Python 100天-從新手到大師學習筆記Day16~20：Python進階
2 min readJun 3, 2019
常用的演算法：
穷举法 — 又称为暴力破解法，对所有的可能性进行验证，直到找到正确答案。贪婪法 — 在对问题求解时，总是做出在当前看来最好的选择，不追求最优解，快速找到满意解。分治法 — 把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题，直到可以直接求解的程度，最后将子问题的解进行合并得到原问题的解。回溯法 — 回溯法又称为试探法，按选优条件向前搜索，当搜索到某一步发现原先选择并不优或达不到目标时，就退回一步重新选择。动态规划 — 基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解并保存这些子问题的解，避免产生大量的重复运算。
物件導向：
三大支柱：封装、继承、多态类与类之间的关系is-a关系：继承has-a关系：关联 / 聚合 / 合成use-a关系：依赖
物件導向設計原則
单一职责原则 （SRP）- 一个类只做该做的事情（类的设计要高内聚）开闭原则 （OCP）- 软件实体应该对扩展开发对修改关闭依赖倒转原则（DIP）- 面向抽象编程（在弱类型语言中已经被弱化）里氏替换原则（LSP） — 任何时候可以用子类对象替换掉父类对象接口隔离原则（ISP）- 接口要小而专不要大而全（Python中没有接口的概念）合成聚合复用原则（CARP） — 优先使用强关联关系而不是继承关系复用代码最少知识原则（迪米特法则，LoD）- 不要给没有必然联系的对象发消息
多線程和多進程比較
以下情况需要使用多线程：程序需要维护许多共享的状态（尤其是可变状态），Python中的列表、字典、集合都是线程安全的，所以使用线程而不是进程维护共享状态的代价相对较小。程序会花费大量时间在I/O操作上，没有太多并行计算的需求且不需占用太多的内存。以下情况需要使用多进程：程序执行计算密集型任务（如：字节码操作、数据处理、科学计算）。程序的输入可以并行的分成块，并且可以将运算结果合并。程序在内存使用方面没有任何限制且不强依赖于I/O操作（如：读写文件、套接字等）。