Algorithm Design And Problem-solving
Resumen
Before a single line of code is written, a good programmer has a plan: they break the problem into parts, design each part as an algorithm, decide how to test it, and check it works by tracing it by hand. This topic is the toolkit every programmer uses to turn a vague problem into a working, reliable solution.
You will learn the program development life cycle, how to decompose a problem into sub-systems, the standard methods such as totalling, counting and finding the maximum and minimum, validation and verification checks, how to choose good test data, how to complete a trace table for a dry run, and how to find and fix errors in algorithms. Pseudocode here follows the Cambridge 0478 conventions. By the end you should be able to write, trace and correct algorithms with confidence.
Objetivos
- 1 Understand the program development life cycle, limited to: analysis, design, coding and testing
- 2 (a) Understand that every computer system is made up of sub-systems, which are made up of further sub-systems (b) Understand how a problem can be decomposed into its component parts (c) Use different methods to design and construct a solution to a problem
- 3 Explain the purpose of a given algorithm
- 4 Understand standard methods of solution
- 5 (a) Understand the need for validation checks to be made on input data and the different types of validation check (b) Understand the need for verification checks to be made on input data and the different types of verification check
- 6 Suggest and apply suitable test data
- 7 Complete a trace table to document a dry-run of an algorithm
- 8 Identify errors in given algorithms and suggest ways of correcting these errors
- 9 Write and amend algorithms for given problems or scenarios, using: pseudocode, program code and flowcharts
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Nota de la lección
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Evaluación de la lección
Felicitaciones por completar la lección del Algorithm Design And Problem-solving. Ahora que has explorado el conceptos e ideas clave, es hora de poner a prueba tus conocimientos. Esta sección ofrece una variedad de prácticas Preguntas diseñadas para reforzar su comprensión y ayudarle a evaluar su comprensión del material.
Te encontrarás con una variedad de tipos de preguntas, incluyendo preguntas de opción múltiple, preguntas de respuesta corta y preguntas de ensayo. Cada pregunta está cuidadosamente diseñada para evaluar diferentes aspectos de tu conocimiento y habilidades de pensamiento crítico.
Utiliza esta sección de evaluación como una oportunidad para reforzar tu comprensión del tema e identificar cualquier área en la que puedas necesitar un estudio adicional. No te desanimes por los desafíos que encuentres; en su lugar, míralos como oportunidades para el crecimiento y la mejora.
- Which is NOT one of the four stages of the program development life cycle? A. analysis B. design C. marketing D. testing Answer: C
- Splitting a system into smaller sub-systems is called: A. validation B. decomposition C. iteration D. verification Answer: B
- A check that an age entered is between 0 and 100 is which type of validation? A. presence check B. length check C. range check D. format check Answer: C
- For a value that must be between 10 and 100, which pair is boundary test data? A. 50 and 60 B. 9 and 10 C. "ten" and 5 D. 200 and 300 Answer: B
- Which tool is used to dry-run an algorithm by hand, recording each variable as it changes? A. structure diagram B. flowchart C. trace table D. firewall Answer: C
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Libros Recomendados
Para seguir aprendiendo, recursos abiertos
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Sección del libro
Algorithm Design and Discovery
"Introduction to Computer Science: Algorithm Design and Discovery" by OpenStax, OpenStax, Rice University, licensed under CC BY-NC-SA 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/). Source: https://openstax.org/books/introduction-computer-science/pages/3-2-algorithm-design-and-discovery. Access for free at https://openstax.org/books/introduction-computer-science/pages/1-introduction
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Sección del libro
Computational Thinking
"Introduction to Computer Science: Computational Thinking" by OpenStax, OpenStax, Rice University, licensed under CC BY-NC-SA 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/). Source: https://openstax.org/books/introduction-computer-science/pages/2-1-computational-thinking. Access for free at https://openstax.org/books/introduction-computer-science/pages/1-introduction
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