Что такое бит четности в информатике егэ

ЕГЭ – 2021, задание 5, часть 2. Элементы теории алгоритмов: бит четности и др.

При решении заданий 5 ЕГЭ-2021, часть 2 рассматриваются несколько типов задач на алгоритмизацию. При этом нужно учесть,, что алгоритм — это четкий порядок действий, подлежащих выполнению, то есть при решении задач на алгоритмизацию следует внимательно читать условие задачи и точно, аккуратно и без спешки (в этом залог быстрого и точного решения задачи!) выполнять описанные в нем действия.

При этом обратим внимание, что одни и те же действия в разных задачах могут описываться разными условиями, например:

— «складываются все цифры двоичной записи числа» или «считается количество единиц в двоичной записи числа»: поскольку сумма цифр двоичной записи числа равна количеству единиц в двоичном числе, то при решении задач быстрее и проще посчитать количество единиц в записи и получить результат для данного условия;

— «остаток от деления суммы (количества единиц) на два», «бит чётности», «четное число или нет» — в результате проверки всех этих условий проверяется остаток от деления числа на 2: по умолчанию это ноль для четного числа и единица — для нечетного. Но в условии задач этот результат может меняться, поэтому следует точно выполнять действия, заданные в алгоритме!

Следует также внимательно смотреть, какое из чисел – N или R – следует искать в данной задаче.

Пример 1 (ДЕМО – 2021)

На вход алгоритма подаётся натуральное число N. Алгоритм строит по нему новое число R следующим образом.

1. Строится двоичная запись числа N.

2. К этой записи дописываются справа ещё два разряда по следующему правилу:

1. складываются все цифры двоичной записи числа N, и остаток от деления суммы на 2 дописывается в конец числа (справа). Например, запись 11100 преобразуется в запись 111001;

2. над этой записью производятся те же действия – справа дописывается остаток от деления суммы её цифр на 2.

Полученная таким образом запись (в ней на два разряда больше, чем в записи исходного числа N) является двоичной записью искомого числа R. Укажите такое наименьшее число N, для которого результат работы данного алгоритма больше числа 77. В ответе это число запишите в десятичной системе счисления.

Решение:

Так как в задании указан результат работы алгоритма, то выполняем действия строго по алгоритму, но в обратную сторону:

1. Переведем в двоичную систему первое число, удовлетворяющее условию задачи (наименьшее число R, которое больше числа 77) — число 78:

78 = 2⁶ + 2³ + 2² + 2¹ = 1001110₂

1. Для проверки, может ли данное число R быть результатом работы алгоритма, отделяем от него справа две последние цифры (которые являются результатом выполнения алгоритма) и проверяем исходное число до работы алгоритма

N = 10011₂ и цифры 10, которые получены в результате двух следующих шагов выполнения алгоритма:

1. 1 – верно, так как количество единиц в числе N равно трем;

2. 0 – верно, так как теперь в полученном результате уже 4 единицы.

Так как условия выполнения алгоритма совпадают с полученным результатом, то искомое число N = 10011₂ и будет искомым. Переводим его в десятичную систему счисления и получаем ответ:

N = 10011₂ = 2⁰ + 2¹ + 0² + 0³ + 2⁴ = 1 + 2 + 16 = 19.

Примечание: для быстрого и точного перевода числа из двоичной системы в десятичную я записываю степени с конца, чтобы не делать лишних действий и не допускать возможных ошибок.

Ответ: 19

Пример 2 (1426)

На вход алгоритма подаётся натуральное число N. Алгоритм строит по нему новое число R следующим образом.

1. Строится двоичная запись числа N.

2. К этой записи дописываются справа ещё два разряда по следующему правилу:

1. в конец числа (справа) дописывается 1, если число единиц в двоичной записи числа чётно, и 0, если число единиц в двоичной записи числа нечётно;

2. к этой записи справа дописывается остаток от деления количества единиц на 2.

Полученная таким образом запись (в ней на два разряда больше, чем в записи исходного числа N) является двоичной записью искомого числа R.
Укажите минимальное число R, которое превышает 31 и может являться результатом работы алгоритма. В ответе это число запишите в десятичной системе.

Решение:

Так как в задании указан результат работы алгоритма, то выполняем действия строго по алгоритму, но в обратную сторону:

1. Переведем в двоичную систему первое число, удовлетворяющее условию задачи (наименьшее число R, которое больше числа 31) — число 32:

32 = 2⁵ = 100000₂

1. Для проверки, может ли данное число R быть результатом работы алгоритма, отделяем от него справа две последние цифры (которые являются результатом выполнения алгоритма) и проверяем исходное число до работы алгоритма N = 1000₂ и цифры 00, которые получены в результате двух следующих шагов выполнения алгоритма:

1. 0 – верно, так как количество единиц в числе N нечетно;

2. 0 – неверно, так как остаток от деления количества единиц на 2 равен 1.

Так как условия выполнения алгоритма НЕ совпадают с полученным результатом, то берем следующее возможное число искомое число R = 33 и проверяем его.

1. Переведем число 33 в двоичную систему счисления: 33 = 2⁵ = 100001₂

2. Для проверки, может ли данное число R быть результатом работы алгоритма,

отделяем от него справа две последние цифры (которые являются результатом

выполнения алгоритма) и проверяем исходное число до работы алгоритма N = 1000₂

и цифры 01, которые получены в результате двух следующих шагов выполнения

алгоритма:

1. 0 – верно, так как количество единиц в числе N нечетно;

2. 1 – верно, так как результат от деления количества единиц на 2 равен 1.

Так как условия выполнения алгоритма совпадают с полученным результатом, то искомое число N = 11000₂ и будет искомым. Переводим его в десятичную систему счисления и получаем ответ:

N = 110011₂ = 2⁰ + 2¹ + 0² + 0³ + 2⁴ = 1 + 2 + 16 = 19.

Ответ: 33

Пример 3 (1431)

На вход алгоритма подаётся натуральное число N. Алгоритм строит по нему новое число R следующим образом.

1. Строится двоичная запись числа N.

2. К этой записи дописывается справа бит чётности: 0, если в двоичном коде числа N было чётное число единиц, и 1, если нечётное.

3. К полученному результату дописывается ещё один бит чётности.

Полученная таким образом запись (в ней на два разряда больше, чем в записи исходного числа N) является двоичной записью искомого числа R.

Укажите минимальное число N, после обработки которого с помощью этого алгоритма получается число, большее, чем 96. В ответе это число запишите в десятичной системе.

Решение 1 – короткое:

Так как в задании указан результат работы алгоритма, то выполняем действия строго по алгоритму, но в обратную сторону:

Переведем в двоичную систему первое число, удовлетворяющее условию задачи (наименьшее число R, которое больше числа 96) — число 97:

97 = 2⁶ + 2⁵ + 2⁰ = 1100001₂

Для проверки, может ли данное число R быть результатом работы алгоритма, отделяем от него справа две последние цифры (которые являются результатом выполнения алгоритма) и получаем, что для числа N = 11000₂ последними цифрами должны быть 00, но тогда число R = 1100000₂ = 96 не удовлетворяет условию задачи.

Числа с двумя последними цифрами 01 (97 = 1100001₂), 10 (98 = 1100010₂) и 11 (99=1100011₂) также не подходят. Это значит, что нужно увеличивать само число N, тогда получаем N = 11001₂ и в результате работы алгоритма получим R = 1100110₂ = 102.

Тогда искомое число N = 11001₂ = 25

Ответ: 25

Решение 2 – длинное (обычное):

Так как в задании указан результат работы алгоритма, то выполняем действия строго по алгоритму, но в обратную сторону:

1. Переведем в двоичную систему первое число, удовлетворяющее условию задачи (наименьшее число R, которое больше числа 96) — число 97:

97 = 2⁶ + 2⁵ + 2⁰ = 1100001₂

Для проверки, может ли данное число R быть результатом работы алгоритма, отделяем от него справа две последние цифры (которые являются результатом выполнения алгоритма) и проверяем исходное число до работы алгоритма N = 11000₂ и цифры 01, которые получены в результате двух следующих шагов выполнения алгоритма:

1. 0 – верно, так как количество единиц в числе N четно;

2. 1 –неверно, так как количество единиц в числе N четно.

Так как условия выполнения алгоритма НЕ совпадают с полученным результатом, то берем следующее возможное число R = 98 и проверяем его.

1. Переведем в двоичную систему число 98:

98 = 2⁶ + 2⁵ + 2¹ = 1100010₂

Для проверки, может ли данное число R быть результатом работы алгоритма, отделяем от него справа две последние цифры (которые являются результатом выполнения алгоритма) и проверяем исходное число до работы алгоритма N = 11000₂ и цифры 10, которые получены в результате двух следующих шагов выполнения алгоритма:

1. 1 – неверно, так как количество единиц в числе N четно;

2. 0 – неверно, так как количество единиц в числе N нечетно.

Так как условия выполнения алгоритма опять НЕ совпадают с полученным результатом, то берем следующее возможное число R = 99 и проверяем его.

1. Переведем в двоичную систему число 99:

1. = 2⁶ + 2⁵ + 2¹ + 2⁰ = 1100011₂

Для проверки, может ли данное число R быть результатом работы алгоритма, отделяем от него справа две последние цифры (которые являются результатом выполнения алгоритма) и проверяем исходное число до работы алгоритма N = 11000₂ и цифры 11, которые получены в результате двух следующих шагов выполнения алгоритма:

1. 1 – неверно, так как количество единиц в числе N четно

2. 1–верно, так как количество единиц в числе N нечетно.

Так как условия выполнения алгоритма опять НЕ совпадают с полученным результатом, то берем следующее возможное число R = 100 и проверяем его.

1. Переведем в двоичную систему число100:

1. = 2⁶ + 2⁵ + 2² = 1100100₂

Для проверки, может ли данное число R быть результатом работы алгоритма, отделяем от него справа две последние цифры (которые являются результатом выполнения алгоритма) и проверяем исходное число до работы алгоритма N = 11001₂ и цифры 00, которые получены в результате двух следующих шагов выполнения алгоритма:

1. 0 – неверно, так как количество единиц в числе N нечетно

2. 0 – неверно, так как количество единиц в числе N нечетно.

Так как условия выполнения алгоритма опять НЕ совпадают с полученным результатом, то берем следующее возможное число R = 101 и проверяем его.

1. Переведем в двоичную систему число 101:

1. = 2⁶ + 2⁵ + 2^{2 +} 2⁰ = 1100101₂

Для проверки, может ли данное число R быть результатом работы алгоритма, отделяем от него справа две последние цифры (которые являются результатом выполнения алгоритма) и проверяем исходное число до работы алгоритма N = 11001₂ и цифры 01, которые получены в результате двух следующих шагов выполнения алгоритма:

1. 0 – неверно, так как количество единиц в числе N нечетно

2. 1 – верно, так как количество единиц в числе N нечетно.

Так как условия выполнения алгоритма опять НЕ совпадают с полученным результатом, то берем следующее возможное число R = 102 и проверяем его.

1. Переведем в двоичную систему число 102:

1. = 2⁶ + 2⁵ + 2^{2 +} 2¹ = 1100110₂

Для проверки, может ли данное число R быть результатом работы алгоритма, отделяем от него справа две последние цифры (которые являются результатом выполнения алгоритма) и проверяем исходное число до работы алгоритма N = 11001₂ и цифры 10, которые получены в результате двух следующих шагов выполнения алгоритма:

1. 1 – верно, так как количество единиц в числе N нечетно

2. 0 – верно, так как количество единиц в числе N четно.

Так как оба условия выполнения алгоритма совпадают с полученным результатом, то искомое число N = 10011₂ и будет искомым. Переводим его в десятичную систему счисления и получаем ответ:

N = 11001₂ = 2⁰ + 0¹ + 0² + 2³ + 2⁴ = 1 + 8 + 16 = 25.

Ответ: 25

Пример 4 (4796)

На вход алгоритма подаётся натуральное число N. Алгоритм строит по нему новое число R следующим образом.
1) Строится двоичная запись числа N.
2) Складываются все цифры двоичной записи числа. Если сумма четная, то в конец числа (справа) дописывается 1, а если нечетная, то дописывается 0. Например, запись числа 10 преобразуется в запись 100;
3) К полученному результату применяется еще раз пункт 2 этого алгоритма.
Полученная таким образом запись (в ней на два разряда больше, чем в записи исходного числа N) является двоичной записью искомого числа R. Укажите количество чисел R, которые могут быть получены в результате работы этого алгоритма, и лежат в диапазоне 16 ≤ R ≤ 32.

Решение:

Так как в задании указан результат работы алгоритма, то выполняем действия строго по алгоритму, но в обратную сторону.

Переведем в двоичную систему первое число, удовлетворяющее условию задачи границы диапазона возможных чисел R:

Rmin = 2⁴ = 10000₂

Rmax = 2⁵ = 100000₂

Соответственно получаем Nmin = 2² = 100₂ и Nmax = 2³ = 1000_2.

Далее берем все возможные числа N внутри данного диапазона (возможны только три варианта – 101, 110 и 111) и проверяем результат работы алгоритма над ними:

при N = 101₂ возможно только одно R = 10110₂ = 22

при N = 110₂ возможно только одно R = 11010₂ = 26

при N = 111₂ возможно только одно R = 11100₂ = 28

Тогда всего получаем 5 подходящих чисел.

Ответ: 5

Пример 5 (4846).

Автомат обрабатывает натуральное число N
1) Строится восьмибитная двоичная запись числа N–1.
2) Инвертируются разряды исходного числа (0 заменяется на 1, 1 на 0).
3) Полученное число переводится в десятичную систему счисления.
Для какого числа N результат работы алгоритма равен 113?

Решение:

Переводим число 113 в двоичную систему счисления и получаем

N — 1 = 2⁶ + 2⁵ + 2⁴ + 2⁰ = 1110001₂

Дополняем его до восьми бит и инвертируем:

N — 1 = 01110001₂ = 10001110₂ = 2¹ + 2² + 2³+ 2⁷ = 142, тогда N = 142 + 1= 143.

Ответ: 143

Перейти к контенту

From Wikipedia, the free encyclopedia

7 bits of data	(count of 1-bits)	8 bits including parity
even	odd
0000000	0	00000000	00000001
1010001	3	10100011	10100010
1101001	4	11010010	11010011
1111111	7	11111111	11111110

A parity bit, or check bit, is a bit added to a string of binary code. Parity bits are a simple form of error detecting code. Parity bits are generally applied to the smallest units of a communication protocol, typically 8-bit octets (bytes), although they can also be applied separately to an entire message string of bits.

The parity bit ensures that the total number of 1-bits in the string is even or odd.^[1] Accordingly, there are two variants of parity bits: even parity bit and odd parity bit. In the case of even parity, for a given set of bits, the bits whose value is 1 are counted. If that count is odd, the parity bit value is set to 1, making the total count of occurrences of 1s in the whole set (including the parity bit) an even number. If the count of 1s in a given set of bits is already even, the parity bit’s value is 0. In the case of odd parity, the coding is reversed. For a given set of bits, if the count of bits with a value of 1 is even, the parity bit value is set to 1 making the total count of 1s in the whole set (including the parity bit) an odd number. If the count of bits with a value of 1 is odd, the count is already odd so the parity bit’s value is 0. Even parity is a special case of a cyclic redundancy check (CRC), where the 1-bit CRC is generated by the polynomial x+1.

Parity[edit]

In mathematics parity can refer to the evenness or oddness of an integer, which, when written in its binary form, can be determined just by examining only its least significant bit.

In information technology parity refers to the evenness or oddness, given any set of binary digits, of the number of those bits with value one. Because parity is determined by the state of every one of the bits, this property of parity—being dependent upon all the bits and changing its value from even to odd parity if any one bit changes—allows for its use in error detection and correction schemes.

In telecommunications the parity referred to by some protocols is for error-detection. The transmission medium is preset, at both end points, to agree on either odd parity or even parity. For each string of bits ready to transmit (data packet) the sender calculates its parity bit, zero or one, to make it conform to the agreed parity, even or odd. The receiver of that packet first checks that the parity of the packet as a whole is in accordance with the preset agreement, then, if there was a parity error in that packet, requests a re-transmission of that packet.

In computer science the parity stripe or parity disk in a RAID provides error-correction. Parity bits are written at the rate of one parity bit per n bits, where n is the number of disks in the array. When a read error occurs, each bit in the error region is recalculated from its set of n bits. In this way, using one parity bit creates «redundancy» for a region from the size of one bit to the size of one disk. See § Redundant Array of Independent Disks below.

In electronics, transcoding data with parity can be very efficient, as XOR gates output what is equivalent to a check bit that creates an even parity, and XOR logic design easily scales to any number of inputs. XOR and AND structures comprise the bulk of most integrated circuitry.

Error detection[edit]

If an odd number of bits (including the parity bit) are transmitted incorrectly, the parity bit will be incorrect, thus indicating that a parity error occurred in the transmission. The parity bit is only suitable for detecting errors; it cannot correct any errors, as there is no way to determine which particular bit is corrupted. The data must be discarded entirely, and re-transmitted from scratch. On a noisy transmission medium, successful transmission can therefore take a long time, or even never occur. However, parity has the advantage that it uses only a single bit and requires only a number of XOR gates to generate. See Hamming code for an example of an error-correcting code.

Parity bit checking is used occasionally for transmitting ASCII characters, which have 7 bits, leaving the 8th bit as a parity bit.

For example, the parity bit can be computed as follows. Assume Alice and Bob are communicating and Alice wants to send Bob the simple 4-bit message 1001.

Type of bit parity	Successful transmission scenario
Even parity	Alice wants to transmit: 1001 and 1011 Alice computes parity bit value: 1+0+0+1 (mod 2) = 0 1+0+1+1 (mod 2) = 1 Alice adds parity bit and sends: 10010 and 10111 Bob receives: 10010 and 10111 Bob computes parity: 1+0+0+1+0 (mod 2) = 0 1+0+1+1+1 (mod 2) = 0 Bob reports correct transmission after observing expected even result.
Odd parity	Alice wants to transmit: 1001 and 1011 Alice computes parity bit value: 1+0+0+1 (+ 1 mod 2) = 1 1+0+1+1 (+ 1 mod 2) = 0 Alice adds parity bit and sends: 10011 and 10110 Bob receives: 10011 and 10110 Bob computes overall parity: 1+0+0+1+1 (mod 2) = 1 1+0+1+1+0 (mod 2) = 1 Bob reports correct transmission after observing expected odd result.

This mechanism enables the detection of single bit errors, because if one bit gets flipped due to line noise, there will be an incorrect number of ones in the received data. In the two examples above, Bob’s calculated parity value matches the parity bit in its received value, indicating there are no single bit errors. Consider the following example with a transmission error in the second bit using XOR:

Type of bit parity error	Failed transmission scenario
Even parity Error in the second bit	Alice wants to transmit: 1001 Alice computes parity bit value: 1^0^0^1 = 0 Alice adds parity bit and sends: 10010 …TRANSMISSION ERROR… Bob receives: 11010 Bob computes overall parity: 1^1^0^1^0 = 1 Bob reports incorrect transmission after observing unexpected odd result.
Even parity Error in the parity bit	Alice wants to transmit: 1001 Alice computes even parity value: 1^0^0^1 = 0 Alice sends: 10010 …TRANSMISSION ERROR… Bob receives: 10011 Bob computes overall parity: 1^0^0^1^1 = 1 Bob reports incorrect transmission after observing unexpected odd result.

There is a limitation to parity schemes. A parity bit is only guaranteed to detect an odd number of bit errors. If an even number of bits have errors, the parity bit records the correct number of ones, even though the data is corrupt. (See also Error detection and correction.) Consider the same example as before with an even number of corrupted bits:

Type of bit parity error	Failed transmission scenario
Even parity Two corrupted bits	Alice wants to transmit: 1001 Alice computes even parity value: 1^0^0^1 = 0 Alice sends: 10010 …TRANSMISSION ERROR… Bob receives: 11011 Bob computes overall parity: 1^1^0^1^1 = 0 Bob reports correct transmission though actually incorrect.

Bob observes even parity, as expected, thereby failing to catch the two bit errors.

Usage[edit]

Because of its simplicity, parity is used in many hardware applications where an operation can be repeated in case of difficulty, or where simply detecting the error is helpful. For example, the SCSI and PCI buses use parity to detect transmission errors, and many microprocessor instruction caches include parity protection. Because the I-cache data is just a copy of main memory, it can be disregarded and re-fetched if it is found to be corrupted.

In serial data transmission, a common format is 7 data bits, an even parity bit, and one or two stop bits. This format accommodates all the 7-bit ASCII characters in an 8-bit byte. Other formats are possible; 8 bits of data plus a parity bit can convey all 8-bit byte values.

In serial communication contexts, parity is usually generated and checked by interface hardware (e.g., a UART) and, on reception, the result made available to a processor such as the CPU (and so too, for instance, the operating system) via a status bit in a hardware register in the interface hardware. Recovery from the error is usually done by retransmitting the data, the details of which are usually handled by software (e.g., the operating system I/O routines).

When the total number of transmitted bits, including the parity bit, is even, odd parity has the advantage that the all-zeros and all-ones patterns are both detected as errors. If the total number of bits is odd, only one of the patterns is detected as an error, and the choice can be made based on which is expected to be the more common error.

RAID array[edit]

Parity data is used by RAID arrays (redundant array of independent/inexpensive disks) to achieve redundancy. If a drive in the array fails, remaining data on the other drives can be combined with the parity data (using the Boolean XOR function) to reconstruct the missing data.

For example, suppose two drives in a three-drive RAID 5 array contained the following data:

Drive 1:	01101101
Drive 2:	11010100

To calculate parity data for the two drives, an XOR is performed on their data:

	01101101
XOR	11010100
	10111001

The resulting parity data, 10111001, is then stored on Drive 3.

Should any of the three drives fail, the contents of the failed drive can be reconstructed on a replacement drive by subjecting the data from the remaining drives to the same XOR operation. If Drive 2 were to fail, its data could be rebuilt using the XOR results of the contents of the two remaining drives, Drive 1 and Drive 3:

Drive 1:	01101101
Drive 3:	10111001

as follows:

	10111001
XOR	01101101
	11010100

The result of that XOR calculation yields Drive 2’s contents. 11010100 is then stored on Drive 2, fully repairing the array.

XOR logic is also equivalent to even parity (because a XOR b XOR c XOR … may be treated as XOR(a,b,c,…) which is an n-ary operator which is true if and only if an odd number of arguments are true). So the same XOR concept above applies similarly to larger RAID arrays with parity, using any number of disks. In the case of a RAID 3 array of 12 drives, 11 drives participate in the XOR calculation shown above and yield a value that is then stored on the dedicated parity drive.

Extensions and variations on the parity bit mechanism «double,» «dual,» or «diagonal» parity, are used in RAID-DP.

History[edit]

A parity track was present on the first magnetic tape data storage in 1951. Parity in this form, applied across multiple parallel signals, is known as a transverse redundancy check. This can be combined with parity computed over multiple bits sent on a single signal, a longitudinal redundancy check. In a parallel bus, there is one longitudinal redundancy check bit per parallel signal.

Parity was also used on at least some paper-tape (punched tape) data entry systems (which preceded magnetic tape systems). On the systems sold by British company ICL (formerly ICT) the 1-inch-wide (25 mm) paper tape had 8 hole positions running across it, with the 8th being for parity. 7 positions were used for the data, e.g., 7-bit ASCII. The 8th position had a hole punched in it depending on the number of data holes punched.

See also[edit]

• BIP-8
• Parity function
• Single-event upset
• 8-N-1
• Check digit

References[edit]

External links[edit]

• Different methods of generating the parity bit, among other bit operations

From Wikipedia, the free encyclopedia

7 bits of data	(count of 1-bits)	8 bits including parity
even	odd
0000000	0	00000000	00000001
1010001	3	10100011	10100010
1101001	4	11010010	11010011
1111111	7	11111111	11111110

A parity bit, or check bit, is a bit added to a string of binary code. Parity bits are a simple form of error detecting code. Parity bits are generally applied to the smallest units of a communication protocol, typically 8-bit octets (bytes), although they can also be applied separately to an entire message string of bits.

The parity bit ensures that the total number of 1-bits in the string is even or odd.^[1] Accordingly, there are two variants of parity bits: even parity bit and odd parity bit. In the case of even parity, for a given set of bits, the bits whose value is 1 are counted. If that count is odd, the parity bit value is set to 1, making the total count of occurrences of 1s in the whole set (including the parity bit) an even number. If the count of 1s in a given set of bits is already even, the parity bit’s value is 0. In the case of odd parity, the coding is reversed. For a given set of bits, if the count of bits with a value of 1 is even, the parity bit value is set to 1 making the total count of 1s in the whole set (including the parity bit) an odd number. If the count of bits with a value of 1 is odd, the count is already odd so the parity bit’s value is 0. Even parity is a special case of a cyclic redundancy check (CRC), where the 1-bit CRC is generated by the polynomial x+1.

Parity[edit]

In mathematics parity can refer to the evenness or oddness of an integer, which, when written in its binary form, can be determined just by examining only its least significant bit.

In information technology parity refers to the evenness or oddness, given any set of binary digits, of the number of those bits with value one. Because parity is determined by the state of every one of the bits, this property of parity—being dependent upon all the bits and changing its value from even to odd parity if any one bit changes—allows for its use in error detection and correction schemes.

In telecommunications the parity referred to by some protocols is for error-detection. The transmission medium is preset, at both end points, to agree on either odd parity or even parity. For each string of bits ready to transmit (data packet) the sender calculates its parity bit, zero or one, to make it conform to the agreed parity, even or odd. The receiver of that packet first checks that the parity of the packet as a whole is in accordance with the preset agreement, then, if there was a parity error in that packet, requests a re-transmission of that packet.

In computer science the parity stripe or parity disk in a RAID provides error-correction. Parity bits are written at the rate of one parity bit per n bits, where n is the number of disks in the array. When a read error occurs, each bit in the error region is recalculated from its set of n bits. In this way, using one parity bit creates «redundancy» for a region from the size of one bit to the size of one disk. See § Redundant Array of Independent Disks below.

In electronics, transcoding data with parity can be very efficient, as XOR gates output what is equivalent to a check bit that creates an even parity, and XOR logic design easily scales to any number of inputs. XOR and AND structures comprise the bulk of most integrated circuitry.

Error detection[edit]

If an odd number of bits (including the parity bit) are transmitted incorrectly, the parity bit will be incorrect, thus indicating that a parity error occurred in the transmission. The parity bit is only suitable for detecting errors; it cannot correct any errors, as there is no way to determine which particular bit is corrupted. The data must be discarded entirely, and re-transmitted from scratch. On a noisy transmission medium, successful transmission can therefore take a long time, or even never occur. However, parity has the advantage that it uses only a single bit and requires only a number of XOR gates to generate. See Hamming code for an example of an error-correcting code.

Parity bit checking is used occasionally for transmitting ASCII characters, which have 7 bits, leaving the 8th bit as a parity bit.

For example, the parity bit can be computed as follows. Assume Alice and Bob are communicating and Alice wants to send Bob the simple 4-bit message 1001.

Type of bit parity	Successful transmission scenario
Even parity	Alice wants to transmit: 1001 and 1011 Alice computes parity bit value: 1+0+0+1 (mod 2) = 0 1+0+1+1 (mod 2) = 1 Alice adds parity bit and sends: 10010 and 10111 Bob receives: 10010 and 10111 Bob computes parity: 1+0+0+1+0 (mod 2) = 0 1+0+1+1+1 (mod 2) = 0 Bob reports correct transmission after observing expected even result.
Odd parity	Alice wants to transmit: 1001 and 1011 Alice computes parity bit value: 1+0+0+1 (+ 1 mod 2) = 1 1+0+1+1 (+ 1 mod 2) = 0 Alice adds parity bit and sends: 10011 and 10110 Bob receives: 10011 and 10110 Bob computes overall parity: 1+0+0+1+1 (mod 2) = 1 1+0+1+1+0 (mod 2) = 1 Bob reports correct transmission after observing expected odd result.

This mechanism enables the detection of single bit errors, because if one bit gets flipped due to line noise, there will be an incorrect number of ones in the received data. In the two examples above, Bob’s calculated parity value matches the parity bit in its received value, indicating there are no single bit errors. Consider the following example with a transmission error in the second bit using XOR:

Type of bit parity error	Failed transmission scenario
Even parity Error in the second bit	Alice wants to transmit: 1001 Alice computes parity bit value: 1^0^0^1 = 0 Alice adds parity bit and sends: 10010 …TRANSMISSION ERROR… Bob receives: 11010 Bob computes overall parity: 1^1^0^1^0 = 1 Bob reports incorrect transmission after observing unexpected odd result.
Even parity Error in the parity bit	Alice wants to transmit: 1001 Alice computes even parity value: 1^0^0^1 = 0 Alice sends: 10010 …TRANSMISSION ERROR… Bob receives: 10011 Bob computes overall parity: 1^0^0^1^1 = 1 Bob reports incorrect transmission after observing unexpected odd result.

There is a limitation to parity schemes. A parity bit is only guaranteed to detect an odd number of bit errors. If an even number of bits have errors, the parity bit records the correct number of ones, even though the data is corrupt. (See also Error detection and correction.) Consider the same example as before with an even number of corrupted bits:

Type of bit parity error	Failed transmission scenario
Even parity Two corrupted bits	Alice wants to transmit: 1001 Alice computes even parity value: 1^0^0^1 = 0 Alice sends: 10010 …TRANSMISSION ERROR… Bob receives: 11011 Bob computes overall parity: 1^1^0^1^1 = 0 Bob reports correct transmission though actually incorrect.

Bob observes even parity, as expected, thereby failing to catch the two bit errors.

Usage[edit]

Because of its simplicity, parity is used in many hardware applications where an operation can be repeated in case of difficulty, or where simply detecting the error is helpful. For example, the SCSI and PCI buses use parity to detect transmission errors, and many microprocessor instruction caches include parity protection. Because the I-cache data is just a copy of main memory, it can be disregarded and re-fetched if it is found to be corrupted.

In serial data transmission, a common format is 7 data bits, an even parity bit, and one or two stop bits. This format accommodates all the 7-bit ASCII characters in an 8-bit byte. Other formats are possible; 8 bits of data plus a parity bit can convey all 8-bit byte values.

In serial communication contexts, parity is usually generated and checked by interface hardware (e.g., a UART) and, on reception, the result made available to a processor such as the CPU (and so too, for instance, the operating system) via a status bit in a hardware register in the interface hardware. Recovery from the error is usually done by retransmitting the data, the details of which are usually handled by software (e.g., the operating system I/O routines).

When the total number of transmitted bits, including the parity bit, is even, odd parity has the advantage that the all-zeros and all-ones patterns are both detected as errors. If the total number of bits is odd, only one of the patterns is detected as an error, and the choice can be made based on which is expected to be the more common error.

RAID array[edit]

Parity data is used by RAID arrays (redundant array of independent/inexpensive disks) to achieve redundancy. If a drive in the array fails, remaining data on the other drives can be combined with the parity data (using the Boolean XOR function) to reconstruct the missing data.

For example, suppose two drives in a three-drive RAID 5 array contained the following data:

Drive 1:	01101101
Drive 2:	11010100

To calculate parity data for the two drives, an XOR is performed on their data:

	01101101
XOR	11010100
	10111001

The resulting parity data, 10111001, is then stored on Drive 3.

Should any of the three drives fail, the contents of the failed drive can be reconstructed on a replacement drive by subjecting the data from the remaining drives to the same XOR operation. If Drive 2 were to fail, its data could be rebuilt using the XOR results of the contents of the two remaining drives, Drive 1 and Drive 3:

Drive 1:	01101101
Drive 3:	10111001

as follows:

	10111001
XOR	01101101
	11010100

The result of that XOR calculation yields Drive 2’s contents. 11010100 is then stored on Drive 2, fully repairing the array.

XOR logic is also equivalent to even parity (because a XOR b XOR c XOR … may be treated as XOR(a,b,c,…) which is an n-ary operator which is true if and only if an odd number of arguments are true). So the same XOR concept above applies similarly to larger RAID arrays with parity, using any number of disks. In the case of a RAID 3 array of 12 drives, 11 drives participate in the XOR calculation shown above and yield a value that is then stored on the dedicated parity drive.

Extensions and variations on the parity bit mechanism «double,» «dual,» or «diagonal» parity, are used in RAID-DP.

History[edit]

A parity track was present on the first magnetic tape data storage in 1951. Parity in this form, applied across multiple parallel signals, is known as a transverse redundancy check. This can be combined with parity computed over multiple bits sent on a single signal, a longitudinal redundancy check. In a parallel bus, there is one longitudinal redundancy check bit per parallel signal.

Parity was also used on at least some paper-tape (punched tape) data entry systems (which preceded magnetic tape systems). On the systems sold by British company ICL (formerly ICT) the 1-inch-wide (25 mm) paper tape had 8 hole positions running across it, with the 8th being for parity. 7 positions were used for the data, e.g., 7-bit ASCII. The 8th position had a hole punched in it depending on the number of data holes punched.

See also[edit]

• BIP-8
• Parity function
• Single-event upset
• 8-N-1
• Check digit

References[edit]

External links[edit]

• Different methods of generating the parity bit, among other bit operations

Бит четности

Полезное