💡 编程基础
变量与数据类型
- 变量：存储数据的容器，具有名称和类型
- 基本数据类型：整数(int)、浮点数(float)、字符串(string)、布尔值(boolean)
- 复合数据类型：数组、对象、列表、字典等
控制流程
- 条件语句：if-else、switch-case
- 循环语句：for、while、do-while
- 跳转语句：break、continue、return
// 条件语句示例
if (condition) {
// 条件为真时执行
} else {
// 条件为假时执行
}
函数与方法
- 函数定义与调用
- 参数传递（值传递 vs 引用传递）
- 返回值
- 作用域与闭包
🗂️ 数据结构
线性数据结构
- 数组 (Array)：连续存储的固定大小的元素集合，随机访问 O(1)
- 链表 (Linked List)：通过指针连接的节点序列，插入/删除 O(1)
- 栈 (Stack)：后进先出(LIFO)，push/pop 操作
- 队列 (Queue)：先进先出(FIFO)，enqueue/dequeue 操作
树形数据结构
- 二叉树：每个节点最多两个子节点
- 二叉搜索树 (BST)：左子树 < 根 < 右子树
- 平衡树：AVL树、红黑树
- 堆：最大堆、最小堆
散列数据结构
- 哈希表 (Hash Table)：键值对存储，平均查找 O(1)
- 哈希冲突解决：链地址法、开放寻址法
图数据结构
- 图的表示：邻接矩阵、邻接表
- 有向图 vs 无向图
- 加权图 vs 非加权图
🎯 算法入门
排序算法
- 冒泡排序：时间复杂度 O(n²)，简单但效率低
- 选择排序：时间复杂度 O(n²)，原地排序
- 插入排序：时间复杂度 O(n²)，对小规模数据效率高
- 快速排序：平均 O(n log n)，分治策略
- 归并排序：时间复杂度 O(n log n)，稳定排序
- 堆排序：时间复杂度 O(n log n)，原地排序
搜索算法
- 线性搜索：遍历所有元素，O(n)
- 二分搜索：有序数组中查找，O(log n)
- 深度优先搜索 (DFS)：栈实现，用于图遍历
- 广度优先搜索 (BFS)：队列实现，用于最短路径
算法设计策略
- 分治法：将问题分解为子问题
- 动态规划：保存子问题结果，避免重复计算
- 贪心算法：每步选择局部最优解
- 回溯法：试探性求解，不满足则回退
时间复杂度
O(1) < O(log n) < O(n) < O(n log n) < O(n²) < O(2ⁿ) < O(n!)
💻 热门编程语言核心要点
Python
- 特点：简洁易读、动态类型、丰富的库
- 核心概念：列表推导式、装饰器、生成器
- 应用领域：数据科学、Web开发、自动化脚本、AI/ML
- 包管理：pip、虚拟环境(venv)
JavaScript
- 特点：浏览器原生支持、异步编程、事件驱动
- 核心概念：闭包、原型链、Promise/async-await
- 应用领域：前端开发、Node.js后端、移动应用
- 生态系统：npm、React、Vue、Angular
Java
- 特点：面向对象、跨平台(JVM)、强类型
- 核心概念：类与对象、继承、多态、接口
- 应用领域：企业应用、Android开发、大数据
- 框架：Spring、Spring Boot、Hibernate
C/C++
- 特点：高性能、底层控制、编译型
- 核心概念：指针、内存管理、模板(C++)
- 应用领域：系统编程、游戏开发、嵌入式
Go
- 特点：并发支持、编译快速、简洁语法
- 核心概念：goroutine、channel、接口
- 应用领域：云服务、微服务、网络编程
✨ 编程最佳实践
代码质量
- 命名规范：变量、函数、类名要有意义且一致
- 代码注释：解释"为什么"而非"是什么"
- DRY原则：Don't Repeat Yourself，避免重复代码
- SOLID原则：面向对象设计的五大原则
性能优化
- 选择合适的数据结构和算法
- 避免过早优化
- 使用性能分析工具定位瓶颈
- 缓存常用数据
安全编程
- 输入验证与过滤
- 防止SQL注入
- 密码加密存储
- 使用HTTPS
测试
- 单元测试：测试单个函数或类
- 集成测试：测试模块间交互
- 测试驱动开发(TDD)：先写测试后写代码
- 代码覆盖率：衡量测试完整性
学习建议
- 📖 多读代码：阅读优秀开源项目
- ✍️ 多写代码：动手实践是最好的学习方式
- 🤔 理解原理：不仅知道怎么做，还要知道为什么
- 🔄 持续学习：技术更新快，保持学习热情
- 👥 参与社区：分享知识，与他人交流