编程一1
Ⅰ 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
本文字数：4894 字
阅读本文大概需要：13 分钟
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。
Ⅱ 编程：c语言“1”的传奇 纠正
#include<stdio.h>
//你写的好复杂呀，所以没有仔细看下去
//就重写了一个
//过程是从个位开始逐位向前判断
//至于pow()的问题，我试了一下结果正确
//但是可能的原因是pow()的返回值是double
//型的，你用int型的变量去接收精度丢失了吧
intmain(void)
{
intn;
inta; //记录n%10
intnum=0;//记录1的个数
printf("Inputn:");
scanf("%d",&n);
while(n)
{
a=n%10;
if(a==1)
num++;
n=n/10;
}
printf("num=%d ",num);
return0;
}
Ⅲ c语言编程1.
首先
void是返回值类型，就是空值，也就是说这个函数里面不能有返回值。Delay这个是函数名，没什么好说。至于uchar
应该是参数类型，但是我还没有见过这样的参数类型（可能是我见识少了），我只见过
nchar,varchar
,nvarchar
之类的。。。而T就是参数啦
Ⅳ 编程是什么意思
编程是编定程序的中文简称，就是让计算机代为解决某个问题，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，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。设计具备逻辑流动作用的一种“可控体系”。
(4)编程一1扩展阅读：
计算机对除机器语言以外的源程序不能直接识别、理解和执行，都必须通过某种方式转换为计算机能够直接执行的。这种将高级程序设计语言编写的源程序转换到机器目标程序的方式有两种：
1、解释方式：计算机对高级语言书写的源程序一边解释一边执行，不能形成目标文件和执行文件。
2、编译方式：经过对源程序的词法分析、语法分析、语意分析、代码生成和代码优化等阶段将所处理的源程序转换为用二进制代码表示的目标程序，然后通过连接程序处理将程序中所用的函数调用、系统功能调用等嵌入到目标程序中，构成一个可以连续执行的二进制执行文件。
参考资料来源：网络-编程
Ⅳ 在编程里面，0和1是什么意思啊
计算机内的所有数据都是二进制，就是0和1；
用01编程是最原始的机器语言，是可以实现的 ，当然，编出来一个计算1+1的程序还行，计算个方程什么的就不太可能了。机器语言发展为汇编语言，后出现高级语言。现在编程都是用的高级语言。像C语言，C++等。
Ⅵ 编程是什么
编程 是个动词，编程==写代码，写代码为了什么? 为了让计算机干你想要干的事情，比如，马化腾想跟别人聊天，于是写了个聊天软件，这个软件就是一堆代码的集合，这些代码是什么？这些代码是计算机能理解的语言。
那计算能理解的语言是什么呢？ 之前，我们已经了解到，它只能理解2进制，0101010…，你总不能人肉输一堆二进制给计算机(虽然最原始的计算机就是这么干的)让它工作吧，这样开发速度太慢了。所以最好的办法就是人输入简单的指令，计算机能把指令转成二进制进行执行，举例如下:
假如 程序员想让计算机 播放一首 歌曲 ， 只需要输入指令 ，
open "老男孩.mp3"
play
[ op | rs | rt | address/immediate]
353868decimal
binary
; hello.asm
section .data ;数据段声明
msg db "Hello, world!",0xA;要输出的字符串
len equ $ - msg ;字串长度
section .text ;代码段声明
global _start ;指定入口函数
_start:;在屏幕上显示一个字符串
mov edx, len ;参数三：字符串长度
mov ecx, msg ;参数二：要显示的字符串
mov ebx,1;参数一：文件描述符(stdout)
mov eax,4;系统调用号(sys_write)
int0x80;调用内核功能
;退出程序
mov ebx,0;参数一：退出代码
mov eax,1;系统调用号(sys_exit)
int0x80;调用内核功能
计算机的CPU接收到这样的指令后，会把它转成一堆 只有cpu可以理解的指令，然后再将指令变成各种对应的如下类似二进制
最终cpu 去调用你的硬盘上这首歌，通过音箱播放。
上面cpu那段指令太难理解了，如果让你天天写这样的代码，大家非得自杀不可。还好，伟大的计算机先驱们，开发了各种编程语言，让我们只需要通过写一些简单的规则，就能操作计算机工作啦。
有哪些编程语言？
编程语言总体分以为机器语言、汇编语言、高级语言，如下
机器语言
由于计算机内部只能接受二进制代码，因此，用二进制代码0和1描述的指令称为机器指令，全部机器指令的集合构成计算机的机器语言，用机器语言编程的程序称为目标程序。只有目标程序才能被计算机直接识别和执行。但是机器语言编写的程序无明显特征，难以记忆，不便阅读和书写，且依赖于具体机种，局限性很大，机器语言属于低级语言。
用机器语言编写程序，编程人员要首先熟记所用计算机的全部指令代码和代码的涵义。手编程序时，程序员得自己处理每条指令和每一数据的存储分配和输入输出，还得记住编程过程中每步所使用的工作单元处在何种状态。这是一件十分繁琐的工作。编写程序花费的时间往往是实际运行时间的几十倍或几百倍。而且，编出的程序全是些0和1的指令代码，直观性差，还容易出错。除了计算机生产厂家的专业人员外，绝大多数的程序员已经不再去学习机器语言了。
机器语言是微处理器理解和使用的，用于控制它的操作二进制代码。
尽管机器语言好像是很复杂的，然而它是有规律的。
存在着多至100000种机器语言的指令。这意味着不能把这些种类全部列出来。
以下是一些示例：
指令部份的示例
0000 代表 加载（LOAD）
0001 代表 存储（STORE）
…
暂存器部份的示例
0000 代表暂存器 A
0001 代表暂存器 B
…
存储器部份的示例
000000000000 代表地址为 0 的存储器
000000000001 代表地址为 1 的存储器
000000010000 代表地址为 16 的存储器
100000000000 代表地址为 2^11 的存储器
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]
汇编语言
汇编语言的实质和机器语言是相同的，都是直接对硬件操作，只不过指令采用了英文缩写的标识符，更容易识别和记忆。它同样需要编程者将每一步具体的操作用命令的形式写出来。汇编程序的每一句指令只能对应实际操作过程中的一个很细微的动作。例如移动、自增，因此汇编源程序一般比较冗长、复杂、容易出错，而且使用汇编语言编程需要有更多的计算机专业知识，但汇编语言的优点也是显而易见的，用汇编语言所能完成的操作不是一般高级语言所能够实现的，而且源程序经汇编生成的可执行文件不仅比较小，而且执行速度很快。
汇编的hello world，打印一句hello world, 需要写十多行，也是醉了。
高级语言
高级语言是大多数编程者的选择。和汇编语言相比，它不但将许多相关的机器指令合成为单条指令，并且去掉了与具体操作有关但与完成工作无关的细节，例如使用堆栈、寄存器等，这样就大大简化了程序中的指令。同时，由于省略了很多细节，编程者也就不需要有太多的专业知识。
高级语言主要是相对于汇编语言而言，它并不是特指某一种具体的语言，而是包括了很多编程语言，像最简单的编程语言PASCAL语言也属于高级语言。
高级语言所编制的程序不能直接被计算机识别，必须经过转换才能被执行，按转换方式可将它们分为两类：
编译类：编译是指在应用源程序执行之前，就将程序源代码“翻译”成目标代码（机器语言），因此其目标程序可以脱离其语言环境独立执行(编译后生成的可执行文件，是cpu可以理解的2进制的机器码组成的)，使用比较方便、效率较高。但应用程序一旦需要修改，必须先修改源代码，再重新编译生成新的目标文件（* .obj，也就是OBJ文件）才能执行，只有目标文件而没有源代码，修改很不方便。
编译后程序运行时不需要重新翻译，直接使用编译的结果就行了。程序执行效率高，依赖编译器，跨平台性差些。如C、C++、Delphi等
解释类：执行方式类似于我们日常生活中的“同声翻译”，应用程序源代码一边由相应语言的解释器“翻译”成目标代码（机器语言），一边执行，因此效率比较低，而且不能生成可独立执行的可执行文件，应用程序不能脱离其解释器(想运行，必须先装上解释器，就像跟老外说话，必须有翻译在场)，但这种方式比较灵活，可以动态地调整、修改应用程序。如Python、Java、PHP、Ruby等语言。
总结
机器语言
优点是最底层，速度最快，缺点是最复杂，开发效率最低
汇编语言
优点是比较底层，速度最快，缺点是复杂，开发效率最低
高级语言
编译型语言执行速度快，不依赖语言环境运行，跨平台差
解释型跨平台好，一份代码，到处使用，缺点是执行速度慢，依赖解释器运行
主流编程语言介绍(10分钟)
世界上的编程语言有600多种，但真正大家主流在使用的最多二三十种，不同的语言有自己的特点和擅长领域，随着计算机的不断发展，新语言在不断诞生，也同时有很多老旧的语言慢慢无人用了。有个权威的语言排名网站，可以看到主流的编程语言是哪些
TIOBE发布编程语言排行榜已经快6年的时光了，在这六年中我们见证了不少语言的起起落落。虽然国内有很多大牛说，关注这语言的排名没有多少意义。但仍可以看出那些语言日渐兴盛，哪些日渐没落，我们从Objective-C的上升过程中，还是能看到移动设备端，特别是iOS应用开发方面的黄金潜力。
下面介绍下几个主流的编程语言：
C语言:
C语言是一种计算机程序设计语言，它既具有高级语言的特点，又具有汇编语言的特点。它由美国贝尔研究所的D.M.Ritchie于1972年推出，1978年后，C语言已先后被移植到大、中、小及微型机上，它可以作为工作系统设计语言，编写系统应用程序，也可以作为应用程序设计语言，编写不依赖计算机硬件的应用程序。它的应用范围广泛，具备很强的数据处理能力，不仅仅是在软件开发上，而且各类科研都需要用到C语言，适于编写系统软件，三维，二维图形和动画，具体应用比如单片机以及嵌入式系统开发。
C++：
C++是C语言的继承的扩展，它既可以进行C语言的过程化程序设计，又可以进行以抽象数据类型为特点的基于对象的程序设计，还可以进行以继承和多态为特点的面向对象的程序设计。C++擅长面向对象程序设计的同时，还可以进行基于过程的程序设计，因而C++就适应的问题规模而论，大小由之。
C++不仅拥有计算机高效运行的实用性特征，同时还致力于提高大规模程序的编程质量与程序设计语言的问题描述能力。
JAVA:
Java是一种可以撰写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言，是由Sun Microsystems公司于1995年5月推出的Java程序设计语言和Java平台（即JavaSE, JavaEE, JavaME）的总称。Java 技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，广泛应用于个人PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网，同时拥有全球最大的开发者专业社群。在全球云计算和移动互联网的产业环境下，Java更具备了显着优势和广阔前景。
PHP:
PHP（外文名:PHP: Hypertext Preprocessor，中文名：“超文本预处理器”）是一种通用开源脚本语言。语法吸收了C语言、Java和Perl的特点，利于学习，使用广泛，主要适用于Web开发领域
Ruby:
Ruby 是开源的，在Web 上免费提供，但需要一个许可证。[4]
Ruby 是一种通用的、解释的编程语言。
Ruby 是一种真正的面向对象编程语言。
Ruby 是一种类似于 Python 和 Perl 的服务器端脚本语言。
Ruby 可以用来编写通用网关接口（CGI）脚本。
Ruby 可以被嵌入到超文本标记语言（HTML）。
Ruby 语法简单，这使得新的开发人员能够快速轻松地学习 Ruby
GO:
Go 是一个开源的编程语言，它能让构造简单、可靠且高效的软件变得容易。
Go是从2007年末由Robert Griesemer, Rob Pike, Ken Thompson主持开发，后来还加入了Ian Lance Taylor, Russ Cox等人，并最终于2009年11月开源，在2012年早些时候发布了Go 1稳定版本。现在Go的开发已经是完全开放的，并且拥有一个活跃的社区。
由其擅长并发编程
Python:
Python是一门优秀的综合语言， Python的宗旨是简明、优雅、强大，在人工智能、云计算、金融分析、大数据开发、WEB开发、自动化运维、测试等方向应用广泛，已是全球第4大最流行的语言。
Ⅶ 一、编程：
在Visual Basic下
一. 用 LCASE("要转换的大写字母") 函数
如: Msgbox LCASE("CONVERT TO LOW CASE")
二. 顺序码是什么? 是ASCII码吗? 那就是该数字加上 48 就是该数字的ASCII码.
三. 回车键ASCII码是13, ESC键ASCII码是27
四. 比如有变量 n=3.14259 , 用 n-n\1 注意是 \ 号而不是 / 号:
如: MsgBox n - n \ 1
五. 用 Cint() 函数截取整数部分, 用 Round() 函数四舍五入.
Ⅷ C语言编程1
intisvalidReal(constchar*pStr)
{
char*p=(char*)pStr;
charch;
charhavepoint=0;
ch=*p;
if(ch=='+'||ch=='-') //判断第一个字符是否符号
{
p++; //如果是下次判断跳过第一个字符
}
while(*p)
{
ch=*p;
p++;
if(ch=='.') //判断是否小数点
{
if(havepoint) //若第二次出现小数点数值不合法
{
return0;
}
else
{
havepoint=1;
}
}
elseif(ch<'0'||ch>'9') //若不为0-9则数值非法
{
return0;
}
}
return1;
}