2024-2025-1 20241310 《计算机基础与程序设计》第6周学习总结
2024-2025-1 20241310 《计算机基础与程序设计》第6周学习总结
作业信息
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这个作业的目标 | 自学教材《计算机科学概论(第七版)第7章》 并完成云班课测试自学教材《C语言程序设计》第5章并完成云班课测试 |
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教材学习内容总结
Polya的解决问题四步法
1.理解问题:
识别已知和未知:仔细阅读问题,找出所有已给出的条件和要求,以及需要解决的具体问题。
定义目标:清晰地表达你希望达成的目标结果,确保可以量化或明确判断。
2.制定计划:
选择策略:根据问题的性质,选择合适的解题策略,比如分而治之、动态规划、贪心算法等。
考虑相似问题:回忆并思考是否有曾经解决过的类似问题及其解决方法,可以借鉴的地方。
计划步骤:明确每一步的操作,可能需要的计算,以及需要用到的数据结构。
3.实施计划:
实现解决方案:根据计划一步一步执行,注意每一步的正确性,确保逻辑上的连贯性。
调试与调整:在实施过程中,及时发现和纠正错误,必要时可以调整初步计划。
4.回顾与反思:
评估结果:检查解决方案的有效性,是否达到了目标。
总结经验:记录下有效的策略和方法,反思可改进的地方,比如是否有更简洁或高效的方法。
简单类型与组合类型
简单类型:
常见的简单类型包括整数(int)、浮点数(float)、字符(char)和布尔值(bool)。
这些原始数据类型在内存中使用固定的大小,占用的空间与数据类型直接相关。
组合类型:
可以将简单类型组合成更复杂的数据结构。例如:
数组:一组相同类型的元素,内存连续存储,可以通过索引访问。
结构体(Struct):用户定义的数据类型,它可以包含多种类型的字段。这在需要将不同类型的数据绑定在一起时很有用。
类(Class):面向对象编程中的核心,包含属性和方法的用户定义数据类型,支持封装和继承。
元组(Tuple):不可变的有序集合,允许储存不同类型的元素。
复合数据结构
复合数据结构由简单及组合类型构成,广泛用于存储和组织数据:
链表:动态数据结构,节点包含数据和指向下一个节点的指针,便于插入和删除操作。
树:由节点组成的层级结构,每个节点可以有多个子节点,适用于表示分层数据(如文件系统)。
二叉树:每个节点最多有两个子节点。
平衡树(如红黑树、AVL树):自保持平衡的二叉树,保证操作的高效性。
图:由节点和边组成,可以表示复杂关系,包括无向图、有向图和加权图等。
查找与排序算法
查找算法:
线性查找:最简单的查找方法,遍历每一个元素,时间复杂度为O(n)。
二分查找:在有序数组中,通过比较中间元素来不断缩小查找范围,时间复杂度为O(log n)。需事先排序的数组。
排序算法:
冒泡排序:邻接元素对比交换,将最大(或最小)元素“沉”到数组末尾,时间复杂度为O(n^2)。
选择排序:每轮选择未排序部分的最小元素放到已排序部分末尾,时间复杂度为O(n^2)。
插入排序:将数组分为已排序和未排序部分,每次将未排序部分的首元素插入到已排序部分中,适合小规模数据,时间复杂度为O(n^2)。
快速排序:选择一个“基准”元素,分割出两个子数组,分别递归排序,时间复杂度平均为O(n log n)。
归并排序:递归地将数组分成两半,分别排序后合并,时间复杂度为O(n log n)。
算法复杂度
算法复杂度是评估算法效率的重要工具:
时间复杂度:表示算法执行时间与输入规模的关系,通常用大O符号描述。
常见复杂度:
O(1)(常数时间)
O(log n)(对数时间)
O(n)(线性时间)
O(n log n)(线性对数时间,常见于高效排序)
O(n^2)(平方时间,常见于简单排序)
空间复杂度:表示算法执行所需的额外空间与输入规模的关系。
递归
递归是一种强大的编程技巧,常用于解决可以被分解成更小子问题的问题:
基本构成:
基线条件(Base Case):明确解决的最小问题情境,防止无限递归。
递推关系(Recursive Case):将问题转化为一个或多个子问题,通过递归方式解决。
代码安全
代码安全是软件开发中不可忽视的重要方面,防止安全漏洞和攻击:
输入验证:
检查用户输入的合法性,防止SQL注入、XSS等攻击。
错误处理:
使用异常处理程序捕获和处理运行时错误,保证程序稳定性,不泄露敏感信息。
权限管理:
确保权限模型合理,只有授权用户才能执行敏感操作。
数据加密:
使用加密技术保护存储和传输的敏感数据,确保数据在未授权访问时的安全性。
代码审计与测试:
定期审计代码和进行安全测试,及时发现和修复潜在的安全问题。
这样确保系统和用户数据的安全性和隐私。
《计算机科学概论》:
- 分治法 (Divide and Conquer)
分治法是一种算法设计策略,通过将一个复杂问题分解为若干个规模较小的子问题,分别解决这些子问题,然后将它们的解合并来得到原问题的解。通常包括以下几个步骤:
分解:将原问题分为若干个子问题。
解决:递归地解决这些子问题。
合并:将子问题的解合并成原问题的解。
例子:归并排序和快速排序。
-
算法 (Algorithm)
算法是解决特定问题的一系列明确的指令和步骤。良好的算法具有明确性、有限性、可行性和效率等特性。算法可以是数学公式、伪代码或编程语言中的代码实现。 -
简单变量的算法 (Algorithms with Simple Variables)
这种算法通常涉及基本数据类型(如整型、浮点型等)以及简单的控制结构(如循环和条件语句)。它们的复杂性相对较低,通常用于处理较简单的问题。
例子:求一个数组的最大值或最小值的算法。
- 复杂变量的算法 (Algorithms with Complex Variables)
复杂变量的算法涉及数据结构如数组、链表、树、图等更复杂的类型。算法的设计和实现通常需要考虑更多的数据管理和访问策略。
例子:树的遍历(如前序遍历、中序遍历、后序遍历)或图的遍历(如深度优先搜索、广度优先搜索)。
- 搜索算法 (Search Algorithms)
搜索算法专门用于在数据结构中查找特定数据。不同的搜索算法适用于不同的数据结构和应用场景。
例子:
线性搜索:逐个检查元素,适合未排序数据。
二分搜索:在有序数组中利用分治法高速查找,时间复杂度为O(log n)。
6. 排序算法 (Sorting Algorithms)
排序算法用于将一组数据按照特定顺序(如升序或降序)进行排列。不同的排序算法有不同的性能特点和应用场景。
例子:
冒泡排序:通过重复交换相邻元素来排序,简单但效率低(O(n^2))。
快速排序:利用分治法,选择一个基准进行分割,效率较高(O(n log n))。
7. 递归算法 (Recursive Algorithms)
递归算法是指在算法的定义中调用自身的一种方法。递归通常用于解决具有重复性质的问题,需保证有基准情况以避免无限递归。
《C语言程序设计》:
- 选择结构 (Selection Structure)
选择结构是控制程序执行流程的基本结构,主要用于根据特定条件的真值选择执行的代码块。选择结构通常分为两种主要类型:
-
if 语句
if 语句用于执行条件判断。它首先检查指定的布尔表达式。如果该表达式为真,则执行其包含的代码块。如果为假且存在 else 部分,则执行 else 中的代码。if 语句可以扩展为多个条件,通过链式结构将多个 if 语句连接起来,使用 else if 来处理更多情况。这种结构允许开发者根据复杂条件进行处理。 -
switch 语句
switch 语句用于根据一个变量的值(通常是整数或字符)执行不同的代码路径。开发者可以定义多个 case,每个 case 代表一个可能的值,并指定对应的代码段。在每个 case 的结尾,使用 break 语句可以阻止执行后续的 case。如果所有 case 都不匹配,可以使用 default 语句来处理其他未列出的情况。这种结构特别适合处理离散的、有限的特定值。
- 关系运算符和关系表达式
关系运算符用于比较两个值之间的关系,并返回布尔结果(真或假)。这些运算符可以用于条件表达式和循环控制中,判断某个条件是否成立。主要的关系运算符包括:
== (等于):用于检查两个值是否相等。
!= (不等于):用于检查两个值是否不相等。
(大于):用于判断左侧值是否大于右侧值。
< (小于):用于判断左侧值是否小于右侧值。
= (大于等于):用于判断左侧值是否大于或等于右侧值。
<= (小于等于):用于判断左侧值是否小于或等于右侧值。
这些运算符在程序逻辑中经常与条件语句组合使用,以实现决策过程。
- 逻辑运算符和逻辑表达式
逻辑运算符用于组合一个或多个布尔表达式,生成复合布尔结果。常见的逻辑运算符有:
&& (逻辑与):只有当所有操作数均为真时,结果才为真。
|| (逻辑或):只要有一个操作数为真,结果即为真。
! (逻辑非):用于反转布尔值,即如果条件为真,则结果为假,反之亦然。
逻辑运算符通常在条件表达式中使用,以构造更复杂的逻辑判断,允许对多个条件进行综合评估。
- 条件运算符和条件表达式
条件运算符(或称三元运算符)是一种用于简化条件判断的运算符,能够在单行中实现简单的条件选择。基本语法结构包括一个布尔条件、一个在条件为真时执行的表达式和一个在条件为假时执行的表达式。条件运算符根据条件的真假返回对应的结果。
这种运算符通常用于简化代码,使得赋值或返回值的操作更加简洁。与 if-else 结构相比,条件运算符在某些情况下使代码更为简明,但在复杂条件下使用时可能影响可读性。
基于AI的学习
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 | |
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目标 | 5000行 | 30篇 | 400小时 | |
第一周 | 50/50 | 2/2 | 4/4 | |
第二周 | 200/200 | 1/3 | 12/12 | |
第三周 | 200/1000 | 1/4 | 10/10 | |
第四周 | 400/400 | 1/5 | 12/12 | |
第五周 | 200/1300 | 1/6 | 10/10 | |
第六周 | 600/1000 | 1/7 | 10/10 |