TIOBE5月编程语言排行出炉~有哪些新看点?

5月TIOBE编程语言排行榜显示,C#受欢迎度增长最快,市场占有率提升近2%,在各领域广泛应用。C++受C++20版本推动,有望进入Top3。R语言排名下滑,Swift上升,Ruby则大幅下降。

5月 TIOBE 编程语言排行榜新鲜出炉,这个月有哪些新看点?一起来一探究竟吧!

C# 的使用量增幅最高,C++ 冲击 Top 3

编程语言Top 20 如下:
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△ 截图来源于TIOBE官网

和4月 TIOBE 编程排行榜相比,本月编程语言 Top 10 并没有明显的位置变化,Top 5 依然是 Python、C、Java、C++ 和 C#。

不过,具体分析来看,其中的 C# 在所有编程语言中最受开发者欢迎,增幅最高,为 1.98%。放眼过去的 12 个月里,C# 的市场占有率增加了近 2%。

事实上,在行业中,C# 几乎覆盖多重领域,包括嵌入式、便携式计算机、电视、电话、手机等,以及在游戏软件、桌面应用、交互式系统、操作系统平台开发等多个维度适用。一定程度上,C# 也正在蚕食 C++ 的游戏市场。

另外,C++ 语言的发展趋势也不容忽视。在最新版本 C++ 20 的推动下,其也将成为 TIOBE 榜单 TOP 3 的强有力竞争者。

除了以上,在本月 TOP 20 的榜单中还有一些值得关注的变化:

常用于数据统计的 R 语言持续跌落,从第 11 名下滑至第 13 名;
Swift 上升了 2 个名次,从第 14 位上升到了 12 位;
Ruby 语言下降幅度较大,从上个月的第 15 位下降到了本月的第 19 位,险些跌出 TOP 20。

其他编程语言排名

下面列出了完整的 21-50 名,因为是非官方发布的,所以可能存在遗漏。

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Top 10 编程语言 TIOBE 指数走势(2002-2022)
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历史排名(1987-2022)
注:以下排名位次取决于 12 个月的平均值。

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编程语言“名人榜”(2003-2021)

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TIOBE 编程语言社区排行榜是什么?

TIOBE 编程语言社区排行榜是编程语言流行趋势的一个指标,每月更新,这份排行榜排名基于全球技术工程师、课程和第三方供应商的数量,其中包括了流行的搜索引擎以及技术社区,如 Google、百度、维基百科、优快云、必应、Hao 123 等等。

这个排行榜只是反映某个编程语言的热门程度,并不能说明一门编程语言好不好,或者一门语言所编写的代码数量多少。可以用来考察你的编程技能是否与时俱进,也可以在开发新系统时作为一个语言选择依据。

不管怎么说,IT行业发展机遇广阔,每年都有大批转行人员不断涌入编程行业,大家学习一门编程语言,终极目标就是找一份高薪工作。选择唐普(合作的都是软件人才高需求的互联网公司),便是选择互联网高薪工作的开始。

基于遗传算法的的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创路径。
【微电网】【创点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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