acm初学者要准备啥 看啥书啊

Posted 2023-05-15

小弟我想参加 acm竞赛 今年大一 会C语言 请问一下 搞过acm的学长 现在应该准备什么 看什么书啊

　　刚刚接触信息学领域的同学往往存在很多困惑，不知道从何入手学习，在这篇文章里，我希望能将自己不多的经验与大家分享，希望对各位有所帮助。
　　一、语言是最重要的基本功

　　无论侧重于什么方面，只要是通过计算机程序去最终实现的竞赛，语言都是大家要过的第一道关。亚洲赛区的比赛支持的语言包括C/C++与JAVA。笔者首先说说JAVA，众所周知，作为面向对象的王牌语言，JAVA在大型工程的组织与安全性方面有着自己独特的优势，但是对于信息学比赛的具体场合，JAVA则显得不那么合适，它对于输入输出流的操作相比于C++要繁杂很多，更为重要的是JAVA程序的运行速度要比C++慢10倍以上，而竞赛中对于JAVA程序的运行时限却往往得不到同等比例的放宽，这无疑对算法设计提出了更高的要求，是相当不利的。其实，笔者并不主张大家在这种场合过多地运用面向对象的程序设计思维，因为对于小程序来说这不旦需要花费更多的时间去编写代码，也会降低程序的执行效率。

　　接着说C和C++。许多现在参加讲座的同学还在上大一，C的基础知识刚刚学完，还没有接触过C++，其实在赛场上使用纯C的选手还是大有人在的，它们主要是看重了纯C在效率上的优势，所以这部分同学如果时间有限，并不需要急着去学习新的语言，只要提高了自己在算法设计上的造诣，纯C一样能发挥巨大的威力。

　　而C++相对于C，在输入输出流上的封装大大方便了我们的操作，同时降低了出错的可能性，并且能够很好地实现标准流与文件流的切换，方便了调试的工作。如果有些同学比较在意这点，可以尝试C和C++的混编，毕竟仅仅学习C++的流操作还是不花什么时间的。

　　C++的另一个支持来源于标准模版库（STL），库中提供的对于基本数据结构的统一接口操作和基本算法的实现可以缩减我们编写代码的长度，这可以节省一些时间。但是，与此相对的，使用STL要在效率上做出一些牺牲，对于输入规模很大的题目，有时候必须放弃STL，这意味着我们不能存在“有了STL就可以不去管基本算法的实现”的想法；另外，熟练和恰当地使用STL必须经过一定时间的积累，准确地了解各种操作的时间复杂度，切忌对STL中不熟悉的部分滥用，因为这其中蕴涵着许多初学者不易发现的陷阱。

　　通过以上的分析，我们可以看出仅就信息学竞赛而言，对语言的掌握并不要求十分全面，但是对于经常用到的部分，必须十分熟练，不允许有半点不清楚的地方，下面我举个真实的例子来说明这个道理——即使是一点很细微的语言障碍，都有可能酿成错误：

　　在去年清华的赛区上，有一个队在做F题的时候使用了cout和printf的混合输出，由于一个带缓冲一个不带，所以输出一长就混乱了。只是因为当时judge team中负责F题的人眼睛尖，看出答案没错只是顺序不对（答案有一页多，是所有题目中最长的一个输出），又看了看程序发现只是输出问题就给了个Presentation error（格式错）。如果审题的人不是这样而是直接给一个 Wrong Answer，相信这个队是很难查到自己错在什么地方的。

　　现在我们转入第二个方面的讨论，基础学科知识的积累。

　　二、以数学为主的基础知识十分重要

　　虽然被定性为程序设计竞赛，但是参赛选手所遇到的问题更多的是没有解决问题的思路，而不是有了思路却死活不能实现，这就是平时积累的基础知识不够。今年World Final的总冠军是波兰华沙大学，其成员出自于数学系而非计算机系，这就是一个鲜活的例子。竞赛中对于基础学科的涉及主要集中于数学，此外对于物理、电路等等也可能有一定应用，但是不多。因此，大一的同学也不必为自己还没学数据结构而感到不知从何入手提高，把数学捡起来吧！下面我来谈谈在竞赛中应用的数学的主要分支。

　　1、离散数学——作为计算机学科的基础，离散数学是竞赛中涉及最多的数学分支，其重中之重又在于图论和组合数学，尤其是图论。

　　图论之所以运用最多是因为它的变化最多，而且可以轻易地结合基本数据结构和许多算法的基本思想，较多用到的知识包括连通性判断、DFS和BFS，关节点和关键路径、欧拉回路、最小生成树、最短路径、二部图匹配和网络流等等。虽然这部分的比重很大，但是往往也是竞赛中的难题所在，如果有初学者对于这部分的某些具体内容暂时感到力不从心，也不必着急，可以慢慢积累。

　　竞赛中设计的组合计数问题大都需要用组合数学来解决，组合数学中的知识相比于图论要简单一些，很多知识对于小学上过奥校的同学来说已经十分熟悉，但是也有一些部分需要先对代数结构中的群论有初步了解才能进行学习。组合数学在竞赛中很少以难题的形式出现，但是如果积累不够，任何一道这方面的题目却都有可能成为难题。

　　2、数论——以素数判断和同余为模型构造出来的题目往往需要较多的数论知识来解决，这部分在竞赛中的比重并不大，但只要来上一道，也足以使知识不足的人冥思苦想上一阵时间。素数判断和同余最常见的是在以密码学为背景的题目中出现，在运用密码学常识确定大概的过程之后，核心算法往往要涉及数论的内容。

　　3、计算几何——计算几何相比于其它部分来说是比较独立的，就是说它和其它的知识点很少有过多的结合，较常用到的部分包括——线段相交的判断、多边形面积的计算、内点外点的判断、凸包等等。计算几何的题目难度不会很大，但也永远不会成为最弱的题。

　　4、线性代数——对线性代数的应用都是围绕矩阵展开的，一些表面上是模拟的题目往往可以借助于矩阵来找到更好的算法。

　　5、概率论——竞赛是以黑箱来判卷的，这就是说你几乎不能动使用概率算法的念头，但这也并不是说概率就没有用。关于这一点，只有通过一定的练习才能体会。

　　6、初等数学与解析几何——这主要就是中学的知识了，用的不多，但是至少比高等数学多，我觉得熟悉一下数学手册上的相关内容，至少要知道在哪儿能查到，还是必要的。

　　7、高等数学——纯粹运用高等数学来解决的题目我接触的只有一道，但是一些题目的叙述背景往往需要和这部分有一定联系，掌握得牢固一些总归没有坏处。

　　以上就是竞赛所涉及的数学领域，可以说范围是相当广的。我认识的许多人去搞信息学的竞赛就是为了逼着自己多学一点数学，因为数学是一切一切的基础。

　　三、数据结构与算法是真正的核心

　　虽然数学十分十分重要，但是如果让三个只会数学的人参加比赛，我相信多数情况下会比三个只会数据结构与算法的人得到更为悲惨的结局。

　　先说说数据结构。掌握队列、堆栈和图的基本表达与操作是必需的，至于树，我个人觉得需要建树的问题有但是并不多。（但是树往往是很重要的分析工具）除此之外，排序和查找并不需要对所有方式都能很熟练的掌握，但你必须保证自己对于各种情况都有一个在时间复杂度上满足最低要求的解决方案。说到时间复杂度，就又该说说哈希表了，竞赛时对时间的限制远远多于对空间的限制，这要求大家尽快掌握“以空间换时间”的原则策略，能用哈希表来存储的数据一定不要到时候再去查找，如果实在不能建哈希表，再看看能否建二叉查找树等等——这都是争取时间的策略，掌握这些技巧需要大家对数据结构尤其是算法复杂度有比较全面的理性和感性认识。

　　接着说说算法。算法中最基本和常用的是搜索，主要是回溯和分支限界法的使用。这里要说的是，有些初学者在学习这些搜索基本算法是不太注意剪枝，这是十分不可取的，因为所有搜索的题目给你的测试用例都不会有很大的规模，你往往察觉不出程序运行的时间问题，但是真正的测试数据一定能过滤出那些没有剪枝的算法。实际上参赛选手基本上都会使用常用的搜索算法，题目的区分度往往就是建立在诸如剪枝之类的优化上了。

　　常用算法中的另一类是以“相似或相同子问题”为核心的，包括递推、递归、贪心法和动态规划。这其中比较难于掌握的就是动态规划，如何抽象出重复的子问题是很多题目的难点所在，笔者建议初学者仔细理解图论中一些以动态规划为基本思想所建立起来的基本算法（比如Floyd-Warshall算法），并且多阅读一些定理的证明，这虽然不能有什么直接的帮助，但是长期坚持就会对思维很有帮助。

　　四、团队配合

　　通过以上的介绍大家也可以看出，信息学竞赛对于知识面覆盖的非常广，想凭一己之力全部消化这些东西实在是相当困难的，这就要求我们尽可能地发挥团队协作的精神。同组成员之间的熟练配合和默契的形成需要时间，具体的情况因成员的组成不同而不同，这里我就不再多说了。

　　五、练习、练习、再练习

　　知识的积累固然重要，但是信息学终究不是看出来的，而是练出来的，这是多少前人最深的一点体会，只有通过具体题目的分析和实践，才能真正掌握数学的使用和算法的应用，并在不断的练习中增加编程经验和技巧，提高对时间复杂度的感性认识，优化时间的分配，加强团队的配合。总之，在这里光有纸上谈兵是绝对不行的，必须要通过实战来锻炼自己。

　　大家一定要问，我们去哪里找题做，又如何检验程序是否正确呢？这大可不必担心，现在已经有了很多网上做题的站点，这些站点提供了大量的题库并支持在线判卷，你只需要把程序源码提交上去，马上就可以知道自己的程序是否正确，运行所使用的时间以及消耗的内存等等状况。下面我给大家推荐几个站点，笔者不建议大家在所有这些站点上做题，选择一个就可以了，因为每个站点的题都有一定的难易比例，系统地做一套题库可以使你对各种难度、各种类型的题都有所认识。

　　1、Ural：

　　Ural是中国学生对俄罗斯的Ural州立大学的简称 ，那里设立了一个Ural Online Problem Set，并且支持Online Judge。Ural的不少题目算法性和趣闻性都很强，得到了国内广大学生的厚爱。根据“信息学初学者之家”网站的统计，Ural的题目类型大概呈如下的分布：

　　题型
　　搜索
　　动态规划
　　贪心
　　构造
　　图论
　　计算几何
　　纯数学问题
　　数据结构
　　其它

　　所占比例
　　约10%
　　约15%
　　约5%
　　约5%
　　约10%
　　约5%
　　约20%
　　约5%
　　约25%

　　这和实际比赛中的题型分布也是大体相当的。有兴趣的朋友可以去看看。

　　2、UVA：

　　UVA代表西班牙Valladolid大学(University de Valladolid)。该大学有一个那里设立了一个PROBLEM SET ARCHIVE with ONLINE JUDGE ，并且支持ONLINE JUDGE，形式和Ural大学的题库类似。不过和Ural不同的是，UVA题目多的多，而且比较杂，而且有些题目的测试数据比较刁钻。这使得刚到那里做题的朋友往往感觉到无所适从，要么难以找到合适的题目，要么Wrong Answer了很多次以后仍然不知道错在那里。 如果说做Ural题目主要是为了训练算法，那么UVA题目可以训练全方位的基本功和一些必要的编程素质。UVA和许多世界知名大学联合办有同步网上比赛，因此那里强人无数，不过你先要使自己具有听懂他们在说什么的素质：）

　　3、ZOJ：

　　ZOJ是浙江大学建立的ONLINE JUDGE，是中国大学建立的第一个同类站点，也是最好和人气最高的一个，笔者和许多班里的同学就是在这里练习。ZOJ虽然也定位为一个英文网站，但是这里的中国学生比较多，因此让人觉得很亲切。这里目前有500多道题目，难易分配适中，且涵盖了各大洲的题目类型并配有索引，除此之外，ZOJ的JUDGE系统是几个网站中表现得比较好的一个，很少出现Wrong Answer和Presentation error混淆的情况。这里每月也办有一次网上比赛，只要是注册的用户都可以参加。

　　说起中国的ONLINE JUDGE，去年才开始参加ACM竞赛的北京大学现在也建立了自己的提交系统；而我们学校也是去年开始参加比赛，现在也有可能推出自己的提交系统，如果能够做成，到时候大家就可以去上面做题了。同类网站的飞速发展标志着有越来越多的同学有兴趣进入信息学的领域探索，这是一件好事，同时也意味着更激烈的竞争。

　　看看这篇文章对你有什么帮助！我也是ACM初学者！ 参考技术A 数据结构：C语言版 清华大学出版社 严蔚敏 《数据结构》

算法：清华大学出版社 王晓东 《算法设计与分析》
麻省理工大学 中译本：机械工业出版社 《算法导论》

基本上这三本书就已经足够了，建议一般水平的人先不要看算法导论，待另外两本书看的差不多的时候，再看算法导论加深理解。
另外还有很多针对性更强的书籍，不过针对性太强，这里就不多介绍了。

以上一些都是些算法方面的书，最好的方式就是做题与看书相结合，很多在线做题的网站，PKU，ZOJ很多，推荐PKU，题目比较多，参与的人比较多。做一段时间的题，然后看书，研究算法，再做题，这样进步比较快。

还有关于ACM竞赛，我有自己的一点话说。
首先说下ACM/ICPC是个团队项目，最后的参赛名额是按照学校为单位的，所以找到志同道合的队友和学校的支持是很重要的。 参考技术B 先大致看看数据结构和算法的数，然后其实就是到网上做题，PKU,HIT的都可以，北大，浙大，哈工大等都有题库的，多做题从中学习就可以 参考技术C 一般要做到50行以内的程序不用调试、100行以内的二分钟内调试成功.acm主要是考算法的，主要时间是花在思考算法上，不是花在写程序与debug上。
下面给个计划练练：
第一阶段：练经典常用算法，下面的每个算法打上十到二十遍，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.

给学习算法的人一点买书的建议吧。希望中国计算机和软件专业的大学生能更多的重视算法学习。
1. <The Art of Computer Programming> Knuth的巨作 计算机算法科学的Bible
2. <Introduction to Algorithm> 传说中的宝典
3. <Concrete Mathematics> Knuth对于计算机数学的经典理解
4. <Introductory Combinatorics> 计算机研究生必修的专业课程
5. <Computational Geometry in C> 计算几何
6. <Discrete Mathematics and Its Applications> 经典离散数学教材
7. <Data Structures,Algorithms, and Applications in C++> 相当经典的数据结构和算法入门教材
8. <算法艺术与信息学竞赛> 刘汝佳的杰作，引导着信息学竞赛的发展
9. <实用算法的分析与程序设计> 传说中的黑书。
10. <算法设计与分析> 这是国内牛人王晓东的大作，非常不错的算法书
11. <国际大学生程序设计竞赛例题解> 中山大学刚出的书 （数论，计算几何，搜索及习题）
12. <信息学奥林匹克竞赛指导系列> 图论 和 组合数学
13. <网络算法与复杂性理论> 作者:谢政 出版社:国防科技大学出版社 ISBN：7-81024-330-6
14. <Game Theory> 一本经典的电子书 传说中博弈论的宝典
15. 各类经典数学小册子 每年NOI国家集训队的论文

自学c语言 零基础 看啥书 该怎么学

有教程发tangyi.qi 163 先谢过 最好是视频

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啊哈C语言：小学生坐在马桶上都可以读懂的C语言编程入门书

参考技术A 现在，市面上的
C语言书籍多的数不过来，但是很多不适合你这种初学者使用，作为一名老程序员，我给你推荐几本我看过认为还不错的书：
1)
《C语言小白变怪兽》：既适合对计算机一窍不通的小白，也适合有编程基础的读者，还可以用来进阶。同时，最重要的是，这本书的作者还在不断地更新这本书，我认为最大的特点是通俗易懂，深入浅出，只要认真看，就一定能看懂，我认为这是C语言入门的首选教材，吐血推荐，经典中的经典！！！
2)
《啊哈C语言》：适合对计算机一窍不通的纯小白，有编程基础的读者请忽略。这本书语言幽默，生动形象，通俗易懂，给人耳目一新的感觉，但是这本书非常浅显，并不深入，所以适合纯小白入门，找到门以后也就扔了。这本书着重于语言艺术，针对纯小白下足了功夫，小学生坐在马桶上都能学会编程。说实话，我非常欣赏作者的创意和用心，国内像这样写书的少之又少，入门的书就应该是这个样子。
上边这两本书是我推荐给你用于C语言入门的，我不建议你使用谭浩强的《C语言程序设计》这本书入门，虽然这本书的知名度很高，因为很多大学把它作为C语言的授课教材，然而，这本书被吐槽最多，不但代码不标准，而且有很多错误，据说可以找出几十个错误，这样很容易误导你这种小白。
等你有一定的C语言基础了，可以看下面的这几本书，进一步提升你的编程水平：
1)
《C
Primer
Plus》：畅销
30
余年的C语言入门经典书籍，至今无人能撼动它的地位，它是最符合C语言标准的书籍，作为一名C语言程序员，不收藏一本都觉得自己很水。
2)
《C程序设计语言，The
C
Programming
Language》：C语言创始人丹尼斯·里奇（Dennis
MacAlistair
Ritchie）的著作，和《C
Primer
Plus》并驾齐驱，很难分出伯仲，这两本书都是一样的优秀，都是C语言程序员必须收藏的。
3)
《C专家编程》：适合已经具备C语言基础、想进阶的读者。这貌似是一本吐槽C语言的书，基本上介绍了大多数C语言的坑，有不少精髓，在C语言界久负盛名，进阶时一定要看。
4)
《C陷阱与缺陷》：和《C专家编程》类似，也是给C语言挑刺的，阐述了很多容易让人误解的语法细节，重在帮助C程序员绕过编程过程中的陷阱和障碍。
5)
《程序员的自我修养
--
链接、装载与库》：这真是一本深入骨髓的书，让你彻底明白程序的编译、链接、装载和运行的全过程，你会从此上天，拉开和别人的差距，看任何问题都有了深度和高度。重点推荐！
所有的这些书我都有电子版，需要可以找我要！ 参考技术B 零基础也能学，但是有一定的编程语言基础肯定会轻松的。
至于看什么书，推荐几本：
1.C语言入门经典
《C语言入门经典》例子简单生活化，而且每个例子分析很细。章节安排合理，章末的例子还特别注重思路的引导，而且分析起来特别有成就感。
这本书是自学过程的一本好书。
2.C primer plus
这本书很适合希望系统学习C语言的读者，正如他的名字，是一本不错的入门和进阶的书。书中的每一个知识点都有很多生动简单的示例，并给出了相应的运行结果。总之，在看这本书的过程中，有一种一气呵成的感觉。
3.C和指针
这本书和《专家编程》《C缺陷和陷阱》可以并称C语言(进阶书)三杰。本书的部分内容更适合有C基础的人看。如ADT、递归、指针和数组的部分，书中所述的思想是国内教材所缺乏的。看完本书，能得到一个正确的C语言观。
4.C程序设计语言
难以置信的是，这样一本C语言的入门书籍，从hello world开始讲起，却在短小的篇幅里，手把手教你写了stdio.h stdlib.h
string.h当中大部分例程，实现了二分查找、快速排序、二叉树、哈希表这些重要的数据结构和算法。这本书传递着一种简单、优雅、平实和闲适。
5.C专家编程
《C专家编程》展示了最优秀的C程序员所使用的编码技巧，并专门开辟了一章对C++的基础知识进行了介绍。书中C的历史、语言特性、声明、数组、指针、链接、运行时、内存以及如何进一步学习C++等问题进行了细致的讲解和深入的分析。 参考技术C

软件专业的路过  说一哈这个问题

强烈建议《跟我学C语言》  清华大学出版社    非常详细  基本上能覆盖 所有的知识点 真的是从头开始，每一个字都是精华。

百度   慕课网   还有  中国大学慕课   这两个网站都有质量不错的 免费课程

参考技术D 谭浩强的《C语言程序设计》 1:工欲善其事，必先利其器

这里介绍几个学习C语言必备的东东：

一个研发环境，例如turbo C 2.0,这个曾占据了DOS时代研发程式的大半个江山。但是现在windows时代，用turbo C有感觉不方面，编辑程式起来很吃力，并且拖放，更没有函数变量自动感应功能，查询参考资料也不方便。建议使用Visual C ,这个东西虽然比较大块头，但是一旦安装好了，用起来很方便。

一本学习教程,现在C语言教材多如牛毛，但推荐大家使用《C语言程式设计》谭浩强主编 第二版 清华大学出版社，此书编写的很适合初学者，并且内容也很精到。

除此以外，现在有很多辅助学习的软件，毕竟现在是Window时代了，学习软件多如牛毛，不象我们当初学习，只有读书做题这么老套。我向大家推荐一个“集成学习环境(C语言)”，里边的知识点总结和例程讲解都很好，更有题库测试环境，据说有好几千题，甚至更有一个windows下的trubo C，初学者甚至不用装其他的编译器，就能够练习编程了,很适合初学者。更有一个“C语言学习系统”软件，但是感觉只是个题库系统，假如您觉得题做的不够，不妨也能够试试。

2:葵花宝典

学习电脑语言最好的方法是什么？答曰：读程式。 对真正的成功者来说，不论他的生存条件如何，都不会自我磨灭

没错，读程式是学习C语言入门最快，也是最好的方法。如同我，现在学习新的J#,C#等其他语言，不再是抱着书本逐行啃，而是学习他们的例程。当然，对于没有学过任何电脑语言的初学者，最好还是先阅读教程，学习完每一章，都要认真体会这一章的任何概念，然后不放过这一章中提到的任何例程，然后仔细研读程式，直到每一行都理解了，然后找几个编程题目，最好是和例程类似的或相同的，自己试图写出这段已读懂的程式，不要以为例程您已读懂了，您就能够写出和他相同的程式，绝对不一定，不相信您就试一试吧，假如写不出来，也不要着急，回过头来再继续研究例程，想想自己为什么写不出来，然后再去写这段程式，反反复复，直到您手到擒来为止，祝贺您，您快入门了。

3：登峰造极

写程式的最高境界其实就是掌控各种解决问题的手段(数据结构)和解决问题的方法(算法)。

是不是写出底层程式就是程式设计高手呢？非也，写底层程式，无非是掌控了硬件的结构，况且硬件和硬件还不相同，要给一个芯片写驱动程式，无非就是掌控这块芯片的各种寄存器及其组合，然后写值读值，仅此而已。这但是是熟悉一些io函数罢了。

那么怎样才算精通程式设计呢？怎样才能精通程式设计呢？举个例子：您面前有10个人，找出一个叫“张三”的人，您该怎么办？第一种方法：直接对这10个人问：“谁叫张三”。第2种方法：您挨个去问“您是不是张三？”，直到问到的这个人就是张三。第三种方法：您去挨个问一个人“您认不认识张三，指给我看”。不要小看这个问题，您说当然会选第一种方法，没错恭喜您答对了，因为这个方法最快，效率最高，但是在程式设计中找到解决问题的最优方法和您用的手段却是考验一个程式员程式设计水平的重要标志，而且是不容易达到的。刚才这个问题类似于数据结构和算法中的：Map数据结构，穷举查找和折半查找。所以掌控好数据结构和一些常用算法，是登峰造极的必然之路。最后给大家推荐严尉敏的《数据结构》清华大学出版社，希望每一个想成为程式设计高手的人研读此书。 总结
1、先照书上的题目写，题目的设计是有道理的巩固基础知识。
2、找数学题，写个小程序解决，熟悉算法和基础函数。
3、自己出题目，小一点的，如自编资源管理器、自编写字板之类，练习WINDOWS下的编程。
4、结合身边的事，找个中等课题，或看别人的程序，自已想办法实现。
5.把教材中的例子,自己仿照着写一遍,上机运行,看结果.要知道,任何产品都是有例子的，有机结合或仿照。
6.从自己熟悉的事情入手,如成绩统计,编制一段程序,完成一个功能.然后再完善。
7.要反复破坏代码,从破坏中寻找代码的规律。
8.必须经常反复上机练习。