20172308《Java软件结构与数据结构》第一周学习总结

教材学习内容总结

第 1 章 概述

1. 软件质量的特征：正确性、可靠性、健壮性、可用性、可维护性、可重用性（别人写的组件自己可以拿过来用）、可移植性、运行效率
2. 数据结构：计算机存储、组织数据的方式
   
   程序 = 数据结构 + 算法

第 2 章 算法分析

a. 增长函数：表示问题（n）大小与我们希望最优化的值之间的关系（该函数表示了该算法的时间或空间复杂度）

b. 大O记法：

• 渐进复杂度称为算法的阶次；
• 渐进复杂度这一特性基于该表达式的主项（即表示问题大小n的表达式中增长最快的那一项），随着n的增长，常量与次项很快可以忽略不计
• 大O记法的类别有多种，但相同两个类别的算法具有相同的算法，但是其增长函数不一定相同

c. 算法效率：通常用CPU的使用时间表示

d. 更快的CPU并不能影响主项，只会给增长函数增加常量（由此可见，需要重视算法分析）

e. 时间复杂度分析

• 循环运行的复杂度分析：等于循环体的复杂度乘以该循环运行的次数
• 嵌套循环的复杂度分析：需要考虑内层和外层循环
• 方法调用的复杂度分析：（注：只有可运行的语句才会增加时间复杂度）

教材学习中的问题和解决过程

问题1：软件质量特征中的可靠性与健壮性的区别？

问题1解析：书本上定义：可靠性 “ 软件故障发生的频率和危险程度 ” ；健壮性 “ 出错情况下可以得到恰当处理的程度 ”。虽然说得清楚，一个是表示故障发生前的预测故障发生的频率，一个是故障发生后的机器处理的程度。但还是觉得理解不够清晰：健壮性是指程序在运行过程中出现一般性的错误，程序会自动进行错误处理函数（出错了也能继续运行的能力）；可靠性（程序出错的概率的高低）是指程序在运行过程中出现错误的概率，一般会做一些可靠性试验来测试

【参考资料】百度知道

课后练习题

EX 2.1 下列增长函数的阶次是多少？

a. 10n^2+100n+1000 （找主项，忽略次项与常量：O（n^2））

b. 10n^3-7 （同上，O（n^3））

c. 2ⁿ⁺¹⁰⁰ⁿ3 （随着n的增大，指数爆炸，O (2^n) ）

d. n^2 ·log(n) （O（n^2 ·log(n)））

EX 2.4 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);
        }
}

这是一个嵌套循环的复杂度分析。内层循环每次都增加2，故循环了n/2次，外层循环了次，根据乘法准则，增长函数为 (n/2)*n = n^{2/2，则阶次为O（n}2）

EX 2.5 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 = 1 ; count2 < n ; count2 = count2 * 2)
        {
            System.out.println(count,count2);
        }
}

这是一个嵌套循环的复杂度分析。内层循环每次变为前一次的2倍，则有2^x = n，即内层循环的次数x = （以2为底n的对数 - 1）次；外层循环了n次，根据乘法准则，增长函数为n(log(2)n-1)，忽略掉次项，则阶次为O（O(nlog2n)）（2是对数的底）

结对及互评

• 博客中值得学习的或问题：

  • 侯泽洋同学的博客排版工整，界面很美观
  • 问题总结做得很全面
  • 对于书上的疑惑总会想办法解决它，这种探索的精神值得我去学习

• 本周结对学习情况

  • 20172302
  • 结对学习内容
    • 第一、二章内容

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	0/0	1/1	4/4