20172305 2018-2019-1 《Java软件结构与数据结构》第一周学习总结

20172305 2018-2019-1 《Java软件结构与数据结构》第一周学习总结

教材学习内容总结

本周内容主要为书第一章和第二章的内容：

• 第一章

  • 软件质量：
    • 正确性(软件达到特定需求的程度)
    • 可靠性(软件发生故障的频率和危害程度)
    • 健壮性(很好处理错误情况的情况)
    • 可用性(用户在软件中掌握和运行任务的容易程度)
    • 可维护性(软件进行修改的容易程度)
    • 可重用性(软件组件可被其他软件系统开发使用的容易程度)
    • 可移植性(软件组成可用于多种计算机环境中的容易程度)
    • 运行效率(不浪费资源的情况下软件完成其目标的程度)
  • 数据结构(计算机存储、组织数据的方式)：数组 栈 队列 链表 二叉树 哈希表 堆 图
  • 程序 = 数据结构 + 算法
  • 软件 = 程序 + 软件工程

• 第二章

  • 算法分析

  • 大O记法(实质上是算法复杂度发展趋势的反应)
    

  • 增长函数：表示问题(n)大小与我们希望最优化的值之间的关系

    • 时间复杂度(定量描述了该算法的运行时间)--CPU使用时间
    • 空间复杂度(运行完一个程序所需内存的大小)--内存空间

  • 渐进复杂度称为算法的阶次(忽略该算法的增长函数中的常量和其他次要项，只保留主项而得出的)

教材学习中的问题和解决过程

• 问题1:提高CPU的速度并不一定能提高处理速度

• 问题1解决方案：算法的阶次为常量[即复杂度为O(1)]或是线性阶次[即复杂度为O(n)],提高CPU速度才会线性地提高处理速度。随着算法复杂度的增长，处理器的速度对复杂度的影响越来越小。不同的复杂度，在提高相同倍速的处理器，其运行效率是不同的。
  

  • <img src="https://images2018.cnblogs.com/blog/1333004/201809/1333004-20180909143824857-1738430688.png"width="10%"height="30%"/>
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• 问题2：时间复杂度的分析

• 问题2解决方案：

  • 循环的时间复杂度等于循环体的复杂度乘以该循环运行次数。时间复杂度O(n)

  for(int count = 0;count<n;count++)
  {
  //*复杂度为O(1)的步骤系列
  }
  

  • 循环出现嵌套时，循环的复杂度等于内层循环的复杂度乘以外层循环的复杂度。时间复杂度O(n^2)

  for(int count = 0;count < n;count++)
  {
     for(int count2 = 0;count2<n;count2++)
     {
         //复杂度为O(1)的步骤系列
     }
  }
  

  • 方法调用的复杂度，要考虑循环体的阶和调用方法的阶。时间复杂度O(n^2)

  for(int count = 0;count<n;count++)
  {
      printsum(count);
  }
  

  public void printsum(int count)
  {
      int sum = 0;
      for(int I = 1;I<count;I++)
          sum += I;
      System.out.println(sum);
  }
  

  • 总结：
    <img src="https://images2018.cnblogs.com/blog/1333004/201809/1333004-20180909153347897-43430607.png"width="80%"height="100%"/>

• 问题3：增长函数的比较

• 问题3的解决方案：增长函数函数图

  • n较小时：
    
  • n较大时：
    
  • 结论：c < log2N < n < n * Log2N < n^2 < n^3 < 2^n < 3^n < n!

---

• (1)下列增长函数的阶次是多少？
  

---

• (2)请确定下面代码段的增长函数和阶次
  
• 答案：
  

---

• (3)请确定下面代码段的增长函数和阶次
  
• 答案：
  

---

结对与互评

点评(王禹涵)

• 博客中值得学习的或问题：
  • 没有什么问题，很完美的博客。
• 基于评分标准，我给本博客打分：5分。
  • 得分情况如下：
  • 正确使用Markdown语法（加1分）
  • 模板中的要素齐全（加1分）
  • 教材学习中的问题和解决过程, 一个问题加1分
  • 代码调试中的问题和解决过程, 无问题
  • 感想，体会不假大空的加1分
  • 点评认真，能指出博客和代码中的问题的加1分

点评(方艺雯)

• 博客中值得学习的或问题：
  • 图片运用恰当，很清晰的解释了问题和相关内容
• 基于评分标准，我给本博客打分：6分。
• 得分情况如下：
  • 正确使用Markdown语法（加1分）
  • 模板中的要素齐全（加1分）
  • 教材学习中的问题和解决过程, 二个问题加2分
  • 代码调试中的问题和解决过程, 无个问题
  • 感想，体会不假大空的加1分
  • 点评认真，能指出博客和代码中的问题的加1分

互评对象

• 本周结对学习情况
  20172314方艺雯
  20172323王禹涵

• 结对学习内容：软件质量 算法分析 增长函数 大O记法 时间复杂度 空间复杂度

感悟

本学期的第一篇博客，又到当初写博客的时候了(ಥ_ಥ)。一口气学了两章内容，好在两章内容不是很多，随便翻了一下书，发现大部分是栈、队列以及链表之类的，开始系统的学习算法结构与分析。假期里做了几个程序没有让自己忘了太多的内容，捡起来也会容易得多。上学期在程序设计的课上取得满分，所以这学期要保持上学期的精神状态继续学习。作为新大二的学生，我更要为新大一的学弟学妹做个好头。加油！(ง •̀_•́)ง

学习进度条

	代码行数（新增/累积）	博客量（新增/累积）	学习时间（新增/累积）	重要成长
目标	5000行	30篇	400小时
第一周	0/0	1/1	15/15

参考资料

• 软件质量
• 复杂度分析