20162305 2017-2018-1 《程序设计与数据结构》第1周学习总结
教材学习内容总结
- 算法：在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的操作序列，能够在有限时间内，对一定的规范的输入获得所要求的输出。
- 渐进时间复杂度：如果 O(f(n)) 是某个算法的语句执行次数f(n)的上限，那么我们可以说此算法的渐进时间复杂度（简称时间复杂度) 或是执行时间为 O(f(n))。算法的渐进上限即为时间复杂度。
- 增长函数：表明问题的大小（n）与希望优化的值之间的关系的表达式。
- 有关算法的效率：
同一算法：取决于输入量的大小，多慢少快；
不同算法：不同的区间，算法的速度不同；规模小时，效率接近；规模大时，效率变化明显。 - 算法 = 数据结构 + 程序。
- 数据结构三要素：数据的逻辑结构、数据的存储结构和数据的运算。
教材学习中的问题和解决过程
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问题1：教材P294，当处理器速度提高10倍时，算法A的复杂度是n2阶，效率提高只达到10的平方根3.16倍，这是为什么？
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问题1解决方案：这个问题是我自己想出来的，用自己的语言来简单的解释一下。首先是时间复杂度的定义，如果一个问题的规模是n，解这一问题的某一算法所需要的时间为T(n)，它是n的某一函数，T(n)称为这一算法的“时间复杂度”。现在时间复杂度为n，解决s1问题时需要用时为n，提速以后解决这个问题就需要1/10n,那么它能解决的问题就从s1变成了10s1。时间复杂度为n2时，提速10倍后解决一个问题的时间就变成了根号下n2/10，解决一个问题的时间为n/3.16,,所以提升后能解决的问题就变成了3.16s1。其他情况以此类推，A4的问题王老师已经指出，采用对数运算即可解决。
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问题2：算法的时间复杂度实例理解有问题。
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问题2解决办法：我看教材P296的代码讲解，知道了这个循环过程的复杂度确定。
代码托管
- 最近更换了新的电脑，相关的东西还没有配置好，配置好后补发截图。
结对及互评
点评：
- 博客中值得学习的或问题：
- 对教材的梳理很细致，可是对知识点的理解可以再多一些。
本周结对学习情况
- [20162306](http://www.cnblogs.com/guominxiaocao/p/7501904.html)
- 结对学习内容
- 算法分析
- 梳理教材内容
其他
- 第一周的学习主要接触了算法这一部分，刚刚学习算法，就对时间复杂度这个概念不是很了解。算法之于代码也是十分重要的一部分，之后的学习更要努力。本周的学习没有写代码，下周的学习，要配置好电脑，将算法和代码多结合起来，坚持做中学。
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 | |
|---|---|---|---|---|
| 目标 | 5000行 | 30篇 | 400小时 | |
| 第一周 | 100/100 | 1/1 | 20/20 |
尝试一下记录「计划学习时间」和「实际学习时间」，到期末看看能不能改进自己的计划能力。这个工作学习中很重要，也很有用。
耗时估计的公式
：Y=X+X/N ，Y=X-X/N，训练次数多了，X、Y就接近了。
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计划学习时间:XX小时
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实际学习时间:XX小时
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改进情况：
(有空多看看现代软件工程 课件
软件工程师能力自我评价表)