學期（如2024-2025-1） 學號（如：20241418） 《計算機基礎與程序設計》第六周學習總結

教材學習內容總結

復合數據結構：復合數據結構是將多種基本數據結構組合而成的數據組織形式。它能更有效地存儲和處理復雜數據。分類包括：數組與結構體組合，方便管理多種類型數據；鏈表與其他結構組合，增強靈活性；樹與哈希表組合，優化存儲和檢索。
Polya如何解決問題：理解問題
這是解決問題的第一步，需要明確問題的條件和要求。首先要問自己 “未知量是什么？已知數據是什么？條件是什么？” 例如，在一個幾何問題中，未知量可能是某個三角形的角度，已知數據也許是三角形的邊長，條件則是邊長之間的關系以及幾何定理。
可以通過多種方式來深入理解問題。比如用自己的語言重新表述問題，或者通過畫圖、列表等方式將已知和未知信息直觀地呈現出來。如果是一個實際生活中的問題，像行程問題，就可以畫出路程的示意圖，標記出速度、時間等已知信息。
制定計劃
在理解問題后，就要思考解決問題的策略。波利亞提出了許多常見的策略，如嘗試找到一個類似的、已經解決過的問題。例如，如果遇到一個復雜的積分問題，可以回憶之前做過的簡單積分問題的方法，看是否能應用到當前問題中。
還可以嘗試分解問題，把一個大問題拆分成幾個小問題來解決。比如在設計一個大型軟件系統時，可以先將其分解為用戶界面模塊、數據存儲模塊、算法模塊等小問題，分別進行設計和開發。另外，倒推法也是一種策略，從目標狀態反推需要滿足的條件，逐步找到解決問題的途徑。
執行計劃
這一步是按照制定的計劃去實際解決問題。在執行過程中，要仔細地進行每一個步驟，確保計算準確、邏輯嚴密。如果在執行計劃時遇到困難，可能需要重新審視計劃是否合理。例如，在按照某種算法編寫程序解決問題時，可能會出現程序運行錯誤的情況，這時候就要檢查算法步驟是否正確執行。
同時，在執行計劃的過程中要記錄下關鍵的步驟和結果，方便后續檢查和回顧。對于復雜的問題，可能需要借助工具，如使用計算器進行數值計算，或者使用特定的軟件進行模擬等。
回顧
問題解決后，需要回顧整個過程。首先要檢查答案是否正確，可以通過代入原問題進行驗證。比如在求解一個方程后，把得到的解代入原方程看等式是否成立。
還要思考是否有其他的解決方法，通過比較不同方法的優缺點來加深對問題的理解。另外，要考慮能否將這個問題的解決方法推廣到其他類似的問題中，從而積累解決問題的經驗。例如，通過解決一個特定類型的數學證明問題，總結出適用于這一類問題的證明思路。
代碼安全：代碼安全是指采取一系列措施來保護軟件代碼，防止代碼被惡意利用、篡改或泄露，確保軟件在整個生命周期內能夠安全可靠地運行。這包括保護代碼的機密性、完整性和可用性。確保代碼安全的方法
輸入驗證對所有用戶輸入的數據進行嚴格的驗證，包括數據類型、長度、格式等。例如，在一個接受用戶電子郵件地址的輸入框中，要驗證輸入是否符合電子郵件的格式要求。可以使用正則表達式等工具來進行驗證。
進行數據的凈化處理，過濾掉可能包含惡意代碼的字符和字符串。例如，對于 SQL 注入的防范，可以使用參數化查詢的方式，將用戶輸入作為參數傳遞給數據庫查詢語句，而不是直接將輸入嵌入到 SQL 語句中。安全編碼實踐
在編程語言層面，要使用安全的函數和庫。例如，在 C 語言中，盡量使用 strncpy 函數代替 strcpy 函數來避免緩沖區溢出。對于面向對象的語言，要正確實現封裝、繼承和多態等特性，防止意外的訪問和修改。
遵循安全編碼規范，如代碼縮進、命名約定等，這些規范有助于提高代碼的可讀性和可維護性，從而更容易發現潛在的安全隱患。同時，要對代碼中的敏感信息（如數據庫連接密碼）進行加密處理，并且不要在代碼中硬編碼這些信息。安全測試進行靜態代碼分析，通過工具（如 FindBugs、Checkmarx 等）來檢查代碼中可能存在的安全漏洞，這些工具可以在代碼編譯或運行之前發現問題。例如，它們可以檢測出代碼中是否存在未初始化的變量、可能導致緩沖區溢出的函數調用等。
動態測試也很重要，包括功能測試、滲透測試等。功能測試可以驗證軟件的功能是否正常運行，滲透測試則是模擬攻擊者的行為，嘗試發現軟件中的安全漏洞。例如，通過模擬 SQL 注入攻擊來測試軟件的防護能力。

教材學習中的問題和解決過程（先問 AI）

問題一：如何確保代碼安全。 解答：一、開發初期的安全規劃 安全需求分析 安全設計原則遵循
二、編碼過程中的安全措施 輸入驗證與凈化 安全的編碼規范 錯誤處理與異常安全
問題二：復合數據結構的作用。解答：高效的數據組織與存儲
整合多種數據類型：復合數據結構可以將不同類型的數據組合在一起。例如，在一個學生信息管理系統中，使用結構體數組這種復合數據結構。結構體可以定義學生的姓名（字符型）、年齡（整型）、成績（浮點型）等不同類型的成員，然后將多個這樣的結構體組成一個數組，就能夠方便地存儲和管理多個學生的信息。這種整合方式避免了使用多個單獨的數據結構分別存儲不同類型的數據，使得數據的組織更加緊湊和有條理。
適應復雜的數據關系：對于具有層次結構或關聯關系的數據，復合數據結構能很好地適應。以樹結構為例，在文件系統的實現中，目錄和文件之間存在層次關系?？梢允褂脴溥@種復合數據結構，其中每個節點（可以是目錄或文件）有指向子節點（子目錄或文件）的指針，這樣就能有效地存儲和表示文件系統中復雜的層次關系，方便進行文件和目錄的遍歷、查找等操作。
增強數據處理的靈活性和效率
靈活的數據訪問和操作：復合數據結構允許以多種方式訪問和操作數據。比如鏈表與結構體的組合，鏈表的節點是結構體。在這種結構中，可以方便地插入或刪除節點。假設在一個游戲開發中，要管理游戲角色的裝備列表，使用鏈表 - 結構體組合的復合數據結構，每個節點（結構體）存儲一件裝備的信息，如名稱、屬性等。當玩家獲得新裝備時，可以輕松地在鏈表中插入一個新節點來添加裝備信息；當玩家丟棄裝備時，也能方便地從鏈表中刪除相應節點。
優化算法實現：許多高效的算法依賴于復合數據結構來實現。例如，圖這種復合數據結構（可以看作是由頂點和邊組成的復合結構）在實現最短路徑算法（如 Dijkstra 算法、Floyd - Warshall 算法）時發揮了關鍵作用。這些算法利用圖的結構特點，通過遍歷頂點和邊來計算最短路徑，相比簡單的數據結構，能夠更高效地解決路徑規劃等復雜問題。