sicp exercise1.2.2 runtime microseconds no diff with199 1999 mit-scheme is a bug?

gyumni | Aug. 18, 2019, 11:25 p.m.

mit-scheme1不知道是不是bug,用normal order 应该没问题

2019-08-21(6:36:05 PM)完成E122是1加11个0加1

1(11个0)1和1(12个0)1『13vs14』是1加12个0加1

 

search-for-primes how to do that(sccoot yang 费曼)?

note:

 factorial recursive iterative 
Fibonacci  n /5 linear linear linear
sine angle
log log  
(count-change 100) exp       linear  
(define (expt b n)  (n) steps and (n) space  (n) steps and (1) space
 fast-expt
 logarithmically with n in both space and number of steps
 E1.1.6a logarithmic number of steps invariant quantity
(define (* a b) linear   
(define (gcd a b)
  logarithm linear
(define (expmod base exp m)
logarithmically with the exponent
 
     
10,000 should take about 10 times as long as testing for primes around 1000. 我不知道根号十和 growth of (n),
我根号和log的学的不好,按说一个数的幂,反过来,
,还有就是,大O为log的确定,是用到了square,square 以幂为底增长
log(square) 幂(fib) (他们是怎么确定的关于幂和log的猜想
 
 
   

 

 

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brown1730and...

...热爱不是欲望,wancheng ,wancheng
  Unspecified return value
看来是runtime starttime or finishtime issus starttime is another runtime because runtime(missing mit python) is a number of nowtimeing

Applicative order versus normal orderid

和替代模型,以下有些想法关于我认为linerrecursive process是normal order 是错误的,我仔细观察了1.1.5,然后发现前2/3章没有nor order ,所有的替代模型都是AO

 
发现我对大O的说法在含糊  
我看到了一个新词,改变了一个标签

iterative exponentiation process

原来recursive是可以被换掉的(也许不可以换掉但是可以加上exponentiation)
原来recursive是可以被换掉的 话说这两者有什么区别exp和fib?define只加上了一个exp,然后logn是否只适应于literative还是recusive也可以,都可以只改变了space

关于幂和log的猜想这是我的总结,1.1.5和1.2整个的

Applicative order versus normal orderi

这里用到了上一篇文章的sicp概要

如下1.15,介绍了AO和NO主要是AO,但是NO本身也很有用吧(有几个例子,一是练习题define(p)(p))

然后是liner liter  和 liner n! proess(关于为什么是这样命名是有原因的,重点是hide infomation about liner n!引出O概念)

在1.2.1和1.1.2

1.2.1引出了space 和这个 time or called steps (compete the n How to mean that)

由于我不知道怎么介绍grown order Since the testing algorithm has order of growth of (n),据我看来

这句话有两层意思,一句是,完成需要的steps

还有一句是,step 与step之间的growth,是成n的,至于这里,那个黄金比例1+√5/2于1.2.2的之后出现,那时已经学完了a+b->a, b->a,有参数也叫做local name boud name 的变化,是从fib 开始,fib的两个define就是一个缩影,嗯!。。,介绍的策略是延迟操作与state varible,嗯。。。(思考中)

在linerrecursive process 中,我学了n!的AO实现,App order,不,是normal order,(这里的疑问笔记上有是替代模型,是tree fig1.3)形状是延迟的形状,然后引入了策略patterns

It specifies how each stage of the process is built upon the previous stage.    ,n(n-1),然后是一个  linear iterative process 

我又想到了一个知识点就是关于总容易忽略的special form 第一个是define 还有name - object 三规则,这个规则的知识面跨越了整本书,介绍<>,还有=这类东西都会联想到是环境,name bind varible 还有inter define 还有 name和number numberal 是一个开头(error 例在最后1.2部)

1.2.2

 Fib(n)就是那个时间之间里面那个神奇的东东,这个tree,由此我想到了那个trie in c in cs50 teach 还有不会的local evelon(执行),运行是重复冗余的,就是(n-1)repeated 和最大深度空间(space中文确实要表达少一点)但是确可以用n(n-1)来做  linear iterative process,结论就是

,这个好有趣,因为,把p and countr 放进这个模式里面就得到了linear iterative process,神不神奇,我在那里卡了一会,反复对照fib的实现过程,实现(n-1)(n-2)(n-3)那,最后的方法是把每个p-counter 替换,问题就迎刃而解,这个是a->b->c,我并没有测验,但是欣喜是一种继续的助力吧,tree这里和n!对照time 和 space,要说是time,steps growth of order n,这个和那个cs50当时生疏意会有关,所以,一点就懂了,由于冗余操作。所以成指数的,当时cs50举例8data struct,我的印象是幂steps,我看那个移动,由冒泡算法,还是两两计算,先左,后右,每一个都要重复,与他的深度成@2,那里切换到tree 就是,每个0和1在每一层,每一个node 都有两个braunds,那么tremnal node is n的次幂,space 是n,steps是n2,n个数,每个数有(n-1)个space,node has ,也可以说我在第一层,我需要2,A在第二层,需要2X2,c在第三层,c需要2X2X2,是n幂增长的关系

1.2.3到了square()是log,我的脑力已不够了,log是想缩减tree的冗余,由,。b.b.b.b.b到n(n/2)等等还有add,和fib tree 进下一布,是最大公约,是欧拉到一个如果a/b=r b/r(define (expt b n)

  (if (= n 0)
      1
      (* b (expt b (- n 1)))))

这个公式是幂不是平方,但是b 是logn(expt b n)的值

欧拉公式的define和拉姆算法 欧拉是linear literative process 有state,所以算法是space1是appcation order没有延迟操作,从上到下,1.2.1也是1

 

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