编程核心概念

计算机
4.3k 词

15分钟掌握编程核心概念：一份全面的速查指南

编程世界看似复杂，但其核心概念却能以简洁的方式理解。

1. 变量 (Variables)

  • 定义：变量是计算机内存中用于存储信息的命名位置。可以将其想象成一个贴有标签的盒子，用于记录和修改数据。

  • 属性：

    • 名称 (Name)：唯一的标识符。

    • 类型 (Type)：存储数据的种类。

    • 值 (Value)：实际存储的信息。

    • 作用域 (Scope)：决定变量可访问的范围（局部或全局）。

    • 内存地址 (Memory Address)：数据在 RAM 中的存储位置。

  • 用途：广泛应用于存储游戏分数、计算器中的数字、用户输入等。

2. 语法 (Syntax)

  • 定义：编程语言的“语法和标点”，定义了正确的结构、符号、关键字和运算符组合。

  • 关键要素：

    • 符号和标点：如大括号 {}, 小括号 (), 分号 ;。

    • 关键字：如 if, while, return, for, case。

  • 重要性：

    • 区分大小写：编程语言通常区分大小写，例如 if 和 If 是不同的。

    • 错误处理：不正确的语法会导致编译时或运行时错误。

    • 代码可读性：良好的语法有助于提高代码可读性。

  • 注意：不同编程语言有不同的语法规则。

3. 数据类型 (Data Types)

  • 定义：规定变量可以存储的信息种类，对内存分配、错误预防和优化至关重要。

  • 基本数据类型：

    • Int：存储整数。

    • Float：存储实数（如小数）。

    • Char：存储单个字符。

    • String：存储字符列表或整个单词（本质上是字符数组）。

    • Boolean：存储 true 或 false。

  • 复合数据类型：

    • Arrays (数组)：存储同类型多个值，通常在内存中连续存储。

    • List (列表)：类似于数组，但可以存储不同类型的值。

    • Class (类)：具有特定属性和行为的代码块，可以继承其他代码的属性。

    • Struct (结构体)：类似于类，但不支持继承。

    • Tuple (元组)：类似于列表或数组，但其中信息的顺序很重要，并且一旦创建就不可修改。

  • 语言分类：

    • 静态类型语言 (Statically typed)：如 Java，要求开发者明确声明数据类型。

    • 动态类型语言 (Dynamically typed)：如 Python，会自动检测数据类型。

4. 循环与递归 (Loops and Recursion)

  • 循环 (Loops)：重复执行代码块直到满足特定条件。

    • 类型：For 循环、While 循环、Do-While 循环、嵌套循环。

    • 用途：重复执行任务，例如执行固定次数或无限次。

  • 递归 (Recursion)：

    • 定义：函数在自身体内引用自身，常用于遍历数量未知的信息。

    • 原理：序列的下一个元素由前一个元素决定。

5. 函数 (Functions)

  • 定义：旨在执行特定任务的代码块，具有模块化和可重用性。

  • 组成部分：

    • 输入 (Input)：通常称为参数 (Parameters)。

    • 函数名称 (Name)。

    • 函数体 (Body)：实际执行工作的代码。

    • 输出 (Output)：通常称为返回值 (Return Value)。

  • 类型：

    • 内置函数 (Built-in Functions)：许多编程语言自带，如 Python 的 print()，JavaScript 的 eval()，C++ 的 sqrt()。

    • Lambda 函数 (Lambda Functions)：一种特殊的匿名函数。

  • 生命周期：

    • 声明 (Declaring)：编写函数。

    • 调用 (Calling)：在代码中引用函数。

    • 执行 (Executing)：函数实际运行时。

  • 与类结合：当函数放在类中时，它们被称为方法 (Methods)。

6. 条件语句 (Conditionals)

  • 定义：根据条件（真或假）执行不同代码块的程序。

  • 类型：

    • If 语句 (If statements)：判断特定条件是否为真。

    • If-Else 语句 (If-else statements)：在两种路径中选择其一。

    • If-Elif-Else 语句 (If-elif-else statements)：处理多个条件。

    • Switch-Case 语句 (Switch case statements)：将变量与多个值或条件进行匹配。

  • 用途：输入验证、错误处理、游戏逻辑等。

  • 常用比较：相等、不相等、大于、小于、大于等于、小于等于，并使用逻辑运算符 AND, OR, NOT。

7. 数据结构 (Data Structures)

  • 定义：组织、存储和管理数据的特定方式，旨在提高性能、内存效率和抽象能力。

  • 常见类型：

    • 数组 (Arrays)：将信息组织成一维列表，内存中通常存储在一起。

    • 链表 (Linked List)：通过指针相互连接的信息序列，不要求内存连续存储。

    • 栈 (Stack)：遵循“后进先出 (LIFO)”原则，元素从顶部添加和移除，常用于撤销/重做功能。

    • 队列 (Queue)：遵循“先进先出 (FIFO)”原则，常用于任务调度和打印队列。

    • 哈希表 (Hash Table)：以关联方式存储数据，键值对形式，用于高效的插入、删除和搜索操作，如电话簿。

    • 树 (Trees)：展示层次关系，由父子元素（节点和边）组成，包含一个根节点且无循环，如文件系统、组织管理。

    • 图 (Graphs)：由边和节点组成，可以包含循环，常用于网络布局和 GPS 最短路径计算。

    • 堆 (Heap)：一种特殊的完全二叉树，按升序或降序组织元素（最大堆/最小堆），主要用于调度和优先级队列。

8. 算法 (Algorithms)

  • 定义：解决特定问题或计算的循序渐进的步骤或指令集，是编程的支柱之一。

  • 类型：排序算法、搜索算法、图算法、分治算法、动态规划、贪婪算法等。

  • 时间复杂度 (Time Complexity)：衡量算法运行所需的时间。

    • 大 O 符号 (Big O Notation)：衡量算法在最坏情况下的运行上限（最慢）。

    • 大 Omega 符号 (Big Omega Notation)：衡量算法在最好情况下的运行下限（最快）。

    • 大 Theta 符号 (Big Theta Notation)：衡量算法的平均运行速度。

  • 实际应用：Google 搜索、GPS 导航、比特币的 SHA-256 加密哈希算法等。

9. 调试 (Debugging)

  • 定义：识别和修复代码中错误的过程，是开发和测试的关键步骤，可提高性能和增强安全性。

  • 错误类型：

    • 语法错误 (Syntax errors)：违反编程语言规则的语法或拼写错误，导致计算机无法理解。

    • 运行时错误 (Runtime errors)：程序运行后才出现的错误，可能导致程序停止或崩溃，如除以零。

    • 逻辑错误 (Logical errors)：代码逻辑上的错误导致非预期结果，如循环中忘记停止条件导致无限循环。

    • 资源错误 (Resource error)：程序尝试使用不可用的资源（如内存或磁盘空间）。

  • 调试技巧：定位问题源、分析原因、使用打印调试、使用外部调试工具或单元测试。

10. 面向对象编程 (Object-Oriented Programming, OOP)

  • 定义：一种将软件设计围绕“对象”（数据结构）而非仅函数和逻辑组织的编程范式。对象是捆绑了属性（数据）和方法（函数）的代码。

  • 现实生活示例：视频游戏中的玩家、敌人、武器对象；电子商务网站中的产品、购物车、用户对象。

  • 核心概念：

    • 类 (Classes)：对象的蓝图。

    • 实例化 (Instantiating)：根据类创建对象。

  • 四大核心原则：

    • 封装 (Encapsulation)：将数据和方法捆绑在类中，并控制访问权限（私有/公共）。

    • 抽象 (Abstraction)：隐藏对象的复杂细节，只向用户暴露必要信息。

    • 继承 (Inheritance)：子类可以继承父类的属性。

    • 多态 (Polymorphism)：不同类的对象可以被视为公共超类的对象。

  • 优势：使软件更模块化、可重用和可扩展。

  • 常见语言：Python、Java、C++、Ruby。

11. 函数式编程 (Functional Programming)

  • 定义：一种大量使用数学函数并避免改变状态或信息的编程范式。

  • 特点：

    • 输出仅依赖于输入。

    • 数据创建后永不改变，而是创建新的数据结构。

    • 大量使用递归而非循环。

    • 函数可以作为其他函数的输入。

  • 核心概念：

    • 头等函数 (First-Class Functions)：可以像其他数据类型一样存储在变量中、作为输入传递给其他函数或存储在数据结构中。

    • 高阶函数 (Higher-Order Functions)：接受其他函数作为输入或返回函数作为输出的函数。

  • 常见用途：数学计算或数据管道。

  • 常见语言：Haskell、Lisp、Erlang、Closure。

12. 图灵完备性 (Turing Completeness)

  • 定义：受图灵机理论装置启发的一个概念。一个编程语言如果能完成图灵机能做的所有事情，就被认为是图灵完备的。

  • 图灵机能力：

    • 记录和存储数据。

    • 执行条件逻辑。

    • 执行循环或迭代。

  • 例子：Lambda Calculus（数学分支）、Minecraft 的红石系统、Microsoft Excel 的公式语言。

13. 正则表达式 (Regular Expressions)

  • 定义：一种用于操作和模式匹配字符串的方法，常用于文本搜索、验证和提取。

  • 用途：表单验证、日期提取、查找 HTML 标签、搜索和替换功能、网页抓取。

  • 核心概念：语法、量词、字符类、分组和转义特殊字符。

为什么正则表达式非常有用？

它主要解决四类问题：

  1. 验证 (Validation)：判断用户输入或其他数据是否符合预期的格式。

    • 例如：检查一个字符串是不是合法的电子邮件地址、手机号码或身份证号。

  2. 查找 (Searching)：在一个巨大的文本中，找到所有符合特定模式的部分。

    • 例如：从一篇网页的源代码中，找出所有的链接地址（以 http:// 或 https:// 开头）。

  3. 提取 (Extraction)：从一段文本中，只把需要的信息“揪”出来。

    • 例如：从 “张三的电话是 13812345678” 这句话里，只提取出电话号码 13812345678。

  4. 替换 (Replacement)：查找所有符合模式的文本，并将其替换成新的内容。

    • 例如：将一篇文章中所有的 “colour” 替换成 “color”，实现英式英语到美式英语的转换。

14. 编译 (Compiling)

  • 定义：将人类可读的代码分解成计算机可以理解的机器代码的过程，通常生成可执行文件或二进制文件。

  • 编译器 (Compilers)：执行此过程的程序。

  • 编译 vs. 解释：

    • 编译语言 (Compiled Languages)：如 C++，编译器在执行前翻译整个代码。

    • 解释语言 (Interpretive Languages)：如 Python，解释器在运行时逐行翻译代码。

  • 编译器类型：

    • AOT (Ahead of Time) 编译器：在执行前编译代码。

    • JIT (Just In Time) 编译器：在执行期间编译代码。

Reference:

Flash Bytes 频道发布的《15分钟掌握编程核心概念》