Алгоритмы неформально. Инструкция для начинающих питонистов - [4]

5. На вашем компьютере создается папка Python 3.X, где X — номер установленной версии Python. В этой папке дважды щелкните на значке IDLE. На экране появляется приложение 3.X.Y Shell, где 3.X.Y — номер новейшей версии. Это консоль Python, из которой можно выполнять любые команды Python.

Установка Python в системе Linux

Чтобы установить Python в системе Linux, выполните следующие действия.

1. Определите, какой менеджер пакетов используется вашей версией Linux. Два типичных варианта — yum и apt-get.

2. Откройте консоль Linux (также называемую терминалом) и выполните следующие две команды:

> sudo apt-get update

> sudo apt-get install python3.8

Если вы используете yum или другой менеджер пакетов, то замените оба упоминания apt-get в этих двух строках именем yum или именем вашего менеджера пакетов. Аналогичным образом, если вы захотите установить более старую версию Python, замените 3.8 (номер последней версии на момент написания книги) другим номером версии (например, 3.6 — одной из версий, которые использовались при тестировании кода книги). Чтобы узнать номер новейшей версии Python, перейдите по адресу https://www.python.org/downloads/source/. Здесь вы найдете ссылку Latest Python 3 Release — 3.X.Y, где 3.X.Y — номер версии; используйте первые две цифры в приведенной выше команде установки.

3. Запустите Python, выполнив следующую команду с консоли Linux:

python3

Консоль Python открывается в консольном окне Linux. Здесь вы можете вводить команды Python.

Установка сторонних модулей

Часть кода, представленного в книге, зависит от модулей Python, которые не входят в базовое программное обеспечение Python, загруженное с официального сайта Python. Чтобы установить сторонние модули на компьютере, выполните инструкции, изложенные на http://automatetheboringstuff.com/2e/appendixa/.

Резюме

В ходе знакомства с алгоритмами мы посетим много разных мест и окунемся в различные исторические эпохи. Вы познакомитесь с открытиями, сделанными в Древнем Египте, Вавилоне, Афинах времен Перикла, Багдаде, средневековой Европе, Японии периода Эдо и Британской Индии, а также с выдающимися достижениями современности и ее ошеломляющими технологиями. Нам придется искать новые решения задач и преодолевать ограничения, которые на первый взгляд кажутся непреодолимыми. При этом мы установим связь не только первопроходцев древней науки, но и всех, кто пользуется компьютером или ловит бейсбольные мячи, с поколениями пользователей алгоритмов, а также их создателей, которые еще не родились, но в отдаленном будущем будут развивать оставленное нами наследие. Эта книга поможет вам сделать первые шаги в мир алгоритмов.

От издательства

Ваши замечания, предложения, вопросы отправляйте по адресу [email protected] (издательство «Питер», компьютерная редакция).

Мы будем рады узнать ваше мнение!

На веб-сайте издательства www.piter.com вы найдете подробную информацию о наших книгах.

1. Алгоритмы при решении задач

Поймать мяч — на редкость нетривиальное дело. В начале полета мяч может находиться настолько далеко, что будет казаться вам крошечным пятнышком на горизонте. Он может находиться в воздухе всего несколько коротких секунд, а то и меньше. На мяч воздействуют сопротивление воздуха, ветер и, конечно, сила тяготения, из-за чего он двигается по траектории, близкой к параболе. И все броски мяча совершаются с разной силой, под разными углами и в разных средах с разными условиями. Как же бейсболист, находящийся в 100 метрах от подающего, в момент удара узнает, куда нужно бежать, чтобы перехватить мяч, пока тот не коснулся земли?

Этот вопрос, называемый задачей аутфилдера1, продолжает обсуждаться в научных журналах и в наши дни. Мы начинаем с задачи аутфилдера, поскольку она имеет два очень разных решения: аналитическое и алгоритмическое. Сравнение этих решений ярко демонстрирует, что такое алгоритм и чем он отличается от других подходов к решению задач. Кроме того, задача аутфилдера помогает наглядно представить область, которая в основном абстрактна, — наверняка вам уже доводилось что-нибудь бросать и ловить, и данный опыт поможет вам понять теорию, лежащую в основе этой практики.

Чтобы действительно понять, как человек точно определяет, куда упадет мяч, будет полезно понять, как это делает машина. Начнем с аналитического решения задачи аутфилдера. Оно обладает математической точностью, компьютер легко найдет его за долю секунды, и это решение в том или ином виде обычно объясняют во вводном курсе физики. Оно позволит подвижному роботу выполнять функции аутфилдера в бейсбольной команде.

Однако человек не умеет легко решать аналитические уравнения в уме — по крайней мере, не так быстро, как это делает компьютер. Для человеческого мозга лучше подойдет алгоритмическое решение. На его примере мы исследуем, что такое алгоритм и какими преимуществами он обладает по сравнению с другими методами решения задач. Более того, алгоритмическое решение покажет, что алгоритмы естественны для человеческих мыслительных процессов и далеко не всегда выглядят устрашающе. На примере задачи аутфилдера будет представлен новый способ решения задач: алгоритмический подход.