劇情簡介:
格裏姆森教授 Prof.Eric Grimson
職業:麻省理工學院計算機科學與工程系的教授
學位:裏賈納大數學和學物理學士、麻省理工學院數學博士學位。格裏姆森教授是麻省理工學院計算機科學和人工智能實驗室成員,並在麻省理工學院獲得了玻色教學卓越獎。
這門課程適用於那些擁有很少或沒有編程經驗的學生,它致力於使學生理解計算機在解決問題中的作用,並且幫助學生,不論其專業,使他們對於能夠完成有用的小程序的目標充滿信心。這門課程將使用Python語言進行教學。
- 01:課程目標:數據類型、運算、變量
- 02:分支、條件和循環
- 03:循環程序一般代碼樣式
- 04:函數抽象、遞歸簡介
- 05:浮點數、逐次逼近、求平方根
- 06:二分法、牛頓法、列表簡介
- 07:算法複雜度:對數、線性、二次、指數
- 08:折半搜索、泡沫排序和選擇排序
- 09:分治法、歸併排序、異常
- 10:測試和調試
- 11:調試、背包問題、動態規劃簡介
- 12:動態規劃:重複子問題、最優子結構
- 13:動態規則、重疊的子問題、最優子結構
- 14:面對對象編程簡介
- 15:抽象數據類型、類與方法
- 16:對裝、繼承、遮蔽
- 17:計算模型:隨機游走模擬
- 18:表示模擬結果、Pylab作圖
- 19:有偏隨機游走、分佈
- 20:蒙特卡洛模擬、估算
- 21:驗證模擬結果、曲線擬合、線性迴歸
- 22:正態、均勻和指數分佈
- 23:股市模擬
- 24:課程總回顧:按計算機科學家那樣思考