Kwalifikacja: INF.03 - Tworzenie i administrowanie stronami i aplikacjami internetowymi oraz bazami danych
Dla tablicy n-elementowej o nazwie t[n], algorytm, zapisany w formie kroków, ma za zadanie obliczenie sumy
Odpowiedzi
Informacja zwrotna
Algorytm, który masz na zdjęciu, ma na celu sumowanie co drugiego elementu w tablicy. Na początku ustalamy zmienne i=0 oraz wynik=0. Używamy pętli while, żeby przejść przez tablicę, a zmienna i zwiększa się o 2 za każdym razem, więc idealnie nadaje się do zbierania co drugiego elementu. W kroku K3 dodajemy aktualny element tablicy do zmiennej wynik, co w praktyce oznacza, że sumujemy elementy, które są na parzystych indeksach (czyli te z miejsc 0, 2, 4 i tak dalej). Takie podejście jest dosyć popularne, kiedy musimy wyodrębniać fragmenty danych z większej tablicy. Można to wykorzystać w różnych sytuacjach, gdzie liczy się efektywność, jak na przykład przy przetwarzaniu dużych zbiorów danych. Dzięki temu zmniejszamy złożoność obliczeniową i lepiej zarządzamy pamięcią. W branży często doradza się unikanie niepotrzebnych iteracji i skupianie się na mądrym projektowaniu algorytmów, co zdecydowanie prowadzi do lepszego kodu.
Błędne odpowiedzi, jakie podałeś, wynikają tak naprawdę z niezrozumienia algorytmu. Po pierwsze, suma wszystkich elementów tablicy wymagałaby przechodzenia przez każdy element bez przeskoków, więc musielibyśmy zwiększać indeks i o 1 w każdym kroku, a to odbiega od tego, co robi ten algorytm. Jakbyśmy chcieli sumować elementy nieparzyste, to musielibyśmy dodać warunek, który sprawdza, czy dany element jest parzysty, zanim go dodamy do wyniku. W ogóle nie ma takiego mechanizmu w tym algorytmie. Suma n-elementów tablicy jest błędna, bo algorytm pomija co drugi element, więc nie może być taką odpowiedzią. Typowe błędy, które się pojawiają w takich zadaniach, to niepełne rozumienie działania pętli i tego, jak aktualizowany jest indeks. Tego rodzaju myślenie może prowadzić do błędnych wniosków na temat tego, które elementy są brane pod uwagę. W praktyce ważne jest, żeby na spokojnie analizować, jak działają warunki iteracyjne i jakie mają konsekwencje dla przetwarzanych danych, bo to kluczowe przy projektowaniu algorytmów i ich wdrażaniu w różnych realnych sytuacjach, gdzie efektywność ma ogromne znaczenie.