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摘要: 第三篇:关键教训与实践建议 引言 《人月神话》一书不仅阐述了理论,还提供了许多基于实践经验的关键教训和实用建议,这些对于软件项目管理者和开发人员来说极为宝贵。以下是书中强调的一些主要教训和实践建议: 1. 估算与规划 避免乐观估计:Brooks告诫读者不要根据最佳情况做出时间表和预算的假设,而应考虑 阅读全文
posted @ 2024-06-19 21:12 混沌武士丞 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 第二篇:核心观点与理论 引言 在《人月神话》中,Frederick P. Brooks Jr.不仅分享了他的个人经验和对软件开发本质的洞察,还提出了多个核心观点和理论,这些理论至今仍然指导着软件工程的实践。以下是本书中几个最重要的观点和理论: 1. Brooks定律 Brooks定律可能是书中最著名 阅读全文
posted @ 2024-06-19 21:11 混沌武士丞 阅读(12) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 第一篇:引言与背景 ——《人月神话》:软件工程的基石 引言 《人月神话》(The Mythical Man-Month)是软件工程领域内一部具有里程碑意义的作品,自1975年初版以来,它一直被奉为经典。这本书由Frederick P. Brooks Jr.博士撰写,他不仅是计算机科学和软件工程领域的 阅读全文
posted @ 2024-06-19 21:09 混沌武士丞 阅读(18) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: def climb_stairs(n): # 初始化基础状态 if n == 1: return 1 elif n == 2: return 2 elif n == 3: return 4 else: # 创建数组dp存储子问题的解 dp = [0] * (n + 1) dp[1], dp[2], 阅读全文
posted @ 2024-06-12 12:09 混沌武士丞 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: from collections import OrderedDict def lru_simulation(num_blocks, page_sequence): # 初始化LRU缓存 cache = OrderedDict() # 缺页计数器 page_faults = 0 # 遍历访问页面序列 阅读全文
posted @ 2024-06-12 11:35 混沌武士丞 阅读(5) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: def kaprekar_operation(n): """ 对四位数n执行卡普耶卡操作: 1. 将n的各个数字重新排列成最大的数和最小的数。 2. 用最大的数减去最小的数。 3. 返回结果。 """ digits = sorted([int(digit) for digit in str(n)]) 阅读全文
posted @ 2024-06-12 11:15 混沌武士丞 阅读(10) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import randomimport math # 定义函数用于判断一个点(x, y)是否在单位圆内def is_inside_circle(x, y): # 计算点到原点的距离平方 distance_squared = x**2 + y**2 # 判断距离是否小于1(单位圆半径为1) retur 阅读全文
posted @ 2024-06-12 10:39 混沌武士丞 阅读(6) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import itertools def permutations_combinations(n, m, letters): # 排列序列 permutations = list(itertools.permutations(letters, m)) permutation_output = [' 阅读全文
posted @ 2024-06-12 10:24 混沌武士丞 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: (1)查询所有供应商情况,先按城市升序排列, 城市相同按供应商名称降序排列。 select * from s order by city ASC , sname DESC; (2)查询所有零件情况, 先按零件名称升序排列, 零件名称相同按重量降序排列。select * from p order by 阅读全文
posted @ 2024-06-07 10:01 混沌武士丞 阅读(15) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(-2, 2, 0.0001) y1 = np.sqrt(2 * np.sqrt(x ** 2) - x ** 2) y2 = (-2.14) * np.sqrt(np.s 阅读全文
posted @ 2024-06-05 12:10 混沌武士丞 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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