第一篇：C語言學習總結

C語言學習總結

學了一個學期的C語言，我只有一個感覺，那就是一個字：難。不過，我覺得對C語言已經有了一個初步的認識。能夠做到利用C語言編織出一些非常簡單的程序，和讀懂大部分的程序代碼，明白程序要表達的意思。

下面是對C語言中我理解的知識的總結：

1、一些基本的函數和基本數據類型的應用。其中，基本數據類型分為整

型、浮點型、字符型、枚舉類型。基本函數包括輸入輸出函數。

2、把運算符的優先順序排列清楚，要分清楚哪個先運算，哪個后運算。

3、在編程之前要考慮好程序的算法，寫出流程圖，這樣才能更加快速的、有效的編程。

4、要分清楚各個變量的生存期和作用域，不能發生混淆，以致發生錯誤。

5、數組和指針是C語言的經典之處，可以通用，并且互相轉換，具有非

常強大的功能，但是使用不當的話，會造成程序出錯，打亂原有程序的規律，使可讀性明顯變差。

6、結構體也是常用的一種數據類型，它的功能也比較強大，相對于指針

而言，結構體掌握起來比較容易理解和使用。

7、對于文件的操作是非常關鍵的，把輸入的數據保存起來，下次還能夠

使用，這才是關鍵問題。所以對文件操作是否成功，使程序是否編制成功的重要因素。

C語言雖然是一門很基礎的語言，但是對我來說學習起來是有些困難的。在學習C語言期間，做了很多實驗，這是學好C語言必不可少的一步。因為不管你理論知識掌握的如何熟練，不上機實際操作的話，是沒有任何效果的，許多問題都是在實際上機操作中顯現出來的，在書本上是體現不出來的。書本上是永遠不會出現你自己的思想成果的，正是應了那句話“實踐是檢驗真理的唯一標準。”所以，在以后的學習中，實踐是必不可少的！

第二篇：c語言學習總結

(1)兩個if并列的時候，if函數是有先后順序的。

如 iMax = a;

if(b > iMax)

{

iMax = b;

}

if(c > iMax)

{

iMax = c;

}

printf(“三個數的最大值是：%dn”,iMax);

(2)

printf(“請輸入機票價格：”);

scanf(“%f”,&fTicketPrice);

（3）%5.2f的意思是以長度為5，小數點后面2位的形式輸出。

(4)閏年判斷((iYear % 400 == 0)||(iYear % 4 == 0 && iYear % 100!= 0))

第三篇：R語言學習總結

R語言學習總結經過接近一個學期的學習，從對R語言的完全陌生，到現在對其有了一些粗淺的認識，其中經歷了遇到困難苦思冥想的艱辛，也有解決問題以后豁然開朗的暢快。在學習的過程中，以前掌握的數理基礎給我帶來了不少便利，而認真地態度和踏實的性格也使我獲益匪淺。

在這個學期中，我學會了R語言的基本操作和語法，以及針對具體的統計學問題相應的解決方法。并按時完成老師布置的課后作業，以達到學以致用的目的，也加強了對R語言操作的熟練度。

一、初識R軟件

R軟件是一套完整的數據處理、計算和制圖軟件系統。其功能包括：據存儲和處理，數組運算，完整連貫的統計分析工具，優秀的統計制圖功能已及簡便而強大編程語言。

接觸R語言以后，我的第一感覺就是方便和強大。R語言中有非常多的函數和包，我們幾乎不用自己去編一些復雜的算法，而往往只需要短短幾行代碼就能解決很復雜的問題，這給我們的使用帶來了極大地方便；于此同時，它又可操縱數據的輸入輸出，實習分支、循環，使用者可以自定義功能，這就意味著當找不到合適的函數或包來解決所遇的問題時，我們又可以自己編程去實現各種具體功能，這也正是R語言的強大之處。

二、學習心得

在學習該書的過程中，我不僅加深了對統計學方法的理解，同時也掌握了R軟件的編程方法和基本技巧，了解了各種函數的意義和用法，并能把兩者結合起來，解決實際中的統計問題。

1、R語言的基本語法及技巧

R語言不僅可以進行基礎的數字、字符以及向量的運算，內置了許多與向量

運算有關的函數。而且還提供了十分靈活的訪問向量元素和子集的功能。R語言中經常出現數組，它可以看作是定義了維數（dim屬性）的向量。因此數組同樣可以進行各種運算，以及訪問數組元素和子集。二維數組（矩陣）是比較重要和特殊的一類數組，R可以對矩陣進行內積、外積、乘法、求解、奇異值分解及最小二乘擬合等運算，以及進行矩陣的合并、拉直等。apply()函數可以在對矩陣的一維或若干維進行某種計算，例如apply(A,1,mean)表示對A按行求和。R語言允許將不同類型的元素放在一個集合中，這個集合叫做一個列表，列表元素總可以用“列表名[[下標]]”的格式引用。而“列表名[下標]”表示的是一個子列表，這是一個很容易混淆的地方。R語言中非常重要的一種數據結構是data.frame（數據框），它通常是矩陣形式的數據，但每列可以是不同類型，數據框每列是一個變量，每行是一個觀測，要注意的是每一列必須有相同的長度。數據框元素可以使用下標或者下標向量引用。

用一個非常簡單的例子來說明向量、矩陣和數據框的簡單運用。輸入：

A<-matrix(c(1:12),2,6,byrow=T)#A為一個2行6列，按行排列的矩陣 X<-as.data.frame(A)#把A轉化成數據框形式的X X[1:2,seq(1,5,2)] #輸出X的第1、2行和1、3、5列 結果為： V1 V3 V5 1 1 3 5 2 7 9 11 輸入：

attach(X);R<-V1/V5;R #調用數據框X,計算并輸出V1和V5的比值 結果為： [1] 0.2000000 0.6363636 與此同時R語言中也提供了其它高級程序語言共有的分支、循環等程序控制結構。比如if/else語句，for循環等。因此R語言也可以很容易的根據情況編寫自己所需要的函數。

以習題2.7為例：編寫一個R程序，輸入一個整數n，如果n小于等于0，中止運算，并輸出：“要求輸入一個正整數”；否則，如果n是偶數，則將n除2賦值給n；否則將3n+1賦給n。不斷循環，直到n=1停止，并輸出：“運算成功”

解：新建一個程序腳本，名為chapter2.R”，寫入代碼： f<-function(n){ if(n<=0)list(“要求輸入一個正整數”)else{repeat{ if(n==1)break #n=1時終止 else if(n/2==as.integer(n/2))n<-n/2 #n為偶數時除2 else n<-3*n+1 } list(“運算成功”)} } 在R窗口中輸入：

Source(“chapter2.R”);f(32)輸出： [1] “運算成功” 輸入： f(-5)輸出：

[1] “要求輸入一個正整數”

2、R在統計描述中的應用

使用R軟件可以方便直觀的對數據進行描述性分析。如使用均值、中位數、順序統計量等度量位置；用方差、標準差、變異系數等度量分散程度；以及用峰度系數、偏度系數度量分布形狀。例如在窗口中輸入：

x<-seq(1,589,3)length(x);mean(x);var(x);sd(x);median(x);100*sd(x)/mean(x)[1] 197 #長度 [1] 295 #均值 [1] 29254.5 #方差 [1] 171.0395 #標準差 [1] 295 #中位數 [1] 57.97948 #樣本標準差

n<-length(x);m<-mean(x);s<-sd(x)n/((n-1)*(n-2))*sum((x-m)^3)/s^3;((n*(n+1))/((n-1)*(n-2)*(n-3))*sum((x-m)^4)/s^4-(3*(n-1)^2)/((n-2)*(n-3)))[1] 0 #偏度系數 [1]-1.2 #峰度系數

R軟件可以檢驗樣本是不是來自某種分布總體，以正態分布為例，我們可以通過shapiro.test()函數提供W統計量和相應的p值，并通過p值的大小判斷樣本是否來自正態分布的總體。經驗分布的K-S檢驗方法的應用范圍則更加廣泛，不僅可以判斷樣本是否來自正態總體，也能判斷是否來自其它類型的分布總體。

以習題3.3為例：分別用W檢驗方法和Kolmogorov-Smirnov檢驗方法檢驗習題3.1的數據是否服從正態分布；

首先將一百個數據存入”data.txt”中（此文件要放在工作空間目錄中）x<-read.table(“data.txt”);shaoiro.test(x)Shapiro-Wilk normality test data: x W = 0.9901, p-value = 0.6708 可見該樣本來自正態總體 ks.test(x,pnorm,mean(x),sd(x))One-sample Kolmogorov-Smirnov test data: x D = 0.073, p-value = 0.6611 alternative hypothesis: two-sided 結果與W檢驗相同

除此之外，R語言還有強大的畫圖功能，例如我們可以通過作直方圖、莖葉圖和總體分析來描述數據的分布。R中的高水平作圖函數有：plot()、pairs()、coplot()、qqnorm()、hist()等等。當高水平作圖函數并不能完全達到作圖的指標時，需要低水平的作圖函數予以補充。低水平作圖函數有：points()、lines()、text()、polygon()、legend()、title()和axis()等。需要注意的是低水平作圖函數必須是在高水平作圖函數所繪圖形的基礎之上增加新的圖形。

hist()函數可以做出已知數據的直方圖，stem()函數可以作莖葉圖，boxplot()函數可用作箱線圖，qqline()和qqmorm()可以做出正態QQ圖和相應的直線。R語言同時還能對兩組數據進行相關性檢驗，cor.test()函數提供了Pearson相關性

檢驗，Spearman秩檢驗和Kendall秩檢驗。其原假設為兩組數據不相關，通過p值的大小來判斷是否拒絕原假設。我們還能用stars()函數作出星圖，來表示多元數據，以上用法都非常簡單易用，這里就不再贅述。

3、R語言在統計推斷中的應用 首先，R語言可以用來進行參數估計；

統計學中我們應用矩估計和極大似然估計來進行點估計，矩估計是通過解正規方程組得到參數估計的值；極大似然估計通過解極大似然函數的極值點得到參數估計的值。在R中我們可以使用Newton迭代法求解正規方程組，獲得矩估計；用optimize()函數求解極大似然函數，獲得最大似然估計；由此可見，R語言能夠很方便的解決參數點估計問題。

點估計給出未知參數的近似值以后，并不能知道這種估計的精確性如何，可信程度如何，為了解決這些問題，就需要用到區間估計，在學習用R語言解決區間估計問題的過程中，我最大的體會就是R軟件中內置的一些函數極大地方便了我們處理具體問題。比如t.test()函數。對單個正態總體，向量x包含了來自該總體的一個樣本，我們可以直接用t.test(x)指令得到均值u的點估計和區間估計；對于兩個正態總體，向量y包含了來自第二個總體的一個樣本，我們可以用t.test(x,y)來得到均值差u1-u2的點估計和區間估計，其中當兩個總體方差相同時，只需要加上var.equal=T（缺省值為F，即默認兩個總體的方差是不同的）；同時t.test()函數不僅可以進行雙側置信區間估計，也能進行單側置信區間估計，只需要在括號內加上al=”l”或者al=”g”。當數據不服從正態分布是，可以利用中心極限定理，取較大的樣本量，構造近似服從正態分布的統計量進行估計。

其次，R語言可以用來進行假設檢驗。

假設檢驗也是統計推斷中的一個重要的內容，在統計學中，我們用搜索到的數據對某個事先作出的統計假設按照某種設計好的方法進行檢驗，來判斷此假設是否正確。也就是說為了檢驗一個假設是否成立，先假定它是成立的，看看由此會導致什么結果。如果導致一個不合理的現象出現，就認為原假設不正確，如果沒有導出不合理的現象，則不能拒絕原假設。

R軟件給出了參數假設檢驗的方法。以正態總體為例，t.test()函數也可以用來進行單個或者兩個正態總體的均值的假設檢驗。進行單邊檢驗時可以加入指令alternative（備擇假設），缺省時表示雙邊檢驗，less表示備擇假設為u

X<-c(78.1,72.4,76.2,74.3,77.4,78.4,76.0,75.5,76.7,77.3)Y<-c(79.1,81.0,77.3,79.1,80.0,79.1,79.1,77.3,80.2,82.1)t.test(X,Y,var.equal=T,al=”l”)輸出：Two Sample t-test data: X and Y t =-4.2957, df = 18, p-value = 0.0002176 alternative hypothesis: true difference in means is less than 0 95 percent confidence interval:-Inf-1.908255 sample estimates: mean of x mean of y 76.23 79.43 結果中我們不僅能得到X和Y的均值的點估計76.23和79.43、左側區間估計、同時也能通過p值的大小判斷是否接受原假設，該例中p<0.05，認為拒絕原假設，即認為兩總體方差不同。與均值假設檢驗相類似。

R語言中還可以用var.test()函數進行正態總體的方差假設檢驗。而且R語言不僅能就正態總體進行均值和方差檢驗，也能對其他總體分布進行檢驗。例如用binom.test()進行二項分布的檢驗和估計。習題5.3中檢驗鐵劑和飲食兩種方法治療后患者病情表現有無差異：

x<-c(113,120,138,120,100,118,138,123)y<-c(138,116,125,136,110,132,130,110)binom.test(sum(x

參數假設檢驗假定了總體分布的具體形式，但實際問題中我們往往不知道總體的分布，很難對總體的分布做出假定，所有要盡量從樣本本身獲得所需要的信息，即非參數檢驗方法。

R語言中有很多種非參數的檢驗方法，這里僅介紹幾個較為重要的方法。Pearson擬合優度的卡方檢驗:首先假設隨機變量有某種分布，將數軸分成m個區間，然后用樣本落在每個區間內的個數和其期望構造K統計量，當n很大是，K依分布收斂于自由度為m-1的卡方分布。然后進行參數假設檢驗。在R語言中可以用chisq.test()函數來實現。符號檢驗可以用來檢驗一個樣本是否來自某個總體，或者檢驗兩個總體是否有顯著區別。對于前者，如果樣本中位數等于假設的總體的中位數，我們就認為樣本來自該假設，此時每個樣本中位數和總體中位數的差額應該正負各一半，所以可以用p=0.5的二項分布來檢驗。對于后者，如果認為兩個總體無顯著差異，則對應的兩個樣本觀測值正負差額的個數應該大體相當，即正負各占一半，像單個樣本一樣，檢驗其是否來自p=0.5的二項分布。這在R語言中只需要用binom.test()函數就能實現。秩統計量檢驗是一種經常被用來檢驗分布無關性的非參數檢驗，R語言提供了Spearman、Kendall和Wilcoxon三種秩檢驗方法，前兩種可以用cor.test()函數實現，最后一種可以用wilcox.test()函數實現。

最后，R語言還可以用來處理回歸分析問題

對于普通的多元線性回歸模型，已知被解釋變量y和i個解釋變量的樣本數據，利用R語言中的lm()函數可以非常方便的求出各解釋變量的回歸參數，并做相應的檢驗。以 y=β0+β1x+β2z+ε 為例，將數據賦給各個變量后，只需要輸入lm<-lm(y~1+x+z);summary(lm)就能得到參數估計值、每個參數估計值的標準差、參數顯著性的t檢驗和總體顯著性的F檢驗，以及模型的擬合優度等信息。然后我們可以用predict()函數非常方便的求出預測值和預測區間，同樣我們還能用前面介紹過的plot()和abline()等函數做出各種圖形來進行回歸分析。

當然之前講的都是比較理想的情況，而現實中往往影響被解釋變量y的因素很多，我們希望找出若干個比較關鍵的變量建立回歸方程，這便涉及變量選擇的問題。選擇“最優”變量的方法有很多，比較常用的一種是逐步回歸法。它以

我是一個做事非常認真地人，這個學期除了上課時間，我還會利用課余時間練習R語言的操作，俗話說的好，動眼部動手，什么都學不走。很多時候看書上的內容覺得非常簡單，實際操作中卻會遇到很多小問題，往往也正是這些小問題導致我們的程序無法運行或者無法得出想要的結果。期間我就遇到過一些這樣的問題，例如沒有把數據文件放在工作空間目錄里，導致“read.table”指令讀不出數據，或者是一些符號輸錯導致錯誤。正是我認真細致的將每個用法都嘗試一遍，才掌握了很多不起眼的小細節，也正是因為這一點，當其他兩名同學遇到問題問我的時候我才能迅速地找出問題所在。

總的來說，R語言歸根到底只是我們解決問題的工具，而我們對問題的分析首先是要根據理論進行的，例如參數估計、假設檢驗以及線性回歸、時間序列方面的知識，我們只有深刻理解這些理論背后的意義，才能用對R語言中的各個方法，就好比戰場上如果R是利刃，理論知識就是我們的身體和戰術素養，只有我們學好了理論知識，才能面對一個個問題迎刃而解。

這個學期獲得的收獲則更多，不僅加深了對統計和計量方面知識的進一步理解，更對R軟件有了初步的了解和認識。而其實最重要的，是這種全力以赴做一件事情的狀態和收獲的喜悅。我相信這種經歷會讓我在以后的學習和工作中獲益匪淺。

這個學期的學習讓我對R語言產生了濃厚的興趣，而我現在對R語言也僅僅是學到了些皮毛，我一定要再努力學習，希望能夠在今后的實習中學到更多的東西，為自己大四時期找工作打下基礎。

第四篇：c語言學習總結

c語言學習總結

c語言學習總結篇一：

怎么才能學好c語言呢?

1，要學習c語言的基本語言及程序結構，這時譚浩強的那本書就比較經典了。c語言學習心得。當然你不能只看書，要動手動寫代碼，去上機測試。因為很多時候寫程序就是一個測試，你就是再牛的程序員也不能可寫出沒有bug的程序，所以學會找出程序中的錯誤很重要。這也是你以后分析他人的程序的先決條件，不可偷懶只看書，這樣你是不可能學好一門計算機語言的。

2，分析他人寫的程序，網上有很多實例代碼，下載下來自己先看一下他們的實例是解決什么問題的，有時候很多經典的模塊可以為已所用的。不過，網上下的代碼中會存在很多問題，環境問題啊，編程習慣問題了，不過也好，在解決問題的過程中你會學到很多東西的，像我在分析網上下的代碼時就遇到了我平時沒有遇到的dos函數，masm與c語言的接合等方面的問題，學到了不少東西呢。

3，要是你再想學的深一點兒，那還得學習，及，再深就要去分析linux內核或是驅動程序了，這因人而異。但不管怎么學，一定要有個方向，有計劃，這樣才會事半功倍。c語言學習心得。如果你能找到你想學習方面的高手指導，或是幾個人一起學的話那就更好了。

4，分析c語言函數的實現方法。這對你很好地使用函數會很有幫助的，再者很多大公司的筆試題就是讓你實現c語言的數，比如:中興的strcpy，阿里巴巴的strcmp，上海貝爾公司宣講會上一個技術總監說，要是誰能說出printf的實現方法及返回值，當場錄用。再者，c語言經過這么多年的考驗，仍然很熱門，可見其開發是多么經典啊，學習一下c函數實現，比學習任何書都要好。要是再有興趣的話就分析一下c的頭文件，這也是個不錯的學習方面。c語言學習總結篇二：

學習c程序設計語言除了課堂講授以外，必須保證有不少于課堂講授學時的上機時間。因為學時所限，課程不能安排過多的統一上機實驗，所以希望學生有效地利用課程上機實驗的機會，盡快掌握用c語言開發程序的能力，為今后的繼續學習打下一個良好的基礎。為此，我們結合課堂講授的內容和進度，安排了12次上機實驗。課程上機實驗的目的，不僅僅是驗證教材和講課的內容、檢查自己所編的程序是否正確，課程安排的上機實驗的目的可以概括為如下幾個方面:

1。加深對課堂講授內容的理解

課堂上要講授許多關于c語言的語法規則，聽起來十分枯燥無味，也不容易記住，死記硬背是不可取的。然而要使用c語言這個工具解決實際問題，又必須掌握它。通過多次上機練習，對于語法知識有了感性的認識，加深對它的理解，在理解的基礎上就會自然而然地掌握c語言的語法規定。對于一些內容自己認為在課堂上聽懂了，但上機實踐中會發現

原來理解的偏差，這是由于大部分學生是初次接觸程序設計，缺乏程序設計的實踐所致。

學習c語言不能停留在學習它的語法規則，而是利用學到的知識編寫c語言程序，解決實際問題。即把c語言作為工具，描述解決實際問題的步驟，由計算機幫助我們解題。只有通過上機才能檢驗自己是否掌握c語言、自己編寫的程序是否能夠正確地解題。

通過上機實驗來驗證自己編制的程序是否正確，恐怕是大多數同學在完成老師作業時的心態。但是在程序設計領域里這是一定要克服的傳統的、錯誤的想法。因為在這種思想支配下，可能你會想辦法去“掩蓋”程序中的錯誤，而不是盡可能多地發現程序中存在的問題。自己編好程序上機調試運行時，可能有很多你想不到的情況發生，通過解決這些問題，可以逐步提高自己對c語言的理解和程序開發能力。

2。熟悉程序開發環境、學習計算機系統的操作方法

一個c語言程序從編輯、編譯、連接到運行，都要在一定的外部操作環境下才能進行。所謂“環境”就是所用的計算機系統硬件、軟件條件，只有學會使用這些環境，才能進行程序開發工作。通過上機實驗，熟練地掌握c語言開發環境，為以后真正編寫計算機程序解決實際問題打下基礎。同時，在今后遇到其它開發環境時就會觸類旁通，很快掌握新系統的使用。

3。學習上機調試程序

完成程序的編寫，決不意味著萬事大吉。你認為萬無一失的程序，實際上機運行時可能不斷出現麻煩。如編譯程序檢測出一大堆錯誤。有時程序本身不存在語法錯誤，也能夠順利運行，但是運行結果顯然是錯誤的。開發環境所提供的編譯系統無法發現這種程序邏輯錯誤，只能靠自己的上機經驗分析判斷錯誤所在。程序的調試是一個技巧性很強的工作，對于初學者來說，盡快掌握程序調試方法是非常重要的。有時候一個消耗你幾個小時時間的小小錯誤，調試高手一眼就看出錯誤所在。

通過這次為數不多的幾天計算機實踐學習，我們了解了一些關于c語言的知識，理解鞏固了我們c語言的理論知識，著對我們將來到社會工作將會有莫大的幫助。同時它讓我知道，只要你努力，任何東西都不會太難。

第五篇：C語言進階學習總結

C語言進階學習總結

專業班級： 姓

名： 物聯網技術15-02

日期： 2016 學號：

年 7

月 1 日

上大學之前，總是看見新聞說某某某少年攻擊了銀行網絡防火墻盜刷別人的銀行卡，就感覺那人非常的牛逼，總是幻想著要是能成為他那樣該多好啊，直到我接觸了C語言，才知道要想成為他那樣是不容易的，與勤奮、刻苦、努力是分不開的。

剛開始學C語言的時候，很迷茫，在此之前從沒有接觸過C語言，有點摸不著頭腦。最早接觸C語言也就是在大學了，以前可以說對C語言是一竅不通，根本不理解什么是代碼經過導師李燦林老師細心解釋，和在上機過后，讓我發現了寫代碼的樂趣，就比如剛學C語言前幾章的時候就自作聰明的讓運行的結果在屏幕上顯示各種圖案，那時真是感覺樂意無窮。

然后學著學著就感覺到枯燥無味了，感覺每天面對的都是冷冰冰的字符串和代碼，也會遇到有些問題理解不透，學習的積極性在一點一點的下降，也開始對C語言沒有了興趣。后來沒有辦法上機時要應付老師，期末還要考試總之就是不能掛科。于是就開始強迫自己學習，暗示自己萬事開頭難，然后就拿著書本從頭一點一點的看，拿著筆、本子凡是看見書上有代碼就不管理解還是不理解，只管在本子上抄，心想著只要牢記這些代碼以后就會理解它們。

在對書本上的知識有了一個大致的了解過后，理論的知識看的差不多了，光看不動手實際操作是不行的，不能眼高手低。所以接著就是要在電腦上實踐了。最開始就是一股腦的擼書上的例題、代碼，熟悉程序，慢慢的開始試著編程。在編程時要理清自己的思路，在腦子里要有一個大致的框架，然后再轉換成C語言中的語言，只有通過在電腦上的實際操作才能驗證自己程序的正確性。執行程序，出現錯誤，修改，在執行，錯誤，請教學的比較好的室友，再修改；如此反復不要害怕錯誤，其實，我覺得錯誤是好的，知道了自己所學知識的不足。在哪里跌倒就要在哪里爬起來，在哪個知識點上出錯，就鉆研弄懂它。

C語言作為我這個計算機專業的學生來說當然十分重要，老師在第一節課說過，C語言是計算機的基礎，大多數軟件都需要用C語言來編寫，通過兩個學期的學習，使我初步掌握簡單的知識完成編程，比如在編寫一個較大的程序時可以把它分開成幾個小程序來看，這樣就會變得容易得多。同時，我覺得C語言應該是操

作和理論相結合的課程，在不斷地編寫中去思考，在學習C語言的過程中自己也摸索總結了一點經驗：

上課的時候一定要認真聽老師講課，老師在課堂上講的肯定是最重要的，錯過了就是一大筆損失，認真聽講才可以提高學習效率。

每一節課上，注意老師講的內容，有的知識，老師稍微提點，你就能弄懂，但要是你自己鉆研看書，或許你幾天也弄不懂。老師能讓你清晰地明白那些要求掌握的知識點的含義。

當然做筆記也是必不可少的，無論學習什么知識，一定要做筆記，俗話說的好：“好記性不如爛筆頭”。一個懂得學習的人，總是把老師講的那些重點都記下來，在課下學習的時候，不會的一定要問明白，切記一定要問明白，可以向老師、同學、室友等一切C語言學的比較好的人請教，不要自己一個人鉆牛角尖，浪費時間不說又學不到東西。

實踐也是學好C語言的重要因素，只有勤動手，多動腦才能學好C語言，光說不練是不行的。

所以要想學好C語言，上機實習把你所學的能通過代碼編寫出來并運行成功才是王道，編寫的過程中出現錯誤時必不可少的，你不可能一次就能把程序編寫的完全正確，總有錯誤出現，這時你要學會發現錯誤并修改錯誤。剛開始的時候這也是比較難的，也是比較考驗耐心的，甚至有時候一個錯誤就能讓你用幾個小時時間來修改。當然這樣，當程序運行出來的時候那種喜悅、那種興奮，不經歷是體會不到的。

最后感謝李燦林老師這一年來的悉心教導，讓我感受到了C語言的強大，以后要養成多看書的習慣，學習編程不要僅僅滿足于目前學的課本，要學會交流，比如在百度貼吧，多借鑒別人的好的編程方法和思路。