程序設計基礎pathon知識點(沒學過Python先要學習哪些)
1.沒學過Python先要學習哪些基礎知識
或看好Python的廣闊前景，或看中Python的語法簡潔，越來越多零基礎的人選擇學Python。但是Python基礎知識有哪些呢？Python部分基礎知識點匯總
數據類型：編程中操作的每一個數據都是有其類型的，比如我們的程序需要進行數學計算，那么進行計算的參數和結果就都是數值，我們需要輸入、輸出一段話，那么這段話就是一個字符串。
變量和常量：變量有什么用？怎么使用？常量又是做什么的？
控制流語句：控制流語句讓程序變得更加靈活，稍微復雜一些的程序都需要用到控制流語句中的判斷和循環(huán)，那么如何在Python中高效應用控制流語句就顯得非常重要。
函數：當程序開始復雜起來，某些功能可能需要多次使用的時候，我們就可以把這個功能封裝成“函數”，函數就像是工具箱里一件件的工具，在需要的時候打開工具箱拿出即可使用。
數據結構：Python怎么處理數據？列表、元組、集合、字典分別有什么特性都需要詳細了解。
異常處理：當你的程序開始復雜起來，可能會遇到某些不確定是否會出現錯誤的情況，這個時候怎樣自定義異常、處理異常就十分重要。
注釋：不寫注釋的程序員不是好程序員。
面向對象：面向對象是一種編程思想，可以讓程序變得更可復用，同時邏輯更清晰，效率最高。
文件操作：很多時候我們需要對本地文件進行一些增刪改查的操作。
模塊和包：Python之所以如此受歡迎，很大程度上得益于它有非常豐富模塊和包，這些東西可以讓你少造輪子。
Python與網絡：python獲取網頁信息、與其他計算機通信、訪問數據庫等。
以上大部分其實是編程基礎，但是只學這些還是不夠的，很多企業(yè)招聘的Python崗位均需要和其他方向內容相結合，比如大數據、運維、Web等等。因此零基礎快速入門進階Python技能還需要進行系統(tǒng)的學習。
2.程序設計的基礎知識
樓上的觀點絕對錯誤！
首先，C不是低級語言，她是介于低級語言與高級語言之間的，是結構型語言。
其次，誰說C現在不用啦，你查下那個操作系統(tǒng)不是用C語言寫的，你用的微軟的Windows，企業(yè)用的Linux、Unix，還有手機、PDA、等單片機的嵌入式操作系統(tǒng)，哪個不是C語言寫的。
再次，C++,Java等語言都是從C發(fā)展而來的，它們能實現的C都能實現，而C能實現的它們就不一定能實現。
總之，C算得上是計算語言最經典，完美，藝術的語言，不管計算機怎么發(fā)展，C都不會退出計算機語言的舞臺。
讓你學她，不一定就是說讓你以后從事C的開發(fā)，但學習她可以讓你更好的學習其他語言。所以許多正規(guī)大學計算機專業(yè)的都是從C語言學起的。
嗯..個人覺得學會C語言應該不會太難，因為關鍵字很少，數據類型也是些基本類型，語法不會太難，但要學精就不容易了，要花些功夫的，C太靈活了，可以做應用程序，也可跟硬件打交道做底層開發(fā)。
即使以后不從事C的開發(fā)，學習C后對你學習其他語言很有幫助的，你再要學習一門新的語言，就不會太陌生，學習起來就更容易上手，例如C++和C非常像的，只不過C++有了類，那是因為C++是面向對象語言，而C則是面向過程的語言。
順便說下。語言只是基礎，只是你寫程序的工具..
程序的思想也就是算法才是最重要的。
當然沒有語言也是空談。
所以當學習完一門語言后，之后就要學該語言的數據結構、算法，運用數據庫..
想成為高手的話，還要學習數據庫系統(tǒng)原理、操作系統(tǒng)、計算機組成原理、編譯原理等。
說些題外話吧：
C++的出現是對C在對對象操作的補充
Java的出現時為了壟斷
C#的出現是因為微軟想對抗Java
現在IT行業(yè) C++應該是老大，C#和Java做為新新語言在相互競爭市場，
而C則集中那幾個大公司，他們用C做系統(tǒng)、做標準。
以上都只是我的個人見解。
3.python基礎教程
可以通過學員就業(yè)薪資、口碑、課程大綱進行對比，有意向之后去試聽一下，看是否適合自己！我給你提供個課程大綱，看看是不是能滿足你的需求！
階段一：Python開發(fā)基礎
Python全棧開發(fā)與人工智能之Python開發(fā)基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字符編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和數據庫開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之Python高級編程和數據庫開發(fā)知識學習內容包括：面向對象開發(fā)、Socket網絡編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql數據庫開發(fā)等。
階段三：前端開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之前端開發(fā)知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發(fā)、Jquery&bootstrap開發(fā)、前端框架VUE開發(fā)等。
階段四：WEB框架開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之WEB框架開發(fā)學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰(zhàn)項目開發(fā)、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
階段五：爬蟲開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之爬蟲開發(fā)學習內容包括：爬蟲開發(fā)實戰(zhàn)。
階段六：全棧項目實戰(zhàn)
Python全棧開發(fā)與人工智能之全棧項目實戰(zhàn)學習內容包括：企業(yè)應用工具學習、CRM客戶關系管理系統(tǒng)開發(fā)、路飛學城在線教育平臺開發(fā)等。
階段七：數據分析
Python全棧開發(fā)與人工智能之數據分析學習內容包括：金融量化分析。
階段八：人工智能
Python全棧開發(fā)與人工智能之人工智能學習內容包括：機器學習、圖形識別、無人機開發(fā)、無人駕駛等。
階段九：自動化運維&；開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之自動化運維&；開發(fā)學習內容包括：CMDB資產管理系統(tǒng)開發(fā)、IT審計+主機管理系統(tǒng)開發(fā)、分布式主機監(jiān)控系統(tǒng)開發(fā)等。
階段十：高并發(fā)語言GO開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之高并發(fā)語言GO開發(fā)學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、并發(fā)編程等。
4.請問要學習程序設計,必須具備的基本基礎知識有哪些
看過你其他的問題，看出來你對程序設計比較感興趣，想要學習程序設計，最好是到專業(yè)的學校，或者報考高校的相關專業(yè)（一般學費都比較高），自學的話比較吃力，但也不排除你是編程天才（額。）
編程分好多的方向，還有多種語言，使用的開發(fā)工具也不一樣。主要看你向哪個方向發(fā)展了。
但共同的，你必須有計算機基礎知識，至少自己能學會（注意是能學會，不是要你現在就會）安裝配置開發(fā)環(huán)境吧。其他的比如數據庫，數據結構，計算機網絡等等都是需要的。
入門的話建議先學習C語言（如果你感覺有成就感，那就繼續(xù)，如果感到枯燥，那就盡早放棄）。另外，編程是要一直學習的，發(fā)展太快。
新的技術一直出現，如果不學習就落后過時了。
5.ACM 關于ACM程序設計競賽,需要掌握哪些知識點,最好能詳細一
訓練過ACM等程序設計競賽的人在算法上有較大的優(yōu)勢，這就說明當你編程能力提高之后，主要時間是花在思考算法上，不是花在寫程序與debug上。
下面給個計劃你練練：第一階段：練經典常用算法，下面的每個算法給我打上十到二十遍，同時自己精簡代碼，因為太常用，所以要練到寫時不用想，10-15分鐘內打完，甚至關掉顯示器都可以把程序打出來。1.最短路（Floyd、Dijstra,BellmanFord） 2.最小生成樹（先寫個prim,kruscal要用并查集，不好寫） 3.大數（高精度）加減乘除4.二分查找. （代碼可在五行以內） 5.叉乘、判線段相交、然后寫個凸包. 6.BFS、DFS，同時熟練hash表（要熟，要靈活，代碼要簡） 7.數學上的有：輾轉相除（兩行內），線段交點、多角形面積公式. 8. 調用系統(tǒng)的qsort， 技巧很多，慢慢掌握. 9. 任意進制間的轉換第二階段：練習復雜一點，但也較常用的算法。
如： 1. 二分圖匹配（匈牙利），最小路徑覆蓋 2. 網絡流，最小費用流。 3. 線段樹. 4. 并查集。
5. 熟悉動態(tài)規(guī)劃的各個典型：LCS、最長遞增子串、三角剖分、記憶化dp 6.博弈類算法。博弈樹，二進制法等。
7.最大團，最大獨立集。 8.判斷點在多邊形內。
9. 差分約束系統(tǒng). 10. 雙向廣度搜索、A*算法，最小耗散優(yōu)先.第三階段： 前兩個階段是打基礎，第三階段是鍛煉在比賽中可以快速建立模型、想新算法。這就要平時多做做綜合的題型了。
1. 把oibh上的論文看看（大概幾百篇的，我只看了一點點，呵呵）。 2. 平時掃掃zoj上的難題啦，別老做那些不用想的題.（中大acm的版主經常說我挑簡單的來做：-P ） 3. 多參加網上的比賽，感受一下比賽的氣氛，評估自己的實力. 4. 一道題不要過了就算，問一下人，有更好的算法也打一下。
5. 做過的題要記好 ：-）下面轉自：ACMer必備知識（任重而道遠。）
圖論 路徑問題 0/1邊權最短路徑 BFS 非負邊權最短路徑（Dijkstra） 可以用Dijkstra解決問題的特征 負邊權最短路徑 Bellman-Ford Bellman-Ford的Yen-氏優(yōu)化 差分約束系統(tǒng) Floyd 廣義路徑問題 傳遞閉包 極小極大距離 / 極大極小距離 Euler Path / Tour 圈套圈算法 混合圖的 Euler Path / Tour Hamilton Path / Tour 特殊圖的Hamilton Path / Tour 構造 生成樹問題 最小生成樹 第k小生成樹 最優(yōu)比率生成樹 0/1分數規(guī)劃 度限制生成樹 連通性問題 強大的DFS算法 無向圖連通性 割點 割邊 二連通分支 有向圖連通性 強連通分支 2-SAT 最小點基 有向無環(huán)圖 拓撲排序 有向無環(huán)圖與動態(tài)規(guī)劃的關系 二分圖匹配問題 一般圖問題與二分圖問題的轉換思路 最大匹配 有向圖的最小路徑覆蓋 0 / 1矩陣的最小覆蓋 完備匹配 最優(yōu)匹配 穩(wěn)定婚姻 網絡流問題 網絡流模型的簡單特征和與線性規(guī)劃的關系 最大流最小割定理 最大流問題 有上下界的最大流問題 循環(huán)流 最小費用最大流 / 最大費用最大流 弦圖的性質和判定組合數學 解決組合數學問題時常用的思想 逼近 遞推 / 動態(tài)規(guī)劃 概率問題 Polya定理計算幾何 / 解析幾何 計算幾何的核心：叉積 / 面積 解析幾何的主力：復數 基本形 點 直線，線段 多邊形 凸多邊形 / 凸包 凸包算法的引進，卷包裹法 Graham掃描法 水平序的引進，共線凸包的補丁 完美凸包算法 相關判定 兩直線相交 兩線段相交 點在任意多邊形內的判定 點在凸多邊形內的判定 經典問題 最小外接圓 近似O(n)的最小外接圓算法 點集直徑 旋轉卡殼，對踵點 多邊形的三角剖分數學 / 數論 最大公約數 Euclid算法 擴展的Euclid算法 同余方程 / 二元一次不定方程 同余方程組 線性方程組 高斯消元法 解mod 2域上的線性方程組 整系數方程組的精確解法 矩陣 行列式的計算 利用矩陣乘法快速計算遞推關系 分數 分數樹 連分數逼近 數論計算 求N的約數個數 求phi(N) 求約數和 快速數論變換 …… 素數問題 概率判素算法 概率因子分解數據結構 組織結構 二叉堆 左偏樹 二項樹 勝者樹 跳躍表 樣式圖標 斜堆 reap 統(tǒng)計結構 樹狀數組 虛二叉樹 線段樹 矩形面積并 圓形面積并 關系結構 Hash表 并查集 路徑壓縮思想的應用 STL中的數據結構 vector deque set / map動態(tài)規(guī)劃 / 記憶化搜索 動態(tài)規(guī)劃和記憶化搜索在思考方式上的區(qū)別 最長子序列系列問題 最長不下降子序列 最長公共子序列 最長公共不下降子序列 一類NP問題的動態(tài)規(guī)劃解法 樹型動態(tài)規(guī)劃 背包問題 動態(tài)規(guī)劃的優(yōu)化 四邊形不等式 函數的凸凹性 狀態(tài)設計 規(guī)劃方向線性規(guī)劃常用思想 二分 最小表示法串 KMP Trie結構 后綴樹/后綴數組 LCA/RMQ 有限狀態(tài)自動機理論排序 選擇/冒泡 快速排序 堆排序 歸并排序 基數排序 拓撲排序 排序網絡。
