1.程式設計面向的問題
一切可計算問題都可以用程式的方法解決。ps：這樣程式與計算有關了
1.1程式設計的五個步驟：
a.確定問題可以計算；（問題是可計算）
b.建立問題的數學模型；（不懂）
c.設計演算法和資料結構；（好奇啊）
d.選擇合適的計算機語言編寫程式；
e.除錯執行程式分析結果。
1.2學習程式設計的目的
a.培養基於計算機進行計算思維的意識；
b.培養用計算機語言求解問題的能力；
2.關於計算
計算機就是乙個資料加工廠，如何加工便是通過計算完成的。
2.1什麼是計算
程式設計就是依據問題來選擇我們要進行的計算。
計算是基於規則的符號集合的變換過程。
詳細的解釋是：從乙個按規則組織的符號集合開始，再按照既定的規則一步步地改變這些符號集合，經過有限步驟之後得到乙個確定的結果。
2.2可計算與不可計算
如果輸入引數與輸出引數是對應關係是明確的，則說明這個問題是可計算的。
也有不可計算的問題，比如（圖靈機停機問題，旅行家問題……）
計算機只能完成可計算問題。
2.3計算複雜性
衡量計算的複雜性，從時間複雜度和空間複雜度兩個方面。
計算機只適合可計算並且有限步驟能夠結束的計算
所以，實際問題中比較複雜的問題要分解，分解到計算機可有限步驟內完成的程度。
3.關於演算法
3.1什麼是演算法
是有窮規則的集合，規則規定了解決某一特定型別問題的運算序列。ps：計算的方法，哈哈
運算序列是解決問題的有限步驟。
對實際問題的抽象和形式化表達，或者對複雜問題要分解；
一般問題：分析--抽象--建立模型
事例（兩杯水交換問題）
3.2演算法的特性
演算法是人的思維，不是計算機的思維。
a.有窮性：有限步驟
b.確定性：含義確切，不要有二義性
c.有效性：比如不要0除什麼
d.輸入：有時候可以沒有，但很少
e.輸出：必須要有輸出。
事例（三個套娃），人排序套娃和計算機排序套娃是思維不一樣的，計算機得每個都要比。這樣可以引出對演算法的描述問題
3.3演算法的表示方法
演算法的描述問題是程式設計中非常重要的方面
演算法的描述方法有六種，分別是自然語言、程式語言、偽**、流程圖、n-s圖和pad圖
通常描述演算法的方式有兩種，一種是流程圖，另一種是n-s圖。
偽**隨意但不嚴謹的方法
3.3.1流程圖
流程圖算是比較好的。ps：老大之前也這樣說過，他有不少經驗，所以建議畫流程圖
流程圖通用的符號有，起止框，輸入輸出框，處理框，判斷框，注釋框和流程限，還有連線線。ps：沒有遇到過連線線啊！
3.3.2畫流程圖
任何程式的三部曲：輸入--處理--輸出，而且還必須有開始和結束，所以，開始--輸入--處理--輸出--結束。往往處理框的內容是最多，而且要分解。
3.3.3一定要畫流程圖
流程圖即使演算法的設計，正確的表達演算法。對於複雜問題，不可能拿上**就寫程式。ps：這點對我來說，很有啟示，一定要畫流程圖，在寫**之前，無論是什麼問題
演算法是解題步驟，設計取決於人的創造；
實際問題需要首先分析--抽象--建模，才能有設計算計，那麼抽象和建模怎麼理解呢？問題一
3.4演算法的優化
演算法有很大的優化空間，而優化體現了人的聰明才智。
4.結構化程式設計方法
什麼是好的程式，第一是可讀性好，第二是效率高，這裡著重說第一點，畢竟排得第一。
4.1可讀性好
讓別人看得清晰，過段時間便於讀懂，而且容易擴充套件。
4.2如何做到可讀性好
用三種基本結構、取消goto和結構化設計方法。
任何簡單或複雜的演算法都可以由順序結構、選擇結構和迴圈結構這三種基本結構組合而成，每一種結構都是乙個入口和乙個出口，即單入口單出口。
程式設計方法：
要自頂而下，逐步求精（一步一步分解）
上面的三個結構，然後結構都是獨立存在，任何結構只能有乙個輸入和乙個輸出，這要好好理解。
尤其是對複雜問題分解的時候，要分解分解再分解，細化到程式可以執行的程式，然後每一步的分解都能用三種基本結構去描述
5總結用計算機求解問題的一般方法
過程：問題-程式-指令序列-結果
從問題到程式，應該是先對實際問題抽象、建模，然後再是程式設計。
回答問題一，抽象、建模=可計算+計算複雜性
程式設計=資料結構+演算法+方法
演算法=問題分解+演算法表達+程式實現
程式實現=語言+環境
如果想真正使用計算機，就需要學習程式設計；程式設計的結果最終是需要計算機語言來實現的
問題二：為啥cpu對判斷和賦值的執行不同？要看那本教材？
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