学编译实际值的方法

Ⅰ 编程学什么好

操作系统、数据库、设计模式、软件工程、数据结构与算法
编程是编定程序的中文简称，就是让计算机代码解决某个问题，对某个计算体系规定一定的运算方式，使计算体系按照该计算方式运行，并最终得到相应结果的过程。
为了使计算机能够理解人的意图，人类就必须将需解决的问题的思路、方法和手段通过计算机能够理解的形式告诉计算机，使得计算机能够根据人的指令一步一步去工作，完成某种特定的任务。
这种人和计算体系之间交流的过程就是编程。
编程：设计具备逻辑流动作用的一种“可控体系”

Ⅱ 学习编程需要什么基础

学习编程其实不需要什么基础，只要可以正常操作电脑就可以学习编程，但是如果想往高深的技术研究就需要学习很多东西，时代咋子进步很多东西都有千丝万缕，所以很多编程需要都是相通的。

3、知识经济时代给我们带来了无限的机遇。要真正掌握计算机技术并在信息技术行业有所作为，具备一定的编程能力是一个基本条件和要求。

4、为基础编程打下坚实的基础，应总结如下几个方面，数学基础从计算机发展和应用的历史来看，计算机的数学模型和体系结构是由数学家提出的，最早的计算机也是为数值计算而设计的。 因此要学好计算机必须有一定的数学基础初学者应该有高中水平。

Ⅲ 如何学习c语言

学习方法是：

1、课前预习，课后复习，认真做课堂、课后的作业，理解理论知识。

2、记住语法规则。

3、加强逻辑思维。

4、多动手，通过练习上机了解它的运行过程。

5、实践—>理论—>再实践，刚开始学习C语言时，按示例练习，并推动理论的学习，然后再自己多思考，多上机实践。

拓展资料

C语言是一门通用计算机编程语言，广泛应用于底层开发。C语言的设计目标是提供一种能以简易的方式编译、处理低级存储器、产生少量的机器码以及不需要任何运行环境支持便能运行的编程语言。

尽管C语言提供了许多低级处理的功能，但仍然保持着良好跨平台的特性，以一个标准规格写出的C语言程序可在许多电脑平台上进行编译，甚至包含一些嵌入式处理器(单片机或称MCU)以及超级电脑等作业平台。

Ⅳ 初学电脑编程需要什么

初学电脑编程需要学习英语，选择一门编程语言，要有数学基础，具体介绍如下：

1、英语基础

计算机英语与传统的英语知识不同，需要了解的大部分是计算机的专业单词或者词汇，普遍较为简单。但是在高级编程中，会出现比较生涩的词汇，对于想要参与计算机语言设计以及在职业发展上有更多追求的同学可以自学一下大学英语。

2、选择一门编程语言

选择一门编程语言。虽然目前编程语言有600种左右，但是比较流行的编程语言只有几十种，所以尽量选择流行程度比较高的编程语言来入门编程。对于没有明确编程场景的初学者来说，尽量选择全场景编程语言，比如Java、Python、C#等就是不错的选择

3、数学基础

当然拥有初中阶段的数学基础也可以成为一名合格的程序员，这也是目前很多计算机编程培训学校招收初中毕业学生的原因。但想要成为一名优秀的程序员，最少要高中及以上的数学基础，而且要懂得如何举一反三，灵活运用。

4、了解计算机操作系统原理

所有的开发或者说软件应用都是在特定的操作系统上进行的，所以计算机操作系统原理可以说是基础中的基础是必须要了解的。

5、数据结构和算法

这门课程能够决定一个人程序设计水平的高低，是学习过程中需要重点掌握的。C和C++都是可以选择的，前期可以先学C，再学C++会相对简单一些。

在学习编程语言的过程中，也需要同时学习计算机网络、数据库等相关知识，在当前的云计算和大数据时代背景下，还需要掌握如何通过云计算(PaaS)来辅助开发，以及如何利用大数据平台的各种资源。

Ⅳ 如何学习C语言

如果刚开始接触c语言，听不懂也正常，不要有畏惧的心理，有些小伙伴可能看到部分同学什么都会，自己就很气馁，因为这部分同学很可能接触编程比较早，即使小孩学走路也有一个过程，刚开始有走路欲望->学会站立，腿部有力量->尝试走路，不断练习->学会走路。所以不要慌。

学C语言与走路一样，刚开始一定要有学习的欲望，然后，再制定计划，不断练习，量变会引起质变，坚持下去就发现原来这么简单。

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1、学习资料

书本推荐：《cprimerplus》难得的好书。老谭的书可看可不看，但是这本蓝皮的cprimerplus是我案头必备的参考书，后面还有完整的c99标准库，所以适合当个参考书。注意区分一下《c++primer》和《cprimerplus》

如果觉得这几本书还是有点难，那就先看《C语言程序设计》

有了经验后要去看看，例子很经典。后来进阶可以看看三剑客《c和指针》《c陷阱与缺陷》《c专家编程》

刚学C语言的话可以结合看下C语言编程经典100例；

编译器：VS，DevC++，VC++，CodeBlocks，C-Free，TurboC。关于它们的特点网上介绍很多了，就不赘述了。讲真，入门和基础阶段你用哪个无所谓，还是选自己喜欢的，不过对于初学者我们推荐DevC++。可能现在大学课堂用的还是VC++，刚入门自己习惯就行。

视频推荐：有同学曾经说过，视频这么好，上课就不用听讲了，这个是完全错误的，视频是课堂补充，上课还是一定要好好听讲的，视频可以查缺补漏，系统的学习一下。

上面提到的一些资料整理好了，可以下载：

链接：

提取码：1234

学习方法：

1、过：学习一门新的语言，第一步就是把它所涉及的基础知识大体过一点，不求深解，只求了解——第一遍：无需了解太过深入的理论，大体知道这门语言是什么样的，主要面向哪些场合，一些基本的语法格式是什么样的就可以了。

2、抄代码：刚开始写代码，没有多少人一上来就能立刻自己写一个很完善很强大的代码，甚至连基本的语法都会写错，这时候抄代码就很关键了，从书上抄，从例子里抄，边抄边想，边想边回忆语法。

3、模仿改：自己会抄写一些简单的代码，熟悉了一遍此语言的简单语法后，但还不太清楚怎样下手写一个完整的代码模块，所以这一步要仿写了，仿照给出的代码写一个属于自己的代码

4、勤调试：没有人能一下子写出完全正确的代码，自己试着写一些代码，通过不断调试来验证自己的一些想法，继续思考，再次验证，来回折腾。熟悉一些基本的调试工具以及调试方法。

5、看n遍：出错或遇到问题时，将代码从头看到尾，看了一遍又一遍，直到快全部记住时，总能找出问题原因，相信方法总会比问题多

6、练重复2-5步三遍以上，不解释。

7、创新拿出一个完全没有写过的代码，根据要求，一步步的写出来。如果写不出来，或者中间一堆错误，请参考第六步。

8、悟：主动找到写代码的感觉和成就感，并保持下去，世界上最难的语言就掌握了，将成为你软件生涯永远的工具。

Ⅵ c语言入门教学

楼主，你可以去编程入门网，那里有挺多知识点的，很多语言都有，很适合初学者，你也可以去CSDN，那里有很多源代码提供下载，也有论坛，呵呵，你也不要忽视网络贴吧，知道，贴吧是学习很多课本没有东西的地方，知道，你需要看解决答案，这样很有收获，你也可以去中国编程网，不过，我觉得一楼也是有道理的，看看书掌握知识点，网上我觉得主要还是提高的地方哦……呵呵……关于怎么学，我是这么过来的，每看一节书，做一节课后习题，其实初学主要还是学习语法和算法（解决问题的方法），多上机自己写程序，写不出来看答案的算法，自己再写一边，关键这个阶段还是积累为主，基本知识学好了，可以学深入编程，不过你需要有熟悉的语法，可以写一些小程序：学生成绩管理系统等等，就过关了，然后可以学习链表，图像编程，等等高级编程……呵呵……努力一定有回报的……加油吧…

Ⅶ 谁能告诉我如何用计算机编程的语言比如1和0表示出1到10的数字

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写在之前

我们都知道，对于同一个问题来说，可以有多种解决问题的算法。尽管算法不是唯一的，但是对于问题本身来说相对好的算法还是存在的，这里可能有人会问区分好坏的标准是什么？这个要从“时效”和“存储”两方面来看。

人总是贪婪的，在做一件事的时候，我们总是期望着可以付出最少的时间、精力或者金钱来获得最大的回报，这个类比到算法上也同样适用，那就是花最少的时间和最少的存储做成最棒的解决办法，所以好的算法应该具备时效高和存储低的特点。这里的“时效”是指时间效率，也就是算法的执行时间，对于同一个问题的多种不同解决算法，执行时间越短的算法效率越高，越长的效率越低；“存储”是指算法在执行的时候需要的存储空间，主要是指算法程序运行的时候所占用的内存空间。

时间复杂度

首先我们先来说时间效率的这个问题，这里的时间效率就是指的算法的执行时间，时间的快慢本来就是一个相对的概念，那么到了算法上，我们该用怎样的度量指标去度量一个算法的时间效率（执行时间）呢？

刚开始我们想出了一种事后统计方法，我称它为“马后炮式”，顾名思义，就是对于要解决的某个问题，费尽心思想了 n 种解法，提前写好算法程序，然后攒了一堆数据，让它们分别在电脑上跑，跑完了然后比较程序的运行时间，根据这个来判断算法时效的高低。这种的判断技术计算的是我们日常所用的时间，但这并不是一个对我们来说有用的度量指标，因为它还依赖于运行的机器、所用的编程语言、编译器等等等等。相反，我们需要的是一个不依赖于所用机器或者编程语言的度量指标，这种度量指标可以帮助我们判断算法的优劣，并且可以用来比较算法的具体实现。

我们的科学家前辈们发现当我们试图去用执行时间作为独立于具体程序或计算机的度量指标去描述一个算法的时候，确定这个算法所需要的步骤数目非常重要。如果我们把算法程序中的每一步看作是一个基本的计量单位，那么一个算法的执行时间就可以看作是解决一个问题所需要的总步骤数。但是由于算法的执行过程又各不相同，所以这个每一步，即这个基本的计量单位怎么去选择又是一个令人头秃的问题。

下面我们来看一个简单的求和的函数：

defget_sum(n): sum = 0for i in range(1,n+1): sum += i return sumprint(get_sum(10))

我们仔细去分析一下上述代码，其实可以发现统计执行求和的赋值语句的次数可能是一个好的基本计数单位，在上面 get_sum 函数中，赋值语句的数量是 1 （sum = 0）加上 n （执行 sum += i 的次数）。

我们一般用一个叫 T 的函数来表示赋值语句的总数量，比如上面的例子可以表示成 T(n) = n + 1。这里的 n 一般指的是“数据的规模大小”，所以前面的等式可以理解为“解决一个规模大小为 n，对应 n+1 步操作步数的问题，所需的时间为 T(n)”。

对于 n 来说，它可以取 10，100，1000 或者其它更大的数，我们都知道求解大规模的问题所需的时间比求解小规模要多一些，那么我们接下来的目标就很明确了，那就是“寻找程序的运行时间是如何随着问题规模的变化而变化”。

我们的科学家前辈们又对这种分析方法进行了更为深远的思考，他们发现有限的操作次数对于 T(n) 的影响，并不如某些占据主要地位的操作部分重要，换句话说就是“当数据的规模越来越大时，T(n) 函数中的某一部分掩盖了其它部分对函数的影响”。最终，这个起主导作用的部分用来对函数进行比较，所以接下来就是我们所熟知的大 O闪亮登场的时间了。

大 O 表示法

“数量级”函数用来描述当规模 n 增加时，T(n) 函数中增长最快的部分，这个数量级函数我们一般用“大 O”表示，记做 O(f(n))。它提供了计算过程中实际步数的近似值，函数 f(n) 是原始函数 T(n) 中主导部分的简化表示。

在上面的求和函数的那个例子中，T(n) = n + 1，当 n 增大时，常数 1 对于最后的结果来说越来不越没存在感，如果我们需要 T(n) 的近似值的话，我们要做的就是把 1 给忽略掉，直接认为 T(n) 的运行时间就是 O(n)。这里你一定要搞明白，这里不是说 1 对 T(n) 不重要，而是当 n 增到很大时，丢掉 1 所得到的近似值同样很精确。

再举个例子，比如有一个算法的 T(n) = 2n^2+ 2n + 1000，当 n 为 10 或者 20 的时候，常数 1000 看起来对 T(n) 起着决定性的作用。但是当 n 为 1000 或者 10000 或者更大呢？n^2 起到了主要的作用。实际上，当 n 非常大时，后面两项对于最终的结果来说已经是无足轻重了。与上面求和函数的例子很相似，当 n 越来越大的时候，我们就可以忽略其它项，只关注用 2n^2 来代表 T(n) 的近似值。同样的是，系数 2 的作用也会随着 n 的增大，作用变得越来越小，从而也可以忽略。我们这时候就会说 T(n) 的数量级 f(n) = n^2，即 O(n^2)。

最好情况、最坏情况和平均情况

尽管前面的两个例子中没有体现，但是我们还是应该注意到有时候算法的运行时间还取决于“具体数据”而不仅仅是“问题的规模大小”。对于这样的算法，我们把它们的执行情况分为“最优情况”、“最坏情况”和“平均情况”。

某个特定的数据集能让算法的执行情况极好，这就是最“最好情况”，而另一个不同的数据会让算法的执行情况变得极差，这就是“最坏情况”。不过在大多数情况下，算法的执行情况都介于这两种极端情况之间，也就是“平均情况”。因此一定要理解好不同情况之间的差别，不要被极端情况给带了节奏。

对于“最优情况”，没有什么大的价值，因为它没有提供什么有用信息，反应的只是最乐观最理想的情况，没有参考价值。“平均情况”是对算法的一个全面评价，因为它完整全面的反映了这个算法的性质，但从另一方面来说，这种衡量并没有什么保证，并不是每个运算都能在这种情况内完成。而对于“最坏情况”，它提供了一种保证，这个保证运行时间将不会再坏了，**所以一般我们所算的时间复杂度是最坏情况下的时间复杂度**，这和我们平时做事要考虑到最坏的情况是一个道理。

在我们之后的算法学习过程中，会遇到各种各样的数量级函数，下面我给大家列举几种常见的数量级函数：

为了确定这些函数哪些在 T(n) 中占主导地位，就要在 n 增大时对它们进行比较，请看下图（图片来自于 Google 图片）：

在上图中，我们可以看到当 n 很小时，函数之间不易区分，很难说谁处于主导地位，但是当 n 增大时，我们就能看到很明显的区别，谁是老大一目了然：

O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n^3) < O(2^n)

我们下面就来分析几个上述所说的“数量级函数”：

1.常数函数

n = 100 # 1 次sum = (1 + n) *n / 2 # 1 次print(sum) # 1 次

上述算法程序的 f(n) = 3，可能有人看到这会说那么时间复杂度就是 O(f(n)) = O(3)，其实这个是错的，这个函数的时间复杂度其实是 O(1)。这个对于初学者来说是很难理解的一种结果，其实你可以把 sum = (1 + n) * n / 2 多复制几次再来看：

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

上述算法的 f(n) = 8，事实上你可以发现无论 n 为多少，上述两段代码就是 运行 3 次和运行 8 次的区别。这种与数据的规模大小 n 无关，执行时间恒定的算法我们就叫它具有 O(1) 的时间复杂度。不管这个常数是多少，我们都记作是 O(1)，而不是 O(3) 或者是 O(8)。

2.对数函数

cnt = 1while cnt < n: cnt *= 2 # O(1)

上面的算法程序的时间复杂度就是 O(logn)，这个是怎么算出来的呢？其实很简单：上述的代码可以解释成 cnt 乘以多少个 2 以后才能大于等于 n，我们假设个数是 x，也就是求 2^x = n，即 x = log2n，所以这个循环的时间复杂度就是 O(logn)。

最后呢，我们来看看下面的这个例子，借助这段代码来详细的说一下我们如何对其时间复杂度进行详细的分析：

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

上面的代码没有任何意义，甚至不是一个可运行的代码，我只是用来说明你在以后如何对代码进行执行分析，关于代码本身可不可以运行，就不需要你在这关心了。

上面的代码其实我们要分的话可以分成 4 部分：第 1 部分是 a，b，c 这 3 个赋值语句，执行次数也就是 3 次；第二部分是 3n^2，因为是循环结构，里面有 x，y，z 这 3 个赋值语句，每个语句执行了 n^2 次；第 3 部分是 2n，因为里面是 2 个赋值语句，每条语句被执行了 n 次；最后第 4 部分是常数 1，只有 d 这么 1 条赋值语句。所以我们得到的 T(n
) = 3+3n^2 +2n+1 = 3n^2+2n+4，看到指数项，我们自然的发现是 n^2 做主导，当 n 增大时，后面两项可以忽略掉，所以这个代码片段的数量级就是 O(n^2)。

空间复杂度

类比于时间复杂度的讨论，一个算法的空间复杂度是指该算法所耗费的存储空间，计算公式计作：S(n) = O(f(n))。其中 n 也为数据的规模，f(n) 在这里指的是 n 所占存储空间的函数。

一般情况下，我们的程序在机器上运行时，刨去需要存储程序本身的输入数据等之外，还需要存储对数据操作的“存储单元”。如果输入数据所占空间和算法无关，只取决于问题本身，那么只需要分析算法在实现过程中所占的“辅助单元”即可。如果所需的辅助单元是个常数，那么空间复杂度就是 O(1)。

空间复杂度其实在这里更多的是说一下这个概念，因为当今硬件的存储量级比较大，一般不会为了稍微减少一点儿空间复杂度而大动干戈，更多的是去想怎么优化算法的时间复杂度。所以我们在日常写代码的时候就衍生出了用“空间换时间”的做法，并且成为常态。比如我们在求解斐波那契数列数列的时候我们可以直接用公式去递归求，用哪个求哪个，同样也可以先把很多结果都算出来保存起来，然后用到哪个直接调用，这就是典型的用空间换时间的做法，但是你说这两种具体哪个好，伟大的马克思告诉我们“具体问题具体分析”。

写在之后

如果上面的文章你仔细看了的话，你会发现我不是直接上来就告诉你怎么去求时间复杂度，而是从问题的产生，到思考解决的办法，到“马后炮”，再到 T(n)，最后到 O(n)一步一步来的。这样做的原因呢有两个：一是为了让你了解大 O 到底是怎么来的，有时候搞明白了由来，对于你接下来的学习和理解有很大的帮助；二是为了让这个文章看起来不是那么枯燥，我觉得很多时候上来扔给你一堆概念术语，很容易就让人在刚看到它的时候就打起了退堂鼓，循序渐进的来，慢慢引导着更容易接受一些。

很多人从大学到工作，代码写了不少依然不会估算时间复杂度，我感觉倒不是学不会，而是内心没有重视起来。你可能觉得计算机的更新换代很快，CPU 处理速度的能力越来越棒，没必要在一些小的方面斤斤计较，其实我觉得你是 too young too naive。我们随便来算一个简单的例子：有两台电脑，你的电脑的运算速度是我的电脑的 100 倍，同样一道问题，明明稍微想一想用 O(n) 可以做出来，你偏偏要懒，直接暴力 O(n^2)，那么当 n 的数据稍微增大一些，比如上万上十万，到底谁的运算速度快还用我再告诉你吗？

所以今后在写算法的时候，请好好学会用时间复杂度估算一下自己的代码，然后想想有没有更有效率的方法去改进它，你只要这样做了，相信慢慢的你的代码会写的越来越好，头会越来越秃。（逃

最后说一点的是，估算算法的复杂度这件事你不要指望一下子看了一篇文章就想弄懂，这个还是要有意识的多练，比如看到一个程序的时候有意识的估算一下它的复杂度，准备动手写代码的时候也想想有没有更好的优化方法，有意识的练习慢慢就会来了感觉。这篇文章我就用了几个小例子，大概的估算方式就是这样。之后我还会继续写一些关于“数据结构与算法”相关的文章和一些具体的实战题目，都会带大家继续分析它们的时间复杂度，敬请期待。

Ⅷ 深入学习C语言的具体步骤

1、入门后多看代码
在有一定基础以后一定要多看别人的代码。 注意代码中的算法和数据结构。 毕竟学C之后的关口就是算法和数据结构。提到数据结构，指针是其中重要的一环，绝大多数的数据结构是建立在指针之上的，如链表、队列、树、图等等，所以只有学好指针才能真正学好C。别的方面也要关注一下，诸如变量的命名、库函数的用法等等。有些库函数是经常用到的。对于这些函数的用法就要牢牢记住。
2、要自己动手
编程序是个实干的活，光说不练不行。刚开始学的时候可以多练习书上的习题。 对于自己不明白的地方，自己编个小程序实验一下是最好的方法，能给自己留下深刻的印象。 自己动手的过程中要不断纠正自己不好的编程习惯和认识错误。有一定的基础以后可以尝试编一点小游戏，照着编作为练习。基础很扎实的时候，可以编一些关于数据结构方面的东西。之后.....学汇编、硬件知识。
3、选择一个好的编译器
GCC或者VS都是一个号的选择
4、关于养成良好的编程习惯

Ⅸ C语言编译原理

编译共分为四个阶段：预处理阶段、编译阶段、汇编阶段、链接阶段。

1、预处理阶段：

主要工作是将头文件插入到所写的代码中，生成扩展名为“.i”的文件替换原来的扩展名为“.c”的文件，但是原来的文件仍然保留，只是执行过程中的实际文件发生了改变。（这里所说的替换并不是指原来的文件被删除）

2、汇编阶段：

插入汇编语言程序，将代码翻译成汇编语言。编译器首先要检查代码的规范性、是否有语法错误等，以确定代码的实际要做的工作，在检查无误后，编译器把代码翻译成汇编语言，同时将扩展名为“.i”的文件翻译成扩展名为“.s”的文件。

3、编译阶段：

将汇编语言翻译成机器语言指令，并将指令打包封存成可重定位目标程序的格式,将扩展名为“.s”的文件翻译成扩展名为“.o”的二进制文件。

4、链接阶段：

在示例代码中，改代码文件调用了标准库中printf函数。而printf函数的实际存储位置是一个单独编译的目标文件（编译的结果也是扩展名为“.o”的文件），所以此时主函数调用的时候，需要将该文件（即printf函数所在的编译文件）与hello world文件整合到一起，此时链接器就可以大显神通了，将两个文件合并后生成一个可执行目标文件。