2020-2021-1 20201217《信息安全专业导论》第二周学习总结

这个作业属于哪个课程	<班级的链接>（如2020-2021-1信息安全专业导论）
这个作业要求在哪里	<作业要求的链接>(如2020-2021-1信息安全专业导论第二周作业)
这个作业的目标	了解计算机发展和基本组成，知道Linux系统和Windows的区别，优点及缺点。python基本了解
作业正文

教材内容总结

了解了计算系统和计算历史。对算法运算，图灵机有了初步了解.在云班课答题时依旧有困难。

教材学习中的问题和解决方案

• 问题1：奇偶校验位定义没看懂

• 解决方案：网上搜索资料
  

• 解释的比较清晰  举例校验过程
  11001100 ＝有4个1，4 为偶数 ，校验位为 0，则数据变为 11001100 0
  11001101 ＝有5个1，5 为奇数 ，校验位为 1，则数据变为 11001101 1
   用处是确定传输代码的正确性
   这是通信上的一个名词，就是说发出方在信息包中包含一个校验玛，接受方通过这个校验玛来判断所传输的信息是否完整，是否发生错误需要重发

• 问题2：什么时候能用大O分析

• 解决方案：以下源自博客

  先来看一个简单的栗子，来分析下下面这段代码的时间复杂度：

  1.  
     /**
  2.  
     * 累加求和
  3.  
     * @param n 数据规模 n->∞
  4.  
     * @return
  5.  
     */
  6.  
     public int sum(int n){
  7.  
     int sum = 0;
  8.  
     int i = 0;
  9.  
     for (;i<n;i++){
  10.  
      sum = sum + i;
  11.  
      }
  12.  
      return sum;
  13.  
      }

  上面是一个累加求和的方法

  上面是一个累加求和的方法，假设每条语句的执行时间为单位时间unit_time，那这个方法对于数据规模n来说，总的执行时间为多少呢？

  很容易看出，第7、8两行代码都只执行一次，各为unit_time，第9、10两行代码都执行n次，各为n*unit_time，所以总的时间相加得T(n)=unit_time+unit_time+n*unit_time+n*unit_time=(2n+2)*unit_time。

  用f(n)来表示代码的执行次数和数据规模的关系，即f(n)=2n+2。当n趋近于无穷大时，f(n)中的常数项对于整个公式的值的影响可以忽略，同样，系数相比于数据规模n也可以忽略不计。最后变为f(n) = n,即总的执行时间T(n)与数据规模n成正比。上面的分析方法就是"大O表示法"的主要思想，用公式来表示就是：

   

  n：数据规模，通俗点说就是函数中的那个变量n

  f(n)：代码总的执行次数和数据规模的关系

  T(n)：代码的执行时间(并不是代码实际的执行时间，这里表示代码执行时间和数据规模之间的关系)（这句话终于让我懂了）

代码调试中的问题和解决过程

• 问题1：输入代码显示not found command

• 解决方案：查找书籍，加强记忆。

• 问题2：输入代码时会忽略分隔符，空格等导致无法运行

• 解决方案：加强联系

  	代码行数（新增/累计）	博客量（新增/累积）	学习时间（新增/累积）	重要成长
  目标	5000	30	450
  第一周	200/200	2/2	18
  第二周	50/250	3/5	15