《计算机程序构造与解释》读书笔记(一)

文章目录

    • 1. 概念是为什么?
    • 2. 构造过程的抽象
      • 2.1 程序设计的基本要素
        • 2.1.1 表达式
        • 2.1.2 命名和环境
        • 2.1.3 组合式的求值
        • 2.1.4 复合过程
        • 2.1.5 过程应用的代换模型
        • 2.1.6 条件表达式和谓词
    • 3. 过程与它们产生的计算
      • 3.1 线性的递归与迭代
      • 3.2 树形递归
      • 3.3 成本的计算
    • 4.用高阶函数做抽象
      • 4.1 过程作为参数
      • 4.2 用 lambda
      • 4.3 过程作为一般性方法
      • 4.4 过程作为返回值
    • 5. 写在最后

最近有点「间歇性踌躇满志,持续性混吃等死」,难道是因为工作太久?

随便什么原因,还得靠强大(微弱)的意志努力调整下状态,所以以一份炸鸡块作为奖励开始写本应该早就写完的读书笔记。

1. 概念是为什么?

「面向对象」和「面向过程」是在编程的路上最初的接触的到两个概念。靠着肌肉记忆,还能够说出面向对象的特性是封装、继承和多态。但是你有没有思考过这些概念是如何被提出的?

「万物皆有因果,万象皆随因缘。」

面向对象和面向过程是编程的时候的两种切入角度,以前觉得,既然面向对象时后面提出的,那大抵是因为「面向对象」是更好的吧。其实则不然,这种编程思维的使用必须结合实际场景,比如采用的语言、抽象的事物等来进行判断。你想要用 C 语言来写面向对象可以,但是对于使用者来说,这必然是耗时、费力且不省心的。

「甲之蜜糖,乙之砒霜」

其实程序设计的时候,从上层看需要处理的要素无非两类:

  • 过程
  • 数据

数据是一种我们希望去操作的东西,而过程就是操作这些数据的规则的描述。面向对象 和 面向过程这两种编程的思路,应该就是取自程序的组成部分

基于应试教育的影响,我们养成了看到概念就背,考试只字不差的填就好的思维。但是在真实的世界中,概念绝非单纯是要你记忆的,概念就是在人们之间建立起一个统一的空间,尽可能的确保我们看到的和所理解的都是在一个层面上。就好像是 C++ 中,同一个命名空间中看到的变量的命名和值是一致的一样。

2. 构造过程的抽象

2.1 程序设计的基本要素

做一份炸鸡块需要鸡块、油、各种调料和厨师,那程序设计的基本要素是什么呢?木有想到包括什么的话,那可以看看下图猜猜他们都是什么?

《计算机程序构造与解释》读书笔记(一)_第1张图片

2.1.1 表达式

表达式的概率很好理解,比如:

  • 1235 :这是个数字组成的表达式
  • + / *:这是一个过程组成的表达式
  • (+ 137 349):这是个复合表达式,称之为组合式子

注:(+ 137 349)这个一个前缀表达式,思考为什么存在前缀表达式这种设计?

很简单,因为它适用于带有任意个实参的过程。

2.1.2 命名和环境

(define size 2)

这是一个表达式,此处 size 变量于数值 2 的别名,这称之为命名,而以后的运算过程中可以通过 size 这个名字去引用其值,保存名称和数值的这种存储关系的称之为环境。

2.1.3 组合式的求值

对下列表达式求值

(* (+ 2 (* 4 6)))
   (+ 3 5 7)

分解一下上述表达式,需要将求值规则应用于 4 个不同的表达式。求值过程中子表达式不断递归向上求值的过程,称之为树形积累。如下图所示

《计算机程序构造与解释》读书笔记(一)_第2张图片

2.1.4 复合过程

总结一下前面的内容:

  • 数和算术运算是基本的数据和过程。
  • 组合式的嵌套提供了一种组织起多个操作的方法。
  • 定义是一种受限的抽象手段,它为名字关联相应的值。

而过程的定义是指为复合操作提供名字,而后就可以将这样的操作作为一个单元使用。比如:

(define (square x) (* x x))

上述的定义为:square 这个定义为平方表达式,其操作是 x*x,过程定义的一般形式是:

(define (  ) )

2.1.5 过程应用的代换模型

代换模式的两种方式:

  • 先对运算符和各个运算对象求值,而后将得到的过程应用于得到的实际参数。
  • 先不求运算对象的值,直到实际需要它们时再去求值。(惰性求值)

注:

  1. 惰性求值的好处是,对于相同的子表达式不用求值多次
  2. 今天晚上跟同事讨论 severless 的优化点的时候,一位同事提出的 js object 跟 go struct 的转换可以延后到 js 在使用的时候在求值,也是这个思路

2.1.6 条件表达式和谓词

至此,我们能够定义过程,但是没有办法根据不同的条件,选择不同的处理过程。所以大多数高级语言都会提供 if 或 swatch 的条件判断语法。此处于 Lisp 语言为例:

对于下面的表达和 lisp 的翻译

       x 如果 x > 0
|x| =  0 如果 x = 0
       -x 如果 x < 0
(define (abs x))
  (cond ((> x 0) x)
        ((= x 0) 0)
        ((< x 0) -x)
  )

故 Lisp 的一般性形式如下:

(cond ( )
      ( )
      …………
      ( )
      )

此处的 P 就是一个谓词。

3. 过程与它们产生的计算

背会象棋的口诀之后,下一个步骤就是学习一些经典的棋局该如何走。同理在写代码时脑海中有了抽象的概念之后,下一个步骤是学习几种常见的抽象方式。

3.1 线性的递归与迭代

考虑分别用递归和迭代的方式实现阶乘的表达式

n! = n*(n-1)*(n-2)……3*2*1

递归:

(define (factorial n)
   (if (= n 1)
       1
       (* n (factorial (- n 1)))))

迭代:

(define (factorial n)
  (fact-iter 1 1 n)
(define (fact-iter product counter max-count)
    if (> count max-count)
        product
       (fact-iter) (* count product
                   (+ counter 1)
                   max-count))

总结:过程的重新可以从迭代和递归的两种角度考虑。

3.2 树形递归

以斐波那契数列的计算考虑树形递归,其定义规则为:

      0                   如果 n = 0
Fib = 1                   如果 n = 1
      Fib(n-1)+Fib(n-2)   否则

抽象代码实现:

(defeine (fib n)
    cond ((= n 0) 0)
         ((= n 1) 1)
         (else (+ (fib (- n 1))
                  (fib (- n 2)))))

注:该过程所需要的计算步骤随着输入增长而指数性地增长,但是其空间需求只是随着输入而线性增长。

3.3 成本的计算

熟悉各种兵法,但是却不知道该如何选择,其实就是什么都不会吧(ps 突然想起了纸上谈兵的赵括。

不同的计算过程在消耗计算资源的速率上有着巨大的差别,而评估这种差异的方式就是使用增长的阶,即 O(n)。

该章节以求幂为例子,分别解析了递归、迭代和优化迭代的三种解法中消耗的时间和空间。见书 P29

总结:大概从来就没有最优的解法一说吧,所有的解法都是要因地制宜。

4.用高阶函数做抽象

在作用上,过程也就是一类抽象,它们描述了一些对数的复合操作,但是由不依赖于特定的数。例如,在定义:

(define (cube x) (* x x x))

这并不是某个特定数值的立方,而是对于任意的数得到其立方的方法。

4.1 过程作为参数

顾名思义,函数的参数除了一般意义上的数值之外,还可以是某个过程的定义。这个概念并没有什么特殊的,但是引入这个概念的是通过提取了三个 sum_xxx 函数,构造出一个通用的以 sum 过程为参数的框架。「这个思维,是需要在日常的编程工作中逐步有意识的做且反复积累的。

4.2 用 lambda

一般而言,lambda 用与 define 同样的方式创建过程,除了不为有关过程提供名字之外。

(lambda (

例如:

(define (plus4 x) (+ x 4)) <=> (define plus4 (lambda (x) (+ x 4)))

思考:为什么会引入 lambda 表达式这一个概念呢?

答:以我现在的理解程度来解释的话,应该是免除繁杂的子过程(即子函数定义),直接通过 lambda 表达式来表示子过程。嗯,终于知道为什么 js 里这么多的 (x => {……}) 是做了啥

4.3 过程作为一般性方法

额,这不就是 4.1 提到的抽象框架的思考方式……,害的我特意反复读了两遍复杂的数学定义——通过区间折半寻找方程的根,找出函数的不动点(ps 差点被描述劝退。

4.4 过程作为返回值

一家人就要整整齐齐不是,过程除了作为函数的入参也能作为函数的出参。(ps 在某些编程语言是可以的哈

思考:这种函数返回值的方式是不是取自流水线呢,每次只加工一部分,然后剩余的丢给更精细化的产线去处理。

5. 写在最后

原谅我 3,4 小结木有太多的例子,其实也不能怪我,全部都是数学函数,抄来放在这里也没啥用,提取一下中心思想就好。(ps 主要是写太久了,腰痛……

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