C++、Python、数据结构与算法、计算机基础、数据库教程汇总!

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: C++、Python、数据结构与算法、计算机基础、数据库教程汇总!

最近有粉丝问我要一些C++、Python、数据结构与算法、计算机基础、数据库的学习资料,一个一个回复有些慢,索性就写一篇文章吧!


声明:此文章中涉及到的内容均来自网络,我看到比较好的才分享给大家,你们可以根据情况选择。



第一篇:C++



image.png



这里可以分为基础→进阶→提升,C++的基础概念,基础部分包含数据类型、运算符等基本语法,数组、指针、字符串等基本词法,循环、函数、类等基本句法等。进阶部分分为类的高级技术、类的继承、编译链接和命名空间等。提升部分有类型转换、文件操作、异常处理、代码重用等内容。


如果你是初学C++或者提升自己技能,那是非常合适的,学完这个内容,可以再用我分享的60个案例练手。


image.png


相关教程传送门:征服C++ 11视频精讲


第二篇:数据结构与算法


俗话说,算法才是编程的灵魂!无论C、C++、 Java还是Python,想要提升都要跨过算法这个门槛,同样算法也是找工作面试时的常考方向。


假设需要从众多数据中查找出符合要求的元素,美学没学习数据结构的话,只能借助数组这种简单的存储结构来实现,而通过学习数据结构,解决此类问题既可以通过构建二叉排序树、平衡二叉树、红黑树、B+/B- 树甚至借助哈希表解决。不同数据结构选择往往直接影响程序性能好坏。


掌握了数据结构与算法,看待问题的深度、解决问题的角度会大有不同,对于个人逻辑思维的提升,也是质的飞跃。与编程语言不同,无论是 c语言、Java、Python、C++、PHP 还是其他编程语言,无时无刻不在更新迭代,而数据结构却永远不会过时,毋庸置疑,数据结构是每个程序员必须掌握的基本功。


这门教程采用了动画的形式把难懂的算法知识形象的讲解出来,并拆解了各大厂的高频算法面试题,我是强烈推荐给你这个教程哦~


相关教程传送门:图解数据结构与算法


第三篇:计算机基础


很多粉丝会遇到这样的问题:语法学得挺溜,校招要求写“银行家算法”的实现,却一点也写不出来。出现这个问题的原因是什么?是计算机基础没学好!


强烈建议你如果计算机基础没学好的,可以通过这个教程快速复习一下。这里涵盖了三大计算机基础知识全解。



image.png

相关教程传送门:编程必备基础 计算机组成原理+操作系统+计算机网络


第四篇:MySQL数据库


毫不夸张的说,MySQL是每一个程序员都应该掌握的,无论你是用的那种开发语言。学习编程,你可能会犹豫选择 C++ 还是 Java;入门数据科学,你可能会纠结于选择 Python 还是 R;但无论如何, MySQL 都是 IT 从业人员不可或缺的技能!


当然,MySQL也是面试常考选项了,网上有很多大厂面试题都有提到MySQL,还有很多培训机构专门开设了MySQL的训练营。


在这个教程中,你可以从配置MySQL入门学起,学会SQL中数据查询语言DQL、数据操纵语言DML、数据定义语言DDL、数据控制语言DCL,学会熟练对库表进行增删改查等必备技能。


image.png


相关教程传送门:MySQL数据库从入门到实战课


第五篇:Python


Python还是属于非常火的状态,看CSDN的热榜就知道了,很多Python领域的文章,火那就说明很多人想学,我也来给大家甄别了一些教程,在此推荐给你。


1、Python入门


这个教程是基于Python3讲解的,从基础技能到实际案例,并辅以练习演示、课后作业及社区答疑,对零基础的同学非常友好,包含内置对象和基本的运算、语句,并且在“函数”和“类”的学习中强化面向对象开发方式。学习后可独立完成小型程序开发。


image.png


相关教程传送门:零基础掌握 Python 入门到实战


2、Python爬虫


几乎所有Python程序员都会爬虫,爬虫和数据分析属于Python领域的两大分类了,这篇教程中把网络爬虫的三大基本步骤(网络请求、数据解析、数据存储)讲解的非常详细。还有反爬虫实践都有讲到,在爬虫过程中,我们经常容易遇到被反爬虫,比如字体反爬、IP识别、验证码等。


image.png


相关教程传送门:150讲轻松搞定Python爬虫


3、Python面试


这个教程搜集了各大互联网公司的Python面试题以及类似的题目。包括Python语言本身的知识、Python SDK、Web、Python爬虫以及算法等内容。所以的源代码都使用Python3.x编写。Python相关知识包括基本语法、正则表达式、字符串、数据库、网络、Web等。算法包括了一些出镜率高的内容、如与链表、树、数组相关的算法。


应对面试官应该是没有问题的。

image.png

相关教程传送门:Python 面试100讲(基于Python3.x)




相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
5天前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 3
本教程介绍Scipy显著性检验,包括其基本概念、原理及应用。显著性检验用于判断样本与总体假设间的差异是否显著,是统计学中的重要工具。Scipy通过`scipy.stats`模块提供了相关功能,支持双边检验等方法。
12 1
|
8天前
|
机器学习/深度学习 Python
SciPy 教程 之 SciPy 插值 2
SciPy插值教程:介绍插值概念及其在数值分析中的应用,特别是在处理数据缺失时的插补和平滑数据集。SciPy的`scipy.interpolate`模块提供了强大的插值功能,如一维插值和样条插值。通过`UnivariateSpline()`函数,可以轻松实现单变量插值,示例代码展示了如何对非线性点进行插值计算。
11 3
|
10天前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
SciPy 教程 之 SciPy 空间数据 4
本教程介绍了SciPy的空间数据处理功能,主要通过scipy.spatial模块实现。内容涵盖空间数据的基本概念、距离矩阵的定义及其在生物信息学中的应用,以及如何计算欧几里得距离。示例代码展示了如何使用SciPy计算两点间的欧几里得距离。
26 5
|
10天前
|
机器学习/深度学习 Python
SciPy 教程 之 SciPy 空间数据 6
本教程介绍了SciPy处理空间数据的方法,包括使用scipy.spatial模块进行点位置判断、最近点计算等内容。还详细讲解了距离矩阵的概念及其应用,如在生物信息学中表示蛋白质结构等。最后,通过实例演示了如何计算两点间的余弦距离。
20 3
|
9天前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
SciPy 教程 之 SciPy 空间数据 7
本教程介绍了SciPy的空间数据处理功能,涵盖如何使用`scipy.spatial`模块进行点的位置判断、最近点计算等操作。还详细解释了距离矩阵的概念及其在生物信息学中的应用,以及汉明距离的定义和计算方法。示例代码展示了如何计算两个点之间的汉明距离。
16 1
|
12天前
|
Python
SciPy 教程 之 SciPy 图结构 7
《SciPy 教程 之 SciPy 图结构 7》介绍了 SciPy 中处理图结构的方法。图是由节点和边组成的集合,用于表示对象及其之间的关系。scipy.sparse.csgraph 模块提供了多种图处理功能,如 `breadth_first_order()` 方法可按广度优先顺序遍历图。示例代码展示了如何使用该方法从给定的邻接矩阵中获取广度优先遍历的顺序。
23 2
|
13天前
|
算法 Python
SciPy 教程 之 SciPy 图结构 5
SciPy 图结构教程,介绍图的基本概念和SciPy中处理图结构的模块scipy.sparse.csgraph。重点讲解贝尔曼-福特算法,用于求解任意两点间最短路径,支持有向图和负权边。通过示例演示如何使用bellman_ford()方法计算最短路径。
25 3
|
13天前
|
缓存 测试技术 Apache
告别卡顿!Python性能测试实战教程,JMeter&Locust带你秒懂性能优化💡
告别卡顿!Python性能测试实战教程,JMeter&Locust带你秒懂性能优化💡
30 1
|
6天前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
SciPy 教程 之 SciPy 插值 3
本教程介绍了SciPy中的插值方法,包括什么是插值及其在数据处理和机器学习中的应用。通过 `scipy.interpolate` 模块,特别是 `Rbf()` 函数,展示了如何实现径向基函数插值,以平滑数据集中的离散点。示例代码演示了如何使用 `Rbf()` 函数进行插值计算。
13 0
|
6天前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 1
本教程介绍Scipy显著性检验,包括统计假设、零假设和备择假设等概念,以及如何使用scipy.stats模块进行显著性检验,以判断样本与总体假设间是否存在显著差异。
11 0