1、乘法表：巩固基础，理解循环和数组的结合。 4x4数组旋转：操作数组，锻炼矩阵操作能力。 斐波那契数列（兔子繁殖问题）：探索递归和数列规律，深入理解动态规划。 判断101-200的素数：学习素数判定算法，提高数学思维。 完数查找：优化搜索策略，提升算法效率。
2、C语言必背代码九九乘法表 用C语言输出9*9成法口诀，共9行9列，i控制行，j控制列。C语言必背代码之4×4数组 下面程序的功能是将一个4×4的数组进行逆时针旋转90度后输出，要求原始数组的数据随机输入，新数组以4行4列的方式输出，请在空白处完善程序。
3、C语言必背8个经典程序第一个乘法表 用C语言输出9*9乘法口诀。共9行9列，i控制行，j控制列。C语言必背8个经典程序之4x4数组 下面程序的功能是将一个4X4的数组进行逆时针旋转90度后输出，要求原始数组的数据随机输入，新数组以4行4列的方式输出，请在空白处完善程序。
第二部分则转向了面向对象编程，讲解了对象、类型和表达式的运用，以及函数和库的使用方法。循环和决策结构的讲解，让读者掌握如何控制程序的流程和逻辑判断。这部分内容旨在提升编程实践能力。第三部分深入探讨了基本数据类型，包括整数、浮点数、字符等，让读者了解数据在编程中的基本运作方式。
C语言程序设计及应用是一本详尽且全面的教程，它深入浅出地讲解了C语言的基础和实际应用。首先，您将学习到程序设计的基本原理，包括C语言的核心概念，这将奠定您后续学习的基础。
内容编排逻辑清晰，编程方法讲解深入浅出，特别适合那些初次接触C语言编程的学习者进行自学。无论是高等院校的学生，还是希望提升C语言技能的专业人士，本书都能作为高效的学习教材和参考资源。
第6章深入探讨数组的使用，这是数据组织和管理的重要工具。接下来的章节中，函数的定义与调用被逐一剖析，帮助读者理解模块化编程的理念。第9章介绍了编译预处理，这是C语言中的一种高级特性，有助于简化代码并提高效率。指针、结构体、共用体和枚举类型的讲解，让读者对复杂数据结构有了深入理解。
首先，从基础概念开始，涵盖基本数据类型、输入输出操作，再到程序流程控制的讲解。接着，深入探讨数组与字符串、指针、函数与预处理、自定义数据类型结构等核心内容。最后，本书详细介绍了C语言的常用函数库，以及DevC++、VisualC++、C++BuilderPersonal0的安装与使用方法，以及C++语言的特性对比。
在《指导》中，我们精心提炼了《教程》各章节的重点难点，特别关注那些容易被忽视或混淆的概念和技能，通过详细解析和实例演示，帮助读者攻克学习中的障碍。每一道题目都经过精心设计，旨在提升你的实践能力和应试技巧，确保你在学习过程中能够深入理解和掌握C语言的精髓。
1、答案：B 解析：答案：B解析：大数据有三种类型：①结构化数据，即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来实现的数据。②半结构化数据，这种数据包括电子邮件、办公处理文档，以及许多存储在Web上的信息半结构化数据是基于内容的，可以被搜索。③非结构化数据，包括图像、音频和视频等可以被感知的信息。
2、答案：B 解析：大数据处理模式通常包括结构化数据（行数据）、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据是指存储在数据库中，可以通过二维表结构进行表示的数据。半结构化数据包括电子邮件、办公文档以及许多Web上的信息，这些数据基于内容，可以被搜索。非结构化数据则包括图像、音频和视频等可以被感知的信息。
3、大数据的四种主要计算模式包括：批处理模式、流处理模式、交互式处理模式、图处理模式。批处理模式（Batch Processing）：将大量数据分成若干小批次进行处理，通常是非实时的、离线的方式进行计算，用途包括离线数据分析、离线数据挖掘等。
4、大数据的四种主要计算模式包括批处理计算、流计算、图计算和交互式计算。批处理计算是一种常见的大数据计算模式，它主要处理大规模静态数据集。在这种模式下，数据被分为多个批次，然后对每个批次进行独立处理。
5、大数据的特点不包括整体化。大数据，即大量数据，是IT行业的术语，指的是那些在一定时间内无法用常规软件工具进行有效捕捉、管理和处理的数据集合。这些数据集需要新的处理模式，以便能够提供更强有力的决策支持、洞察发现和流程优化能力。这些数据通常是海量、高增长率和多样化的信息资产。
数据收集 数据收集是大数据处理和分析的首要步骤，这一环节需要从多个数据源收集与问题相关的数据。数据可以是结构化的，如数据库中的数字和事实，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文本或图片。数据的收集要确保其准确性、完整性和时效性。
大数据的处理流程包括： **数据采集**：面对高并发数，需部署多个数据库实现负载均衡和分片处理。 **数据导入与预处理**：将数据导入到集中的大型分布式数据库或存储集群，并进行初步的清洗和预处理。 **统计与分析**：利用分布式数据库或计算集群进行大规模数据的分析和汇总。
首要的分析方法是可视化。无论是专业分析人员还是普通用户，都倾向于直观易懂的可视化分析，它能清晰呈现大数据特性，使得复杂信息简洁明了，如同“看图说话”，有助于快速理解和接受。
数据科学与大数据技术学的内容：大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术。旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。
大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等。
数据科学与大数据技术的学习内容主要包括：数据分析、机器学习、大数据处理技术等。数据分析 数据分析是数据科学与大数据技术的核心基础。这一环节涉及数据的收集、清洗、整合和可视化等环节。
数据科学与大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。
