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《计算机程序的构造和解释(SICP)》学习笔记

《计算机程序的构造和解释(SICP)》学习笔记

作者: chen_lei | 来源:发表于2016-11-26 18:46 被阅读0次

计算机科学不是一门如何使用计算机的学科,它也不是科学,就好像几何学不是教你怎么使用工具进行测量的学科。
作为一门工程学科,它有很多和其他工程学科一样的一些要点:

  • 抽象

Mit-Scheme的安装和使用

在使用Mit-Schme的时候,我对里面的7 error>感到奇怪,error前面的数字是什么呢?原来表示Scheme出错循环的层数。

第一章 构造过程抽象

  • 计算过程是操作计算机里面的被称为数据的精灵的魔法,程序是操作这些精灵的规则模式;
  • Lisp语言最早是一种数学计数形式,它的优点:能够将过程表示为数据。

程序设计的基本元素

  • 程序语言应该是能够组织有关计算过程思想的框架。包含三种机制:

    • 基本表达形式(精灵,基本的规则)
    • 组合的方法
    • 抽象的方法
  • 表达式:基本数据和基本过程表达式

    • 组合式,用括号包含表达式
  • 命名: 计算对象的别名 (define size 2)

  • 环境:维持符号与特定的值的存储

  • 组合式求值:是一个递归的过程,对于一个组合式,先求其左边的值,对于其左边的组合式,也是同样地规则,先求其左边的值。

  • 复合过程:用别名代替过程 (define (square x) (* x x))

  • Lisp采用应用序求值,也就是先求出每个过程的值才得到结果,而不是先展开再求值

  • 条件表达式,这个是求绝对值

    (define (abs x)
        (cond ((> x 0) x)
              ((= x 0) 0)
              ((< x 0) (- x))
          )
      )
    
  • 牛顿表达式求平方根,求x的平方根的时候,先给出一个猜测值guess,比较猜测值guess的平方与x的差是否达到了精度,达到了就返回猜测值,否则,用改进值代替猜测值guess继续计算,改进的方法是取guess和(x/guess)的平均值

(define (sqrt-iter guess x)
   (if (good-enough? guess x)
       guess
       (sqrt-iter (improve guess x) 
                   x
       )
    )
 )

 (define (improve guess x) 
         (average guess (/ x guess)
         )
 )

(define (average x y)
        (/ (+ x y)
           2 
        )
 )

 (define (good-enough? guess x)
          (< (abs (- (square guess) x)) 
              0.001)
 )

 (define (sqrt x)
  (sqrt-iter 1 x)
  )
  • 如同摄影师知道什么样的光圈会产生什么样的结果,能够看清所考虑的动作的后果,才是专家。
  • 执行递归时需要存储的操作轨迹的长度会和n成正比的递归被称为线性递归。
  • 斐波拉契数列的计算,根据其定义写出来的递归过程,这是一种树形递归,会有太多的冗余计算。
(define (fib n)
    (cond ((= n 0) 0)
                ((= n 1) 1)
                (else (+ (fib (- n 1)) 
                         (fib (- n 2)))
                )
    )
 )
  • 线性迭代,类似于其他语言的循环,count是初始计数,max-count是终止条件需要满足的值,product是累计的结果值,此处是求n的阶乘。

     (define (fact-iter product count max-count)
       (if (> count max-count)
              product
              (fact-iter (* product count) 
                         (+ count 1)
                          max-count
               )
       )
      )
    
     (define (factorial n)
             (fact-iter 1 1 n)
     )
    
    • 把上面的计算斐波拉契数列的树形递归换成线性迭代,效率更高,但是并没有那么直观。

       (define (fib-iter a b n)
               (if (= n 0)
                      b
                      (fib-iter (+ a b) a (- n 1))
               )
        )
      
       (define (fib n)
               (fib-iter 1 0 n)
       )
      
  • 把1美元换成1,5,10,25,50美分这五种硬币,共有多少种兑换的方式?

    1.先考虑一个缩小问题规模的方式,把1美元换成1,5,10,25,50美分硬币的方式等于把1美元换成除了50美分硬币以外的所有硬币(注意:此时,问题的规模缩小了,硬币种类数降低了)的方式数加上用了50美分硬币的所有方式数,这是简单地概率学问题。

    2.用了50美分硬币的情况下,可以确定至少有一个50美分硬币,也就是说其情况数等于1美元减去50美分的硬币的总额换成所有5种硬币的方式数量,(注意:此时,问题的规模缩小了,总额降低了)

    3.考虑退化情况,也就是问题规模不能够再缩小的情况

    • 总额为0时,可以看做有1种方式
    • 总额<0时,可以看做有0种方式
    • 硬币种类数<0时,可以看做有0种方式

接下来可以写程序了,用(count-changes 100)即可求出结果

  (define (count-changes amount)
          (cc amount 5)
  )

  (define (cc amount kinds-of-coins)
          (cond ( (or (< amount 0)
                            (= kinds-of-coins 0)
                    )
                    0
                  )
                  ( (= amount 0)
                      1
                  )
                  (else (+ (cc amount (- kinds-of-coins 1))
                           (cc (- amount (amount-of-coins kinds-of-coins)) kinds-of-coins)
                              )
                  )
      )
  )

  (define (amount-of-coins count)
          (cond ((= count 1) 1)
                  ((= count 2) 5)
                  ((= count 3) 10)
                  ((= count 4) 25)
                  ((= count 5) 50)
      )
  )
  • 描述问题的计算资源消耗随问题规模增加的变化的方式,用增长阶,Θ(n)表示线性增长,Θ(1)表示常数增长。下面看一个求幂的方法的增长阶:
    • Θ(n)步和Θ(n)空间,线性递归
(define (exp x n)
        (if (= 0 n)
            1
            (* x (exp x (- n 1)))
        )
)
  • Θ(n)步和Θ(1)空间,线性迭代
(define (exp-iter b counter product)
        (if (= 0 counter)
            product
            (exp-iter b (- counter 1) (* b product))
        )
)
(define (exp x n)
  (exp-iter x n 1)
)
  • Θ(log n)的步和空间,n为奇数时,计算的方法一样,x^n = x^(n-1) * x,n为偶数时,x^n = x^(n/2) * x^(n/2)
(define (fast-exp x n)
      (cond ((= 0 n) 1)
            ((even? n) 
             (* (fast-exp x (/ n 2)) 
                (fast-exp x (/ n 2))
             )
            )
            (else  (* x (fast-exp x (- n 1)))
            )
            
      )
)

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