同时还鼓励平台无关的编程。

本文回顾了C语言及其衍生的C++语言的历史发展,讲述了它们如何从贝尔实验室诞生并逐渐演变成现代编程世界中不可或缺的一部分。文章还介绍了这两种语言的设计理念、关键特性以及各自的标准制定过程。

C语言是由贝尔实验室的Dennis Ritchie在1972开发的,主要是作为一种系统编程语言。也就是说,用一种语言编写操作系统。里奇的主要目标是产生一个简约的语言,易于编译,允许高效的内存访问,产生高效的代码,而不需要大量的运行时支持。因此,对于一个高层次的语言,它的设计是相当低的水平,同时还鼓励平台无关的编程。

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#include <iostream>
 
int main()
{
    std::cout << "The sum of 3 and 4 is: " << add(3, 4) << std::endl;
    return 0;
}
 
int add(int x, int y)
{
    return x + y;
}

C结束了如此高效、灵活,在1973,里奇和肯·汤普森改写了大部分的UNIX操作系统使用很多以前的操作系统都是用汇编。不同的组件,它关系到一个特定的CPU程序,C的出色的便携性允许UNIX重新编译的许多不同类型的计算机,加速通过。C和UNIX的命运绑在一起,和C的人气部分是与UNIX的成功作为一个操作系统。
1978,Brian Kernighan和Dennis Ritchie出版了一本名为“C语言程序设计”。这本书,通常被称为K & R(作者的姓氏后),提供了一个非正式的语言规范,并成为阿德的事实标准。当需要最大的可移植性,程序员将坚持在K & R的建议,因为当时大多数编译器实施的K & R标准。
1983、美国国家标准协会(ANSI)成立了一个委员会来建立1989 C.正式标准(委员会永远做任何事),他们完成了,并发布了C89标准,通常称为ANSI C 1990国际标准化组织采用ANSI C(有一些小的修改)。这个版本的C被称为C90。最终成为ANSI C编译器/型号兼容,并期望获得最大的可移植性程序进行编码,这一标准。
1999、ANSI委员会发布了新版本的C称为C99。它采用的许多功能已经进入了编译器的扩展,或已经在C++实现。

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#include <iostream>
 
int add(int x, int y)
{
    return x + y;
}
 
int main()
{
    std::cout << "The sum of 3 and 4 is: " << add(3, 4) << std::endl;
    return 0;
}

C++
C++(明显看到plus)是由贝尔实验室作为一个C扩展Bjarne Stroustrup开发,从1979开始。C++增加了许多新功能的C语言,也许是最好的认为是C的一个超集,虽然这是不严格的一些特征为C99引入不在C++存在。C++的成名主要是由于事实上它是一种面向对象的语言。至于一个对象是什么,以及它与传统的编程方法有什么不同,我们将在第8章(基本面向对象编程)中讨论这个问题。
C++被批准在1998由ISO委员会,并再次在2003(称为C++ 03)。两个更新的C++语言(C++ C++ 11和14,2011和2014相应)批准已自那时以来,对语言添加额外的功能。从这些更新的相关功能将在这些教程中讨论。
C和C++的哲学
C和C++的基本设计理念可以概括为“信任程序员”--这是美妙的,因为编译器不如果你想标新立异,道理站在你的方式,但也很危险,因为编译器不会如果你尝试做一些能产生意外的结果,站在你的方式。这是一个主要的原因,知道你应该在C / C++不几乎是一样重要的要知道什么是你应该做的——因为有不少陷阱,如果没有意识到新的程序员很可能陷入。
注意,在做这些教程之前,你不必学习C编程。我们会教你所有你需要知道的事情(包括陷阱避免)前进的道路上!
【Koopman】遍历论、动态模态分解库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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