计算机程序的构造与解释(过程抽象)

2017-01-17  本文已影响0人  陈家小二黑

1.1程序设计的基本元素

当我们去了解一门新语言时,我们首先应该注意三个方面:

这是对所有的语言的一种通用的框架体系。我们首先要关注就是这些东西。

1.2过程与它们所产生的计算

这节考察了计算过程消耗各种重要计算资源的(时间和空间的速率)。

首先提出了尾递归的概念。


def factorial_1(n):

    if n == 1:

        return 1

    else:

        return n*factorial(n-1)

def factorial_2(n, s=1):

    if n == 1:

        return s

    else:

        return factorial_2(n-1, n*s)

(假设解释器或者编译器支持尾递归优化)

这两个函数完成一样的工作,然而从过程上讲第一个是递归,第二个是迭代。

再来看一个初学者经常写的程序。


def fibonacci(n):

    if n == 1:

        return 1

    elif n == 2:

        return 2

    else:

        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

这个过程是树形递归的,效率极低,用迭代来写会好很多。

记得CSAPP里面有一节讲过这么一个例子:


for(int i = 0; i < strlen(s); i++)

{

    if(lower(s[i]))

    upper(s[i]);

}

实际上这个过程的时间复杂度是O(n²),因为strlen这个过程本身是有O(n)的时间复杂度,可能很多人不会注意到这个细节。

这些问题是我们必须要面对的,面对抽象过程,我们可能没法直接通过观察看出其效率高低。有些时候正是这些问题导致了程序的效率低下。

1.3用高阶函数做抽象

一般来说,程序设计语言总会对计算元素的使用方式加上某些限制。带有最少限制的元素被称为具有第一级的状态。第一级的元素的某些“权利或者特权”包括:

函数式语言中,函数是一等公民。

观察计算过程我们会发现有很多重复的模式,我们也可以将其抽象出来。例如Python中的map( )把一个函数作用到一个可迭代对象的所有元素上,这就是一个公共基础模式。

在构造这些过程时为了简化过程我们可以使用一些语法糖,例如Python中可以使用列表生成式、lambda表达式等。

函数既可以作为传入参数、也可以作为返回值。

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