c語言佚代

⑴ c語言介紹

一、C語言的 歷史

C語言由丹尼斯·里奇（Dennis Ritchie）於1972年在位於美國的AT&T（美國電話電報公司）貝爾實驗室發明。C語言借鑒前輩語言的功能和優點，並且克服了它們存在的問題。可以說C語言是對當時現有語言的一次改進和總結，創造出一種在那個時代更加優秀的編程語言。直至當前，C語言還是一種比較重要的編程語言，在比較流行的編程語言排行榜上常年霸榜前幾名，經久不衰。很多計算機專業都是以C語言作為第一編程入門語言，可見C語言的影響和重要性。

圖一 編程語言趨勢&2021排行榜(部分)

二、C語言的特點

C語言是一種中級編程語言，相對於低級語言匯編，高級語言java等現代語言。C語言可以直接訪問內存，分配內存，與硬體設備交互，具有低級語言的特點；相對於現代的面向對象編程，C語言是一種面向過程語言，面向過程語言也稱為結構化程序設計語言。通俗的講，面向對象編程是把對象當做一個基本編程單位/個體；面向過程編程，把一些功能劃分成一個單元稱之為函數，程序的執行就是函數順序逐步的執行。

三、C語言的應用

C語言有很多方面的應用。首先，C語言發明者使用C語言編寫了Unix操作系統。Linux操作系統也是使用C語言開發出來的。現代很多基礎軟體是使用C語言開發的，比如我們常用的wps辦公軟體等等桌面應用軟體，如果你仔細觀察，你可能發現平時電腦上使用的很多應用就是使用C語言開發出來的，是不是有點小驚訝。可見C語言的應用是很普遍的。C語言應用的領域有系統內核、驅動、基礎應用、桌面應用等等。不過有些領域並沒有使用C語言，Web開發並沒有使用C語言，然而，Web伺服器、中間件使用C語言開發是比較司空見慣的。

我們可以列舉日常使用的軟體有哪些是使用C語言開發的。谷歌瀏覽器部分使用C語言開發，一些規模比較大的軟體，並不是使用單一的編程語言開發出來。QQ、微信PC端也是使用CC++開發。還有wps等等，很大一部分日常使用的PC軟體都是使用CC++開發的。軟體開發領域使用的軟體應用有更多是使用CC++開發出來的。

⑵ 在C語言中，什麼是迭代法

迭代法也稱輾轉法，是一種不斷用變數的舊值遞推新值的過程，跟迭代法相對應的是直接法，即一次性解決問題。迭代法又分為精確迭代和近似迭代。「二分法」和「牛頓迭代法」屬於近似迭代法。迭代演算法是用計算機解決問題的一種基本方法。它利用計算機運算速度快、適合做重復性操作的特點，讓計算機對一組指令（或一定步驟）進行重復執行，在每次執行這組指令（或這些步驟）時，都從變數的原值推出它的一個新值。

迭代是數值分析中通過從一個初始估計出發尋找一系列近似解來解決問題（一般是解方程或者方程組）的過程，為實現這一過程所使用的方法統稱為迭代法（Iterative Method）。

一般可以做如下定義：對於給定的線性方程組x=Bx+f（這里的x、B、f同為矩陣，任意線性方程組都可以變換成此形式），用公式x(k+1）=Bx(k)+f（括弧中為上標，代表迭代k次得到的x，初始時k=0)逐步帶入求近似解的方法稱為迭代法（或稱一階定常迭代法）。如果k趨向無窮大時limx（k）存在，記為x*，稱此迭代法收斂。顯然x*就是此方程組的解，否則稱為迭代法發散。

跟迭代法相對應的是直接法（或者稱為一次解法），即一次性的快速解決問題，例如通過開方解決方程x +3= 4。一般如果可能，直接解法總是優先考慮的。但當遇到復雜問題時，特別是在未知量很多，方程為非線性時，我們無法找到直接解法（例如五次以及更高次的代數方程沒有解析解，參見阿貝耳定理），這時候或許可以通過迭代法尋求方程（組）的近似解。

最常見的迭代法是牛頓法。其他還包括最速下降法、共軛迭代法、變尺度迭代法、最小二乘法、線性規劃、非線性規劃、單純型法、懲罰函數法、斜率投影法、遺傳演算法、模擬退火等等。

利用迭代演算法解決問題，需要做好以下三個方面的工作：
確定迭代變數
在可以用迭代演算法解決的問題中，至少存在一個直接或間接地不斷由舊值遞推出新值的變數，這個變數就是迭代變數。
建立迭代關系式
所謂迭代關系式，指如何從變數的前一個值推出其下一個值的公式（或關系）。迭代關系式的建立是解決迭代問題的關鍵，通常可以順推或倒推的方法來完成。
對迭代過程進行控制
在
什麼時候結束迭代過程？這是編寫迭代程序必須考慮的問題。不能讓迭代過程無休止地重復執行下去。迭代過程的控制通常可分為兩種情況：一種是所需的迭代次數
是個確定的值，可以計算出來；另一種是所需的迭代次數無法確定。對於前一種情況，可以構建一個固定次數的循環來實現對迭代過程的控制；對於後一種情況，需
要進一步分析出用來結束迭代過程的條件。
舉例
例 1 ：一個飼養場引進一隻剛出生的新品種兔子，這種兔子從出生的下一個月開始，每月新生一隻兔子，新生的兔子也如此繁殖。如果所有的兔子都不死去，問到第 12 個月時，該飼養場共有兔子多少只？

分析：這是一個典型的遞推問題。我們不妨假設第 1 個月時兔子的只數為 u 1 ，第 2 個月時兔子的只數為 u 2 ，第 3 個月時兔子的只數為 u 3 ，……根據題意，「這種兔子從出生的下一個月開始，每月新生一隻兔子」，則有

u 1 = 1 ， u 2 = u 1 + u 1 × 1 = 2 ， u 3 = u 2 + u 2 × 1 = 4 ，……

根據這個規律，可以歸納出下面的遞推公式：

u n = u(n － 1）× 2 (n ≥ 2）

對應 u n 和 u(n － 1），定義兩個迭代變數 y 和 x ，可將上面的遞推公式轉換成如下迭代關系：

y=x*2

x=y

讓計算機對這個迭代關系重復執行 11 次，就可以算出第 12 個月時的兔子數。參考程序如下：

cls

x=1

for i=2 to 12

y=x*2

x=y

next i

print y

end

例 2 ：阿米巴用簡單分裂的方式繁殖，它每分裂一次要用 3 分鍾。將若干個阿米巴放在一個盛滿營養參液的容器內， 45 分鍾後容器內充滿了阿米巴。已知容器最多可以裝阿米巴 220,220個。試問，開始的時候往容器內放了多少個阿米巴？請編程序算出。

分析：根據題意，阿米巴每 3 分鍾分裂一次，那麼從開始的時候將阿米巴放入容器裡面，到 45
分鍾後充滿容器，需要分裂 45/3=15 次。而「容器最多可以裝阿米巴2^ 20 個」，即阿米巴分裂 15 次以後得到的個數是
2^20。題目要求我們計算分裂之前的阿米巴數，不妨使用倒推的方法，從第 15 次分裂之後的 2^20 個，倒推出第 15 次分裂之前（即第 14
次分裂之後）的個數，再進一步倒推出第 13 次分裂之後、第 12 次分裂之後、……第 1 次分裂之前的個數。

設第 1 次分裂之前的個數為 x 0 、第 1 次分裂之後的個數為 x 1 、第 2 次分裂之後的個數為 x 2 、……第 15 次分裂之後的個數為 x 15 ，則有

x 14 =x 15 /2 、 x 13 =x 14 /2 、…… x n-1 =x n /2 (n ≥ 1）

因為第 15 次分裂之後的個數 x 15 是已知的，如果定義迭代變數為 x ，則可以將上面的倒推公式轉換成如下的迭代公式：

x=x/2 （x 的初值為第 15 次分裂之後的個數 2^20）

讓這個迭代公式重復執行 15 次，就可以倒推出第 1 次分裂之前的阿米巴個數。因為所需的迭代次數是個確定的值，我們可以使用一個固定次數的循環來實現對迭代過程的控制。參考程序如下：

cls

x=2^20

for i=1 to 15

x=x/2

next i

print x

end

ps:java中冪的演算法是Math.pow（2,20）；返回double，稍微注意一下

例 3 ：驗證谷角猜想。日本數學家谷角靜夫在研究自然數時發現了一個奇怪現象：對於任意一個自然數 n ，若 n 為偶數，則將其除以 2 ；若 n 為奇數，則將其乘以 3 ，然後再加 1。如此經過有限次運算後，總可以得到自然數 1。人們把谷角靜夫的這一發現叫做「谷角猜想」。

要求：編寫一個程序，由鍵盤輸入一個自然數 n ，把 n 經過有限次運算後，最終變成自然數 1 的全過程列印出來。

分析：定義迭代變數為 n ，按照谷角猜想的內容，可以得到兩種情況下的迭代關系式：當 n 為偶數時， n=n/2 ；當 n 為奇數時， n=n*3+1。用 QBASIC 語言把它描述出來就是：

if n 為偶數 then

n=n/2

else

n=n*3+1

end if

這就是需要計算機重復執行的迭代過程。這個迭代過程需要重復執行多少次，才能使迭代變數 n 最終變成自然數 1
，這是我們無法計算出來的。因此，還需進一步確定用來結束迭代過程的條件。仔細分析題目要求，不難看出，對任意給定的一個自然數 n
，只要經過有限次運算後，能夠得到自然數 1 ，就已經完成了驗證工作。因此，用來結束迭代過程的條件可以定義為：n=1。參考程序如下：

cls

input "Please input n=";n

do until n=1

if n mod 2=0 then

rem 如果 n 為偶數，則調用迭代公式 n=n/2

n=n/2

print "—";n;

else

n=n*3+1

print "—";n;

end if

loop

end

迭代法開平方：

#include<stdio.h>

#include<math.h>

void main()

{

double a,x0,x1;

printf("Input a:\n");

scanf("%lf",&a);//為什麼在VC6.0中不能寫成「scanf("%f",&a）；」？

if(a<0)

printf("Error!\n");

else

{

x0=a/2;

x1=(x0+a/x0)/2;

do

{

x0=x1;

x1=(x0+a/x0)/2;

}while(fabs(x0-x1）>=1e-6）；

}

printf("Result:\n");

printf("sqrt(%g)=%g\n",a,x1）；

}

求平方根的迭代公式：x1=1/2*(x0+a/x0）。

演算法：1.先自定一個初值x0，作為a的平方根值，在我們的程序中取a/2作為a的初值；利用迭代公式求出一個x1。此值與真正的a的平方根值相比，誤差很大。

⒉把新求得的x1代入x0中，准備用此新的x0再去求出一個新的x1.

⒊利用迭代公式再求出一個新的x1的值，也就是用新的x0又求出一個新的平方根值x1，此值將更趨近於真正的平方根值。

⒋比較前後兩次求得的平方根值x0和x1，如果它們的差值小於我們指定的值，即達到我們要求的精度，則認為x1就是a的平方根值，去執行步驟5；否則執行步驟2，即循環進行迭代。

迭代法是用於求方程或方程組近似根的一種常用的演算法設計方法。設方程為f(x)=0，用某種數學方法導出等價的形式x=g(x），然後按以下步驟執行：

⑴ 選一個方程的近似根，賦給變數x0；

⑵ 將x0的值保存於變數x1，然後計算g(x1），並將結果存於變數x0；

⑶ 當x0與x1的差的絕對值還小於指定的精度要求時，重復步驟⑵的計算。

若方程有根，並且用上述方法計算出來的近似根序列收斂，則按上述方法求得的x0就認為是方程的根。上述演算法用C程序的形式表示為：

【演算法】迭代法求方程的根

{ x0=初始近似根；

do {

x1=x0；

x0=g(x1）； /*按特定的方程計算新的近似根*/

} while (fabs(x0-x1）>Epsilon）；

printf（「方程的近似根是%f\n」，x0）；

}

迭代演算法也常用於求方程組的根，令

X=（x0，x1，…，xn-1）

設方程組為：

xi=gi(X) (I=0，1，…，n-1）

則求方程組根的迭代演算法可描述如下：

【演算法】迭代法求方程組的根

{ for (i=0;i

x=初始近似根；

do {

for (i=0;i

y=x;

for (i=0;i

x=gi(X);

for (delta=0.0,i=0;i

if (fabs(y-x)>delta) delta=fabs(y-x）；

} while (delta>Epsilon）；

for (i=0;i

printf（「變數x[%d]的近似根是 %f」，I，x）；

printf（「\n」）；

}

具體使用迭代法求根時應注意以下兩種可能發生的情況：

⑴ 如果方程無解，演算法求出的近似根序列就不會收斂，迭代過程會變成死循環，因此在使用迭代演算法前應先考察方程是否有解，並在程序中對迭代的次數給予限制；

⑵ 方程雖然有解，但迭代公式選擇不當，或迭代的初始近似根選擇不合理，也會導致迭代失敗。

遞歸

遞歸是設計和描述演算法的一種有力的工具，由於它在復雜演算法的描述中被經常採用，為此在進一步介紹其他演算法設計方法之前先討論它。

能採用遞歸描述的演算法通常有這樣的特徵：為求解規模為N的問題，設法將它分解成規模較小的問題，然後從這些小問題的解方便地構造出大問題的解，並且這些規模較小的問題也能採用同樣的分解和綜合方法，分解成規模更小的問題，並從這些更小問題的解構造出規模較大問題的解。特別地，當規模N=1時，能直接得解。

【問題】 編寫計算斐波那契（Fibonacci）數列的第n項函數fib（n）。

斐波那契數列為：0、1、1、2、3、……，即：

fib(0)=0;

fib⑴=1;

fib(n)=fib(n-1）+fib(n-2） （當n>1時）。

寫成遞歸函數有：

int fib(int n)

{ if (n==0) return 0;

if (n==1） return 1;

if (n>1） return fib(n-1）+fib(n-2）；

}

遞歸演算法的執行過程分遞推和回歸兩個階段。在遞推階段，把較復雜的問題（規模為n）的求解推到比原問題簡單一些的問
題（規模小於n）的求解。例如上例中，求解fib(n），把它推到求解fib(n-1）和fib(n-2）。也就是說，為計算fib(n），必須先計算
fib(n-1）和fib(n-
2），而計算fib(n-1）和fib(n-2），又必須先計算fib(n-3）和fib(n-4）。依次類推，直至計算fib⑴和fib(0），分別能
立即得到結果1和0。在遞推階段，必須要有終止遞歸的情況。例如在函數fib中，當n為1和0的情況。

在回歸階段，當獲得最簡單情況的解後，逐級返回，依次得到稍復雜問題的解，例如得到fib⑴和fib(0）後，返回得到fib⑵的結果，……，在得到了fib(n-1）和fib(n-2）的結果後，返回得到fib(n）的結果。

在編寫遞歸函數時要注意，函數中的局部變數和參數知識局限於當前調用層，當遞推進入「簡單問題」層時，原來層次上的參數和局部變數便被隱蔽起來。在一系列「簡單問題」層，它們各有自己的參數和局部變數。

由於遞歸引起一系列的函數調用，並且可能會有一系列的重復計算，遞歸演算法的執行效率相對較低。當某個遞歸演算法能較方便地轉換成遞推演算法時，通常按遞推演算法編寫程序。例如上例計算斐波那契數列的第n項的函數fib(n）應採用遞推演算法，即從斐波那契數列的前兩項出發，逐次由前兩項計算出下一項，直至計算出要求的第n項。

【問題】 組合問題

問題描述：找出從自然數1、2、……、n中任取r個數的所有組合。例如n=5，r=3的所有組合為：⑴5、4、3 ⑵5、4、2 ⑶5、4、1

⑷5、3、2 ⑸5、3、1 ⑹5、2、1

⑺4、3、2 ⑻4、3、1 ⑼4、2、1

⑽3、2、1

分析所列的10個組合，可以採用這樣的遞歸思想來考慮求組合函數的演算法。設函數為void comb(int
m,int
k）為找出從自然數1、2、……、m中任取k個數的所有組合。當組合的第一個數字選定時，其後的數字是從餘下的m-1個數中取k-1數的組合。這就將求m
個數中取k個數的組合問題轉化成求m-1個數中取k-1個數的組合問題。設函數引入工作數組a[
]存放求出的組合的數字，約定函數將確定的k個數字組合的第一個數字放在a[k]中，當一個組合求出後，才將a[
]中的一個組合輸出。第一個數可以是m、m-1、……、k，函數將確定組合的第一個數字放入數組後，有兩種可能的選擇，因還未去頂組合的其餘元素，繼續遞
歸去確定；或因已確定了組合的全部元素，輸出這個組合。細節見以下程序中的函數comb。

【程序】

# include

# define MAXN 100

int a[MAXN];

void comb(int m,int k)

{ int i,j;

for (i=m;i>=k;i--)

{ a[k]=i;

if (k>1）

comb(i-1,k-1）；

else

{ for (j=a[0];j>0;j--)

printf（「%4d」，a[j]);

printf（「\n」）；

}

}

}

void main()

{ a[0]=3;

comb（5,3）；

}

【問題】 背包問題

問題描述：有不同價值、不同重量的物品n件，求從這n件物品中選取一部分物品的選擇方案，使選中物品的總重量不超過指定的限制重量，但選中物品的價值之和最大。

設n
件物品的重量分別為w0、w1、…、wn-1，物品的價值分別為v0、v1、…、vn-1。採用遞歸尋找物品的選擇方案。設前面已有了多種選擇的方案，並
保留了其中總價值最大的方案於數組option[ ]，該方案的總價值存於變數maxv。當前正在考察新方案，其物品選擇情況保存於數組cop[
]。假定當前方案已考慮了前i-1件物品，現在要考慮第i件物品；當前方案已包含的物品的重量之和為tw；至此，若其餘物品都選擇是可能的話，本方案能達
到的總價值的期望值為tv。演算法引入tv是當一旦當前方案的總價值的期望值也小於前面方案的總價值maxv時，繼續考察當前方案變成無意義的工作，應終止
當前方案，立即去考察下一個方案。因為當方案的總價值不比maxv大時，該方案不會被再考察，這同時保證函數後找到的方案一定會比前面的方案更好。

對於第i件物品的選擇考慮有兩種可能：

⑴ 考慮物品i被選擇，這種可能性僅當包含它不會超過方案總重量限制時才是可行的。選中後，繼續遞歸去考慮其餘物品的選擇。

⑵ 考慮物品i不被選擇，這種可能性僅當不包含物品i也有可能會找到價值更大的方案的情況。

按以上思想寫出遞歸演算法如下：

try（物品i，當前選擇已達到的重量和，本方案可能達到的總價值tv)

{ /*考慮物品i包含在當前方案中的可能性*/

if（包含物品i是可以接受的）

{ 將物品i包含在當前方案中；

if (i

try(i+1,tw+物品i的重量，tv);

else

/*又一個完整方案，因為它比前面的方案好，以它作為最佳方案*/

以當前方案作為臨時最佳方案保存；

恢復物品i不包含狀態；

}

/*考慮物品i不包含在當前方案中的可能性*/

if （不包含物品i僅是可男考慮的）

if (i

try(i+1,tw,tv-物品i的價值）；

else

/*又一個完整方案，因它比前面的方案好，以它作為最佳方案*/

以當前方案作為臨時最佳方案保存；

}

為了理解上述演算法，特舉以下實例。設有4件物品，它們的重量和價值見表：

物品 0 1 2 3

重量 5 3 2 1

價值 4 4 3 1

並設限制重量為7。則按以上演算法，下圖表示找解過程。由圖知，一旦找到一個解，演算法就進一步找更好的佳。如能判定某個查找分支不會找到更好的解，演算法不會在該分支繼續查找，而是立即終止該分支，並去考察下一個分支。

按上述演算法編寫函數和程序如下：

【程序】

# include

# define N 100

double limitW,totV,maxV;

int option[N],cop[N];

struct { double weight;

double value;

}a[N];

int n;

void find(int i,double tw,double tv)

{ int k;

/*考慮物品i包含在當前方案中的可能性*/

if (tw+a.weight<=limitW)

{ cop=1;

if (i

else

{ for (k=0;k

option[k]=cop[k];

maxv=tv;

}

cop=0;

}

/*考慮物品i不包含在當前方案中的可能性*/

if (tv-a.value>maxV)

if (i

else

{ for (k=0;k

option[k]=cop[k];

maxv=tv-a.value;

}

}

void main()

{ int k;

double w,v;

printf（「輸入物品種數\n」）；

scanf（（「%d」，&n);

printf（「輸入各物品的重量和價值\n」）；

for (totv=0.0,k=0;k

{ scanf（「%1f%1f」，&w,&v);

a[k].weight=w;

a[k].value=v;

totV+=V;

}

printf（「輸入限制重量\n」）；

scanf（「%1f」，&limitV);

maxv=0.0;

for (k=0;k find(0,0.0,totV);

for (k=0;k

if (option[k]) printf（「%4d」，k+1）；

printf（「\n總價值為%.2f\n」，maxv);

}

作為對比，下面以同樣的解題思想，考慮非遞歸的程序解。為了提高找解速度，程序不是簡單地逐一生成所有候選解，而是
從每個物品對候選解的影響來形成值得進一步考慮的候選解，一個候選解是通過依次考察每個物品形成的。對物品i的考察有這樣幾種情況：當該物品被包含在候選
解中依舊滿足解的總重量的限制，該物品被包含在候選解中是應該繼續考慮的；反之，該物品不應該包括在當前正在形成的候選解中。同樣地，僅當物品不被包括在
候選解中，還是有可能找到比目前臨時最佳解更好的候選解時，才去考慮該物品不被包括在候選解中；反之，該物品不包括在當前候選解中的方案也不應繼續考慮。
對於任一值得繼續考慮的方案，程序就去進一步考慮下一個物品。

【程序】

# include

# define N 100

double limitW;

int cop[N];

struct ele { double weight;

double value;

} a[N];

int k,n;

struct { int ;

double tw;

double tv;

}twv[N];

void next(int i,double tw,double tv)

{ twv.=1;

twv tw=tw;

twv tv=tv;

}

double find(struct ele *a,int n)

{ int i,k,f;

double maxv,tw,tv,totv;

maxv=0;

for (totv=0.0,k=0;k

totv+=a[k].value;

next(0,0.0,totv);

i=0;

While (i>=0)

{ f=twv.;

tw=twv tw;

tv=twv tv;

switch(f)

{ case 1: twv.++;

if (tw+a.weight<=limitW)

if (i

{ next(i+1,tw+a.weight,tv);

i++;

}

else

{ maxv=tv;

for (k=0;k

cop[k]=twv[k].!=0;

}

break;

case 0: i--;

break;

default: twv.=0;

if (tv-a.value>maxv)

if (i

{ next(i+1,tw,tv-a.value);

i++;

}

else

{ maxv=tv-a.value;

for (k=0;k

cop[k]=twv[k].!=0;

}

break;

}

}

return maxv;

}

void main()

{ double maxv;

printf（「輸入物品種數\n」）；

scanf（（「%d」，&n);

printf（「輸入限制重量\n」）；

scanf（「%1f」，&limitW);

printf（「輸入各物品的重量和價值\n」）；

for (k=0;k

scanf（「%1f%1f」，&a[k].weight,&a[k].value);

maxv=find(a,n);

printf（「\n選中的物品為\n」）；

for (k=0;k

if (option[k]) printf（「%4d」，k+1）；

printf（「\n總價值為%.2f\n」，maxv);

}

⑶ 編程真的很難么

編程通俗地說是一種解決問題的方法過程，是解決我們工作生活遇到的問題的工具，既然是工具，那它當然是為我們服務的，所以說編程其實一點不難，難的貴在堅持，以及如何靈活使用這個工具來解決你遇到的問題。作為一名70後老哥，可以說在這行業已經摸爬滾打了20多年了，從氣血方剛20來歲小伙，到現在中年大叔，見證的IT行業的風雲變幻，日進千里，軟體行業的發展可以說伴隨著自己的大半生，具體書本上理論就不說了，單純從工作經驗淡淡以下幾點，希望對需要朋友有所參考：

1、第一步：學編程語言前，建議最好你學之前，首先有一個比較系統化學習，如果實在沒有條件象科班的學生哪樣學得哪么理論化，最少你先了解計算要基礎知識，當然不用你精通，知道計算機硬體啊，軟體啊，它的起因，以為基本的一過程。相於了解事物的起因，為什麼使用它，以及它運作一些原理，這樣心中有個數，原來建房子前，首先挖好地基、打樁。

2、第二步：開始入門了解編程語言的使用規則，假設說編程是工具對吧？哪么你使用前，首先要了解這個工具如何使用，而工具有很多很多種，編程語言也是有很多種，在這里我推薦大家學習C語言，因為C語言的語法，函數各方面很通用，打好了這個基礎，你以後看其它語言就容易上手。C語言的各種數據類型、變數、函數、for,while,if等，最常用的，你七七八八進行全面了解。能熟悉最好，在這一步不熟悉也沒關系，但這樣學後，你心中有一個底了，有了印象。

3、第三步：有了一定C語言概念後，你可以選JAVA來學習，開發環境用IntelliJIDEA，當然用Eclipse也可以,另外一個如果你想學微軟技術的，當然推薦學.netc#.開發環境用VisualStudio2022，現在比較流行.netcore跨平開發，wpf開槐虛發等等。有關這些學習資料網上多得不得了，你自己可以到csdn或51cto找找。

4、第四步：敗明爛然後慢慢學習開發一些小的應用，開發一些小工具等等或到github找一些開源項目，一邊看別人項目邊模擬開發。在這一個階段是比較痛苦的，因為你還沒有自己成功寫出來的項目，一切都是從0開始。所以要堅持。

5、第五步：在開始編寫自己的項目時，慢慢會涉及很多技術知識點，打個比方：html、css、javascript,vue.js,小程序開發等等各種各樣的前端腳本，然後你用到時就快速學習，實在一時不明白的，先拷過來運行，看效果，然後不斷修改成自己的。請在這里慢慢寫好自己的技術文檔，一步步積累。

6、第六步：開始嘗試找相關方面的編程方面的工作，要不斷地試，然後不斷調整自己，察漏同時在這階段最好努力寫出一些東西來，不斷試著銷售，這樣更好。

7、第七步：找到工作了或已經成功出產品了，算慢慢地入門了，也叫入坑，後面就是不斷學習過程了，不斷佚代吧！學無止境，越學越多。

最後總結：要學會編程，首先要愛好，就是必須要靜下心來，且要堅持、堅持、再堅持。

⑷ c語言代碼

C語言的代碼指的是根據C語言編寫規則所寫出的程序語句、計算機指令；C語言代碼的存儲文件擴展名一般為「.c」文件或者是「.h」文件，分別對應C源文件（source file）和C頭文件（header file）。

簡而言之，C語言的源代碼，就是根據C語言編寫規則所寫出的程序語句；常見的存儲文件擴展名為一般為.c文件或者是.h文件，分別對應C源文件(source file)和C頭文件(header file)。

⑸ c語言經歷了哪三代

c語言經歷了的三代是：機器語言、匯編語言、高級語言三代。

1、機器語言：第一代計算機語言稱為機器語言。機器語言就是 0/1 代碼。

計算機只能識別 0 和 1。在計算機內部，無論是一部電影還是一首歌曲或是一張圖片，最終保存的都是 0/1 代碼，因為 CPU 只能執行 0/1 代碼。

2、匯編語言：匯編語言就是將一串很枯燥無味的機器語言轉化成一個英文單詞。比如說：add 1, 2;add 就是一個英文單詞，這樣看起來就稍微有一些含義了，即 1 和 2 相加。這個就是匯編語言。

3、高級語言：匯編語言之後又出現了第三代語言。第三代語言又叫「高級語言」。

高級語言的發展分為兩個階段，以 1980 年為分界線，前一階段屬於結構化語言或者稱為面向過程的語言，後一階段屬於面向對象的語言。

c語言中語言運行速度的比較是：

計算機語言越是低級速度就越快，因為越低級就越符合計算機的思維。

所以計算機語言中執行速度最快的是機器語言，匯編語言其次，高級語言的速度最慢。高級語言中C的速度最快，C++ 其次，最慢的是 Java 和 C#。

Java和C#雖然速度慢，但它們在任何機器上都可以運行，而且運行結果一模一樣，這是它們的一個優點，也是它們流行的原因之一。