Algorithm Design And Problem-solving
Aperçu
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.
Objectifs
- 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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Évaluation de la leçon
Félicitations, vous avez terminé la leçon sur Algorithm Design And Problem-solving. Maintenant que vous avez exploré le concepts et idées clés, il est temps de mettre vos connaissances à lépreuve. Cette section propose une variété de pratiques des questions conçues pour renforcer votre compréhension et vous aider à évaluer votre compréhension de la matière.
Vous rencontrerez un mélange de types de questions, y compris des questions à choix multiple, des questions à réponse courte et des questions de rédaction. Chaque question est soigneusement conçue pour évaluer différents aspects de vos connaissances et de vos compétences en pensée critique.
Utilisez cette section d'évaluation comme une occasion de renforcer votre compréhension du sujet et d'identifier les domaines où vous pourriez avoir besoin d'étudier davantage. Ne soyez pas découragé par les défis que vous rencontrez ; considérez-les plutôt comme des opportunités de croissance et d'amélioration.
- 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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Livres recommandés
Pour aller plus loin, ressources libres
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Section de manuel
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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Section de manuel
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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