本次作业你将熟悉 Java 的基本类型 (primitive type), 表达式 (expression) 和控制结构 (control flow). 这些"面向过程"的方法是实现"面向对象"编程的基础. 另一方面, 你将复习模块化编程 (modular programming): 练习如何定义, 使用静态函数, 使用静态类编写一个简单的库. 希望此次作业能够帮助你了解 Java 的基础语法, 特别是它与 C 语言的区别. 同时, 希望通过强调"模块化"的概念, 为今后学习面向对象的设计打下基础.
Java 为一些基本类型提供了封装 (Wrapper). 通过封装, Java 可以提供更丰富的面向的基本类型操作. 以下我们以整型为例说明如何使用这些基本类型的封装. 考虑一个32位整型变量
int a = 0;用户可以对 a 进行加法, 乘法等运算. 但对一些较复杂的操作, 仍需要自行实现. 例如, 给定一个由数字组成的字符串 ("12235"), 将其转换成对应的整数 (问题: C 语言这个功能是如何实现?). 为了更方便用户使用, Java 将整型封装成为 Integer 类, 并在其中提供了一些针对整型的复杂操作. 例如, 为了将字符串转换成为整型, Integer 类提供了静态方法 parseInt():
String s = "12235";
int a = Integer.parseInt(s);
System.out.println(a == 12235);又如, Integer 类提供了方法 toBinaryString(), 返回整形变量的二进制表示字符串:
int a = 11235;
String s = Integer.toBinaryString(a):
System.out.println(s);事实上, 除了使用 Integer 类的静态方法外, 我们也可以使用 Integer 类的对象:
Integer a = new Integer(11235);. 在作为函数参数时, 或者在赋值表达式中, Integer 对象和 int 可以通用. 例如对于上面的 Integer 对象 a, 我们可以将其赋值给 int 型变量 bint b = a;, 反之亦然. Java 编译器提供了这些情况下 int 到 Integer 对象的自动转换 (称为 autoboxing), 以及 Integer 对象到 int 的转换 (称为 unboxing). 关于 autoboxing 和 unboxing 可以参考这里.
关于 Integer 类的详细文档在这里. 除了整型外, 对于一些其他基本类型也有类似的封装: Boolean, Byte, Character, Double, Float, Long, Short.
我们可以使用 Math 包中的 random 方法产生 0 到1 间的随机数:
double r = Math.random();例如, 以下代码将以概率 p 输出1, 以概率 1-p 输出0:
double r = Math.random();
if (r < p)
return 1;
else
return 0;Random 类 也提供了产生随机数的接口.
假设int a = 2147483647; (即, Integer.MAX_VALUE). 请问以下语句的输出值是什么? 并解释原因.
System.out.println(a);
System.out.println(a + 1);
System.out.println(2 - a);
System.out.println(-2 - a);
System.out.println(2 * a);
System.out.println(4 * a);函数Math.sqrt(double t) 计算一个数的平方根. 表达式Math.sqrt(2)*Math.sqrt(2) == 2的值是什么?
给定命令行参数 x1, y1, x2, y2. 计算平面上的点 (x1, y1) 和 (x2, y2) 的距离.
计算函数 \(\log x, x, x\log x, x^2, x^3\) 在 \(x=1, 2, 4, 8, 16, ..., 2048\) 处的值. 并比较它们的增长速度.
使用牛顿法计算平方根. 对于可导函数 \(f(x)\), 牛顿法用于计算 \(f\) 的零点 (\(f(x) = 0\)). 令 \(f(x)\) 在 \(t\) 的导数为 \(f'(t)\). 给定初始值 \(x_0\), 首先计算过点 \((x_0, f(x_0))\), 斜率为 \(f'(x_0)\) 的直线与\(x\)轴的交点, 令该点为 \(x_1\). 对 \(x_1\), 计算过点 \((x_1, f(x_1))\), 斜率为\(f'(x_1)\)的直线与\(x\)轴的焦点, 令其为\(x_2\). 重复以上过程直到得到点 \(x_n\) 使得 \(f(x_n) = 0\) (过程参见1). 计算 \(\sqrt{c}\) 等价于找函数 \(f(x) = x^2 -c\) 的零点.
一对夫妻希望得到男孩和女孩. 他们不停的生孩子, 直到一个不同性别的孩子出生. 假设生男孩和女孩的概率均为 0.5. 请通过模拟, 计算出他们平均会有多少个孩子. 并输出有多少可能性有2个孩子, 3个孩子和4个孩子. 假设概率不是 0.5, 结果会有什么不同?
int[] a = { 1, 2, 3 };
int[] b = { 1, 2, 3 };
System.out.println(a == b);Hadamard 矩阵 \(H(N)\) 为 \(N\times N\) 的方阵. 矩阵中的元素为 0 或者 1. \(H(1) = [1]\), \[\begin{eqnarray*} H(N) = \begin{bmatrix} H(N-1) & H(N-1) \\ H(N-1) & \neg H(N-1) \end{bmatrix} \end{eqnarray*}\] 其中 \(\neg H(N-1)\) 表示将\(H(N-1)\)中的0变成1, 1变成0. 例如: \[\begin{eqnarray*} H(2) = \begin{bmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 0 \end{bmatrix}, H(3) = \begin{bmatrix} 1 & 1 & 1 & 1 \\ 1 & 0 & 1 & 0 \\ 1 & 1 & 0 & 0 \\ 1 & 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \end{eqnarray*}\] 给定 \(N\), 请输出 \(H(N)\).
Alice 去参加一个聚会. Bob 也在这个聚会中. 看到 Alice 之后, Bob 把一个和 Alice 有关的八卦谣言告诉了他的一个同伴. 随后谣言开始在聚会中传播. 假设人们都按照以下方式传递谣言: 如果他第一次听到, 则从其他的人中随机选择一个 (除了告诉他的那个人和Alice), 将谣言传递出去. 如果他已经知道了这个谣言, 那么他停止传播. 请通过模拟来估计在谣言传播停止前, 所有人(除了 Alice)都知道这个谣言的概率. 同时, 请估计听到谣言人数的期望值.
给定整数 N , 输出 1 到 N 的所有排列. 利用本题测试第8题中寻找中位数的算法是否正确.
任何 1 到 N 的排列可以定义一个 \(\{1, 2, ..., N\}\) 到自身的函数 (称为一个 N 阶置换). 例如, 令排列 \((2, 5, 4, 3, 1)\) 对应的置换为 \(\sigma\), 则它的取值为 \[\begin{eqnarray*} \sigma(1) = 2, ~ \sigma(2) = 5, ~ \sigma(3) = 4, ~ \sigma(4) = 3, ~ \sigma(5) = 1. \end{eqnarray*}\] 置换 \(\sigma, \tau\) 的积定义为它们的函数复合 \(\tau\circ\sigma\) (即, \(\tau\circ\sigma(i) = \tau(\sigma(i)), ~ \forall i\)). 显然\(\tau\circ\sigma\)同样为一个置换. 例如若 \(\tau = (2, 1, 4, 5, 3), \sigma=(2, 5, 4, 3, 1)\), 则 \(\tau\circ\sigma\) 的取值为 \[\begin{eqnarray*} \tau\circ\sigma(1) = \tau(\sigma(1)) = \tau(2) = 1 \\ \tau\circ\sigma(2) = \tau(\sigma(2)) = \tau(5) = 3 \\ \tau\circ\sigma(3) = \tau(\sigma(3)) = \tau(4) = 5 \\ \tau\circ\sigma(4) = \tau(\sigma(4)) = \tau(3) = 4 \\ \tau\circ\sigma(5) = \tau(\sigma(5)) = \tau(1) = 2 \end{eqnarray*}\] 因此 \(\tau\circ\sigma = (1, 3, 5, 4, 2)\). 定义衡等置换\(e = (1,2,..N)\) (即, \(e(i) = i, ~ \forall i\)). 定义置换 \(\sigma\) 的逆 \(\sigma^{-1}\) 满足 \(\sigma\circ\sigma^{-1} = \sigma^{-1}\circ\sigma = e\). 给定一个置换, 输出它的逆. 要求除了存储置换的数组外不能使用其他的数组.
8 皇后问题. 我们可以用排列代表国际象棋棋盘上皇后的位置. 例如排列 \((5, 2, 4, 1, 3)\) 可以代表如下棋盘的布局
* * * Q *
* Q * * *
* * * * Q
* * Q * *
Q * * * * 其中, 每一个Q代表一个皇后, 星号表示空白棋格. 给定排列, 输出其代表的棋盘是否是一个"安全"的棋盘, 要求除了存储排列的数组外, 不能使用其他的数组. 国际象棋规则中, 一个皇后可以 "吃掉" 任何和它处于同一直线上的棋子(即同列, 同行, 同对角线, 同反对角线). 例如, 以下棋盘中A, B, C, D位置的棋子都可以被皇后吃掉, 类似的位置被称为"不安全位置".
* * B * *
* A * * *
* * Q * C
* * * * *
D * * * * 一个"安全"的棋盘为棋盘中所有皇后都处在安全位置 (不会被其他的皇后吃掉.)
给定N, 输出N阶蛇型矩阵\(S(N)\). 以下分别是\(S(1), S(2), S(3), S(4)\). \[\begin{eqnarray*} S(1) = \begin{bmatrix} 1 \end{bmatrix}, S(2) = \begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 4 & 3 \end{bmatrix}, S(3) = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 8 & 9 & 4 \\ 7 & 6 & 5 \end{bmatrix}, S(4) = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 & 4 \\ 12 & 13 & 14 & 5\\ 11 & 16 & 15 & 6\\ 10 & 9 & 8 & 7 \end{bmatrix} \end{eqnarray*}\]
歌德巴赫猜想. 1742年, 歌德巴赫 (Goldbach) 在写给欧拉 (Euler) 的信中提出提出如下猜想: 任何大于2的偶数都能写成两个素数的和. 例如16 = 11 + 5 = 3 + 13. 这个猜想至今仍未被证实. 但对于\(N < 4\times 10^{18}\)的偶数, 通过计算机穷举可以确定该猜想成立. 给定N, 输出它的素数分解.
编写库文件 Statistic.java, 包含如下静态方法:
| 方法 | 说明 |
|---|---|
| double max(double a[]) | 返回数组a中的最大值 |
| double min(double a[]) | 返回数组a中的最小值 |
| double mean(double a[]) | 返回数组a的均值 |
| double variance(double a[]) | 返回数组a的方差 |
| double select(double a[], k) | 返回数组a中第k大的数 |
| double []histogram(double a[]) | 返回数组b, b[i]表示a[i]在a中出现的次数 |
假定数据文件的格式为每行一个[0, 1]间的数字. 编写程序Compute.java, 从命令行获得数据文件的名称, 输出该文件中数字的最大值, 均值, 方差, 中位数. 同时输出出现次数最多的数, 最靠近均值的数, 与均值的距离小于1倍方差, 2倍方差, 3倍方差的数.