回复内容:
提供两个链接:1. Why does the indexing start with zero in 'C'? (http://stackoverflow.com/questions/7320686/why-does-the-indexing-start-with-zero-in-c)
2. Why numbering should start at zero, by Dijkstra. (http://www.cs.utexas.edu/users/EWD/ewd08xx/EWD831.PDF) 不是全部,Pascal类语言就可以不从0开始计数,比如从-100..100 考虑C语言指针
int a[10];
那么 a[0] === *(a+0)
我认为是这么考虑的 先说说为什么C语言的数组是从0开始
众所周知,C语言的数组是直接操作内存,那我们肯定得从内存的寻址开始说起:
以“以行为主序”的分配为例:设数组的基址为LOC(a c1 c2),每个数组元素占据l 个地址单元,那么aij 的物理地址可用一线性寻址函数计算:
LOC(aij)=LOC(a c1 c2)+( (i- c1) *( d2 - c2 + 1)+ (j- c2) )*l
推广到一般的三维数组:A[c1..d1] [c2..d2] [c3..d3],则aijk 的物理地址为:
LOC(i,j,k)=LOC(a c1 c2 c3)+( (i- c1) *( d2 - c2 + 1)* (d3- c3 + 1)+ (j- c2) *( d3- c3 + 1)+(k- c3))*l
显然,此处的c1 c2 c3 为0 会大大简化计算有木有啊!!越是多维数组效果越明显
这对于计算机寻址计算来说显然好处是大大的啊
这就是为什么最早C语言的数组起始都是0
至于什么其他的原因觉得美啊什么的都是后来人们YY的
事实上,在现在很多时候计算不再是瓶颈的时候,数组的下标也有从1开始的
比如matlab
难道matlab就不美了么= = 从技术实现上讲,数组的下标就是内存的偏移量吧。如p指针指向数组的内存,p+0就是第一个元素的内存地址,p+n ×sizeOfElement就是第n个元素的内存地址 学C语言的时候这么理解过:
数组名a就是数组第一个元素的内存地址
而取数组元素,就是通过a地址访问内存的过程
取第1个元素,就是*(a+0)
取第2个元素,就是*(a+1),
...
所以下标从0开始 不见得吧,ObjectPascal中数组可以从1开始,这个“从零开始”的问题,我个人认为这是个人为的历史遗留问题,就像现在的计算机键盘的字母分布,没有什么特殊理论依据 很多语言数组不是从0开始的(比如 MATLAB),但是一位计算机科学先驱 Edsger Dijkstra(发明 Dijkstra 最短路算法的那位)在 1982年写过文章,推崇从0开始做下标,叫 “为啥得从0开始数数”。
全文在这里:Why numbering should start at zero (EWD 831)
总结一下:
- 描述自然数子序列,上界和下届的差应该是子序列的长度,数组下标可以理解为一个特殊的这种子序列。
- 下界应该包含数据内的元素,上届应该不包含。换句话来说,下界应该是数组第一个索引。否则可能对于某些子序列,我们得用非自然数的实数作为下界。
- 如果考虑条件(1) 和 条件(2),描述上界和下界有两个办法:1
不过翻译完了感觉有些不大对劲。描述区间(根据最大值和最小值判定的实数集合)和描述程序语言中数组元素是两码事吧。。。还是从C语言的实现上解释比较靠谱。 在硬件上 计数什么的都是从所有位全部为低电平(正逻辑)开始的,也就是无符号整型里边的0。 0 0是+运算的幺元,1是*运算的幺元.
*比+用的多,所以用0.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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