编程语言哪家强?对比C,C++,Java等语言的区别
C、C++,Java是当今编程世界中最常用的编程语言,它们各自有着独特的语法、功能和应用领域。本文将深入分析这几种编程语言的区别
开始主题前的一些问题
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程序设计语言的目的是什么?
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为什么大多数语言有控制流?逐行执行+跳转。这与我们的需求差很远(例如一个教务管理系统、一个自动打车APP)
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为什么类型申明在C语言中要与控制流隔离开来?
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现在主流语言最基本的元素是?
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有没有语言它的类型结构,在运行时也可以改变?动态性?
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什么是动态性?
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编译后确定了什么信息,之后不再改变
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运行时可以改变、添加什么
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运行时是否保存着类型信息
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程序中的信息分为几类?
语言举例
汇编语言
汇编语言没有动态性吗?没有。首先,寄存器、数据段、堆栈、代码段完全由程序员控制。完完全全是写死了的。然后,根据[冯诺伊曼机]的规则;取指令,执行,取指令,执行……
既然都有数据段了,还要堆栈段来做什么?这不是多余?一开始本没有堆栈,直到60年代出现了module模块化,才有了堆栈。汇编中的模块叫子程序,不过仍旧靠程序员全权控制。 堆栈和模块化的优点有?1. 递归2. 功能分离到模块,可复用3. 封装作用域 堆栈和模块化的缺点有?1. 时间上:保存现场、还原现场的代价(另,高级语言编译“消除[尾递归]”节约部分成本)2. 空间上:爆栈的危险
C语言
C语言比起汇编多了什么东西?
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编译器
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表达式(相比汇编,可以处理多个操作数了。)
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函数与模块{}(真·模块化,栈操作无需程序员完成)
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类型(原子类型、结构类型、数组、指针)
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头文件,库总之,C语言并没有比汇编多了新的特性,它只是把汇编的繁琐操作抽象出来,让编译器完成,减轻程序员负担。
编译器的作用是?
减少程序员负担
解析表达式,控制流(汇编中指令只有1-3个操作数,而表达式可以多个操作数)
模块和函数的抽象(完成堆栈中保存恢复现场的工作)
类型变量的管理(所有变量被替换成直接访问的地址,最快的访问速率)
代码优化 变量是替换成可以直接访问地址的?
编译时的Meta-Data(struct的成员,数组的长度,以便替换到指令流;只在编译器中维护,编译结束后丢弃)
计算出每个变量相对于该模块的偏移(一旦算出该偏移地址,将固定在执行码中,无法改变;就是说编译完成后,所有变量的偏移地址都固定下来了。)
对变量的存储进行管理(所有的变量/内存地址的布置,都是在编译时确定的;也就是说,可执行码中没有类型信息,只有地址,任何数据都是地址来操作,完全和汇编类似。至于寄存器的安排,那是更下一层的类似缓存策略算法的结果。) 编译出来的执行码与汇编的执行码有特征的区别吗?没有。特别是在编译器优化之后。无法通过执行码,区分汇编和C程序。打个比方,一只“程序猫”在黑笼子里,在里面喵喵的叫,无法通过它的叫声来判断它是“汇编猫”还是“C语言猫”。 从效率上来讲,C的多余代价在哪里?1. 编译的时间2. 模块的堆栈操作总之,经过优化的C程序执行码与汇编效率几乎相同。因为从理论上来说,C并没有引入运行时的新机制。我理解的C语言只是一种汇编的宏而已。
C++语言
C++语言比C语言多了什么?(推荐《深度探索C++对象模型》)
成员函数
类型继承体系
虚函数、虚继承
模板
涉及到了多种编程范式(开始更抽象,语言逐渐开始脱离**[冯氏结构]**。)其中,面向对象的思想,让程序与现实事物的关系更加紧密。程序设计的负担,也因为OO与[设计模式]的流行,而变得轻松。 编程范式是什么?就是一套指导思想行为准则。(例如,C是过程式,Haskell是函数式,JAVA是面向对象,Python是简单的大杂烩,shell是调用命令的,lua是调用c程序的,PHP是写页面的,ProLog是线性逻辑推理的。再例如,UML是描述规格specification的,XML是存储数据的。再再例如,CSS是描述网页表现的,HTML是描述网页内容的。javascript比较神奇,不敢说。)
C++有什么编程范式?
过程式(使用STL的类C语言编程)
ADT式(自定义抽象数据类型,继承;但是不用new,不用virtual;拷贝构造;为了防止资源泄漏,也发明了RAII的方式进行资源的初始化和释放)
面向对象式(使用new,使用virtual,需要指针或引用;实现多态。)
[泛型编程](《Modern C++ Design》各种奇淫技巧,业务层代码比较少遇到) C++编译器是怎样实现的?C++开始有一个叫做cfront的编译器,即把C++语言先翻译成C语言。然后再用C编译器来编译,C的编译器并不知道此段代码是来自C++还是C。
C++语言特性分别是怎样实现?
简单说。成员变量:和C语言的struct 类似,最后也会被直接替换成地址,便于高效访问。
成员函数:使用特殊函数名编码方案,翻译成C函数,并添加this指针作参数。(如_clsA12345func001(…,clsA *this))
类型继承体系:通过C++编译时的Meta-Data来实现。即在编译时,编译器是知道类型信息与继承体系的,但是编译成C语言后就丧失了此类型信息。
虚函数、[虚继承]:为了支持多态,这也是“面向对象”最重要的特性,使用了虚函数表和虚基类表。注意,运行时多态是通过运行时查表实现的。稍后详细说。
模板:通过代码复制的方式实现。每次编译都需要重新编译,不能编成库文件直接使用。
C++编译器的准则与virtual机制?
首先,C++的编译准则,希望做到与C一样的效率。希望做到以下:——a) 没有运行时调用间接性。任何数据在运行时都是一个地址直接就访问到。——b) 没有运行时的Meta-Data。无需通过Meta-Data来访问某个复杂的类层次。——c) 所有的数据都希望用C中struct来实现,即在编译时就确定好对象及其成员地址。
以上,在过程式范式,与ADT范式中都是成立的。
但是,在面向对象范式中,渴望做到:需要维系着同一个继承体系成员结构的一致性,只有这样,才能保证运行时的多态性。即希望通过同一个入口,访问到父类或者子类的相同数据成员、函数成员,而不在乎具体对象的是父类还是子类。
C++的virtual机制如何实现的?
虚函数i. 虚函数,运行时,每个有虚函数的类型(哪怕是子类)都维持着一个[虚函数表],这已经是运行时的Meta-Data,通过查表,即可找到对象自己的虚函数。ii. 例如clone肯定是object.vptr__Base->#3(),无论具体的对象。
多重继承——如何处理后继的base基类?由编译器判断指针类型并加上相应的偏移。c) 虚继承——添加一个虚基类指针,指向共享部分。这样的缺点有两个:1. 虚基类的子类都要背负一个基类指针指向共享部分。如果继承了多个虚基类,还需要多个这样的指针。(Microsoft的解决方法是增加一个虚基类表,类似于虚函数表。)2. 虚继承链条的增加,会导致间接访问的层次增加。例如两个**[菱形继承]**的串联。
跨平台的级别有哪些级别?——头文件,库,源代码
C++确实在源代码的层次是可能跨平台的(例如《POSA2》中加了针对不同平台的各种宏的代码)。
也可以通过相同的头文件去访问不同平台的库。
但是,不同操作系统中的不同的API大大增加了跨平台的难度。
跨平台的责任留给了程序员(充斥着大量宏的C++跨平台代码确实让人头疼。)
编译器面对不同的系统也不敢作为,它只是负责编译源代码,链接。
如何使用C++才能保证其高效性能?
有额外负担的机制:虚函数,虚继承,拷贝构造。
用一次虚函数,多了一次指针寻址的效率损失,并且相对于inline内联(另,inline是编译器优化的重头),还损失了保存和恢复现场的效率。
用一次虚继承,也多一次指针寻址的效率损失。(另,虚基类没有成员变量没有虚函数的时候会被优化。这也是JAVA可以多重继承接口interface的原因。)
不要使用virtual在复杂的多继承,深层次继承中。
编译速度会较慢:virtual机制会使编译器处理更多的Meta-Data。
JAVA语言
(推荐《本地Java代码的静态编译和动态编译问题》)
JAVA语言比C++语言多了什么?
虚拟机a) 跨平台b) 动态编译c) 动态特性
没有指针
没有类的多继承,有接口的多继承。
统一的库从编译来说,JAVA比C++迈出了一大步。它的跨平台特性和运行时的灵活性,为JAVA自己以及未来语言都提供了很多可能性。
虚拟机的好处有什么?
跨平台:在OS与字节码间隔了一层。实现了程序员无负担的跨平台。
动态编译:许多信息不必在编译后确定,为动态特性提供可能,稍后详细说。
运行时维护着类型信息,甚至可以加载新的类型。(CORBRA依赖这个实现)
JAVA编译执行的过程是怎样的?
编译后产生一个基于堆栈的字节码。
JRE在不同的OS上提供支持。
起初的JRE是解释执行的,效率低下。a) 获取待执行的下一个字节码。b) 解码。c) 从操作数堆栈获取所需的操作数。d) 按照 JVM 规范执行操作。e) 将结果写回堆栈。
JAVA是如何解决执行效率低下的问题呢?
使用JIT(Just-in-time)编译器进行动态编译。
JIT(Just-in-time)是怎样运行的呢?如何解决了效率的问题?如上:
每次按照一个function来编译。转成中间表示,并优化其效率,再生成可执行码。
编译器的编译线程和执行线程是分开的,应用程序不会等待编译的执行。
分析框架Profiler会观察程序行为,对频繁执行的function进一步优化。(例如function内部对象维持一个池不必每次生成。)
动态编译的优点有什么?
可以根据程序的行为,优化其代码
例如频繁执行的function——热方法
例如arrayCopy方法,如果每次都拷贝大段内存,在指令集中有特别指令可以加速。
例如类层次结构,多态的优化。(大多数虚调用都有其固定的一个目标,JIT因此生成的直接调用代码比虚表调用代码的效率会更高。)
动态编译的缺点有什么?
大量的初始编译会影响程序启动时间。
运行时候的编译,行为分析都需要花费时间。
运行效率达到稳定需要时间。
实时GUI型的程序不能忍受“动态编译”和“GC”带来的延迟。
JAVA如何解决实时的需求?
使用AOT(Ahead-of-time)编译器:预先编译成为可执行码。AOT(Ahead-of-time)的缺点:对于一些动态特性的支持效率低下1. **[反射机制]**2. 运行时类加载JIT与AOT的对比
总体来说,JAVA适合怎样的应用呢?JAVA比较时候需要长期运行的应用,例如Web服务器,Daemon服务。
函数式语言
函数式语言通常有哪些呢?
[函数式语言]a) Lispb) Schemec) Haskell(纯函数式)d) F#?
包含了函数式特性的语言a) Pythonb) Javascriptc) JAVAd) C?
函数式语言有哪些特性?
函数无副作用,只对输入输出有作用
高阶函数,lamda演算。(这个像C函数指针,但是它是高阶的,即返回值可能也是函数)
没有过程,类似规格说明的语法,更容易理解,自解释。
基于list的编程,函数更通用。
惰性计算(这个很像“树形DP”)
有对应的数学形式化表达,有可能证明其正确性。(最终目标可能是保证程序没有bug。)
其模型适合多核或者分布式的计算。a) 不变性(immutable)b) 惰性计算/按需计算(lazy evaluation)c)
重要的!!!
最重要的是,由于函数式语言不可在同一数据上做修改,每一次运用一个函数都会在新的位置产生新的数据,这与过程式语言在同一位置对数据做多次操作不同:函数式语言的函数依赖于前一次函数产生的结果数据,过程式语言依赖于数据的位置。这里函数式语言就暗含了计算的依赖顺序,如果没有前后顺序关系,就可以并发。而过程式语言没有指定这个顺序,就需要通过加锁、Actor、Channel等模式来指定这个顺序
总的来说,函数式语言,向着更抽象迈了一大步,更像是数学上的表达,几乎与[冯诺伊曼体系](断绝了关系。
函数式语言的劣势?
效率不高(因为其抽象,远离了冯诺伊曼体系)
平台以及开发环境都比较简单。
缺少推广,应用不广泛 逻辑程序设计ProLog语言,线性逻辑。[人工智能语言]。没有接触过。
总结:
动态性有哪些呢?
多态性:运行时根据具体对象来访问属于它的方法。(而不理会指针的类型。)
反射:运行时维系着类型结构的Meta-Data。
运行时类加载:运行后再次加载新的数据类型和指令流。
动态链接:OS根据按需链接库文件。
**编译语言 和 解释语言 的分界在哪里?**语言本身并没有编译类型或者解释类型。(例如:JAVA也可以静态编译后成可执行码。)只有少数运行时特性是依赖于解释型的。(可能需要运行环境的支持。) 为什么解释语言都需要虚拟机或者运行环境支持?动态编译,运行时Meta-Data的保存,这些功能对于每个程序都是一致的。所以把它们分离开来,不必每个程序植入这些代码 非脚本语言 和 脚本语言[脚本语言],我理解是负责调度其他代码的语言。例如shell脚本(调用命令),lua(调用C)。 **跨平台分为哪些层次?**1. 源码跨平台(C,C++,但是因为系统调用接口不同,程序员负担太大,但是汇编却不是。)2. 执行码跨平台(JAVA,有些语言直接从源码解释执行,例如Javascript,PHP)发展历史(推荐《近看图灵碗 (一. 从苏黎世到巴黎)》) 学术上有哪些实验性语言?1. Fortran2. ALGOL583. ALGOL604. Lisp5. smalltalk 常用语言过程式:C,ALGOL,Pascal,面向对象式:C++,smalltalk,JAVA,Delphi函数式:Lisp,Scheme,Haskell,逻辑式:Prolog脚本?PHP,Python,Ruby存储描述信息:XML,CSS,HTML
回答问题
程序设计语言的目的是什么?
控制数据
控制指令流为什么大多数语言有控制流?逐行执行+跳转。这与我们的需求差很远(例如一个教务管理系统。)逐行执行,很大程度是起源于冯诺依曼体系结构。
为什么类型申明在C语言中要与控制流隔离开来?因为在编译时,具体的类型信息,要转化成地址偏移,然后替换控制流中的类型变量。
现在主流语言最基本的元素是?控制流 与 类型系统。 有没有语言它的类型结构,在运行时也可以改变?Javascript只有对象没有类,使prototype的方式继承,运行时给某个对象添加新的数据成员。没有类型体系。许多后来的语言在运行时都保存着类型信息的,例如Python,JAVA。
综上所述
控制流——指令流类型系统——为了计算出变量地址信息区分运行时的Meta-Data与编译时的Meta-Data!
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