程序设计基础pathon知识点(没学过python先要学习哪些)-ag8亚洲国际集团
1.没学过python先要学习哪些基础知识
或看好python的广阔前景，或看中python的语法简洁，越来越多零基础的人选择学python。但是python基础知识有哪些呢？python部分基础知识点汇总
数据类型：编程中操作的每一个数据都是有其类型的，比如我们的程序需要进行数学计算，那么进行计算的参数和结果就都是数值，我们需要输入、输出一段话，那么这段话就是一个字符串。
变量和常量：变量有什么用？怎么使用？常量又是做什么的？
控制流语句：控制流语句让程序变得更加灵活，稍微复杂一些的程序都需要用到控制流语句中的判断和循环，那么如何在python中高效应用控制流语句就显得非常重要。
函数：当程序开始复杂起来，某些功能可能需要多次使用的时候，我们就可以把这个功能封装成“函数”，函数就像是工具箱里一件件的工具，在需要的时候打开工具箱拿出即可使用。
数据结构：python怎么处理数据？列表、元组、集合、字典分别有什么特性都需要详细了解。
异常处理：当你的程序开始复杂起来，可能会遇到某些不确定是否会出现错误的情况，这个时候怎样自定义异常、处理异常就十分重要。
注释：不写注释的程序员不是好程序员。
面向对象：面向对象是一种编程思想，可以让程序变得更可复用，同时逻辑更清晰，效率最高。
文件操作：很多时候我们需要对本地文件进行一些增删改查的操作。
模块和包：python之所以如此受欢迎，很大程度上得益于它有非常丰富模块和包，这些东西可以让你少造轮子。
python与网络：python获取网页信息、与其他计算机通信、访问数据库等。
以上大部分其实是编程基础，但是只学这些还是不够的，很多企业招聘的python岗位均需要和其他方向内容相结合，比如大数据、运维、web等等。因此零基础快速入门进阶python技能还需要进行系统的学习。
2.程序设计的基础知识
楼上的观点绝对错误！
首先，c不是低级语言，她是介于低级语言与高级语言之间的，是结构型语言。
其次，谁说c现在不用啦，你查下那个操作系统不是用c语言写的，你用的微软的windows，企业用的linux、unix，还有手机、pda、等单片机的嵌入式操作系统，哪个不是c语言写的。
再次，c ,java等语言都是从c发展而来的，它们能实现的c都能实现，而c能实现的它们就不一定能实现。
总之，c算得上是计算语言最经典，完美，艺术的语言，不管计算机怎么发展，c都不会退出计算机语言的舞台。
让你学她，不一定就是说让你以后从事c的开发，但学习她可以让你更好的学习其他语言。所以许多正规大学计算机专业的都是从c语言学起的。
嗯..个人觉得学会c语言应该不会太难，因为关键字很少，数据类型也是些基本类型，语法不会太难，但要学精就不容易了，要花些功夫的，c太灵活了，可以做应用程序，也可跟硬件打交道做底层开发。
即使以后不从事c的开发，学习c后对你学习其他语言很有帮助的，你再要学习一门新的语言，就不会太陌生，学习起来就更容易上手，例如c 和c非常像的，只不过c 有了类，那是因为c 是面向对象语言，而c则是面向过程的语言。
顺便说下。语言只是基础，只是你写程序的工具..
程序的思想也就是算法才是最重要的。
当然没有语言也是空谈。
所以当学习完一门语言后，之后就要学该语言的数据结构、算法，运用数据库..
想成为高手的话，还要学习数据库系统原理、操作系统、计算机组成原理、编译原理等。
说些题外话吧：
c 的出现是对c在对对象操作的补充
java的出现时为了垄断
c#的出现是因为微软想对抗java
现在it行业 c 应该是老大，c#和java做为新新语言在相互竞争市场，
而c则集中那几个大公司，他们用c做系统、做标准。
以上都只是我的个人见解。
3.python基础教程
可以通过学员就业薪资、口碑、课程大纲进行对比，有意向之后去试听一下，看是否适合自己！我给你提供个课程大纲，看看是不是能满足你的需求！
阶段一：python开发基础
python全栈开发与人工智能之python开发基础知识学习内容包括：python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：python高级编程和数据库开发
python全栈开发与人工智能之python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、socket网络编程、线程、进程、队列、io多路模型、mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：html、css、javascript开发、jquery&bootstrap开发、前端框架vue开发等。
阶段四：web框架开发
python全栈开发与人工智能之web框架开发学习内容包括：django框架基础、django框架进阶、bbs blog实战项目开发、缓存和队列中间件、flask框架学习、tornado框架学习、restful api等。
阶段五：爬虫开发
python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、crm客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段八：人工智能
python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。
阶段九：自动化运维&；开发
python全栈开发与人工智能之自动化运维&；开发学习内容包括：cmdb资产管理系统开发、it审计 主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十：高并发语言go开发
python全栈开发与人工智能之高并发语言go开发学习内容包括：go语言基础、数据类型与文件io操作、函数和面向对象、并发编程等。
4.请问要学习程序设计,必须具备的基本基础知识有哪些
看过你其他的问题，看出来你对程序设计比较感兴趣，想要学习程序设计，最好是到专业的学校，或者报考高校的相关专业（一般学费都比较高），自学的话比较吃力，但也不排除你是编程天才（额。）
编程分好多的方向，还有多种语言，使用的开发工具也不一样。主要看你向哪个方向发展了。
但共同的，你必须有计算机基础知识，至少自己能学会（注意是能学会，不是要你现在就会）安装配置开发环境吧。其他的比如数据库，数据结构，计算机网络等等都是需要的。
入门的话建议先学习c语言（如果你感觉有成就感，那就继续，如果感到枯燥，那就尽早放弃）。另外，编程是要一直学习的，发展太快。
新的技术一直出现，如果不学习就落后过时了。
5.acm 关于acm程序设计竞赛,需要掌握哪些知识点,最好能详细一
训练过acm等程序设计竞赛的人在算法上有较大的优势，这就说明当你编程能力提高之后，主要时间是花在思考算法上，不是花在写程序与debug上。
下面给个计划你练练：第一阶段：练经典常用算法，下面的每个算法给我打上十到二十遍，同时自己精简代码，因为太常用，所以要练到写时不用想，10-15分钟内打完，甚至关掉显示器都可以把程序打出来。1.最短路（floyd、dijstra,bellmanford） 2.最小生成树（先写个prim,kruscal要用并查集，不好写） 3.大数（高精度）加减乘除4.二分查找. （代码可在五行以内） 5.叉乘、判线段相交、然后写个凸包. 6.bfs、dfs，同时熟练hash表（要熟，要灵活，代码要简） 7.数学上的有：辗转相除（两行内），线段交点、多角形面积公式. 8. 调用系统的qsort， 技巧很多，慢慢掌握. 9. 任意进制间的转换第二阶段：练习复杂一点，但也较常用的算法。
如： 1. 二分图匹配（匈牙利），最小路径覆盖 2. 网络流，最小费用流。 3. 线段树. 4. 并查集。
5. 熟悉动态规划的各个典型：lcs、最长递增子串、三角剖分、记忆化dp 6.博弈类算法。博弈树，二进制法等。
7.最大团，最大独立集。 8.判断点在多边形内。
9. 差分约束系统. 10. 双向广度搜索、a*算法，最小耗散优先.第三阶段： 前两个阶段是打基础，第三阶段是锻炼在比赛中可以快速建立模型、想新算法。这就要平时多做做综合的题型了。
1. 把oibh上的论文看看（大概几百篇的，我只看了一点点，呵呵）。 2. 平时扫扫zoj上的难题啦，别老做那些不用想的题.（中大acm的版主经常说我挑简单的来做：-p ） 3. 多参加网上的比赛，感受一下比赛的气氛，评估自己的实力. 4. 一道题不要过了就算，问一下人，有更好的算法也打一下。
5. 做过的题要记好 ：-）下面转自：acmer必备知识（任重而道远。）
图论 路径问题 0/1边权最短路径 bfs 非负边权最短路径（dijkstra） 可以用dijkstra解决问题的特征 负边权最短路径 bellman-ford bellman-ford的yen-氏优化 差分约束系统 floyd 广义路径问题 传递闭包 极小极大距离 / 极大极小距离 euler path / tour 圈套圈算法 混合图的 euler path / tour hamilton path / tour 特殊图的hamilton path / tour 构造 生成树问题 最小生成树 第k小生成树 最优比率生成树 0/1分数规划 度限制生成树 连通性问题 强大的dfs算法 无向图连通性 割点 割边 二连通分支 有向图连通性 强连通分支 2-sat 最小点基 有向无环图 拓扑排序 有向无环图与动态规划的关系 二分图匹配问题 一般图问题与二分图问题的转换思路 最大匹配 有向图的最小路径覆盖 0 / 1矩阵的最小覆盖 完备匹配 最优匹配 稳定婚姻 网络流问题 网络流模型的简单特征和与线性规划的关系 最大流最小割定理 最大流问题 有上下界的最大流问题 循环流 最小费用最大流 / 最大费用最大流 弦图的性质和判定组合数学 解决组合数学问题时常用的思想 逼近 递推 / 动态规划 概率问题 polya定理计算几何 / 解析几何 计算几何的核心：叉积 / 面积 解析几何的主力：复数 基本形 点 直线，线段 多边形 凸多边形 / 凸包 凸包算法的引进，卷包裹法 graham扫描法 水平序的引进，共线凸包的补丁 完美凸包算法 相关判定 两直线相交 两线段相交 点在任意多边形内的判定 点在凸多边形内的判定 经典问题 最小外接圆 近似o(n)的最小外接圆算法 点集直径 旋转卡壳，对踵点 多边形的三角剖分数学 / 数论 最大公约数 euclid算法 扩展的euclid算法 同余方程 / 二元一次不定方程 同余方程组 线性方程组 高斯消元法 解mod 2域上的线性方程组 整系数方程组的精确解法 矩阵 行列式的计算 利用矩阵乘法快速计算递推关系 分数 分数树 连分数逼近 数论计算 求n的约数个数 求phi(n) 求约数和 快速数论变换 …… 素数问题 概率判素算法 概率因子分解数据结构 组织结构 二叉堆 左偏树 二项树 胜者树 跳跃表 样式图标 斜堆 reap 统计结构 树状数组 虚二叉树 线段树 矩形面积并 圆形面积并 关系结构 hash表 并查集 路径压缩思想的应用 stl中的数据结构 vector deque set / map动态规划 / 记忆化搜索 动态规划和记忆化搜索在思考方式上的区别 最长子序列系列问题 最长不下降子序列 最长公共子序列 最长公共不下降子序列 一类np问题的动态规划解法 树型动态规划 背包问题 动态规划的优化 四边形不等式 函数的凸凹性 状态设计 规划方向线性规划常用思想 二分 最小表示法串 kmp trie结构 后缀树/后缀数组 lca/rmq 有限状态自动机理论排序 选择/冒泡 快速排序 堆排序 归并排序 基数排序 拓扑排序 排序网络。
