CS61A-1:computer_science

计算机科学是一个很宏大的命题，每个人可能只是从事其中的一小块儿内容，但行业工作者都有一个共同的敌人，那就是复杂性，而我们的武器便是抽象 对于完全没有编程经验的人建议CS10课程 课程的目标是学习，而不是让人们去show off what they already know 第一节课相当于是导论，最后以莎士比亚的所有文章作为数据内容，向我们展示了一下一些有趣的对于数据的操作

一个难受的问题就是似乎不能注册，难受了，不过不影响，操作可以本地进行。

disc 00&lab 00

其实就相当于是环境搭建和一些基础的命令 感觉cs61a里面的这个全自动评分系统挺好的，而且还可以离线进行，真的很适合我们这种不是伯克利的学生偷学

CS61A-2:functions

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Expressions

所有表达式都能用函数表示，然后调用函数来使用——call 这里展示了程序是如何call这些函数来调用的

Name,Assignment,and User-Defined Functions

对于函数的名字进行了讲解，最后的一个例子很有意思反正我错了 The answer is : min(max(2, min(max(1, 5),3)), 4) =>min(max(2, 3), 4) => min(3,4)

Environment Diagrams

在online python tutor中你可以一行一行的查看代码运行结果，形成paragram

Defining Functions

在def和:中间的是，函数签名，它告诉你函数的名字和参数 函数体，定义了函数的作用，最简单的函数体就是一个return表达式 在执行过程中，对于def，它会将函数名和函数体绑定在一起 环境是一系列frame，frame是一系列的函数名和函数体的绑定，环境可以是local frame或者global frame 寻找frame的时候先在本地然后在全局环境 这个代码如何运行的

CH1.1&1.2

SICP

HOMEWORK

HW 01:functions,control

CS61A-3:control

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我好羡慕啊，国外的老师真的是想让你狠狠的学会，连如何去办公室的路线都给你规划好了，并且专门留出了工作人员专门解决作业问题，专门的空间供大家讨论学习。当然，还是得主动参加才有效果。

print & none

函数分为pure function和side effect function，一般来说函数最后会return一个值，便是pure function side effect比如print函数就是将输入作为输出，返回的值是none，none是python里的空函数，这个值在解释器里不会被作为结果输出

![[1_3_1CS61A-1,2,3,4_image_1.png|运行原理图]]

Multiple environment

def定义一个函数，但它并不会运行，在函数被call（调用）时用参数替换形参，会创建出一个新的frame，然后在新的环境下运行 调用的时候会在一个global frame下面生成几个不同的local frame也就是不同的环境来运行程序

Miscellaneous Python Features

目前还没有讲过python的内建函数，这实际上很复杂，以后会进行讲解，目前只是讲解一下add和mul 为什么需要有 整数除法，保留商和余数可以始终保留准确的解 -i 参数交互式解释器，可以查看变量值 运行python3 -i ex.py后，运行，其中r被占位符默认为10,如果没有赋值就为10

Conditional statement

后面简单介绍了一下布尔函数

Iteration

在语句中评估header是否为真，然后执行并返回步骤1，会在一个body中重复很多次步骤

CS61A-4:high-order functions

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Example: Prime Factorization(质因数分解)

质因数分解，是大于1的每一个整数被证明只能由一组从小到大排列的质数相乘得到。

def prime_factors(n):
    """print the prime factors of n in non-decreasing order.

    
    >>>prime_factors(8)
    2
    2
    2
    >>>prime_factors(10)
    2
    5
    >>>prime_factors(11)
    11
    >>>prime_factors(12)
    2
    2
    3
    >>>prime_factors(858)
    2
    3
    11
    13
    """
    while n > 1:
        k = smallest_prime_factor(n)
        n = n // k
        print(k)

def smallest_prime_factor(n):
    """Return the smallest k>1 that evenly divides n."""
    k = 2
    while n % k != 0:
        k = k + 1
    return k

我们进入这个网站看它的运行框架图[[https://pythontutor.com/]] 可以一步一步查看这个代码是如何运行起来的 其中再写代码的时候，先不管底层如何实现，先写顶层代码，假装我们有这样的一个函数，它可以做某件事，这实际上就是一种抽象，然后在后续的代码中我们再写出smallest_prime_factor() 其实上面的代码可以写成一个函数，只是两个函数会有更好的易读性，它是一种高层次描述的算法

Iteration Example

迭代的一个例子：斐波那契数列 当我们对代码进行了如上改变之后，它依旧是正确的，因为在运行后还是会进入正确的轨道，它甚至更好，因为它可以算出第一个斐波那契的值

Designing Functions

这一小节向我们介绍了函数的作用，如何设计一个好的函数 在以前没有函数的时候，人们用声明去编程，这常常导致很混乱，后面函数出现了，人们只需要关注函数本身的作用，而不需要去管那些详细的声明 在写函数的时候，我们应该尽量让他保持简单易读，或者有详细的文档讲解如何使用，尽量写出通用的一般函数，这样我们可以一次编写，到处调用。 我们尽量写出剪刀函数，而不是瑞士军刀，这也是linux哲学里的一个工具只做一件事，然后把这件事做到极致。

Higher-Order Functions

找到共同的可以复用的点，然后进行代码设计 这里就是一个高阶函数，将另一个函数作为参数传入高阶函数

Functions as return values

在local def 的语句中，可以引用enclosing函数的参数，将函数作为返回的值 它可以做的事情 higher-order function的好处

• 📅 2023-01-28 敲代码在网站里查看是如何运行的 ✅ 2023-01-28

从图中逐步分解步骤，我们可以看出，这段代码是以函数adder作为make_adder返回的值，所以我们的f = make_adder(2000)运行后其实就相当于是，f = adder(2000),而这个2000就是adder的参数k的值 ^32405e

可以看出ai可以说出原因，但是原因并不是从ai这里找到的，只是理解之后发现它这样说没问题，我们还是不能完全依靠ai

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