I dag: Blockstruktur, omgivningar, problemlösning
|
|
- Carina Strömberg
- för 6 år sedan
- Visningar:
Transkript
1 Förra gången Förra gången: Rekursiva procedurer I dag I dag: Blockstruktur, omgivningar, problemlösning (define add-1 (define add-2 (lambda (a b) (lambda (a b) (if (= a 0) (if (= a 0) b b (+ 1 (add-1 (add-2 (- a 1) (- a 1) b))))) (+ b 1))))) Tänk: Proceduren add-1 är inte svansrekursiv eftersom den utför en beräkning på resultatet av det rekursiva anropet Tänk: Proceduren add-2 är svansrekursiv eftersom den inte utför någon beräkning på resultatet av det rekursiva anropet Vad är en blockstruktur? Vad är en omgivning? Hur skriver man ett program som löser ett problem? Analys med matematik översättning från matematik till program top-down-metodik se problemet ovanifrån och bryta ner i delar alltefter lösa varje del för sig Bra om du läst igenom i AS: Example: Square Roots by Newton s Method samt Procedures as Black-Box Abstractions Procedures and the Processes They Generate Linear Recursion and Iteration Tree Recursion DA2001 (Föreläsning 5) Datalogi 1 Hösten / 20 DA2001 (Föreläsning 5) Datalogi 1 Hösten / Variabler definierade utanför en procedur syns även inuti proceduren: >(define x 1) >(define y 10) >(define sumofthree-1 (+ x y z))) >(sumofthree-1 100) 111 Variablerna x och y är globala i proceduren sumofthree-1, medan z är en lokal variabel. I många situationer vill man gömma vissa definitioner så att de inte används på ett felaktigt sätt. Då kan man ha lokala definitioner: >(define sumofthree-2 (define local-x 1) (define local-y 10) (+ local-x local-y z))) >(sumofthree-2 100) 111 local-x och local-y är lokala variabler i proceduren sumofthree-2. De lokala variablerna är inte definierade utanför proceduren. Om man exekverar uttrycket: >local-x kommer Scheme att klaga över unbound variable. DA2001 (Föreläsning 5) Datalogi 1 Hösten / 20 DA2001 (Föreläsning 5) Datalogi 1 Hösten / 20
2 ... Blockstruktur En omgivning (ett scope ) för en variabel är de uttryck för vilka variabeln är definierad. (define sumofthree-1 (define sumofthree-2...))...)) Till ex har den formella parametern z i proceduren sumofthree-1 och den i proceduren sumofthree-2 olika definitioner och skall betraktas som två olika formella parametrar. På samma sätt som man definierar lokala variabler kan man definiera lokala procedurer: >(define sum-of-square (lambda (x y) (define square (* z z))) (+ (square x) (square y)))) >(sum-of-square 3 4) 25 Här har en procedur definierats inuti en annan procedur. DA2001 (Föreläsning 5) Datalogi 1 Hösten / 20 DA2001 (Föreläsning 5) Datalogi 1 Hösten / 20 Blockstruktur... Blockstruktur... Man har en blockstruktur där sum-of-square utgör det yttre blocket och square det inre blocket. Proceduren square är inte definierad utanför sum-of-square, så square kan enbart användas inuti sum-of-square. Variabler eller formella parametrar definierade i ett yttre block kan omdefinieras i ett inre block. Det är då den innersta definitionen som gäller i det inre blocket. (define sum-of-square ;;; yttre blocket börjar! (lambda (x y) (define square ;;; inre blocket börjar! (* x x))) ;;; inre blocket slutar! (+ (square x) (square y)))) ;;; yttre blocket slutar! Den formella parametern y är bunden endast i det yttre blocket, medan det finns en bindning av x både i det yttre och det inre blocket. DA2001 (Föreläsning 5) Datalogi 1 Hösten / 20 DA2001 (Föreläsning 5) Datalogi 1 Hösten / 20
3 Exempel: kvadratrot Dra roten ur x: x = y omm y y = x y y = x Men det är inte direkt överförbart till Scheme. Ovanstående är en deklarativ beskrivning, en beskrivning av hur saker förhåller sig till varandra, inte hur beräkningar skall gå till Vi behöver en imperativ beskrivning,en beskrivning av hur (med vilka kommandon) en beräkning utförs, så vi skriver om uttrycket stegvis y = x y y + y = y + x y 2 y = y + x y DA2001 (Föreläsning 5) Datalogi 1 Hösten / 20 DA2001 (Föreläsning 5) Datalogi 1 Hösten / 20 2 y = y + x y y = y n+1 = y + x y 2 y n + x y n 2 y n x/y n (y n + x/y n )/2 y n+1 1 2/1 = 2 (2 + 1)/ /1.5 = ( )/ / = ( )/ Det här kan man göra om till ett Scheme-program! Om man gissar ett värde (t.ex. y 0 = 1) och sedan förbättrar detta värde med hjälp av formeln, tills yn+1 2 skiljer sig väldigt lite från x så kan man acceptera y n+1 som x. Fungerar det? Testa med t.ex. x = 2! DA2001 (Föreläsning 5) Datalogi 1 Hösten / 20 DA2001 (Föreläsning 5) Datalogi 1 Hösten / 20
4 (squareroot-iter 1 x))) (if (good-enough? x) (squareroot-iter (improve x) x)))) (/ (+ (/ x )) 2))) I den sista proceduren (improve) binds namnet improve till programmets globala omgivning medan λ-uttrycket definierar en omgivning där namnen och x binds. Namnen och x syns bara inne i proceduren och vi kan använda vilka namn vi vill utan att behöva tänka på namnkollisioner. (lambda (p q) (/ (+ p (/ q p)) 2)) går lika bra men det blir inte lika lätt att förstå vad p och q har för roll. Namnen squareroot-iter, good-enough?, och improve behövs endast då squareroot beräknas så de kan döljas inne i den omgivning som finns inuti squareroot. DA2001 (Föreläsning 5) Datalogi 1 Hösten / 20 DA2001 (Föreläsning 5) Datalogi 1 Hösten / 20 Bindningar ;; här börjar lokala definitioner (if (good-enough? x) (squareroot-iter (improve x) x)))) (/ (+ (/ x )) 2)) ;; här slutar lokala definitioner och raden nedan är procedurkroppen till squareroot (squareroot-iter 1 x))) I uttrycket (+ x y) är både x och y fria variabler och det måste finnas både definitioner så man vet vad de betyder och värden så att uttrycket kan beräknas. Dessa måste då finnas i någon yttre omgivning. I uttrycket (lambda(x) (+ x y)) är x bundet. y är fortfarande fritt och måste då vara bundet i någon yttre omgivning till uttrycket. I det senaste squareroot-programmet ändras aldrig x. Så x behöver inte bindas i de lokala procedurerna. Vi kan skapa en blockstruktur där varje lambda-uttryck definierar ett block. får en egen omgivning med egna bindningar. får en gemensam bindning av x. DA2001 (Föreläsning 5) Datalogi 1 Hösten / 20 DA2001 (Föreläsning 5) Datalogi 1 Hösten / 20
5 Definition av lokala variabler (lambda () (if (good-enough? ) (squareroot-iter (improve ))))) (lambda () (lambda () (/ (+ (/ x )) 2))) I stället för define kan man använda let eller let* för att definiera lokala variabler. (define sumofthree-2 (let ((localx 1) (localy 10)) (+ localx localy z)))) Initieringar av lokala variabler i ett let-uttryck görs inte i en specificerad ordning. (squareroot-iter 1))) DA2001 (Föreläsning 5) Datalogi 1 Hösten / 20 DA2001 (Föreläsning 5) Datalogi 1 Hösten / 20 Definition av lokala variabler... Nästa gång: Om man vill initiera lokala variabler i en sekvensiell ordning, så ska man använda let* (define sumofthree-3 (let* ((localx 1) (localy 10) (x+y (+ localx localy))) (+ x+y z)))) I vissa fall krävs mer än ett värde för att representera en enhet, t.ex. rationella tal, komplexa tal eller en punkts koordinater i ett plan eller i rymden. Hur ska vi kunna hantera en sådan samling data? Hur ska vi kunna manipulera sådana sammansatta data? Bra om ni läser i AS: Pair i avsnittet: Example: Arithmetic Operations for Rational Numbers Inledningen i avsnittet: Hierarchical Data and the Closure Property Representing Sequences. DA2001 (Föreläsning 5) Datalogi 1 Hösten / 20 DA2001 (Föreläsning 5) Datalogi 1 Hösten / 20
Procedurer och villkor. Rekursiva procedurer. Exempel: n-fakultet
Procedurer och villkor Rekursiva procedurer (define lessorequal (lambda (x y) (or (< x y) (= x y)))) (define between (lambda (x y z) (and (lessorequal x y) (lessorequal y z)))) > (between 3 4 5) #t > (between
Läs merProcedurer och villkor
Procedurer och villkor (define lessorequal (lambda (x y) (or (< x y) (= x y)))) (define between (lambda (x y z) (and (lessorequal x y) (lessorequal y z)))) > (between 3 4 5) #t > (between 3 2 5) #f DA2001
Läs merFörra gången: Primitiva data
Förra gången: Primitiva data > 30 30 > 45.56 45.56 Variabler: > (define telnr 6000) > telnr 6000 DA2001 (Föreläsning 3) Datalogi 1 Hösten 2013 1 / 24 Förra gången: Procedurapplikation: > (+ 7900000 telnr)
Läs merIdag: Par och listor. Symboler. Symboler används för att uttrycka icke-numeriska data såsom namn, adress, bilregisternummer, boktitel, osv.
Idag: Par och listor Symboler Hur hanterar man icke-numeriska problem? Hur hanterar man en samling av data? Hur konstruerar man sammansatta datastrukturer? Bra om du har läst följande avsnitt i AS: Pair
Läs merFöreläsning 9 Exempel
Föreläsning 9 Exempel Intervallhalveringsmetoden DA2001 (Föreläsning 9) Datalogi 1 Hösten 2013 1 / 24 Föreläsning 9 Exempel Intervallhalveringsmetoden Newton-Raphsons metod DA2001 (Föreläsning 9) Datalogi
Läs merFöreläsning 9 Exempel. Intervallhalveringsmetoden. Intervallhalveringsmetoden... Intervallhalveringsmetoden...
Föreläsning 9 Intervallhalveringsmetoden Intervallhalveringsmetoden Newton-Raphsons metod Mer om rekursion Tidskomplexitet Procedurabstraktion Representation Bra om ni läst följande avsnitt i AS: Procedures
Läs merIdag: Par och listor. Scheme. DA2001 (Föreläsning 6) Datalogi 1 Hösten / 29
Idag: Par och listor DA2001 (Föreläsning 6) Datalogi 1 Hösten 2010 1 / 29 Idag: Par och listor Hur hanterar man icke-numeriska problem? DA2001 (Föreläsning 6) Datalogi 1 Hösten 2010 1 / 29 Idag: Par och
Läs merOmgivningar. Omgivningar är viktiga eftersom de avgör vilka namn som är synliga och därmed dessas innebörd och de värden som är förknippade med dem.
Omgivningar Omgivningar är viktiga eftersom de avgör vilka namn som är synliga och därmed dessas innebörd och de värden som är förknippade med dem. (define (sqrroot c) (define (fixpoint guess c eps) (define
Läs merUniversitetet i Linköping Institutionen för datavetenskap Anders Haraldsson
1 2 - Block, räckvidd Dagens föreläsning Programmering i Lisp - Bindning av variabler (avs 14.6) fria variabler statisk/lexikalisk och dynamisk bindning - Felhantering (kap 17) icke-normala återhopp catch
Läs merDagens föreläsning Programmering i Lisp. - Bindning av variabler (avs 14.6) fria variabler statisk/lexikalisk och dynamisk bindning
1 Dagens föreläsning Programmering i Lisp - Block, räckvidd - Bindning av variabler (avs 14.6) fria variabler statisk/lexikalisk och dynamisk bindning - Felhantering (kap 17) icke-normala återhopp catch
Läs mer1 3H 0 2gre ordningens procedurer
1 3H 0 2gre ordningens procedurer 6 1 Anonyma procedurer DA2001 (F 0 2rel 0 1sning 8) Datalogi 1 H 0 2sten 2013 1 / 18 1 3H 0 2gre ordningens procedurer 6 1 Anonyma procedurer 6 1 Objekt DA2001 (F 0 2rel
Läs merVåra enkla funktioner eller procedurer
Föreläsning 3 Våra enkla funktioner eller procedurer Programmönster 1. Repetition 2. Högre-ordningens procedurer/programmönster - Procedurer som argument - Procedurer som returnerade värden 3. Scope och
Läs merIdag: Dataabstraktion
Idag: Dataabstraktion Hur använder vi det vi hittills kan om Scheme för att realisera (implementera) sammansatta data? DA2001 (Föreläsning 7) Datalogi 1 Hösten 2013 1 / 16 Idag: Dataabstraktion Hur använder
Läs merBEGREPP HITTILLS FÖRELÄSNING 2 SAMMANSATTA UTTRYCK - SCHEME DATORSPRÅK
FÖRELÄSNING 2 Viss repetition av Fö1 Rekursivt fallanalys Rekursiva beskrivningar BEGREPP HITTILLS Konstant, Namn, Procedur/Funktion, LAMBDA, Parameter, Argument, Kropp, Villkor/Rekursion, Funktionsanrop,
Läs merRepetition i Pascal. Exemplen fac. Exemplen fac i Pascal. Exemplen fac motivering. Orginalet
Repetition Introduktion Repetition i Exemplen fac Orginalet I Scheme använde vi rekursion för all slags repetition. Efterom Scheme är ett funktionellt språk återsänder alla språkkonstruktioner ett värde
Läs merDeklarationer/definitioner/specifikationer
Deklarationer/definitioner/specifikationer Konstantdefinitioner innebär att ett namn binds och sätts att referera till ett värde som beräknas vid kompileringen/interpreteringen och som under programmets
Läs merTDDC74 Programmering, abstraktion och modellering. Tentamen
AID-nummer: Datum: 2011-06-10 1 Tekniska högskolan vid Linköpings universitet Institutionen för datavetenskap Anders Haraldsson TDDC74 Programmering, abstraktion och modellering Tentamen Fredag 10 juni
Läs merTvå fall: q Tom sekvens: () q Sekvens av element: (a b c) ; (sum-rec '(2 4 6)) = 12. q Första elementet uppfyller vissa villkor: (2 a b c)
Programmönster: # Listan som sekvens, Rekursiv process Enkel genomgång av sekvens (element på toppnivån i en lista)) TDDC60 Programmering: abstraktion och modellering Föreläsning 5 Rekursiva och iterativa
Läs merFÖRELÄSNING 2, TDDC74, VT2018 BEGREPP PROBLEMLÖSNING MED HJÄLP AV FALLANALYS PROBLEMLÖSNING MED HJÄLP AV REKURSION
FÖRELÄSNING 2, TDDC74, VT2018 Begrepp och definitioner (delvis från föreläsning 1) Fallanalys som problemlösningsmetod Rekursivt fallanalys Rekursiva beskrivningar och processer de kan skapa Rekursiva
Läs merTDDC74 Programmering, abstraktion och modellering. Tentamen
AID-nummer: Datum: 2011-08-17 1 Tekniska högskolan vid Linköpings universitet Institutionen för datavetenskap Anders Haraldsson TDDC74 Programmering, abstraktion och modellering Tentamen Onsdag 17 augusti
Läs merTDDC74 Programmering, abstraktion och modellering. Tentamen
AID-nummer: Datum: 2011-01-11 1 Tekniska högskolan vid Linköpings universitet Institutionen för datavetenskap Anders Haraldsson TDDC74 Programmering, abstraktion och modellering Tentamen Tisdag 11 januari
Läs merTypsystem. Typsystem... Typsystem... Typsystem... 2 *
Typsystem Typsystem finns i alla programmeringsspråk. Avsikten med typsystem är att kontrollera att uttryck är säkra i den bemärkelsen att innebörden i operanderna är klar och inte är motsägelsefull och
Läs merDD1361 Programmeringsparadigm. Carina Edlund
DD1361 Programmeringsparadigm Carina Edlund carina@nada.kth.se Funktionell programmering Grundidéen med funktionell programmering är att härma matematiken och dess funktionsbegrepp. Matematiskt funktionsbegrepp
Läs merTypsystem. DA2001 (Föreläsning 23) Datalogi 1 Hösten / 19
Typsystem Typsystem finns i alla programmeringsspråk. Avsikten med typsystem är att kontrollera att uttryck är säkra i den bemärkelsen att innebörden i operanderna är klar och inte är motsägelsefull och
Läs merIdag: Dataabstraktion
Idag: Dataabstraktion Hur använder vi det vi hittills kan om Scheme för att realisera (implementera) sammansatta data? Hur separerar man datastrukturen från resten av ett program så att ändringar i datastrukturen
Läs merTDDC74 - Lektionsmaterial C
TDDC74 - Lektionsmaterial C Lektioner innehåller uppgifter av varierande slag. En del är mer diskussionsartade, andra mer experimentella. Ni behöver inte lämna in eller visa upp lösningarna på dessa för
Läs merDatalogi, grundkurs 1. Lösningsförslag till tentamen
Datalogi, grundkurs 1 Lösningsförslag till tentamen 10 december 2008 1. a. Man testar med typiska värden, gränsvärden och värden utanför specificerad indatavärdemängd. Helst med alla permutationer av
Läs merTDDC74 Lab 04 Muterbara strukturer, omgivningar
TDDC74 Lab 04 Muterbara strukturer, omgivningar 1 Översikt I den här laborationen kommer ni att lära er mer om: Tillstånd, och skillnader mellan ren funktionell programmering och imperativ. Skillnaden
Läs merDatalogi, grundkurs 1 Övningsuppgifter i Scheme. Serafim Dahl, Carina Edlund, m.fl.
Datalogi, grundkurs 1 Övningsuppgifter i Scheme Serafim Dahl, Carina Edlund, m.fl. Hösten 2004 Datalogi, grundkurs 1, hösten 2002 1 1. Vad blir det för resultat vid beräkningen av följande Scheme-uttryck.
Läs merTDDC74 Programmering, abstraktion och modellering DUGGA 2
AID-nummer: Datum: 2011-02-18 1 Tekniska högskolan vid Linköpings universitet Institutionen för datavetenskap Anders Haraldsson TDDC74 Programmering, abstraktion och modellering DUGGA 2 Fredag 18 feb 2011
Läs merTDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Tentamen, lördag 27 augusti 2016, kl 8 12
TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Tentamen, lördag 27 augusti 2016, kl 8 12 Läs alla frågorna först, och bestäm dig för i vilken ordning du vill lösa uppgifterna. Skriv tydligt och läsligt.
Läs merGPT föreläsning 8. Förra veckan: Man kan ta tiden på en sorterad teckensträng Förra gången: Problemlösning på lägre nivå kan sortera funktioner
GPT föreläsning 8 Förra veckan: Man kan ta tiden på en sorterad teckensträng Förra gången: Problemlösning på lägre nivå kan sortera funktioner Denna gång Reflektioner kring OU1 Funktioner Reflektioner
Läs merRepetition i Python 3. Exemplen fac. Exemplen fac motivering. Exemplen fac i Python
Repetition i Python 3 Exemplen fac Orginalet I Scheme använde vi rekursion för all slags repetition. Efterom Scheme är ett funktionellt språk återsänder alla språkkonstruktioner ett värde men i Python
Läs merSanningsvärdet av ett sammansatt påstående (sats, utsaga) beror av bindeord och sanningsvärden för ingående påståenden.
MATEMATISK LOGIK Matematisk logik formaliserar korrekta resonemang och definierar formellt bindeord (konnektiv) mellan påståenden (utsagor, satser) I matematisk logik betraktar vi påståenden som antingen
Läs merTDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Tentamen, onsdag 9 juni 2016, kl 14 18
TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Tentamen, onsdag 9 juni 2016, kl 14 18 Läs alla frågorna först, och bestäm dig för i vilken ordning du vill lösa uppgifterna. Skriv tydligt och läsligt.
Läs merSignalflödesmodellen. Två (gamla) exempel: Kvadratera alla jämna löv.
Strömmar (streams) De sista dagarna objekt med tillstånd modellerades som beräkningsobjekt med tillstånd. Isådana modeller är tiden modelerad (implicit) som en sekvens av tillstånd. För att kunna modellera
Läs merSpråket Scheme. DAT 060: Introduktion till (funktions)programmering. DrScheme. uttryck. Jacek Malec m. fl. evaluering av uttryck.
DAT 060: Introduktion till (funktions)programmering. Jacek Malec m. fl. www.cs.lth.se/home/jacek Malec/dat060 Idag: 1. Kursens innehåll 2. Kursens organisation 3. Programmeringsspråket Scheme 4. Introduktion
Läs merFunktioner. Jan Erik Moström,
Funktioner Biblioteksfunktioner Top-down design Funktioner Något om konstanter I dag Ett program #include int main(void) { double x, result; /* Läs in ett tal från användaren */ printf("skriv
Läs merTDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Tenta, kl 14 18, 11 juni 2014
TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Tenta, kl 14 18, 11 juni 2014 Läs alla frågorna först, och bestäm dig för i vilken ordning du vill lösa uppgifterna. Skriv tydligt och läsligt. Använd
Läs mer732G Linköpings universitet 732G11. Johan Jernlås. Översikt. Repetition. Muddy. Funktioner / metoder. Punktnotation. Evalueringsordning
Varför? 732G11 Linköpings universitet 2011-02-08 Varför? 1 2 3 Varför? 4 5 Medelvärde av 5000 tal Varför? while-loopen int nrofints = 5000; int [] integers = new int [ nrofints ]; int pos = 0; while (
Läs mern Detta för att kunna koncentrera oss på n Tal: number? n Symboler: symbol? n Strängar: string? n Tecken: char? n Boolskt: boolean?
Tidigare TDDC74 Programming: Abstraktion och modellering Föreläsning 4 Symboler, Par, Listor Representation av par, Grafisk notation för par Representation av listor mha par Typiska listhanteringsprocedurer
Läs merObjektorientering: Lagring, räckvidd och livstid
TDDD78, TDDE30, 729A85 jonas.kvarnstrom@liu.se 2019 Objektorientering: Lagring, räckvidd och livstid Tre sorters variabler, två sorters metoder Räckvidd och livstid 2 Variabler (lokala och medlemsvariabler)
Läs merDatalogi, grundkurs 1
Datalogi, grundkurs 1 Fiktiv Tentamen Lösningsförslag och kommentarer 1. Lösningsförslaget nedan förutsätter ingenting om filens innehåll och är alltså mer generell än nödvändigt: alfa= ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZÅÄÖ
Läs merMetoder (funktioner) Murach s: kap Winstrand Development
(funktioner) Murach s: kap 6 2013-01-23 1 Winstrand Development Metoder I C# kan vi dela in koden i block en kodsekvens ska köras likadant på flera ställen i applikationen. Detta block kallas för en metod
Läs merProgrammeringsteknik med C och Matlab
Programmeringsteknik med C och Matlab Kapitel 2: C-programmeringens grunder Henrik Björklund Umeå universitet Björklund (UmU) Programmeringsteknik 1 / 32 Mer organisatoriskt Imorgon: Datorintro i lab Logga
Läs merTDDC74 Programmering, abstraktion och modellering. Tentamen
AID-nummer: Datum: 2012-01-10 1 Tekniska högskolan vid Linköpings universitet Institutionen för datavetenskap Anders Haraldsson TDDC74 Programmering, abstraktion och modellering Tentamen Tisdag 10 januari
Läs merPascal... Pascal. Pascal... Pascal...
... Programspråk uppkallat efter Blaise. Skapat av Nicolaus Wirt. Avsett för undervisning för att lära ut typbegreppet och styrstrukturer. Har fått stor spridning p.g.a. enkelhet och att kompilatorn varken
Läs merTDDC74 Programmering, abstraktion och modellering DUGGA 3
1 Tekniska högskolan vid Linköpings universitet Institutionen för datavetenskap Anders Haraldsson TDDC74 Programmering, abstraktion och modellering DUGGA 3 Torsdag 4 mars 2010 kl 8-10 Namn: Personnummer:
Läs merFöreläsning 4 Programmeringsteknik DD1310. Felhantering. Syntax. try och except är reserverade ord som används för hantering av exekverings fel.
Föreläsning 4 meringsteknik DD1310 Definiering av egna funktioner Parametrar Lokala och globala variabler Retursats None try och except är reserverade ord som används för hantering av exekverings fel.
Läs merLite om felhantering och Exceptions Mer om variabler och parametrar Fält (eng array) och klassen ArrayList.
Institutionen för Datavetenskap Göteborgs universitet HT2009 DIT011 Objektorienterad programvaruutveckling GU (DIT011) Föreläsning 3 Innehåll Lite om felhantering och Exceptions Mer om variabler och parametrar
Läs merPascal. reserverade ord fördefinierade funktioner och procedurer egendefinierade funktioner, procedurer och objekt
Programspråk uppkallat efter Blaise. Skapat av Nicolaus Wirt. Avsett för undervisning för att lära ut typbegreppet och styrstrukturer. Har fått stor spridning p.g.a. enkelhet och att kompilatorn varken
Läs merFunktioner, Procedurer och Parametrar. Funktioner, Procedurer och Parametrar... Funktioner, Procedurer och Parametrar procedurspecifikation
Funktioner, Procedurer och Parametrar I delar vi upp underprogram i två grupper : Funktioner: lämnar alltid ett värde som resultat Funktionsnamnet får ett värde i funktionen genom: funktionsnamn := expr;
Läs merProgrammera i C Varför programmera i C när det finns språk som Simula och Pascal??
Programmera i C Varför programmera i C när det finns språk som Simula och Pascal?? C är ett språk på relativt låg nivå vilket gör det möjligt att konstruera effektiva kompilatorer, samt att komma nära
Läs merFunktionens deklaration
Funktioner - 1 Teknik för stora program #include #include......... cout
Läs merTDDC74 Programmering, abstraktion och modellering DUGGA 1
AID-nummer: Datum: 2011-02-04 1 Tekniska högskolan vid Linköpings universitet Institutionen för datavetenskap Anders Haraldsson TDDC74 Programmering, abstraktion och modellering DUGGA 1 Fredag 4 feb 14-16
Läs merImperativ och Funktionell Programmering i Python #TDDD73. Fredrik Heintz,
Imperativ och Funktionell Programmering i Python #TDDD73 Fredrik Heintz, IDA fredrik.heintz@liu.se @FredrikHeintz Översikt Repetition: Satser och uttryck Variabler, datatyper, synlighet och skuggning Upprepning,
Läs merRekursiva algoritmer sortering sökning mönstermatchning
Anders Haraldsson 1 Anders Haraldsson 2 Dagens föreläsning Programmering i Lisp Fö 6-7 Rekursiva strukturer rekursiva definitioner rekursiva funktioner rekursiva bevis: induktion - rekursion strukturell
Läs merPython. Python är, som Scheme, ett interpreterat språk men det finns kompilatorer för Python.
är, som Scheme, ett interpreterat språk men det finns kompilatorer för. När man interpreterar ett språk tillhandahåller man en interpretator som läser sats för sats och försöker tolka den. När man kompilerar
Läs merIntroduktion till programmering SMD180. Föreläsning 2: Variabler, uttryck och satser
Introduktion till programmering Föreläsning 2: Variabler, uttryck och satser 1 1 Värden De grundläggande saker som en dator manipulerar resultaten av beräkningar kallas värden Värden vi stött på: 2 och
Läs merFÖRELÄSNING 1 PERSONAL TDDC74 PROGRAMMERING: ABSTRAKTION OCH MODELLERING VT 2017 SYFTE EXAMINATION ORGANISATION
TDDC74 PROGRAMMERING: ABSTRAKTION OCH MODELLERING VT 2017 Jalal Maleki Institutionen för datavetenskap Linköpings universitet jalal.maleki@liu.se FÖRELÄSNING 1 Introduktion till kursen Schemespråkets grunder
Läs merUniversitetet i Linköping Institutionen för datavetenskap Anders Haraldsson 2
Anders Haraldsson 1 Anders Haraldsson 2 Dagens föreläsning Programmering i Lisp Fö 5 - Funktioner - lambda-uttryck (avs 7.1) - funcall och function (avs 7.2) - Högre ordningens funktioner (avs 7.) - Iteratorer
Läs merTDDC74 Lab 02 Listor, sammansatta strukturer
TDDC74 Lab 02 Listor, sammansatta strukturer 1 Översikt I denna laboration kommer ni att lära er mer om: Mer komplexa rekursiva mönster, procedurer och processer. Hur man kan hantera listor och andra enklare
Läs merTDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Dugga 3, kl 8 10, 7 april 2016
TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Dugga 3, kl 8 10, 7 april 2016 Läs alla frågorna först och bestäm dig för i vilken ordning du vill lösa uppgifterna. Uppgifterna är inte ordnade i någon
Läs merDatalogi, grundkurs 1
Datalogi, grundkurs 1 Tentamen 10 december 2008 konverterad till Python Hjälpmedel: Kommer att finnas i skrivsalarna, bl.a. Revised 6 Report on the Algorithmic Language Scheme och två olika s.k. Cheat
Läs merAtt deklarera och att använda variabler. Föreläsning 10. Synlighetsregler (2) Synlighetsregler (1)
Föreläsning 10 STRING OCH STRINGBUILDER; VARIABLERS SYNLIGHET Att deklarera och att använda variabler När vi deklarerar en variabel, t ex int x; inför vi en ny variabel med ett namn och en typ. När namnet
Läs merProgramdesign. Dokumentera. Dokumentera
Programdesign Dokumentera Välj datastruktur så programmet blir så enkelt som möjligt. Välj algoritm så programmet blir lättläst, robust och effektivt. Analysera programmet för att få en bra metod. Överväganden
Läs merDagens föreläsning Programmering i Lisp Fö 5
Anders Haraldsson 1 Dagens föreläsning Programmering i Lisp Fö 5 - Funktioner - lambda-uttryck (avs 7.1) - funcall och function (avs 7.2) - Högre ordningens funktioner (avs 7.3) - Iteratorer - Egenskaper
Läs merPython. Python är, som Scheme, ett interpreterat språk men det finns kompilatorer för Python.
är, som Scheme, ett interpreterat språk men det finns kompilatorer för. När man interpreterar ett språk tillhandahåller man en interpretator som läser sats för sats och försöker tolka den. När man kompilerar
Läs merTDDC74 PROGRAMMERING: ABSTRAKTION OCH MODELLERING VT 2017
FÖRELÄSNING 1 TDDC74 PROGRAMMERING: ABSTRAKTION OCH MODELLERING VT 2017 Introduktion till kursen Schemespråkets grunder Enkla exempel Jalal Maleki Institutionen för datavetenskap Linköpings universitet
Läs merAbstraktion. Abstraktion... Abstraktion... Abstraktion...
Abstraktion Inom programmeringstekniken används två former av abstraktion dataabstraktion och programabstraktion. Dataabstraktion handlar om aggregat för att gruppera samhörande data. Programabstraktion
Läs merAbstraktion. procedurabstraktion. DA2001 (Föreläsning 26) Datalogi 1 Hösten / 27
Abstraktion Inom programmeringstekniken används två former av abstraktion dataabstraktion och programabstraktion. Dataabstraktion handlar om aggregat för att gruppera samhörande data. Programabstraktion
Läs merProgramdesign. minnesutrymme storlek på indata. DA2001 (Föreläsning 15) Datalogi 1 Hösten / 20
Programdesign Välj datastruktur så programmet blir så enkelt som möjligt. Välj algoritm så programmet blir lättläst, robust och effektivt. Analysera programmet för att få en bra metod. Överväganden vid
Läs merProgrammering II (ID1019) :00-17:00
ID1019 Johan Montelius Programmering II (ID1019) 2014-03-10 14:00-17:00 Förnamn: Efternamn: Instruktioner Du får inte ha något materiel med dig förutom skrivmateriel. Mobiler etc, skall lämnas till tentamensvakten.
Läs merFöreläsning 5 Innehåll
Föreläsning 5 Innehåll Algoritmer och effektivitet Att bedöma och jämföra effektivitet för algoritmer Begreppet tidskomplexitet Datavetenskap (LTH) Föreläsning 5 VT 2019 1 / 39 Val av algoritm och datastruktur
Läs merPROGRAMMERING-Java Omtentamina
PROGRAMMERING-Java Omtentamina Nicolina Månsson 2007-08 13 Tentamensinstruktioner Poängsättning Hela tentamen omfattar 41 poäng. Poäng för varje uppgift står angivet inom parentes före varje uppgift. -
Läs merIntroduktion till programmering D0009E. Föreläsning 1: Programmets väg
Introduktion till programmering D0009E Föreläsning 1: Programmets väg 1 Vad är en dator? En maskin vars beteende styrs av de innehållet (bitmönster) som finns lagrade i datorns minne (inte helt olikt förra
Läs merLaboration 1 Introduktion till Visual Basic 6.0
Laboration 1 Introduktion till Visual Basic 6.0 Förberedelse Förbered dig genom att läsa föreläsningsanteckningar och de kapitel som gåtts igenom på föreläsningarna. Läs även igenom laborationen i förväg.
Läs merFöreläsning 1, vecka 6: Abstraktion genom objektorientering
TDA 548: Grundläggande Programvaruutveckling Föreläsning 1, vecka 6: Abstraktion genom objektorientering Magnus Myréen Chalmers, läsperiod 1, 2016-2017 Hur skulle ni implementera detta? (3D demo) Vi återkommer
Läs mer9. Predikatlogik och mängdlära
Objektorienterad modellering och diskreta strukturer 9. Predikatlogik och mängdlära Sven Gestegård Robertz Datavetenskap, LTH 2014 Rekaputilation Vi har talat om satslogik naturlig härledning predikatlogik
Läs merÖversikt. Varför lära sig detta? Motivering Syntax och semantik Imperativa språkets byggstenar och Python. PL-boken Kap 1 (repetition):
Översikt Motivering Syntax och semantik Imperativa språkets byggstenar och Python Datatyper Tilldelning och uttryck Kontrollstrukturer (på satsnivå) Subprogram Relaterade avsnitt: PL 3.1-3.2, 5.1-5.3,
Läs merTDIU01 - Programmering i C++, grundkurs
TDIU01 - Programmering i C++, grundkurs Sammanfattning period 1 Eric Elfving Institutionen för datavetenskap 1 oktober 2013 Översikt Ett C++-programs uppbyggnad Variabler Datatyper Satser Uttryck Funktioner
Läs merTentamen i kurserna Beräkningsmodeller (TDA181/INN110) och Grundläggande Datalogi (TDA180)
Göteborgs Universitet och Chalmers Tekniska Högskola 25 oktober 2005 Datavetenskap TDA180/TDA181/INN110 Tentamen i kurserna Beräkningsmodeller (TDA181/INN110) och Grundläggande Datalogi (TDA180) Onsdagen
Läs merDagens föreläsning. Diverse Common Lisp. Konstanter, parametrar, globala variabler
21-1-2 1 Dagens föreläsning Hur fungerar ett Lisp system intern struktur av symbolen, tal, listan pekare - delade strukturer - eq minneshantering fri lista - sophämtning/garbage collection stack Diverse
Läs merDatalogi, grundkurs 1. Lösningsförslag till tentamen
Datalogi, grundkurs 1 Lösningsförslag till tentamen 6 maj 2000 1. För att proceduren sortera ska fungera som tänkt kan den se ut på följande sätt: const min = 1; max = 3; type tal = integer; index = min..max;
Läs merSätt att skriva ut binärträd
Tilpro Övning 3 På programmet idag: Genomgång av Hemtalet samt rättning Begreppet Stabil sortering Hur man kodar olika sorteringsvilkor Inkapsling av data Länkade listor Användning av stackar och köer
Läs merProgrammering = modellering
Programmering = modellering Ett datorprogram är en modell av en verklig eller tänkt värld. Ofta är det komplexa system som skall modelleras I objektorienterad programmering består denna värld av ett antal
Läs merIntroduktion till programmering D0009E. Föreläsning 5: Fruktbara funktioner
Introduktion till programmering D0009E Föreläsning 5: Fruktbara funktioner 1 Retur-värden Funktioner kan både orsaka en effekt och returnera ett resultat. Hittills har vi ej definierat några egna funktioner
Läs merTDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Tentamen, lördag 29 augusti 2015, kl 8 12
TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Tentamen, lördag 29 augusti 215, kl 8 12 Läs alla frågorna först, och bestäm dig för i vilken ordning du vill lösa uppgifterna. Skriv tydligt och läsligt.
Läs merDatalogi, grundkurs 1
Datalogi, grundkurs 1 Tentamen 9 dec 2014 Tillåtna hjälpmedel: Revised 6 Report on the Algorithmic Language Scheme och Tre olika s.k. Cheat Sheets för Scheme Sex olika s.k. Cheat Sheets för Python Tänk
Läs merKomponentvisa operationer,.-notation Multiplikation (*), division (/) och upphöj till (ˆ) av vektorer följer vanliga vektoralgebraiska
Matlab-föreläsning 3 (4), 17 september, 2015 Innehåll Sekvenser (från förra föreläsningen) Upprepning med for-slingor och while-slingor Villkorssatser med if - then -else - Logik Sekvenser - repetion från
Läs merTDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Dugga 3, kl 14 16, 25 mars 2015
TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Dugga 3, kl 14 16, 25 mars 2015 Läs alla frågorna först, och bestäm dig för i vilken ordning du vill lösa uppgifterna. Skriv tydligt och läsligt. Använd
Läs merIntroduktion till programmering SMD180. Föreläsning 5: Fruktbara funktioner
Introduktion till programmering Föreläsning 5: Fruktbara funktioner 1 Retur-värden Funktioner kan både orsaka en effekt och returnera ett resultat. Hittills har vi ej definierat några egna funktioner med
Läs merFunktioner och programstruktur. Föreläsning 5
Funktioner och programstruktur Föreläsning 5 Dagens kluring int v[10]=1,2,3,4,5,6,7,8,9,10; int i; for(i=0;i
Läs merIntroduktion till Datalogi DD1339. Föreläsning 3 29 sept 2014
Introduktion till Datalogi DD1339 Föreläsning 3 29 sept 2014 Ett lite intelligentare program? Klassen Rectangle Rectangle height width color setheight setwidth getcolor getarea Rectangle public class Rectangle{
Läs merMultipel tilldelning. Introduktion till programmering D0009E. Föreläsning 6: Iteration. while-satsen. Kom ihåg. Snurror kontra rekursion
Introduktion till programmering D0009E Föreläsning 6: Iteration Multipel tilldelning Helt ok att tilldela en variabel flera gånger: bruce = bruce, bruce = 7 bruce Output: 7 Som tillståndsdiagram: bruce
Läs merDenna uppdelning är ovanlig i Sverige De hela talen (Både positiva och negativa) Irrationella tal (tal som ej går att skriva som bråk)
UMEÅ UNIVERSITET Institutionen för matematik och matematisk statistik Olof Johansson, Nina Rudälv 2006-10-24 SÄL 1-10p Avsnitt 1.1 Grundläggande begrepp Detta avsnitt behandlar de symboler som används
Läs merFunktioner. Linda Mannila
Funktioner Linda Mannila 13.11.2007 Vad kan vi nu? Primitiva datatyper Tal, strängar, booleska värden Samlingsdatatyp Listan Utskrift Indata Felhantering Intro till funktioner och moduler Villkorssatsen
Läs merTentamen i. TDDA 69 Data och programstrukturer
1 Linköpings tekniska högskola Institutionen för datavetenskap Anders Haraldsson Tentamen i TDDA 69 Data och programstrukturer Torsdag den 14 januari 2009, kl 14-18 Hjälpmedel: Inga. Poänggränser: Maximalt
Läs merMatematik 1 Digitala övningar med TI-82 Stats, TI-84 Plus och TI-Nspire CAS
Matematik 1 Digitala övningar med TI-82 Stats, TI-84 Plus och TI-Nspire CAS Matematik 1 digitala övningar med TI-82 Stat, TI-84 Plus och TI Nspire CAS Vi ger här korta instruktioner där man med fördel
Läs mer