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lycclsltt 2012-08-02 01:48:40
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jackchang234987 2012-09-10
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[Quote=引用 31 楼 的回复:]

跟我差不多,只不过我比你多学啦,Windows程序设计,做啦扫雷,我是先学C,java,(学校里不教c++),所以自学啦C++,还自学啦linux!!寒假的时候加入学校实验室,老师帮我们去图书馆借书学啦java ee的基础!但个人还是情愿往C++那方面,现在在看thinking in C++!大一也过得很充实,就是人瘦得太快啦!!
[/Quote]装逼啊,这么说纯粹是本人出于对你的羡慕嫉妒恨。
Sad4This 2012-08-16
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我也是自学的,但我只学过C和java
玩命小刀 2012-08-14
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草。。。楼主你让我情何以堪???
sz0557it 2012-08-14
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楼主加油,理想很大,自我进步能力很强
expiator 2012-08-13
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哭了。大一就这样荒废了。
ylyhow 2012-08-13
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选一门语言专修吧,坚持完这4年,就是大牛了~~~~切忌杂啊,我记得有个同学就是大学四年很认真的学习,周末还去自习,就是学得太杂了,c,c++,java甚至连flash这些都有看,,,,结果到头来,选择整java,技术也一般。。。。可惜了,如果专修一样,估计就是大牛了~
leeys018 2012-08-13
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好强大的感觉啊。
soutnila 2012-08-13
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其实你什么都没学到。蜻蜓点水。。凡事都沾边。凡事都未精。。编程不是这么玩的。。
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顶一个!计算机专业没有热情去搞技术…觉得很苦逼……很迷茫,lz在这方面就很强大了……bless……
扬州小子 2012-08-13
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这么多回复,惊叹下
霸子哥 2012-08-13
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我勒个去,这效率。。。。我的大一贡献给网吧了。
vanqingyu 2012-08-12
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我也大一结束了,马上大二,暑假在自学JAVA
w945zmb 2012-08-12
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开学就大一了,看的我亚历山大。
猎人-d 2012-08-12
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[Quote=引用 27 楼 的回复:]

大学要学会玩,学点为人处事,社交组织能力等,也不要太死扣技术
[/Quote]
学校也能学为人处事,我觉得学校多交些朋友才是真的
wu4long 2012-08-11
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大学不要去捣鼓太多的语言,注重算法和数据结构。这块东西是编程之魂.
按照楼主的学习路线,仿佛看到了自己先前的路径。
建议语言的学习路径: C -> C++ ,这两部分学通了(C/C++的本质要把握)。如果想往底层去探究,比如:C语言的函数一般在computer上是怎样调用和返回的。可以有重点的侧重学一下汇编(PC上的x86汇编就可以了)。如果楼主太想进入新的高级语言,比C++的面向对象还要彻底的,比如:java或者C#,也是可以去学习的。但建议这类类同的语言只要学一种就可以了(java,C#,VB.net),其他的就不需要同时学。因为不同的语言,只是语法不一样而已,里面的OO思维是一样的。
按照楼主马上大二的进度,我建议侧重点在c/C++/汇编,数据结构和算法 这块。 面向对象的思维,在C++里面已经可以体现了,可以看相关的书(比如:设计模式,重构)。当你把C++和OO思维相结合之后,(不要用C的思维去写C++,那样你没有进入OO的领域),再去看java/C#之类的,感觉他们就类似一个语法糖,把令许多人讨厌的指针隐藏了,并且也基本可以感知他们的一些实现机制,他们怎样把C++的一些东西给隐藏到语言机制里面。当然 这种隐藏机制是以牺牲运行的效率为代价的。
等到,楼主大二下或者大三的时候,感觉上面这些都OK了,OO思维也建立了。这是最好的时机来系统的学习一门类似java/C#等语言。到这时,你就感觉java之类,就是不同语法而已了。如果想进一步探究java是怎样实现的,就可以去看看java的虚拟机的实现了。底层的虚拟机,基本上是C和汇编的天下。
再往下,想看看动态语言的特性,可以学ruby或者python。不过个人倾向推荐学ruby,它号称anything is object。到了这个地步,你又进入了新的时间,以前类必须在编译或者运行之前要确定好,到了动态语言,发现代码尽然可以在运行时动态的创建类。基本上到了这个阶段,可以令你对OO的理解进入全新的思维。
最后关于OO的思维,建议多多思考封装的概念。我认为OO的本质是去封装变化的东西,不太变的东西其实用不着OO的思维的。至于很多C++书上来就是继承、多态等概念,造成初学者认为有继承、多态才是OO,呵呵,我感觉这是阻碍了许多新学着的思维。据说C#设计时,对于是否支持继承,进行表决过,基本上高手级别的人都不希望有继承的机制,不过最终为了易用还是加入了继承机制。 从这点来看,继承不是OO的固有特性,可以抛弃它,只是有些语言通过它来提供复用的功能。因此,对待继承的问题,OO设计原则是,优先考虑组合然后才是继承。 在ruby的语言体系下,发现继承基本都可以不用了,通过module可以达到代码的复用。不过ruby这个语言还是加入了类派生的功能(或许现在世界,人家只要说OO,就得要继承机制,否则一些人不乐意使用它)
宫志强 2012-08-11
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毕业后才懂得学习这些的程序员飘过,现在上班学习,下班学习,不糗.不过现在貌似只会一点点C 其他语言还没接触过!
barryhappy 2012-08-11
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楼主是来炫耀的么……
zyl15161106832 2012-08-11
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看来得好好学习了,LZ传点经验哈,怎么样学好C语言和jAVA ,
ze帆_fan 2012-08-11
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楼主有空交流下!。

我也是刚结束大一的生活,大一一年第一学期学了C/C++,然后参加学校的ACM训练,参加了几次校级的比赛,还幸运的拿了奖,然后大一第一学期就结束了。
第二学期有点迷恋游戏,经常被人拉去玩游戏,一学期只学了HTML+CSS+JAVASCRIPT,然后同师兄做了几个学校的网站,我负责前台部分,感觉做的很烂,但毕竟没人带,师兄也没说什么,一直鼓励我。

其实有时候挺自恋的,觉得自己学得挺多的,走在同龄人前面,后来发现这是多么无知的想法,回到家发现,以前的同学已经有些开始同师兄合作做项目积累经验了,而自己还早捣鼓一些拿不上台面的小东西。

在家里总结大一第二学期堕落的原因,发现迷茫或许是一大原因,不知道自己改学习什么,没有什么给自己决心学习下去。

这次暑假在家学了java servlet JSP XML Oracle Mysql,做了个在线聊天系统,坦克大战,BBS。 准备大二专注于java web开发。
我觉得暑假学习效率那么高主要的原因是因为在放假之后和一位朋友谈了一次话。让我更大的了解我们这条路改怎么走下去,才能在应聘的时候给我们的工资条加上重重的一笔。


同学如果有兴趣交流下学习经验吧!我觉得我们这条路,闭门造车是行不通的。有空多多交流。我的邮箱xiezefan@126.com
cplAllen 2012-08-11
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典型的大学生啊,学得很广,但没个厉害。
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中文名: 算法导论 原名: Introduction to Algorithms 作者: Thomas H.Cormen, 达特茅斯学院计算机科学系副教授 Charles E.Leiserson, 麻省理工学院计算机科学与电气工程系教授 Ronald L.Rivest, 麻省理工学院计算机科学系Andrew与Erna Viterbi具名教授 Clifford Stein, 哥伦比亚大学工业工程与运筹学副教授 资源格式: PDF(完整书签目录) 出版社: The MIT Press ISBN 978-0-262-03384-8 (hardcover : alk. paper)—ISBN 978-0-262-53305-8 (pbk. : alk. paper) 发行时间: 2009年09月30日 地区: 美国 语言: 英文 1 The Role of Algorithms in Computing 5 1.1 Algorithms 5 1.2 Algorithms as a technology 11 2 Getting Started 16 2.1 Insertion sort 16 2.2 Analyzing algorithms 23 2.3 Designing algorithms 29 3 Growth of Functions 43 3.1 Asymptotic notation 43 3.2 Standard notations and common functions 53 4 Divide-and-Conquer 65 4.1 The maximum-subarray problem 68 4.2 Strassen's algorithm for matrix multiplication 75 4.3 The substitution method for solving recurrences 83 4.4 The recursion-tree method for solving recurrences 88 4.5 The master method for solving recurrences 93 4.6 Proof of the master theorem 97 5 Probabilistic Analysis and Randomized Algorithms 114 5.1 The hiring problem 114 5.2 Indicator random variables 118 5.3 Randomized algorithms 122 5.4 Probabilistic analysis and further uses of indicator random variables 130 II Sorting and Order Statistics Introduction 147 6 Heapsort 151 6.1 Heaps 151 6.2 Maintaining the heap property 154 6.3 Building a heap 156 6.4 The heapsort algorithm 159 6.5 Priority queues 162 7 Quicksort 170 7.1 Description of quicksort 170 7.2 Performance of quicksort 174 7.3 A randomized version of quicksort 179 7.4 Analysis of quicksort 180 8 Sorting in Linear Time 191 8.1 Lower bounds for sorting 191 8.2 Counting sort 194 8.3 Radix sort 197 8.4 Bucket sort 200 9 Medians and Order Statistics 213 9.1 Minimum and maximum 214 9.2 Selection in expected linear time 215 9.3 Selection in worst-case linear time 220 III Data Structures Introduction 229 10 Elementary Data Structures 232 10.1 Stacks and queues 232 10.2 Linked lists 236 10.3 Implementing pointers and objects 241 10.4 Representing rooted trees 246 11 Hash Tables 253 11.1 Direct-address tables 254 11.2 Hash tables 256 11.3 Hash functions 262 11.4 Open addressing 269 11.5 Perfect hashing 277 12 Binary Search Trees 286 12.1 What is a binary search tree? 286 12.2 Querying a binary search tree 289 12.3 Insertion and deletion 294 12.4 Randomly built binary search trees 299 13 Red-Black Trees 308 13.1 Properties of red-black trees 308 13.2 Rotations 312 13.3 Insertion 315 13.4 Deletion 323 14 Augmenting Data Structures 339 14.1 Dynamic order statistics 339 14.2 How to augment a data structure 345 14.3 Interval trees 348 IV Advanced Design and Analysis Techniques Introduction 357 15 Dynamic Programming 359 15.1 Rod cutting 360 15.2 Matrix-chain multiplication 370 15.3 Elements of dynamic programming 378 15.4 Longest common subsequence 390 15.5 Optimal binary search trees 397 16 Greedy Algorithms 414 16.1 An activity-selection problem 415 16.2 Elements of the greedy strategy 423 16.3 Huffman codes 428 16.4 Matroids and greedy methods 437 16.5 A task-scheduling problem as a matroid 443 17 Amortized Analysis 451 17.1 Aggregate analysis 452 17.2 The accounting method 456 17.3 The potential method 459 17.4 Dynamic tables 463 V Advanced Data Structures Introduction 481 18 B-Trees 484 18.1 Definition of B-trees 488 18.2 Basic operations on B-trees 491 18.3 Deleting a key from a B-tree 499 19 Fibonacci Heaps 505 19.1 Structure of Fibonacci heaps 507 19.2 Mergeable-heap operations 510 19.3 Decreasing a key and deleting a node 518 19.4 Bounding the maximum degree 523 20 van Emde Boas Trees 531 20.1 Preliminary approaches 532 20.2 A recursive structure 536 20.3 The van Emde Boas tree 545 21 Data Structures for Disjoint Sets 561 21.1 Disjoint-set operations 561 21.2 Linked-list representation of disjoint sets 564 21.3 Disjoint-set forests 568 21.4 Analysis of union by rank with path compression 573 VI Graph Algorithms Introduction 587 22 Elementary Graph Algorithms 589 22.1 Representations of graphs 589 22.2 Breadth-first search 594 22.3 Depth-first search 603 22.4 Topological sort 612 22.5 Strongly connected components 615 23 Minimum Spanning Trees 624 23.1 Growing a minimum spanning tree 625 23.2 The algorithms of Kruskal and Prim 631 24 Single-Source Shortest Paths 643 24.1 The Bellman-Ford algorithm 651 24.2 Single-source shortest paths in directed acyclic graphs 655 24.3 Dijkstra's algorithm 658 24.4 Difference constraints and shortest paths 664 24.5 Proofs of shortest-paths properties 671 25 All-Pairs Shortest Paths 684 25.1 Shortest paths and matrix multiplication 686 25.2 The Floyd-Warshall algorithm 693 25.3 Johnson's algorithm for sparse graphs 700 26 Maximum Flow 708 26.1 Flow networks 709 26.2 The Ford-Fulkerson method 714 26.3 Maximum bipartite matching 732 26.4 Push-relabel algorithms 736 26.5 The relabel-to-front algorithm 748 VII Selected Topics Introduction 769 27 Multithreaded Algorithms Sample Chapter - Download PDF (317 KB) 772 27.1 The basics of dynamic multithreading 774 27.2 Multithreaded matrix multiplication 792 27.3 Multithreaded merge sort 797 28 Matrix Operations 813 28.1 Solving systems of linear equations 813 28.2 Inverting matrices 827 28.3 Symmetric positive-definite matrices and least-squares approximation 832 29 Linear Programming 843 29.1 Standard and slack forms 850 29.2 Formulating problems as linear programs 859 29.3 The simplex algorithm 864 29.4 Duality 879 29.5 The initial basic feasible solution 886 30 Polynomials and the FFT 898 30.1 Representing polynomials 900 30.2 The DFT and FFT 906 30.3 Efficient FFT implementations 915 31 Number-Theoretic Algorithms 926 31.1 Elementary number-theoretic notions 927 31.2 Greatest common divisor 933 31.3 Modular arithmetic 939 31.4 Solving modular linear equations 946 31.5 The Chinese remainder theorem 950 31.6 Powers of an element 954 31.7 The RSA public-key cryptosystem 958 31.8 Primality testing 965 31.9 Integer factorization 975 32 String Matching 985 32.1 The naive string-matching algorithm 988 32.2 The Rabin-Karp algorithm 990 32.3 String matching with finite automata 995 32.4 The Knuth-Morris-Pratt algorithm 1002 33 Computational Geometry 1014 33.1 Line-segment properties 1015 33.2 Determining whether any pair of segments intersects 1021 33.3 Finding the convex hull 1029 33.4 Finding the closest pair of points 1039 34 NP-Completeness 1048 34.1 Polynomial time 1053 34.2 Polynomial-time verification 1061 34.3 NP-completeness and reducibility 1067 34.4 NP-completeness proofs 1078 34.5 NP-complete problems 1086 35 Approximation Algorithms 1106 35.1 The vertex-cover problem 1108 35.2 The traveling-salesman problem 1111 35.3 The set-covering problem 1117 35.4 Randomization and linear programming 1123 35.5 The subset-sum problem 1128 VIII Appendix: Mathematical Background Introduction 1143 A Summations 1145 A.1 Summation formulas and properties 1145 A.2 Bounding summations 1149 B Sets, Etc. 1158 B.1 Sets 1158 B.2 Relations 1163 B.3 Functions 1166 B.4 Graphs 1168 B.5 Trees 1173 C Counting and Probability 1183 C.1 Counting 1183 C.2 Probability 1189 C.3 Discrete random variables 1196 C.4 The geometric and binomial distributions 1201 C.5 The tails of the binomial distribution 1208 D Matrices 1217 D.1 Matrices and matrix operations 1217 D.2 Basic matrix properties 122
C#设计模式(1) 一、 C# 面向对象程序设计复习 二、 设计模式举例 三、 先有鸡还是先有蛋? 四、 大瓶子套小瓶子还是小瓶子套大瓶子? 五、 .net本质 C#设计模式(2) 一、 "开放-封闭"原则(OCP) 二、 里氏代换原则(LSP) C#设计模式(3) 三、 依赖倒置原则(DIP) 四、 接口隔离原则(ISP) 五、 合成/聚合复用原则(CARP) 六、 迪米特法则(LoD) C#设计模式(4)-Simple Factory Pattern 一、 简单工厂(Simple Factory)模式 二、 Simple Factory模式角色与结构: 三、 程序举例: 四、 Simple Factory模式演化 五、 优点与缺点: C#设计模式(5)-Factory Method Pattern 一、 工厂方法(Factory Method)模式 二、 Factory Method模式角色与结构: 三、 程序举例: 四、 工厂方法模式与简单工厂模式 五、 Factory Method模式演化 六、 Factory Method模式与其它模式的关系 七、 另外一个例子 C#设计模式(6)-Abstract Factory Pattern 一、 抽象工厂(Abstract Factory)模式 二、 Abstract Factory模式的结构: 三、 程序举例: 四、 在什么情形下使用抽象工厂模式: 五、 抽象工厂的起源 六、 Abstract Factory模式在实际系统中的实现 七、 "开放-封闭"原则 C#设计模式(7)-Singleton Pattern 一、 单例(Singleton)模式 二、 Singleton模式的结构: 三、 程序举例: 四、 在什么情形下使用单例模式: 五、 Singleton模式在实际系统中的实现 六、 C#中的Singleton模式 C#设计模式(8)-Builder Pattern 一、 建造者(Builder)模式 二、 Builder模式的结构: 三、 程序举例: 四、 建造者模式的活动序列: 五、 建造者模式的实现: 六、 建造者模式的演化 七、 在什么情况下使用建造者模式 C#设计模式(9)-Prototype Pattern 一、 原型(Prototype)模式 二、 Prototype模式的结构: 三、 程序举例: 四、 带Prototype Manager的原型模式 五、 浅拷贝与深拷贝 六、 Prototype模式的优点与缺点 C#设计模式(10)-Adapter Pattern 一、 适配器(Adapter)模式 二、 类的Adapter模式的结构: 三、 类的Adapter模式示意性实现: 四、 对象的Adapter模式的结构: 五、 对象的Adapter模式示意性实现: 六、 在什么情况下使用适配器模式 七、 一个实际应用Adapter模式的例子 八、 关于Adapter模式的讨论 C#设计模式(11)-Composite Pattern 一、 合成(Composite)模式 二、 合成模式概述 三、 安全式的合成模式的结构 四、 安全式的合成模式实现 五、 透明式的合成模式结构 六、 透明式的合成模式实现 七、 使用合成模式时考虑的几个问题 八、 和尚的故事 九、 一个实际应用Composite模式的例子 C#设计模式(12)-Decorator Pattern 一、 装饰(Decorator)模式 二、 装饰模式的结构 三、 装饰模式示例性代码 四、 装饰模式应当在什么情况下使用 五、 装饰模式实际应用的例子 六、 使用装饰模式的优点和缺点 七、 模式实现的讨论 八、 透明性的要求 九、 装饰模式在.NET中的应用 C#设计模式(13)-Proxy Pattern 一、 代理(Proxy)模式 二、 代理的种类 三、 远程代理的例子 四、 代理模式的结构 五、 代理模式示例性代码 六、 高老庄悟空降八戒 七、 不同类型的代理模式 八、 代理模式实际应用的例子 设计模式(14)-Flyweight Pattern 一、 享元(Flyweight)模式 二、 单纯享元模式的结构 三、 单纯享元模式的示意性源代码 四、 复合享元模式的结构 五、 一个咖啡摊的例子 六、 咖啡屋的例子 七、 享元模式应当在什么情况下使用 八、 享元模式的优点和缺点 设计模式(15)-Facade Pattern 一、 门面(Facade)模式 二、 门面模式的结构 三、 门面模式的实现 四、 在什么情况下使用门面模式 五、 一个例子 六、 使用门面模式的设计 设计模式(16)-Bridge Pattern 一、 桥梁(Bridge)模式 二、 桥梁模式的结构 三、 桥梁模式的示意性源代码 四、 调制解调器问题 五、 另外一个实际应用Bridge模式的例子 六、 在什么情况下应当使用桥梁模式 设计模式(17)-Chain of Responsibility Pattern 一、 职责链(Chain of Responsibility)模式 二、 责任链模式的结构 三、 责任链模式的示意性源代码 四、 纯的与不纯的责任链模式 五、 责任链模式的实际应用案例 六、 责任链模式的实现 设计模式(18)-Command Pattern 一、 命令(Command)模式 二、 命令模式的结构 三、 命令模式的示意性源代码 四、 玉帝传美猴王上天 五、 命令模式的实现 六、 命令模式的实际应用案例 七、 在什么情况下应当使用命令模式 八、 使用命令模式的优点和缺点 设计模式(19)-Observer Pattern 一、 观察者(Observer)模式 二、 观察者模式的结构 三、 观察者模式的示意性源代码 四、 C#中的Delegate与Event 五、 一个实际应用观察者模式的例子 六、 观察者模式的优缺点 设计模式(20)-Visitor Pattern 一、 访问者(Visitor)模式 二、 访问者模式的结构 三、 示意性源代码 四、 一个实际应用Visitor模式的例子 五、 在什么情况下应当使用访问者模式 六、 使用访问者模式的优点和缺点 设计模式(21)-Template Method Pattern 一、 模板方法(Template Method)模式 二、 模版方法模式的结构 三、 模板方法模式的示意性代码 四、 继承作为复用的工具 五、 一个实际应用模板方法的例子 六、 模版方法模式中的方法 七、 重构的原则 设计模式(22)-Strategy Pattern 一、 策略(Strategy)模式 二、 策略模式的结构 三、 示意性源代码 四、 何时使用何种具体策略角色 五、 一个实际应用策略模式的例子 六、 在什么情况下应当使用策略模式 七、 策略模式的优点和缺点 八、 其它

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