day2
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了day2相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
“最慢的步伐不是跬步，而是徘徊；最快的脚步不是冲刺，而是坚持”
数据结构学起来真不好受，若非有学姐给的心理安慰，我现在已经开始严重质疑自己的智商了。
配合着数据结构与算法和b站的课程一起看，课上教程和课本教程不一致的糟糕性瞬间体现了出来。先是面对符号“->”的不理解，后是对宏定义的不理解，再面临status的不理解，种种不理解让我头疼。
最后的结果是，其实我c语言基础也学的很糟糕吧。
简单阐述一下我解决的问题：
链表，线性表：
我一开始甚至于没有分清楚链表和线性表之间的关系。直到chatgpt给出了一个解释：
线性表和链表是不是包含关系，要根据具体含义进行判断。
线性表是一种数据结构，指的是具有相同数据类型的 n (n>=0) 个元素的有限序列。线性表中的元素通过元素之间的线性关系，按照逻辑顺序排列。
链表不是一种数据结构，而是一种基于指针的数据结构表示方法。链表同样可以用来实现线性表这种数据结构。链表中的每个元素不再具有连续的存储空间，而是由一个“节点”表示，每个节点包含两个部分：一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。
因此，可以说链表是一种实现线性表的数据结构，也可以说链表是线性表的一种表示方法，但不能说线性表是链表的一种表示方法，更不能说线性表包含链表。两者是概念上的区别，只是关注的方向不同：线性表是关注元素的间隔和相对位置，链表是关注节点之间的指针关系。
链表只是实现线性表的一种方法，但是链表不是线性表唯一的实现方法，比如数组，栈等，都可以是实现线性表的一种方式。
查询线性表和插入线性表元素一般来说时间复杂度都是O（n），目前我还没有见过其他的复杂度（头部和尾部可能存在O(1)的情况）。
是的，讲述完学习上的状况，我应当也反省自身问题，这些天的学习效率大幅度降低，虽然存在在线性表这个知识点上卡克的情况，但是依旧改变不了这几天稍许怠慢的学习状态。面对双向链表和循环链表的实现方式，我却一直因为懒而不愿意去实现，去跑一遍代码。
的确很紧张，只要有一天不是在学习的状态都会让自身所感到浓浓的紧张情绪，我想，这是一件很糟糕的事情吧。
伸手党福利文，Python入门大全
文章目录
本篇内容是送给伸手党的福利，包括Python新手入门学习时间表+知识点+课程。
一、自学时间安排
新手最怕的是什么？毫无章法，尽管收藏了一堆资料知道从基础开始学起来。但由于对就业迷茫，所以还是不知道学什么内容。今天黑马大大为大家总结整理了自学时间安排表。下面时间安排尽量每天学习时间在5-6个小时。如果少于5小时，请自行添加学习天数；
Day1-Day15 Python语言基础
初始Python语言、语言元素、分支结构、循环结构、构造程序逻辑、函数和模块的使用、字符串和常用数据结构、面向对象编程基础、面向对象进阶、图形用户界面和游戏开发、文件和异常、字符串和正则表达式、进程和线程、网络编程和网络应用开发、图相和文档处理。
Day16-Day20 Python语言进阶
常用数据结构、函数的高级用法、面向对象高级知识、迭代器和生成器、并发和异步编程；
一般来说20天就可以掌握了Python相关基础。
如果大家学习过程中，每天只有1-2小时的时间安排，那么可以将基础拉到一个月的学习时间。再长就不好了，容易学了后面忘了前面。Python语言基础非常简单，建议视频入门，或者先看书籍《笨办法学Python》
Day21-Day30 Web前端入门
学会用HTML标签承载页面内容
用CSS渲染页面
用JavaScript处理交互式行为
jQuery入门和提高
Vue.js入门
Element使用
Bootatrap的使用
这个阶段不容易，很多Java开发和Python开发的同学，都会问我，我可以跳过web阶段的学习吗？答案是不可以！Java的web开发是为框架打基础，Python也一样，Python必学内容是爬虫，爬虫是一定要有web前端的基础。因为爬虫接触最多的就是前端页面、网络以及数据；
Day31-Day35 Linux操作系统
操作系统发展史和Linux概述、Linux的基础命令、Linux中的实用程序、Linux的文件系统、Vim编辑器的应用、环境变量和Shell编程、软件的安装和服务配置、网络访问和管理、其他相关内容。
Day35-Day40 数据库基础和进阶
关系型数据库MySQL：关系型数据库概述、MySQL的安装和使用、SQL的使用包括DDL,DWL,DCL；
相关知识，在Python中操作MySQL、NoSQL入门；
Day41-Day55 实战Django
首先要学的就是快速上手、深入到模型，静态资源和Ajax请求、表单应用、Cookie和Session、报表和日志、中间件的应用、前后端分离开发入门、RESTful架构和DRF入门、RESTful架构和DRF进阶、使用缓存、文件上传和富文本编辑、短信和右键、异步任务和定时任务、单元测试和项目上线。
Day56-Day60 实战Flask
Flask入门、模板的使用和表单的处理、数据库的操作、项目实战；
Day61-Day65 实战Tornado入门
预备知识、Tornado入门、异步化、WebSocket的应用、实战项目
Day66-Day75 爬虫开发
网络爬虫和相关工具、数据采集和解析、存储数据、并发下载、解析动态内容、表单交互和验证码处理、Scrapy入门、高级应用以及分布式实现、爬虫实战项目；
Day76-Day90 数据处理和机器学习
机器学习基础、Pandas的应用、Numpy和Scipy的应用、Matplotlib和数据可视化、K最邻近（KNN）分类、决策树、贝叶斯分类、支持向量机（SVM）、K—均值聚类、回归分析、大数据分析入门以及进阶、Tensorflow入门和实战、推荐系统。
Day91-Day100 团队项目开发
二、了解Python的就业方向
Python在各大语言排行榜上的上升趋势非常明显，而且现在语言的生态也越来越全，在Web开发、大数据、人工智能和嵌入式开发，后端开发等领域都有普遍的应用。随着大数据和人工智能不断的发展，现在Python的发展空间也非常好。
但是也会听到很多人说，Python很难就业。其实原因有一个，一般开发都是在一门主语言下学习了Python，但是单一会Python一门语言好就业吗？如果是可以找到爬虫、数据分析、运维、自动化测试、科学计算还是很好就业的。如果你学历比较好又对人工智能和机器学习有兴趣也可以选择这个方向。
2.1 Python在AI领域的介绍
目前很多有影响力的AI框架大多数是Python实现的，Python足够动态具有足够的性能，这是AI的技术特点。如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。机器学习，特别是当前热门的深度学习中的大部分工具框架都提供了Python接口，简洁清晰的语法是深受开发者喜爱的。
三、Python2和3的区别
上述文章，从性能、编码、语法、字符串和字节串、数据类型、面向对象、异常、模块变动以及其他9个方面为大家整理了版本的区别。2021年选择入门的同学们尽量选择Python3入门。2021年黑马程序员Python学习路线图 >>内容中包含Python全部课程。
四、上班族学Python有用吗？
相信大家铺天盖地的Python广告看了不少了，对于广大的996上班族来说，没有那么多的时间和精力有必要学Python吗？还是要看你具体的工作职责是什么，未来的发展方向是什么。
Python是可以帮助我们解决工作上的一些问题，比如爬虫。当我们需要采集数据的时候用它就可以提高工作效率。但是你说我是一个运营，我爬虫热点文章怎么样，我是觉得没有任何必要的。原因：现在平台太多了，可以查询的地方太多。
但是如果你未来的发展方向是专业的数据运营岗位，那么学Python就对未来的职业发展非常好了，Python可以帮助我们进行数据清洗、预处理、筛选并且汇总、分析操作等等。
适合Python的岗位有：新媒体、产品经理、财务、证券、金融相关工作的同志们。
以上是关于day2的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章