編程一1
Ⅰ 誰能告訴我如何用計算機編程的語言比如1和0表示出1到10的數字
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寫在之前
我們都知道，對於同一個問題來說，可以有多種解決問題的演算法。盡管演算法不是唯一的，但是對於問題本身來說相對好的演算法還是存在的，這里可能有人會問區分好壞的標準是什麼？這個要從「時效」和「存儲」兩方面來看。
人總是貪婪的，在做一件事的時候，我們總是期望著可以付出最少的時間、精力或者金錢來獲得最大的回報，這個類比到演算法上也同樣適用，那就是花最少的時間和最少的存儲做成最棒的解決辦法，所以好的演算法應該具備時效高和存儲低的特點。這里的「時效」是指時間效率，也就是演算法的執行時間，對於同一個問題的多種不同解決演算法，執行時間越短的演算法效率越高，越長的效率越低；「存儲」是指演算法在執行的時候需要的存儲空間，主要是指演算法程序運行的時候所佔用的內存空間。
時間復雜度
首先我們先來說時間效率的這個問題，這里的時間效率就是指的演算法的執行時間，時間的快慢本來就是一個相對的概念，那麼到了演算法上，我們該用怎樣的度量指標去度量一個演算法的時間效率（執行時間）呢？
剛開始我們想出了一種事後統計方法，我稱它為「馬後炮式」，顧名思義，就是對於要解決的某個問題，費盡心思想了 n 種解法，提前寫好演算法程序，然後攢了一堆數據，讓它們分別在電腦上跑，跑完瞭然後比較程序的運行時間，根據這個來判斷演算法時效的高低。這種的判斷技術計算的是我們日常所用的時間，但這並不是一個對我們來說有用的度量指標，因為它還依賴於運行的機器、所用的編程語言、編譯器等等等等。相反，我們需要的是一個不依賴於所用機器或者編程語言的度量指標，這種度量指標可以幫助我們判斷演算法的優劣，並且可以用來比較演算法的具體實現。
我們的科學家前輩們發現當我們試圖去用執行時間作為獨立於具體程序或計算機的度量指標去描述一個演算法的時候，確定這個演算法所需要的步驟數目非常重要。如果我們把演算法程序中的每一步看作是一個基本的計量單位，那麼一個演算法的執行時間就可以看作是解決一個問題所需要的總步驟數。但是由於演算法的執行過程又各不相同，所以這個每一步，即這個基本的計量單位怎麼去選擇又是一個令人頭禿的問題。
下面我們來看一個簡單的求和的函數：
defget_sum(n): sum = 0for i in range(1,n+1): sum += i return sumprint(get_sum(10))
我們仔細去分析一下上述代碼，其實可以發現統計執行求和的賦值語句的次數可能是一個好的基本計數單位，在上面 get_sum 函數中，賦值語句的數量是 1 （sum = 0）加上 n （執行 sum += i 的次數）。
我們一般用一個叫 T 的函數來表示賦值語句的總數量，比如上面的例子可以表示成 T(n) = n + 1。這里的 n 一般指的是「數據的規模大小」，所以前面的等式可以理解為「解決一個規模大小為 n，對應 n+1 步操作步數的問題，所需的時間為 T(n)」。
對於 n 來說，它可以取 10，100，1000 或者其它更大的數，我們都知道求解大規模的問題所需的時間比求解小規模要多一些，那麼我們接下來的目標就很明確了，那就是「尋找程序的運行時間是如何隨著問題規模的變化而變化」。
我們的科學家前輩們又對這種分析方法進行了更為深遠的思考，他們發現有限的操作次數對於 T(n) 的影響，並不如某些占據主要地位的操作部分重要，換句話說就是「當數據的規模越來越大時，T(n) 函數中的某一部分掩蓋了其它部分對函數的影響」。最終，這個起主導作用的部分用來對函數進行比較，所以接下來就是我們所熟知的大 O閃亮登場的時間了。
大 O 表示法
「數量級」函數用來描述當規模 n 增加時，T(n) 函數中增長最快的部分，這個數量級函數我們一般用「大 O」表示，記做 O(f(n))。它提供了計算過程中實際步數的近似值，函數 f(n) 是原始函數 T(n) 中主導部分的簡化表示。
在上面的求和函數的那個例子中，T(n) = n + 1，當 n 增大時，常數 1 對於最後的結果來說越來不越沒存在感，如果我們需要 T(n) 的近似值的話，我們要做的就是把 1 給忽略掉，直接認為 T(n) 的運行時間就是 O(n)。這里你一定要搞明白，這里不是說 1 對 T(n) 不重要，而是當 n 增到很大時，丟掉 1 所得到的近似值同樣很精確。
再舉個例子，比如有一個演算法的 T(n) = 2n^2+ 2n + 1000，當 n 為 10 或者 20 的時候，常數 1000 看起來對 T(n) 起著決定性的作用。但是當 n 為 1000 或者 10000 或者更大呢？n^2 起到了主要的作用。實際上，當 n 非常大時，後面兩項對於最終的結果來說已經是無足輕重了。與上面求和函數的例子很相似，當 n 越來越大的時候，我們就可以忽略其它項，只關注用 2n^2 來代表 T(n) 的近似值。同樣的是，系數 2 的作用也會隨著 n 的增大，作用變得越來越小，從而也可以忽略。我們這時候就會說 T(n) 的數量級 f(n) = n^2，即 O(n^2)。
最好情況、最壞情況和平均情況
盡管前面的兩個例子中沒有體現，但是我們還是應該注意到有時候演算法的運行時間還取決於「具體數據」而不僅僅是「問題的規模大小」。對於這樣的演算法，我們把它們的執行情況分為「最優情況」、「最壞情況」和「平均情況」。
某個特定的數據集能讓演算法的執行情況極好，這就是最「最好情況」，而另一個不同的數據會讓演算法的執行情況變得極差，這就是「最壞情況」。不過在大多數情況下，演算法的執行情況都介於這兩種極端情況之間，也就是「平均情況」。因此一定要理解好不同情況之間的差別，不要被極端情況給帶了節奏。
對於「最優情況」，沒有什麼大的價值，因為它沒有提供什麼有用信息，反應的只是最樂觀最理想的情況，沒有參考價值。「平均情況」是對演算法的一個全面評價，因為它完整全面的反映了這個演算法的性質，但從另一方面來說，這種衡量並沒有什麼保證，並不是每個運算都能在這種情況內完成。而對於「最壞情況」，它提供了一種保證，這個保證運行時間將不會再壞了，**所以一般我們所算的時間復雜度是最壞情況下的時間復雜度**，這和我們平時做事要考慮到最壞的情況是一個道理。
在我們之後的演算法學習過程中，會遇到各種各樣的數量級函數，下面我給大家列舉幾種常見的數量級函數：
為了確定這些函數哪些在 T(n) 中佔主導地位，就要在 n 增大時對它們進行比較，請看下圖（圖片來自於 Google 圖片）：
在上圖中，我們可以看到當 n 很小時，函數之間不易區分，很難說誰處於主導地位，但是當 n 增大時，我們就能看到很明顯的區別，誰是老大一目瞭然：
O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n^3) < O(2^n)
我們下面就來分析幾個上述所說的「數量級函數」：
1.常數函數
n = 100 # 1 次sum = (1 + n) *n / 2 # 1 次print(sum) # 1 次
上述演算法程序的 f(n) = 3，可能有人看到這會說那麼時間復雜度就是 O(f(n)) = O(3)，其實這個是錯的，這個函數的時間復雜度其實是 O(1)。這個對於初學者來說是很難理解的一種結果，其實你可以把 sum = (1 + n) * n / 2 多復制幾次再來看：
a = 100 # 1 次sum = (1 + n) * n / 2 # 1 次sum = (1 + n) * n / 2 # 1 次sum = (1 + n) * n / 2 # 1 次sum = (1 + n) * n / 2 # 1 次sum = (1 + n) * n / 2 # 1 次sum = (1 + n) * n / 2 # 1 次print(sum) # 1 次
上述演算法的 f(n) = 8，事實上你可以發現無論 n 為多少，上述兩段代碼就是 運行 3 次和運行 8 次的區別。這種與數據的規模大小 n 無關，執行時間恆定的演算法我們就叫它具有 O(1) 的時間復雜度。不管這個常數是多少，我們都記作是 O(1)，而不是 O(3) 或者是 O(8)。
2.對數函數
cnt = 1while cnt < n: cnt *= 2 # O(1)
上面的演算法程序的時間復雜度就是 O(logn)，這個是怎麼算出來的呢？其實很簡單：上述的代碼可以解釋成 cnt 乘以多少個 2 以後才能大於等於 n，我們假設個數是 x，也就是求 2^x = n，即 x = log2n，所以這個循環的時間復雜度就是 O(logn)。
最後呢，我們來看看下面的這個例子，藉助這段代碼來詳細的說一下我們如何對其時間復雜度進行詳細的分析：
a = 1b = 2c = 3for i inrange(n):for j inrange(n): x = i * i y = j * j z = i * jfor k inrange(n): u = a * k + b v = c * cd = 4
上面的代碼沒有任何意義，甚至不是一個可運行的代碼，我只是用來說明你在以後如何對代碼進行執行分析，關於代碼本身可不可以運行，就不需要你在這關心了。
上面的代碼其實我們要分的話可以分成 4 部分：第 1 部分是 a，b，c 這 3 個賦值語句，執行次數也就是 3 次；第二部分是 3n^2，因為是循環結構，裡面有 x，y，z 這 3 個賦值語句，每個語句執行了 n^2 次；第 3 部分是 2n，因為裡面是 2 個賦值語句，每條語句被執行了 n 次；最後第 4 部分是常數 1，只有 d 這么 1 條賦值語句。所以我們得到的 T(n
) = 3+3n^2 +2n+1 = 3n^2+2n+4，看到指數項，我們自然的發現是 n^2 做主導，當 n 增大時，後面兩項可以忽略掉，所以這個代碼片段的數量級就是 O(n^2)。
空間復雜度
類比於時間復雜度的討論，一個演算法的空間復雜度是指該演算法所耗費的存儲空間，計算公式計作：S(n) = O(f(n))。其中 n 也為數據的規模，f(n) 在這里指的是 n 所佔存儲空間的函數。
一般情況下，我們的程序在機器上運行時，刨去需要存儲程序本身的輸入數據等之外，還需要存儲對數據操作的「存儲單元」。如果輸入數據所佔空間和演算法無關，只取決於問題本身，那麼只需要分析演算法在實現過程中所佔的「輔助單元」即可。如果所需的輔助單元是個常數，那麼空間復雜度就是 O(1)。
空間復雜度其實在這里更多的是說一下這個概念，因為當今硬體的存儲量級比較大，一般不會為了稍微減少一點兒空間復雜度而大動干戈，更多的是去想怎麼優化演算法的時間復雜度。所以我們在日常寫代碼的時候就衍生出了用「空間換時間」的做法，並且成為常態。比如我們在求解斐波那契數列數列的時候我們可以直接用公式去遞歸求，用哪個求哪個，同樣也可以先把很多結果都算出來保存起來，然後用到哪個直接調用，這就是典型的用空間換時間的做法，但是你說這兩種具體哪個好，偉大的馬克思告訴我們「具體問題具體分析」。
寫在之後
如果上面的文章你仔細看了的話，你會發現我不是直接上來就告訴你怎麼去求時間復雜度，而是從問題的產生，到思考解決的辦法，到「馬後炮」，再到 T(n)，最後到 O(n)一步一步來的。這樣做的原因呢有兩個：一是為了讓你了解大 O 到底是怎麼來的，有時候搞明白了由來，對於你接下來的學習和理解有很大的幫助；二是為了讓這個文章看起來不是那麼枯燥，我覺得很多時候上來扔給你一堆概念術語，很容易就讓人在剛看到它的時候就打起了退堂鼓，循序漸進的來，慢慢引導著更容易接受一些。
很多人從大學到工作，代碼寫了不少依然不會估算時間復雜度，我感覺倒不是學不會，而是內心沒有重視起來。你可能覺得計算機的更新換代很快，CPU 處理速度的能力越來越棒，沒必要在一些小的方面斤斤計較，其實我覺得你是 too young too naive。我們隨便來算一個簡單的例子：有兩台電腦，你的電腦的運算速度是我的電腦的 100 倍，同樣一道問題，明明稍微想一想用 O(n) 可以做出來，你偏偏要懶，直接暴力 O(n^2)，那麼當 n 的數據稍微增大一些，比如上萬上十萬，到底誰的運算速度快還用我再告訴你嗎？
所以今後在寫演算法的時候，請好好學會用時間復雜度估算一下自己的代碼，然後想想有沒有更有效率的方法去改進它，你只要這樣做了，相信慢慢的你的代碼會寫的越來越好，頭會越來越禿。（逃
最後說一點的是，估算演算法的復雜度這件事你不要指望一下子看了一篇文章就想弄懂，這個還是要有意識的多練，比如看到一個程序的時候有意識的估算一下它的復雜度，准備動手寫代碼的時候也想想有沒有更好的優化方法，有意識的練習慢慢就會來了感覺。這篇文章我就用了幾個小例子，大概的估算方式就是這樣。之後我還會繼續寫一些關於「數據結構與演算法」相關的文章和一些具體的實戰題目，都會帶大家繼續分析它們的時間復雜度，敬請期待。
Ⅱ 編程：c語言「1」的傳奇 糾正
#include<stdio.h>
//你寫的好復雜呀，所以沒有仔細看下去
//就重寫了一個
//過程是從個位開始逐位向前判斷
//至於pow()的問題，我試了一下結果正確
//但是可能的原因是pow()的返回值是double
//型的，你用int型的變數去接收精度丟失了吧
intmain(void)
{
intn;
inta; //記錄n%10
intnum=0;//記錄1的個數
printf("Inputn:");
scanf("%d",&n);
while(n)
{
a=n%10;
if(a==1)
num++;
n=n/10;
}
printf("num=%d ",num);
return0;
}
Ⅲ c語言編程1.
首先
void是返回值類型，就是空值，也就是說這個函數裡面不能有返回值。Delay這個是函數名，沒什麼好說。至於uchar
應該是參數類型，但是我還沒有見過這樣的參數類型（可能是我見識少了），我只見過
nchar,varchar
,nvarchar
之類的。。。而T就是參數啦
Ⅳ 編程是什麼意思
編程是編定程序的中文簡稱，就是讓計算機代為解決某個問題，對某個計算體系規定一定的運算方式，使計算體系按照該計算方式運行，並最終得到相應結果的過程。
為了使計算機能夠理解人的意圖，就必須將需解決的問題的思路、方法和手段通過計算機能夠理解的形式告訴計算機，使得計算機能夠根據人的指令去工作，完成某種特定的任務。這種人和計算體系之間交流的過程就是編程。設計具備邏輯流動作用的一種「可控體系」。
(4)編程一1擴展閱讀：
計算機對除機器語言以外的源程序不能直接識別、理解和執行，都必須通過某種方式轉換為計算機能夠直接執行的。這種將高級程序設計語言編寫的源程序轉換到機器目標程序的方式有兩種：
1、解釋方式：計算機對高級語言書寫的源程序一邊解釋一邊執行，不能形成目標文件和執行文件。
2、編譯方式：經過對源程序的詞法分析、語法分析、語意分析、代碼生成和代碼優化等階段將所處理的源程序轉換為用二進制代碼表示的目標程序，然後通過連接程序處理將程序中所用的函數調用、系統功能調用等嵌入到目標程序中，構成一個可以連續執行的二進制執行文件。
參考資料來源：網路-編程
Ⅳ 在編程裡面，0和1是什麼意思啊
計算機內的所有數據都是二進制，就是0和1；
用01編程是最原始的機器語言，是可以實現的 ，當然，編出來一個計算1+1的程序還行，計算個方程什麼的就不太可能了。機器語言發展為匯編語言，後出現高級語言。現在編程都是用的高級語言。像C語言，C++等。
Ⅵ 編程是什麼
編程 是個動詞，編程==寫代碼，寫代碼為了什麼? 為了讓計算機干你想要乾的事情，比如，馬化騰想跟別人聊天，於是寫了個聊天軟體，這個軟體就是一堆代碼的集合，這些代碼是什麼？這些代碼是計算機能理解的語言。
那計算能理解的語言是什麼呢？ 之前，我們已經了解到，它只能理解2進制，0101010…，你總不能人肉輸一堆二進制給計算機(雖然最原始的計算機就是這么乾的)讓它工作吧，這樣開發速度太慢了。所以最好的辦法就是人輸入簡單的指令，計算機能把指令轉成二進制進行執行，舉例如下:
假如 程序員想讓計算機 播放一首 歌曲 ， 只需要輸入指令 ，
open "老男孩.mp3"
play
[ op | rs | rt | address/immediate]
353868decimal
binary
; hello.asm
section .data ;數據段聲明
msg db "Hello, world!",0xA;要輸出的字元串
len equ $ - msg ;字串長度
section .text ;代碼段聲明
global _start ;指定入口函數
_start:;在屏幕上顯示一個字元串
mov edx, len ;參數三：字元串長度
mov ecx, msg ;參數二：要顯示的字元串
mov ebx,1;參數一：文件描述符(stdout)
mov eax,4;系統調用號(sys_write)
int0x80;調用內核功能
;退出程序
mov ebx,0;參數一：退出代碼
mov eax,1;系統調用號(sys_exit)
int0x80;調用內核功能
計算機的CPU接收到這樣的指令後，會把它轉成一堆 只有cpu可以理解的指令，然後再將指令變成各種對應的如下類似二進制
最終cpu 去調用你的硬碟上這首歌，通過音箱播放。
上面cpu那段指令太難理解了，如果讓你天天寫這樣的代碼，大家非得自殺不可。還好，偉大的計算機先驅們，開發了各種編程語言，讓我們只需要通過寫一些簡單的規則，就能操作計算機工作啦。
有哪些編程語言？
編程語言總體分以為機器語言、匯編語言、高級語言，如下
機器語言
由於計算機內部只能接受二進制代碼，因此，用二進制代碼0和1描述的指令稱為機器指令，全部機器指令的集合構成計算機的機器語言，用機器語言編程的程序稱為目標程序。只有目標程序才能被計算機直接識別和執行。但是機器語言編寫的程序無明顯特徵，難以記憶，不便閱讀和書寫，且依賴於具體機種，局限性很大，機器語言屬於低級語言。
用機器語言編寫程序，編程人員要首先熟記所用計算機的全部指令代碼和代碼的涵義。手編程序時，程序員得自己處理每條指令和每一數據的存儲分配和輸入輸出，還得記住編程過程中每步所使用的工作單元處在何種狀態。這是一件十分繁瑣的工作。編寫程序花費的時間往往是實際運行時間的幾十倍或幾百倍。而且，編出的程序全是些0和1的指令代碼，直觀性差，還容易出錯。除了計算機生產廠家的專業人員外，絕大多數的程序員已經不再去學習機器語言了。
機器語言是微處理器理解和使用的，用於控制它的操作二進制代碼。
盡管機器語言好像是很復雜的，然而它是有規律的。
存在著多至100000種機器語言的指令。這意味著不能把這些種類全部列出來。
以下是一些示例：
指令部份的示例
0000 代表 載入（LOAD）
0001 代表 存儲（STORE）
…
暫存器部份的示例
0000 代表暫存器 A
0001 代表暫存器 B
…
存儲器部份的示例
000000000000 代表地址為 0 的存儲器
000000000001 代表地址為 1 的存儲器
000000010000 代表地址為 16 的存儲器
100000000000 代表地址為 2^11 的存儲器
集成示例
0000,0000,000000010000 代表 LOAD A, 16
0000,0001,000000000001 代表 LOAD B, 1
0001,0001,000000010000 代表 STORE B, 16
0001,0001,000000000001 代表 STORE B, 1[1]
匯編語言
匯編語言的實質和機器語言是相同的，都是直接對硬體操作，只不過指令採用了英文縮寫的標識符，更容易識別和記憶。它同樣需要編程者將每一步具體的操作用命令的形式寫出來。匯編程序的每一句指令只能對應實際操作過程中的一個很細微的動作。例如移動、自增，因此匯編源程序一般比較冗長、復雜、容易出錯，而且使用匯編語言編程需要有更多的計算機專業知識，但匯編語言的優點也是顯而易見的，用匯編語言所能完成的操作不是一般高級語言所能夠實現的，而且源程序經匯編生成的可執行文件不僅比較小，而且執行速度很快。
匯編的hello world，列印一句hello world, 需要寫十多行，也是醉了。
高級語言
高級語言是大多數編程者的選擇。和匯編語言相比，它不但將許多相關的機器指令合成為單條指令，並且去掉了與具體操作有關但與完成工作無關的細節，例如使用堆棧、寄存器等，這樣就大大簡化了程序中的指令。同時，由於省略了很多細節，編程者也就不需要有太多的專業知識。
高級語言主要是相對於匯編語言而言，它並不是特指某一種具體的語言，而是包括了很多編程語言，像最簡單的編程語言PASCAL語言也屬於高級語言。
高級語言所編制的程序不能直接被計算機識別，必須經過轉換才能被執行，按轉換方式可將它們分為兩類：
編譯類：編譯是指在應用源程序執行之前，就將程序源代碼「翻譯」成目標代碼（機器語言），因此其目標程序可以脫離其語言環境獨立執行(編譯後生成的可執行文件，是cpu可以理解的2進制的機器碼組成的)，使用比較方便、效率較高。但應用程序一旦需要修改，必須先修改源代碼，再重新編譯生成新的目標文件（* .obj，也就是OBJ文件）才能執行，只有目標文件而沒有源代碼，修改很不方便。
編譯後程序運行時不需要重新翻譯，直接使用編譯的結果就行了。程序執行效率高，依賴編譯器，跨平台性差些。如C、C++、Delphi等
解釋類：執行方式類似於我們日常生活中的「同聲翻譯」，應用程序源代碼一邊由相應語言的解釋器「翻譯」成目標代碼（機器語言），一邊執行，因此效率比較低，而且不能生成可獨立執行的可執行文件，應用程序不能脫離其解釋器(想運行，必須先裝上解釋器，就像跟老外說話，必須有翻譯在場)，但這種方式比較靈活，可以動態地調整、修改應用程序。如Python、Java、PHP、Ruby等語言。
總結
機器語言
優點是最底層，速度最快，缺點是最復雜，開發效率最低
匯編語言
優點是比較底層，速度最快，缺點是復雜，開發效率最低
高級語言
編譯型語言執行速度快，不依賴語言環境運行，跨平台差
解釋型跨平台好，一份代碼，到處使用，缺點是執行速度慢，依賴解釋器運行
主流編程語言介紹(10分鍾)
世界上的編程語言有600多種，但真正大家主流在使用的最多二三十種，不同的語言有自己的特點和擅長領域，隨著計算機的不斷發展，新語言在不斷誕生，也同時有很多老舊的語言慢慢無人用了。有個權威的語言排名網站，可以看到主流的編程語言是哪些
TIOBE發布編程語言排行榜已經快6年的時光了，在這六年中我們見證了不少語言的起起落落。雖然國內有很多大牛說，關注這語言的排名沒有多少意義。但仍可以看出那些語言日漸興盛，哪些日漸沒落，我們從Objective-C的上升過程中，還是能看到移動設備端，特別是iOS應用開發方面的黃金潛力。
下面介紹下幾個主流的編程語言：
C語言:
C語言是一種計算機程序設計語言，它既具有高級語言的特點，又具有匯編語言的特點。它由美國貝爾研究所的D.M.Ritchie於1972年推出，1978年後，C語言已先後被移植到大、中、小及微型機上，它可以作為工作系統設計語言，編寫系統應用程序，也可以作為應用程序設計語言，編寫不依賴計算機硬體的應用程序。它的應用范圍廣泛，具備很強的數據處理能力，不僅僅是在軟體開發上，而且各類科研都需要用到C語言，適於編寫系統軟體，三維，二維圖形和動畫，具體應用比如單片機以及嵌入式系統開發。
C++：
C++是C語言的繼承的擴展，它既可以進行C語言的過程化程序設計，又可以進行以抽象數據類型為特點的基於對象的程序設計，還可以進行以繼承和多態為特點的面向對象的程序設計。C++擅長面向對象程序設計的同時，還可以進行基於過程的程序設計，因而C++就適應的問題規模而論，大小由之。
C++不僅擁有計算機高效運行的實用性特徵，同時還致力於提高大規模程序的編程質量與程序設計語言的問題描述能力。
JAVA:
Java是一種可以撰寫跨平台應用軟體的面向對象的程序設計語言，是由Sun Microsystems公司於1995年5月推出的Java程序設計語言和Java平台（即JavaSE, JavaEE, JavaME）的總稱。Java 技術具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，廣泛應用於個人PC、數據中心、游戲控制台、科學超級計算機、行動電話和互聯網，同時擁有全球最大的開發者專業社群。在全球雲計算和移動互聯網的產業環境下，Java更具備了顯著優勢和廣闊前景。
PHP:
PHP（外文名:PHP: Hypertext Preprocessor，中文名：「超文本預處理器」）是一種通用開源腳本語言。語法吸收了C語言、Java和Perl的特點，利於學習，使用廣泛，主要適用於Web開發領域
Ruby:
Ruby 是開源的，在Web 上免費提供，但需要一個許可證。[4]
Ruby 是一種通用的、解釋的編程語言。
Ruby 是一種真正的面向對象編程語言。
Ruby 是一種類似於 Python 和 Perl 的伺服器端腳本語言。
Ruby 可以用來編寫通用網關介面（CGI）腳本。
Ruby 可以被嵌入到超文本標記語言（HTML）。
Ruby 語法簡單，這使得新的開發人員能夠快速輕松地學習 Ruby
GO:
Go 是一個開源的編程語言，它能讓構造簡單、可靠且高效的軟體變得容易。
Go是從2007年末由Robert Griesemer, Rob Pike, Ken Thompson主持開發，後來還加入了Ian Lance Taylor, Russ Cox等人，並最終於2009年11月開源，在2012年早些時候發布了Go 1穩定版本。現在Go的開發已經是完全開放的，並且擁有一個活躍的社區。
由其擅長並發編程
Python:
Python是一門優秀的綜合語言， Python的宗旨是簡明、優雅、強大，在人工智慧、雲計算、金融分析、大數據開發、WEB開發、自動化運維、測試等方向應用廣泛，已是全球第4大最流行的語言。
Ⅶ 一、編程：
在Visual Basic下
一. 用 LCASE("要轉換的大寫字母") 函數
如: Msgbox LCASE("CONVERT TO LOW CASE")
二. 順序碼是什麼? 是ASCII碼嗎? 那就是該數字加上 48 就是該數字的ASCII碼.
三. 回車鍵ASCII碼是13, ESC鍵ASCII碼是27
四. 比如有變數 n=3.14259 , 用 n-n\1 注意是 \ 號而不是 / 號:
如: MsgBox n - n \ 1
五. 用 Cint() 函數截取整數部分, 用 Round() 函數四捨五入.
Ⅷ C語言編程1
intisvalidReal(constchar*pStr)
{
char*p=(char*)pStr;
charch;
charhavepoint=0;
ch=*p;
if(ch=='+'||ch=='-') //判斷第一個字元是否符號
{
p++; //如果是下次判斷跳過第一個字元
}
while(*p)
{
ch=*p;
p++;
if(ch=='.') //判斷是否小數點
{
if(havepoint) //若第二次出現小數點數值不合法
{
return0;
}
else
{
havepoint=1;
}
}
elseif(ch<'0'||ch>'9') //若不為0-9則數值非法
{
return0;
}
}
return1;
}