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编程就是计算机程序设计。

用一种或多种编程语言来设计和实现算法的过程，就是编程。

熟练地编程需要掌握不同领域的知识，包括应用领域的知识、编程语言、通用代码库、专门的算法以及形式逻辑。

狭义的编程仅指编写代码，广义的编程指计算机程序设计。计算机程序设计包括编写代码、测试、调试、构建、部署等。

在业界，常用软件开发来替代计算机程序设计的说法。软件开发包括软件的美术设计、程序的编写、软件的分发、软件的推广、软件费用的收取等等。

在实际中，各个词汇用意按场景理解。

在本站，编程是个泛指。

机器语言

机器语言是机器本身提供的编程接口。有些机器用按钮编程，有些机器则提供了微指令。通常，机器语言是CPU提供的。同一类架构的CPU提供了相同的微指令，这类微指令就是机器语言。

微指令通常用二进制表示，不便于阅读使用，所以机器开发商对机器语言封装，符号化为汇编语言，供程序员编程使用。

机器语言常被机器厂商内部使用。对外提供汇编语言使用。有时，机器设计出现故障，常会替换汇编语言与机器微指令的对应关系，以修复故障。

汇编语言

汇编语言提供给程序员编写程序，而无需关注微指令。

1952年，Grace Hopper开发了首个与编译器相关的工具——A-0系统，她首次提出了“编译器”这一术语。

有了编译理论后，人们可以发明更高级的语言，并将这种语言编译为汇编语言。

编译器的运用充分利用了计算机的强大计算能力，极大地提升了编程的效率和便捷性。 程序员得以通过输入使用中缀表示法的数学公式等直观方式，来指定复杂的计算任务，从而进一步简化了编程过程。

高级语言

高级语言是对汇编语言等计算机底层语言的一种抽象设计。其最终还是会被转化为机器语言本身去执行。

高级语言，是无需考虑底层硬件实现的语言。这是一类与人类自然语言及数学语言相接近的程序设计语言。

有了高级语言，人们无需再考虑内存分布、CPU的寄存器的使用等繁杂的细节，而专注于解决计算本身的问题。

在高级语言之上，人们可以发明更高级的语言。从而简化程序设计操作。

通常来说，高级语言具有更好的移植性。只需要很少的修改，就可以用在不同架构的机器上。

不同的编程语言支持多样化的编程范式。

编程语言的选择受多种因素制约，包括但不限于公司政策导向、任务适配性、第三方库的可用性，以及程序员的个人偏好。

尽管不同语言在细节上存在差异，但几乎所有语言都包含以下基本指令：

• 输入：从键盘、文件或其他设备获取数据。
• 输出：将数据显示在屏幕上，或将数据发送到文件或其他设备。
• 算术运算：执行加、减、乘、除等基本算术操作。
• 条件执行：根据特定条件判断，执行相应的语句序列。
• 循环：重复执行某些操作，通常伴随一定的变化。

许多计算机语言提供了调用共享库中函数的机制，只要这些函数遵循适当的运行时约定（例如参数传递方式）。

一些常见的编程语言：

• 汇编语言：面向机器的程序设计语言，与机器码紧密相关。这是一类语言的统称。
• C语言：一种面向过程的计算机程序设计语言，广泛应用于底层开发和系统编程。
• C++：C++是一种支持多重编程范式的通用程序设计语言，强调静态数据类型检查
• C#是微软发布的面向对象的编程语言，运行于.NET Framework之上。
• Objective-C：一种优雅的基于C的面向对象编程语言。
• CSS：层叠样式表，用于描述HTML文档的外观和格式。
• COBOL：一种类似英语的程序设计语言，特别适合商业及数据处理领域。
• dBASE：首个在微型计算机上广泛使用的数据库管理系统。
• HTML：超文本标记语言，用于构建网页和网页应用。
• FORTRAN：译为“公式翻译器”，是世界上最早的计算机高级程序设计语言之一，广泛应用于科学和工程计算。
• Go语言：谷歌发布的开源编程语言，针对多处理器系统优化，兼具C/C++的速度和安全性。
• Java：由Sun Microsystems推出的面向对象跨平台编程语言，支持开源和大量类库。
• JavaScript：由Netscape的LiveScript发展而来的脚本语言，广泛用于网页开发。
• LISP：基于λ演算的函数式编程语言，强调代码即数据。
• Lua：小巧灵活的脚本语言，广泛应用于嵌入式系统和游戏开发。
• LOGO：通过“绘图”方式学习编程的少儿编程语言。
• Perl：实用报表提取语言，也称作病态折中垃圾列表器，用于文本处理和系统管理。
• PHP：嵌入HTML的脚本语言，广泛用于Web开发。
• Prolog：逻辑编程语言，基于一阶谓词逻辑。
• Python：面向对象的解释型编程语言，兼具强大功能和易用性。
• Pascal：Pascal是通用的高级程序设计语言；
• Delphi是基于Pascal的可视化编程环境，用于Windows应用程序开发。
• R：用于统计分析、绘图的编程语言和操作环境。
• Ruby：为简单快捷的面向对象编程而设计的脚本语言。
• Scheme：LISP语言的一种方言，支持编译成机器码，强调函数作为一等公民。
• Smalltalk：面向对象的程序设计语言、程序设计环境和应用开发环境。
• Tcl/Tk：脚本语言，提供跨平台的图形用户界面工具包。

编程语言不是一成不变的，随着对编程语言的需求的变化，语言也是不断革新的。新的编程思想、编程理念、编程方法的诞生，都会促进新语言的诞生或现有语言的改进。

编程语言的历史。

1946年：Plankalkul的诞生 Konrad Zuse于1946年开创性地设计了Plankalkul，作为首个高层次编程语言的典范，尽管当时并未获得广泛接纳。Plankalkul标志着计算机编程思想的初步成形，其工作虽显孤立，却为后续的编程语言设计理念提供了宝贵的启示，展示了如何通过抽象的程序结构超越机器代码的局限。

1949年：Short Code的问世 Short Code被视为首个应用于电子计算机的语言，尽管仍需手动编译，但它标志着从纯粹机器代码向高级语言过渡的关键一步。尽管此时期的编程工作依然复杂且耗时，但Short Code为自动编译器的后续开发奠定了重要基础。

1951年：Grace Hopper与A-0语言 Grace Hopper作为编译器技术的先驱，其工作极大地推动了自动编译技术的发展，减轻了手动编写机器代码的重负。A-0语言为后续的高级编程语言设计铺设了基石，显著提升了代码编写与执行的效率。

1957年：FORTRAN语言的引入 FORTRAN（FormulaTranslation System）的诞生标志着高级编程语言的成熟。该语言专为科学计算与工程应用设计，极大地简化了编程流程，使得数学公式能够直接转化为可执行代码。通过引入子程序和模块化设计，促进了编程思想的革新。

1958年：LISP语言的开发 LISP由John McCarthy于1958年开发，是首种面向符号处理与人工智能研究的语言。LISP的最大贡献在于引入了递归与动态数据结构（如列表），这对后续的人工智能研究具有里程碑意义，至今仍在机器学习与自然语言处理等领域发挥重要作用。

1959年：COBOL语言的诞生 COBOL（Common Business-OrientedLanguage）专为商业数据处理而设计，旨在实现跨平台的编程标准化。COBOL为早期的银行、政府及企业应用提供了强大支持，即便在今日，仍广泛应用于众多遗留系统中。

1960年：ALGOL60与结构化编程的起源 ALGOL60作为首个广泛采用的结构化编程语言，为现代语言如Pascal[39]、C及其衍生语言奠定了坚实基础。ALGOL60引入了块结构与递归函数，推动了程序模块化设计的发展。

1964年：BASIC语言的出现 BASIC由John Kemeny和Thomas Kurtz于1964年为教学与初学者设计。其简洁性使得计算机编程更加普及，尤其在1970年代与1980年代的微型计算机上广泛应用。

1970年：Prolog与逻辑编程的兴起 Prolog的诞生标志着逻辑编程领域的崛起。作为一种基于形式逻辑的编程语言，Prolog主要应用于人工智能、自然语言处理及专家系统。Prolog引入了基于规则的推理系统，为解决复杂逻辑问题提供了有力工具。

1972年：C语言的开发 C语言由Dennis Ritchie于1972年开发，是现代编程语言体系中的核心之一。C语言以其简洁、高效及灵活性著称，同时提供对低级系统操作的直接访问，使其成为系统编程的首选。C语言的设计对后续众多语言如C++、Java及C#产生了深远影响。

1980年代：面向对象编程的兴起 1980年代，面向对象编程（OOP）理念获得广泛关注，Smalltalk与C++成为这一编程范式的重要代表。OOP通过类与对象封装数据和行为，显著增强了程序的模块化、重用性及维护性。

1990年代：互联网与脚本语言的繁荣 随着互联网的发展，编程语言经历了显著变革。1995年发布的Java提供了跨平台能力，通过Java Virtual Machine (JVM)实现了“一次编写，处处运行”的理念。同时，JavaScript的推出推动了客户端Web编程的发展。此外，Perl、PHP及Python等脚本语言也在这一时期迅速发展，成为Web开发与自动化的重要工具。

2000年代：Python凭借其简洁性与强大的库支持，在数据科学、机器学习与自动化领域崭露头角。Ruby、PHP等语言则在Web开发中占据重要地位。Swift、Rust及Go等现代编程语言在安全性、并发处理及性能优化方面取得了显著进步。随着多核处理器与分布式系统的普及，并行编程与函数式编程（如Haskell、Erlang）日益受到关注。

无论采用哪种开发手段，采用哪种编程语言，最终得到的程序需要满足许多要求。

1. 可靠性：程序的输出结果要正确。算法的逻辑正确性以及编程错误的最小化。这包括避免资源管理中的错误（例如缓冲区溢出和竞态条件）和逻辑错误（如除以零或超出数据范围的操作）。
2. 健壮性：指程序在面对非预期情况（非漏洞）时的应对能力，包括处理错误、不适当或损坏的数据、所需资源（如内存、操作系统服务、网络连接）的不可用性、用户错误以及意外断电等情况。程序应能够优雅地处理这些异常情况，确保系统的稳定运行。
3. 可用性：指程序的易用程度，即用户在使用程序完成预期任务或应对意外情况时的便捷性。可用性问题可能直接影响程序的成败，甚至超过其他因素。这涉及到用户界面设计的清晰度、直观性、连贯性和完整性，包括文本、图形和有时硬件元素的合理布局与交互设计。
4. 可移植性：指程序的源代码能够在多种计算机硬件和操作系统平台上进行编译、解释并运行的能力。这取决于不同平台所提供的编程功能差异，包括硬件和操作系统资源、预期行为的一致性，以及特定平台编译器（有时还包括库）的可用性。
5. 可维护性：指当前或未来的开发者对程序进行修改以改进、定制、修复漏洞或适应新环境的难易程度。良好的开发实践在此过程中起着决定性作用。尽管这一特性对最终用户可能不太明显，但它对程序的长期发展和维护具有重要影响。
6. 效率/性能：指程序在运行时消耗的系统资源（如处理器时间、内存空间、慢速设备如磁盘和网络带宽，以及用户交互时间）的多少。资源消耗越少，程序性能越好。这还包括对资源的仔细管理，如清理临时文件和消除内存泄漏。尽管编程语言的选择会影响性能，但即便是较慢的语言（如Python），从用户的角度来看，程序也能在可接受的时间内完成执行。速度、资源使用和性能对于那些可能导致系统瓶颈的程序尤为重要，但程序员时间的高效利用同样重要，且与成本效益密切相关：在某些情况下，增加硬件资源可能比优化代码更经济。为了维护上述特性，可以采用自动化测试和适应度函数等技术和方法 。

源码可读性

在计算机编程领域，可读性是指人类读者理解源代码的目的、控制流程及具体操作逻辑的难易程度。这一特性对多个质量维度产生深远影响，包括可移植性、可用性以及尤为关键的可维护性。可读性之所以至关重要，是因为程序员在日常工作中，大部分时间都用于阅读、理解、复用及修改现有的源代码，而非编写全新的代码。代码可读性不佳往往会导致错误频发、工作效率低下以及代码冗余。研究表明，通过实施一些简单的可读性优化措施，可以使代码更加简洁，并显著缩短理解代码所需的时间 [12]。遵循一致的编程风格是提升代码可读性的有效途径之一。然而，可读性并非仅由编程风格所决定。众多因素虽与计算机高效编译及执行代码的能力无直接关联，却对可读性产生显著影响。 这些因素包括但不限于：

• 多样化的缩进风格（涉及空白符的使用）
• 注释的详尽程度与准确性
• 代码结构的合理分解
• 命名规范的遵循（涉及变量、类、函数、过程等命名）

代码的呈现形式（例如缩进、换行、颜色高亮等）通常由源代码编辑器负责处理，而代码的内容则直接体现了程序员的专业素养与技能水平。为了应对可读性方面的挑战，业界已开发出多种可视化编程语言，这些语言采用非传统的代码结构与展示方式。同时，集成开发环境（IDE）通过整合多种辅助工具，旨在为用户提供全面的支持。此外，代码重构等技术手段也被广泛应用于提升代码的可读性。

计算复杂度

在计算机编程的学术研究与工程实践中，核心目标在于探索并实现针对特定问题类别最为高效的算法。为实现这一目标，算法通常使用大O符号进行分类，该符号以输入规模为参数，用于表征资源的使用情况，具体包括执行时间或内存消耗等关键指标 [16]。专家级程序员对各类公认的算法及其相应的复杂度有着深入的了解，他们凭借这些知识，能够针对特定应用场景，精准选择最为适宜的算法。