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

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。

基于AI的学习