TDDC74 Lab 04 Muterbara strukturer, omgivningar
|
|
- Ingrid Jansson
- för 5 år sedan
- Visningar:
Transkript
1 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 mellan att returnera ett värde och att visa ett värde. Procedurer som minns någon form av data. Lexical closures. 2 Värt att veta Laborationen berör kapitel 3 i kurslitteraturen. För mer läsning se även SICP+03 som finns på pram-sicp pdf När ni är klara med denna labb, fortsätt med laboration 5 så snart ni har möjlighet. 2.1 Filer Börja med att kopiera filerna från ~TDDC74/lab/lab4 till din labb 4-katalog (~/kurs/tddc74/lab4). 1
2 Uppgift Förklara skillnaden mellan att en procedur returnerar ett värde och att en procedur skriver ut ett värde. Förklara även vad som händer, och varför utdata ser ut som det gör, för vart och ett av stegen nedan (efter define-uttrycken) för er labbassistent, antingen på plats eller i kodkommentar: >(define (foo bar) bar) > (define (bar foo) (printf "~a~n" foo)) > (+ (foo 3) 4)???? > (bar 3) > (+ (bar 3) 4)???? > (display (bar 3)) ;; skriv ut returvärdet Uppgift Implementera en egen variant av primitiven for-each. Er implementation, for-each-element, ska ta in en procedur och en lista som argument. Den ska sedan köra sedan proceduren på varje element (på topp-nivån). Till skillnad från map samlar for-each inte upp resultaten. Det enda vi är intresserade av är sidoeffekten. > (for-each-element (lambda (element) (printf "Nuvarande element: ~a~n" element)) (1 2 foo bar 3)) Nuvarande element: 1 Nuvarande element: 2 Nuvarande element: foo Nuvarande element: bar Nuvarande element: 3 > (display (for-each-element (lambda (element) 2
3 (* element 100)) (1))) #<void> Notera att vi inte får tillbaka något från for-each-element. Vi applicerar (kör) funktionen vi skickar med, vi multiplicerar 1*100=100, men vi gör inget med resultatet. Vi kan såklart använda den för att uppdatera värden: > (let ([sum 0]) (for-each-element (lambda (num) (set! sum (+ sum num))) ( )) sum) 15 Det vill säga, skapa tillfälligt en bindning sum, uppdatera den ett antal gånger, returnera värdet i slutet. Uppgift I denna uppgift ska vi börja utforska lexical closures, där vi knyter samman en procedur med en omgivning (och därmed indirekt med en uppsättning bindningar). På så vis kan man få procedurer som minns data. Skriv en procedur count-calls som returnerar antalet gånger den har blivit anropad. Detta ska göras med en intern räknare. Ni får alltså inte ha en global räknare, något i stil med (define *counter* 0). Proceduren ska också kunna nollställa sin räknare och kontrollera hur många gånger den har blivit anropad utan att den räknas upp. Alltså, om count-calls anropas med symbolen how-many-calls ska räknarens värde returneras. Om anropet görs med symbolen reset ska räknaren nollställas. > (count-calls how-many-calls) 3 > (count-calls how-many-calls) 3
4 4 > (count-calls reset) > (count-calls how-many-calls) 0 > (count-calls how-many-calls) 1 Notera att antalet argument som count-calls anropas med varierar 1. Titta i SICP+03 eller i annat material på kurshemsidan om ni inte är säkra på hur ni ska börja implementera proceduren. Uppgift Det kan ibland vara intressant att veta ungefär hur många gånger en procedur anropas, för att se om den skalar väl. Mer allmänt kan det vara intressant att paketera procedurer på sätt som förändrar hur man anropar dem, kontrollerar att indata är korrekt, eller gör någon annan beräkning. I denna övning ska ni implementera en procedur make-monitored. Den ska som indata ta en procedur fn, och som utdata returnera en procedur som har en intern räknare. Varje gång den nya versionen av funktionen anropas, ska fn anropas, och räknaren räknas upp. Precis som i en tidigare uppgift ska man även kunna anropa den returnerade proceduren med symbolerna how-many-calls och reset. Vid alla andra argument ska fn anropas med övriga argument samt att räknaren ska stegas upp. I denna uppgift är apply mycket lämplig att använda. apply tar in en procedur och en lista och applicerar (kör) sedan proceduren med alla argument i listan. Följande två anrop är alltså desamma: > (apply max ( )) 5 > (max ) 5 Så här ska make-monitored fungera: > (define monitored-max (make-monitored max)) > (monitored-max ) 1 Lästips: 4
5 6 > (max ) 30 > (monitored-max how-many-calls) 1 > (monitored-max reset) > (monitored-max how-many-calls) 0 Vi kan också göra en helt annan monitored -procedur. Notera att den får en helt egen räknare. > (define fac (make-monitored (lambda (num) (if (zero? num) 1 (* num (fac (- num 1))))))) > (fac how-many-calls) 0 > (fac 3) 6 > (fac how-many-calls) 4 > (monitored-max how-many-calls) 0 Uppgift En rekursiv procedur med iterativ processlösningsmodell (tänk sum-iter) kan enkelt transformeras till en iterativ procedur genom att utnyttja en enkel loop-procedur utan argument. Istället för att passa med nya versioner av gamla värden (med rekursiva anrop som (fak (+ n 1) (+ acc n))), uppdaterar man dem med (till exempel med set!). Er uppgift är att översätta en enkel rekusiv procedur till detta mönster. Antag att vi har följande rekursiva procedur som går genom en lista: (define (rev lst) (define (rev-iter lst res) 5
6 (if (null? lst) res (rev-iter (cdr lst) (cons (car lst) res)))) (rev-iter lst ())) Definiera en ny variant genom att skriva er kod på angivna platser: (define (rev lst) (let ([res ()]) (define (loop) (cond [(null? lst) <er kod> ] [else <ngn kod> (loop)])) (loop))) 3 Muterbara data, pekarändringar När vi tidigare har ändrat på data, har vi egentligen tagit gamla namn och ändrat vad de är knutna till. Ta till exempel detta kodstycke: (define *var* (mcons 1 2)) (set! *var* (mcons 1 x)) Först säger vi att det-som-kallas-*var* ska vara (det muterbara) paret (1. 2). Sedan säger vi att det som kallas *var* ska vara paret (1. x). Rent tekniskt ändrar vi aldrig något inuti paret (1. 2). Det vi gör på set!- raden är att skapa ett helt nytt (nästan likadant) par, och säga att namnet *var* ska peka på det. Eftersom det gamla paret inte används längre, städas det bort. I denna uppgift kommer vi att stöta på en muterbar datatyp, en där vi kan ändra i själva innehållet. Uppgift Öppna filen pram-la04-mut.rkt som ni kopierade i början av labben 2. Kör 2 Den finns annars i TDDC74/lab/lab4/pram-la04-mut.rkt 6
7 uttrycken och förklara vad som händer. Vad kommer att skrivas i parenteser som värdet på start? Rita även låd-och-pekar diagram för att illustrera hur cons-cellerna är uppbyggda och vilka pekare som ändras. Gör inte kopior av cons-cellerna utan visa bara vilka pekare som har ändrats. 4 Inlämning Även för denna laboration finns en färdig uppsättning första tester att köra. Kopiera autotest-la04.rkt från TDDC74/lab/lab4 till samma katalog som filen ni skriver i, uppdatera filens require-rad, och skriv följande kod i slutet av er fil i Dr. Racket: (provide (all-defined-out)). Kör sedan autotest-la04.rkt. Får ni ett fel så läs vad felet säger! Det kan även vara intressant att ta en titt på hur autotest-filen ser ut inuti. 7
8 Appendix A Nya tillåtna primitiver: apply when void begin unless set! display newline Länktips: 8
TDDC74 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 - 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 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 merTDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Datortenta , kl 14-18
TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Datortenta - 2018-06-07, kl 14-18 Läs alla frågorna först och bestäm dig för i vilken ordning du vill lösa uppgifterna. Uppgifterna är inte nödvändigtvis
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 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 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 merTDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Datortenta , kl 08-12
TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Datortenta - 2019-05-27, kl 08-12 Läs alla frågorna först och bestäm dig för i vilken ordning du vill lösa uppgifterna. Uppgifterna är inte nödvändigtvis
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 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 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 merTDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Dugga 2, , kl 14-16
TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Dugga 2, 207-04-06, kl 4-6 Läs alla frågorna först och bestäm dig för i vilken ordning du vill lösa uppgifterna. Uppgifterna är inte nödvändigtvis i svårighetsordning.
Läs merTDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Datordugga 2 - exempel
TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Datordugga 2 - exempel Läs alla frågorna först och bestäm dig för i vilken ordning du vill lösa uppgifterna. Uppgifterna är inte nödvändigtvis i svårighetsordning.
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 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 merTDDC74 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 merTDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Dugga 1, kl 14-16
TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Dugga 1, 2017-02-22 kl 14-16 Läs alla frågorna först och bestäm dig för i vilken ordning du vill lösa uppgifterna. Uppgifterna är inte nödvändigtvis i
Läs merTDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Datortenta
TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Datortenta - 2017-08-26 Läs alla frågorna först och bestäm dig för i vilken ordning du vill lösa uppgifterna. Uppgifterna är inte nödvändigtvis i svårighetsordning.
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 merTDDC74 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 merTDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Dugga 2, kl 8 10, 5 mars 2015
TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Dugga 2, kl 8 10, 5 mars 2015 Läs alla frågorna först, och bestäm dig för i vilken ordning du vill lösa uppgifterna. Skriv tydligt och läsligt. Använd
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 merTDDC74 Programmering, abstraktion och modellering DUGGA 2
1 Tekniska högskolan vid Linköpings universitet Institutionen för datavetenskap Anders Haraldsson TDDC74 Programmering, abstraktion och modellering DUGGA 2 Torsdag 19 feb 2009 8-10 Namn: Personnummer:
Läs merTDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Dugga 2, Tid: kl 08-10, Datum:
TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Dugga 2, Tid: kl 08-10, Skriv tydligt så att inte dina lösningar missförstås. Använd väl valda namn på parametrar och indentera din kod. Även om det i
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 merTDDC74 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 merTDDC74 FÖRELÄSNING 9 ANDERS MÄRAK LEFFLER IDA/HCS
TDDC74 FÖRELÄSNING 9 ANDERS MÄRAK LEFFLER IDA/HCS 180226 Idag (ADT), OOP i Racket, labb 5 2 Allmän info Duggan. Laboration 4 deadline. Planering framöver Muddy cards (nästa timme) 3 Lite repetition ADT
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 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 merLösningsförslag. TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering. Dugga 3 (provkod TEN1), Tid: kl 14-16, Datum:
Dugga 3 (provkod TEN1), Tid: kl 14-16, Datum: 2013-03-12 Lösningsförslag Dugga 3 (provkod TEN1), Tid: kl 14-16, Datum: 2013-03- 12 Läs alla frågorna först och bestäm dig för den ordning som passar dig
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 merTentamen i. TDDC67 Funktionell programmering och Lisp
1 Linköpings tekniska högskola Institutionen för datavetenskap Anders Haraldsson Tentamen i TDDC67 Funktionell programmering och Lisp och äldre kurser TDDC57 Programmering, Lisp och funktionell programmering
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 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 merTDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering. Provkod TEN1, Tid: kl 14-18, , Kåra
Tentamen Provkod TEN1, Tid: kl 14-18, 2013-06- 07, Kåra Läs alla frågorna först och bestäm dig för den ordning som passar dig bäst. Även om det i uppgi;en står a< du skall skriva en procedur/funk?on, så
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 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 merTDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Dugga 1, exempeldugga
TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Dugga 1, exempeldugga Läs alla frågorna först och bestäm dig för i vilken ordning du vill lösa uppgifterna. Uppgifterna är inte nödvändigtvis i svårighetsordning.
Läs merImperativ programmering. Imperativ programmering konstruktioner i Lisp. Datastrukturer (kap ) arraystruktur poststruktur
Imperativ programmering konstruktioner i Lisp Imperativ programmering I den imperativa programmeringen skriver vi program satsvist. Datastrukturer (kap.-.) aystruktur poststruktur Iterativa uttryck (avs.)
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 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 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 merInstitutionen för datavetenskap, DAT060, Laboration 2 2 För denna enkla simulerings skull kommer handen att representeras som ett par tal μ värdet på
DAT 060 Laboration 2 I Malmös kasino Institutionen för datavetenskap 17 juni 2002 Per tänkte dryga ut sitt magra studielån genom att jobba som labbassistent på sommarkursen. Tyvärr fanns det redan tillräckligt
Läs merÄndringsbar (mutable compound) data. TDDC74 Programmering: abstraktion och modellering. Sätta - samman listor kopiering. Hitta sista cons-cellen
TDDC74 Programmering: abstraktion och modellering Ändringsbar (mutable comound) data Att göra strukturförändringar i listor Ändra car- och cdr-ekare SICP 3 (del ) Föreläsning 8 Anders Haraldsson (set-car!
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 merTDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Dugga 2, kl 8 10, 3 mars 2016
TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Dugga 2, kl 8 10, 3 mars 2016 Läs alla frågorna först och bestäm dig för i vilken ordning du vill lösa uppgifterna. Uppgifterna är inte ornade i någon
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 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 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 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 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 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 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 merMMA132: Laboration 2 Matriser i MATLAB
MMA132: Laboration 2 Matriser i MATLAB Introduktion I den här labben skall vi lära oss hur man använder matriser och vektorer i MATLAB. Det är rekommerad att du ser till att ha laborationshandledningen
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 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 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 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 merProcedurer 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 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 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 merLänkade listor kan ingå som en del av språket, dock ej i C Länkade listor är ett alternativ till:
Länkade listor i C Länkade listor kan ingå som en del av språket, dock ej i C Länkade listor är ett alternativ till: Dynamiskt allokerad array Arrayer allokerade på stacken Kan alltså användas till att
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 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 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 merModularitet och tillstånd. Stora system kräver en uppdelning. En lösning: modularitet. Basera programmets struktur på den fysiska systemets struktur:
Modularitet och tillstånd Stora system kräver en uppdelning. En lösning: modularitet Basera programmets struktur på den fysiska systemets struktur: En fysisk objekt en beräkningsobjekt Ett agerande en
Läs merBörja med att kopiera källkoden till din scheme-katalog (som du skapade i Laboration 1).
Laboration 3 Grafiska figurer I den här laborationen skall du konstruera ett schemeprogram som kan rita rektanglar, punkter, cirklar, linjer och bilder som består utav en eller flera av nyss nämnda figurer.
Läs merImperativ programmering. Föreläsning 2
Imperativ programmering 1DL126 3p Föreläsning 2 Imperativ programmering Kännetecken för imperativa språk: Programmet består av en serie instruktioner. Olika språk har olika uppsättningar av instruktioner.
Läs merTDIU01 - Programmering i C++, grundkurs
TDIU01 - Programmering i C++, grundkurs Pekare och Listor Eric Elfving Institutionen för datavetenskap 31 oktober 2014 Översikt 2/41 Internminne Pekare Dynamiska datastrukturer (Enkellänkade) listor Arbeta
Läs merFunktionell 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 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 merBankkonto - 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 merI dag: Blockstruktur, omgivningar, problemlösning
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
Läs merTentamen *:58/ID100V Programmering i C Exempel 3
DSV Tentamen *:58/ID100V Sid 1(5) Tentamen *:58/ID100V Programmering i C Exempel 3 Denna tentamen består av fyra uppgifter som tillsammans kan de ge maximalt 22 poäng. För godkänt resultat krävs minst
Läs merMiniprojekt: MEX och molekyldynamik
4 september 2013 Miniprojekt 1 (5) Beräkningsvetenskap DV Institutionen för informationsteknologi Beräkningsvetenskap Besöksadress: Polacksbacken, hus 2 Lägerhyddsvägen 2 Postadress: Box 337 751 05 Uppsala
Läs merFöreläsning 6: Introduktion av listor
Föreläsning 6: Introduktion av listor Med hjälp av pekare kan man bygga upp datastrukturer på olika sätt. Bland annat kan man bygga upp listor bestående av någon typ av data. Begreppet lista bör förklaras.
Läs merFunktionens deklaration
Funktioner - 1 Teknik för stora program #include #include......... cout
Läs merKopiering av objekt i Java
1 (6) Kopiering av objekt i Java Först När du läser detta papper bör du samtidigt studera dokumentationen för klasserna Object, Cloneable (java.lang) och ArrayList (java.util). Mycket blir klarare genom
Läs merC++ Funktioner 1. int summa( int a, int b) //funktionshuvud { return a+b; //funktionskropp } Värmdö Gymnasium Programmering B ++ Datainstitutionen
C++ Funktioner 1 Teori När programmen blir större och mer komplicerade är det bra att kunna dela upp programmet i olika delar som gör specifika saker, vilket kan göra programmet mer lättläst. Ett sätt
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 merSCB :-0. Uno Holmer, Chalmers, höger 2 Ex. Induktiv definition av lista. // Basfall
Rekursiva funktioner Föreläsning 10 (Weiss kap. 7) Induktion och rekursion Rekursiva funktioner och processer Weiss 7.1-3 (7.4, 7.5.3 utgår) Fibonaccital (7.3.4) Exempel: Balansering av mobil (kod se lab
Läs merSymbolisk data. quote. (define a 1) (define b 2) (jacek johan david) (list a b)
Symbolisk data (1 2 3 4) (a b c d) (jacek johan david) ((jacek "jacek@cs.lth.se") (johan "johang@cs.lth.se") (david "dat99dpe@ludat.lth.se")) ((anna 13) (per 11) (klas 9) (eva 4)) (+ (* 23 4) (/ y x))
Läs merSökning 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 merTentamen 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 merInstruktioner - Datortentamen TDDE24 och TDDD73 Funktionell och imperativ programmering (i Python)
Instruktioner - Datortentamen TDDE24 och TDDD73 Funktionell och imperativ programmering (i Python) Hjälpmedel Följande hjälpmedel är tillåtna: Exakt en valfri bok, t.ex. den rekommenderade kursboken. Boken
Läs merFöreläsning 6: Metoder och fält (arrays)
TDA 545: Objektorienterad programmering Föreläsning 6: Metoder och fält (arrays) Magnus Myréen Chalmers, läsperiod 1, 2015-2016 I (föregående och) denna föreläsning Läsanvisning: kap 2 & 13 meddelanden
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 merInstruktioner - 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 merDagens program. Programmeringsteknik och Matlab. Objektorienterad programmering. Vad är vitsen med att ha både metoder och data i objekten?
Programmeringsteknik och Matlab Övning 4 Dagens program Övningsgrupp 2 (Sal Q22/E32) Johannes Hjorth hjorth@nada.kth.se Rum 4538 på plan 5 i D-huset 08-790 69 02 Kurshemsida: http://www.nada.kth.se/kurser/kth/2d1312
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 merLinjärt minne. Sammanhängande minne är ej flexibelt. Effektivt
Binära träd (forts) Ett binärt träd kan lagras i ett enda sammanhängande minne Roten har index 1 Vänster barn till nod i har index 2*i Höger barn till nod i har index 2*i + 1 Föräldern till nod i har index
Läs merInstruktioner - 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 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 merLinköpings Tekniska Högskola Instutitionen för Datavetenskap (IDA) Torbjörn Jonsson, Erik Nilsson Lab 2: Underprogram
Mål Lab 2: Underprogram Följande laboration introducerar underprogram; procedurer, funktioner och operatorer. I denna laboration kommer du att lära dig: Hur man skriver underprogram och hur dessa anropas.
Läs merAgenda. Arrayer deklaration, åtkomst Makron Flerdimensionella arrayer Initiering Strängar Funktioner och arrayer. Övningar nu och då
Agenda Arrayer deklaration, åtkomst Makron Flerdimensionella arrayer Initiering Strängar Funktioner och arrayer Övningar nu och då 1 Motivering I de flesta problem ingår att hantera multipla data I de
Läs merFly me to the moon. Laboration om relationer, TDDC75 Diskreta strukturer. Mikael Asplund. 5 september 2017
Fly me to the moon Laboration om relationer, TDDC75 Diskreta strukturer Mikael Asplund 5 september 2017 1 Inledning Denna laboration i diskret matematik a r ta nkt att ge en inblick i hur programmering
Läs merLära dig analysera större och mer komplicerade problem och formulera lösningar innan du implementerar.
Laboration 5 Mängder Syfte Lära dig analysera större och mer komplicerade problem och formulera lösningar innan du implementerar. Lära dig kombinera på ett lämpligt sätt de begrepp och metoder som du har
Läs merNågra 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 merObjektorienterad programmering. Fält som funktionsresultat. Mer om fält: att uppdatera ett parameterfält. Kontrast: Parametrar av primitiv typ
orienterad programmering Föreläsning 3 Exempel: Telefonboken Fält som funktionsresultat Exempel Definiera static double[] vectorsum(double[] a, double[] b) Betrakta sedan följande kodavsnitt:... double[]
Läs mer