文章目录
- 计算思维
- 自顶向下的设计方法
- 实例
- 步骤
- 顶层设计
- 输出介绍信息
- 获取参数输入
- 程序核心:比赛过程
- 代码
- 自底向上
计算思维
- 实证思维:以实验和验证为特征
- 逻辑思维:以推理和演绎为特征
- 计算思维:以设计和构造为特征
计算思维的本质:抽象(Abstraction)和自动化(Automation)
自顶向下的设计方法
一个总问题开始,试图把它表达为很小的问题组成的解决办法,进而可以很容易的解决
“大事化小,小事化了”
实例
步骤
- 打印程序的介绍性信息
- 获得程序需要的参数probA, probB, n
- 利用球员A和B的能力值(获胜概率)模拟n次比赛
- 输出结果
这就是自顶向下的顶层设计,程序框架出来了,大的问题化成了一个个具体的小问题
顶层设计
# 自定向下第一步——顶层设计
# --------先将整体思路设计出----------------------
def main():
# 输出介绍信息
printIntro()
# 获取用户输入
probA, probB, n = getInputs() # 能力值(获胜概率)和次数
# 模拟n次比赛
winsA, winsB = simNGames(n, probA, probB)
# 输出结果
printSummary(winsA, winsB)
main()
输出介绍信息
# 开始向下设计
def printIntro():
print("这个程序模拟两个选手A和B的某种竞技比赛")
print("程序运行时,需要输入A和B的能力值(0~1),模拟比赛次数")
获取参数输入
def getInputs():
a = eval(input("请输入选手A的能力值(0~1):"))
b = eval(input("请输入选手B的能力值(0~1):"))
n = eval(input("请输入模拟次数:"))
return a, b ,n
程序核心:比赛过程
def simNGames(n, probA, probB):
"""程序核心:模拟比赛过程"""
winsA, winsB = 0, 0 # 各赢多少次
for i in range(n):
scoreA, scoreB = simOneGame(probA, probB) # 单次比赛
if scoreA > scoreB:
winsA += 1
else:
winsB += 1
return winsA, winsB
def simOneGame(probA, probB):
scoreA, scoreB = 0, 0 # 得分
serving = "A" # 发球方
while not gameOver(scoreA, scoreB):
random_win = random.randint(0, 1)
if serving == "A":
if random_win < probA: # 发球方是否赢得了比分
scoreA += 1
else:
serving = "B"
else:
if random_win < probB:
scoreB += 1
else:
serving = "A"
return scoreA, scoreB
def gameOver(a, b):
return a==15 or b==15 # 谁先到15分就赢下单次比赛
代码
import random
# 开始向下设计
def printIntro():
print("这个程序模拟两个选手A和B的某种竞技比赛")
print("程序运行时,需要输入A和B的能力值(0~1),模拟比赛次数")
def getInputs():
a = eval(input("请输入选手A的能力值(0~1):"))
b = eval(input("请输入选手B的能力值(0~1):"))
n = eval(input("请输入模拟次数:"))
return a, b ,n
# ---------游戏过程-----------------------------------------
def simNGames(n, probA, probB):
"""程序核心:模拟比赛过程"""
winsA, winsB = 0, 0 # 各赢多少次
for i in range(n):
scoreA, scoreB = simOneGame(probA, probB) # 单次比赛
if scoreA > scoreB:
winsA += 1
else:
winsB += 1
return winsA, winsB
def simOneGame(probA, probB):
scoreA, scoreB = 0, 0 # 得分
serving = "A" # 发球方
while not gameOver(scoreA, scoreB):
random_win = random.randint(0, 1)
if serving == "A":
if random_win < probA: # 发球方是否赢得了比分
scoreA += 1
else:
serving = "B"
else:
if random_win < probB:
scoreB += 1
else:
serving = "A"
return scoreA, scoreB
def gameOver(scoreA, scoreB):
return scoreA==15 or scoreB==15 # 谁先到15分就赢下单次比赛
# ------------------------------------------------
def printSummary(winsA, winsB):
n = winsA + winsB
print("竞技分析开始,一共模拟了{}次比赛".format(n))
print("选手A获胜{}场".format(winsA))
print("选手B获胜{}场".format(winsB))
"""自顶向下设计方法"""
# 自定向下第一步——顶层设计
# --------先将整体思路设计出----------------------
def main():
# 输出介绍信息
printIntro()
# 获取用户输入
probA, probB, n = getInputs() # 能力值和次数
# 模拟n次比赛
winsA, winsB = simNGames(n, probA, probB)
# 输出结果
printSummary(winsA, winsB)
main()
这个程序模拟两个选手A和B的某种竞技比赛
程序运行时,需要输入A和B的能力值(0~1),模拟比赛次数
请输入选手A的能力值(0~1): 0.5
请输入选手B的能力值(0~1): 0.45
请输入模拟次数: 10
竞技分析开始,一共模拟了10次比赛
选手A获胜3场
选手B获胜7场
自底向上
- 开展测试的最好办法也是将程序分成小部分逐个测试
- 执行中等规模程序的最好办法就是从结构图最底层开始,逐步向上升,先运行和测试一个基本函数,再测试由基本函数组成的整体函数,有助于定位错位
将上面代码保存为 Match,py
>>> import Match
>>> Match.gameOver(10, 1)
False
>>> Match.gameOver(15, 10)
True
>>> # 说明gameOver是正确的
>>> Match.simOneGame(0.45, 0.5)
(9, 15)
>>> Match.simOneGame(0.45, 0.5)
(15, 5)
>>># 说明simOneGame正确的