2024-2025-1 20241401 《计算机基础与程序设计》 第七周学习总结

news/2024/11/7 13:49:55/文章来源:https://www.cnblogs.com/Xseventeen/p/18518579
班级链接 2024计算机基础与程序设计
作业要求 第七周作业
作业目标 ①数组与链表 ②基于数组和基于链表实现数据结构 ③无序表与有序表 ④树 ⑤图 ⑥子程序与参数

教材学习内容总结

《计算机科学概论》第八章

  • 抽象数据类型:
    用于定义数据和对数据的操作,而不需要具体实现细节。
  • 栈:
    作为一种数据结构,遵循后进先出的原则;栈的基本操作,如入栈和出栈。
  • 队列:
    作为一种数据结构,遵循先进先出的原则;队列的基本操作,如入队和出队。
  • 列表:
    作为一种数据结构,包括数组和链表的实现方式。
  • 树:
    作为一种数据结构,包括二叉树和二叉搜索树,并介绍对应的概念及其操作。
  • 图:
    作为一种数据结构,包括图的创建和图算法,如遍历算法。
  • 子程序:
    包括参数传递的方式,如值传递和引用传递。

《C语言程序设计》第六章

  • 循环的概念:
    介绍循环的基本概念,解释为什么需要循环以及循环在程序设计中的作用。
  • for循环:
    for循环的语法结构,包括初始化表达式、条件表达式和迭代表达式,实现重复执行的代码块。
  • while循环:
    while循环的语法和使用,具有先判断后执行的特点。
  • do-while循环:
    do-while循环的语法结构,特点是先执行后判断
  • 循环控制语句:
    通过break和continue语句来控制循环的执行流程。
  • 循环的嵌套:
    讨论循环嵌套的概念,即一个循环内部包含另一个循环。
  • 循环的应用:
    如数组的处理、数值的累加等。

教材学习中的问题与解决过程

问题1:什么时候优先使用for循环,什么时候优先使用do-while循环?
AI:在C语言中,for循环和do-while循环各有其适用场景和特点,选择使用哪一个通常取决于具体的编程需求和循环控制逻辑。以下是一些指导原则:
优先使用for循环的情况:

  1. 初始化和终止条件明确:当你需要在循环开始之前初始化一个或多个变量,并且有一个明确的终止条件时,for循环是一个好选择。for循环的结构使得初始化、条件检查和迭代更新都在一行代码中完成,清晰且易于理解。
  2. 固定次数的迭代:如果你知道循环需要执行的确切次数,for循环可以更直观地表达这一点。
  3. 需要在循环开始时执行初始化:for循环允许你在循环开始时初始化循环变量,这在某些情况下比在循环外部初始化更为方便。

优先使用do-while循环的情况:

  1. 至少执行一次循环体:do-while循环至少会执行一次循环体,即使条件一开始就不满足。这在需要至少执行一次操作,然后再根据条件决定是否继续循环的场景中非常有用。
  2. 条件在循环体之后检查:如果你的逻辑需要在执行循环体之后才检查是否继续循环,do-while循环是更合适的选择。do-while循环的结构保证了循环体至少执行一次,然后才会检查条件。
  3. 条件可能在循环体中改变:如果循环的继续执行依赖于循环体内部某些操作的结果,使用do-while循环可以确保循环体至少执行一次,并且可以在循环体中修改条件变量。

总结:

  1. for循环:适用于循环次数已知或需要在循环开始时初始化循环变量的情况。
  2. do-while循环:适用于至少需要执行一次循环体,且循环条件可能在循环体执行后改变的情况。
    在实际编程中,选择哪种循环结构应该基于代码的可读性、逻辑的清晰性和特定需求。有时候,为了代码的清晰和简洁,即使可以使用for循环,开发者也可能选择do-while循环,反之亦然。

问题2:如何优化多循环结构程序?
AI:

  1. 减少循环内部的计算复杂度:
    避免在循环内部进行不必要的计算,尤其是那些可以提前计算或简化的表达式。
    使用有效的数据结构,比如哈希表来减少查找时间。
  2. 循环展开(Loop Unrolling):
    手动或自动地增加每次迭代处理的数据量,减少循环控制的开销。
  3. 避免在循环内部使用I/O操作:
    I/O操作通常比CPU计算要慢得多,应该尽量减少循环中的I/O操作。
  4. 使用缓存优化:
    利用缓存的局部性原理,通过重新排列循环或改变数据访问模式来优化缓存使用。
  5. 减少分支预测失误:
    优化条件语句,减少if语句的使用,或者使用预测分支指令。
  6. 并行化:
    如果循环之间没有依赖关系,可以考虑使用多线程或分布式计算来并行处理。
  7. 向量化:
    使用SIMD(单指令多数据)指令集来同时处理多个数据。
  8. 使用编译器优化:
    利用编译器的优化选项,如GCC的-O2或-O3。
  9. 算法优化:
    检查是否有更高效的算法可以替代当前算法。

基于AI的学习


学习进度条

计划学习时间:25h
实际学习时间:25h

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