Dies ist eine Einreichung für die Neujahrs-Schreibherausforderung 2025: Retro’ing and Debugging 2024.
Ich habe den Kurs „Algorithmen Teil I“ an der Princeton University auf Coursera begonnen und finde den Inhalt solide. Ich meine, es wird buchstäblich von dem Mann gelehrt, der DAS Buch über Algorithmen geschrieben hat, Robert Sedgwick.
Der Kurs deckt den Großteil dessen ab, was zum Verständnis von Algorithmen erforderlich ist. Es dient als großartiger Leitfaden für das, was Sie lernen müssen. Allerdings habe ich einige Bedenken hinsichtlich der Art und Weise, wie der Kurs vermittelt wird und wie die Inhalte im Buch präsentiert werden.
Erreichte Erfolge
Durch die Teilnahme an diesem Kurs konnte ich ein grundlegendes Verständnis von Algorithmen aufbauen. Ich habe mich mit Schlüsselkonzepten wie Sortieren, Suchen und Datenstrukturen wie Stapeln und Warteschlangen vertraut gemacht. Das Erledigen der Aufgaben war eine lohnende Erfahrung, da ich die anfängliche Verwirrung überwinden musste, um zu funktionierenden Lösungen zu gelangen. Darüber hinaus war das Erlernen der Übersetzung von Algorithmen mithilfe von KI-Tools in JavaScript eine bedeutende Errungenschaft, die meine Vielseitigkeit beim Programmieren erweitert hat.
Gelernte Lektionen
Eine der wichtigsten Lektionen, die ich gelernt habe, ist, wie wichtig es ist, komplexe Themen in überschaubare Teile zu zerlegen. Durch die Nutzung von ChatGPT und Claude.ai konnte ich umfangreiche Java-basierte Erklärungen in JavaScript übersetzen, womit ich besser vertraut bin. Dieser Prozess verbesserte nicht nur mein Verständnis des Materials, sondern zeigte mir auch, wie wichtig es ist, Ressourcen zu finden, die meinen Lernstil ergänzen. Eine weitere Lektion war die Wichtigkeit von Beharrlichkeit – viele Algorithmen schienen zunächst überwältigend, ergaben aber durch wiederholtes Üben und Üben einen Sinn.
Herausforderungen
Erstens waren die Vorlesungen unerträglich langweilig. Roberts Stimme ist so monoton, dass es schwierig wurde, aufmerksam zu sein. Heutzutage werden Inhalte häufig auf visuell ansprechende Weise mithilfe auffälliger Grafiken und interaktiver Folien präsentiert, die deutlich veranschaulichen, wie ein Array neu angeordnet wird oder wie Knoten verbunden werden. In diesem Kurs wird jedoch lediglich eine statische Folie für die Dauer der Vorlesung angezeigt.
Zweitens ist das Buch von Anfang bis Ende sehr textlastig, mit komplizierten Sätzen. Da ich neu in Java war, könnte das zu meinem Problem beigetragen haben. Am Ende habe ich ChatGPT und Claude.ai verwendet, um die Informationen aufzuschlüsseln. Sie übersetzten die Algorithmen in JavaScript und erklärten die Konzepte Schritt für Schritt, wodurch sie viel einfacher zu verstehen waren.
Drittens habe ich gelesen, dass viele der Algorithmen im Kurs auf eine Weise implementiert sind, die sich unnötig kompliziert anfühlt. Der Kurs verwendet beispielsweise häufig While-Schleifen mit „true“ als Bedingung und enthält dann viele if-Anweisungen mit „break“ darin. Dieser Stil kann schwer zu befolgen sein und scheint nicht ideal zu sein.
Spiegelung
Obwohl dieser Kurs hoch bewertet wird, fand ich ihn langweilig und die textreiche Präsentation des Buches hat nicht geholfen. Trotzdem bin ich stolz auf die Fähigkeiten, die ich durch Beharrlichkeit und kreative Problemlösung entwickelt habe. Sobald ich mehr Erfahrung mit Java gesammelt habe, werde ich den Kurs vielleicht noch einmal besuchen und mit einer neuen Perspektive an ihn herangehen. Insgesamt hat diese Erfahrung gezeigt, wie wichtig es ist, die Ressourcen an meinen Lernstil anzupassen und moderne Tools zu verwenden, um Verständnislücken zu schließen.
Wenn einer von Ihnen bis hierhin gelesen hat und darüber nachdenkt, an diesem Kurs teilzunehmen, können Sie gerne einen Kommentar hinterlassen. Wenn Sie den Kurs bereits besucht haben, bin ich auch neugierig auf Ihre Meinung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAlgorithmen I – Princeton – Coursera-Rezension. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Aufstrebende Technologien stellen sowohl Bedrohungen dar und verbessert die Plattformunabhängigkeit von Java. 1) Cloud Computing- und Containerisierungstechnologien wie Docker verbessern die Unabhängigkeit der Java -Plattform, müssen jedoch optimiert werden, um sich an verschiedene Cloud -Umgebungen anzupassen. 2) WebAssembly erstellt Java -Code über Graalvm, wodurch die Unabhängigkeit der Plattform erweitert wird, muss jedoch mit anderen Sprachen um die Leistung konkurrieren.

Verschiedene JVM -Implementierungen können die Unabhängigkeit von Plattformen bieten, ihre Leistung ist jedoch etwas unterschiedlich. 1. OracleHotSpot und OpenJDKJVM können in der Plattformunabhängigkeit ähnlich erfolgen, aber OpenJDK erfordert möglicherweise eine zusätzliche Konfiguration. 2. IBMJ9JVM führt eine Optimierung für bestimmte Betriebssysteme durch. 3.. Graalvm unterstützt mehrere Sprachen und erfordert zusätzliche Konfiguration. 4. Azulzingjvm erfordert spezifische Plattformanpassungen.

Die Unabhängigkeit der Plattform senkt die Entwicklungskosten und verkürzt die Entwicklungszeit, indem es denselben Code -Satz auf mehreren Betriebssystemen ausführt. Insbesondere manifestiert es sich als: 1. Reduzieren Sie die Entwicklungszeit, es ist nur ein Codesatz erforderlich; 2. Reduzieren Sie die Wartungskosten und vereinen Sie den Testprozess; 3.. Schnelle Iteration und Teamzusammenarbeit, um den Bereitstellungsprozess zu vereinfachen.

Java'SplatformIndependenceFacilitateCodereuseByAllowingByteCodetorunonanyPlatformWitHajvm.1) EntwicklungscanwriteCodeonceforconsistentBehavioracrossplattforms.2) AUFTURET ISREITUNG ISRECTIONSUCDEDESCODEDOSNEWRITED.3)) und

Um plattformspezifische Probleme in Java-Anwendungen zu lösen, können Sie die folgenden Schritte ausführen: 1. Verwenden Sie die Systemklasse von Java, um die Systemeigenschaften anzuzeigen, um die laufende Umgebung zu verstehen. 2. Verwenden Sie die Dateiklasse oder das Paket von Java.nio.file, um Dateipfade zu verarbeiten. 3. Laden Sie die lokale Bibliothek gemäß den Bedingungen des Betriebssystems. 4. Verwenden Sie VisualVM oder JProfiler, um die plattformübergreifende Leistung zu optimieren. 5. Stellen Sie sicher, dass die Testumgebung durch Docker -Containerisierung mit der Produktionsumgebung übereinstimmt. 6. Verwenden Sie GitHubactions, um automatisierte Tests auf mehreren Plattformen durchzuführen. Diese Methoden tragen dazu bei, plattformspezifische Probleme in Java-Anwendungen effektiv zu lösen.

Der Klassenlader stellt die Konsistenz und Kompatibilität von Java-Programmen auf verschiedenen Plattformen durch ein einheitliches Klassendateiformat, dynamische Lade-, übergeordnete Delegationsmodell und plattformunabhängige Bytecode und erreicht Plattformunabhängigkeit.

Der vom Java-Compiler generierte Code ist plattformunabhängig, aber der Code, der letztendlich ausgeführt wird, ist plattformspezifisch. 1. Java-Quellcode wird in plattformunabhängige Bytecode zusammengestellt. 2. Die JVM wandelt Bytecode für eine bestimmte Plattform in den Maschinencode um und stellt den plattformübergreifenden Betrieb sicher, aber die Leistung kann unterschiedlich sein.

Multithreading ist für die moderne Programmierung wichtig, da es die Reaktionsfähigkeit und die Nutzung der Ressourcen verbessern und komplexe gleichzeitige Aufgaben erledigen kann. JVM sorgt für die Konsistenz und Effizienz von Multithreads auf verschiedenen Betriebssystemen durch Thread Mapping, Planungsmechanismus und Synchronisationssperrmechanismus.


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