码农翻身——写给初学者:编程的本质

本文通过求平方根的实例,深入浅出地讲解了编程的本质,即如何将问题的描述转化为具体的计算过程。强调了算法和数据结构在编程中的核心作用,以及它们与编程语言的关系。

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俗话说,开卷有益, 前几天又翻了下《计算机程序的构造和解释》,看到一个采用牛顿法求平方根的例子,产生了点新的感想,和大家分享下。

平方根的数学定义是这样的,对于一个数x , 如果有另外一个数r,  r大于等于0 ,并且r 的平方等于x , 那 r 就是 x的平方根。

这个定义描述了平方根的一般性事实,但是这是一个声明性的描述,并没有告诉我们一个具体的计算过程。 假设我们要写一个程序,给定一个数x , 怎么求得它的平方根呢?

初学者可能会觉得, 我可以写个这样的程序啊:

 

square_root( x ){

    找到一个r ,确保 r的平方等于 x

    返回r

}

 

但是这个函数一点用都没有,只不过把原来的问题给重新描述了一遍而已。

 

如果有一个这样的编程语言,程序员会非常高兴: 我们可以用声明性的方式来写程序了!只需要告诉计算机说,找到一个r ,使得r的平方等于输入x 即可。

 

但是在当前的计算机体系下面, 这是绝对不可能的,计算机是个笨家伙,它只能按照人类的告诉他的指令一步步的工作, 它突出的优势只是运行得比较快而已。

 

程序员必须要告诉计算机到底该怎么做,怎么去找到那个r, 第一步怎么做,第二步怎么做。。。。。什么时候结束。

 

针对于求平方根的例子, 程序员需要找到一个算法,然后把这个算法的步骤和计算过程用计算机语言描述出来,形成计算机指令。

 

这个计算过程大概长这个样子:

先猜测r = 1 , 判断r 的平方和x 是不是非常接近(例如相差0.0001)

如果不接近,让 r = (r+x/r) / 2, 继续判断r的平方 与 x 是不是非常接近

如果不接近, 继续让 r = (r+x/r)/2 。。。。。

 

对于 x =2 , 其计算过程如下:

很明显,这是一个逐渐逼近的过程,计算的次数越多,越逼近真正的平方根。

改写为编程语言描述:

请暂停阅读10秒钟, 仔细体会上述的计算过程,它和之前声明性描述有什么区别。

 

一个描述平方根是什么, 另外一个描述求平方根计算机具体怎么做。

 

无论多么复杂的程序,无论的前端之王javascript , 还是后端的java ,无论是面向过程的还是面向对象的,最终的做的同样的事情:把用户描述的需求(通常是声明式的)变成计算机可以理解,可以运算的步骤。

 

“是什么” 和 “怎么做”之间有着巨大的鸿沟,这个鸿沟就需要程序员的大脑去填补。 求平方根是个非常单纯的例子,已经有数学家们想好了具体的计算办法, 程序员翻译一下,变成计算机语言就行。

 

现实中这样的好事儿是不多的, 比如说你们公司要搞个社交化的促销: 用户连续x天转发某个活动到朋友圈就可以获得奖品, 转发的有效时间是早上9点至晚上10点, 同一天转发多次只算一次。

 

在实现上你首先得记录用户什么时间转发的,然后对转发时间排个序,过滤掉那些无效的转发,计算这些用户的转发时间没有连续性, 连续的天数到了指定的数值没有。 ---  这就不存在现成的算法,程序员需要自己想出计算的步骤,然后用代码实现。

 

可以看出,这不需要高深的数学知识,就是找到一个合适的算法和数据结构来描述它,这是编程最最基本的能力。

 

对于小白来说, 通过自学和培训,可能很快学会一个语言的使用, 可是基本能力不加强,早晚要吃亏的。最突出的表现是给他一个很简单的业务,他花了很长时间才写出一个漏洞百出的版本。

 

随着业务越来越复杂,一个领域的问题会和其他领域的问题交织纠缠在一起,让复杂度大大增加,简单的一个或几个算法和数据结构是搞不定的,  这时候必须得用一些辅助的手段才能解决,比如使用封装、分层、模式、分布式等等, 这是属于另外一个维度的设计能力了, 这种能力和编程语言都没有关系。

 

初学者完全可以先学会编程语言和框架,先具备工作能力,然后必须加强数据结构和算法的训练,随着经验的积累,慢慢地扩展到设计和架构层面。

转自码农翻身微信公众号文章

写给初学者:编程的本质

本书将演绎方法应用于程序设计,讨论程序与保证它们能正确工作的抽象数学理论之间的联系。书中把理论的规程、基于这些理论写出的算法,以及描述算法性质的引理定理一起呈现给读者。 第1章 基础 1 1.1 理念范畴:实体,类别,类属 1 1.2 值 2 1.3 对象 4 1.4 过程 6 1.5 规范类型 7 1.6 规范过程 8 1.7 概念 10 1.8 总结 14 第2章 变换及其轨道 15 2.1 变换 15 2.2 轨道 18 2.3 碰撞点 21 2.4 轨道规模的度量 27 2.5 动作 28 2.6 总结 29 第3章 可结合运算 31 3.1 可结合性 31 3.2 计算乘幂 32 3.3 程序变换 35 3.4 处理特殊情况的过程 40 3.5 参数化算法 43 3.6 线性递归 44 3.7 累积过程 47 3.8 总结 48 第4章 线性序 49 4.1 关系的分类 49 4.2 全序弱序 51 4.3 按序选取 52 4.4 自然全序 62 4.5 派生过程组 63 4.6 按序选取过程的扩展 63 4.7 总结 64 第5章 有序代数结构 65 5.1 基本代数结构 65 5.2 有序代数结构 70 5.3 求余 72 5.4 最大公因子 76 5.5 广义gcd 79 5.6 Steingcd 81 5.7 商 82 5.8 负量的商余数 84 5.9 概念及其模型 87 5.10 计算机整数类型 88 5.11 结论 89 第6章 迭代器 91 6.1 可读性 91 6.2 迭代器 92 6.3 范围 94 6.4 可读范围 97 6.5 递增的范围 106 6.6 前向迭代器 108 6.7 索引迭代器 113 6.8 双向迭代器 114 6.9 随机访问迭代器 115 6.10 总结 117 第7章 坐标结构 119 7.1 二叉坐标 119 7.2 双向二叉坐标 123 7.3 坐标结构 129 7.4 同构,等价有序 129 7.5 总结 137 第8章 后继可变的坐标 139 8.1 链接迭代器 139 8.2 链接重整 140 8.3 链接重整的应用 147 8.4 链接的二叉坐标 151 8.5 结论 155 第9章 拷贝 157 9.1 可写性 157 9.2 基于位置的拷贝 159 9.3 基于谓词的拷贝 166 9.4 范围的交换 174 9.5 总结 178 第10章 重整 179 10.1 置换 179 10.2 重整 182 10.3 反转算法 184 10.4 轮换算法 188 10.5 算法选择 196 10.6 总结 200 第11章 划分归并 201 11.1 划分 201 11.2 平衡的归约 207 11.3 归并 212 11.4 总结 218 第12章 复合对象 219 12.1 简单复合对象 219 12.2 动态序列 227 12.3 基础类型 233 12.4 总结 236 跋 237 附录 A 数学表示 241 附录B 程序设计语言 243 参考文献 253 索引 257
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