自顶向下分析方法

Ⅰ 自顶向下开发方法优点是什么

无论哪一种方法 ，只要有实际存在的价值，它都是有一定逻辑道理的

Ⅱ LL（1）分析法是什么

LL分析方法—自顶向下分析
LL(1)是LL(k)的特例,其中的k则表示向前看k个符号.
LL(1)方法和递归下降法属于同一级别的自顶向下分析法,但有一些区别.
递归下降法对每个非终极符产生子程序,而LL(1)方法则产生LL分析表；
递归下降法能判断每个产生式的结束,而LL(1)方法则不能；
递归下降法分析法不用符号栈,而LL(1)方法则用符号栈.

Ⅲ 自顶向下解析和自底向上解析的区别

自顶向下建模：直接创建体素、面素等，系统自动创建其低级图素，如直接创建体则面、线和关键点系统自动创建。 自底向上建模：从点-创建线-创建面-创建体的方式。 实战中不必考虑是“自顶向下”还是“自底向上”，这些没有意义，只要你能采用适当方式或自己习惯的方式创建模型就可。

Ⅳ 简述增量测试中什么是自顶向下和自下向上的实施顺序，并分析两

首先它们是两种程序设计的分析方法 自顶向下：这种方法的主旨是，对给定的输入符号串，从对应文法开始符号的根结点出发，自顶向下地为输入符号串建立一棵分析树。 自底向上：是一种“移进－归约”法。

Ⅳ 以秒表为例分析什么是自顶向下的设计方法 以秒表为例分析什么是自顶向下的设

摘要 可以参考以下的内容。

Ⅵ 自底向上和自顶向下语法分析方法要解决的核心问题是什么

首先两种程序设计析
自顶向：种主旨给定输入符号串应文始符号根结点发自顶向输入符号串建立棵析树
自底向：种移进－归约种程看作：归约输入符号串文始程换句说析输入符号串始逐步进行归约直至归约文始符号

Ⅶ 算法分析 备忘录方法的递归方式是自顶向下的，动态规划算法的递归方式是自底向上的，想问一下，

备忘录方法是动态规划方法的变形。与动态规划算法不同的是，备忘录方法的递归方式是自顶向下的，而动态规划算法则是自底向上的。
如： 求LCS的问题：
当xi=yj时，求C[i,j]只需知道C[i-1,j-1]，而无需用到C[i,0]～C[i,j-1]及C[i-1,j]～C[i-1,n]。
∴ 当只需求出一个LCS时，可能有一些C[p,q]在整个求解过程中都不会用到。
一般地，当某个问题可以用动态规划法求解，但二维数组中有相当一部分元素在整个计算中都不会被用到。我们就不需要以递推方式逐个计算二维数组中元素。
而采用备忘录方法：数组中的元素只是在需要计算时才去计算，计算采用递归方式，值计算出来之后将其保存起来以备它用。
如：求LCS的问题：
首先将C[i,0](0≤i≤m)与C[0,j](1≤j≤n)初始化为0。其余m×n个C[i,j]全部初始化为-1。
计算C[i,j]的递归算法LCS_L2(X,Y, i,j,C)（备忘录方法）：
若x[i]=y[j]，则去检查C[i-1,j-1]，若C[i-1,j-1]> -1（已经计算出来），就直接把C[i-1,j-1]+1赋给C[i,j]，返回。
若C[i-1,j-1]=-1（尚未计算出来），就递归调用LCS_L2(X,Y, i-1,j-1,C) 计算出C[i-1,j-1]，然后再把C[i-1,j-1]+1赋给C[i,j] ，返回。
若x[i] ¹ y[j]，则要检查C[i-1,j]和C[i,j-1]。
若两者均 > -1（已经计算出来），则把max{ C[i-1,j], C[i,j-1]} 赋给C[i,j]，返回。
若C[i-1,j], C[i,j-1] 两者中有一个等于-1（尚未计算出来），或两者均等于-1，就递归调用LCS_L2将其计算出来，然后再把max{ C[i-1,j], C[i,j-1]} 赋给C[i,j]。
∴若有大量的子问题无需求解时，用备忘录方法较省时。
但当无需计算的子问题只有少部分或全部都要计算时，用递推方法比备忘录方法要好（如矩阵连乘，最优二分搜索树）

Ⅷ 使用自顶向下方法与自底向上方法分层有何差异，哪些类型的项目能最佳的匹配每种方法

自顶向下方法与自底向上方法分层是两种程序设计的分析方法：
自顶向下：这种方法的主旨是，对给定的输入符号串，从对应文法开始符号的根结点出发，自顶向下地为输入符号串建立一棵分析树。
自底向上：是一种“移进－归约”法。将这种过程看作为：归约一个输入符号串到文法开始的过程。换句话说，这样的分析法是从输入符号串开始，逐步进行归约，直至归约到文法的开始符号。

项目的学习需要持续不断的自顶向下的学习与自底向上的学习。何谓自顶向下的学习，即先着手系统架构，然后逐层进入业务模块，最后进入细粒度功能模块的开发。所谓自底向上的学习，就是先从一行代码，一个Bug，一个模块做起，然后在做一个流程，一个业务模块，最后熟悉整个系统的架构。
自顶向下的学习与自底向上的学习是离不开的，没有自顶向下的学习，你就不能很好的理解业务，在开发过程中就会很被动。没有自底向上的学习，你就不能建立起自己的技术优势，无法去攻坚。在项目初期，通常系统架构师会讲解项目的架构，主要是业务架构。通过了解业务架构，熟悉整个系统的业务，便于在后续系统中根据业务进行开发，这就是所谓的自顶向下的学习。
有时候开发的新项目是自己之前未接触过的类型，在理解项目的业务时，就会有一定的难度，而每一个项目的开发时间又不是那么充裕，所以项目上不会给你那么多的时间来理解系统的业务架构（也包含其它的架构，如逻辑架构等），这时候就需要在项目开发中进行自底向上的学习。如果不是时间特别紧的话，通常会给你一定的时间去了解一个模块，熟悉系统框架之间各层次间的调用。以此为基础点，逐步深入，在开发过程中逐渐熟悉系统的架构。
当我们在开发中以模块为单位开发的乐此不疲时，一定要记得时不时的回头看看我们的系统架构，无论是业务架构，还是逻辑架构，甚至物理架构，这些都是我们深入理解一个项目的基本。如果我们不满足于当前的工作状况，更要记得时时学习系统架构，以整体为单位，进行全面的学习。
无论是作为一名现在的或未来的开发人员或者架构师，我们都不应该止步于当前的学习，时时刻刻切记自顶向下的学习与自底向上的学习是分不开的。自顶向下的学习需要自底向上的学习来完善，自底向上的学习需要自顶向下的学习来指导。

Ⅸ 自顶向下的语法分析和自底向上的语法分析解决的核心问题分别是什么

备忘录方法是动态规划方法的变形。与动态规划算法不同的是，备忘录方法的递归方式是自顶向下的，而动态规划算法则是自底向上的。
如： 求LCS的问题：
当xi=yj时，求C[i,j]只需知道C[i-1,j-1]，而无需用到C[i,0]～C[i,j-1]及C[i-1,j]～C[i-1,n]。
∴ 当只需求出一个LCS时，可能有一些C[p,q]在整个求解过程中都不会用到。
一般地，当某个问题可以用动态规划法求解，但二维数组中有相当一部分元素在整个计算中都不会被用到。我们就不需要以递推方式逐个计算二维数组中元素。
而采用备忘录方法：数组中的元素只是在需要计算时才去计算，计算采用递归方式，值计算出来之后将其保存起来以备它用。
如：求LCS的问题：
首先将C[i,0](0≤i≤m)与C[0,j](1≤j≤n)初始化为0。其余m×n个C[i,j]全部初始化为-1。
计算C[i,j]的递归算法LCS_L2(X,Y, i,j,C)（备忘录方法）：
若x[i]=y[j]，则去检查C[i-1,j-1]，若C[i-1,j-1]> -1（已经计算出来），就直接把C[i-1,j-1]+1赋给C[i,j]，返回。
若C[i-1,j-1]=-1（尚未计算出来），就递归调用LCS_L2(X,Y, i-1,j-1,C) 计算出C[i-1,j-1]，然后再把C[i-1,j-1]+1赋给C[i,j] ，返回。
若x[i] 1 y[j]，则要检查C[i-1,j]和C[i,j-1]。
若两者均 > -1（已经计算出来），则把max{ C[i-1,j], C[i,j-1]} 赋给C[i,j]，返回。
若C[i-1,j], C[i,j-1] 两者中有一个等于-1（尚未计算出来），或两者均等于-1，就递归调用LCS_L2将其计算出来，然后再把max{ C[i-1,j], C[i,j-1]} 赋给C[i,j]。
∴若有大量的子问题无需求解时，用备忘录方法较省时。
但当无需计算的子问题只有少部分或全部都要计算时，用递推方法比备忘录方法要好（如矩阵连乘，最优二分搜索树）

Ⅹ 如何学习 计算机网络自顶向下方法

《计算机网络自顶向下方法》是2009年机械工业出版社出版的图书，作者是库罗斯。本书是当前世界上最为流行的计算机网络教科书之一，采用了作者独创的自顶向下的方法来讲授计算机网络的原理及其协议，即从应用层协议开始沿协议栈向下讲解，强调应用层范例和应用编程接口，使读者尽快进入每天使用的应用程序环境之中进行学习和“创造”。本书的讲解以因特网为例，学以致用；注重教学法，深入浅出地重点讲解计算机网络的基本原理。
第4版全面关注了网络安全问题；更新并扩展了无线网络的覆盖范围，增加了有关802.11（WiFi）、802.16（WiMAX）和蜂窝网络的新内容；增强了P2P应用程序的内容，包括文件共享协议、BitTorrent等文件分发协议以及Skype的IP话音等新型多媒体应用；更新了局域网和多媒体网络的章节，以反映这些领域中理论与实践的变化；第1章中增加了有关端到端吞吐量分析的新材料；全面修订并增加了新的课后5-7题，以及附加了循序渐进的Ethereal实验。