大学计算机基础：算法与计算思维导论

"该资源是西南林业大学计算机与信息学院的大学计算机基础与计算思维课程资料，主要涵盖了第四章‘算法与程序设计基础’的内容，包括可计算问题、图灵机、解决问题的方法、框图表示算法、常用编程语言简介以及Python程序设计的初步知识。" 在计算机科学中，"大学计算机基础与计算思维"是一门关键的入门课程，它旨在教授学生如何理解和解决计算问题。本章的核心概念是"算法与程序设计基础"，这是所有计算机科学学习的基础。算法可以被定义为解决特定问题的有序步骤，它们必须具备五个基本特征：有穷性、确定性、可行性、输入和输出。有穷性意味着算法必须在有限步骤内结束，确定性确保每一步都有明确的含义，可行性则指算法的每一步都可以通过已知的操作执行。此外，算法还需要输入和输出，输入是问题的数据，输出是问题的解答。 算法设计时，我们关注几个关键要求：正确性，确保算法对正确输入产生正确结果；可读性，便于理解和修改；健壮性，即使面对非法输入也能妥善处理；高效率，减少执行时间；以及低存储量，减少所需内存。这些原则有助于创建有效且实用的算法。 计算的可行性是算法设计与分析的基石，这引出了计算模型的概念，如图灵机。图灵机由A.M.图灵提出，是一种抽象的计算模型，用于模拟任何计算过程。图灵机和其他计算模型，如递归函数和算盘机，已被证明具有等价的计算能力，这意味着任何能在这些模型上实现的算法理论上都可以在其他模型上实现。 在这一章中，除了理论概念，还会介绍如何用框图来表示算法，这是一种直观的图形化表示方式，有助于非程序员理解算法流程。此外，还会有对常用编程语言的简介，让学生对编程有个初步的认识。特别提到了Python，一种流行的编程语言，适合初学者，其简洁的语法和强大的功能使得Python成为教学和实践的首选语言。附录部分可能包含Python的常用知识，帮助学生快速上手编程。 这门课程将引导学生深入理解计算的本质，掌握算法设计的基本原则，并通过Python编程实践，为他们未来在计算机科学领域的深入学习打下坚实的基础。