je62fF/UAlnYkjVQwiueELAKAXfj5GPzEZ45+p7HEZ0qfUL2e4uYNQk8qa5hUi78Q
z5/1MI6x2w4XIAyAOO1cJaX0Hjbx02oeIbeR3MKFbK0VvNvXAVY4wT0LAgs3oCa9Rjgubm/u
JWu4oNStbdV1LVGAW30CDbn7NbjJBlxkFh0/HFMDA0nSLpfiVql0JdE0ZLbTg989tGhXSQSP
kTs0wVdpfHBc+2etubTS49FthJZzL4dmmVtN0tXzc65cthhLMTztOM4b6tjAWuR0mXwv/wAJ
vLc3Gjz2+nWtrDHpelm3PnauWYlZZAf9Z83zZP8As56GuwubrUdP1aeee5tpvGNxb7p5nObT
QbQ8/TP6sfbqAXNMbUG8ZWcV9Z22o+JCPOmiMg+zaJabvlRMD/WMNvOMn12jnvtN8O6Ro97e
3en6fBbXN7IZLmWNfmkYnPJ+pJx05rP8D2Wi2/h2K60aSS4jvSZ5byVWEt05ODI27nkg47Y6
cV09IQVk634d0rxJZfZdWsYrmIcqWGGQ+qsOVPuDWtRQB4RrfhjVY/id4Y8JXWs3V54dMh1C
2W7I8xTHuLReZ958ADr0D+2a9e8V263fg/W7ZiQkthPGxXqAY2HFclfGK++PekW8jb/7P0Wa
4jUHOyR32En6qf5V6FJGssbI4BVgVIPcGgDB8DXw1LwJoV0GLb7GHcWbcSwUA5PrkGuirkPh
hEkPw60mKMYRFkVRnPAlcV19AHkfxpnWe48M6UE89pLuS5NvFLsmYIhAMZyPn+c7R3YAc9K4
C9ulkvbLU7DUDcrewywz61riFYNRYqD9naPPyxqF4OD84xnvXV/EhYdU+KUdhLBFexx6Ooez
6TkNKxZ7Y4I85QFYDjcARXnl8dPvjpT77bULq3jU3F9Iu2yiQDiARKqkoN673AyGbPHdjMCb
zI7+9tjJe2qXaRu0k0ZVbkHaw8xQVCREhnBwSFAHPWun0K5nurfUf7StBNdwSLFDeLd5aHf8
yJbFMtJOxVQHJbCgZ4zXO6rNLH4mvrybU9RTzrcn7b5B3XIaM8KhK4icAgZ6IB16VsQ6ZcaZ
qLaw+lXlniSRjPosmN6LHkvBnhImySZAW28ABehAJhqUk1pGH0CzaCPyW1A2dy0b3NyW2J8i
4bzlXeRGOjbnIxxW/PaS3ermTTZbPxPNdIs0cgVBeXVqqj5JiRtjUH5Xdvnc4UADpgtY+dqJ
1G7a5uoLpoZLTVtOiLXM4QH/AFacf6QSgMjE/Lsbklhu1L+7uZIrqxu7GDVtOazXUftOmMlm
LnceJ7og8Sr0Efd+eTyQCjq12kei3q21xusbiAxNCGxfWaqyr5N05BIhjY4UYy/yD2DLz7PZ
6JeW62bQS4t3b+zZyY5XPKXPIGVO4NHCpHzbycY4lfWBHq9uby502+jeCN4NRlgyeHIV7qJP
mlnTGxUORnJOQM0/ToPMjumeWbT45dssF5bozwwK5B3WaDDPLIwcBeDGu8HkGgDnbF7d/Fl8
7R+H22bJds77bVmUDMqEY/iO4xAcgsuOAKXWbe7vdR1ae5t7tpwTdG5uSI7gKEKhycKqxMxH
yjJBUIOTmtq08E203wnl8c6dczprVneGVmXCIFWTGVUdCAQ3boRj15e2uPsmu/ZdTuXupY7i
TB+zrc7ndl+eNXO1y/fcMY5GSeEB69+zhqZfStc0lsL5U8d0i+u9dpP/AI4vfvXo/wATv+SZ
eIv+vJ68P+EesvY/FKPzJ0ayvInskkT/AFWSPMRV4wuSDhOozjtXuHxNJHwz8Q4x/wAeT9Rn
tQI6HSP+QLYf9e8f/oIoo0j/AJAth/17x/8AoIooA4/xMgHxZ8CN82SmofxHH+qXt0713lcD
4qLJ8WfATAFty6guB2/dLzXfUAFFUtR1Oy0mxkvdQuora2jGWklbAH/1/avPvFPxE1C2jtY9
Nt49P+3FhZzagNstxjGWSNsLGuDndKy/7poA9OorgvAXhzxDZNJrXiPxJdaldXafJbpcbraJ
GwQQBhS3uABjp1rb8Z66+g+G7ie1BfUZyLawiXG6S4f5UAB64PJ9gaAOioqpp63UenWqX0iy
XaxKJnUYDPgbiB6ZzVugAooooAKKyrnxBo9nJdJcanaRSWqCS4Rp13RKehYZyM449a4LxJ4i
1bxBrmmeHLc3fh7SdTD/APEzlXZNc7cfu4hnMbEZ5bkjoPUA7y28Q6Rea3Po9tqEM2o26GSa
CNtxjAIB3Y4ByRx1rWrF8P8AhjSPDFkbXSbNIQx3SSfeklOc5dzyx571tUAFFFFABRRRQAUU
UUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFNIBGCAR6GnUUAFHeiigDwjxAlzqPxj1y7+1x
2Om6VZwxXOqAEPZxlQzJER/y1ckqDyQCcc4q28dmllYyalo5W03AeH/CqH95dSEH9/cA8knk
ktwoyTkmsWK5STxh4iupjNqrrrkv9kaHGwIuLpQFaWUEfcQBMEnA5x76uo6pceGbq+k+3w3/
AIxmg36pqzR5g0i37Iq4IzkjCdWPJ7UDOZ+IFlrX/CV2N3/b0T+KrO2mvL9raQpDp0CqpRF7
9392LjjmsTRdX1+61jTtOHh+41OK7VL6SxmbH26c5xcTPjJTdyAx24APualxpV94yu4pbOy8
ie+DfZIlGZLkBh5lxPIeiAjvxkYA4JrodE8MeI5by7tvB9xeTaVLDBbahezyiAXTRkho4JSC
Qn8Ix2HcYpgex6d4t1+zsYYtf8Hautyka+dLYJFNEWxztVZC2PQAE1bPj+1jXdPoXiSCIfek
fSpSF+uAT+lUoPEGs6HbWunJ4B1EW8Eaxp9juoZkVRxgEsCce4B/nV//AITO7/6EzxN/35g/
+PUhGdrPxU0bStNlu0sNYuPLxlTp00I5IAy0igDJIH41n3/irxj4hudc0rwvpllaNp83kNqV
3cZ2HYGIEYUnd1Hccis34j+Idb1zwpNpNl4L1xI7iaESXE6oPL2yo4wqMxOcAZ4Az7VDpWhe
PDrXiyy0iHT9F0281JyLueBt/l42gwoPlIKgcnuTQM6P4QW9lL4CsdYjt2F/f72vbmU7pZ5V
dkJZjyRkHA7Zrub2ZbaxuZ3OFjiZ2PoACa4H4QynTfDtz4Ru08rUtCuHinXdkOrsZFkX/ZO4
/l71o/FXW30T4d6pLCG825QWiuAcR+Z8pckdMAkg+uKBD/hWjx/DDQBIrKzW2/5jkncxIP45
zXZ1maDptvo+gadp1q/mQWtukSPnO4BQM/j1rToA+bPG7WmtfFXXTOs88dqYozbx8PLHGimT
yG/hmQksB/ECw9jHrF1Itk+jzW1jb/YIw9vpW0I2nJgHeZgCZHwd00eDlWz1BxkXUDaX4q1n
S/EN/BpWtLPJP/ackTlJ0c7iy7cssgHzRlfdD1pdevLbTo2A0F4YkPm/ZtTu97XEgAZZ3wQ0
cxBy0ZxvVh/dFMZga/cyjxLf30N3qYMcCj7dcYWWRWj2hgmRhHyAAPuqR1qPw7daoLW4NtNP
HYy3ECNDGvmwIxkYqrxHJk6NhADkkEnjBxtYvv7T1S/vWuJbtp5N32i6wsre+0HA+gyAMAV1
vhlLn+2tMlgW9untYS0P9lCOO9iUIchl5GAzkbnBLDbjg4CA6SSd49KmvQjCa5hkaG/spQLr
UihZiShyLcLtUzHqxQDnNLJcvDFFeXKQo12q3aahbEnT5Zl3f6SIs/Pc9FEO1RuBY8dIb64u
rma2nnhto7C5iSc6lFa5GoSZIBmRcl5gQQYBwXDMxKirRvprPU7KbTgzz6kHltdRswsiTsQA
zw22NsN0Qyq5JAUBjTAk2XSfY/Ei2sL318B5GtWrIr3jnG2NYASI7gnKO3IUBzz1qhrN99n1
2Ka0ln0XU1t5RcWdsvnpFPJj5rEBiAZcEFl+783OcVNeQXVlq9t/aEEthqN3bSm6hsmSSK7D
7Rm1O44nkIEblQcDe3TrDqmm22l6zFLZRSaHPNHJbR2VvObzeGOD9jlwQsjN8jA4K7mPQ0Ad
n8HEj8SfBvWNFYfvGkuLdtxJyZEBDfm36V5ssFlq99oR1gSi1maxWWA4DMButZnDAZ4aFDj3
/Gu2+DerjTfHV5oRudPmS7skO+yYhDNCNpG3AG4jdkgYO3IJzXN67bxab4s8UaORIs0KXk1o
QyrsUGK7QLn5lwElOehzx1pAZd/o994X8V3ug6XbmS70/U0lsbu5clYs4kiRARtEj7Rknhto
A9/dvF2s2/iD4Kapq9qQYbvTDKB/dJHIPuDkfhXlPxTlii8faXrcKQi117TYJHS7P7ljkA+b
jnaE2nI5BAI5FX/CF9LL8CfGenNcRSxWDTJCqBvlRgG4LAHaTuIyM9c0Ae9aSP8AiTWOCcfZ
48f98iiq3h2bzvDOkyjcoezhbHLYygPU8migRx/jjb/wtL4dbiR++vcY9fLSuz1u9uNN0a6u
7XT57+eJMx20GN0jdAOe3r7eted/EvV7LR/iR4Bu9QuFgt4JLp5ZXPChlRRnHPX2x+tdP/wt
TwL/ANDNY/8AfR/woAXQ/D19eyQ614u8u51UMZLe0U5gsFOPlUdGcd3OT1AOOtPxHY694vur
jQ006DT9IR9suo3aJNJIMc+RGchSQSN7dOcDNW/+FqeBv+hmsf8Avo/4VVl+MHgGBtr+I4GO
QPkhlcfmFNAFTWvFkXhWyi0Dw7arM+nQx27zzlmitgFASPj5pZSMYjXk9Tiqdj4B1HxMsGt+
PdTupLmItJbWduRbJaIeedhzvwOfmOOmT1qlpvjD4SaPrd1qdtq6tfXMzzNLLHcSbGY/MUyp
C5x268dsVvyfGb4fo7I/iFCRwcWszD8wmDQM5bR9K1658Ga1r+navr0Ns3nS6HptrOZGMYzs
LGQMzbjzjPTp1wJNY8R/Ey00rQrn+zjDPcTRRPZ29sJ5pgAC7SvwkW7nCgcZPIxXTxfF/wCH
/wAscfiGFQE3AfZ5VAHp9zGfbrTf+F1fD3/oYR/4CT//ABFAHO6n4i+JLeN9MsbWwhWMRm5u
rOBf3SrjAWS4ZcE+uwccYyemAo+MHiuO91HTdTMVhcy+RB5e23VosnMiBvnVRgfN9854716D
/wALq+Hv/Qwj/wABJ/8A4ij/AIXV8Pf+hhH/AICT/wDxFAjA0bwJ4V+Feit4i8TXC3uoJgtc
SruAk5IWJD1bPRjzxn5Rms++ufEvxQuljlWHRvCNu6XFzc5Uv8h3fLKRjdxyU4XuTyDq614/
+EfiG7s7nV9RivHsixgEtrclFLYzldm1vujqDWo/xe+G0tubSTWYXt2XYYmsZihX0x5eMe1A
zldF1rxGLjWtS0LUbtPCEMHy6rrkklyxKffkiQ/M2eQBwvHrxXNf8LC8daE8ZvNYRY9Sulkt
Y9QtRJdLbkn94Y4xhFIx8vU/w8AmvT4/jF8OIoVt49bjSFFCqi2U4UAdAB5eMVTi+Jnwog1a
bVo7+0XUJ8eZdf2fN5jYAH3vLz0AoA3F8S+KdXDHRPC32eE/cu9Yn8gN7iJQz46HnFSSad4+
udpbxBotlySVt9OeT6Dc8nPbsKpD40/D9iAPEAJPYWc//wARQPjT8PiQB4gBJ6AWc/8A8RQI
u/2T46hlZovFWmzrjAS40rA7c/JID61saA+vNDcLr8NksqSYhks2bZKm0fMVblTnIxXNH40/
D4HB8QY7f8ec/wD8RQfjP4AG7Ov42/e/0O44/wDHKAO+orgR8aPh+QSNfyB1Is5//iKP+F1f
D0/8zCP/AAEn/wDiKAO+orgD8avh8Dg+IR/4Bz//ABFH/C6vh9jP/CQjH/XnP/8AEUAd/RXB
D4z+ADjGvnkZ/wCPK4/+IpP+F0/D/j/ioOvT/Q5//iKAO+orgP8Ahdfw9/6GEf8AgHP/APEU
p+NHw/BwfEGD0x9jn/8AiKAO+org/wDhcngLaW/txto6n7FcYH/kOkT4zeAZDhNdLcZ4srg/
+06AO9orgj8aPAABJ1/gdf8AQ5//AIij/hc3gHIH9unJOAPsVxyf+/dAHe0VwJ+NPw/HXxBj
/tzn/wDiKVfjP4AcErrxIHUiyuP/AI3QB3tFcEfjR8P1+9r+PrZz/wDxFNPxq+HwJB8QgEf9
Oc//AMRQB39QXEwt7aWcqWEaF9qjJOBnArix8Y/AZGRrbdM/8eNx0/791Q1f42eD7DTJbiyv
Jr25AxFbpbSx727Dc6AAf5waAPP/AIbzrBpTJ4eaG48Z6+8rXFx1TTIAxyzjnBzyB3JGeAMx
/EOZ7bQY/BnhgfaLcXcVvqN8xUSX945JCbv4myMsex2gn15u+1axi8jW9O8R3dl4j1i5J1D7
FBJDa2cLDlSuzLsM9VJ5BPXBOA12J9Z0uxu9Rv5NC065McM1vb+U6w+ZuMqr/fPJycngdcYD
Gep2NhawaTcpeXu2xtY0h13VoEw1yQFVNPtSP4BgK23rx610vhrS4Nd8RWEviKOOyltIfO0X
w2Gx9kgUgLLKo/j4HXp6Z6eer4z0YR29zDalRpUgttD0qeOQxW3HN5OQp3vn+EZIP511Hhr4
leFfDl9dITdX9xNE1xfazLC4kvLjjEcabcheoAO0AAUAe50V5L4Z+MekXUVxf+INV+xPO+IN
NSymf7Mi5GWkVPnZuD6Dj3rRvPjb4Rtrq0ht5rq6jmk2zTJayqsC/wB5gygn6KDSEek0Vwv/
AAuHwL/0Gn/8Abj/AON0g+MHgUqCdZkHsbG44/8AHKAEnL6X8aLQoFEOs6U8cnH3pYG3A/8A
fLkf/qp/xbluYvhfrRtolkLxqkm4Z2ozqGbHsCT7de1cb42+Jnhm61XwvqOkXk1zPp+piSZl
s5Rst2UrL95RklTxj0o+I/xR8P634HuNM0a8llur5o4ZFe0lXyoywLkkrjoMcZPPFAz1rRbC
DStEsNPtXMlvbW6RRuzbiyqoAOfetGuAg+LngOG3jjTWHRUQKqmxuCQAOn3KkPxh8CjH/E5k
PPaxuOP/ABygR4X4kVrz40azFZyobhb4SpdX7IFtzHgsSGyroADhcZIVfTBp+KJbGyF3d2Ny
2pWd4vlebe25MslxgEvKGIZWAkZ0cAghtvY4p+PLywvfiDqOqaL5t7p9zMLjbLC6q745BUgE
jdn8DWE93qN7eLeXNxci4jXeszKfMZgQcBwM/TPA6UDKMCRCB5maIujIwgf/AJaLznkEEY44
zk5z2rr9JktdTlW3gsofsUcrOtl5qLdfMAP3Mww8rAI5VT8owoO4kA8vO0szQSGzVWihVAI7
cICVPBYYIY46nv3rR0+aKy09nltDMZFEb20lsXWQZbJ8w4MTDcCNmenPoQDtbK+tJ5opZ4ob
lBFI/nJP5TXI37N1wM4gJCgMEBeQqAMhiTCllb2XiiJDOZhJbTRTRxD7JNMwwXjuUY/6OoH3
nUYZF45JrAttUEOqPc3dxd3MduFeAx25innfHOW/hbnBkO5hj5faf+3m1PX7e6/sOSVQrb7c
iSRDITn5jgu8SlRJsYnkEdKYHV3s8dqbO/Dr4fXa0yRW7FraWCRcNPZB8bJiAF2EA/OGwOSH
6haiw0+A2sFlo8Uq+ReycTQWcwJ2bgAWhuRCVzIBgsxBwQTWEfEou4Lx5ru5tbgXInRzYsbS
/kQ5WRowf3MucE7PlPGR64MWpWS2RNzY3jX10GS4ntneN0TbjvxIXYsz7gcjABXsAdHqviJb
XUdK1jTbXTYbmwZJ7SG33RSw2yjKxytwsu6PBIB3Ddg8ZFbPxQltbzxv4b8TWJSSy1u0SPdn
dnkxyKRkfwSKMeoPvWLbeKrmXw1/Z76EmqWsRDXdsbSQrPJIzSST+YoUxOuEQcEYBxwKw1v5
RpdtZ/2Zewpb6wt5Y24V2KRPkMiuRzzGgHqdx9aAOz8Vg3fgr4c3lqjyEabcwhkhEjiRI1xg
N0AZD838Iy3arngrQo4fgl4r8RtqVxNc6naTJcRO2FVkLYJPJZjnOf8Aax71xHiPW/t3gTQt
HS0uorm1ubuf5oWUGGVtykHvnLDjjiu80/xx4X0n4Nz+E4ri8nvnsJk+azfaZZNxIB44DNjP
tn2pAe1+DyT4J0Ek5J063JP/AGzWineElkj8G6IkibZFsIA6kbSp8tcjHaigRcvdK0/VFRdQ
sbW7VCSouIVk2n2yDiq8fhvQowoj0bTkCtvXbaoMN6jjrRRQBMujaWskrLptoGfG8iBctxjn
jnipRplgBgWVsP8Atkv+FFFAB/Zlj/z52/8A36X/AAo/s2x/587f/v0v+FFFAB/Ztj/z52//
AH6X/Cj+zbH/AJ87f/v0v+FFFAB/Ztj/AM+dv/36X/Cj+zbH/nzt/wDv0v8AhRRQAf2bY/8A
Pnb/APfpf8KBp1kCCLS3BHTES8fpRRQAf2bY/wDPnb/9+l/wo/s2x/587f8A79L/AIUUUAKt
hZowZbWBSOhEYGKF0+yVgVtIAQcgiMcfpRRQAn2Gzb5jaQZ6/wCrHWnNaWzeZutoTvOWyg+Y
+/rRRQA0WlsqhVtoQrDkBBigadZDpaW4+kS/4UUUAH9nWROTaW5Pr5S/4Uf2dZYx9kt/+/S/
4UUUAH2S1XpbQ9dv3B0zSjT7MY/0WDgYH7sf4UUUAJ/Ztj/z52//AH6X/CkaztD8xtYSevKD
r/kCiigCXyYhCyCNNhzldowaSG2gi5ihjjOMZRQOKKKAG/Y7XBX7LDg9RsH+ewpTbW+4N5EW
5fmB2jIPrRRQA02NmetpAcnnMYp0VvAqbUgiVW6hUABoooAbJZ2rfetYG+sYNH9nWROTaW5P
r5S/4UUUATeWg6IvTb07elEiI+N6K23DDI6GiigAMUbbdyKdv3cjpT8BegFFFAC0UUUAFFFF
ABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQB//9k=</binary>
 <binary id="imgC68B.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgFD7B.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgA36E.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img8FFC.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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==</binary>
 <binary id="imgAECF.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img25C4.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAAR
CADLAdgDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD3+iiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKA
CiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoo
ooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACqmo3f2DS7u827/s
8Ly7c4ztUnGfwq3VLVLQ6hpN7Zq4RriB4g390spGf1oA5Dwprur61qFvJJ4l8NX1u8HmzWdg
pM0ZI4wfMPAOMkj1GK65NVsJLdJ1vYDDIGKSeaMMFzuIPtg59MVxtv4Z8R3Or6HNew6DZQaX
KshmsA7TSARsnl/MowpDDPJ6VStPClxrV/4rQvcRWBSez0sXMBQRNMS9wyg4LIZMAH0BA4oG
byfEvwc2qjThr1n5jRq6yeYPLbcSAobpnjOPQity51zSbK+hsLrU7OC8mIEdvLOqyPnOMKTk
5wa82vtN8Waj4j1mFvCOlIt9pUdj57XhMaLukG8HYCev3AAQAnNT6z8PdRuvFlzcj7Td6dfy
WzyhdTNusXlhVOUCMWxt3Ahh6e9AHoA8R6KdW/sldWsjqPP+ii4XzMjqNuc59qupcwyCMpNG
wkYqhDg7iM5A9SMH8jXmmm6RrF7qNzZHw9DFZr4jkvxq0kqByqT7+ExuLHbsz02mn6F4C1yz
8SaNrGo36zCwu7sR2yv8kFvIku3Ax8zlnBJ9MDtQI9HjvLWa4kgjuYnmi/1kauCyfUdRTE1O
wlhkmivbZ4ov9ZIsqlU+pzxXnmp+HPEWraxqTw6bBpskulX1lJdRsnl3DSupiZAp3hiF+Yv0
zx61U1Pw1qmpaRq8mn+FE0gvp8NoLMPCWuWWVWJwpKEKikKWPO7BGBQB6il9ayWhukuYWtwC
TMJAUwOp3dKmR1lQOjBlYZVlOQR6ivHbHw74l03wdLZPo5e2uNXmuJYfsltLcRwlBsYQlvJz
vHQZwMYFTeHfDfi5tP8ADdrEZtEl01b9ZbmeGKX5HdDGojVtvIP4bCM+oB6/RXl2neG/GkB0
eKHVEtbiDTrpbi6mthMJJXnVgCNwwccg5PQ+tZclx438O/2LJY6dc3NwNCt4Z4JLR51knV23
IzqwEZwcljkUAey0V5hfyeNSdPksNPkF0davF2yufKjhZXWOSTHVQDkDvgY5Irp/Alrq9n4b
NvrdxPcXqXlyDNNkNIvnNtbHYEYIHTBFAHUUV5F49m1yL4hWb2M90gQWRgghNx+/HnP5oAT9
1nBGfM7AVHDe+IU+KrmKW8aJtRuInsjLOVMQt/3blSPKCbgDkEHLY5oA9horyrwxqsdjcW2o
3uqaotyllNP4giuzIYoJAFP3W4QgkhQnVfXFR+BvF9tqXinTYH8Q3N1c6hpkk8trLITGk5dW
CKMDDKm7j0FAHrNFFFABRRRQAUUVFO2y3kbcEwpO4jgcdaAJaK+OL1fHNh4ku9MtLnXZ57Vu
EiM5YRk/IxTJZQQQQG5Ga9O+By+Lm8Uai2vnWvsiWhRftzS7PN3r038bsbunvQB7zRXjHxTv
/HWkarM+gS6hcW15D5KQWlo7iFdp3OHQ/LJuPoOgweoqL4MT+L5PEuqQ+JrrV3FvaIEjvzJg
MzZyN3U47+hoA9soryD41eKfEfhw6WPDt9dQyTCTzkht0kUKMYLEgkE54+hryy2+J/xDsC0j
6xJJJN+6CXUSZR92flQjJPGM4wM464oA+sqKZHu8td5BfA3EDHNPoAKK5BtV8V391fto1vor
WlvO9vH9qmlEjsmA2cLgc59elXdO8WadLoui3mp3lnp91qlvFLHbTTqrFnUHaucE8nHSgDoq
KjkdI13OyquQMk4HPFNaeJC4aRAY13PlgNo9T6Dg/lQBNRVUX9k1r9rF5bm2/wCewlGz884q
QXEJgE4mjMJG4Sbhtx656UATUUgIIBByD0NLQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU
UUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFZeta7p/h+y+16lcrChO1F5Z5G7KijlmPoKANSiuLGqeNNeAbTN
LttCs26T6oDJcEeohUgL9GbPtT18EXt6FbXPFutX3HzRW0i2cTfhEA3/AI9QB1dxdQWqb7ie
KFP70jhR+tZ83ibQIP8AXa5psfGfnu4x/M1ixfC/wXGwZtBt53zndcu8xJ9y5Oa1oPCPhq2/
1Hh/SojjGUs4wcflQAh8YeGQM/8ACR6R/wCBsf8A8VR/wl/hj/oY9I/8Do//AIqrUOh6Tbxt
HBpVjEjrtZUt0UEehAHSo5PDWgyoUk0XTXQ9Va0Qg/pQBNHrGlzuqQ6lZyM33VSdST9MGroI
IBBBB6EVz0vgLwhcMGk8MaQSBgYs4x/IVS/4Vh4PV98OktbuF2g291NFgf8AAXFAHYUVxv8A
wgs1sGbS/FniK0bO5VkuhcoD9JVYkfjQ1t4+0zLQahpGtxDnZcwtaSkegZNy5/4CKAOyorjv
+E5OnO0fiLQtT0nHW4ERubfGOvmxg4/4EBXTWGo2WqWqXVhdQ3Vu/wB2WCQOp/EUAW6KKKAK
93aW9/aS2t1GssEqlJI26MD2NElpbzTQSyQo0luxaJiOUJUqSPwJFWKKACiiigAooooAKrXl
zFZ2c91OWEUMbSOVBJCgZOAOScDtVmqOq3VzZ6Td3Vlai7uIYWkjty+zzGAyFzg4z9KAPIfg
K99fal4t1W+NxI1zNAqzXDMzNjzDjLcnAK/hivbK4L4e+Pb7xpfa3bX2i/2W2mvGmwyl23Nv
yG4GCNo49672gAooooAK+bvj9qqzeIotKe1WAQRpMk32YB52bIP7wkHYBxwCNwOfb6Rrzr4g
eLdH8PbZdd8JXGoW6PGkd08ELxbm3EBSzZyArHp6dMigD0GL/VJ8+/5R83973qSiigDK0bTp
tOjvVmkRzPezXC7c8K7ZAPuBXA3XgvW7bQrrSYtOsdSa+0q209rp5Qn2d40KFsEZKgneMc5z
x0NdVF40spfGH/CNm0uknYyKk5MZjcooZhgMWHB7qM1V0P4k6LrsV5KsV3aJa2f252uI1w0G
WG4FGb+6eDg+1AF/xn4ZbxV4Vl0VblrfzXiJmXgqFcNke/Fedr8PvGtzZ69d6nqEc2paibKV
hAVGfJkbdEA3y/c2kbvlJODxk16Jpni6z1EXfm2eo6e9tD9oZL62MbNFz868nI4PHUdxTtN8
X6fqdvdzRwX8f2SKOaSOW0cSFHBKFVAJbOD09KAPNZvC1zpr6I93oV/qEFxrUlzLp1w9s7P/
AKOQHMaBYgflJxk9PU4rSu/CusXGj2EsGnzWlkt9dTtpEUVvM8cUgwg8uQ+Vwd3GTt8zjoa9
C0TxBZa99rFss8U1pL5U8FxEY5I2IDDIPYggg1sUAYvhfT30vwvpthJ5yvDbqjLMVLqcdDt+
Xjpxxx3raoooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAKGr6nb
6NpF3qV022C1iaVz6gDOB7noPeue8O6DcXN2vifxCvmavOn7m3blNPiPIjQf3+m5upPHSpfG
sQvU0PTH/wBRe6tCsoJ4ZY1ebB47mIDFdXQAUV5l4jtxf+OdRE2h61q8EFhAUFhfGBYXLS5B
HmpkkbTxkjHSqS/EeXwj4C8O3N/E+oT3kM5dp7oRunlH/VsWGXkGQh7kqe9AHrVFcbe+OZY7
X7Vp+iT30MFnHe32LiONraN0LgYJ+Z9oJ28dueaPEPjh9FlRrXSZdRtVt4rm4njmVBDHK+xD
g8tkhj9BQB2VFFcP471l02aRYa/baPfm3kvRLLKikhOETDdmc8+yMO9AHcUVyd54jN58OG1/
TZhFJc2QeBwN3lyOABxg5IY45HUc1BbabqekeMdMiHiLU9Qtbi3uGngvWiI+XZtZdiLjBbB+
ooA7OivOdRl8QXXh3WdfsPEl7bNb3F0Le0FvbtEUikZAMtHu52E53d/atuZdU1/V9Rgt9ZuN
MtNPnW3U2kcZklkMaSEuZEYbRvUAADPOT0oA6uuR1LwZbpcnVPDxTR9YUZEkCYhnH9yWMcMD
643DseKfZarqdp4R1iS/ljm1HShcRmcrhZti70cqOmVK5A75rpLSRprOCR/vPGrHHqRQBR0H
VDq+jW940Bt5jlJ4CcmGVSVdCe+GBGe/WtWvP4fFGk+EvGPiDTda1W3s4rl4b+0Ez4GHTY4H
/A4ycf7Vdimq6fJpS6ol7b/2e0YlFyZAI9n97ceAKAL9Fc8fHfhEDJ8U6IBnH/H/ABf/ABVb
MNzbz2qXUM0clu6CRJUcFGUjIYEcEY5zQBYorJHifw+2duu6YcDJxdx9Pzq/HcwTWwuI543g
Zd4lVwVK+uemKAJ6Kp/2tp3/AEELX/v8v+NWUdZEDowZT0IOQaAH1nayJn0W+W2hknnMD+VF
FL5bO2DgB8jac45yMVo5FUL+9EGl3V3HNbARRuweeTbEpAP32GcL6ntQB5z8F/DHiDw9ba9P
4htXt7q9uVfDyB2cgEs2QTnJb1r1WuA+Ffjq+8eaJeX9/bW1u8Fz5Krbk8jaDkgknv8A5xXf
0AFFFFABXg3x2k0yTU9JSWSR7vz0UKl3uREByxeHnB5AB4zz1xivea4PxZ8RLTwr4istJvtJ
uZWvGiWG4Vowh3MVPU5+U9eO46ZGQDvKKKKAOPi8ERr41j8QvqDMYpZJo4BbRqdzpsO6QDcy
4PAJ7D0rK0b4Tadpa3qPetLHd6Z/ZrLDAkGUznzG2/fk6fMa1bHU9cv9TW+jvdMj0s389k1j
LEyzfundNyybiGclNwXaBtPXjJybH4jT6hqdhZW2nJcBpLiK+u42xDDJGkjrGmeXbCAk9Bn1
OADLGs+FvEt5pl3AuuxT3d7ElgZ/soiW2tjnzHC7zukbjJyB0wBVdvBniK+uNZt9S1ixNpqF
lBAk1ratGY2hkJUFC5ypDMGGec4475Hhf40xa/f+HdLex8vUr+V0vUAYJCu1jGVJ67vlP0z7
VLpXxYup7jVGv9PiW2tdPuLxBEJFf91LsCZcbX3Ag7lyB39AAdP4K8HT+E31JnurFor6RJRb
WVl9njhYLtO352yCAOvfPrXY1xieKtTsJNSj1ywtImt9OOpQm1uWZXRc7kYsowQcc8g5/Cqf
/CeX2nW1xJ4j023szDdWsTG3uGlCxzjIJ+TJZTwQBz9OoI7+isDSPE9hrWpNbabLHcQfZEuh
cI/BDO6bduMggxnr9O1b9ABRRRQB5j8TPF13beFNTOlT3Fvth/dXFum55fmAZl/uRDODIcZJ
AX1O5F8NvDZtEDRaiWKDL/2pc5zjr/rMVx3xLhuLjwzrIb7S0hCBgsoTI3qFadgOB83yQj1L
HJOV9gjBWNVPUAA0Acenwx0CIgx3GsoQdwK6tcDB9fv1Kvw60hPu3+vL9NZuR/7PXXUUAcVN
8OLGSQsmveJ4xx8qazNgfmSaWL4c2kMgePxH4pBHrq8h/Q12lFAHHyeBA6kL4q8UR5GMrqRJ
HI55U+n61Cvw8kU5Hjbxfn31BD/OOu2ooA4yPwFPERt8aeKzj+9ext/OM+v+cClfwRqBYFPH
HiNV4yDJCT78+XXZUUAcWngrWYypXx7r2VORuWBvzzHz+NVpYtf0LxZ4egk8UXWoWl/NNDPB
dW0IzthZwVMaKQcr6/1rva5DxKA3jXwapYr/AKVctwBzi2fjPXvQB19FFFABRRRQAUUUUAcr
4+hlXQYtWgUvLo11HqWwfxpHkSD6+Wz498V0dtcQ3dtFcW8iyQyqHR1OQwPIIqYjIweleaie
b4XalLBPFI/gy5kMkU6AudMkY8owHPlEnIPYmgDpNY8HQapqMt/FrGsaZcTRpHM2n3IjEipn
bnKnGNx5GOtV7/4faVdaTp+mw3WoWMFlFJAptZgGkjkx5iuWVs7sZJ4PXmuotriC7t47i2mj
mhkG5JI2DKw9QR1qegDj7z4faXdKIobzUbCBrWKzuIbOcItzDGMKsmVJ+7lcqQcEjNZepfDq
/wBVbWZZvFGoQSXx8uKG2EaxJAm7yYzlC2FLEnBHU9zmvRKKAKtjHcRWFtFdSiW4SJVlkAwH
cAZP4nNUrfw/p8WpX1/JCLm6vHVnedVYoqqFVF44UYJx6sT3rXooA5tfB9jHZW2npNcJpsF4
12LNCqxsSxcIcAHy1c7gufQHIGK0bzS0vLyK9WaWG5it5reKRMHYJNhLYIIJBjUjt9a06KAM
SDw7aQeFzoKvKbcxNGzyEM7lslmY9CSSSfcmq19ourR6jdX+g6nb2kl2FNxDd2pnjZ1AUOu1
1KttAHUg7Rx3rpKKAMjR9GTTNJNnPKb2aZnkup5UA8+RzlyV6AHoF6AADtWsBgYHSlqte3tv
p1jPe3cqxW0CGSSRjgKoGSaAPnv4p+DfEfjX4maidC0z7Sllb28crGaNACylh98j36Z/WvUr
XT9e0P4TWWl2WlQX+rw2UcElnNMFQ5ADqWyAcAkcHGe9W/AFrPJpl7r15EY7rXLtr3y3GGjh
wFhQ/RFU/VjXYUAfJWpfCLx1eXstzb+EksonJdYIbyJlQdcDMhPfgV9FW+n6jpPwyg0y1slu
dSttKS3W3d0AeQRhSpJyvX14NdXRQB8cf8Kj8ePub/hHLgYGT88Y/Ibq+jvDGnXOm/CWy07U
9Hmu50sTFPp67d8gbIKfMQOh55/Wu5ooA+NNS+HHi839y8HhLUIYTIzRxJGXCKTkKDkk4BA6
mvdtL07WdM/Z/hsLXR2uNUFqQbC5hyTulJYMjcn5WPHX07V6rRQB8Wy+BfGlu0pj8L6xErjY
yw2srAqedvGSRx+gzXoug32reBfgNrUeo6FdpLe6hLarHdxNH5aSwKvmFWXlQVI5wCTjNfRt
Y3ia40218O3cmsWzXOn7Qk0IhMpcMwUAKOTyRQB5D8Gbq9s/g7r91pVk13qEV5KYoV+9I3lR
4Axg9z3z6elQ/AbTNd0zxLrS6rpl/ZRS2yuFuYJIl3b84AYAdzXpvw7vfC99oFxJ4SszaaeL
t0kQxGPMu1STg+xUfhjtXYUAfN/ximv7rx1jTvDWoskCKss5juAt0QD02MAUHAyMEkHmux+B
kN+lprz3VpfWttJNEYIrpWBB2nftLc4yRgdhjknJr1+igDwT462V9aX9td2c2syzX6hEjt7t
jDEEwGHlBf4tw/i5Ofx830LTvE8+t+HrW/sNbaKDU4ygnjl8uLLIWwCOD0JPoBX2HRQAUUUU
AZA8O6Mutf2yNMtRqPP+keWN+SMZ+uOM9ccVLb6HpdrDFBb2FvFDC7yRokYAVnBDEe53Nn61
xh07UYr3StSiu9bN5PrV0k0T3UrwiL/SCitFv2LGNkYyB6cnNZvg+/u5/Eeiqurazc6k8Ex1
60ui5ht5NueFYbYyJDtUJ1X2oA7yLwroVvNDNDpdrHJC8ckbImCrRoY06f3UJAqK18G6BaXF
zNDYZa5ikhdZJpJEEcjbnRUZiqKx5IUAGsvxrepb3emRajq11pGiukrXF5bzeUfNGzy4y4GV
BBc9slQPY8dceNXl07SLG78UyaZcrpl3dzOzRRSykFRbb9wOGdSX2gZNAHoEXgjQY7e5t3t5
54rlI45BcXUsp8tG3JGCzEhAc/KODk5zVvUvDem6olwJ45o5J3ikeWCd45A0f3CGU5BHt61w
Q8d679jhl0yyXWQfDkN/IyTJGI5v3gduRlslQNo/u4xzTbvxZq3n3NxNrf8AZ89klj9msSsW
2/8ANVS5IKlySWZQFIC7c+tAzvdG8L6ToUzzWEMizSRCKSWSVpHkG95MsWJyxaRySeTmtyvG
L74m+IrTW7rSPsRYnWVjguVt/kSzE/ktu54beAoJ/vZ9K7KPxHqQ8dnwuUVpPMa9aZo8AWOw
AYweX847M+gJoEdrRRRQB4x8RpEHg/UbdzaLIJwiNI7OscpkHCHrJPg5Z+iD5RjnPsqghQCc
kDk14j43zH4auTACAyxoDZx8GITLwufuW4PV/vSvzwo59woGwoorN1qO+l0e6i0xlS9kTZFI
xwIyeN//AAEEnHfGKBGZpHiuPWNev9K+wz24t18y3mcgrdRh2jZlHYB1xz1BB6Gl1DXtSi1u
fTdL0YX729vFPK7XSwgeYzhVGQcn92SenUVjWHgrV9E1TRLu38Q3moRWGbVra5jiQC2ZQpwV
UEkFY25Jzt9a6DRbK8j1PV7+9hjha5nVYI0bcRCi7VLHpkkscDoCBQBT/wCErnk8NaTqlppM
lxd6mypDZeeikMUZyC54wFRj+FQW/jKWOHVG1nRZ9Pn08wAQRyrcNOZThFTbgFi3ygHuaj0r
Q9Uhbwva3MKpBpETzyyiUHdMY3iVAOpwsjEk4HTGecJrug6nNearqNjbrLOJbG5t4nlAE5gY
syZP3CQSAemcH1oAu2fiTUTq1rY6v4euNNS7LLbTm4jmUuAW2Ps+4xUEjqDgjNblvfRXN3eW
yBg9q6o5YcEsoYY/AiuY+33fibV9Nt10TU7C2srj7XcT30SxglVYKiYY7iWbJI4AHXkV0Nlp
MVnqupX6yyPJfvG7qx+VNiBAF9uM/UmgDSrk/EY/4rjwYeP+Pi6/9JnrrK5PxH/yPHgz/r4u
v/SZ6AOsooooAKKKKACiiigAqKSJJo2jkRWjYFWVhkMD1BFS0UAcDN4BvdGlkuvBGsNo7Oxd
9OmTzrSRueinmPPqv5U8eLPFmkIy694MubhUHN1osy3Cv7iNiriu7ooA4pfip4UUhL+6u9Ml
zgpf2M0JH1JXA/OtW28b+FbsRmDxJpLF/ur9sjDH8Cc1vMoYYYAj0IrIvPCvh6/LNeaDplwW
6mW0jYn8SKAL8N/Z3IU293BKH+75cgbP0watVx1z8LPA9025/DVkpzn9yDF/6CRUA+E/g9Bi
LT7mFeTth1C4QZz6B6AO4oriB8KPCoY4h1DBGMf2ncY/9D/zij/hU/g9v9bYXUq/3JdQuHX8
i9AHVXOrabZqWutQtIFBwTLMqgH8TXP3nxM8F2LFZfEdjIw/ht3M5/JAada/DbwZZyB4fDOm
lgMAyQCT/wBCzz710FrptjYj/RLK3t+AP3USpwOg4FAFXQte0/xJpUep6XK8tnKzLHI0TJv2
kgkBgDjIPNcfc22peN/F2paNqxS10HSJ4Wazi+Zr8kb0Mjdk4B2AfU8VseEglhrHiXR4gq21
tercQIpGI1mjV2XHb5/MOPepfCDi+TV9bXmLUr93gYMSGijVYUYegPllv+BZoA6cAAAAYA6C
loooAKKKKACiiigAooooAKguZo7e0mmm/wBXGhd+M8AZNT1i+J9Q0TT9CuB4huorfTrlTbSN
IxUMHUgrkc5Iz0oA4T4BIg+Hs88cQjE+oTSbQc9lA/lj8K9VrmfA0Phq38MxJ4SZG0rzH2sr
O2Xz83L8nmumoAKKKKACiiigAooooA5+28ZeH7zV49Lg1SJ72RpESLDDeUzvwSMHG1uh7VJp
3izQNVluYrHVrWdrePzZSr8Knd8ngr7jis+bwk1zp2l2Ul2Slp9oSWQcOyyxSJkHs3zg1hy+
Cte1jTv7N1OXTbS3ttHm023lsyzNKzhAHZSoCqAg+QE8k88CgDok8d+FZrOW7Gv2P2eJ1jd2
lAALAlevrg4PQ4qSw/4RfV7ltSsjpt7PfDJmRlkMvlgKcdfu5AOOmRnrWedJ1jV9O1a31TSt
Hs5bjTzZQyQytM0mQ33jtXCAkELyetUvG1lLa+GdJt9Plit9bSRLWxMcZILSL5UmAMYARmfP
bYD2oGbUGp+EfDdrb2aanpVhD5eYEe6jXKFmPy5OSud3t1q7eXugx6jZre3Omrftg2gnkjEp
zwPLzzz7Vzk/gWJTqUMNhaS250OHTrQTHJ3p5o54+UYZOQc/lWB4x8PeLL7U4mtNPlvYLaa0
ks0hnt4YlWPazrIWHmElgcYOOR6cgHpV3daVaxlryeziQPtJmdVAbh8c9+jfrVHdo+nazcXs
+qxC8u40VVuLlRsjGcCNeMKSST6nvwMcTN4U1bT/ABdqPiCXRxrtndSTrHprSRfuC6xASLvO
35ghVu4HTIJrZt/BoOmeDYb3T7S4m01lF20iK+1BbSoFBP3gHaMDr0B7UCO7ooooA8f+JcMd
r4a1OFZ2vpw0Mlw8snlqshcbdxH33II2R/dVRuPYn14ZwM9a8a8d2vk+B78RKg8p1WOSUGdA
7SgsiN1Zz1eU5AIKjvj2UZ2jdjOOcUDHUUUUCCiiigAooooAKKKKACuT8Rg/8Jx4NPOPtN1/
6TPXWVyfiM/8Vx4MH/Txddv+nZ6AOsooooAKKKKACiiigAooooAKK43Vtd1DWdTn8O+GZFWa
H5dQ1MjKWef4E7NNjt0XqfSn/wDCAaTGqmXUddJAwWbWbkbj6n5+v0oA6+iuGvfCfhzTY4ZL
rVtahE8qwwn+2bol3Y4UKN5yef5npUv/AArbTiGA1rxIoY541ibj260AdpRXFDwZp63qWv8A
wk/iIXXlF1i/tiTf5YIBOM9MkDNSy+AY5AAvijxVFjumquc/mDQB2FFcVbeB9u4QeNfFL7SV
bOoJJg+hyhwakm8D3rKBF418TRnPJM8Tcf8AfugDsa5/xR4t0fwhphvdVuRECD5MKnMkzD+F
F7np7DPOKz4fCWrRRKI/HWusnUFktnJ79TESajn8F6rMUlPjPVWuI8+VI9raMUz1x+6z+RoA
5nw5Nq/jCxvBa2lzYxaxN5+p6lIrRFI9oVbe3z8zEIoUvwoJYjORXqVrawWNpDaW0axQQoI4
0UYCqBgAVyP/AAiHinn/AIuFqXX/AJ8bf/4mnJ4b8TQyIjeP7tnKnarWFvlsdTjbz1/lQB2l
FeZeKr/xD4L046jc+N7edl3SR2d7YxRC5VF3tGrpghiAQD6kDqRXo1rcR3lpDcxHKTRrIv0I
yKAJ6KKKACiiigAooooAK5H4l25ufhxryK6IRas25hngdQPcjIHua66sfxFoFp4l0S40m9eV
IJsZeEgOuDngkED06dCaAOM+BKMvwrsSykB552UkdRvIz+YP5V6XWL4X8OWvhTw9baLZSzSW
9uX2PMQXO52c5wAOrHtW1QAUUUUAFFFFABRRRQBxWgePYte8W3OgraQq0MMkwlhu1mxskCFZ
FA+RuQQCTVvxtquqWGn2VrosTSajqF2trFtZFZF2M7sC+VBCocZB69D0pNC8C6Z4f1uXVbae
9nuHha3jFxKGWGNn3lVwoON3qSa19Z0lNWtoENxPbT28ont7iDG+JwCuRuBB+VmBBByCaAMD
QvEwttI0+HUxqLXUl++nTveeUXhmwzAOYwF2kABSBzuX1zUk3jy1Nla3On6XqGom6WeWKK2V
Nxhiba0vzMBtJK45ydw4qrrPgqZ/A97oOnym7ur6fzZ7y+m2OHLBjLlF+8u1cAADgVfvPCCr
ZadFoupT6TcWFobOCaONJMxELwysOeUU5GDn60AZ3hz4k22sW8UmpaTe6Qstk99HLchfKliT
BYowOTgEHkDil0/4oaHfQ6rL5d1B/Z1oL5kcIzSwkcMm1iM9BgkHJGaz/DPw2vrfTrSLxPrT
6msOmyWEVosQRLdZQBJhxy5wAoJxxUw+Gv2Twxrem295DJNe2Ytbd0sYbcxgDgsyKC5JwSSe
3AFAHT6L4kg1m5ntTYX1hdQRxytb3sQRyj52sMEjGVI65BGCBW7XO6FoF9p97dX+q6wdSvp4
o4BKtuIESNNxACgnklmJOfTGK6KgAooooA8u+Ic0+peENQsdNgm8qKJGSytsI8irIPmcH7qH
aQqj5n7cCrR+Km26Fs3g7xJ5vnrb7RBGT5hXdt4fk7eT6Driugu/D91eag9001vBmfcgjTPl
rjBl6fNMQAoY8IOmcHcXvh0hoxYRRpDFbNGVEzBpeciPPIRWPLuPmagZhf8AC17QsjDwv4k8
h0kkWX7ImNsf32+/0GRz05om+LenW6F5fDfidFWEXDE6ePljJwGPz8An1rzHx3N4j8OeJpdU
m1SwZ7RYw1lLdA+ehxjbbg4WJGI2q2CcbjmvRvDkNz4s0a01jTbtVguJyxkmkWSVMfelkUDa
02eFU/JGMYBxigCZvi9pke/f4d8Tr5cixPnTvuuwBVT83Ugg4680+L4u6DKY1Gm695khZVT+
zHLFk++vHUr3x0q8nh3UiDI6xxAJIUht5iGjyfuq5H+sfJ3ynkA4XqWqOTw7rBLZW3lBRUZF
fYsmcfu/VIF6kDLSEc4HUArf8Lg8OmIzCy1zyhF5+/8As6THl/38/wB336UH4v8AhtPNMltr
UYiKCQtp0mE3/czxxuyMeuRirs3hvWJQ0c11DODKuJJF4c4z5sijAIQ5VIh8o4Zix6D+FdQk
niaKaCJftBYyMfMeMDrNyuHuGwBubiMcKDjkArH4u+FhOYn/ALURhIYSG06b/WDnZjbndjnH
pTP+Fy+Cym/7ddgbS+fsE3AHBP3egPWnT+GtXii/cQwsUjYokcu1l3HBiRyMgtyZJj87Z+Ue
jH8J6wLZbfZaSQqI18r7sUh4O0qMbbdP+eY+aRh8xA6ghx+MngsKWa+uwoQOSbCfAU8A/c6H
sazT450LxV8SfCdpo9xLNLbyXbzh4JI/L/cMACGA5/l+NXn8La1cXkRkKqPtG4TSsrEFf+W8
ijhm5xFH9yPqcnArd8O+HYtNf7dPaLDdFWVIy4kMQY5Zmf8AikfALt7ADIXJAOnooooAKKKK
ACiiigArifEGuahq+qv4X8LzIl0F/wCJjqHVbBD2GOsp5wO3U0/X9Z1DV9Rfwz4ZmEd6Mfb9
Q27ksIz2HrKw6L26nHFbOiaHZeF9E+xabBNKEDSMS4aW4kPJZmOAXY9zgfQUAGmaPB4b0L7D
o1qrmNSwWWTaZpD1Z3wSWJ6tg1xfia1udWYXXiD4f6ZMiKsazXGrouCTwudo7nA9zU2uy3ur
yI+oeEPFsR5j22GqRojJzyyxzgE89x070ukeGDaWY1vUtJ1a5urWfzbHTX1N7l41GArMJJfL
8zqeDgcYyRQMm8PeEY/D9mNWXwpp41hWPkW1nNn7PGRjaJJDgt1yQB1x0rO1jSW1ufy7v4fz
SXdzulxLrSIFOcFmCSZ2gkZ2g9R3p+pSi+1Brifwx4+iknydltflIwQB0VLjaufwrc0mwg8L
6ampzaVqU+qXSKs4WeS/mjHUR73OdoyemBnNAEcGix+DtJji0jwtJfXF3Gsd81ndBSMDHDTS
b9uWbaAePaubHh61v7uGzsfB+v2c29Gknu9aaNYYy3LfJO7HgNgY5I6jBqW/uElmJtbb4ifa
Zj8kCGWOPcScAu3yoM9TnAHNdGI9M8FW0xaHXL27vhvnuorea8mOBgbpFXgKOgOO/FAEer2V
toeipoWm+HNbnsMGQyaXcrG4bduOXMqyFieT1zXPafoceuX0Vqth450+Fw32lr7VXSMJg/8A
TRixJwMDHBPPFMmvNNkd/sPiHx892zYS2S3lXzHPAGZYdqDJ7kAY9hXTXE2j+CtNeG+1bU0u
tQJZ79omuZy2AuSwjKgLwACoUenNADfEN1b29lHpFvpniiO3swojk0aMjKhcBQ2ckYP6VkaH
o6a/qDic+NobGBQ0iavdPEkz7gQuzq4wDnkDoMHPFKTVpLuVbTQPHmu3l/dShYYJLCLAzjcz
M0ACqBk9unAzWy+teHdB0j/hH4vE+pWd3auRLdC3aWZ5CSWLF4mU5YknA+mKYEGr6qt9e3DR
3Pj2yDcBLTSm8tSowCuYSefrzWp4T0vET+JtVuNUe8kieNW1YRxvbwBifuIqhN2Ax79Mnisn
SVl8TamLa38aa9f2EAWW4/0OK3RyGG2MyCNG5wche3UjIzV+MHjG30fTBooxK04Et5Gd4Bhz
xEWUEqZSpXPoG5GRSA8y+Lfi6bVnUrlBfrmJDwY7JWzGCOzSOvmkEZwsXoa+i/C3/Io6L/14
Qf8Aota+KLq41HxBqMtzMZ7y7kwWbl2wAFH4AAD8q918K+IPH+q6Qtro7ajILGGOFgbazRUI
XAA3sCw+U80CPeaK57wpaa9Bpiy+IdTa7u5URmha3ii8hsfMuYyQ3PfPauhoAKKKKACiiigA
rj/iZBv8BajKus3GjtbqJluoHdSCD907SCQ2cY9SD2rsK5zxnoF14m0B9NtNRFgzuC8jQ+ar
LgjBXIzyQR7qKAMb4O3NzefC7R7i7nmnnczlpJnLM3758ZJ5PFd5WB4M0CTwv4R0/RZZ1ne0
QoZEXAbLE9PxrfoAKKKKACiiigAooooAKKKY7pEjO7BUUZLE4AFAD6K4+7+JXhmG6azsryXV
r0An7NpcLXTcdeUBUfiayLjxd4x1PWLfStN8ORaN9qheWK61eXcSFIDARx5wwDA4J9fSgD0e
uc1bxv4d0W4Ftd6nG94xwtrbgzzE+mxAW/MVl/8ACCXeqDd4m8TanqQbra2z/Y7cg9VKx/Mw
+rGui0fw5o2gxeXpOlWtkuMEwxBWb6nqfxoAdomsWWv6TBqenszW827bvQqwKkqQQeQQQRit
OuV8Pv8A2f4s8QaIxbY7pqdvu/uzZDgfSRGP/A66qgAooooAKKKKAPANf1mLxl8e9P8ADd7a
Wsml2Vw0bI0KM0rJEzHcxySM8benHTNe5adpVhpFotpp1lb2lupyIoIwi59cDvXkH/CB3+nf
tAWWt2Gk3C6RK8lxLcF1ZBI0bhjxyuWI4Pr+A9soAoajqVtpNm13eOyxKQuFQuzMTgKqqCWY
kgAAZNZ+leJ7bVdRl042l/ZXkaeasd7bmIyR5ALoehAJAPcZGRzUPiotbPo2pukslpp9/wCd
cLGjOwRopIw20ZJCtIpPHABPas/VPFyajo2rt4Xjnvrq2tWZbmCLKK5OCqk/ecAFtoB+6Aeo
FAHa0V47q3iW10LR/EK6TrGqT2dzaxW9rPcNPOyXsgkyI2b5shAHIHClR0Jwaw11pdG8V2Hh
LV9Tup4/ss0JvHuHlW3O1ZmQuC4/jzgZHOOcUAe10V4fa6hqFn4Yjn1PxHcRaNc65FE9xbz3
W+GLyW3qJp1VyhkCcjIGW564s6r4g1yz8I3N34W1C/vo0vJ49NeVDMZ7UQAyOWbk+W4fYxOT
gD5s0Dsez0V5NaeMfEUHhi+vtcE8Gp2l7Yh7C3iVn+zs0fK/3jJlwecAggYwag1PxF8QotI1
x0WGHVU1S3isreNUdUjeMSGPJHzHBAJ7nOO1Aj2CivGNO+Imv60Nbvtsmmac8mn/AGWSZIyb
O3lkaOSY5HJO0n5sgcdqu6x4r8QaWkmn6fqbarE2qRWy6iPs6yIrxFzFkhYt2QAGIH3sYzig
D1qiuU8A32taj4YW41yaCa68+VFkieNtyKxUbjGSm7IIO2igDq64rXNcvtc1Gfwz4ZkZZ0+S
/wBUAzHYgjlVP8U3TAH3c5PStjxbLqyeFtQGh2slzqckLR26xypGUdhgPuYgfLnd+Fcd4e1j
X/DWj2ukj4cahEkMQLtb3kMu9z95id3JJyTk5oA7jQdB0/w3pMWnadB5cKfMzHl5GPV3b+Jj
3P8ASqOqaFrd7dzT2Xi29sI2A2QR2lvIicerIWPPPWsdviPdQDFz4E8Wq+SMQWSSjpnqHoHx
OjBbzfB/jGLafm3aQxwPXIYjFAF7TvCeqx6pa3ut+KrzVktGLw27W8cCByCNzbAN2ATjPSrG
p6N4lubyWaw8ViygY/JB/ZscoTj1Jyeeaxf+Ft6OCQ2i+I1xnrpb1h6jrfw71G+mvr7RtZku
ZMPK/wBiu17YBIGAOlAHb6ToGqWl/Je6rr82p3IiMUA8gQRQg8k7FOGYkDk9hgY5zXbSPG/O
zxbpuewOin+fnVwUp+FoXMmi66g3Ej9zfrye3X/9Xan29/8ACRAXWXWYGbGcSamCcD2PbOKA
O90nQtdS8a/1zWob27jiaO0SG1McEBbq5Xdl2PA6jAyB1JqE23xBXO3VvDr8kjfp8wznoOJu
3+c1x/8Aavwo/wCghrf/AH/1X/Gqcl58Lss//CQ+Io1znAl1DA591oGeiaNp3if+1DfeINUt
JBHG0dva6dHJFESTkySBmJZsAADoOe5zVKe78bw3UdsZ/CwnmDNDG3nhnC4ycegyMntkVyS6
38OGWUJ458Qw7WIctqV6hDH/AHu9XdC8WfDfQb2a9j8X3F7dSxrEZr+5mndUHO1Sw4BPJ96A
Or0208XLHqN5qd5prX8qrHZ20PmfZogOrMSAxZs8+mABUMz/ABEVj5Fv4XddowXnuFO7ucBD
x7Uq/E/wQxXHibT/AJumZMfnnp0qX/hZXgr/AKGfS/8AwIFAi3DPdeHPCQn1i5a/vYULStEO
ZpWbhIwfVmCqPoK+UPG+s3fiXxNIknkXFykjh57cbvNYnnDbQxRVAVQegUnuSfYfiz4m0fxF
odnDoHiK2vL9Z9tvp9sDK88r4VWBU5VlySvuRU3w++CFjplrFf8AiWMzahJGQ1sJTsiJPDBl
wd2OCMkcmgDJ8DfCHXbJJlvv7GjjYLLDdSWQumfcBlQd6Mox6jua93t4I7W2it4kVI4kCIqj
AAAwAKeiCONUXO1QAMnPFPoAKKKKACiiigAooooAK4n4qaXdar8PdSW0vGtZLdPtO5WYFwgJ
K8c5PYeuK7avBPj1rWuaXrOnQWl5fwabLaSPKtvIUDNnYcnGCBuXj/a7ZBoA9D+EclxN8LtE
kuriS4mZZS0kjFm/1r4BJ54HH4V3FfP/AMA9O8QXxOqXOq3qaDZNJHbWYnYRyytyxK9CBuJ5
/iOexr6AoAKKKyNX8S6LoCBtV1W0tCfupLKA7f7q9W/AUAa9FcYfG2oalhfDfhbUr9TyLq8H
2KDHqDIN7fglI2ieNdXRhqfiO20qJuDBo0G58f8AXaXnPuFFAHTahq2naRbm41K+trOEf8tL
iVUH5k1yy/Eix1FzH4a0nVdefoJLWDy4AfQyyFVH1Gaz/A/g7QprWa61WxTU9dtLua1u7u/Y
3Ds6OdrDeSFyhRhgDgity71DX77UL2x8Oxabaw6cywvNfo7iSQor7URGXChXT5iepwBxmgDn
PE+r/EW10eTU9uj6NYxSJ5/ls11cRRFgGfLARnaDkjHY81sRfDjSb0rca9faj4hkPzj7fckw
g9crEmEA9sGtjSb0eJNCuINRtRBPmS0vrYMWCOOGAbAypBBB9GFVPAN9cXnhC1hvWJvrBnsb
nI58yJimT9QFb8aAL+lS6Xaahc6Jp9lHZvaxxztFDCsaFX3BWULx/AR+H0rO8co1rptnrsWd
+jXaXTY7wnKTD6eW7H/gNbEmlRv4gg1cSuskdrJbNGANsisysCe+QVOP941bu7WG+sp7S4Tf
DPG0UinurDBH5GgCYEEAggg9CKdXDeHPF+naX4Oth4h1a0tbuxMllcGaZQzvCxjJA6knaD07
1m33xgsHnSDw9o+o6zI+3ZIsZhhbdII1w7DJBc4yFPQ+hoA6LxCBp/iTw/rK5AM7abOcgAxz
Abc+uJUjA/3jXU15NCvi7xvrVpZ6tfWdpo6SNcz22nKSZFilAiPmt82HdGIIC8IT6V6zQAUU
UUAFFFFAHll1revaX8bNJ8P/APCRtd6dfRSTy2c9tGphXa5VQ6oM8rxznjn39Tr58t7+7vf2
lbRNRnu2ltZp4LcPbiMGERylcYPIyeuOR+VfQdAHPeLPFFp4S0mO9vCuJZ0t4g7hFLtnG5j9
1QASTzwKsaDrces6TZ3ZksvOuY2kWO1uhOpVWwSrYXdjK54GCcVB4i068u5NJvbCGGe4067N
wLeWQxrIDE8ZG7BwRvyDjtjjNcTrnh/WLfQrRrR47DxLe6nM8SWcLTRxR3B2SqWAAwqFZC5A
yye9AHZ654k8K6fa217q2p6aFiJuLUySozFgGXdGM5JwWGR6mptM13w7rEU2s6dqFjcLFH5c
1yki/u0HzYc/wjqea4rxd4c1DR9G1v8AsbRotRtbnQk09F83bLarEjj5QQd4wwIC87lHrkMu
fCeteJNE1vzdFt9AkubO1tY7WG4RjL5UpkckqNqgg7FznHOeOKAO8/tbw/qFjFqY1HTri0gm
zHcidHjSQAjhs4DYYj15q42p6elkL1762WzPS4MqiM9vvZxXko8JTaQmm3z+HtR1G5n1wSSW
N5d28rSoLWUBztVYlweQCew55AGjdeHfEP8AYVtBBoKw2M17c3E+mWn2R5LZW4iCecGiH8TN
t5y3BxxQB6hFNHcRLLDIskbqGV0OQwPQgjqKmrmPAOnX2k+CdM07UrX7NdW0ZjaPer8Bjg5X
jkYOO1dPQBE0UbF90aneNrZH3h6H1HJqGPTbGGzNnFZ28dqc5hWNQhz1+XGKt0UAQW1tBaQr
BbQxwwp92ONQqr9AKKnooAKKKKAGsyohdiAqjJJ7CqKarpzabb6iLyIWVwEMMzNhX34CYJ9c
jH1qzdY+xzZJA8ts4GT0rynwZpmraUnhjWPEkiXlrPaxW1rEse1dLYriJgAcEuuFZsZDEDOD
QB67RXm51bU9Q8SWWq2GuTNpM2sf2fHbJGjwzRLAxdwQu4nzEcZzjj0rO0Px5d6j4/0+NdQk
XR9TjuDFDdTW2QU+6FRPnQ9fvk59BjAAPWaK8M0P4keI2ttXnu9QWZItH/tCIyQwnYfNC5Xy
j93aej/Nnt69TD4+1F31u8vbCWxshBaf2XDsX7Q5uJJI0kfcwVcsgOGIAGMmgD0qivKbHxN4
jn8JeLmfVEj1PQHeZZJI4JXeMQ+YFdYzsGSCMj09Qa29b8San4L07T7vVLldVgkhlhaS3tvL
aa6JDQgAEgKwDJ9cHPNAHc7Qc5A5603y48n5F568de1eeatrviyK41Xyr/S7MaJYQXdxFJbl
vtTFXZwG3/IhKFQcE1W8W/ELUdNEs2kQM62KwG9jksiyI0mG2NIZF2/Ky9Fbk80AeitplhIx
Z7K2Zj3aJSf5U3+yNN/6B1p/35X/AAq7RQBQg0jTLaRZLfTrSJ1ACskKqQB0wQKv0UUAFFFF
ABRRRQAUUUUAFFFYGv8AirT/AA7JawXC3Fxe3ZYW1laReZNNtGTtX0A7kgUAb9c3438MJ4u8
L3WkHykkn2qkzjmH5gSw4POB04z0yM5qiuoeONWlxa6RYaJaHpNqMpuJsevlRkKD7F/8KRvA
w1Qsdf8AEOq6rk/NAk/2aAcdPLix/wCPE/zyASrrnhLwNpVroqX8EQtU8qK1iJmmOOuUQFsk
9TjqahbxN4n1ZB/YHhWWCM9LrWpRbqPpEu6Q/iFqnpmhaX4L+IUUWl2aWtlrlmYwkY4WeAlu
/Tcjt+KVveL2lTRomS7uLWE3cCXElu21/KeQIcN1X7wJI5wDQBnL4V13VMt4h8U3RRutnpSf
ZIh6gvzIwxx94VR8G+HdL8OeLdf02Kxi83fFfWtzN+8mMUi7SvmNliFdG7n7w9a1dJ0uHw34
sntreS4a21S2Eqi4uXlImiOH5ck5ZXU/8ANSeIWXTfEeg6yWKo0rabP6bZsFCfpIiD/gRoAs
+IpNQE2l21nfNYx3d0YZp44VeRR5bsu3dlRkqBkqetQ+H47vTtS1TSLvULm+8tkurea5IL+V
ICCuQADh0ftwGFaeq6cdSW1j87ylhuorhiFyTsbcAD2yQAT6ZHepZLW3W+XUGG2WKF4g5cgB
CVY5HTqo5PTn1NAGDa50r4i3tvtYQazaLdIe3nw4jkH1KNEf+AmpLy11vSdVvL/Q7S1v4r4q
9xa3FwYCsqqqCRX2tnKKoKkD7gIPJFc54y8eeHra/wBJGn3w1HWbW+QxWlgPOaUODG8eR8oJ
ViQCeqism/8Aid4q1SAHw94dhs0kgSWKXUpNzyGSXyo1WNOjMwbG44IUt0FAHoXhrTr+xtbq
fVHhN/fXLXU625JjQkKiqpPJARFGcDJya5S/8a+HfA/jXWYdR1GKKC+ihvCkY3ss4/dOpVQS
CVWI8+jGuC8TasYHSXxV4wvr6PzJZY7O1b7LHdQRqY9oWPn55iQGJ+4jHuK7PQ/hbHppiiSK
2hhi8m3ldVBe6hA82Yk4JzJLtXBPEaY4zQMddfFi5vJUg8P+HLp99x9nN1qjC1ijbyzISRyx
UINxOBgY9Rnn7i78deJgkV5rktgt1HEiW2lQ+XsmmJKK0hy+FiBkbpgYHU5r0qHwRpW1vtqP
evJHNHK0rEB/NffIcDpnCr1+6oXpXQRwRQlzHEiF23NtUDccAZPqcAD8KBHkWifDTy5v7Utd
NFtcus1xBcX8jPMkj4jj3ZychQ8pBH33AHTjvLTwXYW028vKypsWFBhQkaRGNE9Tt3SMDx8z
k+ldRRQBVs7C1062htrSFIooYliRVGMIowo+gq1RRQAUUUUAFFFFAHIRav4KvfHflJLZP4nh
VoBvjImUAElQSPQnp2Jrr68i1jUdPl/aL8PWccKpdW1rMJ5NmC7PExUdOcDvk9cdq9doAx9Y
1n+ypLWKPTb2/nuSwSK0CbgFGSSXdQB+PUiufuvibo9nZ2s0llqPnXEUkxtSkaSwpG5Ri+5w
PvKQACSccCutmskmvra7ZmD24cKBjB3AZz+Vcnq3w9t9QeK4ivVS8RJYzNc2UVyCskjSZCOM
BgWOCPXkGgB03xI0eEPJFaanc2cMENxc3kFtujt45UDqz87vukE4BIHJq5deOdHtNaXTn85x
9oW0kukUGGKdsYjY5zn5hyAQCcEg1k3XgXVbm+1eGLXI7TSdSjhguLdLRWeWNYRG2G4CFgCv
AOABjFS3Pw+gTxFca3YmxE8k5u8T6fHLL5u3osrcqpIBx1HOCM8AzWh8ZaZN4lGhJFeGcyvA
J/s7eQZETeyB+mQtTL4psBrz6PLHeW06xvIktxbskUoTG/Y54OMj29M1yOm+FvGlpcaHfXWq
afdGG/e7urYWvlsvnbvNw+8htocgDA6D0pdO+F09lrovpdUs5IzFcwyvHYFLidJhjLyeYQWX
AwdvrxzQI6Sz8d6FeG4WCW73QQLclDZTb5IWOFkRdu51J7gGki8feHJtMg1FL2dreeQxQYsp
90rAZOxNm5gB1IBA9ao+DPAUHhO7lmVNNZvIS3jktrQxSMo+8zsWbJYgcDA4qx/wjOo6bpui
DRrm1kvtJtmtVN4jCOZGChs7eVOUU9+hHfNAFu78ceHLK3t559WhRLmE3ERAZi0Y6tgDIHbn
HNbsE8dzbxzwuHilQOjDupGQa47XPAf/AAlEdi2q3SpcQWcsErWQeHzZJAM8hs+WCCdpzk4y
eoPUaPYHS9EsNPL+YbW2jgL/AN7aoXP6UAX6KKKACiiigAooooAaEVQAFAA6ADpVOLSNNhuW
uotPtI7hm3NKkKhyfUnGc1eooAoW2j6ZZJMlrp1pAs/MqxQKok/3sDn8amuLS3uoJIbi3imj
lXZIkiBldfQg9RyeKs0UAZlpoOkWNtNa2elWNvbzJ5csUVuirIvPysAOR8zcH1PrTNT0WPV7
mwe5nmENnOLj7OoXZK68oWyCflPIAI565wK1qKAOcv8AwV4f1fXP7Y1PT47y7CRonn/MqBCx
GF6dWOc56D0qXU/CHh3Wbz7XqWjWV1cHAZ5Yg27AIGfXAJxnpW9RQBGkaxxrGgCooAUDsBUl
FFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAV4t451ZotRsvE6JEp0y8gumlZMyGBmZEgUjpuj82Zs9Ay+1
e01554p0+CJruCaa4jW8+0M1wzglVaP99Lt9EiVYkPq/IPWgDv45UmjWSNg6OAysDkEHoRXj
+gavd6Te/wBvaXoetz6beNLLrUkqBYyS7ETxKTuZlHB2ggqB3Arrvhbqr6j4FtLa4WSO80wt
YXEcq4dGj4XI9dm0/jXQTXuj+GNKgiuby3sbKCNYovtEwUBVAAGWOTxj1NAGR47Rm8MprNoS
8+kTJqUWzneqZ3j6NGzjj1rYvrW28Q6MiLO/2S5Ecu6IgeYmQ4GSOjYAPsTXGah8W9CmJtdG
s7rXJJGMOYo/Lty20sVaV8ADaCScEYGa4rRdY8eP4esdHtb2y0mDyIYrTbEZZx5hZljdmOBs
gXeSBkLt7ngA9wvZLK2jS7vngiS3JdZpiFEZIIJBPTgkfjXnfjP4keFLzQdS02xnm1e6MBkR
LCEyKjKRscvjbgOF5yfoelYum+A5ta8vWpTda2WEt1ZTavOXRh9yFSh42t80pGOmxfXPdaX4
Ds9Pa3VZFWC2kgEMcSAZiiUsqMe+ZmaUnuQvpQM5iXxv411AsF03TPD9tE7rcTXMpupI1jj3
yuqrhTtyq4P8TAeuMM+DNf8AFbpD4h1DVNRkcxQ3SvIYoLaRv3sjBFwuUj2IOoLuf7tet2Xh
vS7LGy2DlYvJ3zfOWBcuc56kudxPc49K2aBHm2lfDuVbMGRLXS/OjeR4LVQTBM48v5WGBmOD
KK3953bvz11p4Z0myn82O0RnEyTRlhnyikflIFHYKhIA7ZJ6mtuigDgvHPhHwPrUFpb+IJ7T
TZIwqwSrPHBJsXdhAW6pyeMV3ETJJEjRsGRlBVlOQR2INeJftE3tkumaXYy2Qe7kMksV0UP7
pQVBVTkAliRkc4A6cg1t+Afin4Tl0rw74bju7gX4tobQK9uwHmKoXGRkckfSgD1eisPXfFmg
+GhCdY1W3sjMcRrIeW98DnHv0rL/AOFp+Bj/AMzNY/8AfR/woA7Cio0lSSJZEZWjYBlYHIIP
esAePPCDPsHifSN27Zj7ZH19OtAHR0UxWWRA6MGVhkEHIIrMHiXQSzqNb04lCQ4+1x/Lj154
oA1qKrpcQS2y3Mc0bwMu8SqwKleuc9Me9V/7d0f/AKCtj/4EJ/jQBoUU0EEAggg9CKz11zSX
vJLRNUs2uYiRJCJ0LoRnIK5yOh/KgCMvoV1r6Bn0+XWLVDtG5DcRKw5wPvAEVrV4lolkE/aH
kuYtUl1RXs5vNnaJV8tkIQxkqACV+XJwOor22gDA1m81UarYafpMtlE9xDNM8l3C0owhjAAC
uvXf156VzWneKPFutSW9rZw6NBdR6f8Aa7kzJKyM5lkjVEwwwP3ZJJJxkcGu9e3he4juGiRp
o1ZUkI+ZQ2MgHtnA/IVzd/8AD7w7qN2k9zZsUjt/syQxSvEoQuXYHaRkMTyDxQBjyeNdcvtO
mv8ARrTTdtlp9vf3kVzI5LeZGZDHGy8DCjhjkEnpWvpGt6xrmuXps0sI9Hs7kW7+aHNw5MMc
hIwdo5kxznpV2/8AB2galJE9zpyfu41i2xs0avGv3Y3VSA6DsrAj2rVtbK1s5Lh7aCOJrmXz
pioxvfAXcffCgfhQBx2jeL9ZuG0i61nT9PtdN1aB5oXhuWaSDbH5n7wMoH3QenQ03Q/H0uoa
hqUc9vC9tBYnULaWCOdPMiBIwfNRcnGDkcc1f0D4eaF4ftoUijuLmSO2Ntvubh5AFYDftQkq
m7HO0CltPh7oVjJKy/b5PMtGssTX0zhIGGDGuW4Hp3HagDF0b4r2es63oekxWbJdX1vNLeoz
ndZvGGzGRt5OUbrjjB707w78W9J8RSaFbQW7JfanNLHJbeZk2oRWYMxxyGAGOmcn0NdLb+DN
AtL77Zb6ekU5leYyI7Al3j8tj17r+pJ6nNRWngbw7Y3cN3baeqXELwusm4k5iiMSZyecISPr
z1oAw/D3xSsvEfiaHSbeyYQ3BmWC4EoZsx5yZEx8gIBwcnPtXoNc/pfheDR7/wA+1v8AUBbA
yNHYtP8A6PGXbccLjPUnAJIGeMV0FABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUU
AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABXNeMLWebSkeCGOVkkU+W/WVtwMcef7plEe7JxtBrpaKAPCzpN
3aXd3c6L4i1WC1uT5t5HaAGW9YHyhMrnOxppiQuBjapb2rR0z4YLcXMLapYNfS+YkF1d37s5
kEX7x5F3kkeZLtjGB/q1J/i59at7S3tgBBDHEAixjYoHyr90fQZOPrVbXNRbR/D+o6mIfOaz
tZbgRbtu/YhbbnnGcYzQM5qD4fW8lk0GpXLSedAVnW2URAySSb52B64cBI8dkUjPJrqbfS7K
0LmC1iQyTtOxC8l24Zs+pHH04rF0u88WTamiX8Hh8WY5lNpeSySqCDjAMYHXHUjit1r61RVd
rmFUaNpVYuACgwSw9hkZPvQItAYGB0pa5iHx/wCE7jUzYReIdOaYBCuLpNrliwCqc8tleR1G
R61sTavpttfw6fNqFrHezDMVu8yiRx7KTk0AX6KpJqunS3rWUV/avdqCTAsymQAdflzmrtAB
RRRQB5/8SPh5L46OlyQ6qLJ7B2YJLbiaOTOOqkgHG3vkYJrkfDHwMvNA8Y2etz6zaXEdrcec
IltSm/g9s4XBIwBxXt1FAHnfxV8A6h490yxtrC+htvs0juyT7tjkgAHgHkYPPoxryk/s4+KM
DGq6QT3BeXA/8cr6aooA53VdI1KbwY2jaZfJbXptVt1ujuGzgKWG0gg9SK8V1T4CeIZL0XFi
+gqqxhTGGmAkbGC5DBgCTzgHA7CvoyigChpsE1potpbP5azxW6RttyUDBQOPbNeBXvwH8S3m
t3V5JLoZS48xjGJZQocqQDwgI+Y7uOM8YI4r6MooAwvD+jz6H4N07SFeJ7m1s0g3sCUMgTBO
OCVz+OK8EvfgJ4sub29uUbR0E0jukX2qQhMtkYOwdAcc19MUUAYXhHTLvRPCOk6Zfuj3Vpap
C7RnK5UY4JA7V4nrvwD8Raprd5qcOo6WPtdxJO8TSSfu9zscBthzgEc4HOeOOfomigDyTwB8
MtW8LeLo9SuV06C2is2hKWNzM4lkbblisg4ztycHGcccV63RRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUA
FFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRR
RQAVma/Yyal4c1SwiVGkurSWFFc4UlkKgE+nNadFAHneneG70eJdMurPwjpPh2KymZ57m2lR
nuIyjL5QVEGQSVbLEY2jjNVbLwxc61F4l2yMbL57TSIrqFo1CFhNIDkZKNJ8mcfdj4r06igD
yLUbTxJqXiDxFbJ4GgA1GwhtluprqIJCcSDeSBluucLyNi9MitO98CXc3i2a7nju7y0ur2C6
LJqHkxxeWqAb02lmYFSRtPOcEjrXpVFAXPL/AA7ol+Hs7JfCyWENtq010dTkliLOolkxgKd+
5gVXnjGeegr1CiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKK
KKACiiigAooooAKKKKAP/9k=</binary>
 <binary id="imgF7D9.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img73C0.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgB3F1.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img460F.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img4DBB.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAAR
CADDAdUDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwDzvw9b3mpuTDaxyxR3HmSJhYWcRoTyQ24E
BjnAwM+nFeqeHrHUtIsbZNTd4DE9xcy52EwxjJ4UNyDkknoSOQRivH9F8Yx6OjBrVpcXL3C4
bbu3Y+Vj1I4zznpjkE12N18YbEaBPptlpM6vLbmDzDMFA+UgEjDE4LMev4kkmmM9+8MXVvqX
hzT9QtQZo7qLf5mcHBJJ9O5PFaGrajDo2k3WqXbkW9pC002xckqoycD14r568L/HhPDvhrTt
I/sF5fscQiMguQBJgHnGzjt37UniL4/za/4c1DST4cjgF7bvAZfthbYGGM42DP50hH0ZY3ce
oafbXsOfKuIllTPXawyP0NF/eRadp11fThjFbRPM+wZO1QSce+BXzzpn7Q8+maNZaenhuNzb
QRwiQ3hG7aoGcbO+PWq2p/tCapqekXenvoVmguoHhZxKxwGUgkD8aAPojRtVh1zRrLVbZHWC
7hWeNZAAwVhkAgEjP41JqeoQaTpV5qVzu8i0geeXaMnailjgeuBXzboXx81XQtBsdJi0Sykj
s4EgV2kcFgoxk/lS6z8f9V1rRNQ0uTRLKOO9tpLdnWRyVDqVJH50AfSGlajFq2kWepQq6w3c
CTxrIAGCuoYA4JGcH1q4zBFLHoBk18y6P+0BqukaNYabHodjIlpbx26u0rAsEUKCfyq4/wC0
drDROp0CxG5SAfOce2fegD3nw7r1p4n0G11mxWVba6UsglUBuGK8gEjqD3rXr5p8H/Gm78M+
DbPS18Ordx2asDN9s2l8uWJ27DjG4d/642pP2ir2LiTwnGrYztOoc9+3l+1AHs+ga9ZeJNKX
UdPZ2t2keMF12nKMVPH1FatfOXgf4zvofhtdNTww9zHbNJI00VyFB3uznI2dfmAraH7RkJk2
f8ItPnjrerj89uKAPY9I1a01zTo7+wkMlvIzqrFSpyrFG4PoykVoV87+D/jTH4f8J21rN4fn
miinl8yeO4UAb5WfoR28wDk84PSujX9oLSmDkeH9Swq7mJkjAxgnrnvg4HftQB6xp2pWepxT
SWcwlSGZ7eQgEYkQ7WXn0IxV2vnvwf8AGmx0fTL5JdDvpmlvri8d42QKgkcuBknsDXRR/tA6
XIEK+HNXfzPueXsfd19D7H8j6UAesQXttczXEMFxHLJbuI5kRwTGxAOG9Dgg496tV8/eFfjP
oelap4ju7vTtVYalqPnwiGNG2rsChW3OMN8h4GfaupX4+eHHBZdE8QlQQCwtosDJwOfN7kj8
6APT47y2kvJbNLiNrmJFeSJXBdFbO0kdQDg4+lWa8E0b40+HR451rV5LPVVtr23toYdtujMv
lhyxfD8ZLYGM/hXVD49eDWYBV1Mk4xi165x7+4oA9RorlPCPxB8P+NjOmj3MrTQKGliliKMo
JIB9D07E9RXV0AFFFFABRUUsscETSzSJHGoyzuwAA9ya848RfHHwhoTPDbXEuq3K8bbNQUB9
3OBj6ZoA9MorwKL4tfEHxhI0fhDwwkcG4jz2Qy7fq52oD3xitJPh/wDFPxEqt4h8b/YY25aK
zJ3AehCBF/U0Aex3N7bWce+5uYoVwTukcKOOvWsS68eeErPPn+JtKUgZ2i7Rjj6A5ri9P+AX
heJ/O1W61HVJzyzSzbFb8F5/Wuu0z4deDtJANp4dsAwAAaWLzWGPd8mgDNuPjF4CtmIbxFCz
AZIjhlfP0IXFZs3x68CxKCl5eTH0jtWH/oWK77+xdK/6Bln/AN+F/wAKP7F0r/oGWf8A34X/
AAoA86/4aC8E/wDUS/8AAYf/ABVKnx+8EO6q0moICcFmtuB78Emu8ufC3h68/wCPnQtMm+Xb
mS0jbj05Fc9qXwi8C6mCZPD9vA3HzWrNDj8FIH6UAQWfxm8B3hAXXFhYkgCeCRO2epXH6112
m63pesxGTS9StL1B1a3mWTH1wa8k1f8AZy0S43PpOrXlkx5CTqsyD2/hP6mvL/Efwo8Y+DpT
dxW8l1BGSVvNPLMVHqQPmXj2x70AfXlFfJXhb42eK/D0iR3Vz/a1kCMxXhy4HfbJ97P1yPav
fvBXxO8PeN18mzmNtqAXLWdwQH9yvZh9OfUCgDt6KKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAK
KKKACiiigAooooAKKKKAPgCiinqjuQFVmJ6ADOaAGUVfg0fVLm4+zwabeSz5x5ccDM35AZrS
PgrxWiEP4W1kcg7jYTDH/jvuP0oA56iuqT4eeL5lSWLwxqvlScpmBs4688D+lWE+HHjgxGAe
GdQ2lg+TFjBAPc9Ov6CgDjaXj0rth8IvHhKj/hHLnkZH7yP/AOK4qZfhH45CMP8AhGZyxHUz
x8cjkfN7Ed+tAHB44zn8KACegzXcf8Kf8ff9C3P/AN/Yv/iqni+E/jyBi6eGp9+OD50XB9eG
+vHv7UAcQbgm3SJY1VVySVzlj6nntVuKUlpRFnyyGAxGjEAqQM/mMn6nqK7O1+Evi2N2a48M
3r7UJi2zw435yu4buVx1wQatXHgPxbbJboPC+oxybCHmtkUt90DHDsCDg9cHk/gDOLtYBHZT
okgimRAZVeVVDZYY69x6c9c1Eku35ILmSJ3fy2I+YFSu0LvzyMZBHTBrrL3wN4uvJVkbw7rX
mN/ri1uMtlmYnIIDEk9x3PoKhufAevwR26Q+GNe2ZUzEWTb2OSCAVzxj1HbPemBzmj6c9/df
Z5JBDHETlpeBG/XHXP8ACf8ACrl6skM15aNK8M0dxsfMu7AyzbRtwrNnPOF5JGOTjSsPCGu2
t8JR4V8SRoG4zpsjsBg4YHAwfbB+tTXXhHV3haODw74it4MmWRjpEilm5IPGQABjgEDOOO4Q
HOaXqF1b2zRh28hZPNU4+XzcYG447j19OPfQv03iSDUtRRpPsxnhz0DbB8gPJVsoF2nHf1qy
uk30Uv2aXRNVMLM/2g/ZZkdzuO3dwemFIGOvcdaqLod7JIY30vUrSNkCmVbGQjOAMbTkgdeQ
cnJ45xTAg0Aw3GoGzvGk8mV2eRo1y3Ckh+OMA89+vFalsxEUNig2XJdVWWLEqDIcO4fdjDZB
OMY49icdIJxOty8U8LRghEe2bBAHQEdTnPBwPU9qVHureOJoxOxhYsIhEygk8EjjgEYBHp7n
gAXT1VdQvra6uIYt4KkuxALHIB+U5yC27GccYORxTr5Ly41FYLaSK7uYm8vz7eQujgHC8tgd
BnPoM9uM2aR7+7dxHHFNI5BVE2Ko4AHoB1GMD/Au2tFitxCrA+X+8+Y/M2cZ6D3PftSA9t/Z
+traLxJ4hMKyDy7e3TMmQwJyXyP94fh6+v0DXzV8EfFGmaJqOvXOpTyotysAUx2kjgY3ZzsU
hQM4Gete96T4n0fW9Pnv7C+WS0tyRNM6NGqYGTkuBwBzmgRsk4GT0ryHxx8ddJ8PySWGgxx6
rfLlWm3/ALiM/Uff+gwPeuA+KPxkn8RmXRfD8jwaTys0/wB17n6f3U9up7+lZvwu+FN141nG
o6hvttDjflwPmuSOqp6D1bt0HOcAFWFPH3xi1TBlluLdHwzMfKtbf8BxnHsWPvXs/hH4G+Gt
Ajjn1OP+2L9eS04xCp9o+h/4Fn8K9D0rS7LRdOh0/TraO2tYV2xxoOAP5k+pPJrQoAiihjgh
SKJFSNAFVFGAoHQAdqloooAKKKKACiiigAoqvdXttYw+dd3MNvHnG+Vwi59MmqY8SaExAGta
cSeABdJ/jQBqUVUTU7CVN0d7bOp7rKpH86d9vtP+fqD/AL+CgDzj4gfBvR/FUMl7pccenaxg
kPGuIpz6Oo7n+8OfXNfNGraPrHhLXDZ38M1lf27B1IODweHRh1HHBFfb32+0/wCfqD/v4K80
+OlloUvgvz9Rt5JNSVtmnvAuZA56g/7GOv4d8UAch4T/AGgPsvhu5h8SQNc6lbIPsska4+1H
ph+ykd27jtnr7R4T1eXxB4U0zV54kilvLdZmRCSqkjtmviP7Ddf8+0//AH7NfZ3w4R4/hx4e
R1ZWFhFkMMEcUAdTRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAHzV4R8E21
xbG4nijZguBGrpgY6nqSBkNkA5YA9MYr1rQ9PgfUBNbWK7GVSZmPl/Nt5+UHABBY7QO/OR08
v8JzfZ4ZZLebLqcIiYDEIRu3MMlshj1HIGeMc93omprdakI3W2MkatKkrDBdmVsncWALYJU8
kDI+Y5BLGeh2dmtugZlUzbcFs5wOuM9cZyfxq7VCzuJZvndDgtt4bIHGc9uOccgHgdc5q8Dk
cgj60hC0UUUAFFFFABRRRQAUUVn6zqkGiaLe6pcBmgs4XmkCDLEKMnHvQBoUV59H8RdSWCGa
78JzQRzxLNF/xNLTcyMMg7WkUjj9eKtQ+OtRuoFmg8Fa3NE33Xjkt2U9uCJfrQB29FcfH4z1
EKzT+CfEMaqCTtWBz+QkyaRvHrgkHwf4qJHpYKf/AGegDsaK4wfELLFR4Q8VFh1AsF4/8fpz
fEG2jIE3hvxRGTnH/Epkb/0HNAHY0Vk+HtfsPE+jQ6tpryNazFgpkQo2VYqQQfcGtagD5I+K
VvHP8XddVnSMiSLCbfvnyk4HBGT2z3ri5i8Cor2s0N0p3LujGDy2eCM+mPTBrsvijvn+KniV
7VZXKGPc0a7toEaBv/1+34jmZbu3nvMrP9nVfNlSVoRHgsBjhRknIOD9OnNAz1L4FavcWB8Q
2SWd5NqFx5Swv9md4o3RJNolYfcGcDn3rnPG/wAY9Z8XaBFo72q6eAT9u8lzicjoMHlV9Vye
QOa6/wCBPiHQtLbWVvdWggu76e3SKOWTBkIUj5cgZ+ZiPyrgPHPgTWLf4i6xY6ZpV9dxPcGa
EwW7Ou2TDAZAxgbtufagRD8MPAknjrxIIZg6aXa4kvJV447ID6tg/QAntX19aWlvYWcNpaQp
DbwII440GAqgYAFeL/BvQfH3hadrS+0e3g0W4fzJfPlRZUfGNy7ck8ADa34Ec17hQAUUUUAF
FFFABRRRQAUUUUAcL8QrSLUr/wAI2NzGktrNrKmWKRAyyBYpGAIPBHFbn/CEeEv+hX0T/wAF
8X/xNZPjaWOPxB4MDuqn+1ycE44EEuT+o/OuvWeJzhJUb6MDQBzr/D/wdICG8MaSMsWOLRBy
RjsP0pn/AArTwT/0K+mf9+BXVUUAeTePvAfhGzg8Ppb6FZ27XWuWts5hj2lkcncpI7EA10Or
6xcaDrlh4e0q40TTbVbEyob/AHY+VgoRAHXtz+FO+IUInufB0ZOMeI7d/wDvmOVv6VoXPheK
98bHWr2O2ubb+zltEgmjDlXEjOWGRjoQPWgZS0jx/pU+j2t1q93aWVxK8qBVk3I6xyNH5qnq
IyV4ZsDnGfU8SW/gjxBrNnpuvS202oRkeRAbh0b5+nCkZz71m+KfA19qniGS+shFLbXVkljJ
btfT2iwqrMckRH96pDn5Dt6deTXS6Jokmlazq9yREttc/Z0t0QnISOIL82e+c9zwBQIwh4F8
ETPB5c0mLlGeBY9YnAkQckoBJyBntwBVKHQPhs9s95FrA8iOURNN/b84VXOcLnzepwSPXqKz
rP4YaummW63WoRS3/wBgurJpN7bII3jKRIgx0ycsepJPoK27/wAP6prvhTWbS60DTrK/m09b
O3Mc4kLkA99o2qCfl79c4oGLJ4e8HW9ksyeIb21gc4SZPEM6qSTjgmXByRj6isnx14Uj0LwP
q2raf4h8SC5toPMiZtYmZc5Hbdz1p2s6ZfR/EcvZeHItUtrfw+tsqYiURvJI+D+8+UjCEEDn
DdDmn+NdOvtG+AculSOs17BZWto5HIZjJGhAz9cA0Ab4+HtoB8niDxMvIOf7Xlb+ZNB8AsST
/wAJh4rHsNQHH/jldjRQI49PAskTCRfF/ikkf3r5GH5FMU6bwdqbNmLxt4gjGen7hv8A2lXX
UUAcaPBmsgg/8J5r3H+xb/8Axuj/AIRfxWvEfj69VBwok062dse528n3rsqKAOPj8OeLo2JP
juaTjgSaXb4z+AB/WmtoPjguSvje0C54B0RSQPr5tdlRQByP9mePIYQsfibR7l88tPpLocf8
Bmx+lJHb/EGMMW1Lw7OcfKpspkH5iQ119FAHG4+JPr4U/K4qTwxr+uXviHWNF1m009JtNigc
y2cjlZDKGI4YZH3TXXVx2gf8lQ8Y/wDXvp//AKDLQB2NFFFAHzTo/kobaKNYYsRfZwQucOqA
CRuC24tg/KOueTuFekeGdKt7jz5HureW4GYEjWBQkaqRgKMkglTyBgE46dD5N4Wmi023e4mC
OZXYqs8yqse5VCkg5UjPc4HOcDFep+G/Fej3GoQNC43nbgCcM0zBBxnPO3JJ9evrTGek28TR
24SSTK/dGeCO2M/4Yq3WHJ4i0SxJS91fTbaaIBHV7pFCnnjBPB+U8e3fFC+LvDbQNMniDSjG
pAZ/tseASCQCc8E4P5H0pCNyisePxNocujyaxHq9i+mxHbJdLOpjQ5AwWzgHkce4qxfatp2m
6adRvr6C3sgFP2iSQBMNgDnpzkUAaFFYlj4r8P6rHJJYaxY3KJJHE7RTKwV5DtRT7seAO9ac
9xFbhWllSNWdUBdgoLMQFHPckgAdyaALFFVbi9tbUkXF1DCRG8v7yQL8iY3Nz2GRk9BkVKJY
zEJQ6mMru354x1zn0oAlrlfiQ6R/DfxEXYKDYSjn1K4A/Miruoa1eWt0YLLQb7U41UF5rWe3
VVY87SJJVOcEHpjDCsrxzBc+IPhjqkNjaSSXN1aBkt1ZXfOQSuVJUkYI4J6cZoAq6FpOn3/i
vVXvbG2uWSwsAvnRK+0bZOmRWBoWpatbafPpui3enafFZLe6jJ9ottwlH2u4URgBl2qPL+Zu
oyuK37fx3ptmcSeGPEtoxRV3vpLksFHAJTOcZ7+tUb3X/B2peSLzwlqcogdnjD6BKQpY7m/g
6MSSR0J5OaBkVl441+/gm1uNdPh0q3vbW0aykiYzuJVh3ESb8Agy8DbyBW7oF94nvdc1+z1C
70trawdYIpLe2eN2kaJJATl2AAEgHfOK5y01XwDp2sT6zeafqMV/cXJuUlvNHuNyNtA+XEeM
DHHcbq2oviJ4KhlupY7i6V7pxJORpV1+8YKEyf3f91VH4UCOStITocvhH7P4euLHWTPsv9SY
oVu8wyNJmRWJl3Fd4zkDA6VY8F2d1pp8K6zqVjal9XP/AB+QXcvntJLE8mZg3yyBsE442nGM
4rRsfEnw00ef7bbzXFv5Ct5Ymtbzy4A3DeWjrtQHodoHXHeorDxF8KtKvo7611aISwbzbxvL
O8cG7O7yo2yqZyfugdaBmf8ADX4heFdC8EWthqmuQW97HPcGSORWLDMzkZwO4INdf/wtrwJ/
0Mlr/wB8v/8AE1B8K7S1m+G2jzSWkO+RZXJaMZ5lc9xXXyaVp8sZjlsLV0IwVaFSD+GKAPkX
xprVpqHjjxPPbXUclreS/up0JwwGAMEA8evqBXLeZHKwMrEOoCoCpZVA9e/A7c12PiywaT4j
eI00+1ijhjvWhBi2qYuv3OQo6HPcDPTBxU1C4S0sI7SVbb7Usblp7YRhmLOuCD/EMYxtI7kZ
GDTA9B+Cnijw9odnrH9qymKSa7V4pPssjqox3dVIXn1xX0TXinwDutPsvD+tSS6nEN+olE8+
UKzIqLhuT3z+lezxSxzIHidZEPGVORSESUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAHAeO9KsNa8X+C
9P1K2jubSS5ui8UgyrbbdmGfxANaa/DTwUDlfDdgp9VTH8jVbxIzN8SPA8Q6Br6U8E9INv4f
f78e+cA6V9400PTNRubC5kvDcWqq04gsJ51jDDcNzRowHHPJoA4vx14D8N6F4Tm1LTNO+z3k
Nxa+XKLiU7c3EangsR0JH416vXEfEO4h1H4fbrSVJo725sRbujArJuuIipB9CK7egDn/ABR4
aHiW3sUGo3NhNZXa3cM9uFLBwrKOGBHRz2qh/wAIx4kjiKweOtQ3dmmsraT0/wBgfzrr6KAO
M/4Rrxl/0UCX/wAFNvSjw34xBB/4T6Q89P7Jg5rsqKAOWTRfFcaBT4ujdgMb20tMn3OGAqt/
Ynj3/octO/8ABL/9trsqKAONGi+PAQf+Ey0447HRev8A5Fqnr3hjxh4gsf7Kvdc0c6fLJE8z
w2EkcuEkD/LmVh/CK76igAooooAKKKKACiiigAooooAKKKQgHGRnFAC1w3hhSfij48k4xnT0
HrkQE5/8e/Su5rjvDH/JQfHP/XxZ/wDpMlAHY0UUUAfDatNcmaKVPMuZbyJtpcBCcNncenOR
zn1rrdD0u4n1vw9Fpmn6fHqclxM6+fNuhZVTd84GChAz6HgEdqydHttDg1GU6jPF9jEgH2eR
suCpwOhxyT1+YYJJr2XwdrPgTTNYsrDTbmzS5WZvLMkQR9zBhjOAMkNtzkngAZBxTGV/Dml3
t5qPj6PxHb2F1eRWkCma2TdHG4hkwyhx1wc5x19aX+zWg8CfDWPSraxS9ubuCXfdw5R38iQg
uFwzDk459K7uTxv4Ks9bl0qfVtOh1GV/Lnj2EbiPkCO2MZHTDH8K24NR0SaxmuoJbVrbSZJI
3dVG22aNSHA4+XCkjjsaQjyfVtB1AeJRpU+lQa5NeTJqurWOmlbaBEjQxQoBI/8AExLtk5ba
OMA1b0XU3vdB8M+ENQhmTWLHWEhubMlZGWC3/eKzkZGwKYhnueld3f8AjzwhpF2n23WLO3uL
iBJVLA7njIJQ5xyOuPrUl54v8M6W8U815GJLqEXIaC3eVjEcAO2xSQvQZbA49qBnC+NWWx8Q
an9jNpbSNc6KivKmIo28+VgzgEcDaM89M0zXfEeu6pqNv4fN5ol5dx39jdQ3lir+TGRMfklU
uTnKZwGGR6da7vVvEPhI2cA1Ca0u4r6MTRRrAbkyxjkPsVWO0Z6kYFM/tfwZoujW9/FJplvY
3bebAbaEHzmUZyqoMsw9hkUAcf4tOvreagmuyaY+PC+qmH7Cki4yId27ex9BjHvTdZ8RanY+
FpNEv7zRtShv9FvEjl08skkXl2rNlwWYMDjGQV5I4ruLvxL4SbSE1m8vrB7KZmsxcSKGBLfe
iPGRnbyp9Oal0KHwpqFrPPoMGkT275gmeyjjKsMcoxUc8EcH1oEcNp9zd6jqHiHw5pbSQTT3
qy395HlTbW32aEDaf+ejlWUY6ct2Fdd8NEMfw28PjGAbJGA54BGR1+tdHDa28BlMMEUZlO6Q
ogG44xk468AD8KpajqGleFNBe8u3jsdLs0RCUjO2NchVAVQeMkDAFAGtRXFS/FjwZboXl1Wa
NB1ZrC4AH/kOnD4r+BigYeJLPkZAO4H9RQB2dFcYvxV8DFQT4ksgT2yeP0q5H8Q/BkkauPFG
kAMMjddop/InIoA6eiub/wCFg+Df+hp0f/wNj/xqeLxn4XmXdH4j0lh6i9j/AMaAN2ioILiK
5gSeCVJYpFDJJGwZWB6EEdRU9AHxR45bHxB8SMpKyLqlyQwYD/lqcViNcfaIysuwEAkPjLE8
kDPJ7n+p4GOo8SGyuviB4jjupfJL6ncuh8rcM+YcAkHOPvZ4P0PSs9rDSobG7W+ke3v7fZGk
AHmM75YSFsEbVUDp1yR24oGeq/A6x8H3vhi7j1630ObUH1ApCt8sTSspRMBQ3JGc4x3zXvGn
6ZYaTaC106zgtLZSSIoIwiAnqcDivHfgRZaFH4Nku9QTTWvF1B2jkmWMyR7VTGGPPXkYr2uO
RJY1kjdXRhlWU5BHtQIkooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAOO17/kqHg7/r31D/0GKs6LQNV1
Hxx4quINcvdMtpXtYtkMMbeYBCpJDOpx94jjvmrmoxpJ8YtCLZPlaTduvPQl4x/ImoPFXxLs
PC+sS6Y8EcrwW63FwZbxICFYnCxq3Mj4BOBjtzk0AHjbT7fSfBmh6dagrb2upadBEGOSFWZA
Mn6Cu9ri/iC6XWh6KEP/AB8azYeX7/vVb+QNdpQAUUUUAFcvbeNLC50fT7+OKeSbUHaO2s49
rSyEMVJAzjaNpJYkADqa6ivLvDvgnUPDWl6DqtnHPJrMP7rUbeacNvgkYb0TnaChw64IBw3X
dQB0dx41EEMuoJo1/NosLskmoxmPaArbWkCFtxjGDlgOgyARzW5Yaxa6k1+ICx+xz+RISOC2
xHyvqMOtcRby6tZeDH8H/wBhXsmpi3ewinMINo6nKiYydAu0hip+btg1JovgVkOti5udYtQb
oJbC3v5IVkjS3iQPtRgCSVbkjPAoA0m+Itj9n065i0fWZ7fUdgtZY7ZdsjMpYLyw5wD+VX5f
FttDcranTtVe6+ypdSQR2pd4kdmUbgCeco3Az071g2WkajD4Y+HlkLSSNrSW3e9TZzFttpM7
vT58D6mrt/4eutU8fXt0L7VdPt/7Mtolms5AiyuJZyQSVOSAy/Td9KANFvGelvZ2M9kt1fyX
0Zlgt7WAtKUBwzMDjYAeDuI5461KPF2jjRG1Z5pktUmFu6m3kMqSlgojMYUtuyQMY7iuctYd
P8AeKHjeCeLR7jTooobrY8qxSRySM6OwzjcZd2TjJJqrDbXGrarFNFp9ykOoa8upjz4WQR28
EKRh2yOGZ0Uqpw2GBxwaAOstvGWiXdvqM8dzNGmnQ/aLrz7SaFo48Md210BIwjdAelQJ488O
yEg3c8WLeW6/0iynhzFGAzsN6DOAQeK53xVBey33iuzt7W5kk1awsrCAxREhmc3AfLYwoCkk
k9AR3Io+JVrcEM0FvJKkfh7VI/lQtgsIFA474JPvg0AdVp3jHQtW3Gyvi4WIzMWhkQKgGSTu
UY/GjTfGHh/WLqO0sdSiluJVLxxkMpcAZJXcBnA54rlI9bjfwvroTxM+sSRaTPItq1osJXah
6EKM+mPetXQPDWpqNCu9W1lbqPTYQ1tbw2giCu0RjyzFiWwrMB065NAHa0UUUAFFFFABXF+F
JBL488cumdv2u1TPutugNdpXEeCIQvijxvNk/PqypjtxCh/9moA7eiiigD4b8qL/AIR6WZlL
SeaQpK89V5PPsRnB6ke9dX4S8NX/AIh0O4lS8toreaZnkVoxJNuXDDbzuwSBnGDgd+M6HhGy
tZLeVbiKx86V90aO3mBwvUH5wMAqASNxJY8fdr2zw94atNJtUeeC3mdQcuxJG7cd3y4IHYcZ
HXoTyxnm9hqOjR/Aq48PssEmuSyvaHTwn+kG7MoCnGckjOc+gx2wdbTvFWi6L4E8Z6LqOr26
aqbvUUEEjbXkZtwGB7mvXLfSdPjvnv1sLdb4sQ1x5eZCOg+cjPQD261a+yW48wrEitJncyqA
ST1OfWkB4fpniOCy1aV18X2WgBtJ02NGmsxOZ1EJORkjGCxFdfoviHSPDmveIX1/V7aK5vJI
buC8nIiW6tvIQL5fPOGV/lHr712+i6NaaDotnpVorGC0jEUZc5YgdyfXvV2W3hn2GaGOQxtu
QuoO0+oz0NAjzjQNd0DSPE+pXF6ItFt7+0t5dOF4otwbdQ25VBOFIcsxXg/MDSaXrOgWvjS2
1Qwrpel3thKthPdbYY3l+0EylcnAMg8txnBIGcV6PPbQXKBJ4I5VB3ASIGAPrz3p08MVxEY5
oklQ9UdQwP4GgDyNxJrXi+K78P3UdvZXmuiS3uzF5kUskVnIJXVcjcCflyCASpPNd94b8P3G
kz6jf6jfre6jqUiPPLHD5UYCIEVVXJxwOuec1vxxpGioiqqqMKqjAA9qkoAK4z4psB4DuV/i
e7s1Uep+0xH+ldnXD/FKWC38K2k90VW2i1WyeZnHyqgmXJPtigCpFpb6rH4lv59V1mOW2vZ4
4Ug1GWNEVEUqAobHWmaR45urXw9YST6ddX1vZwWkepagZlDLJJEjZCnl8CRCx4+9xmtC38U+
BI7S9SHxPpKR38jzTbr9A25wATgnjgdKyUtvAc0ywWvjG2SzbyftFhHqcJiuTEqqhfOW+6ig
7SAwUZoGabeMzdyYbw3cyWUt1NZWtw8kRWadC67SCcoGMbAMeM4z1rMuNcbU/Bmr6jY+Gjpk
1q5gSeWCGYArL5cjKqkklMMeRg470uh6doVjcRz6h4ytrpIb+4voLIXsP2eJ5JHKsOAxIV+h
YgMSR2rctH8Px6JcaPp/ieGJ55J5hPBeReajSSNKxXtwWPboOaAOW0o6Pqnii58NaZrkeq2d
zpxupLtY7ad7aRZFXAPllMMCcqwOMcYzUejeGrSfSvFN9LHZ3+lpHLFp0k2nWySFo1YSSAxx
rxv4H+7nvXWafpMEFxdXmoeJBeXs1u1rHMoih8mMnJ2qvBYnByc9B75s6g+laZ4Ju9Ptry3W
C2054YwZlJ2rGQM/lQBj/DzxFodp8PNBguda06KZLKMOkl2gZeOhBPH0rrIPEWiXTFINZ0+V
h1Ed0jH9DXHeDPAnhK68EaBc3PhzTJp5tNt5JJZLZWZ2aNSSSRySSa0m+FPgVjk+GrL8Nw/r
QI+UfFN6bjxnr11HLnzb+aRWRsZ/eEgjH+earXLwtPPuZCuVDSHDs5A5IIHc4ycj8zU+q2dl
F4j1OBGEVvDeTKqqwGIwxAC5PP8A9bvUEtrbrbQfMoJB37dxbdkfKeODgcdRkNz6Az274K6T
4N1Pwiy6xZ6NcanJeyKkd0I2lK7VwAG5x1/Wuj1D4q+DvBet2vhjS4YUtI5it3JApWC1ByWw
FBLNnqAMc9c5qL4GeH9Lf4fWt/Pp1pLetdTETyQKZEwduAxGR0/Wufu/2f47jx1dKk0tv4dl
heaGSJlLxS5AERDckckg+gxnPNAj2HS/F3h3W2A03W7C6c9EjnUv6fdzn9K3K+eL39my7Qk2
HiOF+flE9sUP5hj/ACptt8LfixoZU6d4miIz9yHUZdo78qygUAfRNFeJ21p8dNNjB+16dqAU
jEcpiJI+uF/nmtS11j4zwhFn8MaJOB94i4CE/lJgflQB6xRXmE/i34m2EKvP8PoJ+ct9m1BW
OOOMDJz781i3nxl8W6e7refDbUItuTlnkAwO+fKwR70Ae00V8/y/tIXkDBZvCAjYjID3pBx+
MdR/8NMTf9CrH/4Hn/43QB9CUV88S/tLXRjIh8MwI/YveFh+QQfzrP0L48ap/wAJsb3VIlXR
7oJFNaxEsIMceYmec85I7/XFAHsd6w/4XFpC+mi3R/8AIsX+FW9Z0XTp9WN62tXWlXcsKQz/
AGa6WIzxqxKg7gSOWYBlw3JGap4V/jNE+Dx4eYqcY63A/wA81Yn8LQ6j4/u9W1Gwtrq0XToI
Lfz4kkAkEkrMQDkqQCnOOc+1AEfxB+74X/7GGz/m1djXD/EWZIn8JiSREVvEFsSznA4Dnr26
V0Wia/pniOzlutLuVuIopngcgEFXU4IIP5+4IoA1qK5iPxa9xql3Z2nh/VrpLa5+yy3MXkeW
GABJ+aUNgbv7tdPQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABXG+CTnXvGn/Y
Z9P+mEVdlXE/D6PF14umJJaTxBcAknsqoB+lAHbUUUUAfMXg64mfUILaWJbgKnO8Y3EYUsdx
wy7Mqc47816lourzNOtpGkUMagmO5Z8F2ADkhc8gjkHd8wBz0UnxDw1qtpbah5zR3LtIu21S
EcJgbVVect8wBweSVBBJPPtGj6jBZ3U815CVmEaFIJT5bFwDlieBk5ORznHGc8sZ6DZTM0W9
iCjKMMGLcZPJz0z6Y471o1VhhS3ViAFVhubOOD/+rj8KsgYAGc+9IQtFFFABRRRQAUUUUAFR
TQxXETRTRpJGwwyOoIP1BqWqOpatp+jWZu9SvYLO3BCmW4kCLk9Bk96AG/2HpH/QLsf/AAHT
/CopvDehXClZ9F06VT1D2qMP1FVP+E78If8AQ16H/wCDGH/4qrEfinw9LGskevaW6MMhlvIy
D+OaAI/+EM8L/wDQt6P/AOAMX/xNMk8EeFJUKv4a0ggjBxZRj+Qq/b63pN0xW31SymYDJEdw
jYH4Gp/t1p/z9Qf9/BQBz/8AwrjwZ/0K+lf+Ay/4Uf8ACuPBn/Qr6V/4DL/hXTJIki7kdWX1
U5FPoAhggjt4Y4YUWOKNQiIowFUDAAHYVNRRQB8SarcRXesXzrvQz6jNKD5ZOMt8o46kZJx2
98kU2KPTr7UWWVpRBJGfJZnGVbO0buQANxY/kcYyDFdbJLu6UJK0v2iVmbcBwWAIX1OOpPGD
09UfRzDGkjCFhk5VptrMNoIOw4bnOQehyAD6sZ7v8JPBmnax4DgvX1DWIS08w2W2pSRKMOQP
lQgZxjkda9c0nTIdH0+OygmupkQkh7qdpnOTnlmJNeafBTwloi+BtH19rCJ9UZpnFwc7l/eM
nHOOi163SEFFFFABRRRQAUUUUARSQxTKVkjRwRghlByKoT+HNDuY/Ln0bTpUznbJaow/IitS
igDmpvh/4PuHMknhjSSx7i0QfyFY2nfCfwzpvjKXxDDZRjCqLe0WMCKFwMFwO5PGOw5PXkd9
RQBxi4k+M8m0/wCq8PqGH+9cEj/0E1h+I/H2reHdR8QabbxJqN7bQrd26tFsWCHazO0hB5A+
UDHJJ+uN20/5LHqn/YDtv/R0tS3+q+FP7bu9MvYY5Lq6aK1unazd4mY8xxySbdgPzZCk9/eg
Dj/2gbO61DwjpFpZ28txcy6oqxxRIWZj5UnAA5Ncr+zzpOvJqV/qId4NE2mGWJwcTTDGNozw
V7n3x9PUPGrSP4p8EWyDIbVHlIHX5IJOc/QmuwgghtoligiSKNc4SNQoGeegoA57T7a5trTx
PJNC0Pm3k0sXJ+ZPKQBhz3wf/rV53oFjeXPhi2m8N6bq9ldyaJJ/aE8vmJ9plZU2+WznDucM
VdegIG4dK9pZVkQo6hlYYIIyCKbFEkMSRRIqRooVUUYAA6ADsKAPJ7nS9VMV0PClvrOmad5t
s6R3AlRvPQyM52ud2w4iDHo3bNJYTeNr/wDtC+eO9t5LvVrKe0jnSQxwQMmSrKMfKo27wCBn
OTnNevUUAeVztci5gtfFF5rFvaJHMLm4geaMS3mUClGi6R7DlEHBO4EFgas2dv4iuNNvb68G
pf2xZaLAbVGmdI3udsxLGNTsd+UyGB5A4Fel0UAeS6leTQaPqUuh6xfzaeIbEy3N1czHZMbh
BJ84y6ZjzvVPu+imjRtbu20yzXxFquoW1kEuhb3sLSqZnEg8vDFAz4Q/KGHzkHKnFetUUAeS
x67qMtxcf2hrc1t4hhisvs2lo21ZJXiQupixlgXZgT/D1ytax1nXrzVtNt1kmgs/7bu7GaXy
wGmXbcMm3II2oETnHLcfwnPeR20EU00kcarJK++RgOWbaFz+SgfhU9AHmOrahr2i6H5S6rd3
Syaw1m9zO0MLQwbXK/vDHhSW2LvYHnpgkVXttb1660aK3i8QlLq3tb68kuLUQXLPEjBYQ7lC
vJ3DIUbvLOPWvVGRXQq4DKRggjINJsTaV2jaRgjHGKBnnNv45v8AStRsotXxdxXOm6czNG8S
Ms8rOsjiMkM4J2cLnGOBya6jxdrx8O6VBf4Yp9rijkVIjI7qxxtVR/Exwo+tbBsbVrlLk2sJ
nQbUlMY3KPQHqOpqWSGOUKJEVwrBhuGcEdD9aBHM+D9T1jWtJ1KTVljtr1L6WFI4gGECgLtX
P8RGeT3Oe1Hgu81e+tr59V1CO58m+ubWLFuI2IilZNxIODnHYCumjijj3bFVNzFm2jGSe596
gSwtIpFkitIEkVnYOsYBBc5c59WPJ9T1oA47Sdc16XV9EkuL+zuNN1aa6VYktCkkSoHZPn3k
N90D7orvao/2VYbYU+xwBYAwiVYwBGGBDbQOmQTn61YhhjtoY4YUWOKNQqIowFAGAAKAJq43
4fnLeKuQf+Khuun0Suyrh/hnD5eneIJD1m8QXz4HbEm3/wBloA7iiiigD4v0i1muruK1MZYe
apRUdgUY45G3gjaq85GCFyRXveipKdcsZjho5VklKOjxld3zbuSAVJKnOOobHPFeNaHdQid0
sY7O3kBBG24xiTBIO7+7kDgntxnt6t8PdT828t4nhh2yRIYp4bhdwyqlt5BwWbcGIwG4xjpT
GewqwdQykFSMgg8EU+qto0UkG6IqQTyy45I4ycd6sKoRAo6AYFIQ6iiigAooooAKKKKACuJ8
exRXGoeELeeOOSGTWkDxyIGVsQykZB967auJ8azQL4m8Gw3ciQ251GWZpXYKFKW8m0ZPHJNA
HEz+HZJfhwPEyanKbsr5vkG0tWhbMm0LgxdMe9dDNP8AD631F4JvCFmluly9p9ubSYRbmdAS
0YbGc5UjOMZGM10EHh/SD4Gg8N22ob7KOFI1nWRWYhSGznpyR+tZOq+CkurS9t49VE2nNNNe
w6Yyoq+e4Y48zqE3sWxjg9+KBmZEPAGporHwI6Frf7XbqNHRWuIdygugTqBvXIODhgcVS1DT
fBV54Qh1fSPC2n2cd3dQ2yXeo2PlpEkjAedg4yoB45AJxzXVeEPDF/pyafPrOsRX13Zaf9it
0t4FjEKNsLZOTvbMajdwMDpya0Y/Dt1Y+BrbQLG7tnmtreOAS3dr5kcoXGQ0eejAEdeM+1AH
kt94c8OeGo9csprfTdQezitZku8SILcTS+WwkjR8NtGHAGCQcH1qsNE8MXPhbxhJYeRfvpVp
HPbajAk1uyyMHypUtgldgOe+7HavQ4fhswt7q4WTS7LUpJraWBbGxEdtCYHLoDHnLbix3HI7
Y6c1/GGj6jb+EvF+s6zeWsl3Ppf2ZEtITHGka7iM7iSWLOe/AxTA9A0kzHR7I3DbpvITefVt
oz2Hf2q9XnNl8LoPsFts8YeMI08pdqJqpCqMDgDbwKkm+Fq+Uxj8b+M1YA4J1Ynt/u0hHyrf
yAXt4m4bhOxUBM5O719OPft+E17DPcSoZIpYyqCLLKcs4AJBHbk4/IepqnZWr312qbiCzdcE
knqenfGTUM0QiZ1EgYofXr7j9KAPpP4VeC7TVfhvpV7Jq+uwPN5pMdrqcsUa4lccKpAHT881
63ZWq2NlBbJLNIsKBA80hd2AHVmPJPua8M0S7g8AfBrTPFKahqLajNC8VpZSXbtbGR2fB8rO
3AGW+o9TWx4D+O2m60Y7DxII9NvjwtyD+4lPv/cP149+1AHstFMRlkQOjBlYZBByCKfQAUUU
UAFFFFABRRRQAUUUUAcTpamX4veIpenkabZxdOu5pW9fb/PeaHw9run67ePpl7p8ek318t9c
CWFnnVsIHRedpDbOp5XJx2w3Q/8Akqni7/rz0/8AlNTBp923xPcf2xqYslsFuvsnnnyjIZSv
T+7henvQA/xT/wAj34G/6/Lr/wBJpK7KuL8SoZPiR4ITftVGvpsY+8RCF/8AZzXaUAFFFFAB
RRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRTQOTyT/AEp1ABRRRQAVxnw3IOjauQcg63f4I/67
NXZ1xfwvDN4Oa4c7nuNQvZWPv9okH9KAO0ooooA+J7S8S5ube0EYctF5ciLIsak4AXHHJBz7
nOK9O8Ez6ZqupaXa2l01pNbwGOVIJcMSAxBKL1G5s9yDk8dK8fSONoYCrIZUR3fDZwAoK5JG
BycY559OK6DRYZYY7OeKa2mxp182y3AEkYETE+YcZPXA9D06Uxn094c8ZaR4hvlsNN1O0muL
WE/aYoTgbhtX5Aeqg5557etdZXgvw0heDxr4cQalp+oRro8uFsY1ja2X93/riv3yTxz6Zr3q
kIKKKKACiiigAooooAKzdX0PStetRbatp9vewhtypPGG2t6jPQ/StKigDkv+FY+CP+hY07/v
1SH4YeCGBH/CM6dz6RYrrqKAOLPwp8D7mdfD8EZY5JjkkT+TDFO/4VX4L/6A3/k1N/8AF12V
FAHHf8Ks8F/9Ab/yam/+LqO4+F3ha6h8iaDUGhKhTEdSuCpA7Eb8dq7WigBiIscaogwqgAD0
FEv+qf8A3TT6paq/laReyc/LbyNx14U0AfD8UtylrCwIEcbsFVSAxyM5x1I46/qOKZcXMrkS
LM+wDYoBI2j0xnjscAkc1NbwQjSpLl5wkiufLULhiwAxhse+ccdBzVSVJEffIW8xiWLZBJz0
Oc9zn/69AzodRsvFt/4Tsbu9tr06Bp8QFrLLGFiQOwB2njdlvqa5mII0yCRiqFgGYdh3r6o8
G+CY7/4Sw2U+qX9zDqulIFt7l1aG3dhuBQBQRhiDyT0r5avLSexvZ7O5jMdxBI0ciHqrA4I/
OgR9reEvDlj4W0CHTdOu7y6tP9ZG9zP5hAIHC9AF74AA5PrXQ1xPwp8QL4i+HelXG8NNbxC1
nGckPH8vP1Xa34121ABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQBxXhpEHxI8cSD75exQnPYQZA/U/nTrbxy
018qtot0mnPqT6Yl/wCYhUzK7IDsBzsLLjd6npTfC0iy/ELxwVIIWezU49RAKi8O/D86YQ+o
6peXQTUJr9LQOv2dZGdijY2BsgEHBYjdk46UDLHiAj/hZ3gwZ58q/wD/AEWldlXGaqqv8WvD
m/kx6beuvsd0Q/kTXZ0CCiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiq91d29javcXdxFbwo
MvLK4RV+pPAoAsUVUttSsryz+2Wt7bz2vP76KVWTjr8wOKS21GxvLU3NreW89uucyxSqyDHX
JBxxQBcoqtb3lrdqzW1zDMq8MY3DAfXFTqyt91gfoaAHVxvwt/5ES3/6/Lz/ANKZa7KuJ+Ex
dvhtpcsnDzPcSnB4+aeRuPzoA7aiiigD5A0wWti0Edl5JuZ5HSSVucrtUnIOMAHBIB6dua9z
8CaHpFrpj6h9jt4Z3kk23AjAM/3uNvUgdg3PsO/gdpqcU8W2W7LXKMRETOAFyclgWOBn8wR0
G6vYvCviOxt9GhtxrlraMrLFteeJyQn8RBbOSQW6kDdx2pjPStF0nS9OM7aTp9parM+6SSK3
SPzcknB2gdM8ZH59a3K56y8R6FIrP/belMRnLLcIuCeW43H88/yq/Fr2jzoHi1WxkUnAKXCE
E9fWkI0qKpf2vpv/AEEbT/v8v+NL/a2m/wDQQtP+/wAv+NAFyioo54plzHIjggHKkHg9DUtA
BRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFUNb/AOQDqP8A16y/+gmr9Yvi2R4vBmuSRkq6afcMpHYi
NsUAfHWjGAuqu8yTKmYgEZt2cg9OijcWz7EY5pbDRdR8SaxFp+kJLe3EpxGhTG1Mkbs8hUGe
pIxWh4L0DU/E+of2fotsXuiAZZX4hgQcb37E9RjHPvzX1F4J8C6V4F0j7HYAyTSYa4uX+/K2
P0HoB+p5oGZuj+FvGmiaTZaZbeKtNNtaRJFGJNKJO1RjBPmjPFeV/HzwM9hqq+K7KMm3vCEu
wBxHKBgN7BgPzHvX0lVTUtOtdW06ewvoVmtZ0KSRt0YGgR8z/AnxoNB8TNod5KFsNUICFjwk
44U+277v1219R18ffEb4a6j4E1BpVDXGkSv/AKPcgfd7hH9G/nivZfhB8UY/E2nx6FrE6JrV
uoWJ3bH2pAOvPVx3Hfr64APXKKKKACiiigAooooAKKKKAPMNK8Q3GkeLvF8MHh7VtSV9RRjJ
ZJGVX9xEMHc6nPet5fG98zAHwR4mUepih/8AjtQ+AUkbVPGVxI+7frsqAegWOMD9MV21AHnt
neajrnxO06+bQNUsLS00uZHlvIgo8yR0IUEMQeF9a9DoooA5fVvHOkaNrD6XNFqM92kSyulp
ZST7VbOCSgOM4P5VWX4jaO5A+wa8vTk6Pcf/ABFRaJ5svxZ8VuR+7hs7GIc9yJG/qa5e4tL3
VdS8ULaaZr1xqC6i8Vpew6n5NvbMI0K5XzRwrHJwjcHv0oGdfJ8SvC0JxLdXqHjhtLuh15/5
50z/AIWj4R/5/wC6/wDBbc//ABusuz+Jgl8RLpj2aTQrdtYvcRyN5vmIp3SGPZgR7lI+9kdc
VpWfjLUJNFs9av8ARY7TT7xrYQuL3e+J5ERSylF2gB9x57UASr8TPCDRtI2qvEi9WmtJox6/
xIKb/wALW8C/9DJZ/wDj3+FVLf4lW+qSSw6HplxqFwb02tuhkWJZlWMSNLubomDx1JyMDni3
feM7yz/slW8NX5k1KU26xvLGjRyjeSpBPIwhIboQR60CFg+KHgidwieJrAH/AG3KD8yAK1dN
8W+HtZuvsul63YXlxtLeVBOrtgdTgHpWUfHEQ1KRG0e+FjDf/wBnSagfLKLOSABtDbtpZlXd
jqcVX1G3iT4uaA8UUaFtPvXcquCx3RDJx1PPegDuKKKKACiiigAriPiKsk1poVtCIBcy6vD5
Ml0m+BHCuR5i9wcEAZByRg5FdvVa8s7XULOS0vLaK5t5BteKZA6sPQg8GgDzC0WzsrLxbD4r
Fm0QvrSeddMj2wzMRGEiCHJ3FkG4E87hnAzT5dCiu/Cniq+nvLDRP7ZjjhMMDq0Vqo+VfMKY
Bdt2GI45AycZr0GLw9o0Gmf2dFpNilju3fZhbp5efXbjGfenRaHo8FnPZw6VYx2twNs0KW6K
kg6YYAYP40AcGlsdDi8R6FdLotokmjG6+32NibYIvzofNRWbIXqpHbPernhTTG8Ja9Y6TJY6
DuvrJ2W60yzMEn7rZkSZZt4O/O7I57c11em+HNG0eKePT9Nt4EuP9aFXPmDGMHPUY7dKTSvD
mj6NK0unafFbyFBFuXJIQHIUZ6LnsOKANcnAyelcb8Kcf8Ky0TGMeU54/wCujV1l3I0NnPKv
3kjZhn1Arl/hdE0Xwy0AOwZmtRJkf7RLf1oA6+iiigD4n0bT7W6t57o2sjojxjYHX7pYZ5I6
/L6YOSPavY9H8G+EfMtYX0SymkkwHlNyrLht53BC4YAKwOeeijPGa808KabJKJD5rxbZERsE
BmQENwCcdAOuBjnnHPt/h7wq2k6k159oU2zl5IY0RXCoxwTj7y/KTjGQNwGe1MZq2fw08EPG
qnwzZhl7MjAjHGTliSK0v+FaeCs5/wCEY0zrn/UCt21iuVtyk8yOwyEdByV7E56n17GrajA5
xk9SBjJpCOWk+GngqVSG8MaYM/3IAv8AKoG+FfgZmLHw1ZZPoCB+QNdlRQBxv/CqPAn/AELV
n/49/jR/wqjwJ/0LVn/49/jXZUUAcTJ8JfA0mP8Ain4o+CD5M8seR77WGfxqQ/Czweck6dcc
+mo3I/8AaldlRQBxbfCvwiR8tjdofVdSuc/+jKZH8LtAhd2iudZjaQguU1ScFiBjJ+bmu3oo
A41fhvpKMGTUtfVxyGGsXGQfX71L/wAK+T/obPFf/g0b/CuxooA4xvh+4AMPjDxXEwOc/wBo
B/0ZSKd/wg19/wBDz4n/AO/0H/xquxooA48eB78f8zz4n/7+wf8Axqkbwl4gRsW3jzVkjwAB
La20h4GOvliuxooA43/hFfFH/RQNS/8AAC1/+IqO/wDCPiS+0m406TxvcvFco0UrS6dASUYE
MBtC44PWu2ooA5/wr4T0nwZoy6dpUGxM7pZW5eVsfeY/5AroKKKACiiigCpqGnWmq2Mtlf20
dxbSjEkUq7lYfSvnPxz8FtW8M3Y1nwk9zc20b+YIoyftFsRyCuOWA9RyPfrX0vRQB438NPjR
ba0qaR4mkis9UX5EuGwkU+MDB/uv7dD2x0r2SuE8Z/Crw34yWSaa2+x6k3IvbYAMT/tjo/48
+4ribJfiT8LsQS27eJ/DqEAGAs00Kf7I+8vHb5lHYigD3GiuT8LfEPw74vhX+z75Y7rOGs7k
iOZT6bc8/UZFdZQAUUUUAFFFFAHl/h/xjofhrVfFFpq91Lbzya3PMii1mcMhVADlVI7Gt5Pi
j4OZgv8Aazrnu9nOij6koAK7KigDkD8UPBChS3iSyAboSTz+lJ/wtTwN/wBDNY/99H/Cuu2J
/dX8qPLT+4v5UAeXeHvHHhYePfFd4/iDTo7a5Wy8mWS4VFk2xsGxnGcEjNdJZ+MPAtg9y1t4
l0dDdTGeX/T0O5yACeW44UU/x1rmn+FtB/tm/wBGbUoIpVSQRxozRK2fm+btnA/EVy+lfFX4
Y6lhXEFi5/hu7EL/AOPKCv60AaVpeeAl1We8tfFlqqyu88lourKIPMcYZ9m7qc9Dxk5xmrd8
ngjUvCcPhm61vT30yFIYgn26MMyxFSoJz/sjP49K3tPtvD2qWUd7YW2m3VtJkpNDGjq3ODgg
euaP+EU8O+X5X9gaX5eSdv2OPGT7Y9hQBzV1aeDZrl7q08TWunXhuFnjuLW9gDRERLEVUMCu
0ooBBB559K07WLw/cppLQ64l4dLneaOVr1JGkkaN0Jc9+JGPGMcY4GK0P+EO8Mf9C5pH/gDF
/wDE1FL4I8KzBlk8N6QQwAP+hRjocjtQBzlt4Xik1W8n1LxOj6fLqh1GPToXjEe4MChZiN3B
UEgHGRVu9uYLj4teHzDPFLjTLwHY4bHzRelaX/CuvBn/AEK2kf8AgIn+FMb4ceDHGD4Y0of7
tsqn8xQB1NFccfhX4IJJ/wCEctOfQsP61JH8M/B8MbpDokUSuMMI5ZFz+TUAdbRXH/8ACrvC
Jx/oF1x/1Ern/wCOUwfC/wAKKwaO0vo3HKsmqXQKnsR+86igDs6K40/DfSe2p+IR7DWLj/4q
hfh3p0TbotX8Qo+CAw1eckZGM8tigDsqK41vh+hOV8VeKkHYDVGwPzFC+AAkgYeLfFeQcgHU
sj8itAHZUVxx8EaiTx458Sj/ALaQf/GqE8F6pG+9PHPiPcOm827D8QYsGgDp9RIXTLskgAQu
ST/umuf+GoA+Gvh3GP8Ajwi6fSqVz4P8S3dvJby+Pb94ZUKOp0+25UjBGQldLoWkxaDoNhpM
MjSR2cCQq79WCjGTQBpUUUUAfK/hC4h883TzW0QVmY7pe2cBhySwG/GAOQp9K+gNHitLuBLu
DdIqS/umOVAG44G0Eeo5welfOXhnSnfST5cdx50kW1W8xAmWySDuwcbYz2wAW74NfRvhzUlv
NNtjcG2EhCFYxIG2kr8oXGQCMHgZwD145YzpEULuwgTLE8d/c1JVO2kjkUldwJdgVK4KkcEe
n+I5561cpCCiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKK
KAOU8SfDvwx4pzJqOmot11F3bnypQfXcOv45rEi0Tx/4ViI0nWIPEdkgASz1QeVOgHZZhwx6
fe4r0aigDzhfi1a6Yyw+K9B1bQZs4MksBlt/+AyL1/Kut0jxXoGvKG0rWLK7ZhnZHMpcfVfv
D8RWrLFHcQtFLGrxuMMjjII9CK4jWvhD4K1pjI+jpZzkcS2TGEj32j5fzFAHeUV47cfCXxXo
wMnhTx/qMYQfu7W9din4kEj/AMcrFuH+PGhAqSupQpwHijgl3e/QOfxFAHvlFfM938VPivpk
DnUNJlt1fGJLjSnTbz2yAOenOaxLr44fEDAQ38Ns/XIs484/4EDQB9ZEgAknAHU1xXiT4reE
PDAkS51VLm6Uf8e1n+9fPoSPlU/UivlrU/FHizxQNl9qmo3qMwHlBm2FuP4F4z07VY0r4beM
taYCz8O3wUjIknj8lD9GfAP4UAb/AI/+MOs+MkksLdTp2kNw0CNl5hn+NvT2HH1rzSvd/Dn7
Od3Kwl8R6rHAmQfIshvYj3dgAD9Aa9HuPg94SksNOtLaxFsLG6W58xfmkmx1R2PJU4H0xxQB
ueANEHh3wJo+mFSskduHlB6+Y/zv/wCPMa6WiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigB
oGABzx6mnUUUAFFFFABRRRQB8h+HAp0W3lKIXKXEm4qDhlGAR6Y2jp6D0r6J8PW0FtKttDEi
QxRLsQDhcYxj0ooplI6azJexs3Y5YoGJ9SVPNXaKKRIUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRR
RQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAVCYYpTukiRzjqyg0UUAPS
NIl2xoqD0UYp9FFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU
UUAf/9k=</binary>
 <binary id="img646B.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgC215.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img3AFF.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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=</binary>
 <binary id="img35F1.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgDB15.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgDA42.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img379.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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=</binary>
 <binary id="imgEF72.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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=</binary>
 <binary id="img1569.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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=</binary>
 <binary id="img4AF.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgEB7A.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgE729.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgCDC3.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img36EA.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgEC6A.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img5FBC.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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=</binary>
 <binary id="imgC915.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgCCED.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img88B1.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img7AF0.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img520E.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAAR
CADFAdsDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD3+iiigAory6LxLrKxeIdESV/7YvLy6GhP
O4xJH5jRkKR08oo5wf4dprUuvG9xo2oaPpK6VPqHnWts890jszIZHEYyFRhnq2XZAegJPFAH
e0VhXPiCO3uryI2z7bRZWkkZ1VfkjjfjJ7iUDPbaaojxpbt4jGhpY3LXYvjazHadkS+T5qyM
2MAMMAA8nn0oA6uiuKj+IdjPYz3EdrcbbfTrm/m3I6AeSwUorMoD5O7lTxgeoqVviDpAivLt
TItlZy20Us8qNFtMzYyVdQQACpz3z7GgDsKK47WvGFgdEu7uy1aO3tohaP8A2jCUkRFmm2Zw
QRgYOc+vYip/AWuy6/4bNzNLdTSRXEsJmuoVieQK3DFFAC8EcUAdVRRRQAUUUUAFFFFABRRR
QAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAF
FFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAZyaNp0dzb3S2cXn27TPDIRkxt
K26QgnpuPWqF54P0G+ZDcWA+WKOHEcrxhkjOUVgrAMFPIznFcrJp2vyfFGDVX0u8EVvcmMyw
ugiktGiZQWLS5JVyGKBPcDPJpeHbuWfxTY+IZfD2r241e6nRbyZlYNC6K0IKByVXCd1wPXmg
Dsr/AME6HqWqSahcx3f2iVg0givZo0fCqvKKwU5CqDxzgZrSi0PToLmW4jtEWaa5+1SOCctJ
s2bj/wAB4x0rzvwpZ6zN4UaHTdN1XSpptElWSW6uCfNvGC+U8e5yQf8AWEn5fvD0GJrbStXX
w3dGWz1i8tTfxSPpcpW3kMIQBxHiVsqThirMMlW/vcgzu38PaW9oLRrRfIFvLbBdx4ikxvXO
c87R+VN1Lw9p2qRzrcxSBpvJ3yRTvG+Ym3xkMpBBDEnI5pPDMLW+g2yNZXNl94rbXM/nSRKW
JVS2T2xxk46ZOK2aBHLWfw/8K2FrPa22jQpDO0LypuY72iYsjHJ6gk5Pfocityz0+1sDcG2h
8v7RM08vzE7nbGTyeM4HA4q7RQAUUUUAFFFFABRWF4ttbm98L39ram7EskYCmycJMPmGSpLL
k47ZGemea5yz0rV9Rm0h7my1CxmgjeQ3n2wnOHfZEytKzDcCrN9/jC54yAD0CivJ7bw9rciS
tNpOonTVt0Q6a00Zklvdjh7je0uAuSvOclsMAMZO54Z0XXrHWIZdTh826Xf9q1PzF23EZjQJ
GFB3ZDDuMDaSD82KAO8orlfFtnqEsum3emw3009pI7LHbyqqMSMASZdTtPIyMkZzg1TvNGmu
jqTLodzAz3SGWNbmNk1CJZUYkjeMEgMAGwNvyng4oA7aivO7Tw5qMVzpw/syRTHLE8Esk6f6
BEtzLI0eQxJJhZI8LkHAycDNdL4R0iXQPDsOmy4zDNPsw5b5Gmdk5PJO0rnPNAG/RXEaxp+s
N8Q9Pv7aC7msvs4hlXzFECr+83t94MsnzIBwQR344yk8OXs2jDzvDVxGs0k7Npi3keLWUxok
UsbB8cBGyc7t8jMBQB6ZRXAjQb+G5upJdNkvbny5zPdCdIxqIYARwk7tyqM45GBtyM7q3/Dd
hPpvhW3tXt3jnCSSNAWUbHdmcopUlQoLYXB4AHpQBv0hIAyTgCvN7Hw/qb6NZaXcaNdmJLoK
1zcXSGaNNihpsCRlMm7IDA5ABIGfvLqPhrVZptREOlh/Nkla6dpUA1GJrhJEi+9nIiDx5fAG
cDIJoA9GBBAIOQehFOrzObQdUmj0EQ6ReWclvftLDtuI9tnD9oDeUyhyoBjUgFN2ANnRsV1v
i+zudQ8K31pbJdPLIqrttWVZdu8biu4gE7cnGRnpkZoA3sjjnrQCD0NeYy+HNY1S+0A3eiTW
8ttCWOoQXSA27qz+WhQuSoYEFym4nhc4HFMeFtUsgrHRLs6WQsb6TazoWa5EOPtO/eAAWwMn
nIDkZoA9boriLLTfFUfjfTtQvY7WSwSxe2d4rlt0eVjYlkIwWaRDyvbGenMvjjRb3V5NKlsr
Sa5ktJJJEVZoxEJCuEMyP9+POc7TuHYHPAB2G5RnkcDJ56U6vN77wtfX+o69dHQ44N8sIjWO
ZD/aUKypJKJMnksFKKGwFBI4BNZdj4f8Qpq8Es+lXbwGeJ9JBuQo0yFLlneOQhifni2jgNxh
OgoA9corhPh7oN9op1QXenS2cdxIsyCeWOWTeS5dd6H5kXK7SwDcngcV15nuRqSwCzY2hi3m
68xcB842bevTnPSgC5RVSSaVLqCJLSV0kDb51ZQsWAMbgSCc9sA9OcU64llhVDHbyTFnCsEZ
RtB6sdxHA9uaALNFVruWaG3L28Bnk3KBGHC5BIBOT6DJ/Ci5kmhtnkht2uJF5ESsFLfQnA/O
gCzRUE7ukEjxRebIqkrHuA3HsMngZpQ0ptg5jAl2Z8vdwGx0z9e9AE1FQQvM1ujXEQjlK5dE
beFPoDgZ/Km27zPFuniEUm5hsD7hgE4OcDqMH2zigCzRUETyvNOrxbERgI23Z3jAJOO3JI/C
mRSzvc3Eclt5cKbfKl3g+bkc8dRg8c9aALVFc34sgnlt7KS3hvpDbzmYLZyMhdhG6qj7WU7C
W55wMDPGayLq21e81jWXTSb+3ia12Li74vGJj3FTv/dlQrKowAcscjNAHd0V55/ZepzRGWDS
bhIw8g0u1kMafYGLLiV8NwAQxAXJCfLg7sHX8P6Pe6f4q1u4Kzpp9wqGPzjGTJL5krMw2knA
DKAWwcADGFFAHWUVweqW2pw+ItXkWDWL+1uoWAt4pniWJRCoHlOJQgLOCMbQ4JZshcFq2m6L
e240ua40q/d28kxRCcbNPfzi0owZCQuwqARuyFI43bSAei0VwGu6FqIht4LaznvAFultmE+X
tZ3mDRTFmYHCrnnkjG0feOe/oAKKKKACkz9fypaKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKK
ACub1vSfEt/qKy6X4nTS7NYtpgFgkzM+T8xZj0xjjHauiYlRkKTyBgVm65q8Wh6RPfSqZGXC
xQrndNKxwka4BJLMQBx3oA4r/is18UroNn4vhu5Utjc3ks+lIFt1JxGBsYZZjngnopPsdptH
8ceUAvi3TvM3ck6RxjHp5vXNX/C2hvpGnNLeMJdWvW8+/uCBukkP8OR/Co+VRngCtuMyGNTI
qq+BuCnIB74OBn8qAOXfRvGTBNvi+1U87iNIXnjt+89akg0jxhEiGTxZZzOvXfpACt9QJQfy
IrpwuCTknJzyelcr4lvLy+1Wz8MaeADeI0uozh8G3tAcHGOQ7klVPbDHtmgClpM/jLX1nvI9
Y0m204zMlq8enM7TxqSPMGZiAGOcdeAp4yRWk+leLCw2+KbULz/zCgSfT/lp9e1b9paQWVnB
aW0axQQIscca9FUDAH5VYoA5hNI8WAtv8V2pHbGlKMcf9dKivZfEOi6XNd3viDSmjgRnZpNK
fe3oAFnGTkgAAZOQOprqFIJYc8HGSOvfj865K4f/AISvxTHax/Po2kS77pgeJrxSCkXuE+8e
27b6GgB9laeN7rSreW61rSbO8ZA8kUemO4VjzsJM3IAIHAB461KNJ8XtIWbxVZKp/hTSOAfb
Mp4rqaKAOXOk+L1dXHiqzbGQUfSRtOe/EoOR25x6g1V1G68U2uo6dp1tq2jTXd0zllk02QbI
UXLSkCfsxRe3L/l1s08dtBJPM6pFGpd3Y4CqBkk1zfhOKTUBN4mu0kW41Ef6PHIozBbAny1H
AI3D5znuwH8IoAVNM8YMZfN8Saau7hRFpLYTnORumP05zSjSPFu0A+K7XIHJGkjn/wAiV09F
AHKrpnjUXCH/AISXSjErElf7Ib5h2B/f/wAsVkWcvjW78Q6ppcOu6c0Foqb7xtKPyysNwjVR
NzhCpJPqBXS+JNYfSNNUW0Yl1K7f7PYQH/lpMQcZ9FABYnsAasaJpS6Ppsdr5hllJMlxM33p
pW5dz9TnjsMAcCgDHTSPGhRvM8WWAcnjZpHAH4y/Wnf2X4ziKtH4o06X+8s+kHB/75lBrqqK
AOTfS/GkhjP/AAlGmx4ADhNIPzdcnmY4OMe3tVPST4w1pbi6/tvT7ayMzraNDpxYzIDjed0h
wpIJXHUHOeRV/wAXSS6gLfwxaSyxXGq7hNNEOYLZcea2exIIQH1f2rore3itLaK2t4kigiQI
iKMBVHAAHpigDnX0bxcQMeLLYEHP/IKXB9j+86U1dM8cCN0PiXSGZuj/ANkPlfp+/wAfmDXV
0UAcD4gfxZoGkPeN4mtbm4LiK3txpQBuJWOI4xiTIySMnsMntWlBpXjJrdDP4qsllIG8R6UC
oPcAmTkdeaisVuPEni+5v7iFP7I0iVoLDcOZbkZWWX/gPzRj33HqBXY0AcrFpfjGGZiPFFhO
jjkXGk5KH/Z2Srx9c9/wemk+LQcnxRYngDA0rA6DJ/1vUnJ/Gunqvd3UFhZz3lw4jggjaWRz
0VVGSfyFAHHXh8V2ur2OmQeI7Oe5ug8j79KwIYVxuk4k65KqAepb2rROk+K9oK+KrfeG76UC
pGCMEeZnqQeCOnpUvhiGa5SbXrxJEu9TCssUnW3gGfLj9uCWP+059K6OgDl/7N8XuTv8R6bG
M8GHSSCR77pj9ePU05dI8V/xeKrc/TS1H/s9dNWJ4i1eXS7GKO0VH1K9lFtZRuCVMpBOWxzt
UBmPsvvQBhQnxRqPiC/trDxFarp9kqRSTNYK7G4IyyDDAcKUJPq2OxxojSvFYRVPiq0JGcsd
KGT/AORMcVp6Fo9voGj2+m2xZkiBLSOctK5OWdj3ZmJJ+talAHLnR/Fp6eLbYf8AcJX/AOOV
I+keJHAUeKET+8y6cmfwyxA7dQa6SuY8U3sk7W/hyylZL/VQwaRQCYLdcebIffB2r/tMPQ0A
YWgf8Jhryz6hb+KbZdOEzQWxOmI32hF4Mv3wRlwwHOCBnHNbi6R4u2/P4rtScnppI6dv+Wlb
9nZ2+n2UFnaRLDbwII441HCqBgAVZoA5N9E8Xttx4xhTHXbpKc/m/wDnNZ/iT/hI9E0ifUn8
WACP5YIItNj3TysdscfJOSWKjgDv06jvK48Rt4l8ZidmLaVobERKOUnvCMFs9CIwSvszHoVo
Afb6Z4zmt43uvElhBOygyRQaZuRG7qpaTJA6ZPWpf7H8XH/mbLYcdtJXr/38rqKKAOXbR/FL
hh/wlsaZQgFNMTIY4weWPT096xbs+LNL1XTtIj8VQahe6g5JE2lqPs8KjLy/IwxzhRuyCWxX
c3t7badYz3t3KsNtAhklkc8KoGSawPClpPcfaPEmoxvHf6oFKQuOba2XJii+uGLN/tOR2FAE
Mmi+MWZdvjG3QAgkDR05A6jmTv8A4fjxnj7xX4n8E20dvB4ii1PVJY2mW1GlqCkK5LSsQ/AG
D27exrt/Hni1PBnhiTUhEs107rDbwu20NI3TPsOpx6V8r+Kb+/8AEGrPq2syFr2azEjrHtHI
YqBtAGwALyDk8dfmFAH2Doc11c6Bps99t+2S2sTz7RgbyoLY/HNaNZ+iywXGhafNayeZbyW0
bRv/AHlKjB/KtCgAooooA4RfHT/2tHbv/ZTB9UfTxbxXpa6XEjR7zHt4+7uIz07npXURa5pc
2rPpSXsTXqgkw55OMbsdjjcMgdM81ytt4O1cX8y3Fxoq2Z1M36TRWJ+1H98ZtpctgHOFzg/L
n2pYvh88HiO91aC7tY3c3MlpMYHea3ln++2TJsIBzjCg89aAOj0zxNoesWxuNP1ezuYt6oWj
mU4dvuqfQnsDzVz+0rHy5X+2wFIt/mESD5Nhw+eeNp6+neuYvPA73FtNZ2+qT2lv5djFA0Jx
LGtuxJO4Y+ZlOM9sfhUEvw206Tw9daVHLLaAm5FpJbTSI0UcwG5HO7MgLAEhuuAO1AHWzanY
wZMt3CmJo4Dlx/rJCAi/U7lx9adFf2cojEd1E3mSPFHhx87oSHUepBVs/Q1zM/gaO81+XV7y
5+0Si4tZ7aFgwigaLbucLuwXYKQCegx15ylp4HWx1SLUoLhftoub2aW4O8nbOzsqqhbaNu5O
e+z3oA39K1/StbaZdM1G1u2hOJBDKGK8kc47ZBwe+K1K878DeBdV8L6/dahdXdo8VxaRwOkT
zSM8iHPmFpCcZy3yjjnjFeiUAFFFFAHNax4Ul1XVPtsfiTXtOPliPyLK4RYuCTnayN8xz19q
53VvBcN54j0awvfEviCSNo57mIG8CsJozGFYFVGCFd69Hrmb/bL8Q9DiyQ0NheT9M5G6BMe3
3s/hQBW/4QecKixeMPFEYQf8/cb5+peMk06PwTcIpDeMfEzknq11FkflEK6S9u4rCwuLyfIh
t4mlfaMnaoJOPwFY1rqWvyXdrJdaTAljdYGIZy81sSuQZAQFI7HaTgkfeHNAGengN1l8xvF/
il8kkq1+uOfYIMY9vxzVPRvCrtc6tKviPXo5hfMhkFyrbtqrtJDIV4Bx0xwM131YHhlSw1e4
KhRNqc5AwP4CI8+/KGgCjN4LvJ5N7+NfE4OMYSW3QfksIFH/AAhc/mtIfF/iU7mLFftMQHPp
iPgV1tcz4p1nWdEg+1afp1jdwkIiJNdvHLLMzbVRFEbA5yOSR3zgDNAB/wAIfJ/0M/iH/wAC
1/8AiKqaZ4FbRbQ2mmeKNctrYu0nlg20nzMcsdzwsxJJJ5J61Jqut+ItMurNE0vSp1upooI4
xfyCVnYAyYXycbVG9s5+6ucZOKt3Wr6rb+IbDTTp9k8N1K/zJesZUhVSTIYzGBjOxT8x5cDv
mgCF/Cl+77m8Z+IsgY4NqB+Qgpj+D7qVg0njHxKTnqs0CcemFiA/rTvD3io67cQNEtgbW5tR
dR+TeiSeNSRjzI8DHXBIJwRg+tdTQB574i8FySaKLOTxNr88VxcQ284luIzujeRQw+4B0P8A
+ut5fDN+sqyN4w159oI2kWgBz64gFWPEZ3R6XBnb5upQfN6bW8z9dmPxrcoA5P8A4Qu5Dhv+
Ew8S8Ljm4hwT648rr+ntUh8Gyvt3+KvET7TnP2mNc/8AfMYrfu52tbOa4EMs5jQsIol3O+B0
UccmubtfFVxqdlpa2lpHa6hqLThYbuTcIhCxV87fvHOOAe5OeOQCGfwLLcalZ30nizxA1xZ7
/s7FrYhNy7W48nB44ycn86tJ4Rvo52kHjTxGWbqGa2K/gPIwKnsfEM8/hue/uLFkvbeWW2a2
iYsJJkcphGxyGYDBI4zz0NJba9qeo6FpV/YaUnm3iB5VuLjbHbjaSdzBSTyMDA+uKAGt4VmZ
2LeJ9e+Zi2BPGAM9hiPpxTV8J3UbbofFviGM4wcywSZ/B4mx+FaHh7Vm1zQ7bUmhWIzbgVST
eh2sV3K2BuU4yDgZBBrXoA8/0fw5Nc65rrN4p1trm2uIbTzswBjEsUcyqf3WD80z9AMg+2a2
H8HSvKH/AOEp8RDGflF0gBz/AMAqbw1OLjUPEkgXb/xNSnUnO2CFc/8AjtdFQByb+DHbJHif
xGGJDbher26fwYx7dDzmmyeDLyWNUfxr4mAUbRtlt1P5iHJPvXXViazqOp2JZdP06GZEt5J5
Li6ufJiTbjC5Cscnk9AAB17UAY2nfD6PSrOKysvE3iGO1i3bIRcx4GTk8+Xk856nuau/8IfI
SSfFHiHk5/4+k/8AiKlbxI8ukaPdWtoBd6vs+z29xJ5ewtEZTvIBPyqrZwDyMe9U7nxRqen6
Lfy3GkJcajYTLFNFbzlYirKGEod1B24PIAJBBHPWgC5H4bniRUj8S62EAO4NJE5Yk9SWjJHp
gED2qjqPgZNWsZ7DUvEOt3VpOVMkTywgHad38MYPXnHTgDoAKs3fitIfFh0GMWAlWOF2a6vT
CzGRmG2Ndh3kBc9R94CtO91m10y+toLwSQpc5C3LACEOMYRmz8rHPGeDjGc4FAGbJ4Slkdmb
xN4gBYkkJcoo/ABOPwqOLwa0W4L4m8RNkY+e9DY4xkZX2/PmtKLWJLrTLu+srC4uFiZhboCq
m7AA+ZNxACk5AJxnGRwQTnRa9quoiNNM061E4sYLyVLm5IAaUPiIMqnkbMlvpxzkAEjeFrkk
M/ijXmIOciaFc9ewjA7/AKVUfwHBLqUGoS69rr3NurrFI12PkV8bgBtwM4HPX8hUGsa7Lf22
hzadJqdpcXj28kapDujKvNGJFkO0/MqFzjIGMnPAIseG7vVLrW7nz5bl7ZYN84mgZFjuGkb9
3HuAOEQAHGQcqe/IBLJ4LMqkP4m8R4Ixlb7aRyPRR6UxfBU6oEHi/wAS7VAVQbqIlRnPXy8s
fdiTXW0UAcpF4NmidWHizxGxDbjvuY2B4xggx9O+Ky7Pwql14n1SQ61rsdzaxw2wnFyAZIyu
/uvPzM3T+ld/XM+HD5viLxXP0A1CKDb/ALttCc/+P/pQBDH4MkiiZIfFXiNcoU3NdpIQCc/x
o3Pv1FIPBUpiKP4s8TM2c7vtiA5zntGB+HSutrMstf0jU7uS1sNUsrq4jXc8cE6uyjOMkA9M
8fWgDEPhIWVpK/8AwkniNwkR4e/yRgE5yV6+59s1meEPB1ufB2ivFrOtwxzWcc7xRXpVS0g8
xzkDIyzE8EV2Guzi28P6lcFdwitZXx64QmoPC0BtfCOi25bcYrCBM4xnEaigDMXwbMoI/wCE
s8SEEjrcx8D0/wBX7fWpP+EOl/6GnxH/AOBSf/EV0rMFUsxAAGST2qouq6fJYG+W+tjZjObg
SqYxg4+9nHWgDmNS+Hdpq9hJYahr2v3FrIQXje9GGwQRn5fUD8qsQ+DZ7eTfB4t8SLyWIe5j
lBJGOkkbdPQce1dBLqFlbyQJNeQRtcHEAeQAynjhcnnqOnrVygD5C8cw6jda2dSm1HUb1TfT
Wdq1zjzQYXVfvLhATkdB16jvWb4lCxyQXjaTcwxPbrbk3cjSOJdxLtuKhSeHUA5Ixk4IFb3x
Kuba81PWVhh8i0iv7mW16MLiRpIkmcNu4+ZDgAHg9Opri9XlvtS1KOAtPcuxCwIY8M27GAqA
ngknGOuc96Bn2T4Psm03wVolk7BngsIUYgcEhBmtyq1nH5VpBGI/LCIq7M/dwOnU/wAzVmgQ
UUUUAebeEfiBqet+O9R8PajaWqQQi4a1uYFYCURTeXgEsQ3HOeOR0rS8S6/rVnql7Hpl3pcN
np1tbXFyLmF5JG8ySRSAVYY+VARwSSa6K18O6PY6nPqVpplpBfXBJmuY4VEkmTk5bGeTyfWr
EunWU8kss1pBI8yLHKzxgl1UkqDnqASSB70AclH4y1OT4jf2MLKH+xTM1mLwhlb7QsPmlQSc
HuMAds57Vk+G/iufEHijSdBXT/JuJ/tBu2IbYqqGMRjY4zuC56YweDXcHw1oR1Y6s2kWTaiS
G+0tApkyMYOcZzwOetWU0nT4thjsbZfLI2bYlG3ClB0HZWYfQkUAcB4U8ceI/FNprK+VZWdz
b2yT2ryWcnltlpA3PmfvFGzAdcDOeDjmy3jrU9H0bw5Pf2y6td6zC8kcemwMpLeWroigsfU5
Y445xXdRWNpDtEVvEgWIQrtQACMdEH+yPSmjTbENaEWsANmCLbEYHkgrtwn935eOO1AFfw5q
Taz4b03VJUSOS7tkmdEOQhZQSufbp+FatV7W1gsrWO1toUhgiUKkca4VR6AVYoAKKKKACsC6
hT/hYGlTZO/+y7xMdsebbGotV8c+G9E1U6ZqGo+XehVYwrBJIwDdPuqetc3cfEDw4/jPTLxd
RmazGm3SFhaTFd7SwFf4c5xG/bt15FAHfX1nHf2FzZSlhFcRNE5U4O1gQce/NcmPDmvXmoaL
PqM2kk6XKH+1pbs1xOApUjnAj3ZyQCeauR/EPwpLHvGsRxrkjEsbxk468MoP41J/wsDwn/0H
LX9f8KAOmrn/AAo5a11MHPyardgZ/wCurHj86rP8RfCUcRc61DgdQEct+WM1z/hvx34c0631
Fr3Ufs6XOqXMkDy28iK6F+GDFcEe9AHpNZF9pRv9Y0y7klHkWTPKISud0pXarZz/AAgydurA
9qzh8RPCLdNetD9Cf8KenjzwtIGKazbsEG5iAx2jpk8cdaANN9MEmuw6m8obyIHhjj2/dLsp
Zs56kKo6evrSR6b/AMTe7v5XDtLEkEe0EGNBkkZz3LZyMdB6CsofEHwsZPLTVkd+oVIZGLcZ
4AXnj0px8feFtm5tZgjOSCkisjgj1UjI/EUAQaN4f1a0vNKjvprF7LSIGhtmgDrLL8oRS4PA
+UHIBIJwewx1tcz/AMLA8J/9By1/X/CkPxB8JgH/AInducf3Qx/kKALfiH/X6LyB/wATJOpx
/BJW5XBa5400GQ6TOLmYww6ghkdrWVVUbWXJJUDGWH6+hrX/AOFgeE/+g5a/r/hQB01cpceG
7ltBhs410u6uI7ya5xeW5MZ8x5GIXByhG/GRnoR3ol+I/hGOMudbhIAzhUdj1x0AzT18f+G3
jWSO+mlRs7Wis53Bx16IfWgBui+E00zS4oDO8Fwl3PebrViVV5NwwA4OcK+ORyeetZ//AAhu
sReFtL0aHWY50tnZrpbyFnS4Ug7UOxlOwE52nOcAHjIOofiD4T763bD67h/SpIvHPhqfPk6t
DJjrsVjj9KANixjuIbGGO7aBp1UBzbxlI8/7Kkkge2TVquZl8f8AhmG389tTDRB/LLRwSPhv
Q7VOKP8AhP8AwwAfN1Iwen2i3liz9NyjP4UAS+F4/Ll105Q79Vlb5Wzj5UHPoeOldDXn2geN
PDlrcayk+pCBpdSkkQTIV8xSqYZfl5U46/XtW/J410KJmV7i4yoBOyynYc+4TmgDoq5XxJoe
qaxq2nS281mbC2DO9rciTbJLldrttI3BQGwp4yee2H/8J74dHLXVyi92ewuFUe5JTAHuaX/h
YHhP/oOWv6/4UAQXEGv6jrcp8m2iXS3hmsZ3VlSeRonWZCAxJXDjDYGCRw205mXQL660rWY7
24hS91M8mFWaOEBAqqMkFvu5J45Y1D/wsbwqXCpqLykkgeVazSZI64Koc9M/Tmpk8f8Ah2SJ
ZEubpkcZVhp9wQR6/c6UALrGk6zqH9o2SXVq2m30YTMoIktfl2tsAGG7MMkYbPUcVc1zRV19
RYX0gbSXXNxbrkNOc8KzDonfAwSQOcZBpH4geFkH73VVhPXZNDJG3/fLKD+lPXx34aeJ5I9V
jdIxl2SN2Cj3wOKAL+iWd7p9k1pe3gu1jkItpduH8nA2h8cFhyMjqAD1zWY2ma/pq2kmkyWE
8i2UVpPDcl4oyUztkQqGxyzZXHIxyMVIPG2gGOORbuZkkTzFK2kxyMZ7JwfbqaZ/wn3hwcyX
s0S/35rOeNR9WZABQBr6NYHS9Gs7FpfNaCJUaQjG4gcnHbmtCubXx14YeNpE1eBo0+8wDEL9
TjjrSN458PJ0vJpNwBDRWc0gweRyqEd6AOlormf+E+8Pf897z/wXXP8A8bph+IPhRMB9ZhVs
4KsjhgfQgjI/HpQB1Nc54ccPq3inG35dVCnC45+y2/X1qFfiH4WeeOGPVPMeQ4XZbysD+IXF
YuheLdJsNW8Sm5a8RbjU/OhcWM7LIn2eFMghD/EjCgDvpohNBJEWZQ6ldynBGR1HvXF6B4f1
rTfEukm8hsDYWGiy2CTWpILP5kJBZSBtyqZAGcENzyK0/wDhPvDS/wCt1FoB2NxbSxA/Qsoz
Vab4meD4Dh9aQn/Yhkftnsp9aANnxRj/AIRLWc9PsM+cf9c2qbQ/+Rf03/r1i/8AQBXF+IPi
T4Uu/Dmp2lrqTz3E9pLFFElpNud2UgAfJ3Jqx4e+IXh5dC062ubudL2K1iSeEWU5MbhBuU4T
sc0Ady6rIhR1DKwwQRkEVUbSdOawNg1hamybg25iXyzzn7uMdQKwX+JHhGNwra3ESRkbY3Yf
mFqX/hPfDXmPENSLSr1jW3lZiMZyAFyRjuOKAN02dqywqbaIrBjygYxiPHTb6YwOlWq5r/hP
PD3/AD8Xn/guuP8A43Tf+E/8MD/W6oID2FxBJET9AygmgD51+I892VuGit5P7Il1G+EMhkZl
LGfk88LyjEAe/vn0z4L/AA5h0vSbbxPrFszatOCbZZDnyISAFOD0Y8nPYEDjmsz4ffDT+29e
n8R6z5s+iR3s8mmWdySTLl8iVgcDacDjHzEZIx194oAKKKKACiiigDh9Z+I1lo3hi41W4tZT
dJdz2kNkj5ed4pCjFSB93A3E44HvjPUyarp0Al87ULSMQyLFLvmUbHbG1WyeCcjAPJyK4yw+
Ht1a6XrCz6mZtRvLhjbTksVtoPO81Y1HbnJOO5HXAqvc/DW/l8Ry6tFrjRxyavHqb2WwGNmj
ZdnOMg7N+exO30zQB341KxN59iF5bm7xnyPNXzOmfu5z0q3XC23gRrTx4viSGRF33U8ksG7K
hXiC7lyud5ZcnnADHFd1QAUUUUAFFFFABRRRQAmBnOOfWloooAZI6RoXdlVFGSxOAKzbrXdM
tGsnlu4hFdsyxTBx5eAhcktnGML+ZFVfFenXGp6OkVtbR3ZjuYZntJm2rcIjglCTx2yM8ZAz
Wfa6C9w2lNc6JYWVvBLcyyWisJFQuCowNu0ltxJx0yRzmgDrQQyhlIIPII706svQLCTTNBsr
GXaHgiCYTkADoB9BxWpQAVla1rVrolrFJcZd550gghV1VpHY4ABYgepOT0B+latY2saR/ad/
o07JbvHY3jTyCVAxIMMiDb6Hc6n8KANEXNu1y1ss8ZuFUO0Qcbgp7kdcVBcavp1pYm9nvIVt
Q6xmXeCu5mCgZHuQK5S08IXker30sxOXkvJba8E4/d+eeF2BATgf3mIG0Y6/LUsvC2pW2jOB
plsb2OSxJimmjaOYwOC7rtjAUkEgOcseMhcCgD0WiiigAooooAKzNV1yx0e3d7qePzQm5IA6
iST/AHQSM1p1w2saBrFxrN2baw0y5tru8tLpbqaYxy24gaIlMBDuHyMVwRgs2fcA7Ge6t7eO
aSWVFWFDJJz91QMkkfSobbU7K7tbK5huUMV6iyWxJwZVK7hgHk8c1wdx4a8Q31/drLZWkf2u
DULaa6R41QrMP3XyhN7YKrncTySRkYxNeeC9SufEVhdy4e0EFmjxxXKx/Z2gYsQMxMzKScja
U5HOM5AB6JRRRQAUUUUAFFFFACEgDJOAKhguIbiJJoJo5YnztdGDBvoR16GqmuWsl9oGoWcM
Mczz20kQikcor7lIwWHIznrXKafpGv6dpdhJHptozWuoyTJZidEKwNEyDLqgUsGbOcfd7k80
Ad0ZEUDLqATgZPU+lQz3ttbypHPcwxO/3FeQKW+gPXoa4mDwU9wry6rY2VxcjS3t4zv3rHK8
kjMF3Af3lG7APB9TVq58KS3sTC8srKeT7RYMJZjvcpCyF85GB0cADruOTzigDqTqVj9mjuft
kHkSkCOXzF2uScAA5weala5t47lLdp41nkBZIi4DMB1IHU1534h8K69d2LWtnaWrwyPfhY45
1jMXnN8j5ZD8uNxZVwct3rQt9E8RL4ustVnhtG82GAXjCYFUKxsH+Upktub5SpUYHI65AO4V
1fO1gcHBwc4PpT64rwRoeo6Hc6pHcWFva2khQw7ZEkkZ9zl8uqKzJlhtL/MMtmu1oAKKKKAC
mswVSzEAAZJPanVj+JtOuNV0C5s7Ux+c5RlWU4STa6sUY4PysFKng8E0AaFre219CJrW5huI
ycb4nDrn0yKr3Wow2QaW5BjtY4nllumKiOMKRkMc5yckjjHynnpngoNM8Qpr1zqsegRRSR6v
Dd/ZI7hQJIzZvCxDlQpYF8ke2M9zoJ4T1HUNFktr+2s4TcafeQtAW8xI5ZZvMXnHIHBz6jpQ
B2djfW+p2FvfWcqy21wgkikXoykZBq1WXoNpJZeH9PtZrWK1kht0jaCJgVQgAEAgAEfhWpQA
UUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAHmdt478RRQPf6hZ6XJZvZ391DHZu5kJtmC7SScc56j8qNO
8ceJZ9Bhn1G00vT7ye+htkllfMSiRC+WUOTxgAHcN24cCu7h0bTLdIYobC2jSFZEiVYhhFkO
XA9AxHPrWddeCfDl3YRWH9j2UNilwtybaCBI45HUEDeoGGHNAHO6v471jT7OC2ttJhudXN5N
byRxeZJEwiUOxQqM5IZevQ7s9Kp+IPis3h6S7gvNN8m9OmW93Z27q7M0z7t8TkDA24z24DV2
cvhHw9NpMWkyaPZNYQsXjgMQ2oxzkj0Jycnvk1dm0jTZwol0+0kCjaN0KnA2lMDjj5WZfoSO
9AHI3Hi/xA3j06NY6FHPp0Elsl1P5oDKJVLGQEkYC8fLtJbB6Uy1+Id1PN5L6LNH+5vpRcsw
EEv2diB5Z5LZxzkD1Ga62Tw/pEup22pSaZate2y7IZzCu+NewBx25x6ZOOtSHSNNby82Nv8A
uxIEXyxhRJ9/jp83f1oA4hfiNdX8Vw9nYJaf6LYSQnUVkjBe5mMZboN0ajHzDGTx34i1rxPc
SQwWV7FejUBc3FtCNGuGQXUyRo6heuFIYg7vulDXb3Hh/SLuOWK4021kWa3W1kDRAholJKp9
ASSB2p1loOladBawWmnWsEdpuNuEhUeUWGGK8cE5OT3zQBB4Vvm1Hwno97LnzbiyhlkBYsQx
QEgk8k5z15raqC2toLO2jt7aCOCCNdqRRIFVR6ADgCp6ACiiigAoorK8Q3lzp/h3UbyzEZu4
LeR4BKpKmQKdoIHJycDj1oA1aK53wVd3994UsrvU7tLq5m3OXRQpVSx2o4AADqMKwwMMCO1E
3i7TP7O1C6tnluDZ201yF8l0WZY87tjsu1xnAyueo9aAOiorJsvEGmajb3Ulrcs4tlDTqYnV
0BXcDtIDcjkYHPamW/iXTLu+SzikufPc4CPZzJ2J5LKAOAevpQBs0VyWpeJLyy8VCwk2Wunq
kTG4msp5Fk3Md371QI48DAyx6mpL7XNXsNXtopLC1FpcXa2sUZuCbiVTjdKqgEbVGWIPO0Ek
jpQB1NFcjbeIdZb7Lqk9vZDRrq5WCNU3mdVd9kchP3cElSRgYDdeOZLbXNXeKz1O4t7SPTLq
UJ5Q3ebCjHCOzk7Tk4yuBjd1OOQDqqK5O08QX5GlX92ls2m6vKqwCGNhJAHUtEXYsQ24AA4A
wWA5HNdZQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAVyfiP4g+HfCus2Ol6temK4u+QQMrEu
cBnP8IJ4z7HtXWV8wfGDQP8AhH/E0l1qbT6p/asLyx3UzKnlygsoQAc7UUoQAQCeuRwAD6cV
ldQykMpGQQcgin1ynw7is4fAOjNYSTSQS2scg82ZpCpKjcoLHgA5GBwMV1dABRRRQAUUUUAF
FFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRR
QAVla5p/9p6U9uLtrRkkjnSbAIRo3WRSQeCuVGR6elatcr8QMSeEbi0lm+z2t6yW11dHOLeF
zh3PtjjngZyeAaAJfDuixW97ea1Hq327+0QjbYDi1QgYZokDEAuQCxyckVBY6BMuiXehtr3n
2y2hsY40hUNApBGWOSS4XAHQcdDVb4fahayaVNotnGzjS28uS9TBhu2ZmYyIcnJb7zcYBYgE
4rEafV/DelRG0cF9Q1+8F1dSRRI4TdKV++VU52AAk9CAOwoGd1/ZG/U9SuLiYPFewxQeWiGM
qiB85YHJJLnkYwMD3qHT/CekaZcrcWkNwsqnIMl5NJjgjozkdzXN3XijWkfTLU3Ol211NpsV
2JGcfZ7qUuFaNGJBAwQRt3H5h14zteHjcp4i8TwXGpTXO28jeGCUcQRtChG3/ZJ3D6qT1JoE
JrPh3UNXa/tW1ho9J1CLyp7b7OGkQYCt5cm75dwznKt6jBpLXR7jTNdvda1DU7OZJZCEea2K
vbwYAWJZDJgDcMk7fmJ57YwTL46RNwg1x5BPgR/8S0KY8nvuz0x7/wA6seM9O0m98SaU+oap
b2E0FtOYfttoksDglN2DJ8oYbRx12k4x1oGXLXQriyihsr3V7Q6LFdLPaIEKSsRJ5scZcsQV
U4xgZIUdOczw6RNYtY6fea1bmxjn328DRbJpNr7o0LF8MFJXooJ2j1OeO1bVtB1Cx0u21K00
q01fUNM2tPfptt7S1DFd8auQMsTlUXk8ZOFFa00mgaW+uWGvT2zMlvElo10QZprYQKoEZOSx
8xZDhedxzjJ5ANa30C4tm0uw1HWrWazsLgS2sXkeXM5G4RqzFyCFB7KCdo5657CvMpBp66P4
hXxKLcawLSKRjLjzBi1THlMeSRKshG05Dc9a29PsEt/G9lfyxFNTvNHY3pMpOWVoAPlJwuPm
6deaBHZUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAV5j8ctAm1v4eyzW1uJZ9PmF0cD5hGAQ+P
wOT/ALv0r06opYknieKVQ8bqVZT0IPBFAHlnwB16LUvAP9l7z9o0yZkZSR9xyXU/TJYfhXrF
fNctpcfBH4qR3qxyHw5fkxhiS37kkFh7shwRnkge9fRttcQ3dvHcW8iSwyKHSRDlWU8gg9xQ
BPRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAU
UUUAFFFFABRRRQAVk+ItTk0bw3qWpwRLPLaWzzJEz7Q5UEgZ9/1rWrM1mxbUdPaFbg27pJHO
koUMFaNw65B6jKjI4+o60AVfCOsXOv8Ahax1S8hjgnuVZmjjJIUBiB15BwBkHocjtVd/FGn3
Ot2WiwRSXP2wzK0hhcQ7Y1O7Dldr84GFJxSeG/Dz6Vf6jqcmp/a21FhJ5cSGOCI5JYxpubG4
nJOTk896i0/wpd6fqVow1cvp1nLPLb2otgHBl3cNJk7gu5sfKD0yTQBbuPF+jW+n6jepdefH
p8YknWBSzBSSAVH8QJVgCOODU1x4m0izu7e3uLvypbhI3RWicYVztQucYTJBA3Y5BFc5pnw/
nsYtRi/tC0DXlkLUyxWbeYzKSVldmkOTlmyowD+FXtR8FpqGurqck1sWmSBLxJLdnEvlMWBU
b9q5zjDBsYGOckgGrqHiXTtLvhZ3IvTOwBAgsJ5gcnA+ZEIzx0zVPxJrcFt4VXVYraO7Ejwr
Ck8LkAu4XcyhSwwGJIxnjFaGo+HtM1Ocz3du8j7dvEzqMc9gwHc/nTr+yvVsIINJvBayQMhB
mQzK6Dgo2Tu5HcHPFAGXDq+sXmiW81j/AGXPcGV0urje6wQKuc5U4fPAGO2c9KpWHiTUdei0
xLK3sI72aKa5aScu8YiSTy1kjAAJEmcjJGFPfuXHg2/u7Sb7Rq8Ek11qP267jazJt5wIliWJ
oxICUARDgsckcg9Km1OD7HqdjeDXdLs9aW2a2K3EeIpo2ZSMReYGBDKMYY9SO4wARprWpatL
bW1lpmnPqMKzNcS3MrGOB45fLwmF3HcVYjpgAdc1Zk8Q6lNpMd9a2lhAiLILqa+vQkMMkcnl
tHuUEn5lf5sADA4JOBWXR7nTrxDo2o6dJrAjl+1x3S484SSGUNhTuUK7Pgc8MRnIBq1aaZfW
NvBY2eqWclxGsz3cM8O5ZHlfzC4UMCoDMwAOeG69yAbekX41XRbHUVjaMXdvHOEY5KhlDYz+
NXqw/D8dppNjb6EupQ3F3ax/Om9Q4ySfuZJVeeB2AArRjv7Oa7e0iu4HuUG54VkBdRnGSucj
nigC3RRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAGB4t8L2HjDQJ9I1FT5cmGjkUDdE46Oue45/A
kd68r+H2t6p8OPEbeBvFswjsJMtpl2/+qJLdFb+62c8/dbjvXudc34v8HaX410VtM1NGAB3w
zIcPC+Mbh+fIPBoA6SivJvDXiXU/AWoWvg/xtIGt3wmmawP9XIvQJIT90jpz+PGCfWaACiii
gAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAK
KKKACuZ8dRpc+FLqxlCrHelLZpnXKW+9gPNYei9eeCQAcAkjpqyvEF9caX4f1C+tESS6hgdo
I5M4klx8i4HJy2BgcknA60Ac98Or+1bR5tEs0kcaTJ5El2qqIbl2JYvHtY8HOTwAN2B0qhH4
qvrK61ppdVhu0trj5h5Y2WUa3IRhIAisp8ts5JbdtLDA69P4R1PUdY8K2GoarbxW19OhaWGH
O1DuIxg8ggAZB6HI7VJB4n0e61WTS4r5TeR78oVZQShw4ViNrFe4BOO9AHOReJLvxBqtza6P
q0Qsv7VS1jvbVEl2x/ZDK4BOVJ3rjJBxms+fXdffTbqNNXngnsLbU5fOW2iZrlrafYm4FNuC
vULtOT1ru7nVbWC1aaO5tj+4+0KXl2oY+Pm3AHjkc4NR2Wu2GoXuqWsLyebpcwhuNyEAEoH4
PcYOPqPoSAcbqXiO/wBHsru1uNYnLkWjJfXKwweQZvMJDP5ZQIBGACUPLYOeoqWvj29uNM8P
3supQIrqwukijRzcSJPHEwXJGcqxYbOeQcYIFdzZ+JdKv54obeaWSSViqr9mlHTOc5XgcdTg
dPUVia74yi07xWmiMmmqEihuPNvbpovmd3XC4jYZAXOSR94cigY3Q/Ed7deOtR0q61GzuIAZ
hbwWyAtEI2QfvDncrfMRyMNgEEdDneLJ9LsPEGqalHqf2fWYLKIxWdzbRul0VLmMR7l3sSzF
f3bDBI74rZ1fXdW0jU2uDplj/Zr3Vvaxs1wRc3JkKDcihSCFLn5ScnYx4GKYdc1W4d9Whs9P
k0i2vnthks1wyrIYXkU/dXDBuO6jqKBGNLdaLrfiw6ZHFaaZexahb3V1NcyqtzPOqq4iiU8s
MKqswIGAwAOc0y0bTV0PTlBg/wCEg/t5RKERftHm/aiZtw648rzCT02cjjFbsXiW/MCazNZW
z6LPdrDAyuwniVpPKErAjDBiQcDBVT/F0EOl69cz3+n6rcadpqWerSmC1mhkJuR8rMu/KgHK
x8gHjjrjNAzH0q404aJodujwS+Jk1RVmC8XCy+aTcsw4bBj83JIxhh2xSeE7my03VtIsNI1i
PVTeS3RvImtUjlth8772AAdDvATDnndx0r0hbaBLl7hYI1mcYaQIAzD0J6noKesMaSO6oqs5
BdgMFiBjn14oES0UUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAZ2r6Np2u6bLp+p2UV3ayf
ejkHH1B6g+45rjkOu/D6QrKlxrPhYYCOhMl3p6+jDrLGOOR8wA6HHPoVFAFDTNUs9YsIb7T7
qO5tZV3JLGcgj+h9QeRVS+8QR2erjTI7G8u7ryBcFbdUwqFioJLMO4NRw+GbWy1ttU0yV7Fp
33XcEWDDc8cEoeFbPO5cE981IljMvjGfUTCpt5NPjgWXdyGWR2K49CGBz7UAT6NrEGuWJu4I
5o1WaSFo5lCurxuUYEAnoymrxljEgiMiCQjIQsMkfSvKtd8G61fvH59pPd2jT6hm3tngBjM1
zujlzLxnyyRkDcpHuRUsXhu9m8UamkOhM8sesWkseuXEiCRIo4oCwGfnbIV144Jc5PBoA9RV
0ZmVWUspwwB5HfmpK8htvBHiG3uNeB+0mea2vhHcRSwRrdtKSYgzqBIWG7+PhSvBwQKZJ4G8
a3NrrQur2KW5uNPSwtpFfbmOGYFQ3J5kTeTnjL4OOaAPXlZZEDowZWGQQcgin15hpPg/WEOn
NaSX+iRCW8eZC1uzQiRI1UIiL5aqShbABwcnvTLfwPr7WCK13JZrFp+mRfZIXjdZpIGLPvLL
lcHGCrDPOc0AepUV5ZDoHiBvirDrk2kSRwC6uI554DCiPbtHsibO/wAxj8qlgQMHoDVv4ceC
dS8KahPLd+WY7myRW2qgZZBJIdrFeXYKy5c9TQB6RRXK6r4Vtb7xpomtjTrZ3tjIZ5yqh/u/
uz6nB6elc8nh7xWupNJK5FjDNqQt7aKUcpKXaORyWyzkvgD+ED1JoA9Lorzu88NahpVtqD6F
pf72fS7a3I80HewkbzRtLgF9jEhicE8ZrW8AabqOkaPd2V/azW8aXbtarKYs+SwBA2xEquDu
4oA66iiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKydb019Vs44oplhnhnjuIZJI/
MQOjBhuXIyOPUeoORWtRQBgeHtK1LTHv5NQv4Lg3U3nrBbwGOOBiMNtyzEhj8x/2ix71lJ4f
1u213SlW7guNEt3ucKseyaMSK23c27DgZ2jAHUE5xmqVx8YfClnrd1pN3JewXEF01qWNqzq7
rwduzJPPHTPI4rvIpBLEkihgGUMAylTz6g8g+xoA4+18J6v9kNrqGqWTxJpq2ELwWrK3BB3t
l8dFHAx9a27HR2s7/WnMwa21KZZ9iBkeN/KWNvnDdxGpBGCCT7VtUUAYdn4W0zT7iCeB9S3w
ElBJqdzIvPqrSEN17g1Q1/SPEeoTX1rZanZDS9Qt/IkjuYCXtsgqzRlcb8gnhjwQOccV1dFA
HGReG9ct/FP29b7Tp7GJYorWG5tXaS1iUAOIyHADNzlsc4HYYpx8M6yss2nR6haLok1614w8
k+egaTzWiXnbgvk7jyASMHrXY0UAcePDusr5OlC5sm0SO9F0GKMJwiy+asOOVI3YG7jCrjBJ
yKcPgq7fxbaanPDpEEFrdyXQktEkE0zMrqAQxKoDvLNjO4gdK7yigAooooAKKKKACiiigAoo
ooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooA82m8SeIWg8YXjtLaJp99DaWkRELKo/dlm6Fix
D55OMMMAEGt1vGtvHqSJcWjw6bJcy2SahJKgXz49+9ShOQv7t/m9ucDmtOTw7pc8F9C9sTHf
3C3FyPMYeZIu3ByD0+RRgcYH1qgfAuitqF1dulw/2lpZDA1wxhSSVSkkipnAZlZgT7nGM0Ac
23xSe90PXrnS9LSe+0xIXWNLlJo3WRiASykDjBJAJ7YJ616PCzvEjPG0bFQSrEEqfQ44/KuO
tvhppFvb31uL3VZIryzSycSXZYpGhJTaSOCucD0/E12SLsjVNzNtAGWOSfrQBzvi3xUfClvD
dyaXc3VoT+/nidFWEblUZ3EFmJbhR1waqXHjq3g8aW/h37PHIJp/s/nLdxllk8oycxglgOMZ
OOegNX9f8I6b4kuIJdQkuwscbwvFBOY0niYqWSQDquVHpWPZ6N4S1PxXdNYarLPfWt0LySzh
vWMUE/Rn2A43EEqc5xk4waALK/EbQZy4s5jdSRWNxezxQuheBYSoZXXd8rHdwD/dNQ3HxM0S
CW9wJZbazv4LGa5QrsDy/wAQyeVUggkenGav3fhHQF09IrgtFAti+nGQzbC0crLuy3dmKjnv
k+tMPg3w1q1nmOKOezk2hRFLmMBIWgVVxxgKzfjQBVufiJp8eh3Wq2sPnRRXz2UfmzxwrOyj
LOrMeV64xknHTHNQ6l8UtD0q00qe4WVRf2MeobWkiRo4XHBwzgu2f4U3Hg+2dabwTpMkdskT
Xdr9lkLwNbXDIYwYxFtU9l2KBj2qvF4B0i1Nl9jkvbZLWAWu2Oc5khDlwjMQWwGJ+6QcEjOK
ALdr4juLnxVcaG2i3UPkRCdrppYihjZnVGwGLfMY24xkY5xXRVnw6ZBDrF1qql2uLmGKBtx4
VIy5UAduZGJrQoAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooA8F8Y+BPFH
hXw2LrR9RudUZb1L+4dI18y3dfNZnRMHKkyZ65BXPOfl6r4dfFzT/FmzS9SdbPWlyoD/ACJc
YOAV54Y91/LPb1CuY174f+FvEzb9V0a3knLbvPjBilJ93TBP4k0AdPUNxcQ2trLczyLHDEhe
R26KoGST+FctZeDLjRrdYNH8TavbxIMJDctHcxj8HXcBn0YfhWrqekT6v4WvtJu7mN5ru2kg
adIii5YEBtu4njI4z2oArWPij7TdWsVzpGpWMN42LSe6VAsp2lsEKxZDgEgOATj14ro648jX
tel0u31DRjpsdrcR3V1MblHWRkGQkQUliC+MlgvAPXNc2vgTU7XwxBb6VZx2F9NoJt7wpKNz
3OYjtJOQ2QJQW6c9cGgD1SmM6rjcwGTgZOMn0ryptCl0+PRoZfDVzqEM+pT3D6ZI1uFgHkgA
7VIiCgrnaT1YnqcUzXfBev6lpml2U1ilx5Frc+UUmiP2SZpQ8Ss8gLbVQKu6MbvlPIBoA9bo
rzbWY9es5NVul0W9khuNTsNSLW80beXFEsHmoRvDMw8luACDkVcsfDviCLxJYXk87CwtNUvp
Et45eGhmWRg75PzNvcAD+EfU4AO9pjSRq4RnUM3QE8muE8DeEdU8OapPdXtyJVu7NBIoCgrK
JHbDEf6xgrgbzknmn+KPCLa3qOuXzadBc3J0mGHTJpNu+KdWnYlCeYzlovm47c8GgDu6K4GL
Q9Wt/EDXiaaXu4dQuLv+0DcJ/pNuyOEt+u4YLIuCNo2Bsk8VWOiP4c0K9uJlhs/L0y0kkuoR
u8y+ikdySnLNlynXkg4+gB6PRXBf8I1rd14Zt7qDUns9altZ2uYZF8yKR58OyFWPy7WAUEdA
CMc1n2nhDWY/EOnG8W4MEMNkEuraSM+R5Mfzxku24KzgZ2htwPPsAem0V5+3hzxB9hffdSzN
5OoLHbsyL5ZlLeVhgcnggcnjPas//hEPEjaZrgvbia/1LU9Hhtt5nCxQzZcFUU5IVQVYkn5j
u7nAAPTlZXXKsGHqDmnVyngbw5N4W0e70+YxMTeSSpLFGsayBgvzCNflTnI2j096x9W0jXJP
G6avHYzvHb3cRieKSIKbYRlXBYt5mdzudgAU4XnPNAHodFeQ2ktyGGunw7qFs+sJest47Rs4
WVN8CkK5YfKg4IAUkDNWrXw7rN74bkWw0l9Fmn0dYZ/NmXdd3GUOW2sc4VXXc+GPmYPSgD1I
EMoZSCDyCO9Ory3/AIRy8g02xkutJ1O90sXkzz6GBAhhygSMoqPsKKVJ2hgMybgBjFVvEGg+
I59asriw0u/nNkti9kzzxMQiPulWWSR8h+SDtzuAXJOKAPW6KKKACiiigArjfG0fiyGzubzw
3LDKq6fPG1sxYSCTGVki2qdzjBAU4GSK7KigDyy0i8VXHxJBv7zULa0Eo2JFFcNBLbmDoWB8
pDvzycPu6cYqa4ttb0rwx4lmsBrT3cWrwi0FxPPcs9ukkJJRclihBkzt5IB64Fem0UAeRaz4
m8TSaXPfX9vqWkWkq2Me22jIkw13Kkhj3LuEjR+WduNwyOKkubjX5NFRdMl1eXS01KVI7i6S
4+0SQiAFSxiXzivnlwDjOAM8dfUpbeK4VRNGkmxw6h1B2sDkEZ7g9DU9AGR4cF4vhzTRfzyT
3f2aMzSSRGNmbaM5U8g+oPNeY+Hf7W0DSQtrpviEz22l3UmpwTCQK9zkbPIZwVLE7yDHkbT0
Jr2WigDx7TdU8Qf2HdW8VpqOuINRtmiW8tZSk0DqN6iSVMkK4JLY+XtxxWhFpPiB/Dllb3M+
pW13BrbW8x03dDG1u033lRVGIwpGDzjk59PUaKAPLNZ1PXofiRp6w22sx2NteRQMIY7iWOeB
o8NKcDytoZgDnLjGRivU6KKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKA
CiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoo
ooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooA//9k=</binary>
 <binary id="imgDE36.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img328D.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img99C5.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgDB43.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img514E.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAAR
CAB4AM8DASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD3+iiigAooooAKKKKACiisPxH4htfDenC4
nw88reXbW+9VaeQ9FBJAHuTwBQBNrWsRaNBHlJLi7nfy7W0ix5k8mM7VzwBgEljgKASSAKrW
SeJp7OKW9n0u1nbl4I7eSYJz03+YuTj/AGeCe+MnJ8NwwW91Jrmu6pZS63ejysJOPLt485WG
MZ9gSepP4V1B1fTAyqdRtAzdB565P60AUXtfEx+5rGlLz/0C5D/7XpDaeJz/AMxnSh/3C5P/
AI/VwazpZXcNStCDjnz19M+vpzTJfEOiQuUl1jT42HVWuUB/nQBVaz8TnO3WtLHpnS3P/tem
fYfFe4n+3dKx2H9kvx/5MVbfxJoUeN+s6cu7BGbpBnPTvUT+LfDcTFZPEGkow6hr2MH+dAEI
svFeR/xPdJxnn/iUv/8AJFOay8Un7uuaUPrpTn/2vSjxl4XYKV8SaOQx2qRfRcn0HzdaX/hM
vC5jMo8SaP5Y6v8AbosfnuoAhax8Xc41/Rx6Z0eQ4/8AJiuZ8Qa/4s8K6U99q2saBk8Qwwab
M8kzAZKqPOHYZz6Vu6l8QvDGn2Bu11a2u8uIoorOVZZJnJxtQA8nkd8DvivI9S1G+8SXc+ua
iTFO4xbW4+ZLaFrZ22jIyW+Ybzxk9MDigD17wFr+p+I/DYvNXt4IL6O4lglSAEJlGxwCT/M1
1NcB8J3ZvDuoq0iOV1O4B2Zx97sD0rv6ACiiigAooooAKKKKACiqxu7dbl7YyoJ0jErR55CE
kbsemQfyp8M8VzAk0LrJFIoZHU5DA9xQBNRRRQAUVzniHXdR0yeC00jRX1O7mRn2+esSRqMD
JJznkjgCsoa/4+kTcPBtkns+qc/olAHZ+fF5/keYnm7d2zcN2PXHpXEa74c0jxN8Q4bfWLGK
7it9MEkaSMcKxkYHjp2H5Vnz+BdS8Sy3Gv6i7aH4jEg+xzWdy0oijVVG1hgBgWDHGP4qk8Ly
+IJ/H8sfiSxigvINMWJLiB90d2okbMgH8PX7p9fTFAG2Phl4KUqR4a0/5SCP3dSR/DjwbFJ5
kfhzT0f+8sWDXU0UAct/wrnwbjH/AAjmn44/5ZU9Ph34PQ5Xw5pw/wC2IrpqKAOeHgbwsCD/
AMI9p2R/07rU6eEPDSKqroGmAL0H2VP8K2qKAMpfDWgofl0XTh9LVPb29h+VPPh/RmOW0iwJ
97ZP8K0qKAPM/iRp1nZWenPZ2FrE5efiOEJn9yx6gcfdzz6e1edRyNPay2kqvmP5FKMACBDC
o/MsfQV6r8TXWHTdNuWEh2XE6YjAJIa0nXABIzzivM7bQbrW/EkGk2eoSWH2mSVZbjygzhYk
hO33O5evtTGd/wDB6aSbR9beYMJP7Ul3A9BwOnA/lW3Z/EHQrrxTcaAZZLa7jZkie5Xy47hl
bawjY/eIPGPY4rm9J+FGsaLDNDY+PdShjnkMsgS2TLOQAWJJPOBXSp4A0i48JReH9XD6rGhZ
jcXJ/e72YsWDDlTknpSEdbRXljy+KfhkjSXDz+I/DCAlpCQLqzUDvn76+/X9K7bUfElva+FD
4gt4zcWxhjnTIKZjYj5jkZXAOTkcYoA3aK5y08X6VeatLaQ3lq8McEUpuEuFZdz+adhx0IWF
mye1SxeLNGnntIYrt2N3GksbiCTy9rruXc+3ahI5AYgn05oA3qK5Q/EDQBpVxqRnuvstu4SQ
mzlDDK7gwUrkqV+bd0wR6100U0c8KTRMGjdQysOhBoAxdY8PnUrh7u31K9sbo25gLW7Jh15I
BDq3cnkYPP0rjrjwr42MMNtZasbeK3ijjiUS8F/sZiZ2PXaHCkKB1LH0x6hRQB50PDWo6hoM
emvo/wDZkHnyzTwDVHl8wiHbHhuwLkNjP/LPJBLGl0nQPE9t44ttSuxG1oqNBIyXIx5PlLs+
XZuZg6nOWx82QOTXolFAHN3O5PiJp/OFk02fqeu2SP8Alu/WuiJA6kDtzWXq/hzRtfeFtV06
3u2gDeU0q5KbsZwffA/Ksxvh14SYAHQrUgHI4PX1oA6muMttdstS+JbW1jKJ/s+nukzhTtVx
IPlDdGIyc4zioY/BF3DqV7Z2d6th4buWWV7W13LMzbVVlD5+RTtyduCc9avQ6baaZ410q2so
VgtotKnjjiQYVQJI+340AdXXnmmX7y2MWsNrV2+syyTgaWJwEklUOfs4jOduAvXg8ZzzXodU
Y9K0+K/a+js4Vu2zmUINxz15/CgDiLn4oRQWdxcrpNzuV5oYbZ1KzPMkMUu0r2GHck+iZ7ir
Mnja/tI9Qu7uCzaztfsTqsTN5hS4dBzk4yoY/U46V2T2VtJIzvbxMzZyxQEnICn8wAPoKWWy
tZ4pIpbaF45ECOrICGUdAfUe1AHnGv8AxUlsrRL7SLS3urX7QqP5rlXCeWXbj1G1h1xxTpfi
XeR+J9SsI7SCa1hRja43LJK6TRxsuD672x/u+legNpGmtAsDWFq0KY2xmFSox0wMdqcdNsWu
GuDZ25nbBaTyl3HHTJxmgDzub4narFM8K+HXaYtKViZirRrHMVYyHGANm0jGck1qeDfGWpeI
ddvrO70+K2hiV2TD/Om2Qphh7gZz65rtvs8JLExJ82d3yjnPXNCW8McryxwxrJJ991UAt9T3
oA4z4nA/2DbO0fmRJPKXX1BtZx755I4xXnfh3VdP0XxHZapqE5ggW4uULFSW+dmAzjORlByM
Y4Hpn0f4nEp4at3B4F2oPOCdyOuB7/NXlkMGFiWFpCpkTcOoUG5nY8nHJ8vOPbn1pjPXLD4i
eGtUMg068luzEAXEFtI+0EZGcD0FXZfF+jw6HLq0tw626SeSVeJlkMmcCMIQG3E9BjNcT8Ho
Y4bnXBDv8torFvmHIJt1JGc12Vl4P02z8QXWtyCW5uppDJGLhtyWxP3vLXGFJ7t17ZxSEUrf
SdR8U3Ed/wCIojbWCHdbaNwQfR7g8h26EIOF75PTryoZSrAEEYIPenUUAc9qng7SNXuvPu4S
yl4GeIBQj+S0jIGGORmVsjvx75pDwLbxwJb2etaxZW4hSGSK2nRRLsTYrE7CQQoA+UgHaMji
uuooA43VfhvomrxbJnuYwFCLsZSEXyxGQAykcqBzjI7EV0thZLY6dbWSTSyrBEsQkkYF2CjG
WIxknHNXaKACiiigAooooAKKKKACuavGcfEjR1DAK2l3u4Z64ltsfzrpa5vUZoYfHmiGV0Td
p96qljjJ32xwPwB/KgDpKKqPqNjGMveW6jOMmVRz6daYdY0wDJ1G0A/67r/jQBeorO/4SDRc
4/tewz/18p/jTH8R6HECz6zp6gdSblPf39j+VAGpRWOvirw+4ymtWDD1Fwp/rUQ8Y+HGJA1m
zJHXEgoA3aK55/HHhiNyj63aKw4wXpsvjrwzEFLatCd2cbQx/kKAKvxCt2ufDKIsJlP2y3G0
DJ5kC9P+BV48dWt7HSmuAJGe58kQLHhhI7R3TFQo/iLMFzg44r0bxv4s0vU/CckWjynUb03F
tJFawKxaXZPGxXA9gfyqh8MvhodGS317xBDG2seUq28GPls1C49eXPUntmmM1/hp4X1XRYLz
UtXlVJ9RjgCWSpj7NHGhVFY9224B+legUUUhBRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABWdq
GjaXqzRHUdPtbtoSTEZ4lcoT1xkcZxWjRQBinwj4cIwdC07Hp9mT/CpV8N6Gmduj2AyADi3X
oPwrVooAyf8AhF/D+Qf7E07I/wCnZP8ACrK6Vp0aKiWFqqqMKohUAD0HFXaKAKy2Fmv3bO3H
0jH+FOFnbDpbRD/gAqeigCMQxDpGn/fIp/QYFLRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQ
AUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFF
FFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQ
AUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAH/9k=</binary>
 <binary id="img3422.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgBD85.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgDDD4.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img8858.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img7394.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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=</binary>
 <binary id="img62C1.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img65A2.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img9B43.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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==</binary>
 <binary id="img2BAC.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img8054.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgDFB9.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img2F41.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgAB95.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img14A0.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img772D.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAAR
CAGFAZgDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD3+sLxHrk+i29otnaR3l5dzGGGF5/JX5Y3
kYltrYAWNux5wO9btYviLw5ZeJbCO0vWuEWKXzUe3kKOrbWU4PursPxoAzNB8Zf25dQodMms
beSwhvTNcTR8ea2I1AUn721+SQfl6c8Saz4nltNfttB02G2udTlt3u/JnuPJ3RqwG1Tg5c5J
HbCkmuR13wpqcvh+FrfR/tTyzzhrEFD5UbW7w233zjEY2ZGeCzEc5rp7a11OHxlpDXNrJNFB
orwTXq4KmcvGSDzn/lmT070DN+HW9JnW1MOp2Ui3ZZbcpcIfOK/eCYPzEd8dKF1rS3e5jXUr
JntVZrhROuYQvDFxn5QO+elefWmk+IIJtH0xtBnMdj4invZL3zofLaCQzkMvzbv+WoyMA8Y7
09NG1d49asJdJ1B9Fu4pWa0kliE0M0s+X+zyg8rgtJhu4UdzQI9FtL211CHzrO4huItxXzIZ
A65HBGR3FWq5nwVDq0GglNZaR5vtEnlSzRLHNJFnCNKF4346+oAJ5zXTUAFFFFABRRRQAUUU
UAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAB
RRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRWXrus2fh/R7jUr6ZYoYhwS
CdzHhVAHJJOBgUAMs/Euhajdi0sda066uTkiGC6R3OM5+UHPGD+Va9eVWeu6e+h+B7WxeJtQ
tZkR4vKKhZfskqlSSABmRgvXqa2PBuvXuqanBENSuNQh/s/zL/zbdUFtd7l/dghVwcGTKHJG
wevIB3tFcJ4t1Oa18RQ29zrOoaVZiyM1q1lAJDcXAYhlI2NuwuwhOM7j1xxTTWNSHjMWn9oX
rX76l5b6d5H7hbHYSJOV4zgHdu+9le2KAPR6K8s8N6xqutWEDWGs6nd3E+nTTXrmBdkE42+W
IyUA5O4ADOQCSAa0fP8AE1pD4ftdObULqS+0+4NzdXqhhaykQsryAAcj94FTjJOOnIAPQqK8
wvNa1TzEje61eLWV0S0ntbOOHKyXUhkDeaFXGdyAENtUDcQByRqvc6p/wkxiWa+F4NSX/Rwr
G2NjtA3dNvTJznO8Y6cUAd1RXkvh698bf2TdCRLu7ulGnyRJOJYsuZyJkdnT5cptLBdwUA+v
Oqt54xjt9PiS3nm1M6tPDeFwRbIjRuUdTjmFd0ZHckFThqAPRaKwvCP9p/8ACMWi6zI8uoIZ
EmkePYX2yMA23tkAH8a3aACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACi
iigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAqlqOm22qRQx3KFlhuI7h
ADjDxsGU/mBV2igCnf6fa6jFCt3HvWGaO4Tkja6MGU/gRXPv8QPD76Lf6lZXbXaWdo92Y0id
WljUdU3AbhnALDIGeSK6eaFLiCSGRdySKUYeoIwa4Dw54H1Y6LYw+ItQhZ7bR20uGG0i2+Us
iqHLMSQ7AIgBAA4PXNAHRaf4x0rULixtovtS3V5aLeiJ7WQeVEwJBkbG1PukcnkjjORnLu/i
f4dj0A6zYyXGpWq3cVq32aF9ys5GDhgOMfmcDvV+x8KtZ3Et0+oPJcS6VBprOsQXmPf+8Aye
SX6dsd657SfhculeH7zTE1YF557SaORLbakbW5UqShc5LbMtyM54xQB1OsXsuj2Wlw6XDbRL
Ndw2qiRdscMZ9FBHYYA9SKzLvX9aS11jWIVsRpmmzyKYGiZppo4f9aQ+8BTkNgbT933yNfxH
p7X9hAy38VkbW5ju/PmjDoNhzggkcEZ5zxWZceGnnivrS31ZE0jV5GlliEIaQ7xmQRyBgAGA
J5Vupx7AGjYahLP4n1KzkjgMcdpbXEM8akOUkaYBWz1wYyR/vdKtSa1p8VxLbvdoJoZo4HTB
3B5MbBjvnI56dfQ4rafYoviLVdSOox3Es0cNsYI1A+zpGZGVTgkliZWOTjtxVCbw/JefEG31
p4zHaWdrtX97nz5vmCsUH9xXlGTzmT2oA2Idb0+4dBFcbi9r9qACNkRZxuPHGewPJwcdDWZp
fjfRdZ0u81Gze6eO0dVki+yyed8wBQiPG4hgwIwOQap23gG1063uItOv7q1+12clrdSIRvlJ
3FJN38LJubGOxx2FN0vwPNo41SSw1ZbW4vxDloLGNEQxcA7Oh3DIbnnPGKANvTvEemaqbQWd
wzm8gkuIQ0bKSiMqPkEAghmAweetVdQ8a6Jpmw3VxKkbmceYLeRlTyZFikLEDgB3UZ6e9Ysv
wys5tMtLWTUJvMt0uVEwjUFDPKsrtH/zzIK4UjoCat6v4AsNUtpLZ7qZY5VulcsqOw+0SpKx
UkfKQyDae2e5oA25NfsI9YXTHeVblpBCGML+WZChk2b8bd2wbsZ9Kr2PizS9ReRLZ52YRvLE
DAwNwiHDNFkfOAcDj1HqKrSeEYn1db77fdBlv47/AAdhYusZi2liM7NpPHYk4PPF3R/D8GjS
ItvIRbQRvHbweWoESu+9vmxk5IHftzk80AW9J1W11vTIdQsmka1nXfGzxshZexwwBwaig13T
p5YI4rgF7i4mtoxggmSIsJBz6FG/yal0bTIdG0ay0yB3eK0hWFGcjcQoxk471kf8ITo6eW6p
IJUuru685MLIWuA4kG4DOMScY5+ReuKAL2keI7DWpZIbcTxzRxxzGK4iMbGJ87HAPY7T7jHI
FVNV8UWei6jdRXcrusUFs4ghhLyEyytEpyODlgox/jUuleF7XR9Qju7e4uGdbCGwKPt2skWd
jcKDu5bvjnpwKZqPh3StX1eWaaR/tvl2vmIkoBVIp2ljJXsC4YZ74OOlAEA8bWDTxWyWd89/
JdS2Ys1VPMEsaCRgTu2gbSDndjmpV8Z6S9le3cTTNHaWLX8uI8EIrSKy4P8AEGicEeoqleeC
t+vW2pWGpT2bC+mvZ2UKzM8kCw4XcpUDCg8g/wCD5PAGknTRZQXF7aq1nJZTSxSLvnikYs4f
cpGSzMcgAgscYzQBc0jxFPqniXVtMNhLHbWcNvLFcsceaJVLYI6gjGPwOccZoav4hvNLu/Es
odXh03T4ZreIgBTK/m8s3XGVUewzwa3bPSbaz1K4vIZJfNmhihdGfcCI921uec/MQTnnFZ99
puiXOt31peXitcavaLbzae0q/vY1EmGC43DgvyDjj1FAFJrjWNK13TNJudWluzqttOvnNbxq
bedFDbk2qAVwT8rZPA5PNXvA+q3eueC9L1K/dXup4t0jKoUE7iM4HTpVGHSLC4a41I+I7i8k
0+Ga0iuGljYWBKDe2VUZkAAJL5P0ya1PCFvplr4U0230a5a601IQIJ2OTIMnk8DvntQBu0UU
UAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAE
crMkTuq7mVSQPU15NY+Kdd1fQYI7fXo7y61DQpr2RrS3VZLGZAuBwe5Zk55yuR7eu1j6Jpui
6NZ21no8NtBCYAYViIJkjUAbs9X6r8xz1HPNAHGeHtV1i+uPD1p/wkDG2j0KLUbmUQJI1y28
AhickcAg45zznNcpbeMPEPiD4deJpdQ1hEuLVrOeK5sFQiKKRw2CVPBAB3A8rjnOa9in1bRt
OvEtbnULG1uQg2xyTIj7SeMAnOCQfyqzP9ktbSd7jyIbYKzTM+FTbjksTxjHXNAHN+M2gTwX
bm+uIZrdb3TjPcTBRG6/a4dzN/DtIyT2xTtZtLdvEvhLU4ELv9qkgSSNyUELWszYAB28lEO7
HYDOK37e703WrNmtri0v7ViUYxOsqE+hxkVcACqFUAAcADtQBy2jvYS+P/EUlg1qzC1s47ow
EbvOD3GQ+P4gpTrz27VFrWuarpvi2y0iGNXj1VYxZvsyImjYm43H/rkQV9xiusWKNCzIiqWO
WIGMn3qm2l2r6xFqzxM17HCYEdpGIRCQThc7QSQMkDJwBnAoA4ix8a6wuqXH9rWptrC2W+e3
ZE3NqPkyP8qDqhVF6HluvQGqfhvxrcXcGtwah4giEcEFrPDfp5cxh84lXB2IqfK23gg7d3JO
K9RKgkEgEjkcdKFRVXaqgD0AoA8oT4j6npGh6Df6kILxZ0v1utsiL5phkARonACuSucBRhsn
HSn+JPGesWsDvBqKWCGa+WF5URN5jjVokO9TyWJGAAT616mERVVQoAXoAOn0pSASCQCRyPag
Dy/U/G+o2+uWRN6tosBsEvLOUKPOE3MromwuQisDu3AAowINX9D1fxDqfia5tLi+t4UFxdxz
2okBmt41YrC6J5XGcKdzsQ27IHQV6HRQBzPguTU5tEebVNQnvJvtlxErSxIhVI5WjXhFGSQg
JPqT2rB0/wATeKDLp813poks2vNRjnNvl5XEJm8tdm0bfuBQcnJA6Zr0SigDzj4eeJr3VtWu
rK7v/t0T2cF5FIPm8uRsiWMsI0AIJX5eSAfribxXPrUOu6qmnNcWyXFlp0KXkMG4ozXciPgk
EZCOT7ZBr0GigDyXVtZ1HRtfg0S91jVodK/tN4ze7Q00sf2RJQoYISQJCckDocdqsJ4s1mx0
2G71Y6hHb3Gm3ht5DZEs0olPkFwq/K7RYODgHmvSpLaCWWGeSFHlhJMUjKCyZGDtPbI44qxQ
B594Os9Qj8Y6hqOovqDPeaPp7BpkKxswVxIMYwrBsHaTkb2PQ1tQSeV8Sb5WSUefpNsI28ti
rFZbgsN2MAjcvBPeunooA5Pw55mn3XiuW5sZbaAam8yERk+ankRZZQBls7T0zzkdaj+GFvPa
/DjRobmKWKURuSkqFWAMjEZB5HBFdhSAYAHp60ALRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAB
RRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUANYEqQOuK858GfD/UfD95ol/qF2lxe2
uny2U5SRtiJmPykQEdAA5J4JJ+mPSKKAOd1vQpNT8Q+Hr8R27R6dcSvMJBlirQuo28f3ip7d
KzvFa+I73wrBpdvp9tLqWozC3uGjlf7PBH8zMzNt3YKrt6dWx6A9nRQBxXh6LxFbX+uQyWFn
avJqsd0zl3eKSB40D+W21cuNh6jGTz6ntaKKACiiigAooooAKKKKACiiqtzf2djj7XdwQZBI
82QLkD6mgC1RWYfEGjAtnV7AbSA3+kJwT0B59xUB8WeHBGsh8QaUEYkBvtkeCR15zQBtUVif
8Jj4Y/6GPSP/AAOi/wDiqP8AhMfDH/Qx6R/4HRf/ABVAG3RWGfGXhcYz4k0cZOB/p0X/AMVT
X8a+FYlZm8SaQAoBP+mx8D86AN6iua/4WB4O5/4qfR+M5/0yPt+NJ/wsTwZ/0NOkf+Baf40A
dNRXMn4ieDACf+Eo0jj0u0/xqvJ8TvBEYQt4m047+Rtl3fnjp+NAHXUVyL/E3wSmM+J9OOd3
3Zs9OvT9PXtQvxP8FNkjxHZ4AJJJIH8qAOuorkT8T/BYTefENpj/AIFn8sVGfin4JXaf+Egt
juIAwjnr/wAB4oA7KiuPf4n+DETd/b8LAdo43c/kFJqGH4r+CZ32x64GbGcfZph/7J7f5zQB
21Fcd/wtLwhu2/2nNuzjH2C46+n+rp3/AAs3wn/z/wBz/wCC+5/+N0AdfRXHJ8TvCbybBfXQ
cnAU6dcZb6fu/eo3+KPhWIkG4vTjPTTbjsP9z8PwoA7WiuIHxS8OEIwj1YrIdqEaVcYY+g+T
k9PzFEnxT8ORDMkerKuSuW0ucDI6j7lAHb0VxUfxN0GX7lvrLE9ANJuDnjI6J3HP0px+JGkA
8adrze40i498/wAPt+ooA7OiuK/4WXpfyf8AEn8R/N1/4k83y/X5f5ZpR8RbB93laH4kk28/
LpE3I7kZH0/OgDtKK48eP7feqf8ACOeJwzZwDpMnbqf1q3ovjTTNd1abSYor621GGETvbXtq
8LiMkANyPUigDpaKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKhmmit4/
MmkWNAQCzEAZJwOT7mgCaiioppPKgkkxnYpbGcZwKAMTxJ4lg8PW0S+TJeahdMY7Kxh/1lxJ
6D0UdWY8AflWPpPgK1ubq51nxba2Oq6zeY3iSBZIbZB92OMMOgHBY8msHwlYeNJ4W8Uy2nh+
81LV0juIri4upVNvbsgIhVREdoHGcNyeuetdYJ/HWz/kHeHN+Ov2+fGcf9cfXP5+3IMtDwN4
RAAHhbRMD/qHxf8AxNKPBXhRD8vhjRRnriwi+v8Ad9hVVW8decS0Xh3yj0Aln3Dj1288/SqW
j6z4x1vSWu4LPQ4j500C+ZNMfmjlaMkgL0yjd/Q+1AjYTwV4UjJKeGdGUng7bCIf+y1IfCvh
wbmOg6WMrtY/Y4+VHY8dKpyHxqdvlroA5GdzTHI7jp+tNk/4Tot+7/4R1V44bz2Pv6UAan/C
N6F/0BdO/wDAVP8ACj/hHNDGf+JNp3PX/RU5/Sub07UfG+rW01xar4ejRLq4tgJVmJJileMn
g9ymf88X408deSxlufDolz8qrbzlSPc7+PyoA2G0PSW3btMsjuG05gTkZzjp61Mum2KgBbK2
AAwMRLwPTpWO8PjE58u90NeTjdZzHjt/y1H+fSqVpc+ML+XUIY7rQ4HsrgW5Y20sgkPlo+4f
vBt++Bt56HnmgDozpenl95sbUtjGTCue3t7D8hSjTLAbgLK2AY5bES8n34rDe18bsrBNV0Bc
gAH+z5jg55P+upsdl45Ecnma3oZfGExpkuPqf31AHQiytR0t4RwRwg6GpiisrKVBU8EEcGub
Gm+MMLnxLpe4ZJ/4lDc9f+m/Tp+VPk07xe5OzxHpcYPQLpDHH5z0AdHgccdKWubGneLtm0+I
9LLf3v7Ib/4//nNNTS/FY84y+J7Ri/3NmlBRH9MyHP4mgDpqK5uDSvE6Ss0/ie3kXGFVdMVc
H1J3nPb06U46T4kJH/FTIMDH/IOTn3+9/nFAHRUVgtpuvngeIY1+90sVzznH8Xb+lMk0jXSz
lPE8qKVIUfYoiVOQc9OeBjHufbAB0NFc62i640wb/hLLxUBJKLaW/PTAyUPofz9qRtC1pi//
ABV+oKC2V22ttkDHTmM59aAOjormk8Pa2iKp8Zao20AEm1tef/IVNm8OavMBs8Y6tGAGGVgt
snJzz+66jp26UAdPRXKR+FdVVl3eNdaZVUAAR2w6DGSfK5rL8L6Zq2veFNI1O78X60Li4thJ
J5C26LlucYMR6dMn096AO/orkm8GXJYsfF/iXJz0uYh19hF/+rtTm8IXXkSRDxh4j+fJLCaH
IPsfKyPoKAIPGvjNfDUAsrCIXetzxNLBbgbhFGPvTSY5CDn3YjA74y/A1i1pr8s91ILjUbiO
7F5esm17iSO7aPOOgUBVCqOgrhdLiJ8KX+pSXU93qWoWk9zNdzjc+77NkgEDhRjgflXofhsN
F4sii5AaPVnwTnP/ABMM/h979fagZ3tFFFAgooooAKKKKACiiigAooooAK5KXx3pVnptncTt
cXLzWX22Q2drIypEMBpCCMqoPY8+1dbXJWPga0sdNWzju52UaT/ZW9gMlMk7/ryaALj+LtLj
1B7Um42RtGktx5DeTG0gUoGfGMsHX6ZGcZq7Dr2n3AsTFPuF9LJDbkIfnZAxb6fcbr6VzcXg
q9fWNQE+qBdGuZbaT7LHCPMlMMca/M5+6CUGQBnA4Iyasab4NuLDXLe6fWp59Ps5557SyaFR
5bTbt26Tq2N7Y6YBxzQBr+GdcHiPQodUFrNaCV5E8mb7y7HZOfrtzWKde1Q22qSJLbmU6sun
WgaL5YQWVSzfNljhiccZIA71v6LpP9jae1mLh54xNLJGWABRXctt464yeetZsvhKGW21OAah
dKLy8W+jYbM2sysrAodvqoOGz3HQmgB1tJq8Go3ekz34mL2wuLa8aFQyHcVZWUYBA+Ug8dSD
0yb3hy7u77w9Z3N+YzdsmJjGMKWBIJA/Cq1poNxDNd3lxq9zNf3ESwrciONfJRSSAibSvUkk
nOePQVf0jTU0jSrawjmlnWFNvmzEF3PcsQAMk+1AGDdX3iy71bU4NFXRUtbOVIFN75pd2MaS
HOzgDEgA78VUufDvibxG9raeJ30KXSFfzbi2tYZt0pAYBcs2MZIbOAcqKuRjXNH1jWGtdDW8
t727FzHKl2seP3MaEFW75jPtzTpvFs+mT2w8Q6SdLtLiQxLePeRPGjhGfDcgjIQ4IB59KAM0
DXfAhGDc674ZXsBvvLBe2MczRj/voD1ArqV1Kw1LQJNQtLtJrGSFnWeFtwK4OSMdxz75FYiX
Oo+LiDaG60vQjyZmRorm8Gf4AcGKMj+IgMc8bep3Y7C00zRGsrGJLK2hhZI1iUARjB5A6e/P
40AU/BH/ACIPhz/sF23/AKKWubu/FuqaZ4hi0hobrUhFqLpLPawJ88TW8sqQkEj94uEJ24yo
B6kiui8DsG8AeHCCCP7LtuQf+mS1bi0LToWhaO3wYLqS8jYuxPnOrqzkk/NkSOMHIAIxjAwA
V/Ct9c6toMGqXM6yG9/0hI0xtt1PSLOASVxgk87t3QYAg8EIIvDssYxhdT1FRj2vJq1bDTrb
TWuvsqMguZ2uHUsSN7AbiAemSMkDuSe9Y3gKXzvDUj7/ADc6lfkSYwHzdzHdjtnNAFGfxBfD
Vtb0ewnhm1ZrpIrGCQYW3T7PEzSvgZKKWJ9yQvGRjf8ADN1PfeFtIu7qdZ7iezhkllUAB3KA
k4HA5z0pbXQtOstbv9ZhtwL+/wBgnmPJKooVVHoMDt1NXLGyt9PsLeztY/Lt7eNYok3E7VAw
Bk8nj1oAwfA77tM1RMY2a1qA+ubmQ/1pb8Taj40i077Zcw2sOnGdltpTGS7SAKWI9lbH/AqX
wa4NprB3A41m8HB/6anitWK10+1v72+SOFLqZUNzL/EVUYXcewAz7dT60AU/CFzNeeFrKaee
SeQ71Msn3mAdgCffAFQeGl8vVvFKcYXVgRgk/etbdu/+92rStZ9JsLcW9tcWkMSFiI1lUAEk
k9/UmsPw/qmnrrvinN/a/Nqse3My8/6Hbjjn1BH4H0oA159WuoNSW1XQ9SmiZlX7VGYfKAPV
jmQPgd/lzxwDST6lqEWo/ZotBvZofMVTdJNAE2kDLYLhsDJ4xng47ZuDVNPOcX9qccf65f8A
Gq8niLRYcebrGnpkAjdcoMj16+xoAivtT1C11GOCDQby7t2ZQ1zHNCqpk8nazhiB1PH0p1xq
WoRaolrFod1NbEqDdrNCEUHqdpcNx9O3GaP+Eo8Pf9B3TP8AwLj/AMaX/hJ/D/8A0HdM/wDA
uP8AxoAhvtW1S1vXhtvDl3eQjGJ47iBFbjnhnB46dKs6pf3tlHE1no9xqDOTuWGWJNn13sM/
hnpUQ8VeHTnGvaWcHBxeR8H86ifxn4WjLB/EujKV+8Gv4hj6/NQBY/tC/wD7H+1/2Lc/a84+
xedFv64zu3bOnPWnQ3t7JpklzJpU0VyoJW082Mu3HA3Bto5469qqP428JxgF/E+iqD0zfxDP
/j1NPjrwgOvirQx/3EIv/iqANGwu7u5iZrnTpLNgAQjyo5PqPlJHH1qLTrzU7mV1vtLFkgGQ
32lZNxz0wB6VT/4Tvwh/0Neh/wDgxh/+KpB458Ik4HinRDgZONQi4/8AHvegCzFe6y9+IpdI
hjtS7qZxeBiFHRtm0deOM8d6W4utXTUfKg0qCW03qvntebWwRy2zYenTrzVF/iB4PjIB8TaS
SW2jbdoxJ49D7ikb4geEuD/wkFiQQCCsmQc9ORQBpalPrUDINL0+xu1x85ub1oCD7BYnz+lP
v5tVjt4jp9laXExbEiT3TQqoxyQwjYnn2FZa/EDwm2NuuWhyMjBPI/Knf8J54Wzj+2rb9f8A
CgDWsHvns4m1CG3huiD5kcEplQHPZiqk8YPQY6c9a5/4Ykn4a6Dkkn7MBz9TUg+IfhQkD+2I
uVLf6t+n/fPX261j+D/F+i2nhHTorm4mim8t38o2su8LvY5wFzjH50Aeg0Vzp8b6CrFTPd5H
pYXB/wDZKZJ470CNCzS3xA/u6bck/kI6APL9FZrbwbHIodV/s6crlih+W2lOcj6Y4x0rt/B9
tf6hrkuuvGsOlKt3DY7gRJcrNc+d5xBA2pgKFHU8noRWB4D8I3mt6Nps3iG0ktNLtI1Fvp8i
lJJ3Uv8AvJechMPwh64yePvetABVCqAAOAB2oGPooooEFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAU
UUUAFFFFABRRRQAVXubW3uQguIIpgjiRBIgbaw6MM9CPWrFFABUU0Mc8MkMqh45FKsp6EEYI
qWigDzC7svC2l6t/Ylr4Ov70W+yBWtnUgExmTb88qnAQZz68cmqkl34PXRn1GHwvNKhki8qL
zgGkjkh85ZOXwBtDcHniun1bwPPqXiKTVYfEF9YhmEiR20abkk8oxbtzA8bSeMdTnNZw+GKj
Q5NNTXrpXM0JSYQITHFFD5CxgHIzsJyfU5wKBlW0t/Cd/qen6a/hWe3kvgTtuG+4vlmRCdrk
HcAwwDkFTntmfUNE8N6XqzaZa+FIJpNkMkY83YkkkryAKQeOBE7E89OhzWvpvgaHTNWstQGr
ahdSWuc/avLJkxF5SAlVXhVJxgcliTk1f1TwxFqmqNey3t5CTFEirAyoUeNnZZFbGQcSOpGc
EHkUAcXYjw1e2F88Xge2Z7ZbY29tc7D5pldoUByCEIZCCeeOe9WobHw3PrRsrjwHpMGy/wDs
UzzRwlgWh8xHUKpDBsYwSCMj3A24/AVnFpl5pyajqKQXCW8cbK6boFhbeu0lSCSxYsWBznFa
U3hmzl1uLVPNuY5EuBcyRI4Mc8giMSlgQSNqk4Ckc4JzgYAMy98N+D7W8tbOTwhZymY4V4dI
EkaZIGXYLhe3X0zTNR0Lwdo0kaN4LgnLrkG00UTAc9CVU4rtKKBHK3eleF7PTor5vCtvIsgX
EUWlB5RkZ5QLkY756U86L4a/sg6ivhS2YbN/kf2YgmPtsK5z7V09FAHJaXpfhvVLCW7/AOEP
htAjEGG70uOORsAHIXByOcfUGjRbbQ9QOxPB7WCIDIjXWnxRDJ4OAMkHHsOK62igDl7ZtOl1
IWY8J3ESh2UXD2USxDGec5zg9uO9Pm/s+LVxaf8ACLzScqn2tLSLygDg53Eg4GeeOx610tFA
HN6k0Fhex29v4Rub/em7zbWG3CL1+UmSROePpyKsX0cOmtFLaeGpL2Tr/oiW6sh+sjp+melb
lFAGXcXtwmmxXiaJezXBABtEaHzkB6glpAnYZwx/Glt764ksZbptFvbecH/j1d4PNk4HIKyF
Pblh0+ladFAGdp19cXyyNcaVeaftOAty0LFx6jy5HGPriorPUr2e+8mbRLy0g2k+fNLCRuB6
bUdjyOc/nitaigDJe/1Aax9lGjTNZ5A+2iePb0znYTu4PHSoNT1XWbS6MVh4dlvYxj98LuKI
HjnAY54+lbtFAGTrF9qtmYBpmjDUC+7zC10sIjxjHUEnPsO1JNe6umjJcxaOst+cbrP7Wqhe
f+emMH8q16KAKGmT39xbF9Rsksp95AiSfzQR2O7A9+MVzWo+KNUh8VS6LZwWTZ8tYmnZlwTF
JIxYjthAAMdySeMHtK56/wDBuharqE97fWRnlmCB98r7flBAIUHAOGIyOxI7mgDDsPF+r6vp
Pn2VvZpczahbQwiVWKpDLbxT5YBhuZRIw4IBK9ulVrbx5ql1rd1pq29tEJb0W1hM8LlSollR
nPzDzBiLOV2gFwOetdP/AMIloxtprcW0qxTXS3jbLiRGWVVVVKsrAqAqqAAQABjFSt4W0Bhd
htGsCLs5uMwKfMOd2Tx6kn680AZ3h3xBf6rqfk3JtWhNikwECnIkEjxvzuOVJXI4HHrXV1l2
Whadp1491Z2whkaFINqu2xI0ztVEztQDJ4UDOea1KACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKK
KACiiigApDnjH40tFABRRRQAUUUUAFFFFABRRXHat8QbPTdduNHttG1rVru3RXuP7Nt1mWHd
90MS4wTjpQB2NFcFL8Q75ZNkXgLxUxIBUtbIo9eSHIHH+FPh8fX8sKt/wgnicO3VTBEAOQD1
cHoc9Bn9aAO6oriW8dal9o2J4G8RFCpIZlgDHHt5nTkc571GfHWudvh/r/8A31D/APFUAd1R
XDjxvrrEAeANd+bpmSEfn8/FSx+L/EEi5XwFq45C/Nc2y8n6ydOetAHZ0VyH/CT+J9wA8A6i
V7k6haA/l5lMfxP4sAOzwBekBgBu1K1Bxjr9896AOyorj18R+MGx/wAUJIvru1WD+maYviXx
iSc+AJF+urQe3+P6UAdnRXHN4h8aCVQvgVDHjljrEQI/Db/Wmf8ACQeN8kDwLEOSATrMf4E/
J/n3oA7SiuQXWfHDDnwdp6+x1v8AwhpkWueOpM7vBNjHz/Hrg5/KI0AdlRXIf2v45yf+KS0z
GBgf2yeDz/0x+lV01D4jNiM6BoKkkfOdRk2qPcCPP5UAdvRXGm6+Ie1CNI8OZJIYfb5uOvP+
q6fn1pWn+I7ICmneF4z3D3tw38oqAOxorh3k+J5+5a+EF6/euLk8dv4B/n0pN3xU/wCeHg3/
AL/XX/xNAHc0Vw274p5X914OAz837y6P5fLU5T4k9pvCo+sVwc9f9r6UAdlRXELH8TjAoe58
JrLwSVguCBxyPvc/pSLB8UAwLXvhMj0+z3H/AMVQB3FFcN5HxR/5/wDwn/4DXH/xVOMHxPyc
X3hPHb/Rbjn/AMfoA7eiuKgtfiR1m1TwyMk522UzYHbH7we//wBesvw74u8Q33jx9Auzpl/Y
RRO8uoWMEkaCVQuYlJZlZl3rnnjPYigD0miiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAo
oooAKKKKACiisnxBrtt4d0pr+6jnlQOkaxW8e+SRmYABV7nnOPQGgDWorO0jWdP13TYdR0y6
jubWUZWRDn6gjsR3B5FaGOntQBxfiTXdR1HUW8L+GGUag6Zvb/qmnxnvx1lIPyr+PStzw/4f
0/wzpa2Ngj4JLyzSHdJPIeru38TE/wCcVxPgvwDp8/hWxvk1PXbaW+QXVwLXU5YleVgNzEKQ
MnA59q3ZPA2nwlVk8SeJULcKG1ycZ+nzUAdlRXHj4e2QbP8AbvibOc5/tmfrjGfvenFZWi+E
INWtr03OueJCYNQuIBjWJ8bUkIXjd2AH480Aei0Vx0XgDTEuWk/tfxA85j2sx1m43AHochwe
3HbjpUieA9HPlE3utusRIAOtXWN2RzxJwcjtjkn2wAdbRXn2ieFtN1WXVVu7vWrn7JqUsEJk
1i6+RQqHaMSe55PPvWhe+HvC2njyr/V9QthIM7J/EN0m4dOhm59KAOxorkR8OvDbKCq6mQeQ
RrF30/7+1kaL4N0WbX/EFpMmoOlpdQrbq+p3JAjaBGz9/n52k6k9ulAHotFcjc+FPCllbyzX
TywQxYEkkuqzqEz0yTJx1H51FYeDfBl/as2nr9qtwTGzQanNIue6kiQ889KAOzorzqz8E6Bc
+LNW02a1neztbW1eGBrybbGX84MQN/faPyrX/wCFY+EP+gSf/Aqb/wCLoA66iuS/4Vr4Sww/
skfN1/0iX1zx83FOj+HHhKMcaNG3IOJJZH5HTqxoA6uiuVPw48GlgT4dsDgEA+X2PBFM/wCF
Y+CP+hY07/v1QB1tNZlRSzsFUdSTgCuVPwy8EH/mWNN/78ik/wCFY+CP+hY07/v1QB0gvLYz
CIXEXmElQm8ZJHUY9RTG1OwRDI97bKgONxlUDOM9c+lc9/wrHwR/0LGnf9+qX/hWfgkD/kWN
N7/8sRQBvnVdOU4OoWoPoZl/xo/tfTQcHULT/v8AL/jWEvw38FohUeGNLwSDzbqT+Zq1/wAI
J4Q/6FTQ/wDwXQ//ABNAGhHrmkyqGj1SydT3W4Qj+dP/ALX0z/oI2n/f9f8AGsweBvCK5x4W
0QZ640+L/wCJrA8J+EfCl7pNy8vhfSWaPUb2IGWxjZtq3EgUcrkADAA7ACgDp38UaAmQdc0w
MCVwbuMfMO3Wpo9d0eZQ0Wq2TggMCtwhyD0PXpVH/hBPCH/QqaH/AOC6H/4mlHgfwkM48L6K
Mgjiwi79f4aAOQ8WeMp9avZvDfhe7j/5432oxureSzxu0ccXPLt5bgn+H69KHhCNLTxNo9tZ
28dvbI8+UQEAs1lZyE/iWYn355rH0e2toIYrMMsEEV/PHEdwCxhbm5A+XGMAHPYfL1HNdD4Z
Z28UaSufkSRlIx3/ALOsyMe3JpjPVKKKKQgooooAKKKKACiiigAooooAK4aPxndiCCKx0m71
WcxT3MrvLFDsjSVk9gW+XAAHpk9TXc1h2vhnTLKXzII5ATBJb4MhI2O5kbj13E89qAMiXx4C
z3NrpM82nW9tBdXdy0qIYklXcMJyWIXkjI9s1ot4qhK25js5nabVJNMABHDpvyx/2f3Z/MVl
p8O7Fr6eW4vLw2UkMFt9iSYrFJFEgVVkH8ZznnjIOCOudFPBemJrseppNfLsuWu1tRct5AnY
ENJs9SCeM45PHJoAk8IavqOuaAt9qVpDa3DTzRhIZN6lUkZQc/h+me+Kg8PC4uH8QSi+uTO9
/NDH5zF44Nowuxc4A5BI4ya2NN0y20i3kt7QOsTzSTbGcsFZ2LMFz0GSTjoM1Hp2i2mmX1/d
WpnDX0vnTRtMzIHxglVJwpPGcegoAqeGZJ7zw0i3d5LcziS4gkuSPLdykrpnAxtPy9ulP8IX
hv8Awdo1y00k7S2UTNLIcs52jLE+pOTVyLSrWLT57GFHht5jKzCORlYNIzM5DA5BLMxyDxnj
FO0vTrXSNLtdNso/LtrWNYokyThQMDk8n60AcnP4fh8U+KdZN7qGrQrYzRQxR2l/JCm0wo5y
qkc5Y81ftPAWj2l7b3fnarcSW8gliW51KeVFcDg7WbBP1p8/h3VY9cvdR0rXltEvSjy281ks
y71RUBB3KRwo4+tVNRufEvh1La9uLsaxbGdIZ7a000rLtbI3KQ56HHbH060AJrHhi506/m1/
wrPDYagfnu7WX5bW9UZ/1gH3H64cfjnNa/hXxEPFHh631b7FPZmUkGKbnkHGVYcMp7MODWcN
EvfEzxXPiRTBYgh49GjcMh7g3DD/AFhzzsHyDHO7rXWKoVQqgAAYAHagDn/AX/IhaH/15p/K
sS3sPD+qXfie48S2tlLcW100cz3oUmC2EamMqT9xSp3ZGPmLHrVPwf8AEDwnp3g/S7O812zg
uba3WOaJ2IaNhwQRjjnirlz4m+G2tTJd3dzo19LGcLNLAJCMc4yV7Zzj8aAO0s2gazga2YNb
mNTEQScrjjk+1YHgaQyadq2f4dav1A9P9Iepf+E98L5x/a8OfTa3+FYHhbxl4ft7bUhPqIiM
mp3MqeZG43I0hIIyOhBoAPEUfiGfxpqUGgPBFM2iQlpJGw+RLNhU7Bm5G45C8HBrp/DEmmy+
H7WTSEZLNwSEf76vk7w+ed+7duySc5qg3xB8KpIc6ouduSVgkPAz3C/Xj/GkTx74XhQ7LqdY
/vkpYz7fm+bOQmOeT+dAE3hIk3HiPIwf7Yl/9Fx1lapY6he/ES5FiNN2jSIRIb62aYZ82Urg
Bl7jnn0qDw94v0i0l1yWdr2NJ9SeWJjp1xhkKRgH7nqDW0nj3w9I7qk94zIcMF065JU+h/d8
UDNTQtLGj6HY6cJTL9miWMuRt3EdSB2Geg7Dis/RP+Rv8T/9dLb/ANEion8e6Ejlf+Jm2F3Z
XSrog89P9X1rE0nxhpsPiPxDdSw6mlvM8DQu2mXP7zbHtbA8vPBHegRDqdwbH4gNfanNbpoc
FzFvL8eTcNBtjlc5wE6qCRwxzxW5oN9a6r4v1a90uaOaw+zQRTXEIBimuAXPyuOGKoUBI9VH
bAVfH+hz/IttrMm75do0a6Ofb/V0W/jrRZB5dvZ6yQBnbHot1xz7R+tAxdNx/wALN1/k7v7N
ssDPGN89X1XxP/apLS6T/ZvmnCiKTzvL7c7tu78MVytp4hig8davqh0jxAbWextoo2Gj3HzO
jSlgBsz0deTiui/4TSwzj+ztf64z/Yl1/wDG6BFvUU8RNdA6ZcaXHb7RlbqCR33d+VcDHTtU
l0mtmwgFlPp6XoA89poXaMnHO0BgRz0yTxWb/wAJxZ/J/wASjxF83X/iS3Py/X5P5Zpknji0
Ryq6L4kkxjBXRrgBvzUfrQBsNHrB0kIlzYpqWOZTbu0Oc/3N4bp/tVHaw66umypeXunvfkER
SxWjrEvoWQyEn8GFZL+O7eMgHw/4mJIz8ukSnH5CpYvGccv3dA8QjgH5tOdev1oA0tMg1uJ3
OqalYXSFQEW2sXgKn1JaV8/TAqKG28QjUvMl1XTWsd5PkJpzrJs7DzPPIz052/gKpt4wVeB4
f19mwSALA847Zzimnxg3ls3/AAjfiLIOAv2IZb3HzY/OgC7Pa+JDfmSDVtNSy8wEQvpztIE4
yN4mAz152/hUes2HiO6vFk0nX7TT7cIAYpdO88lsnJ3eYvbHGO1Uf+E5l/6E/wAUf+Acf/xy
j/hOZf8AoTvFH/gHH/8AHKANK/sNen0+1isdbgtLuNQJ53sRKsx24yE3jbzz1Pp705LLWxoq
W8mtRNqIbLXi2QCkZ6eXuOPzrKHjiZiB/wAIf4oyeObSMf8AtSpR4s1A9PBmv4/hyLYZ6df3
3Hf8qANnTbe/trd01C/W9lL5WRYBFhcDjAJ75596yfBOf7K1DdnP9r3+c4z/AMfMnpULeLdW
G7b4I1w4bC/PbDI9f9bx2rM8P6pr+lWVzFN4L1RmmvLi6Gy4tuFlmZwDmUcgMM0Ad/RXN/8A
CQa3/wBCbqn/AIFWn/x2kbxBroQ7PBmpM3YNd2oB/HzTQB5vaTWdjazXWoSLBBHqVz5srnbs
H26Ucnt1P510Xgfw3e3l7aeJNRWa0gWNJLGwbG8ObaOBpZPTKxjC9s5PJwJPDfgq8u9Sn1fx
RbogW7nms9MDh0QSSmQPLglXcE8dh168j0agYtFFFAgooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACii
igAooooAKKKKACiiigAooooA4y71XXW1bxRHp91ZEadaxG2gmibAkZS5aRhyeAQAPbNZd34r
1hra/e2u7dJW0vT7uANBkW8k8hRs8/MOMgHpXbR6JpyarcamtnGL25iEM8uOZEHQMOhqtL4X
0Ob7b5mnQt9uRI7kEH50T7i+wHYDFAHD6f4q1+Sawjn1W0leWSF51itQpQfa1t2iILEgkMTk
8go2OOnX317qD+K49OtLyOELp8lz5TxqwkfcFXdzuCgnnGM+oq43hrRS8b/2XbK6Tpch0jCs
ZUztdiOWIyeuetWJdJsJtWg1WS2Rr23Ro4p+dyqeo+lAHnkvjLW00aDUU1C1cXPhqXUFCwBV
juEaJdwyclf3h4PHFaXiTVPEGlf2hax6vEi22gvexXRt03meJl3MwPy4bpgAYyfaunn8M6Jc
3VzczaZbvNc2v2OZiv34f7n04HSkuvDOjXmiJotxp0T6aiqi2/IAVSGA4OcZUcd8c0ASXurS
WNrbTDTL29aYDK2casU4zzuYYFKmsSNpL350rUFdTj7KyJ5zcgcDdjv69q01UKoVQAAMADtT
qAMmz1eW8sri5bStQt2iyRDOiB5cDOFAYj25I5pdL1aXUzL5mlX9h5YH/H4iLvznptZumOfq
K1aKAMKx1y9u9QFs/hvVrWP+K5nNuI14P92UseRjgHt25qXUdXvrO58u38O6nfptB863ktlX
PpiSVWz+FbFFAGZqOo3ViYvs2iX2olwS32Z4F8vp97zJE6+2elNm1G9TTEuotDvZLhzzZ+ZA
JE4P3j5mzsBwx6j3xq0UAY0WpanLpD3R0K5iug5VbKSeHewzgNuVio45xmp9PvL66tpJLzTH
spVJCxNMkm8Y65U4HPHNaVFAGLpupaxdXZjvtBexh2kiY3UcnPpheaal/rT6t9nbQlSx8xl+
1ternaOjbAM88YGc9c477lFAGNJea2NW8mHRoWsfMVTcte7W28ZYR7D0yeMjOKTVbzXbe4VN
L0i1vI9oJea+8kg55GNjdsc+9bVFAGRq91rUNtG+j6Za3cpcrIlzdGAKPUEI2efpTHuteGgp
OulWbasTzam8IiA3f89NmT8vP3evHvW1RQBkWlzrMum3Et3pdtBfJu8q3jvDIknHGX2Dbk5H
3TjrSaLc67cib+2tMs7Ert8r7PeGff1znKLjHHrnPatiigDnrC88Uyagqaho+mW9ocl5ItRe
Rx6AKYgCencVlXrSXnj/AFTS11W9tZjoMb20UEuFQtLMryhDwXGIgDjjNdtSYGc45oA8iuda
vRoWqCXUL7+0oPCUUt5Ek7h7a6KnLMgP7tx1OADgZxU2v3XiEeI5ItCutQkgGmNHZqplkEw+
yzMsoflCTKYhuY78rjo3PqwUZJwMnqfWnUAeX6Hcrd+J9DNrLrEloJ5jCdQM28x/ZQJCfM5K
+ZtGW43ZC16hRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFF
FABRRXCTeL9a1zVruz8GafZXltZZS41G9mZIGm/55x7QS5Hc9Bn6ZAO7orilf4m7yTb+Eime
FE9yDj67P6Uu/wCJTBv9H8KKSflPn3JxyOo2DPGfSgDtKK44yfEfKkWvhXHcfabjnj18v19q
PM+IokP+ieFmTb/z9XAOfX/Vnj2oA7GiuPD/ABDLKDB4XUAHcfOuDk84A+UY7eveov8Ai5X2
fGPCfnb/AFudu3B/HOcfr1oA7WiuQC/ET5syeF+vy4juOnvz/nHvwbfiLxmbwt7/ALq44/8A
HqAOvorkgnxD7z+F/wDvzcf/ABVIsfxEwd1z4Xz2xb3H/wAXQB11Fck8Pj8ugS+8NhON7G0n
z05wPM7H359qia1+IjKSuq+G0bJwosZiMdufM+lAHZUVx4sfiAQN2u6CGxyBpkpGf+/tOFj4
/wAc67oGc/8AQMl/+PUAddRXIiw8f8513QPb/iWS/wDx6j7B4/8A+g/oP/grk/8Aj1AHXUVy
P2Dx/wD9B/Qf/BXJ/wDHqgm0v4hS/c8T6ND/ALmlMf5yH/IoA7WiuHGjfEUdfFukn66Uf/i6
kj0Tx8WPm+MtPUY42aODz+MlAHaUVxEeifEHzP3vjHTgnqukAn/0OrB0PxqQR/wmtqPcaKvH
/kSgDr6K4tvD/jh3Rh46hQKclV0WPDexy+fyxTR4b8c+SU/4T+MsT/rP7Ei3D/x7H6UAdtRX
Dnwx46z/AMlFIHP/ADBYM/zp58M+MyjgfECTf/CTpFvgdOo79/TrQB2tFcSnhjxsAN3xDcnH
ONHtxzXL6L4u8QP4+gsYtch1rQBd/YZrp7aOJjOYnfCbPvKNn3u5JAyOaAPXqKKKACiiigAo
oooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoqMSxtGJAylCAQ2eCD71JQAUVXmvLa3YLNcQxMRkB
3Ckj8awvEXicafYINJNnf6lPNHBb2zXKqCznGSRk4wGPTtQB0tFc54c8VQ6201lc20mnazag
fatOnYF4/wDaUjh0PZhx9K6OgDgdavbvxnf3XhzR7uS1023cw6vqUX3s8E28LdN+D8x/hHYk
4rq9K07TtC0yHTdOhjt7SAbUiU8L378knk5PWuO8J+B/C+o+GI57zRLOeWead5WdMlj5rDJ/
IflWqngHwPPJPFH4f0p2icLKoiBKNtBAI7HDA/Q0AdYJYz0dfzpjXEKDLTIBkDJYdTwK5W08
AeBLy1hurXw9pMtvKokjkSEFWU8gg1leG/A3ha4/tu3uPDulyJDqckcebVcqmxCACeeM0Aeg
+dF/z0T/AL6FHnRf89E/76Fc0vw38FrgjwvpXHrbKambwF4QcqzeF9GyvTFjGP6UAbUl/ZxL
ukuoEXGctIAMVEdY0wMVOo2gYdQZ1z/OuM0Twt4WufE3iezbwzo7JaXMCrusIzt3W8bEDjAH
OeMck1pajoHgXSHgF14b0lXnYiJYtJWRmKjccBEJ4AzQB0H9t6T/ANBOy/8AAhP8aU6tpqru
bULULnGTMuO/v7H8qwdL8N+CtVtBeWfhfSvKLEAy6QsLZBx0dAfxxVCy8JeGh4z1m3OgaS0Q
s7ORYvskZVDunGduOD8vUDoB6UAdSde0cKGOq2IU4wftCYOenemyeJNDiGZNZ05BjPzXSDj1
61njRPCdpqEOnpo2kw3FyjyxoLJF3hCu7nbjI3jjryT2NPsdL8MakkslrpOmypFM8Dt9jUAO
h2sBlecEEZHHFAFo+JtAWFZm1vTRExwrm7j2k+xzTG8WeG0+94g0pc9M3sYz29fasL/hH9GH
xFEf9iWPlHSSwP2VNu4TD2xnmujHhvQgcjRdOB9rVP8ACgCD/hL/AAx/0Mekf+B0f/xVH/CX
+GM4/wCEj0jP/X9H/wDFVbi0bSrc5h0yzjJGMpAo4/AewqVdNsI1CpZWyqOgESgD9KAMw+NP
CoCk+JdHAbp/p0fP/j1RTePfCMDBZPE+kBiM4+2Rnj862vsNp/z6Qf8Afsf4UfYLP/n0g/79
j/CgDD/4WJ4M/wChp0j/AMC0/wAaP+Fh+DcZ/wCEo0jHr9rT/GtwWNoAQLWAA8H92OaX7Fab
dv2aHb1x5YxQBzb/ABJ8GxqCfEdiQSR8sm7p9P8AJpo+J/gs5/4qG149m/wrrAAowAAB2FOo
A5L/AIWf4K/6GG0/8e/wpsfxP8GSyiKPXIXc9Asch9e+32NdfRQBykfxG8KyuUXVTuAzhraV
ePXlOnv0pI/iP4UlSV49VLiJtrhbaUkH0xsyTzXWVznhPf5mv7z/AMxebb9NqUAU/wDhZvhI
ED+0LjJ/6h9x/wDG6UfEzwoc4vrrA6/8S65/+N111FAHk+v+MW8YXUGj6JPJDo0kscd/eurw
vOpnhikgj3AFSBOu5sd8CqXhhGU+F12gxJc2Sx/IBtxaXIPPfjH602RZrnxFqpwh8rWJwoYc
hRc6Wx/kT+VN8Pz+RdeHVfIUT6cuOeC0N2v+FMZ7TRRRSEFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABXlae
LtVg0mc6N9jS103TJtTlF2XuHnVZpl2K+8EZEX3iGxke2fVKzl0bTUjkiTT7ZUlhMLqsKgNG
SSUPH3SWY49zQByj+LdUF9cXUb6c2mw6la2H2YowuHEwiw+/dtyPNztCnIB5GKtWniye9g0O
KJrZLjVZLuJGALiMxCTDbcjIBVQRkde3bTtvCGhWeszasmm27X8kgkFw8al48IECocfKoVen
ufWrVv4d0a11J9St9Ksor52LNcpbqJCT1O7GecnPrmgDO8Cz6hdeDdOn1HUI7+4lj3NOiFf+
AnJOSDkE8dOnrgWzeHNM8K+IL7WIbaWE6xctdLGATO4uW8pH6bj90Ybj14rurWztrGMxWttD
BGWZykSBAWJyTgdyeSaj/sjTc3B/s60zcsHnPkL+9YdC3HzH3NAHDS6Vpy/D3xRcTJpnkXMc
0y2dsUe3tGWHCqMfLv4DEgD5jx6nvdNJOl2hJyTCnJ/3RUD6Fo8li1lJpVi1oz+Y0DW6GMv/
AHiuMZ960AAqhVAAHAA7UAcaNA0bW/GmuNq+k2N+8MdssbXUCylFKsSBuBwM8/jWvaeDvDNh
dx3Vn4e0m3uYjujlhs40ZD6ggZHWmX3haC61ebU4tR1OyuJ40jlFrcbVfbnBKkEZ5xmszVdL
1fQrWPUNLv8AWtVniniDWUk0bCWMuA45UfwknORjFAF7xdoOkapYfbtSuPsE9ipkg1NH8uS0
P94N6eoPBpfBmpavqmg+fq8ASRZnSGcRmL7VCMbZjGeYy3Pyn69CKjs/D9zqV3BqniQxzXEb
CS3sEObe0bsef9ZIP75HH8IWuooA5vwIMeELT/rpP/6OesO4tr/V/F+uaHHHNb2E7W815dqd
oaLywDEhHO5yuCc8KD0JFL4X8SQaVoQsbzTdaE9tNMJPL0m4dR+9ZhghCDwQePWtr/hNLH5s
aZr5I7DRrn/4igY7wRAbbwbpVsQyiGHy1VgQVUEhRzzwABnvTfCOfO8RZ3f8heXrj+5H6Uo8
Z2Rz/wASvXx/3B7n/wCIrB0PxK1hJrkk+geIgs9+9zFjS5cuhWNRgY65B4PYUCPQqK5b/hNF
8wR/8I74iyQDn+zzjn3zipf+EuO7b/wjuv5xnP2Lj891AEHh6Ax+NPGDtjEtzbOPp9mRf6Gt
DUop28SaJLHDI8aGcSuudsYKcE/UgCuc0zXbu18Q65ezeG9cEN3JEYMWoJISMKc/NxzmtY+M
ZRG7f8It4iLL0T7ImW+nz4/MigDqK5bT5N3xL11PLA2aZZDd3b57g/1pknjK4jxnwh4kcEZy
sEJ4zj/nrkfTrWXDreqJ4sutVbwjr32e6sre3iURwbgyPKx3DzsAfvV647+maANfxvbXkuiR
y6TFK2tQTq+nuibtkp4O7sEKllYngBvpWvoelw6JotppsJytvGFLnq7dWY+5Ykn3NZ3/AAk9
/wD9Chr3/kr/APH6X/hJr/P/ACKGvfna/wDx+gCtKsa/FO3Y5MraLKBjOAonjzn8x09DnqK0
tQ0rUry5Etr4hvbCPaB5MMEDrn1y6Mf1rm5tW1l/F1tqi+D9ZNtDYTW+C9tvZ3eNhx52MYjP
Oe/StM+KNb2qR4I1fcRkg3FqMc4/560Aal/pl/dyxNba9eWSIu1lhhhbefUl0bB+mB7U++0y
4vLSGCPWL+0eP701v5QeTjHzbkI9+AKzI/EOuyIG/wCEM1Fc9mu7YEf+RKk/t7Xf+hPv/wDw
Ltv/AI5QBpQ6fLFpZs21G8lkKsv2uQp53OeeFC5GePl7CodH0htIilRtU1G+37TuvZBIVwOx
Cjr3/pWfJr/iEKfK8G3rN2DX1sv/ALOaZFrvimQsD4MaIDGDJqcPP/fOaAL+k6E+lTNIdY1S
9LAgreTh15Oc4CjGOnFEOgeTqQvf7W1RzvL+S9zmLnttx05qquseJyOfCsY5PB1JP/iaBq/i
cgH/AIRWMex1JP8A4mgCxdeHku9WXUP7T1WJlKnyIbtlhOMcFOnOOfqfU1JrGgRazJE0t9ql
uY1ZQLK9kgBz3OwjJHbNZ7av4ryuPCduRu5zqijA9fudfb9ajOs+M9p2+EbInJ4OsAcdv+WV
AGndeH7e8tLS3mu9TAtU2q8V/NE78AZdkYFzx1Oep9afcaFbXOmQ2D3GoLDEQyvHfzJKcZ+9
IG3t17n09KzU1Lxk2z/imdKTd13ay3y8d8W5+nGelSm+8YFTt0DRg2OCdYkIz/4D0Aaum6dD
pVr9mgkuZEDFt1zcyTvk/wC05J/DNZXhcLHeeI4kYkJqznJ9Whic/qxpr3vjP5fL0PRB13Bt
XlOfp/o9Zmm2/jexvtSm/s3w/tvrs3JH2+bK/IkYXPk8nEec4HXpQB3FFcoLnx582dL8OjGc
f8TCbn0/5Y1Y83xp/wA+egf+Bc3/AMboA84uZ4tP1TxHqE77YbTUbqWR9pOFEmmscdzwp4zz
71r+B/B9zf39r4k1gTQRQoq2FkXbDBN4juJFPR9shwp6ZyeeBqaP4Gvp/Etzrfim4tLlzcG4
trK2VjDE5SNN5LcscRJgHgEZHPTv6ACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoooo
AKKKKACiiigAooooA4fxJr01jrmpxNrTadZ2OjLeMVgjkOWldSwDDJICYAzjLDIPQ4th4g1k
2VlqR1z7Ut7peo3SRp5LogiZTFkooBkUPtbHGRjHGT6QbG0a9S8a1hN0ibFnMY3hfQN1A9qW
SztpZ/Pkt4nm8sxb2QFth6rn0OOlAHmdn4kvpNStrObxFKZJcQGHMO77ObDzTd8JnImBG77o
6YrUj1y8fSPBdxdaq9sLywN1dyhV/eutuH5GORklsLjOK7ZbCzWx+wraQC02FPIEY8vaeo24
xj2oawtG+zhrSBhbEGAGMHyiBgFePl444oA870TXNQuV0C4h124u477V5IooZzEJWthAxfzV
VRyGTeAOVDqDV3RdS1aez8K3EeqSTxXeo3MN8rIshYeXMyjd/AFMY4x3HPGD3MtpbzXENxLb
xPPBu8mVkBaPcMHaeoyODjrSwWtvaoyW0EUKuxdhGgUFj1Jx3PrQByehXmuX/haGfSL2zum+
13kQuL8s++JLiRIyCmM/Ko578V0Mv9s/2VH5Bsf7R437w/k++Mc1eiiit4lihjSONRhURQAB
7AVLQBlQDWf7LnFy1gNRIbyTGr+SDj5dwJyeeuO1JpQ15Xf+2X01l2jZ9jWQHPfO4njpWtRQ
BjadF4iS8c6peaXLa7TtW1tJI3zxjJaRhjr2pwh8Qf2vvN9pn9m7s+V9jk87b6b/ADduffb+
Fa9FAGRqcWvPKp0q806GLb863do8pJ9QVkXj2xUt/Dq0yRDT7+1t3A/etNaNLuPHQCRdvfrn
r7VpUUAZTW2rnSUgTUrVdQH3rr7GSh57R7+OMD7xpLW11mOwniutUtZ7pwfJnSyMaxnHGU8w
7ueeorWooAz9Mh1GC3ZdSvobyUtlXhtjCAuBxjc2e/Oe9V9PtNchumfUNWtLq3KkCKKxMTA5
4O7zG/lWxRQBh3mm6zPfPLbeIGtoCRtgWzjbAx/ebk96l1Ow1S7uEex1t7GMLgxrbJJuOTzl
v88Vr0UAZeoWWpXMECWervZyJ/rJBbo/mcejdPw9aSay1B9Jjtk1d47xcbrwW6Etzz8hG0Z6
Vq0UAZ0NpeRaU1s+pSTXZQgXbRICGxwdoAXg9qh0bTdTsFl/tHXbnVGcjb5kEUQjHsEUZ/Em
teigDDstI1O2v1uLjxJfXcILFraSC3VDnpysYYY/3u1c54nnEXiy4M1lqd6y6Pm0t7EyKzsZ
SJFDLgKSPLyScgZxXf0UAeVWtlqFvp8UQGof2g2gahNLG3m5gaR0MUS5JJKneq5O4gZ44AzZ
tE8QSa493pMd7BE2kNBYmEMiKhszsJfd8p848Jtzn5s9K9nooA8t0KxlHifSJYtE1GwtEvJ5
II7iBv8AR4jaqj5bkIHl6KTyQTjmvUqKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigA
ooooAKKKKACiiigAooooAKKr3N1BZ20lzczJDDEpeSSRgqqo6kk9BXFafqniTxnPNf6NeLo+
hJlLOea0Est6ckGTaxG2PgY6E+1AHe0VyMegeLFnLP41Lxk52f2XCMDA4Bz9fzp7eHvE7lT/
AMJvcIcchNOt8H81J/WgDq6K5IeGvFI6+Pb0/wDcOtf/AIikHhrxVg58e3nXj/iW2vH/AI5Q
B11FcifDXikkn/hPb0ew061/+IoHhrxTkZ8e3uP+wda//EUAddRXJt4b8SeYpHjrUAn8QNha
kn6Hy+KRvDXifJx47vgO2dPtTj/yHQB1tFcgvhjxIVcSeO9RO7+7ZWq46Z/5Z+mfx5psfg3W
SCZ/Heus5JOY0t0H5eWaAOxorkF8G6rj5vHPiAn1Atx/7SoHg3VMDPjnxDnHOPs//wAaoA6+
iuRPgzUyCP8AhOfEXPvb/wDxqk/4Qy+MPlt408SHL7iwlhBI9MiLj8KAOvorkW8Dyu5Y+MPF
HPBAvIwPyEdIngWRAM+L/FDEY5N6vP8A45QB19Fcl/wgrf8AQ2+KP/A5f/iKa/gXeBnxV4oB
DbgV1DGPbheR7HNAHX0Vx0/gCOc5PijxSnJP7vVHXuDjge360D4fWwcn/hIvFRHp/bU+O3v7
fqfagDsaK5AfD+0A/wCRh8Un3/tuf/4qmt8PbF0ZG1zxMyMCGU6zOQQeuRuoA7GiuJHw00kF
P+Jr4h+RSqf8Tab5QeoHzcdatH4d+HiwJXVGPQk6xd5/9G0AdZRXHv8ADbw4VOF1NcgjI1a6
49+ZO1Kvw18NAkiLUuTn/kLXf/xygDr6K4t/hz4TtraWSSO9ihUF5GbVrpVAxySfNx0715tb
w2t/4nsdU8Lvf2Gh2V/ZbJJLyd/7REl15LEB5DhAVI6ZPfrQB77RRRQAUUUUAFFFFABRRRQA
UUUUAFFFVrS6gvIPOtpo54t7JvjYMu5WKsMjuCCD7g0AWaKKKACio0dZUDowZWGVZTkEeorD
bxZpKWFpeRyXMsd5u+zJFZzPJKB1Kxhd20dc4xgjnkUAdBRWNH4l0iZ9NWK73jU932N1jcrI
VBJG7GAcA8Eg8H0rZoAKK5zVfGWj6NqJsbk3slwqK7ra2U04QNnG4opAJweDzWLqvjtL/T3s
vD6anFqtw8cNvLcaRcBIyzgFzuTGFUk8+lAHe0VxVl4qvdFv4tJ8YJFaysAtvqsfFrdnpgk/
6qT/AGTwex6V2tAHkl94r0Txnq11Dqt40HhnTbnaIRFIW1CVO7lRxErdF/iIyemK6yH4ieEz
amSLUXEUaBuLOYALjPA2foPpVjwAWPgjTgxBKCROAAMLIwHT2FTXnifyNVuNOtdH1LUJbZUM
zWqxbV3gkDLuuTgdvWgCBfiB4aZ9ovps5xzZzgdM9dmPxpp+Inhfy3kXUmkVG2N5VrM5Ddxh
UJzW3pGpwazpdvqNtvEM67lEi7WHOCCPUEEVjeEmVtU8WYGANaI5/wCva3z+tAEa/EjwuyMw
u7vC9c6bcj/2nTT8S/Cw63d6P+4Xdf8AxutbUNaNrfGwtdPur+7EQmaODYojQkgFmdlUZIYA
ZycHjAJqxpepw6tafaYFkTDtHJFKu14nU4ZWHqD6ZB6gkEGgDEj+IfhyXz/Lm1B/IAMwXSro
+WCMjd+7445qc+N9HBH7rWDk9Rot5x/5CqTSFC+LfEfTLNbMef8Apnj+ldBQBzQ8b6OWKmHW
BgZydFu8H/yF/nNQN4/0dbg24t9YacRLK0Q0m5LKpzgkbO+D+R9K6yudtv8Ako+qf9giz/8A
R1zQBXXx5p7MijSvEOX+7/xJrjnjP9yph4ytWAI0jX+fXSZx/wCy1c1fVpNPktba2s3vb66Y
iGBWCDCjLOzH7qjI55OSAAc0ukale3/2iK+0yawuLdwrKzB45ARkMjgAMO3YgjkUAZP/AAnd
iLqK1bS9dW4kjMoiOmS7toIBOMdAWAyPUUq+OA5AHhnxNyM86cR/M1ZuP+Skad/2CLr/ANHW
9dHQBzK+L3kAx4a8QjJxzaKP5tTj4skAJ/4RnXz7C2T/AOLrpKKAOZfxbMo48L+IH/3baP8A
rJVdvG10Mf8AFFeKDxniCDj/AMjV11FAHInxtdj/AJknxQfpBB/8eqX/AIS3UCR/xRniLBXd
921/+P8A6da6migDmo/E2qMBu8Ga4r45Als8A8dzOPWoT4n8R9vAeqf+Btp/8drq6KAOUHiX
xGWA/wCEE1MDPU31p/8AHaQ+JfEmQF8C6hjIBJv7UYHc/wCs7V1lFAHKf8JB4nZUKeCrkEkb
hJqNuMD2wxz+nSmQ+KdduJLuKHwhdNJbSiKQG9gADFVcc7v7rrXURXEM4zDMkg4OVYHr06Vh
6Cf+Kn8VD0vIP/SaKgCp/wAJB4u2gjwQc5OR/asP+FJ/wkHi/wD6Ef8A8q0P+FddRQB4p4u1
fWfFlrqWn6jaf2TYabHMbmzW7DvcTJCJk3uF2+WAV4yck89BVuZVg1Vbe3EaRJqMAKR4AX/i
ctgYHTg+3Wo9WVZ/EPjaAxh2V5XXJ2jnT1H3h06H8/epL3yIdci/eBJ7jU0VUb+MrqwJK88/
LnIHTaaYz2CiiikIKKKKACiiigAooooAKKKKACvNGh1LUnlhnu9asktk1K4ja0LxByt44iB2
j5sIFwv8Qboa9LooA8ph1qa88SzxjVNYOtQXtpFFZQLIbcxNHAZS67dnAaQkkgjjGCRnQstU
vdautO0j/ibLIlvdw6k8lvNCocrtTMm0DPUqVP0rvobWC3muJYoI43ncPKyKAXbAXLHucAD6
AVYoA57wVCLbwPo8AivITFaIjR3auJY2AwykPzwcgdsAY4xXNad4ia18LaDbX2n6vaW7WAtp
7yGzmE1tcIIx5ZTyy2G+b5wCMrj3r0aigDzbR7W8g03wfZyWWoiRNXubpmmt23LDi52vMwG1
HbzEJBIJLHjrj0miigDl9NubeDxv4jWWeJCY7QgO4H8L10CXtrI4RLmFmPQLICTVS98P6NqU
4nv9KsLuYDaJLi2SRsemSKxNa8C6bd2CjRbLS9K1KOeGaG8TT42MZSRX6DGemOvegC/4lvtL
XT207ULUajJeKUj01VDyXH0U9AOMscBepIqDwbot/oWhm1vruSYmUvBA8pl+yRkDbCJDy4XH
U4646AVd0bQbbSGkm3yXN9PzcX0+DLMfQkDAUdlGAPStmgDm/Amf+EOssuXIeYbj3/evVjS7
C5t/Emt3kse2C6MHktuB3bUw3HUc+tYGj23ivRrAaRaW3h2SO2kfDNfyqwR3LJlBD8p56Z57
EVebUPGXl5Wz8M8OIyTqU2C3Ix/qeDnbxz3oA0fCthc6X4cs7K7j2TRh9wDAgZckcj2NVPCa
oL/xQUcMW1lywH8J8iEY/QH8akF74mEiBrPQ28wfIo1GRSWAycHyTn8uB61j6LZ+KdEutTa4
TQGm1S9N4IheyrtPlxqwGY8sAEz0HWgDYvftuka9calBplxqFtdW8UTratH5sTxs+Dh2XKkP
2PBHTBJE/hqwurKxuJb2MRXN5dSXLwgg+VuPypkcEhQuSOM5xxVQ6h4kmkRbaPw/mVQ8am+k
csvcjEYyOnNJHfeJ3tmmB8PFNpZXW5lKsB94528AfjQBLpEajxf4jcIQzG2BYjGcR8Y9Ryf1
ro64fTrDxhBqeo6rE+gzJqPlOEEsu1NqbQQwX5gRg9BWqX8ZZ4t9BI955v8A4igDo6522/5K
Pqn/AGCLP/0dc1DJ/wAJwzIYh4fRdp3BjOx3c4weOOlUk0fxlHrNzqwvdBNxPaxW5j+zTbQI
2kYc789ZDz7DigDV1231KK/sdV0q3ju5bUSQy2zyiMyRSbSSrEEBg0aHBwCM8irOkXGr3IuJ
tVtLezUyYggjk8x1Qd3b7uT1wOg7ms9I/G2xd9z4fVu4W3mIHH++O9S+V4z/AOfzQP8AwFm/
+OUAJcf8lI07/sEXX/o63qzdeG7C91NNRll1AToQVEeo3EcYIGP9WrhfrxzznOawpNE8Yya/
Hq/9raJHLDayW0cQsJWVg7IxJPmg5yg6flzmtBLTxsxbzNZ0GP8AuhdLmf16kzj2oA09V0Wx
1oxLfJOyxZ2CK4ki64znYwz079Pxptz4f068sILGZLg29v8A6tVupVPTHLBgW/EmqIs/GJBz
r2iA5PTR5Tx2/wCXmnfYvGGf+Q9on/gml/8AkmgDQi0Wyh0dtKRJvsbqysjXEjNhuo3lt3c9
6dYaPY6VG8dpCUVwA252fdjgZ3E+tZv2Lxj/ANB/RP8AwTS//JNJHYeLgm2TX9Hb5SNw0iQH
OOD/AMfGOvPSgC5p3hzR9IuXudPsYoJnUozrnJGQccn1ApsPhfQ7fVP7Ri0yBbzeZPNAOdxz
k+nc1ntpHjFnLf8ACVacuT0XRzhRjoMzE9eeSaH0jxa27Z4rtF+UBf8AiUg4buT+85z6cUAa
d/4a0LVLlbrUdF0+8uFXastxapIwHplgTUmp6Do+tGP+1dKsr/ygfL+1W6S7M4zjcDjOB+VZ
o0jxRjnxTCfppij/ANnpf7I8T/8AQ0x/+C1P/iqAL934e0bULOCzvdH0+4tbcAQQzWyOkQAw
AqkYXjjinHRNJOlDSjpVmdOHS0+zp5I53fcxjrz061mnSPE/H/FVRf8AgtT/AOKqKXQvFUjZ
XxkYh6R6ZF/7MTQBu2emWGmq4sLK2tVc5YQRKm4++BzWRoP/ACNHiv8A6/IP/SaKqz6B4pba
U8bSqQMEf2bAQTjr0/Gs4aRc6Jq7/afGl4t7qYedx9ih2uIkVS/3CECrszkgE49cUAd7RXC2
c8t7NaQW/jm/eS683ygLGAbimNwOYvlIyDg4JBzVCw8RWeqRyyWvxDvWjjiedpG0+JFCIu5v
maEAkKQ2OuOcY5oA53xjdxW/iPxDGySGe4uPIgSFWZ5JZdOKRqFXJJLDB4wMjJ6V2PhDwa9n
qEviPXY431u5kkljhVtyWCyMWMaH+JvmO5vwHHWt4U0/w0viy51UX11qWv3u/NzfWxieIRKi
siqUUIdrocYyVOelehUDFooooEFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUU
UAFFFFAHnOv6HPq0niW3HhwXM1xOphun2Dg2YRJE38MUk3Ag4KhsjJrOfw1qM9lcxvozf6Vr
kjMHCnarWTQCcjP3fNO7I5x82K9XooA820rw9fW2s6TNHoS6bbR6gspt4mjZIFSzliZyVP8A
GzoB3IUE4rofENndXGsWcsGlQ34Fldwn7Rt8pWcxEK+ckBlV1yAevPBrqKKAPP8AS/D+pade
aYsdiFWKa/ufMyhECyklE443ZYcKNoAP42dN8P3NpYeHr+bTVF1p+kvaXVsNhkl+Rf3YwdhB
ZSeTjntXb0UAc/pGn3n/AAhelWDzXGl3cdnBHIYBGzxMqKCo3qynoR0NX4LG4g0+S3l1W8uJ
WBAupVhEiZGMgKgTjryp98jitGigDN02wubLzFuNXvdQ342m6SFdmPTy406++enGKhstJvrW
78+bxFqd5Hg/6PcR2wTn3SFW4+tbFFAGPNpN3LqQu/7e1OOEOrCzjWARYGMrnyt5Bxz82eTj
FJqOhy6jeeeutapaLtC+VayIqcZ55QnPPrWzRQBmalpcmopEi6pf2flk5a1dFL/72VP6Y60s
mlyPpAsBqV6rDA+1q6+ccHPXbj26VpUUAZlrpb2umzWbalfXDS7v9ImkUypkY+UhQBjqOOtL
pumnThLm/vbvzCP+PqXftwP4eBjPWtKigDMtdJFrefaBfX0vyFfLlnLJyRzj1461BB4fih1E
Xn9o6o7Bi3lSXjmI5zxszjHPT6VtUUAYuoeH4tSuvtD6hqkBKhdltevEgx/sqcZqbU9Gj1Ty
fMvL+38rJH2S6eHdnH3tp56fqfWtSigChLpUE2mmwaW7EWAN63cqy9c/6wNv/WoINFtbbTbi
wjmvzDLnLSX0zyLkAfLIWLr07HrmtaigDN03RrbSRILaS9cOQT9qvprnGPTzXbH4YqtbeGdM
tNZOqxJdm8O4l5L6eQfNnI2s5XHPAxgdsYrbooAw5fDGky6u+qSRTm7aRJCxupdoZeFwm7aO
nQDmk1PS7+58QWWoWc0MQhsbu1ZnyWRpTCyOq4w2DFyCR1rdooA4rR/CuqafrlveTXNs0TXN
xeXKRl+JZI44wE3Ekj5XYkngtgDFY9j8LpWs411G9t1uDZC3kMEbsQ4tktwQzMAVwm7G0HJx
nAr02igDjdM8K6nbeKI9Yv8AU7a6kYzyTmK2MWWdYkRVUs21VWLqSSSTXZUUUAFFFFABRRRQ
AUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFF
FFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFITgZNAC
0UUUAFFFFABRRRQByMviTXbiXV30zRrKa1064aDfcX7RvIVjDMQqxOMZbA5ycdBV/TfFGm30
WmJPd21tf39tFcpZPMC43rnA6Z79ucGm2ehz2lnr0Qkj83ULmaeNlJ+XeiqM8cH5e1c5Z+Dt
etYI9MeXTpLOa5srme68xxPC0CRBljXZhgTCNrFgVDHg4oA6+LxBo099dWUWq2cl1aqXuIUn
UtEoOCWGeAD19O9Mg8TaFc2ct5BrWnvaxOI5JxcpsVj0BbOBnIx654rmx4Y11dIn0iOLR1RI
Jre21Fi7XGJXGWK7AEOwtnDNuYLnAzS6z4MvrmWWawmiXy762uoIvPeDKRQmIoXRSU6kjAPQ
UAdpb3MF5bx3FtPHPBIu5JImDKw9QRwRVGDxDol1bXFzb6xYSwWwzPLHcoyxDkZYg4HQ9fSq
Wk6B9k8JvpEgFu86TecYp3m2vKWLEO+CeWJyQOewrHg8O69JosFtd2uiRT2AtRbG3Z8XAhcM
VclB5atgYADbSc84xQB0beJNDjs47t9a05bWRmRJ2ukCMw6gNnBI705vEeiC7t7Q61pwublV
aCE3Sb5Q33Sq5ywPbHWuRfQ9et9f07UV07T5bia9urq4hE7iC3DQpGAJPLyWOzcTsGSzfWtD
R/CV5YDw4biS1kk05rqWdlLcNNuISPI5UFyOccAcc8AHUfbrQvGBcwFpS4jAkGXK/eA9cYOf
TFQWuuaVepcSWmqWVwlt/r2iuEcRcE/MQfl6Hr6VxEXgTU7MjUnu0nvbd9QMSxOwCQzCRkjQ
YALb3DFjz2yQBSWvhHW77SLY3NnplhPBpkFtFDDM5EzJJHKRL+7Uqv7vbgbsb269wDuV1vSX
sVv11SyazZtq3AuEMZPoGzjNWhcQEEiZCFQSE7hwpzhvpwefauD1bwtq+p2c0zW8Eck+ox3b
Wdtc7Sqi38o4kZCN+SCflxgYznmo4/A+sxWWnmS8hlfT9PtIVsw/7i7khaQ7ZcrkqFYBT/eO
4r8oFAHoBuIAcGWMHf5eCw+8edv19qnrhLvwbqF54mbVZrtWhi1aK8tbcMVVEESJIzf3nO3A
B4ABx9413dABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFF
FFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAVw2reNtQsdW16G30aKax0K3S5vJpLvy
3kVkL4jXYQSArdSAcYzXc1yFx8PtGv8AxHqOsaks13JetF+5aV1jVI0ChGVWw6kgthgRk0AY
dv4y8QWGj+LtW1GHT7uDTrsR2qQTMvVYzsOU6AODk87iwxjFWrjxtrGn+NdO8PXtnpqLNFEZ
7gTSBWkkYqEjOwgHjgPjd2xW4NE8M313rtoLeCaa6kifU4dxOXCgoSM4BwAeMZ6mp7nwnoV7
r0Wuz6bC+pQ7SlxyCSv3SQDhiOxIOOMdKAKHgTUNe1LTL+XXntXlj1G5gia36bY5WQjGBwCp
APUjBPNYelCW80bw1Y3F1qMi6reXEt3K17LucIkhEe7dlVJCnapAwp45Oey0eHSYjqI0nyhm
9ka7ETEj7QcF8+h6Egd65tbXwivgi4vRbXcGiwTSXYYPOJEcEgvHht68lvu4HJ7E0AVbmUWe
m65ZR6hepb6Pqdq1s8d0+9Q/lMYWYHLrl2G1s8MB2GOz1vUG0rRbvUBbtcC1jMrxqcEoOWxw
ckLk474x3rnJtN8K2+iaTMbO4exur6CaAiSUs00rKUklJbLfNs+/nHFdVfwTXNhNBbXC28zq
VWVoxIF/4CeD9KAON1f4m6bpJjke2ea1uJLiO2nhlUidohGPl7AF3ZckgAISeKvaj4vutO1W
ws2sIHEj20N4ElkdreWZgoXIjKYGQfmZSR0HTOjpvhTSdN0zTLIWqSjT7RrSJ3HJRwokyBx8
20E1FceC9BujGZbWYhFiXYt3MqN5WNjMobDMuBhjk8DmgClqnjOfRtT1C1vNJKx29jcX0Egn
z5yRAE7gFwmcnHLHjkCp77xpp8NvJNZ4vPKtrid1VihTykV9rAjK5DL19RwatSeEtGllvJJL
aRvtcc0Uqm4k2bZf9btTdtQt1JUAk802HwZoUKTD7JJLJOkiSzTXEkksgdAjBnZix+VQOvHb
FAGbZeOPt2g3t6La1ju7a7FoIHuyI5XKI/yuY9x+V842Z+U9uaozfEy3jsbaeLTZHna3NzPB
vIKIJHjITCHe+5GABC545HSt1PBmjpbNEovPNNwt01yb2VpzKq7A3mMxb7uVxnGCRSHwbpKp
CkLX8Ji3gyR3soeRWcyMrtuywLEnk55ODyaBktlrl9ceKbzRpdMSKO3iS4+0i5Dbo3Lqh2bQ
QSY3yO3HJzUHiHxppvhq5uIL3cskdi15H6SYJGwccEkD86210+2TVJNRWPF1JCkDyZPKKzMo
x04Lt+dMudMtLs3Rnh3/AGqD7NMNxG6P5uODx99uRzzQIwp/GIt/FkOiPZ5DypA8wm5WRozI
MLt5XHGSQeehrV1u+WyOnAvOPPvY4R5JUZJzw2R93jnHNVrjwlpdxqx1GT7UJDcR3RiS5dYj
MgAEhQHBOFAPYgcir+oQ2txLYpc20k+25DxlVJETqrEO2Og4I54yRQBzWn+NdRu7mzefQPJs
r2WeC3kS6EkjvErtym0YVhG2Oc5xxzUNv8QbkaUmo3uieRFc6VNqlmEuxIZUjRXKt8o2MQ6+
o/Hiujbw/pZtIbOO3WNLVpGgCknymkV1Y9e4kbg+v0rO0jwHo2k6atkY57v/AEI2LPdXEkn7
kgBlUMxCK2OQuO3oKAKvjDxNqmnWGrw6Nbw/brK0tblJJ3+UiaWRCNuOo8r1/i7Y56y1a4e0
ha6jSK4KAyRxvvVWxyA2BkZ74Fc1L4S8M6Tp2pJeNMLbUUhtbmS8vpXLAErGod2JXl8DBHJr
p4YxDEiKWIRQoLsWOB6k8k+5oA5DQVl1Lwfp7XmsXguL2dpWInCyTEFmMKHgqNqHhcEAHkDN
UbfUtQk8N+J0knvbefTL4iCJpQ80KBI3UO+TvU7i3UnacZJFW4G8JSeGYhD9vGmpe/6K2y6E
izEnHkEjfjlh8nGCw6ZqIDwcPCd1cMb+LTluw9+8ouROZlx/r8/vMD5c7vlxjtQM72iiigQU
UUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFeKa
7p99q3j/AMYQW2l6jdXwazTS75HIhsZfKRmbJYBcfK3AJOCO/Ptdcjq3j/RdH1KTT7ppxdpe
QWaxBVzI8oVgy5P3QGGScAdOuKAOa1nwjdHVfFz2+ivIuqXGnuksTqvnRCSPz0PzAj7rk8dD
15pnjLw5ejxP4di0fQZ5dOsFBhS3YLbq7TKX3YZTHhQSGG7O7GODn0LW9TbRdKnvhY3N8sKl
3jtigcKASW+dlBwB0Bz6CpNMvZNQ02C7ksriyaVS3kTlC6jtnaxHI569+cGgDmPAugroN/4n
i/sprIT6k00UoA2TRMAU2kHsS3HGM/lL4atL9vBF1o9zp1xaXUSTwD7QV2Sli+GUqx+XkelW
9B8YW+vag9pHY3tudsskMs6psnSOTy2ZdrEj5sdQMjkV09AHGX2m6j/wjHhnS4dPeSaG5sDc
7Zl226wsjuSSfmxsxxknNX/HEht/B2o3q3os5bRBdRSs+1fMjYOit6hmAUjvnFdJTSoYYIBG
c80AeYyaf4u1Kx0W80+drG6vba7vb5mLFYzJ5ZjgGSCpxhd38OwnFFzH4in8R6fOmh3trHaz
2nlRxBW222weaHl87BIZ3G0LkhAec5HqFFAHlmoabr02qeJntNO1K3jn0i8jIM7N5lyzDymj
bzCG+XOAFXYDt56VZum8ZaxZXjPaSwpFaXsMEkSm3eYtCvlkxGRiCH3AHd2zgV6VRQB5XZ23
iBNFubfULW9ubSXUEJdknJSL7OudsXm+aV80YOXxli20AVFJp/iW80bT47ibWINtkLdGjika
4SdZWHmHEygEpsIZywwDk9c+s0UAcxb6TOnjmS9d7trcWKYY3MnlGbe4Y+Xu2527e3HFZ3iW
w8S3uo60umXslvZtpMSonlFzLKHmLLGd67HK7VLYP3lPYV3FFAHn+zXpfiLDdixuobaO7aKb
YXKSW3kMFcs0vl48xlOxU3AgnJ5z0XiDT7u+utENqzKltf8AnTlJNh2CCVR9RvZBit6igDxq
88KXnhnwjFNbaaYJV8Oyw6i1swE0tyWhONynLE4kweeK1oNM1KLTNXutJ8PXtjafatPntdMe
RFlk8mZZJmA3lVLKMYz8231Nen0UAeW6rol74h8J63NfaBeS+brUV9bWNy6mbyFEKvtAbAJC
y4Ukda9LtoIrW0hggj8uKJFREH8KgYA/AVPRQB57Yaprdj8OrCPS9Cv/AO0llFm8NzFhoeTu
m2naHQDkAHByBng0zULI2vwu1uCzsNYuL7UElSQXEBa4uJ5FCeYyrkBcY6YAC4r0WigAoooo
AKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACu
cufBej3erX+pTRO13fCBZJMjKrEwZQvHAJUZ9cUUUAbF/ZR6jp11Yys6x3MTwuyHDAMCCQex
5rI1ixl03w3fnTb64t5hZLBC7HzFh2AgOqnjd83J77R6UUUAY2m+Dx4d13SVttb1S4gFvcW5
iupEYbDhuCqrg7hnPJ7dK7SCAW1tHCJJJPLQLvlbczYGMse5Pc0UUAT0UUUAFFFFABRRRQAU
UUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFF
ABRRRQAUUUUAf//Z</binary>
 <binary id="imgEBE0.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img3A4E.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAAR
CADLAZsDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD3+iiuF8W+IdQu9QPhLwqy/wBsyx77q6P3
LCE8bj6uc/Kv4+mQDornxNoVpdtaXGsWMVwud0TzqGGME5GfcfnTD4u8OjGdc08Z/wCm6/41
Q0r4feGdL01bQ6RZ3b4Pm3F3CssszH7zMzAkkmrsng3wzK5aTw/pbMc5JtE5ycntQBZi8RaL
NGJI9WsWQ8Z+0L649aedf0YHB1awH/byn+NZjeAfCTdfDmmHjH/HuvT8qiHw48GqCB4b03BG
P9SPXNAG2dW01T81/aDnHMy9fz9j+VH9s6XnH9pWf/f9f8axYfh74St1xFoFkozkfJnHGOM9
OKe3w/8ACbxeW2g2ZTAGNnp0oA2Bq+mkkDULQkHB/fLwfTrUn260/wCfmD/v4K59vh14PcYb
w9YkZDcx5yc5qGX4ZeDZU2nQLRQDnKgg9AMZ9OKAOrSaKTGyRGyMjDA5FSVw3/CpfBgIKaW6
MBtDJcSKRz6g1Yf4X+EZHZzphBZduBPIAPcDdwfegDsaK4t/hZ4SfH/EvuEI7x3syZ+uH5/G
gfC3wkJPMFndhsgjGoXAwR3Hz8dKAO0orkB8NvDK4229+uAFAXVLpeMAdpPYflUo+HfhwEER
6mCOh/ti8/8AjtAHVUVzLeB9KZGVLvXIixyWTW7zOfXmUiqT/Dy2Yx7PEniiMxjGRqsh3deu
7Oev6CgDs6K5A+A0Lhv+En8S4xjb9vGD7/dqM+AVCsE8U+JFJDDd9tB6/Ve3T8fXmgDs6K4e
bwDetNG8PjTxHGoJ8wNNG24cdPkGOnoaB4E1OM5i8ca+p24O9o2BOOv3frQB3FFcY3g7W3iR
R441dXA+ZvLj5P0xxTf+EM1r/oeNY+6B92Prg5PT6ce1AHa0VxyeEdcjXaPGupsOeWiQn86i
fwh4j83fD471FQCCFe2iYfjxzzQB21FcY3hnxYGXZ45uNnfdYQk+3ap4/DXiNZt0nja+ZP7o
s4B/7LQB1lFc3H4f1tGyfF+osPQ21v8A/G6oXmgeNnuWNn41SK342rNpkTt05yRgdfagDs6K
8f8AGHiTxT4LtI4ZPF1hqGqzOvkWZ00K7KTyzFW+VQATnBz0ruPAWr6nrXhdLrWPJN8lxPby
NCMIxjlZMgdvu0AdRRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQBhe
MdWn0Twfqup2gU3FtbM8W4ZG7HFch4d0fxn4T00w2un6FePMzTXNzJfyiS7mbkyEmPj0xXSf
EIoPAWqq+NrxrHz0+Z1Ufzqt4miluNR0CGGGynfMreXeSskZAVRn5QcnkYBGOaAGpq/jzcN3
hnSXTJ+aLUycj1GUFOTVvHW07/DGng7uNuo54/75rH0HxPHoFpcR6jDIlul5emc2+6aO1CNG
QFPJ2bXyTxg5GBUieOdX1O2nvtIttPe0gjSTbLK2+ZXkZV24HdQPxNAGpLrHjhMeX4Vs345x
qCjnHuOlOXWvGpHzeE7YH/sIJUVr4wu2SK/uLaAaddx3Eltsc+avlAthwRgZCtnB4OBRH4wu
7C4gg1uyiiaSWJHa1ZpBF5kbuNwxnIKAE9Oc0AT/ANseLwGZ/CsJwGwE1BMnjjqPXFJHr/ir
y2aXwcQVO3C6hGcnnJHHTp+tZmofEqO1uNP8m1Vre8BaF5GKmYeaY8KMcEDax3Y+8Kup46WT
Wbm2jsZJLaBp43kUNlGiDEljjaqkqQMnrj3wATP4l8TJG7DwZMxUZCi+TLfpTV8VeImPPgm+
Ue91FVJPilpE1qlxBFM6/Y0up1/ig3SpGUYDPzLvyQOePcVd1DxjYTqYLLUY4FeGKVL/ACrJ
HudwQyt0x5RBz0z6igCL/hLvEwYr/wAIBqTAdGF5b4P5sKm/4SvW2m2DwNrJwATme2HBz383
B6dP8nQ8K65FruiLdxyzTBJZIGlliEbOyMVLbR0BI4HWsZ/HF7Nq+mwafoE9zYXondJ1kUM6
RgfMoJGMkqBn1HSgC1H40vfmEvg3xCjqzKQscDjj3Ev/AOvtml/4Tift4N8Tn/t3h/8AjtK/
jzSkm0kL80OpiExOZ4lYGVtqjyy28nccHAOPwOC28RSHxVb6dNqdnIl2J2gtI7NlmRY2wS7+
aRjIIB2DPtigCBvH0i5/4o3xUSCAQLJD2zn/AFmKVPHymNGPhTxUpbqp0w5X64OK0vD/AIrt
PEMkkcFpe2zLDHcJ9qjC+bE5YK64Y8EqeuD7Vfvta0/TnkS7uo4njt2uWVjg+Wv3mHrigDBf
x7bI8YfQPEqhwST/AGTKduMdcAnv2pw8e2RCE6L4jXcCedGuOPyWtC88T2FjdWcNxHdKl2UW
O4+zsYgz/dUvjAJ/w9RSt4n0yHVLjTZ5JoZ4YXnzLbuqSIgBcoxGH25GcE9aAKQ8eaUIPNmt
NagHQibSLlcH67MfrSR+P9CljZ1a+AHZrCZSeOwK81s3utWGnIXurhY1+zSXXIP+qj272/De
v51TTxVpL6bJfpLM0UcnlMggfzA+M42Y3Zxz06UAZzfEjwyjFHvZVYHBU20mQfQ8Uh+JXhVI
3kk1B41Xu8DjPsOOelacnizQ4YbSd9QjEV1Es0T84MbEBWPoCSOTVs6zpe186ha4S5Fq2ZV4
mOMR/wC9yOOtAGCPid4PJAGsx8/9M3/wqf8A4WF4UJXGuWxLdgTx168cHg8Gtxbuze3FwksT
QlxGHBGC27bjP14rLsL2DUL0xT6bbRRyqZbeXzopPtKg8soHOPmBz/tCgAj8b+G5Axj1i2IX
qSSAP0pB458LEZGu2PTP+tHSmeIZl0qyRrPw22qzyEgW8MaAYAySzNwB29yRUo/4R+KeGyub
fTIL2RVJtyqEgkHjp7HHrigB3/CZ+GNxU+INMDAZIa6Qf1pV8Y+GGYKviLSSxOAPtkfJ/Ony
WPh+eESSW2myRbPODlEK7AAN2fTGOelZ18vh6y0W41Ox0ez1DyDtWKyhR2d8jCjHQ8jr0oA1
B4m0EqGGt6bg85+1J/jXL+M/iLaaNbLY6HLb6hrNyjGFI5FZIVAJaRyD0ABOOpxWpo+h+H9Y
0i01A+Gre1E0YZIbi2UOq9sjt64ryLxRaaZY/EHxDaW1vBZRjyEJjT+Frd95A6D749+/YUAV
LbTj/aYub2V9Q1K7fF3db+rFnQhScbRhgcem3iva/AkSQ+GiqDGb27Y85yTPITXiVrLE2oJc
+aGt7iXYqNyrIWjww57hzk89q9r+H832jwnHNgDfc3BwOg/evTGdTRRRSEFFFFABRRRQAUUU
UAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAcp8RnWLwNfyO4jRHgZnYAhQJkJJz2qbUH8Laxb
wDUrjTrjyDujZplBjbGCQQcioPiLJ5fgu6+VGV57ZCrruBBnQEY+laP/AAiXhx0UPoGlsOD8
1nGe2PSgDLls/A8sFtBIdKMNtu8pDMNo3EFsjPzZIBOc5xzVyC58JRIYYLnSo1kCpsSVFBCn
KjAPY1Y/4Q7wxgj/AIRzSMH/AKcYv/iarr4D8IoxK+G9LyRg/wCiof6e9AEK6d4Saa5nBsnM
+5JVNzlfmYFgFLYXJGTgDPetBpPD73yXZuLE3KsGV/OXOdpUd/QkfjVZfAnhVfu+H9PH/bAU
5fBHhdWVhoNgGU5BEIBBoAdHbeHVZpFksfnTyv8AWKRjcXIHPHzEn8B6VAdK8PGS/P2pBFfR
uk8AusRnf98hc4BOeT71aXwj4eUALpFoADkAJ0qF/BHhmSQyPotqWPfaaAK0+j+FJreaAyWs
KTO0jmC5ERLsyuWypBzlE59qrReFfBp3qRbXDvIk8rS3e9pXjZ3DPk/NgyMTnrnnoK0f+EE8
LZz/AGFZ/ilI3gTwqybToNiVzkgxDn60AaGmwafYQzC0nQpPPJcM3mBss7Fj+GTXI3PgQf25
Y3WmeJr6ytLcTgW8cysEEpBITIOBnPXOPlx0rbm+HvhGcqZfDunfKMALAFH5Cox8NfBY/wCZ
b0//AL8igCt/wgOlLGkdjfXlnbf6OTFbyqFd4dvltkgnI2Doecc1atvA+mWbNLazXcFxJNNN
LcK6l5GlGG3Eg9BwPSj/AIV34QMZQeHdPUHn5YgCPoRUf/CsfBuT/wASK3592/xoAtXfh6aG
CeTRrt7W8NrBaQu+0rEkbls8qSSQxBz1wOnWl1nwjpuvzvLqkEF0xtDbIJoFcRkkkuuRwen5
Cq0fw48IxSrLHokCyKMBgzAgemc0xvhn4UYknT7jn01C4A/9GUAU9R+Ha3mtpqcGoLDOGgfz
pbKOWZTEFACSHBRWC/MoGDk9MkGzceCXvNTury41Qyu9tcW0Ja2XzI0mPKs+cuq4wo4wM8mp
ovh14Zhk8yK0vI5Om5dSuQfz8yrH/CDaF/c1D/waXX/xygDHs/h/JFaXsd1q3nNc2s1ssIiY
QW6yLGCEUuWAzHk/NznseaS38CXVjosVnaX8JkF41zIhWVIZAV27cBy3GAeWIznj00v+Ff6C
JTIDqikkHC6tdAA/9/Kll8FabLGVF1q6E/xDVJyf1c0DMe38BSw21hBJdW90sVpHZTiRJERo
o3YrhFcAnDYO4nnn1FB+Gto2uNqhupdzXovzACfLacTb1kI/vBPk9Oc1ot8P9OY86nrft/xM
ZOP1qVfBVpFGUXVNYC9s3hOPxNAjL07wbqlvfSb76JLET+cIo2djK3nCUM4bhSORheOfapvD
/giTSNUsNTub4XV5b2stpI+zaPKLIY0QdFVQp9yWJzU3/CAWx6694gP/AG+//Y05vBCCIJB4
h8QQnOSy3uSfzGPyoA62uR8RaDqWtapZqi20dpFdwXPno7LIPLdWZWXo+dgAPGM+3JH4Knjm
SQeK/ELBeqvdAg+n8NOk8IX7MSni3WkBPA8xTj9KAMJPBGqxNqssb23+niKaO2YkpbNHN5nk
r/0zcZzx1zxzXT+GrG/ikv7y+s4bA3MqmO0gcMqKqKoYkAfMcfgABVaPwpqsQKr4u1UjHG8I
xH4kU0eF9dTLR+NNS34O3fbwsoOPQrQB1teDa/eSwfFXxK8FwIreQQxXDHlSPLiXB7dT9eK9
Mi8PeKYyM+NZ3APIawg5/HbXlNxCU8aa/Ffagl5eC9CmZ0CM4xAoUD7uV3cD25xmgCnbRyQC
ykcsqN5ZDxg7SS1rwT3Pzc/XNevfDQq3gi2ZWBVppiMYPWRvTivJLNL66g060jmZLNbqCMFl
HEh+yHOQOBjHGexr174boY/A1ghZWKmQFlGAfnPQdqYzrqKKKQgooooAKKKKACiiigAooooA
KKKKACiiigAooooAKKKKACiiigDnPGoU+HRvVWUXdsxVhkHEyHB/KujrlvHcbS6HbIucm/t+
B3+cGupoAKKKilmjgheWVgqIpZmPQAdTQBLRWRpWrfatOt7q9EVq90xMMbSclSfl69yMHHvW
sTgZNAC0VlQa9pdwsrR3kYEIzIXym0ZxnnHGRipL3WdP063M91dxxoH8skHcd2M4wMnOOcUA
aNFQwTxXMEc8EiyRSKGR1OQwPQinpIkmdjK2Dg4OcUAPorM0fVk1iKe4hiZYI53hjkJ/1u04
LAdhkEfhWnQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABXhssbXPxB8WRGNXBk
kYKCMAqbTDexHP517lXz3ezi38e+Jy0Upf7bLiQYwMiDGMg4Pynn8qAG6dcWNs9hDFIrpFNb
TS3DLlw3+jBkGcDHy9Oe/Jr1v4eD/iirJxykjSSRnIOULsV6cDjt2rxxG+1W2mrKpkRnTKKm
37qrjnv06969q8AHPgHQ/wDr0T+VAHSUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFF
ABRRRQAUUUUAcl4+Zk03SypI/wCJrbg4PUZNdbXLeNDm30ZPLR1fV7ZTvbGPm9O/+TXU0AFZ
us6b/a2mvYmd4YpSBKUHLJnJX2z0/GtKsPxRqF5p2imawaFbl5UiV5lLKm5sZIHXHpQBW8R+
CdJ8T3OmXF8JRJpsolg8p9oyCCAfbgV0LhjGwRtrEEBsZwfXFcXZeI9Ws7lTqtzaS2630tlI
YoSh+Vch+p5J42/kTVGHxhe3cerwzxRSxw28V3bscwlo3cYBGcgY5zQBqxeF9Qe41K/vJ7V7
25t/siEB3jWMsSx2Hoxz0HHAqOHwtqWj6fYxaVLbXE1g8iwm9BJlRwMl2HO8YxnuM09/EGqx
67ki0fTDqC6d5ahhIHKg7yTx1PTuK0LuYyeNtPtnZxElpJOihyAz5C8jvgHv0zQBd0HS30nQ
rbT5ZRI8aneyDaMkkkKOwGcD2Fc3oXgGTwva64NJ1e5kuNRYtE1y25YM9wO5GTg+wqVvGLf8
JP8AY4wJ7ImWJGSBh+8RQxG8thu4wB79qW217xBc2mnIi6a17fq9yhKuIooAAQDzlmORyOnP
BxyAdPp1hDpunwWUAPlQIEXJyTjuferlcUnibXL97VNN02yMi2yT3SzzkAlnK7Y2A55UnJHp
xzXZoSUBZdrEcjOcUAOorj73xk9r4rt9Ljt1ntpbhbVpY1lJjkIJO5tnljHHG7NTp4i1R7NH
Om2qT3kxisInuiM4zkynZ8vQnChvT3oA6miuYg8WIluJNStPsLJdPaT5mVkicLuHzcAggjHQ
5PSmapq88vhez1m3Sa2laWGRYmbkqzAbWHfIPT34oA6qiiigAooooAKKKKAOW8WeP/D3gwRL
rF0ySyjKQxoWcrnGcelcFp/xxPiLxZp+h6Dpcapc3Gw3F7LsGwDJIA74BwPXApf2h9EW88JW
erLHmSxn2s47I/GPz2182bWjcMWaOQEFQQQcdjQB979RkUtfJXhT41eKPDhhhuZRqdjGoUQ3
B+YKBgAP1498169onx88KaisKX4uNOnc4bzE3IvPXcO1AHq9Fc/Z+N/C+oFVtdesJGY4A84D
J/GtaK/s7gkQ3cEhHBCSA/yNAFqvBNRjA13xWzyL9pXU2dnBHlpH5cZXPH3s4/8A117o93bR
gl7iJQvUs4GK+fb3WNM07X/EU76jaxRzapITiRHMiYUHgHP6U0NEtluGmRvFG20TIxjJGQAC
Tx+HrXsPgYKvgbRQm7b9lTG7qOOhrwBfFOjySGGF57t3YRyC1idiVGcFeAe/T2r1nwbrHiOf
wXpEOl+HCo+zpm51G6WNDk53KqbmYYPfaaANzxZqOoJqGmaZpqaiXlczXDWCx71iX3k+XBOB
61W8O+MYF03TYtdv0ivrzzSjXOyIjY2Cj9BvGQDtGM1tXPh9L3UV1F729t7r7P8AZ2FtOVTb
nJwCODnv1qiPAukxwCCKS9itzb/ZpokuDidSckuTyWJJy2QeaQi1L4otxffY7Wxvby4E7Qss
CphdoBZyzMBtGQOuc8Yp7+JrVJINlrdSQyOI5JkjBWB26K/Oc564Bx3xUun+HtP0mzW1sY5I
Y1iMKHzGZlUknqxPOT169PSoE8NRR6g1wL+9+zs6ytaFkMZkUYDE7d2eAcbsZA4oAYfF2lrd
TxyNcRxweb5lxJCyxDy8bsORg9e3Xn0q4de04Xr2ouN0ieXu2KWCl87QSBwSBnntVWfwlpd1
YxWc6STQxoIyJCG8wbgzbsjksRz/AEqo/gLw8yxwrZCG1S7F4bSEBIZJAMDcgABA649hnjig
Cb/hNNFOnLqFvNcXVq9ybVZba3eRWkHGBgcjPGRwTVseJdMF/HZGVlmdlj+ZCAsjDcI29HI5
xTLXw1aWy6cARtspJJVVEVFZ3zzgdMZ4xVWy8JxWuv3GpyfZZt8zToXtQZwzADmUnoMcAAY9
aANjVdVs9GsXvb6XyoEIBOCSSegAHU1nr4w0Mwee98I18/7NtdSG8zbu24xn7vNX9R0xNRe0
82Rljt51nKADDlc4B9snP4Vg3ug6wut295p93bAQedJ/pCZ8ySUgYOOgVV4PU5xQBpz+KdEg
it5JNShCXIBiYEncCcA8dBnjJxU8uv6XBPdwy3kaNaR+ZcBsgRrjPJ6dO1c4ngy8s7iYWl/F
5F/HGuoPIh8wlWJYx44UNuIx24xS6/4Zv5PC8WjaSY3mmvEllnnGVCq4f5x1bgBaAOhg1/TL
mxnvYrpTbwf61irArxnlSM8gjHHNPtdZ068ihlhu42E0hijzlSzgZK4POcDOKwZPD+s3Y+0X
F7b/AGqS4R544d6RPGgIVeuepBP5dqy3+HV4+l2kaauLe+sp5Lm1mjiLCOV3JZsMTu+UkDPr
QB3P2+z84R/a4PNaQwhPMGS4G4rjP3sc464pY760luZLaO6geePh4lkBZfqOorzu3+GN7Z6X
CkOs/wDE0tp5LqC/MfzefI/zO4zhjsyvPHNOg8CXWl3NtaWDzobm6nn1LUVky7QsuNmTkl2I
XkDjnFAHo6zxPD5yyo0WM7wwK49c1FaX1rfxGS0uYbiNWKloXDgEdRkd6yNb0I3HhGfRtLig
hTyhHHC5KxsoIyhI5AYAgnnr3qbQbSeOKa6u9LsdPu5yoZLRt+UUYXc21ckDjGMCgDbooooA
5PxpAZ5vDoAY7dXgf5QCeMnv2rrK5fxY3+neHY2k2I2px546kAkD866igAqpeFAsSvbNcK8i
rgKGC8/eOewq3WXq1nc3b6ebdsCG7SWUbsZQZ/PtQA/dpQMxJtD5TNLJyp2n+Jj6H1qjo+je
G2tWvNJs7FoLxMmWJQwkUnOM+ntWLaeE7q2+xSRWtpFMZb97s8HzBMXKBjj5uSufpXQeGdPf
SvC2nWDWscEttbLE0UZBXcowSCPUjP40AWvs2nzyugSB5EmE7qMErIAMMffgU9mspzDdO0LG
Nj5Uu4cEjBwfxxXnWj6d4k/4Sua+uNIaHfBdRT7WWOJnYgxkYJLZAAyemTU+sWFv4f0WwS60
y2urG30wx/YzMqMk/wAuWwTyD0LA5H40AbN/b6FpevRyWvh77dq8hM7G2iXdGMbS7MSAMjIH
r+Zpmo2C+KvDVqlha2tsLdzH5F/CwMBA2FRtYYI5HBIIqnoLaho1vpuonTr29tbrSoEk8tQZ
4pFGQGUkZBDEZ9Rz61uXmounhK51HW9HIVA0slkhEjbAeM9i2OSBQBXtfAWjDTNKtdRtkvZd
OiWOOVsjKg5CkZ5UHoDnpWxFpCw+IrnV/PkLz26QeVxtUKSc+pPNaStuUNgjIzg06gDn5/B2
iXOp/b5bRmn89bkfvnCiUdH25xu4HOKNd0CO90NrK1tImKS+dEjzyQ4fcWJEifMhJJ5GevSu
gooA4/SfBlv/AMIvcaPrcSXMVzdtdNCLiWQISwZV8xjubBAOTjPpXRXem2t61s1xHvFrKJol
yQA46HA647VeooAKKKKACiiigAooooAzta0az1/R7nS9QjMlrcJskAODj1B7GsjW/h/4Y1+w
S1vtJt2EcQiilRdskagcYYc11FFAHhWs/s4WMrs+j6zLACeI7hN4X8Rya5u5/Z08RRH/AEfU
rCcZ6ncvFfTNFAHzBF+zx4p85d17YKvdg5JH4YrUtP2d9e3jzvEcMKk8+WjE/wAxX0XRQB4z
pv7PumQzB9S1vULtecxq2wN0xk9fWuFi8IaFZ6nqkJskkjhvZoopZnZvkVlABHtu696+oK8C
2vDrU837tUk1mfPyhzt82JTlBz1PT8aY0ZdmUs5LaCO3SNN6OqoNpb/V4wBxyGJ65zXtHw6f
zPh9oj/3rYH6cnivJtPtJZYrLfcWcIuguy4kco0e0233jwcnJx1r1r4dxvH8PNBWRlZ/saEl
OhzzQB1FFFc5N4rgsbiSHUtP1O1ZWOxxaSTxyKCAGDRBgM56HB9umUI20ureW4kgjnjeaLHm
Rq4LJn1HUVK8iRozuyqqjLEnAArzPTZrO/8AGcdxc3FpZqRKkVuQsYug4OMI0SyE9CdzHkcD
BzTLixXQYWsNUu7G9uGvFvGS4uERr2Mc+WQ54MfG0HCkY5BzgA9PjkSaNZI2VkYZVlOQRT64
Lwt4g0jTNCKvd2yySzSSx6faN5rwqx4jVV7juAOp/Gu0s7g3dpFcGCWDzBu8uZdrr9R2PtQB
Zorm5/F1hp9/LZ6usunMr7YZLgfu5wehVhx+HUU658RaLqNpcWltqcMsssZRUhmCuxPACn1y
aAN9XRxlGVgPQ5p9cF4Q0n/hCY5k1nUbcSXMMBDF9vzKCrKFJOcfKS3ctW9deL9FtiFS6FzO
zhEgtlMkjEnoAPzoA36KaDkA88+tcpr3iKBINV0y4eaxvQhW1YyCPzsrlWSQ4Uc8EE8Y96AO
toryc3qPpNhHrt22ozxQTJOtvdxnF0xBEoIYcYJC/wB30zVc6lBdeILyE30k+txm0jtrmG6B
iR/LHmfxcLkNu45z3oA9gorzh4dTS8umsoNRGpkztc3DOTFLCQxjCHOM/dCgdPm/HMsNbvtS
mvbdBq6eVDM4a4LRBiYI1UKcjnfv/n3oHY9Pv9Rs9MtWur+6htbdSAZZnCKCenJp1ne2uoWk
d1Z3EVxbyDKSxOGVvoRXmS3fi6OOS7edJrqVLFls1uNkMJ3gSJkkkjaCzHnv7V0Gh65/Yunz
w67qwvr97xxEqLmScHbgRRLklRnHHQDJ70CO2ooooA5fxQyf2v4aRj8z6j8o9SEY/wAhXUVz
PiSLzfEXhReOL+Rs49LeU/0rpqACs7V9SGl2JuRBLcSFljjgixukdjhVBJAGT3JxWjVDVtLg
1fT3s5nljViGWSF9jowOQynsQeaAOdvvE+q27aQF0K6F1c3csMllvTcVWNm3B87ccDv7Uup+
PLTSdFttUuLOdYZN5lVmVWi2NscYz8xB7Dr2rUs/DkFsbJprq6u57OWSZJ7h8sWdSpzgAYwx
4rI1XwHpl5BFGb64to1iktjllbckj7iAWHBz0IoA1ZddeTUrqw0+ye5kgthMZdwWPcwbYmfU
7R9Miuc8Eza34q064/4TjQIYri2lUwGSIfOpGcgfUCuu07R7bTZ5pomdpJo4o5C5zny1Kg/X
B5rToAwL/wAU2GneIbTRplfz7kgIyspAJzgbc7u3pjmqsfjK3uNLS8j0zUZPPmaK1gWJTJcA
Zy6jOAvB5bH6iq154Fa61tr6LWLm3ia8W+MKRoT5oULw5G7bgfd6cmmatoN1pWiaauim+kur
B2VJIGjMmx87gVcbWHI/IGgDStfGekXNrNOZJYFht5LmQTx7CqRsUf8A75YYNL4h1K7g03T5
NOkEL3l3bw75Y9xVHYZ+U98HHPSsPSvBEl74b0JNennW/s7iS6nCOP33mSNIY5MDBBJQkDuv
FdL4h0eTWbO3jt7v7NNBcxXKSeWH5Rg2MH1xQBq7X8rG4eZtxuxxn1xWHoesXFxok1xfgS3N
vPJBKbWFsOVbGVXJPTHetmRJmtGSOYLMUwJCucNjrj+lY8GmalpnhOezs71bjVdsrx3EiBFM
rszDK8gKCcY9BQBv0VBbCcWsIuSpuNi+aUztLY5xntmp6ACiiigAooooAKKKKACiiigAoooo
AKKKKACvDLGGF7rUp5ZJkifV5iQp2byl1bjHOc/hjGK9zrwqzvoWN3atLm4GrXaiJcLtBvIM
HpyOD7U0NDLG8tY9Q0RnV7cBwzxOrMyZWzxk87sjJ4r1P4f8/Dzw9xj/AIl8P/oIrxSSYyQQ
lld2uIomwr52bUtRnPORhMn8e1e3+B4hD4D0CMbsDT4T8wweUB6UgOhqKNpG3b49mGIHzZyP
Wpa53xmmsS+FL+HQEd9SkUJGY5RG6AkAspJA3AZIBIzjrQI27q0t72BoLmFJYm6q65FZ+jaF
baJFMY2knuJ3Mk91O2+WU9tzHsBgAdABXITt4k07w9Jfapd3cEhtrGGVRcQqc5xPsydokPQH
PORjmtdI/EU97pEtrcH+zJYt92JWRpFwdyKCOu4Hax9hz3oA60Mpxhgc+9CsrjcpBHqDXmWm
6XKItJT+ydQWYNiGRVZEgcXDNKzjI6qQcnIYcDNdV4Mthb6JOEtJLOKS9uZIoJEKFYzK20hS
AVBHIHbNAHRsquCGAIPYiqN7o+najbtb3djBNGecNGOD6g9j7jmsnxpd6vH4RupfDqyT3zFF
iaHDFQXAZsYOcDPAFYUF14u/sO6vrr7Uk4sLUeUIVBV8nz3VepcAcDpyOD0oA3tH8J2mns09
/NJq17khLq9UO6R/woOMDAAyepOSa3YLW2t2ZoLeKNmPzFEAJ+uK4bRdZ8SalDorafi5025u
7iO5u7iLE0McUp27hnGWCsvTg4pz2Vxf+H9e/s69v4bz+0ZJMRZ3ll2hU+bohwOnYmgDv6hm
t4LhQs8McoByA6hsH8a5/wAOkN4h8SmLzPs4u41G7O3f5Sl9ue2SOnGc101AFKXSdPni8qWx
tmjznaYhjNVX8MaFIpV9JsyD1/dDmtKZykLuqu7KpIVACT7DPevO/CHiPxVr2kaZLfwSWM8m
qyQ3G+0IYQCJpF6jAyQFLe/rQBqy+CpU1KC2sL6S18OMpa601Dw7g8BSeVRv4lGAce5rZXwh
4cVQo0PTwqjAH2deB6dK5keI/EH9t6va2zRXU8FtPcxWUls0ezy5Qsah/wCPzE3HPY4qS512
4a+8Py6pLcabJcW91deRCzDaAuVV058xlU/dxyw4HagDffwX4WkBEnhzSXBOSHs4zz68irWn
+HdF0ht2m6TYWTYxm3t0jP6CuA8J6jO+u6Q663f3MN89zstLqUtIkKIBmRSBht4z043BQTiv
U6ACiiigDmNcZ28V+FolJKi7nlPTHFvKv1z83r68enT1zOtlP+Ex8MKdu/zbggd/9S3NdNQA
UUUUAFc74mi+0X/h+3ZQ0b6iGYN935I3cZ/FRj3xXRVlavpb6jJp0sc4ie0u0uPu7gwAIZfb
IY80AatFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAHpXznbR
PLq2o3ZQrINSu8qgYh/9LVicdQflIAOK+jD0r54jdZG1G6eKOOEXl9IVOQOZ5CAMDkjb+me1
NDRm6hLNb2uYI9jQ25TK4IUmNCeOMDCccck1774NwfBGgnk5063PJJ/5Zr614fqiMFntgskZ
WCSMvk4ysVySnXH8BXHYgntXunhaLyPCOixbt2ywgXce+I1FAM2KKKKQiC5tbe9tpLa6ging
kGHilQMrD0IPBp6RpHGqIoVFACqowAB2FSUUAFIQCCDyDS0UAclb6VrPhyWaLRUtLnSpJGlS
1uJGR4C3LKjYIKluQDjGSPSjULnxHd2b20/hm1uYJfkkiN4vKn611tFAHH6dd69p1lFa2/g9
IIY1wscd7HgHv3/Wrb634jjVW/4RR35wQt9FkD1966Ws0a5pZtEu/wC0Lb7PI7RpKZQFZlJD
AH1BBH4UAZia34gKKX8LSKxAyPtkZwaSTxTcWKmTVtEu7O3X/WXAdZI4h0yxHOPoDW2t9ayT
SQpcQtLGQHQOMqTjAP1yPzFKbi2kWRGliYBfnBYHgkjn2yCPwNAGP/wlUN00q6TZz6oImCvJ
blfKDdcBieT9Mj3pj+IdXRC3/CK3z47JLGT+GSK0NHstK0jT00rSxDDb2uE8mNh+7JOefck9
+tXGvLZJPLa4hVtpbaXAOBnJx6cH8jQBx+n3Een6pdalbeCtbS+vFDXEmYTwOwzL684HWrY8
YzSSgHwf4hDA4DNBDxzg8+b9a6sSIxADKSRuGD1HrT6AOSk8S3rsVsvCWqtdkFYnuFiijBPP
zMHJVeBnAJ9q1PDllqNnphOr3n2m/nkaaYoT5UZOPkjB5CKAAPXk962aKACiiigDlNbieT4g
+FXUfLHHeM5z22KP5kV1dcxq0u34heGosj57W+b348n/ABrp6ACiiigArN1YasRY/wBlPbri
7jN35wJzb87wuP4umK0qpXmp2VhNaxXVzHDJdy+TArnmR8Z2j3wDQBdooooAKKKKACiiigAo
oooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAEPSvnTR7xzp2p3UO5vJe8u4hJ0yBet0
H+6PavouvmqzxB4UNzC8asYLwOA20tmPVQDn8B+QoGWPEscrTapGVeeTZdPK+7GQF1IA7en8
J5r6A0iEW+i2MIyRHbxoMnPRQK8A1vclnf3TM0gkt71OGyQd+qjjtgZ/nX0Hp3/IMtMdPJT/
ANBFAi1RRRQAUUUUAFFFFABRRRQBna0SNEvgL8WDNCyrdkD9ySMBueOCa84ufCNjZppmkWGs
2EkJaZQLyNZNu6NIMqBxnch5PViR1NeieINEtvEehXekXhcW90oSQocHGQePyrnLb4dWdqYo
oL64S0UxBoCobckU7TxpuPIAd29yMZ6UAEvhuztPDWq6Zpt/F9tvo/OiuJHG6MokcYkyOTsK
K2fWs68+H2laxPZX1p4guYbWOwhtRHDIu2cJIzKznuTIQT6kEdzT9N+FGn6S929pq+pI89pN
ZqS4IhSQhm2DoPmBb/gVSaf8LdNtLDTYJr65nk08qIZAqp0uPP5A4OTgc9umCaBjIfAdhJqO
tTf23I73F7HITDNh7c/aBOY+D8pJ2qO4GPWrsXhzR4UtNOi1aN7uLSriwhLsrOyMRlyepI2k
fi3vWbafDm9l1C6fVtRSW0vzHPcxW6bD5yXDTque6ZkYeuFX0q7ZfDi20r7PBp2oSQ2sW12V
o1aRnVWCnfjIHzZI74PqaYCfDzTJILcXc2uXOpyRWsdoDPB5TKoJdTjJOCrrjPOK6UeKPD5l
eMa7pvmRsVdftceVI6gjPBqh4O8IQeELS4t7e8uLkTmNnedtzbljVCc++0cdqzbTwG8ejWOl
XV/FNBYXdtNAy2gVikLlgrnPzM2TlvcnHNIR1Y1bTt1wgv7Xdagm4HnLmEDqX5+X8aniuYJo
UmjmR4pACjqwKsD0IPfNecWvw91aWW8mvdQs45FubiWzVIGfcJLtJ/35LDzB+6UbeMAnnoa1
LH4eLb3em38+oubyzfzNkMeyBmaaSVx5ecY/eFV/u4B5NAHbh1Z9oYEgA4Hoeh/Q0+uP8HeC
F8JT3so1Ke9e6iiR/OX7pRpCNvJwuHA2/wCznvXYUAc3fxq/xE0Jj1TTL8jjv5lqP6mukrmL
p2b4maWm75U0m7OMd2lg/wDif85rp6ACiiigAqGSCGYxtLFG7RtuQsoJVvUehqasy/0+4u7/
AE+eHUZ7WO1lZ5IYwNtwCMBWzzgdeKANOiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoo
ooAKKKKACiiigAooooAK+ZtNa7m8ORxtEI3uLZ5VjDkkHOorgjnj94eMdq+mCQASeAO9fN3h
HaNAs3E+CsI+UDk5llBHuuZM57En0poaJvFKyT6bqjRRB7O3jmYSRoFEau90FB5wMmU89z0F
fRSKFQKv3QMCvnC7eafTLh7adntpraPz4jHgBGeMjORk/wCuI4POQcDGa+kF+6PpQwYtFFU7
55ksphamIXbIwtxKflMm0lQfbjnHYGkIlS6gkR3SeJljJDsrghSOufSnCeJlRhKhV/ukMMN9
PWvM9K8Iaoftsd5pKQw3a2EdxGzwBZTDcb5CEiVV2FGbqNxxitHxNo8Md7eeVplpcRnTkitI
hJHH9il3ykygEgruLr8y8kx0Ad8XUMFLAMegzzSNIiEB3VSemTjNck+jOviq4u5tEF4091DL
DfidQbaNI0BXk7h8ysdqjDb+eprR1rQptUvIbmNtN/dRsqi80/7QVY91O9SPcd6ANS7vYrSx
uLxwzxwRs7CJd7EAZwAOp9qoabr8WoajPp8ttPaXkUSziGfAZomLKHGD0ypB9OPWoLfTtU0v
RLxbV9Pkv3YyRCK1a3iJwBgqXbk46579KzPD2mOniq51SHS7qxhltFima7mMjzSbtwxuYkBc
t7Et7UAdpRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAHMSyKfiXbRcb10mRvcAyr/hXT1zD73+J
kfzLsj0nO3uS0p/T5a6egAooooAKzL3U5LPUtOs00+6uFvHdXniUFLcKM5c9gegrTqqb21F+
LIzoLox+aIs/MUzjP0zQBaooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoo
ooAKKKKAK96M2NwPWJv5GvnHQhHLo2nWxVVb7PblZATkfvYSVOOgJPTnOa+h9Y8v+xL/AM7/
AFX2aTfg442nPNeC+CdxtdOUwgrD9jIf7rKWlseQCOeD15z2pjKlzck6XEkjoFks4HXduzuA
suhz6MeDnvX0jHzGp9hXzjqViz2Nmk67R5kMQfPLIRp5zgj/AGjX0cgxGo9AKGDH1m6ro9nr
NqlveRsypIJEdHKPE46MjAgqeTyOxI6GtKikI5+HQdSgLKPFOqSJj5RLFbkqee4iGR0688da
p3HhO9vbu2uL3WVunt3DxGbT4WK4OeDjI6D8QDUOqyXtt4y80avqC2UVg921lGIvLYocY5Qt
gj36+lUD8ShaaW15qOllmLxLHHp05ud/mxs6D7qkNlcEY4yDnFAGvfP4i0OKbUFuotVsosyS
Wn2by5/LHJ2MGwzAZO0qM4AyKcg8SaxAl5FewaTDKN8VvJaebMEIBHmHeAG9VAOPU0XviloN
G0y7gs0a41BN6xTTiJEAQu25zxwBj/6wNQXni+6s59SSXSSEsxbgN9pTLtMyqoPYYLHJzjjv
QBYbSPFXBj8U24Oed2mAjH/fylk8O6pqEkQ1XX5ZbeNg7Q2cP2bzCDkBmDFsewI+tZ//AAsB
AREbBnuImZbpEmXCYl8rKE43884HPbrxTV+JekfZ9VuntruOHTJI0uGdMH55THlR1cAjPGfQ
c8UAdxRWP4a12HxLoNtq8EEsEVxkqkuNwAJHOPpWxQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAHJi
Zz8VpYc/INFjYDHczSA/yFdZXLWrxyfEvUhsIkj0q3TcfTzJTxz7/pXU0AFFFFABXPX5H/Ca
6GQu5za3Y64wMw5P14HH19K6GqEmmQS6tDqblzPDC0MY3fKoYgsQPU4H5CgC/RRRQAUUUUAF
FFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAZ2tnboOosADi1lOD0PymvDfD9
zarpNoITIxW0snfcjMCy/YSwB/p0GRyK9y1wE+H9SCjLG1lwPU7DXz3b3Gm6b4a0+ZJJ5JBF
bsVYDMj7bf5IsfezsHHJ4pjNLUZ4ZLTT7fYFmkNk8AXuWSx+QD1+QmvoJeFH0ryrwT4Dub+a
w8Q+KISktqkR07Th923CKqq79y+FXjtjv29WpCCiiigCCe2huYpI5YwyyIY39Sp6jPWqtho2
maVai10/T7a1gV94SGIKN2MbuO+OM9a0aKAKV7pdhqNqtpe2Nvc2ykMIpYwygjpweKg1TQtN
1jTptPvLVHtp9gdANu4IwYAkdsgVqUUAZDeG9FcWgbS7Qi0bdAPKH7s5zkfiAfrzVibSdOnl
SWWyt3ePGwtGDtw24Y/4EM/Wr9FAEFvbQ2kQit41jjBJCqMDJOTU9FFABRRRQAUUUUAFFFFA
BRRRQAUUUUAcrqvhjULnXpNX0nXn02eaBYJlNqswYKSVIyRjqfrUUegeMI3Y/wDCZRyKQMCT
S14P4OK6+igDkn0XxkT8vi60Xk/8wodO3/LSli0XxikyO/i20kVeqHSwA31xJXWUUAcwdL8W
BGC+JLQknIJ07ke33+n4VDLpnjYn914h07H+1Y//AF662igDlU03xmCu/X7Bsdf9Dxn9aZJY
+NyriPWtLByNhNqTkd88/wAq62igDjxp/j3AzrmkZ9fsbf41DJYfEbf+61vQyuf47N+Rx6H6
121FAHHi3+IgUA6j4bJxyTaTf/F0hh+I28YvvDOzuTaz5/LfXY0UAceU+IYkOJfDLLk9Y5xk
du5x39aeq/EHePMfwzszyFW4B/PNdbRQBy4bx0I23ReHWcD5cSTqD9flOP1qHzfiL/z5eFv/
AAMuP/jVddRQByX2nx/HtL6X4cm5wwS/mT6HmI0NfePg3Gg6CR/2FJf/AIzXW0UAcpDfeOfM
/f6DohT/AGNUkyPzhqR9S8YAZXw9p7H0/tE//EV09FAHK/2n40P/ADLmnD66j/8AYU7+0PGB
jP8AxIdPD44/044z/wB89K6iigDl31TxerbV8OWbDH3v7QAH/oND6n4wUuF8OWB/usdRwPx+
SuoooA5yHUvFWf3/AIetAvbZqOT+qVP/AGh4h7aBb/jqA/8AiK3KKAMRb3xCeuiWa8/9BE//
ABqpPtWv/wDQJsPx1Bv/AI1WvRQBgagddvNNurVNO09Wmt3RSb58biMdounPWuR8BfC86I1v
qXiOW3vdVt0SO2SHPkW6ooUMoIGXIAyxH09T6bRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQ
AUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAH/9k=</binary>
 <binary id="img1606.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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==</binary>
 <binary id="img4A65.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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==</binary>
 <binary id="imgDEE6.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img768.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img7304.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgE95D.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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=</binary>
 <binary id="img81C.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img8DA0.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img149A.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
</FictionBook>
