学习进度条

每日总结

今日统计

• 时间：1小时
• 代码量：约100行
• 博客：1篇（总结实验内容与心得）
• 知识点：Python环境配置、数据结构、算法设计、数学与编程结合。

今日学习内容

1. Python环境配置与扩展库安装

   • 学习了如何安装Python解释器，并配置Eclipse+PyDev开发环境。
   • 掌握了常用扩展库（如numpy、pandas、matplotlib等）的安装方法，通过pip安装并验证。
   • 示例：

     pip install numpy pandas matplotlib
     

2. Python基础语法与数据结构

   • 复习了Python的基本控制结构（条件语句、循环语句）和函数定义。
   • 深入学习了列表、元组、字典、集合和字符串的特性及操作。
   • 示例：

     # 列表操作
     lst = [1, 2, 3]
     lst.append(4)  # 添加元素
     print(lst)     # 输出: [1, 2, 3, 4]
     

3. 算法实现与问题解决

   • 完成了多个编程任务，包括排列组合序列生成、蒙特·卡罗法计算圆周率、验证6174猜想等。
   • 实现了LRU页面调度算法、动态规划解决爬楼梯问题、杨辉三角形生成等。
   • 示例（蒙特·卡罗法计算圆周率）：

     import random
     def estimate_pi(n):
         count = 0
         for _ in range(n):
             x, y = random.uniform(-1, 1), random.uniform(-1, 1)
             if x**2 + y**2 <= 1:
                 count += 1
         return 4 * count / n
     print(estimate_pi(100000))  # 输出近似π值
     

4. 数学与编程结合

   • 通过牛顿迭代法求解方程实根，筛法求素数等任务，理解了数学算法在编程中的应用。
   • 示例（筛法求素数）：

     def sieve(n, m):
         is_prime = [True] * (m + 1)
         is_prime[0] = is_prime[1] = False
         for i in range(2, int(m**0.5) + 1):
             if is_prime[i]:
                 for j in range(i*i, m+1, i):
                     is_prime[j] = False
         return [i for i in range(n, m+1) if is_prime[i]]
     print(sieve(10, 50))  # 输出[11, 13, 17, ..., 47]
     

代码功能解析

1. 排列组合序列生成

   • 使用itertools.permutations和combinations生成排列和组合。
   • 输入n个字母，输出所有可能的m个字母的排列和组合。

2. LRU页面调度算法

   • 模拟缺页时淘汰最近最少使用的页面，统计缺页次数。
   • 通过队列管理页面访问顺序，实现淘汰逻辑。

3. 动态规划解决爬楼梯问题

   • 定义状态转移方程ways[i] = ways[i-1] + ways[i-2] + ways[i-3]，计算上楼梯的方法数。

4. 杨辉三角形生成

   • 使用二维列表动态生成杨辉三角形，格式化输出。

今日收获

• 技术掌握：熟悉了Python开发环境配置、数据结构操作和常用算法实现。
• 问题解决：通过调试和优化代码，解决了LRU算法和动态规划问题中的逻辑难点。
• 数学应用：将数学方法（如蒙特·卡罗、牛顿迭代法）转化为代码，提升算法设计能力。

明日计划

• 学习Python面向对象编程（类与对象）。
• 探索更多算法（如排序、搜索）的实现。
• 尝试用Python解决实际项目中的问题。

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