算法第一次作业

关于代码编写规范，我理解其核心在于通过一致的规则来提升代码的清晰度和可维护性。在命名上，根本原则是避免使用美元符号，只采用下划线、数字和大小写字母的组合。具体实践中，不同场景需遵循不同惯例：编写 Java 风味的代码时使用小驼峰命名，例如formatFileName；而涉及 Python、SQL 或数据库字段时，则偏好蛇形命名，像format_file_name这样。至于类或类型的定义，帕斯卡命名法是标准，每个单词首字母都大写。对于常量，则采用全大写的蛇形命名，突出其不变的特质。
代码格式方面，在没有快捷键自动整理的情况下，需要手动保持结构的清爽。缩进统一为四个空格，这是界定代码块层次的基础。标点和运算符的周围也要留意：逗号后面要空一格，但前面不空；运算符两边则都加上空格，让表达式看起来不那么拥挤。为了控制复杂度，同一个函数里的循环和条件嵌套最好不超过三层，如果逻辑太深，就应该把内层部分抽出来，变成独立的函数，让主流程保持简洁。
注释的用意是辅助理解，而非重复代码。单行注释用双斜杠，多行则用斜杠星号包围。注释文字的长度不应超过代码行的宽度，以免折行。最重要的是，对于那些逻辑比较绕、不容易一眼看明白的函数，必须加上注释，清楚地说明它的执行步骤和设计意图。
读完《数学之美》，我最大的感触是：许多看似高深莫测的复杂技术，底层往往依赖简洁而有力的数学原理。书中以搜索引擎的网页排序问题为例，彻底颠覆了我的认知。我原以为这需要依靠庞大的人工标注和一套极其繁琐的规则体系，但吴军博士清晰地指出，谷歌的PageRank算法本质上是对网页之间引用关系的一种数学建模。它的核心源于线性代数里的矩阵运算和图论的思想——把互联网看成一张大网，网页是节点，超链接是边，然后通过数学方法量化每个节点的“重要性”或“可信度”，从而让最有价值的信息自然地浮现到前列。
这种将混乱的互联网信息筛选问题，转化为一个清晰可计算的数学模型的能力，令人拍案叫绝。它让我恍然大悟，我们每天都在使用的搜索功能，背后竟是数学这种“化繁为简”的智慧的极致体现。没有冗余的修饰，没有复杂的规则，仅仅依靠简洁的数学逻辑，就完成了看似不可能的任务。我也因此明白，一个优秀算法工程师的思考方式可以分为三层：最底层是数学，它是所有逻辑的根基；中间层是算法设计，负责把数学思想映射成具体步骤；最上层才是编码实现。而最美的算法，永远是这样——用最直接的数学逻辑，优雅地命中问题的要害。