Problemlösning och funktioner Grundkurs i programmering med Python

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "Problemlösning och funktioner Grundkurs i programmering med Python"

Transkript

1 Hösten 2009

2 Dagens lektion Problemlösningsstrategier Repetition av funktioner Mer om funktioner 2

3 Problemlösningsstrategier 3

4 PROBLEMLÖSNINGSSTRATEGIER Strategier Det finns ett flertal olika ansatser till hur man "bäst" löser problem Bottom-up Top-down Divide and Conquer Lokal optimering Trial and error Generate and test Kritiskt tänkande Brainstorming... 4

5 PROBLEMLÖSNINGSSTRATEGIER Vad är en lösning? Formell beskrivning av hur man går till väga för att lösa ett problem Lösningsbeskrivningen utgår från startvillkor Den använder hela tiden väldefinierade steg Beskrivningen leder fram till ett sluttillstånd (dvs en "lösning") på ett begränsat antal steg 5

6 PROBLEMLÖSNINGSSTRATEGIER Vad är en lösning? En lösning som uppfyller de mer formella kraven brukar kallas algoritm Ordet algoritm härstammar från den persiska matematikern Muhammad ibn Musa al-khwarizmi Han presenterade ca 820 e.kr. en bok med systematiska lösningar till linjära och kvadratiska funktioner 6

7 PROBLEMLÖSNINGSSTRATEGIER Exempel på algoritm baserad på bottom-up strategi Bubble sort Vi tittar bara lokalt på värden och försöker ordna bitarna 7

8 PROBLEMLÖSNINGSSTRATEGIER Exempel på algoritm baserad på top-down strategi Quicksort Vi delar upp listan i två delar så att alla värden mindre än ett specifikt värde hamnar i en del och övriga i en annan del Upprepa ovanstående tills varje del-lista innehåller ett element Det är nu trivialt att sätta ihop delarna till en sorterad lista 8

9 PROBLEMLÖSNINGSSTRATEGIER Exempel på algoritm baserad på divide and conquer strategi Merge sort Dela listan på två delar Upprepa med varje dellista När dellistorna endast innehåller ett element sätts de ihop parvis till sorterade listor Sedan sätts de sorterade listorna ihop till längre och längre listor och till slut är hela listan sorterad 9

10 PROBLEMLÖSNINGSSTRATEGIER Exempel på algoritm baserad på lokal optimering Att betala tillbaks rätt växel Börja med att betala tillbaks den största möjliga valör (på mynt/sedel) Subtrahera återbetalat belopp från växeln och börja om 10

11 PROBLEMLÖSNINGSSTRATEGIER Exempel Skriv ett program som tar ett belopp och räknar upp en växel Utgå från att det finns sedlar/mynt i följande valörer: 1000kr, 500kr, 100kr, 50kr, 20kr, 10kr, 5kr, 1kr, 50 öre 11

12 Repetition av funktioner 12

13 REPETITION AV FUNKTIONER Att dela upp program Att dela upp program i mindre delar, funktioner är ett viktigt koncept i programmering. Viktigt när identisk kod upprepas för att få struktur och överblick Alla språk har även inbyggda funktioner 13

14 REPETITION AV FUNKTIONER Den svarta lådan Indata Funktion Utdata 4, 3 Beräkna

15 REPETITION AV FUNKTIONER Parametrar, returvärde och argument Givet noll, en eller flera parametrar utför en funktion en specifik uppgift vilket resulterar i ett returvärde. Parameter En variabel som fått sitt värde vid anropet. Returvärde Ett värde som returneras till den anropande miljön när funktionen avslutas. En funktion anropas med ett antal argument. Varje argument motsvarar en av parametrarna i funktionen. 15 Argument Värden som skickas med vid anrop av en funktion, och som tilldelas funktionens paramterar.

16 REPETITION AV FUNKTIONER Funktionsanrop x = foo(3, hej ) Tilldelning Argument 1 Argument 2 Funktionen foo Parameter 1 Parameter 2 Returvärde 16

17 REPETITION AV FUNKTIONER Skriva egna funktioner Funktionen definieras innan den används Den utgörs av funktionshuvudet med efterföljande kodblock. Funktionshuvudet anger namn på funktionen, samt vilka parametrar den har Avslutas (oftast) med att funktionen returnerar ett resultat. 17

18 REPETITION AV FUNKTIONER Skriva egna funktioner import sys def int_pow(param1, param2): value = 1 for i in range(param2): value = param1 return value arg1 = int(sys.argv[1]) arg2 = int(sys.argv[2]) print int_pow(arg1, arg2) 18

19 Mer om funktioner 19

20 MER OM FUNKTIONER Standardvärden Man måste ange lika många argument som det finns parametrar. Man kan dock ange ett standardvärde på en parameter Anges alla argument gäller dem Utelämnas argumentet gäller standardvärdet 20

21 MER OM FUNKTIONER Exempel def multiprint(text, n=5): for i in range(n): print text multiprint("python", 7) # Skriver ut "Python" 7 ggr multiprint("python") # Skriver ut "Python" 5 ggr 21

22 MER OM FUNKTIONER Vad är en bra funktion och vad är en dålig funktion? En funktion ska ha EN uppgift Ett tydligt och beskrivande namn Inte för många parametrar Försök enbart att ha ETT returvärde I Python kan dock flera värden returneras med en lista eller tupel Enkelt sätta upp riktlinjer - svårare i praktiken 22

Språket Python - Del 2 Grundkurs i programmering med Python

Språket Python - Del 2 Grundkurs i programmering med Python Hösten 2009 Dagens lektion Funktioner Filhantering Felhantering 2 Funktioner 3 FUNKTIONER Att dela upp program Att dela upp program i mindre delar, funktioner är ett viktigt koncept i programmering. Viktigt

Läs mer

Språket Python - Del 1 Grundkurs i programmering med Python

Språket Python - Del 1 Grundkurs i programmering med Python Hösten 2009 Dagens lektion Ett programmeringsspråks byggstenar Några inbyggda datatyper Styra instruktionsflödet Modulen sys 2 Ett programmeringsspråks byggstenar 3 ETT PROGRAMMERINGSSPRÅKS BYGGSTENAR

Läs mer

Introduktion till programmering SMD180. Föreläsning 9: Tupler

Introduktion till programmering SMD180. Föreläsning 9: Tupler Introduktion till programmering Föreläsning 9: Tupler 1 1 Sammansatta datatyper Strängar Sekvenser av tecken Icke muterbara Syntax: "abcde" Listor Sekvenser av vad som helst Muterbara Syntax: [1, 2, 3]

Läs mer

Föreläsning 12. Söndra och härska

Föreläsning 12. Söndra och härska Föreläsning 12 Söndra och härska Föreläsning 12 Söndra och härska Maximal delsekvens Skyline Closest pair Växel Uppgifter Söndra och härska (Divide and conquer) Vi stötte på dessa algoritmer när vi tittade

Läs mer

Funktioner. Linda Mannila

Funktioner. 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 mer

Sätt att skriva ut binärträd

Sätt 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 mer

TDP002 - Imperativ programmering

TDP002 - Imperativ programmering TDP002 - Imperativ programmering Underprogram Pontus Haglund Institutionen för datavetenskap Anpassatt från material ursprungligen av: Eric Elfving 1 Underprogram Parametrar Returvärden Räckvidd och skuggning

Läs mer

Övningsuppgifter kapitel 8

Övningsuppgifter kapitel 8 Inst. för Systemteknik Introduktion till programmering (SMD 180), 5 p Övningsuppgifter kapitel 8 1. Listor är en viktig datatyp i Python. Hur definierar kursboken lista? Vad kallas de värden som tillsammans

Läs mer

Översikt. Stegvis förfining. Stegvis förfining. Dekomposition. Algoritmer. Metod för att skapa ett program från ett analyserat problem

Översikt. Stegvis förfining. Stegvis förfining. Dekomposition. Algoritmer. Metod för att skapa ett program från ett analyserat problem Översikt Stegvis förfining Pseudokod Flödesdiagram Dekomposition KISS-regeln Procedurell dekomposition DRY-regeln Algoritmer Sortering och sökning Stegvis förfining Metod för att skapa ett program från

Läs mer

Objektorienterad programmering Föreläsning 10. Copyright Mahmud Al Hakim Sorteringsalgoritmer

Objektorienterad programmering Föreläsning 10. Copyright Mahmud Al Hakim   Sorteringsalgoritmer Objektorienterad programmering Föreläsning 10 Copyright Mahmud Al Hakim mahmud@webacademy.se www.webacademy.se Agenda Fält fort. Fält som parametrar Parameterfält params Parametrar till Main Listor ArrayList

Läs mer

Klasser och objekt, referenser Grundkurs i programmering med Python

Klasser och objekt, referenser Grundkurs i programmering med Python Hösten 2009 Dagens lektion Klasser och objekt Referenser 2 Klasser och objekt 3 KLASSER OCH OBJEKT Relaterat data Information om en fyrkant Bredd Höjd Färg 4 KLASSER OCH OBJEKT Egna datatyper Skapa en

Läs mer

Föreläsning 3 Programmeringsteknik och C DD1316. Innehåll i listor. Uppdateringsoperatorer. +,* och listor. Listor. Indexering

Föreläsning 3 Programmeringsteknik och C DD1316. Innehåll i listor. Uppdateringsoperatorer. +,* och listor. Listor. Indexering Föreläsning 3 Programmeringsteknik och C DD1316 Innehåll i listor En lista kan innehålla element av olika typer: [ hej, 151, 10.59] uppdateringsoperatorer listor tupler strängar for-slingor importera moduler

Läs mer

TDP002 - Imperativ programmering

TDP002 - Imperativ programmering TDP002 - Imperativ programmering Algoritmer Pontus Haglund Institutionen för datavetenskap Anpassatt från material ursprungligen av: Eric Elfving 1 Datatyper Tal UTF-8 2 Procedurell abstraktion Repetition

Läs mer

Föreläsning 12. Söndra och härska

Föreläsning 12. Söndra och härska Föreläsning 12 Söndra och härska Föreläsning 12 Söndra och härska Maximal delsekvens Skyline Closest pair Växel Söndra och härska (Divide and conquer) Vi stötte på dessa algoritmer när vi tittade på sortering.

Läs mer

Tenta (TEN3) i kursen 729G04 Programmering och diskret matematik 5 feb 2016, kl 14:00-18:00

Tenta (TEN3) i kursen 729G04 Programmering och diskret matematik 5 feb 2016, kl 14:00-18:00 1 ( 7) Tenta (TEN3) i kursen 729G04 Programmering och diskret matematik 5 feb 2016, kl 14:00-18:00 Tillåtna hjälpmedel: Dator, penna, papper, linjal, suddgummi, godkänd(a) bok/böcker/kompendier (ej anteckningar,

Läs mer

Tentamen i Introduktion till programmering

Tentamen i Introduktion till programmering Tentamen i Introduktion till programmering Kurskod: Skrivtid: D0009E 09:00-13:00 (4 timmar) Totalt antal uppgifter: 7 Totalt antal poäng: 38 Tentamensdatum: 2014-05-17 Jourhavande lärare: Tillåtna hjälpmedel:

Läs mer

Dagens föreläsning Programmering i Lisp. - Bindning av variabler (avs 14.6) fria variabler statisk/lexikalisk och dynamisk bindning

Dagens 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 mer

Erfarenheter från labben

Erfarenheter från labben Erfarenheter från labben Bra Jobbat! Lite ont om plats... Parprogrammering? Skillnad mellan program och funktion! Skillnad mellan uttryck och kommando! Välj bra variabelnamn! Vad göra om det blir fel?

Läs mer

Introduktion till programmering D0009E. Föreläsning 5: Fruktbara funktioner

Introduktion 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 mer

Sortering. Brute-force. Sortering Ordna element enligt relation mellan nyckelvärden

Sortering. Brute-force. Sortering Ordna element enligt relation mellan nyckelvärden Sortering Brute-force Sortering Ordna element enligt relation mellan nyckelvärden Flera olika algoritmer med olika fördelar Brute-force Gå igenom alla permutationer och hitta den där elementen ligger i

Läs mer

Universitetet i Linköping Institutionen för datavetenskap Anders Haraldsson

Universitetet 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 mer

Magnus Nielsen, IDA, Linköpings universitet

Magnus Nielsen, IDA, Linköpings universitet Föreläsning 7 Introduktion till sortering TDDC91,TDDE22,725G97: DALG Utskriftsversion av föreläsning i Datastrukturer och algoritmer 24 september 2018 Magnus Nielsen, IDA, Linköpings universitet 7.1 1

Läs mer

Introduktion till programmering SMD180. Föreläsning 5: Fruktbara funktioner

Introduktion 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 mer

Sortering. Intern/ extern? Antaganden. Vad kan vi kräva? Rank sort. Rank sort. På en nod/ distribuerad? Jämförelsebaserad/ icke jämförelsebaserad?

Sortering. Intern/ extern? Antaganden. Vad kan vi kräva? Rank sort. Rank sort. På en nod/ distribuerad? Jämförelsebaserad/ icke jämförelsebaserad? Sortering Föreläsning : Sorteringsalgoritmer Sortering: att ordna data i någon sekventiell ordning Sortering förekommer som del i många applikationer Kanonisk form för sorterat data? Skall den sorterade

Läs mer

Kurslitteraturen. C-nivå Villkorssatser [kap 8] if & elif & else and & or Loopar [kap 9] for

Kurslitteraturen. C-nivå Villkorssatser [kap 8] if & elif & else and & or Loopar [kap 9] for Inför provet Provet skrivs för hand och är uppdelad i två delar. Den första delen är på E-nivå och den andra delen är på C- och A-nivå. För att det ska bli enklare för er att träna inför provet så har

Läs mer

Föreläsning 2 Programmeringsteknik och C DD1316. Mikael Djurfeldt

Föreläsning 2 Programmeringsteknik och C DD1316. Mikael Djurfeldt Föreläsning 2 Programmeringsteknik och C DD1316 Mikael Djurfeldt Föreläsning 2 Programmeringsteknik och C Python introduktion Utskrift Inläsning Variabler Datatyp Aritmetiska operatorer Omvandling

Läs mer

Sökning och sortering. Linda Mannila

Sökning och sortering. Linda Mannila Sökning och sortering Linda Mannila 27.11.2007 Denna föreläsning Sökningsalgoritmer Sorteringsalgoritmer Modulen time Sökning Vanlig uppgift i datorsammanhang Exempel: Hitta en viss person i ett register

Läs mer

Instruktioner - Datortentamen TDDD73 Funktionell och imperativ programmering i Python

Instruktioner - Datortentamen TDDD73 Funktionell och imperativ programmering i Python Instruktioner - Datortentamen TDDD73 Funktionell och imperativ programmering i Python Hjälpmedel Följande hjälpmedel är tillåtna: Exakt en valfri bok, t.ex. den rekommenderade kursboken. Boken får ha anteckningar,

Läs mer

Konvexa höljet Laboration 6 GruDat, DD1344

Konvexa höljet Laboration 6 GruDat, DD1344 Konvexa höljet Laboration 6 GruDat, DD1344 Örjan Ekeberg 10 december 2008 Målsättning Denna laboration ska ge dig övning i att implementera en algoritm utgående från en beskrivning av algoritmen. Du ska

Läs mer

Python. Vi har ofta behov av att behandla datastrukturer på ett enhetligt sätt så att vi kan göra samma sak i flera olika program.

Python. Vi har ofta behov av att behandla datastrukturer på ett enhetligt sätt så att vi kan göra samma sak i flera olika program. Moduler Vi har ofta behov av att behandla datastrukturer på ett enhetligt sätt så att vi kan göra samma sak i flera olika program. Vi har också ofta behov av att skapa överblick i våra program. Som ett

Läs mer

Instruktioner - Datortentamen TDDD73 Funktionell och imperativ programmering i Python

Instruktioner - Datortentamen TDDD73 Funktionell och imperativ programmering i Python Instruktioner - Datortentamen TDDD73 Funktionell och imperativ programmering i Python Hjälpmedel Följande hjälpmedel är tillåtna: Exakt en valfri bok, t.ex. den rekommenderade kursboken. Boken får ha anteckningar,

Läs mer

Översikt. Varför lära sig detta? Motivering Syntax och semantik Imperativa språkets byggstenar och Python. PL-boken Kap 1 (repetition):

Översikt. 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 mer

TDIU01 - Programmering i C++, grundkurs

TDIU01 - Programmering i C++, grundkurs TDIU01 - Programmering i C++, grundkurs Underprogram - Funktioner Eric Elfving Institutionen för datavetenskap 18 september 2014 Översikt 2/22 Återblick till satsblocken Funktioner - Namngivna satsblock

Läs mer

Föreläsning 11 Datastrukturer (DAT037)

Föreläsning 11 Datastrukturer (DAT037) Föreläsning 11 Datastrukturer (DAT037) Fredrik Lindblad 1 4 december 2017 1 Slides skapade av Nils Anders Danielsson har använts som utgångspunkt. Se http://www.cse.chalmers.se/edu/year/2015/course/dat037

Läs mer

Föreläsning 13. Dynamisk programmering

Föreläsning 13. Dynamisk programmering Föreläsning 13 Dynamisk programmering Föreläsning 13 Dynamisk programmering Fibonacci Myntväxling Floyd-Warshall Kappsäck Handelsresandeproblemet Dynamisk programmering Dynamisk programmering används typiskt

Läs mer

Problemlösning och algoritmer

Problemlösning och algoritmer Problemlösning och algoritmer Human Centered Systems Inst. för datavetenskap Linköpings universitet Översikt Stegvis förfining Pseudokod Flödesdiagram Dekomposition KISS regeln Procedurell dekomposition

Läs mer

Introduktion till algoritmer - Lektion 4 Matematikgymnasiet, Läsåret 2014-2015. Lektion 4

Introduktion till algoritmer - Lektion 4 Matematikgymnasiet, Läsåret 2014-2015. Lektion 4 Introduktion till algoritmer - Lektion 4 Matematikgymnasiet, Läsåret 014-015 Denna lektion ska vi studera rekursion. Lektion 4 Principen om induktion Principen om induktion är ett vanligt sätt att bevisa

Läs mer

Programmering = modellering

Programmering = 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 mer

Föreläsning 3-4 Innehåll

Föreläsning 3-4 Innehåll Föreläsning 3-4 Innehåll Skriva egna metoder Logiska uttryck Algoritm för att beräkna min och max Vektorer Datavetenskap (LTH) Föreläsning 3-4 HT 2017 1 / 36 Diskutera Vad gör programmet programmet? Föreslå

Läs mer

TDDC74 Programmering, abstraktion och modellering. Tentamen

TDDC74 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 mer

Programmering I Tobias Wrigstad fredag, 2009 augusti 28

Programmering I Tobias Wrigstad fredag, 2009 augusti 28 Programmering I Tobias Wrigstad tobias@dsv.su.se Vad är programmering? Lågnivåspråk och högnivåspråk Kompilering och interpretering Variabler Notation för flödesschema (flow chart) Kontrollstrukturer (conditionals,

Läs mer

Repetition i Python 3. Exemplen fac. Exemplen fac motivering. Exemplen fac i Python

Repetition 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 mer

Föreläsningsanteckningar, Introduktion till datavetenskap HT S4 Datastrukturer. Tobias Wrigstad

Föreläsningsanteckningar, Introduktion till datavetenskap HT S4 Datastrukturer. Tobias Wrigstad 1 Datatyper Tobias Wrigstad Det finns flera olika typer av (slags) data Olika datatyper har olika egenskaper. T.ex. är ett personnummer inte ett tal. (Den sista siffran skall stämma enligt den s.k. Luhnalgoritmen

Läs mer

Metoder. Inledande programmering med C# (1DV402)

Metoder. Inledande programmering med C# (1DV402) Metoder Upphovsrätt för detta verk Detta verk är framtaget i anslutning till kursen Inledande programmering med C# vid Linnéuniversitetet. Du får använda detta verk så här: Allt innehåll i detta verk av

Läs mer

TDDC30. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 6 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU

TDDC30. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 6 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU TDDC30 Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 6 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU På denna föreläsning: Sortering Selectionsort, Bubblesort,

Läs mer

Grundläggande datalogi - Övning 1

Grundläggande datalogi - Övning 1 Grundläggande datalogi - Övning 1 Björn Terelius October 30, 2008 Python är ett tolkat språk som kan köras interaktivt. tcs-ray:~/grudat08>python >>> 11+3*4 23 >>> a = 15 >>> b=a >>> print "a =", a, "b

Läs mer

Föreläsning 4 Programmeringsteknik DD1310. Felhantering. Syntax. try och except är reserverade ord som används för hantering av exekverings fel.

Föreläsning 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 mer

MicroPython Ett textbaserad programmeringsspråk för Micro:bit

MicroPython Ett textbaserad programmeringsspråk för Micro:bit MicroPython Ett textbaserad programmeringsspråk för Micro:bit Introduktion till informationsteknologi 1DT051 2018-09-24 karl.marklund@it.uu.se Uppsala universitet Programming, problemlösning och algoritmer

Läs mer

Tentamen TEN1 HI

Tentamen TEN1 HI Tentamen TEN1 HI1029 2015-03-17 Skrivtid: 8.15-13.00 Hjälpmedel: Referensblad (utdelas), papper (tomma), penna Logga in med tentamenskontot ni får av skrivvakten. Det kommer att ta tid att logga in ha

Läs mer

729G04 Programmering och diskret matematik. Python 3: Loopar

729G04 Programmering och diskret matematik. Python 3: Loopar 729G04 Programmering och diskret matematik Python 3: Loopar Översikt Labbar Punktnotation och strängmetoder Loopar Labb 3 Labbar? Punktnotation Punktnotation Ni har stött på punktnotation tidigare - kapitel

Läs mer

Programdesign. minnesutrymme storlek på indata. DA2001 (Föreläsning 15) Datalogi 1 Hösten / 20

Programdesign. 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 mer

Föreläsning 2 Programmeringsteknik och C DD1316

Föreläsning 2 Programmeringsteknik och C DD1316 Föreläsning 2 Programmeringsteknik och C DD1316 Föreläsning 2 Programmeringsteknik och C Datatyp Aritmetiska operatorer Omvandling av typer Reserverade ord Mikael Djurfeldt Logiska operatorer

Läs mer

Imperativ och Funktionell Programmering i Python #TDDD73. Fredrik Heintz,

Imperativ 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 mer

Användarhandledning Version 1.2

Användarhandledning Version 1.2 Användarhandledning Version 1.2 Innehåll Bakgrund... 2 Börja programmera i Xtat... 3 Allmänna tips... 3 Grunderna... 3 Kommentarer i språket... 4 Variabler... 4 Matematik... 5 Arrayer... 5 på skärmen...

Läs mer

Funktioner. TDDD73 Funktionell och imperativ programmering i Python Föreläsning 8. Peter Dalenius Institutionen för datavetenskap

Funktioner. TDDD73 Funktionell och imperativ programmering i Python Föreläsning 8. Peter Dalenius Institutionen för datavetenskap Funktioner TDDD73 Funktionell och imperativ programmering i Python Föreläsning 8 Peter Dalenius Institutionen för datavetenskap 2014-10-01 Prova på-laborationer Förutsättningar 3 st x 4 timmar under de

Läs mer

Övning 2. (Länkade) Listor, noder

Övning 2. (Länkade) Listor, noder Per Sedholm DD30 (tilda3) 03-09-03 Övning Listor, pekare, binära träd, rekursion, komplexitet (Länkade) Listor, noder. Ta bort andra noden (a) Skriv en sats som tar bort andra noden ur en länkad lista.

Läs mer

Föreläsning 1: Dekomposition, giriga algoritmer och dynamisk programmering

Föreläsning 1: Dekomposition, giriga algoritmer och dynamisk programmering 2D1458, Problemlösning och programmering under press Föreläsning 1: Dekomposition, giriga algoritmer och dynamisk programmering Datum: 2007-09-04 Skribent(er): Anders Malm-Nilsson och Niklas Nummelin Föreläsare:

Läs mer

Hur man programmerar. TDDC66 Datorsystem och programmering Föreläsning 3. Peter Dalenius Institutionen för datavetenskap

Hur man programmerar. TDDC66 Datorsystem och programmering Föreläsning 3. Peter Dalenius Institutionen för datavetenskap Hur man programmerar TDDC66 Datorsystem och programmering Föreläsning 3 Peter Dalenius Institutionen för datavetenskap 2014-09-05 Översikt Problemlösning: Hur ska man tänka? Datatyper Listor (forsätter

Läs mer

Föreläsning 3-4 Innehåll. Diskutera. Metod. Programexempel med metod

Föreläsning 3-4 Innehåll. Diskutera. Metod. Programexempel med metod Föreläsning 3-4 Innehåll Diskutera Vad gör programmet programmet? Föreslå vilka satser vi kan bryta ut till en egen metod. Skriva egna metoder Logiska uttryck Algoritm för att beräkna min och max Vektorer

Läs mer

Grundkurs Programmering

Grundkurs Programmering HI124 Grundkurs Programmering F7b: Funktioner på djupet! A. Cajander, STH 6 1 5 42 3.14f a float char short circuit order of subexp eval. Dagens fokus = + - * / % ++ -- + - * / % & ^ > ==!= > < >=

Läs mer

Funktionell programmering DD1361

Funktionell programmering DD1361 Funktionell programmering DD1361 Tupler Två eller fler (men ändligt) antal element. Elementen kan vara av olika typer. Ex: (1,2) :: (Integer, Integer) (( 2, hejsan ), True) ::? Tupel med två element ->

Läs mer

Föreläsning 6 pekare och pekare tillsammans med arrayer

Föreläsning 6 pekare och pekare tillsammans med arrayer Föreläsning 6 pekare och pekare tillsammans med arrayer Vi ska nu undersöka vad pekare egentligen är och hur de relaterar till arrayer. Det är ett centralt tema i C-programmering. Vi följer boken och går

Läs mer

Bakgrund och motivation. Definition av algoritmer Beskrivningssätt Algoritmanalys. Algoritmer. Lars Larsson VT 2007. Lars Larsson Algoritmer 1

Bakgrund och motivation. Definition av algoritmer Beskrivningssätt Algoritmanalys. Algoritmer. Lars Larsson VT 2007. Lars Larsson Algoritmer 1 Algoritmer Lars Larsson VT 2007 Lars Larsson Algoritmer 1 1 2 3 4 5 Lars Larsson Algoritmer 2 Ni som går denna kurs är framtidens projektledare inom mjukvaruutveckling. Som ledare måste ni göra svåra beslut

Läs mer

Övning 6. Ali Tofigh 24 Oktober, 2006

Övning 6. Ali Tofigh 24 Oktober, 2006 Övning 6 Ali Tofigh 24 Oktober, 2006 1 Sortering Att sortera behöver man göra väldigt ofta i programmering. Python tillhandahåller bland annat en metod i listor för detta ändamål. Det enda metoden behöver

Läs mer

Grundläggande datalogi - Övning 3

Grundläggande datalogi - Övning 3 Grundläggande datalogi - Övning 3 Björn Terelius November 14, 2008 Utskrift av stackar Tornen i Hanoi Principerna för rekursion: Hitta ett enkelt basfall (som har en känd lösning). Reducera varje annat

Läs mer

Introduktion till programmering SMD180. Föreläsning 3: Funktioner

Introduktion till programmering SMD180. Föreläsning 3: Funktioner Introduktion till programmering Föreläsning 3: Funktioner 1 1 Mer matematik Vi har sett matematiska uttryck med variabler, värden och operatorer, ex: 17+n pi/2 hours*60+minutes Kan man även skriva uttryck

Läs mer

Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet

Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet Föreläsning 8 Sortering och urval TDDC70/91: DALG Utskriftsversion av föreläsning i Datastrukturer och algoritmer 1 oktober 2013 Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet 8.1 Innehåll Innehåll 1 Sortering

Läs mer

TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Tentamen, onsdag 19 oktober 2016, kl 14 18

TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Tentamen, onsdag 19 oktober 2016, kl 14 18 TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Tentamen, onsdag 19 oktober 2016, kl 14 18 Läs alla frågorna först, och bestäm dig för i vilken ordning du vill lösa uppgifterna. Skriv tydligt och läsligt.

Läs mer

Rekursion. Rekursiv lösningsstrategi. Algoritmkonstruktion. Exempelproblem Hitta största elementet i en sekvens v i där i 1... n.

Rekursion. Rekursiv lösningsstrategi. Algoritmkonstruktion. Exempelproblem Hitta största elementet i en sekvens v i där i 1... n. Rekursion Dubbel Algoritmkonstruktion Rekursiv lösningsstrategi Vanliga strategier Brute-Force (ren råstyrka) Gå igenom alla fall Greedy (girig strategi) Välj nästa steg efter vad som lokalt verkar bäst

Läs mer

Föreläsning 4 Programmeringsteknik och Matlab DD1312. Logiska operatorer. Listor. Listor, tupler, strängar och forslingor

Föreläsning 4 Programmeringsteknik och Matlab DD1312. Logiska operatorer. Listor. Listor, tupler, strängar och forslingor Föreläsning 4 Programmeringsteknik och Matlab DD1312, tupler, strängar och forslingor Villkor kan kombineras med operatorerna and,or,not Exempel: if pris=100: print Telefonfynd! A B A

Läs mer

Föreläsning 2 Objektorienterad programmering DD1332. Typomvandling

Föreläsning 2 Objektorienterad programmering DD1332. Typomvandling metoder Föreläsning 2 Objektorienterad programmering DD1332 Array [modifierare] String metodnamn (String parameter) Returtyp (utdata typ) i detta fall String Indata typ i detta fall String 1 De får man

Läs mer

Bankkonto - övning. Övning 2 Skriv en metod, geträntan, som returnerar räntan.

Bankkonto - övning. Övning 2 Skriv en metod, geträntan, som returnerar räntan. Bankkonto - övning Övningar att göra efter lärardemostration. Filen bankkonto.zip innehåller ett projekt med klassen Bankkonto. Zippa upp denna fil och öppna projektet i BlueJ och skriv vidare på klassen

Läs mer

Kodexempel från Programmering 2 Tobias Wrigstad, Ph.D.

Kodexempel från Programmering 2 Tobias Wrigstad, Ph.D. Kodexempel från Programmering 2 Tobias Wrigstad, Ph.D. tobias@dsv.su.se Notera att exemplen är i Python 2.5 För att översätta till Python 3.0, gör följande ändringar print(x,y) istället för print x,y input("ett

Läs mer

Samlingar, Gränssitt och Programkonstruktion! Förelasning 11!! TDA540 Objektorienterad Programmering!

Samlingar, Gränssitt och Programkonstruktion! Förelasning 11!! TDA540 Objektorienterad Programmering! Samlingar, Gränssitt och Programkonstruktion! Förelasning 11!! TDA540 Objektorienterad Programmering! Samlingar Vi kommer att behöva hantera samlingar av objekt - Har oftast använd Array (fält) - Bra om

Läs mer

Funktioner och programstruktur. Föreläsning 5

Funktioner 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 mer

*Pekarvärden *Pekarvariabler & *

*Pekarvärden *Pekarvariabler & * *Pekarvärden *Pekarvariabler & * Motivering Pekare är ett fundamentalt koncept i C (och C++) Multipla returvärden från funktioner. Arrayer hanteras via pekare Dynamiskt minne (kommer i slutet av kursen)

Läs mer

Alla datorprogram har en sak gemensam; alla processerar indata för att producera något slags resultat, utdata.

Alla datorprogram har en sak gemensam; alla processerar indata för att producera något slags resultat, utdata. Att förstå variabler Alla datorprogram har en sak gemensam; alla processerar indata för att producera något slags resultat, utdata. Vad är en variabel? En variabel är en plats att lagra information. Precis

Läs mer

Funktioner och programstruktur. Föreläsning 5

Funktioner 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 mer

Uppgifter teknik HT17 (uppdaterad v. 40)

Uppgifter teknik HT17 (uppdaterad v. 40) Uppgifter teknik HT17 (uppdaterad v. 40) Uppgifterna bedöms inte, de är bara till för att öva. Samarbeta gärna med andra! Du behöver inte skriva ner svaren, men se till att du förstår lösningarna! 1. Det

Läs mer

Föreläsning 5 Innehåll

Föreläsning 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 mer

Algoritmanalys. Genomsnittligen behövs n/2 jämförelser vilket är proportionellt mot n, vi säger att vi har en O(n) algoritm.

Algoritmanalys. Genomsnittligen behövs n/2 jämförelser vilket är proportionellt mot n, vi säger att vi har en O(n) algoritm. Algoritmanalys Analys av algoritmer används för att uppskatta effektivitet. Om vi t. ex. har n stycken tal lagrat i en array och vi vill linjärsöka i denna. Det betyder att vi måste leta i arrayen tills

Läs mer

Planering av ett större program, del 2 - for och listor. Linda Mannila

Planering av ett större program, del 2 - for och listor. Linda Mannila Planering av ett större program, del 2 - for och listor Linda Mannila 9.10.2007 Vad kan vi nu? Primitiva datatyper Tal, strängar, booleska värden Utskrift Indata Felhantering Funktioner och moduler (grunder)

Läs mer

Sökning och sortering

Sökning och sortering Sökning och sortering Programmering för språkteknologer 2 Sara Stymne 2013-09-16 Idag Sökning Analys av algoritmer komplexitet Sortering Vad är sökning? Sökning innebär att hitta ett värde i en samling

Läs mer

TDDE44 Programmering, grundkurs

TDDE44 Programmering, grundkurs TDDE44 Programmering, grundkurs Föreläsning 1 Jody Foo, jody.foo@liu.se Föreläsningsöversikt Vad ingår i "Programmering, grundkurs"? Kursöversikt Datorer, program, programmeringsspråk Kort om nästa föreläsning

Läs mer

Laboration: Whitebox- och blackboxtesting

Laboration: Whitebox- och blackboxtesting Tilda11 höstterminen 2011 Laboration: Whitebox- och blackboxtesting Mål med laborationen Du ska lära dig begreppen white-box testing och black-box testing Du ska öva dig på att konstruera testfall Du ska

Läs mer

Lite om felhantering och Exceptions Mer om variabler och parametrar Fält (eng array) och klassen ArrayList.

Lite 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 mer

DD1361 Programmeringsparadigm. Carina Edlund

DD1361 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 mer

TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Dugga 2, , kl 17-19

TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Dugga 2, , kl 17-19 TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Dugga 2, 2017-04-06, kl 17-19 Läs alla frågorna först och bestäm dig för i vilken ordning du vill lösa uppgifterna. Uppgifterna är inte nödvändigtvis i

Läs mer

Att förstå hur man konstruerar modulära program Att kunna skapa nya funktioner Att förstå hur data skickas mellan funktioner

Att förstå hur man konstruerar modulära program Att kunna skapa nya funktioner Att förstå hur data skickas mellan funktioner Lektion 4, del 1, kapitel 10 Funktioner i JavaScript Inlärningsmål Att förstå hur man konstruerar modulära program Att kunna skapa nya funktioner Att förstå hur data skickas mellan funktioner Introduktion

Läs mer

Instruktioner - Datortentamen TDDD73 Funktionell och imperativ programmering i Python TDDE24 Funktionell och imperativ programmering del 2

Instruktioner - Datortentamen TDDD73 Funktionell och imperativ programmering i Python TDDE24 Funktionell och imperativ programmering del 2 Instruktioner - Datortentamen TDDD73 Funktionell och imperativ programmering i Python TDDE24 Funktionell och imperativ programmering del 2 Hjälpmedel Följande hjälpmedel är tillåtna: Exakt en valfri bok,

Läs mer

Några saker till och lite om snabbare sortering

Några saker till och lite om snabbare sortering Några saker till och lite om snabbare sortering Generellt om avbrott Generera avbrott Snabb sortering principer Snabb sortering i Scheme och Python QuickSort (dela städat slå ihop) Mergesort (dela slå

Läs mer

TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Datortenta , kl 14-18

TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Datortenta , kl 14-18 TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Datortenta - 017-10-7, kl 14-18 Läs alla frågorna först och bestäm dig för i vilken ordning du vill lösa uppgifterna. Uppgifterna är inte nödvändigtvis

Läs mer

Python vecka 41-42: Individuell programmering

Python vecka 41-42: Individuell programmering Python vecka 41-42: Individuell programmering Under veckorna 41 och 42 övar vi individuell programmering. Syftet är att befästa och kontrollera kunskaper och färdigheter från tidigare veckor. Inget nytt

Läs mer

Föreläsning 10. Besiktningsprotokollet

Föreläsning 10. Besiktningsprotokollet Föreläsning 10 Besiktningsprotokollet 1 Besiktningsprotokollet 2 Användarvänlighet Informativa utskrifter Programmet ska tala om för användaren vad programmet gör i varje steg och vilken inmatning som

Läs mer

MATLAB. Python. Det finns flera andra program som liknar MATLAB. Sage, Octave, Maple och...

MATLAB. Python. Det finns flera andra program som liknar MATLAB. Sage, Octave, Maple och... Allt du behöver veta om MATLAB: Industristandard för numeriska beräkningar och simulationer. Används som ett steg i utvecklingen (rapid prototyping) Har ett syntax Ett teleskopord för «matrix laboratory»

Läs mer

729G04 Programmering och diskret matematik. Föreläsning 7

729G04 Programmering och diskret matematik. Föreläsning 7 729G04 Programmering och diskret matematik Föreläsning 7 Föreläsningsöversikt Information Interaktion via text Läsa från fil Skriva till fil Spara och läsa abstrakta datatyper från fil Information Felaktigt

Läs mer

Subtyping, co- och contra-variance. Objekt-orienterad programmering och design Alex Gerdes, 2016

Subtyping, co- och contra-variance. Objekt-orienterad programmering och design Alex Gerdes, 2016 Subtyping, co- och contra-variance Objekt-orienterad programmering och design Alex Gerdes, 2016 Typer Java har två sorters typer primitiva typer och referens-typer. Primitiva typer är typer för värden:

Läs mer

729G04 Programmering och diskret matematik TEN kl 8-12

729G04 Programmering och diskret matematik TEN kl 8-12 729G04 Programmering och diskret matematik TEN4 091120 kl 8-12 Examinator: Annika Silvervarg, telefonnummer 013-284068 Hjälpmedel: Dator, penna och suddgummi. Uppgifter: Tentamen består av 4 uppgifter

Läs mer

Objektorienterad programmering E. Back to Basics. En annan version av printtable. Ett enkelt exempel. Föreläsning 10

Objektorienterad programmering E. Back to Basics. En annan version av printtable. Ett enkelt exempel. Föreläsning 10 Objektorienterad programmering E Föreläsning 10 Rekursion Länkade datastrukturer Back to Basics Exekvera programmet för hand! public class Param { public static int f(int x) { return x+1; public static

Läs mer

v. 42 Python HT17 En introduktion Oscar Bergqvist

v. 42 Python HT17 En introduktion Oscar Bergqvist v. 42 HT17 Python En introduktion Oscar Bergqvist oscar.bergqvist@stockholm.se 1 Innehåll 2 IDLE... 3 2.1 Det interaktiva läget... 3 2.2 Standardläget... 3 2.3 Färger i IDLE... 3 3 Variabler... 3 3.1 Namn...

Läs mer