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20172329 2018-2019《Java软件结构与数据结构》第一周学习总结

时间:2018-09-08 21:03:00      阅读:243      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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2018-2019-20172329 《Java软件结构与数据结构》第一周学习总结

在这学期就已经大二了,也已经步入了学习专业课的核心时间,在这个阶段,我们应该了解自己的学习情况,针对自己的学习能力制定不同的计划,得到对于自我能力的提升。让我们开启新的一学期吧!

教材学习内容总结

Java 软件结构与数据结构第一章:概述

一、软件开发
1.软件工程:是一门关于高质量软件开发的技术和理论的学科。
2.解决的问题:控制开发过程,实现高质量的软件。
3.软件工程的目标:(1)解决正确性问题;(2)按时在预算之内给出解决方案;(3)给出高质量的解决方案;(4)以合情合理的方式完成上面事情。
4.软件质量的特征:(1)正确性(2)可靠性(3)健壮性(4)可用性(5)可维护性(6)可重复性(7)可移植性(8)运行效率

二、数据结构
1.程序=数据结构+算法;
小故事:Pascal之父——Nicklaus Wirth通过这一句话获得了图灵奖!
2.软件=程序+软件工程;
3.数据结构:计算机存储、组织数据的方式。

Java 软件结构与数据结构第二章:算法分析

一、算法效率分析
1.算法效率通常用CPU的使用时间表示;
2.算法分析是从效率的角度对算法进行分类;
3.增长函数表示与该问题大小相对应时间或空间的使用;
4.增长函数:(1)我们希望最优化的值;(2)通常关注的比较多是CPU的使用时间;(3)增长函数表示问题大小(n)与希望优化的值之间的关系。

二、大O记法
1.增长函数表示了该算法的时间复杂度或空间复杂度。
2.渐进复杂度称为算法的阶次。
注:

  • (1)具有阶次为n^2的时间复杂度,记为O(n^2)。
  • (2)算法的阶次是忽略该算法的增长函数的常量和其他次要项,只保留主项。
  • (3)不管问题是大是小,运行赋值语句和if语句一次,其复杂度就为 O(1)。
  • (4)循环语句和方法调用语句可能会导致更高阶次的增长函数。
  • (5)具有相同相同类别的两种算法,认为有相同的效率,但是其增长函数并不一定相同。
    3.例子:
    技术分享图片

三、增长函数的比较
1.更快的处理器,并不能影响主项,只会给增长函数增加常量,仍需要重视算法分析。
2例:
技术分享图片
注:其中里面3.16、2.15、3.3的算法为,√10≈3.162277660168379、3√10≈2.1544、log2(10)=lg(10)/lg(2)=1/lg(2)=3.321928
3.n相对较小时,各种增长函数的比较
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n很大时,各种增长函数的比较
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四、时间复杂度分析(重点)
1.要分析循环运行,首先要确定该循环体的阶次n,然后用该循环需要运行的次数乘它。
例:时间复杂度为O(n)的例子

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

例:如果循环的复杂程度是对数级的(时间复杂度为O(log n)

count = 1;
while(count < n)
{
count *=2;
//复杂度为O(1)的步骤系列
}

2.嵌套循环的复杂度分析
例:时间复杂度为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
    }
}

3.方法调用的复杂度分析
例:时间复杂度为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);
}

五、时间复杂度的计算规律(重点)
设程序段和程序段2的时间分别为T1(n)和T2(n),总的运行时间为T(n)
1.加法准则:T(n,m)=T1(n)+T2(n)
2.乘法准则:T(n)=T1(n)*T2(n)
3.特例情形:算法平均时间复杂度,算法最坏情况下的时间复杂度。

教材学习中的问题和解决过程

  • 问题1:会不会存在一个方法调用的复杂度为O(1)的情况,是否可以理解为数学的先进行n次方,然后再开n次方根?
    比如举个例子:是否如下的代码的时间复杂度为O(1)
for(int count = 0;count<n;count++)
{
    {
        for(j=1;j<=count;j++) 
            {
                printsum(count);
            }
       }
}

public void printsum(int count)
{
    int a=0;
   while(a^2<=count)
       a++;
}
  • 问题1解决过程:
    以书本里的解答,我认为是可以这样认为的,因为它本身就是一个计算机问题演变出的数学问题,时间复杂度也就是循环的次数,同样,次数多计算法就是通过一系列计算所得到的,而问题中的计算只是一种对于对计算机问题的一种解释的手段,所以我觉得完全可以这样理解。

教材布置习题解答

EX 2.1 下列增长函数的阶次是多少?
a.10n^2+100n+1000
解答:因为渐进复杂度称为算法的阶次,因此该增长函数的阶次为:n^2。
b.10n^3-7
解答:因为n^3的增长速度最快,所以阶次为:n^3
c.2^n+100n^3
解答:因为n^3比2^n增长速度快,所以阶次为:n^3
d.n^2 ·log(n)
解答:阶次:n^2 ·log(n)

EX 2.4 请确定下面代码段的增长函数和阶次

for(int count = 0 ; count < n ; count++)
    for(int count2 = 0 ; count2 < n ; count2 = count2 + 2)
        {
            System.out.println(count,count2);
        }
}

解答:

  • 增长函数为:F(n)=(n^2)/2
  • 阶次为:n^2
    解:因为内循环需要进行的次数是n/2,外循环需要进行的次数是n,因此,由老师上课所讲的乘法原理(T(n)=T1(n)*T2(n))可得,增长函数为:F(n)=(n^2)/2;又因为阶数与增长函数的最高阶项有关,所以忽略次项与常数项。所以阶次为n^2。

EX 2.5 请确定下面代码段的增长函数和阶次

for(int count = 0 ; count < n ; count++)
    for(int count2 = 0 ; count2 < n ; count2 = count2 * 2)
        {
            System.out.println(count,count2);
        }
}

解答:

  • 增长函数:F(n)=n·log2(n)
  • 阶次为:n·log2(n)
    解:因为内循环需要的次数为n次,外循环的次数是log2(n),所以由乘法原理(T(n)=T1(n)*T2(n))可得,增长函数为:F(n)=n·log2(n);又因为阶数与增长函数的最高阶项有关,所以忽略次项与常数项。所以阶次为n·log2(n)。

结对及互评

  • 本周结对学习情况
  • 博客中值得学习的或问题:
    • 内容详略得当;
    • 代码调试环节比较详细;
  • 基于评分标准,我给本博客打分:5分。得分情况如下:
  1. 正确使用Markdown语法(加1分):
  2. 模板中的要素齐全(加1分)
  3. 教材学习中的问题和解决过程, 一个问题加1分
  4. 代码调试中的问题和解决过程, 一个问题加1分

  • 博客中值得学习的或问题:
    • 内容详略得当;
    • 代码调试环节比较详细;
  • 基于评分标准,我给本博客打分:9分。得分情况如下:
  1. 正确使用Markdown语法(加1分):
  2. 模板中的要素齐全(加1分)
  3. 教材学习中的问题和解决过程, 一个问题加1分
  4. 代码调试中的问题和解决过程, 一个问题加1分

感悟

呀,新学期又到啦,我们又要学习啦,好开心呀哈哈哈。虽然感觉听起来有点假,的确,有点假,但是开学还是很开心的,可以和同学们一起玩,很开心的玩啊!然后又可以好好学习了,在家里感觉天天都在打游戏,不想学习,希望自己在新的一学期可以继续努力,认真学习,没有晚自习,自己要给自己晚自习的时间进行学习,希望自己可以学到更多有用的东西让自己以后的生活更好,养得起自己!

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)
目标 5000行 30篇 400小时
第一周 0/0 1/1 6/6

参考资料

蓝墨云班课
Java程序设计

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原文地址:https://www.cnblogs.com/qh45wangwenbin/p/9604620.html

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