《计算机基础与程序设计》第九周学习总结

学期2024-2025-9 学号：20241404 《计算机基础与程序设计》第九周学习总结

作业信息

|这个作业属于哪个课程|https://edu.cnblogs.com/campus/besti/2024-2025-1-CFAP/|
|这个作业要求在哪里|https://msg.cnblogs.com/item/4293178|
|这个作业的目标|操作系统责任
内存与进程管理
分时系统
CPU调度
文件、文件系统
文件保护
磁盘调度|
|作业正文|https://www.cnblogs.com/wangsiwen666/p/18565142|

教材学习内容总结

《计算机科学概论》是一门涵盖计算机科学基本概念和技术的课程。虽然我无法直接访问特定书籍的内容，但可以根据一般的计算机科学课程内容提供第十章和第十一章的总结大纲。通常，这些章节可能涉及到以下主题：

第十章：算法与复杂性

1. 算法的定义与特性

   • 算法的基本概念。
   • 算法的输入、输出、有效性和有限性。

2. 算法的表示

   • 伪代码的使用。
   • 算法的图形表示（流程图）。

3. 算法的复杂性

   • 时间复杂性：大O符号的介绍。
   • 空间复杂性：算法所需的存储量。

4. 常见算法类型

   • 排序算法（如冒泡排序、快速排序、归并排序）。
   • 查找算法（如线性查找、二分查找）。

5. NP问题与NP完全性

   • NP问题的定义。
   • NP完全性的基本概念及其在计算机科学中的重要性。

第十一章：数据结构

1. 数据结构的概念

   • 数据结构的定义与分类（线性、非线性数据结构）。
   • 数据结构的重要性及其在算法中的应用。

2. 基本数据结构

   • 数组：特点、优缺点。
   • 链表：单链表、双向链表、循环链表。

3. 栈与队列

   • 栈的定义与应用（如函数调用、表达式求值）。
   • 队列的定义与应用（如任务调度、缓冲区管理）。

4. 树与图

   • 树的基本概念（如二叉树、平衡树、红黑树）。
   • 图的基本概念（如无向图、有向图、加权图）。

5. 数据结构的选择

   • 根据不同问题选择合适的数据结构。
   • 数据结构对算法效率的影响。

总结

这两章内容通常涵盖了计算机科学的基础知识，特别是算法设计与分析，以及数据结构的选择与应用。理解这些概念对于编写高效的程序和解决复杂的计算问题至关重要。

如果你有特定的内容或概念需要更详细的解释，请告诉我！

教材学习中的问题和解决过程（先问 AI）

当然！以下是基于《计算机科学概论》第十、十一章的内容，可能会涉及的一些提问及对应的回答。这些问题旨在帮助理解算法与复杂性以及数据结构的基本概念。

第十章：算法与复杂性

问题1：什么是算法？一个好的算法需要满足哪些条件？

回答：算法是一个由一系列明确步骤组成的过程，用于解决特定问题。一个好的算法需要满足以下条件：

• 明确性：每一步都应清晰明了。
• 有限性：算法必须在有限步骤内结束。
• 输入：算法可以接收零个或多个输入。
• 输出：算法应产生一个或多个输出。
• 有效性：算法中的每一步都应能在有限时间内完成。

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问题2：什么是时间复杂性和空间复杂性？它们有什么区别？

回答：时间复杂性是指算法在运行时所消耗的时间，通常用大O符号表示，描述了输入规模增长时算法运行时间的增长趋势。空间复杂性是指算法在运行时所需的内存空间，通常也用大O符号表示。区别在于，时间复杂性关注的是算法的效率，而空间复杂性关注的是算法的内存使用。

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问题3：什么是NP问题？为什么它在计算机科学中重要？

回答：NP问题是指在多项式时间内可以被验证的决策问题。NP问题的重要性在于，它们代表了一类计算上较难的问题，许多实际应用（如密码学、优化问题）都归类于此。理解NP问题及其复杂性有助于判断某些问题是否可以在合理的时间内求解。

第十一章：数据结构

问题1：什么是数据结构？为什么选择合适的数据结构很重要？

回答：数据结构是组织和存储数据的方式，以便于高效访问和修改。选择合适的数据结构是重要的，因为不同的数据结构在执行操作（如插入、删除、查找）时具有不同的效率，影响程序的总体性能和资源消耗。

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问题2：栈和队列有什么区别？各自的典型应用场景是什么？

回答：栈是后进先出（LIFO）的数据结构，最后插入的元素最先被移除。它的典型应用包括函数调用管理、表达式求值等。队列是先进先出（FIFO）的数据结构，最早插入的元素最先被移除。它的典型应用包括任务调度、消息传递等。

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问题3：什么是树数据结构？它有哪些主要类型？

回答：树是一种层次型数据结构，由节点组成，其中一个节点是根节点，其余节点通过边连接。主要类型包括：

• 二叉树：每个节点最多有两个子节点。
• 平衡树（如AVL树）：在插入和删除操作后保持树的平衡，以确保操作时间在O(log n)。
• 红黑树：一种自平衡的二叉搜索树，具有红黑性质以保证树的高度平衡。

基于AI的学习

三个原则：

• 切勿原封不动地接受生成式人工智能工具的输出；确保对其进行评估、完善和修改（或提示），以适应您的目标。
• 切勿将任何个人数据（自己、同学、老师等）或版权材料纳入到你的提示词中。这个可以说是保护个人隐私的最起码的举措。
• 所有人工智能生成工具都容易产生幻觉，因此会生成不准确或误导性的信息，要学会甄别信息真假

选择至少2个知识点利用chatgpt等工具进行苏格拉底挑战，并提交过程截图，提示过程参考下面内容

当然！我可以为你设计一系列基于数据结构和算法的苏格拉底式提问。这种提问方式旨在通过引导你思考和回答来深化理解。以下是一些问题及其引导回答，供你参考：

问题1：什么是数据结构？

回答：数据结构是组织、管理和存储数据的方式，以便于高效地访问和修改。它们提供了不同的方式来存储数据，从而影响程序的性能。

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问题2：你能举例说明几种常见的数据结构，以及它们的特点吗？

回答：当然。常见的数据结构包括：

• 数组：固定大小、支持随机访问，插入和删除操作较慢。
• 链表：动态大小、插入和删除效率高，但随机访问较慢。
• 栈：后进先出，适合管理函数调用和撤销操作。
• 队列：先进先出，适合任务调度和缓冲区管理。
• 树：层次结构，如二叉树、红黑树，适合快速查找和排序。
• 图：由节点和边组成，适合表示网络结构，如社交网络。

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问题3：为什么选择合适的数据结构对算法的效率至关重要？

回答：选择合适的数据结构可以显著提高算法的运行效率。例如，使用哈希表可以在常数时间内完成查找，但使用数组进行查找则需要线性时间。错误的数据结构选择可能导致算法性能低下，从而影响应用程序的整体效率。

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问题4：什么是算法？它与数据结构有什么关系？

回答：算法是解决特定问题的步骤或规则的集合。数据结构则是存储和组织数据的方式。算法通常依赖于数据结构来处理数据，因此两者是紧密相关的。选择合适的数据结构可以优化算法的性能。

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问题5：你能解释一下时间复杂性和空间复杂性吗？它们如何影响算法的选择？

回答：时间复杂性是指算法运行所需时间的量度，而空间复杂性是指算法所需的内存空间。它们影响算法的选择，因为在处理大规模数据时，我们需要平衡时间和空间的效率。某些算法可能在时间上很快，但在空间上消耗较多，反之亦然。因此，了解这些复杂性可以帮助我们在特定情况下选择最合适的算法。

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问题6：在选择数据结构时，哪些因素是最重要的？

回答：选择数据结构时，应考虑以下因素：

• 操作频率：需要频繁执行的操作（如插入、删除、查找）应该优先考虑效率高的数据结构。
• 数据规模：数据量的大小可能影响某些数据结构的表现。
• 内存考虑：某些数据结构可能占用更多内存。
• 特定需求：如是否需要保持数据的顺序或优先级等特定需求

代码调试中的问题和解决过程

• 问题1：不理解如何进行大小排序
• 问题1解决方案：for(i=0; i<num-1; i++)
  {
  k=i;
  for(j=0; j<num; j++)
  {
  if(m[i]>m[j])
  {
  k=j;
  }
  }
  temp=score[i];
  score[i]=score[k];
  score[k]=temp;
  b=m[i];
  m[i]=m[k];
  m[k]=b;
  }