2024-2025-1 20241314 《计算机基础与程序设计》第七周学习总结

作业信息

这个作业属于哪个课程	<班级的链接>2024-2025-1-计算机基础与程序设计
这个作业要求在哪里	2024-2025-1计算机基础与程序设计第七周作业
这个作业的目标	数组与链表基于数组和基于链表实现数据结构无序表与有序表树图子程序与参数
作业正文	正文

教材学习内容总结

计算机科学概论（第七版）第1章

《计算机科学概论（第七版）》第8章通常讨论的是计算机网络和互联网的基本概念。以下是该章的一些关键要点概括：

计算机网络的定义：介绍什么是计算机网络，以及它们如何将不同的计算机和设备连接在一起，以实现数据通信和资源共享。

网络的类型：讨论不同类型的网络，包括局域网（LAN）、广域网（WAN）和城域网（MAN），并解释其特点和应用场景。

网络协议：讲解网络通信中使用的各种协议，如TCP/IP（传输控制协议/互联网协议），以及怎样通过这些协议来确保数据的可靠传输。

网络架构：介绍网络的层次结构，包括物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层等，帮助读者理解各层在网络运作中的角色。

互联网及其发展：概述互联网的历史、发展和现状，包括应用程序（如HTTP、FTP等）及其在日常生活中的重要性。

网络安全：探讨网络安全的基本概念和措施，包括防火墙、加密技术和网络攻击类型等，以提高对网络安全的意识。

新兴技术：介绍一些新兴的网络技术和趋势，如物联网（IoT）、云计算和5G技术等，讨论它们如何影响未来的计算机网络。

《C语言程序设计》第6章

指针的定义和使用：介绍指针的基本概念，包括指针的声明、初始化和解引用。讲解指针在程序中的作用以及如何通过指针来访问和修改变量的值。

指针与数组：解释指针与数组之间的关系，包括如何使用指针来操作数组元素，指针算术运算等。

函数指针：介绍函数指针的概念，解释如何定义和使用函数指针，以实现回调函数和简化代码结构等。

动态内存分配：讲解如何使用 malloc、calloc、realloc 和 free 函数进行动态内存分配和管理，强调如何有效地管理内存以避免内存泄漏。

结构体与指针的结合：介绍如何使用指针来处理结构体，包括结构体指针的定义、赋值和访问结构体成员。

指针的数组和指针的指针：讨论指向指针的指针（双重指针）及其在某些程序设计中的应用场景。

常见错误和调试技巧：提醒读者在使用指针时常见的错误（例如：空指针引用、野指针等），以及如何调试和防止这些错误。

教材学习中的问题和解决过程

问：汉诺塔问题
答：汉诺塔问题是一个经典的递归问题，最早由法国数学家爱德华·卢卡斯在1883年提出。问题的叙述如下：

有三根柱子，A、B、C，初始时，所有的盘子按照从大到小的顺序叠放在柱子A上。目标是将这些盘子全部移动到柱子C上，要求遵循以下规则：

一次只能移动一个盘子。
任何时候都不能将较大的盘子放在较小的盘子上。
可以使用柱子B作为辅助柱子。
问题解决思路：

将n-1个盘子从柱子A移动到柱子B，使用柱子C作为辅助柱子。
将第n个盘子（最大的盘子）直接从柱子A移动到柱子C。
将n-1个盘子从柱子B移动到柱子C，使用柱子A作为辅助柱子。

C语言实现汉诺塔问题

#include <stdio.h>

void hanoi(int n, char source, char target, char auxiliary) { if (n == 1) {
printf("Move disk 1 from %c to %c\n", source, target); return; } hanoi(n - 1, source, auxiliary, target); // Step 1: Move n-1 disks to auxiliary
printf("Move disk %d from %c to %c\n", n, source, target); // Step 2: Move the nth disk
hanoi(n - 1, auxiliary, target, source); // Step 3: Move n-1 disks from auxiliary to target }

int main() { int n; // Number of disks printf("Enter the number of disks: "); scanf("%d", &n);
hanoi(n, 'A', 'C', 'B'); // A is source, C is target and B is auxiliary return 0; }
问：为什么有的问题只能用递归解决
答：自我相似性：

许多问题具有自我相似的特性，即问题的某个部分与整体问题形式相似。在这种情况下，递归允许我们简化问题，将其分解为相同类型的子问题（例如，汉诺塔、树的遍历等）。
复杂结构处理：

递归非常适合处理复杂的数据结构，例如树和图。对于树的遍历、图的搜索（如深度优先搜索）等问题，递归提供了简单直观的解决方案。
简化逻辑：

递归通常可以大大简化代码逻辑。例如，在处理分治算法（如归并排序、快速排序）时，递归使得实现过程更为清晰，而使用迭代可能需要更复杂的状态管理。
基于分治法：

许多算法基于分治策略，解决一个大问题的过程是将其分解为更小的相似问题。这种情况下，递归是实现分治算法的自然选择，因为每次递归调用都在处理一个更小的子问题（如合并排序）。
状态追踪问题：

在解决问题时，递归可以通过函数调用栈自动管理状态。例如，在解决问题时需要追踪路径、深度等智能信息，递归可以自然地保留这些状态而无需额外的全局变量。