怎么精通C语言?
对于C语言,很多人都知道,可能也有很多人大学甚至中学也学习过,可能只是熟悉或者仅仅了解,能说自己精通的应该能在前面的基础上能砍掉大部分人,所以有人就想知道,那该怎样才能精通C语言呢?
一. 先具备一定的计算机基础,为后续提升做好准备
是科班出身的直接学习C语言,算是驾轻就熟,相对来说障碍少一些。不是计算机专业的上来基本的机制转化都成问题,到后来学习指针等比较难懂的技术点,一些基础环节的缺失该暴露了,举个简单的例子:移位运算,如果不懂的十进制转到到二进制,高八位,低八位的规则,没点基础很难搞明白。小编推荐一个学C/C++的学习裙【六二七,零一二,四六四】,无论你是大牛还是小白,是想转行还是想入行都可以来了解一起进步一起学习!裙内有很多干货和技术分享!
这也就是为什么很多非计算机专业的想学编程一直给推荐计算机组成原理的原因。
对于计算机专业的,就可以直接起步学习C语言,需要选择一本比较不错的书,目前口碑不错的书也不错,没必要全部买了去学习,第一次学习弄一本书就够了,在这推荐C程序设计语言,C primer plus,这两本书曾经在入门的时候用过。觉得还不错。
二. 都准备好了,如何去学,学习过程应该讲究什么策略?
有了一定的基础了,书本也准备好了,肯定有人会说,用跟着视频学习也很不错啊。视频学习简单明了,而且里面的老师讲的也比较清晰,为啥还要选择以书本为主。很多人都喜欢看武侠电视剧,看过原著的人再去看拍的电视剧总会觉得缺少点什么,视频是对知识的高度提炼和浓缩的过程,所以看起来非常简单直接,看似比较容易去学。经过语言的加工提炼,让人一听就明白,但是这个加工提炼的过程不是学习编程的人自己搞的。
学习编程本质上就是建立自己知识体系的过程,建立过程就需要一个提升思维认知的过程,书本上的东西比较抽象,看起来更加让自己的大脑有遐想的空间,更加容易让自己去动脑。在这强调一点不是说看视频学习不对,可以选择性的来看。以书本为基础,遇到实在不懂的点,找到对应的知识点去看看视频学习一下,然后再去回归书本。在这个过程中很多人觉得我看视频都听得非常明白,但是离开视频让我写怎么也写不出来。原因是听明白和实践明白是两码事,多练才是硬道理。
三. 掌握常见的几个大知识点
数据类型,数组,函数,指针,结构体,预处理,文件等几大块。真正难点集中在函数,指针,预处理看起来不是很难,在很多大型软件底层从效率考虑很多函数的实现直接采用宏的方式,对于初学者就不要考虑那么多。
指针是整个C语言的核心,回调函数,以及数据结构都是围绕指针展开。数据结构很多都是专门的一本书拿出来作为重点去学,本质上就是指针和结构体的搭配组合,形成各种数据结构,二叉树,树,链表等等。
对于指针的了解,指针就是一个变量,只不过这个变量和普通的变量有点差异存放的是地址,这个地址会指向一个内存区域,这个区域可以存放任何的数值,也可以继续存放地址,二级指针就是这么来的,指针在使用之前一定要初始化,初始化本质上就是给这个指针寻找一个真实的存在的内存区域。说起来挺简单,但是在实际使用过程中,初学者往往会产生各种错误,这也属于正常。开始挖坑,然后慢慢填坑,直到弄明白是啥意思,这个期间可能会比较痛苦,挺过来再去看其实也没那么难。
学的过程遇到瓶颈可以找对应的视频看看,也可以留言说出你的困惑,知识点也就那就那几个,弄一个少一个。总会结束的时候。
掌握大致的知识点之后,可以找一些小的项目练手,比如贪吃蛇,俄罗斯方块等游戏,代码量相对比较小,但也能从侧面提升编码能力和对知识的认知程度。
四. 如何深层次的提升
用C语言做项目难点主要包含三点,查找内存泄漏,提升系统性能,搭建框架也合理。
由于C语言的指针使用的时候就需要初始化,基本上附带着需要申请内存,如果内存不及时释放,不停的申请就会造成内存泄漏。查找内存泄漏需要自己去写钩子函数抓住有多少人去申请了内存,然后抓住释放函数,抓取数据然后根据指针的地址做比较,看看有没有只是申请内存,但是没有释放的地址,抓出来了找到对应的代码直接修改掉。
系统性能解决整体上有两种策略,重新审视代码逻辑,通过debug或者加打印的方式,一点点排除,做这种工作比较乏味而且还需要具体整体的把握能力,有一种对代码的直觉包含在里面。
搭建框架这个要求更高了,设计模块的框架整体来说都是遵循高内聚,低耦合策略。但是实际在开发过程中,可能为了方便直接就来回调用的很多。算是软件开发的非常高的境界了。
这部分说的内容可能对于初学者来说,感觉还是比较遥远,基本上算是编程老手做的事情。都会有从小白到高手的过程,也不要觉得现在水平很差就觉得自己没有希望了,都是需要一个过程。千里之行始于足下。
作为初学者可以审视下自己现在学习到哪个阶段了,差距还有多远,要走的路还有多少。知己知彼百战不殆。
以上是怎么精通C语言?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

Kimi:一句话,十几秒钟,一份PPT就新鲜出炉了。PPT这玩意儿,可太招人烦了!开个碰头会,要有PPT;写个周报,要做PPT;拉个投资,要展示PPT;就连控诉出轨,都得发个PPT。大学更像是学了个PPT专业,上课看PPT,下课做PPT。或许,37年前丹尼斯・奥斯汀发明PPT时也没想到,有一天PPT竟如此泛滥成灾。吗喽们做PPT的苦逼经历,说起来都是泪。「一份二十多页的PPT花了三个月,改了几十遍,看到PPT都想吐」;「最巅峰的时候,一天做了五个PPT,连呼吸都是PPT」;「临时开个会,都要做个

北京时间6月20日凌晨,在西雅图举办的国际计算机视觉顶会CVPR2024正式公布了最佳论文等奖项。今年共有10篇论文获奖,其中2篇最佳论文,2篇最佳学生论文,另外还有2篇最佳论文提名和4篇最佳学生论文提名。计算机视觉(CV)领域的顶级会议是CVPR,每年都会吸引大量研究机构和高校参会。据统计,今年共提交了11532份论文,2719篇被接收,录用率为23.6%。根据佐治亚理工学院对CVPR2024的数据统计分析,从研究主题来看,论文数量最多的是图像和视频合成与生成(Imageandvideosyn

我们知道LLM是在大规模计算机集群上使用海量数据训练得到的,本站曾介绍过不少用于辅助和改进LLM训练流程的方法和技术。而今天,我们要分享的是一篇深入技术底层的文章,介绍如何将一堆连操作系统也没有的「裸机」变成用于训练LLM的计算机集群。这篇文章来自于AI初创公司Imbue,该公司致力于通过理解机器的思维方式来实现通用智能。当然,将一堆连操作系统也没有的「裸机」变成用于训练LLM的计算机集群并不是一个轻松的过程,充满了探索和试错,但Imbue最终成功训练了一个700亿参数的LLM,并在此过程中积累

机器之能报道编辑:杨文以大模型、AIGC为代表的人工智能浪潮已经在悄然改变着我们生活及工作方式,但绝大部分人依然不知道该如何使用。因此,我们推出了「AI在用」专栏,通过直观、有趣且简洁的人工智能使用案例,来具体介绍AI使用方法,并激发大家思考。我们也欢迎读者投稿亲自实践的创新型用例。视频链接:https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ最近,独居女孩的生活Vlog在小红书上走红。一个插画风格的动画,再配上几句治愈系文案,短短几天就能轻松狂揽上

检索增强式生成(RAG)是一种使用检索提升语言模型的技术。具体来说,就是在语言模型生成答案之前,先从广泛的文档数据库中检索相关信息,然后利用这些信息来引导生成过程。这种技术能极大提升内容的准确性和相关性,并能有效缓解幻觉问题,提高知识更新的速度,并增强内容生成的可追溯性。RAG无疑是最激动人心的人工智能研究领域之一。有关RAG的更多详情请参阅本站专栏文章《专补大模型短板的RAG有哪些新进展?这篇综述讲明白了》。但RAG也并非完美,用户在使用时也常会遭遇一些「痛点」。近日,英伟达生成式AI高级解决

当Sora「千呼万唤」不出来时,OpenAI的对手们却纷纷祭出大杀器来炸街。Sora再不开放使用,真的要被偷家了!今日,旧金山初创公司LumaAI打出一手王牌,推出新一代AI视频生成模型DreamMachine。人人免费可用。据介绍,该模型能够根据简单的文本描述生成高质量、逼真视频,效果堪比Sora。消息一出,大量用户挤进官网尝鲜。尽管官方声称该模型能在短短两分钟内生成120帧视频,但由于访问量激增,许多用户在官网中苦苦等待数小时。Luma的产品增长主管BarkleyDai不得不在Discord

7月24日,快手视频生成大模型可灵AI宣布基础模型再次升级,并全面开放内测。快手表示,为了让更多用户能使用可灵AI,更好满足创作者不同层次的使用需求,即日起,在全面开放内测的基础上,还将正式上线会员体系,针对不同类别的会员,提供相应的专属功能服务。同时,可灵AI的基础模型也再次迎来升级,进一步提升用户体验。基础模型效果再升级进一步提升用户体验发布一个多月以来,可灵AI已经多次升级迭代,随着本次会员体系的推出,可灵AI的基础模型效果再次迎来蜕变。首先是画面质量显着提升,通过升级后的基础模型生成的视

矩阵很难理解,但换个视角或许会不一样。在学习数学时,我们常因所学知识的难度和抽象而受挫;但有些时候,只需换个角度,我们就能为问题的解答找到一个简单又直观的解法。举个例子,小时候在学习和的平方(a+b)²公式时,我们可能并不理解为什么它等于a²+2ab+b²,只知道书上这么写,老师让这么记;直到某天我们看见了这张动图:登时恍然大悟,原来我们可以从几何角度来理解它!现在,这种恍然大悟之感又出现了:非负矩阵可以等价地转换成对应的有向图!如下图所示,左侧的3×3矩阵其实可
