本文目录一览：
- 1、如何在Linux使用Eclipse + CDT开发C/C++程序
- 2、有哪些用 Python 语言讲算法和数据结构的书
- 3、cdt是什么文件
- 4、CDT规约的详细内容是什么？
- 5、cdt 、101 、103、 104四种规约有什么区别？
- 6、怎样学好网络编程
如何在Linux使用Eclipse + CDT开发C/C++程序
A. 为什么要在Linux使用Eclipse开发C/C++程序?
Linux是一个以C/C++开发为主的平台，无论是Kernel或是Application，主要都使用C/C++开发。传统在Linux下开发程序，是在文字模式下，利用vi等文字编辑器撰写C/C++程序存盘后，在Command line下使用gcc编译，若要debug，则使用gdb。
这种开发方式生产力并不高，若只是开发学习用的小程序则影响不大，但若要开发大型项目时，程序档案个数众多，需要用project或solution的方式管理；且debug时breakpoint的加入，单步执行，观察变量变化等，都需要更可视化的方式才能够增加生产力；最重要的，由于现在的程序语言皆非常的庞大，又有复杂的函式库，要程序员熟记所有的程序语法和function名称，实在很困难，所以语法提示(Intellisense)的功能就非常重要，这些就必须靠IDE来达成。
在Windows平台上，若要开发C/C++程序，我们有Microsoft Visual Studio、Borland C++ Builder可用，这些都是很好用的IDE，但可惜仅能在Windows下使用，但是在Linux平台呢?基于以下理由，我推荐使用Eclipse开发C/C++程序：
1. Eclipse是一个用Java所撰写IDE，因此可跨平台，所以在Linux和Windows平台下皆可使用Eclipse，可降低程序员熟析IDE的学习曲线。
2. Eclipse虽然主要拿来开发Java程序，但事实上Eclipse为一个『万用语言』的IDE，只要挂上plugin后，就可以在Eclipse开发各种语言程序，所以我们只要挂上CDT(C/C++ Development Toolkit)后，就可以在Eclipse开发C/C++程序，除此之外，目前的主流程序语言，如C/C++、C#、Java、PHP、Perl、Python、Ruby、Rebol、JavaScript、SQL、XML、UML等，皆可在Eclipse上撰写，所以只要熟析Eclipse的IDE环境，将来若开发其它语言程序，就不用再重新学习IDE环境了。
3. 最重要的，Eclipse和CDT是Open Source且完全免费，取得相当容易，事实上Fedora 5已经包含Eclipse和CDT了，虽然预设Fedara 5安装时并没有含Eclipse，只要手动另外加选即可。
B. 如何在Linux下安装Eclipse和CDT?
i. 由Linux Distribution安装Eclipse，Fedora 5就内含Eclipse和CDT。
ii. 手动安装
1. 下载档案
A、 下载JRE(Java Runtime Environment) 。()
B、 下载Eclipse SDK。()
C、 下载CDT。()
2. 安装
A、 安装JRE
i. [root@localhost ~]#mkdir /usr/local/java
ii. (将档案jre-1_5_0_09-linux-i586-rpm.bin下载到/usr/local/java目录下)
iii. (超级用户模式)
[root@localhost ~]#su
iv. [root@localhost ~]#cd /usr/java
v. (将您所下载的档的权限更改为可执行)
[root@localhost java]#chmod a+x jre-1_5_0_09-linux-i586-rpm.bin
vi. (启动安装过程)
[root@localhost java]#./jre-1_5_0_09-linux-i586-rpm.bin
(此时将显示二进制许可协议，按控格显示下一页，读完许可协议后，输入 『yes』继续安装。此时会将解压缩，产生jre-1_5_0_9-linux-i586.rpm)
vii. (安装jre-1_5_0_9-linux-i586.rpm)
[root@localhost java]#rpm –ivh jre-1_5_0_9-linux-i586.rpm
(此时会将JRE装在/usr/java/jre1.5.0_09目录下)
viii. (设定环境变量，让Linux能找到JRE)
[root@localhost java]#vi /etc/profile
(将以下内容加入在档案后面)
1PATH=$PATH:/usr/java/jre1.5.0_09/bin
2export JAVA_HOME=/usr/java/jre1.5.0_09
3export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib:.
(存盘后，重新启动Linux)
ix. (测试Java是否安装成功)
[root@localhost ~]#java –version
B、 安装Eclipse SDK
i. (将档案eclipse-SDK-3.2.1-linux-gtk.tar.gz下载到桌面)
ii. [root@localhost ~]#cd /usr/local
iii. [root@localhost local]#cp ~Desktop/eclipse-SDK-3.2.1-linux-gtk.tar.gz .
iv. (将eclipse-SDK-3.2.1-linux-gtk.tar.gz解压缩)
[root@localhost local]#tar –zxvf eclipse-SDK-3.2.1-linux-gtk.tar.gz
v. [root@localhost local]#cd eclipse
vi. (执行Eclipse)
[root@localhost eclipse]#./eclipse
vii. (Select a workspace)
(将Use this as the default and do not ask again打勾，以后就不会出现这个窗口)
(第一次执行Eclipse会出现此error，因为没有任何Eclipse设定档，所以无法读取，第二次执行Eclipse就无此错误讯息，按OK继续。)
(Eclipse主画面)
C、 安装CDT
i. (将档案org.eclipse.cdt-3.1.1-linux.x86.tar.gz下载到桌面)
ii. [root@localhost ~]#cp ~/Desktop/org.eclipse.cdt-3.1.1-linux.x86.tar.gz .
iii. (将org.eclipse.cdt-3.1.1-linux.x86.tar.gz解压缩)
[root@localhost ~]#tar –zxvf org.eclipse.cdt-3.1.1-linux.x86.tar.gz
(档案将解到~/eclipse目录下)
iv. (安装CDT plugin)
[root@localhost ~]cp –r eclipse/plugins/. /usr/local/eclipse/plugins/
v. (启动Eclipse，多了C和C++ Project支持)
C. 如何在Eclipse上开发C/C++程序?
i. 建立Hello Word project
1. 建立C/C++ project
2. 选择Managed Make C++ Project(若选择Managed Make C++ Project，Eclipse会自动为我们建立make file；若选择Standard Make C++ Project，则必须自己写make file。)
3. 输入Project name
4. 选择Project类型(如执行档或Library，这里选择执行档即可)
5. 额外的设定
6. Open Associated Perspective?(选Yes继续)
7. 建立C++ Source File
8. 输入C++ Source File档名
9. 输入C++程序代码
10. 执行程序(显示在下方的Console区)
ii. 如何在Eclipse CDT中Debug C/C++程序?
1. 在Eclipse中Debug，就如同在一般IDE中Debug一样，只要在程序代码的左方按两下，就可加入breakpoint。
2. 启动Debug
3. Debug设定，按Debug开始Debug
4. 单步执行，显示变量变化
E. 结论
Eclipse为Linux在C/C++开发提供一个完善的IDE环境，事实上，以我用过众多IDE的经验，除了Visual Studio最方便外，Eclipse的好用也直追Visual Studio，并且超越Borland C++ Builder及Dev C++，虽然安装上比较麻烦，但只要依照本文介绍一步一步的设定，就一定可完成Eclipse设定，若想要在Windows平台使用gcc compiler，也建议使用Eclipse + CDT + MinGW的组合。
有哪些用 Python 语言讲算法和数据结构的书
1.Python数据结构篇
数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python](Welcome to Problem Solving with Algorithms and Data Structures) [该网址链接可能会比较慢]时写下的阅读记录，当然，也结合了部分[算法导论](Introduction to Algorithms)中的内容，此外还有不少wikipedia上的内容，所以内容比较多，可能有点杂乱。这部分主要是介绍了如何使用Python实现常用的一些数据结构，例如堆栈、队列、二叉树等等，也有Python内置的数据结构性能的分析，同时还包括了搜索和排序(在算法设计篇中会有更加详细的介绍)的简单总结。每篇文章都有实现代码，内容比较多，简单算法一般是大致介绍下思想及算法流程，复杂的算法会给出各种图示和代码实现详细介绍。
**这一部分是下面算法设计篇的前篇，如果数据结构还不错的可以直接看算法设计篇，遇到问题可以回来看数据结构篇中的某个具体内容充电一下，我个人认为直接读算法设计篇比较好，因为大家时间也都比较宝贵，如果你会来读这些文章说明你肯定有一定基础了，后面的算法设计篇中更多的是思想，这里更多的是代码而已，嘿嘿。**
(1)[搜索](Python Data Structures)
简述顺序查找和二分查找，详述Hash查找(hash函数的设计以及如何避免冲突)
(2)[排序](Python Data Structures)
简述各种排序算法的思想以及它的图示和实现
(3)[数据结构](Python Data Structures)
简述Python内置数据结构的性能分析和实现常用的数据结构：栈、队列和二叉堆
(4)[树总结](Python Data Structures)
简述二叉树，详述二叉搜索树和AVL树的思想和实现
2.Python算法设计篇
算法设计篇主要是阅读[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)[**点击链接可进入Springer免费下载原书电子版**]之后写下的读书总结，原书大部分内容结合了经典书籍[算法导论](Introduction to Algorithms)，内容更加细致深入，主要是介绍了各种常用的算法设计思想，以及如何使用Python高效巧妙地实现这些算法，这里有别于前面的数据结构篇，部分算法例如排序就不会详细介绍它的实现细节，而是侧重于它内在的算法思想。这部分使用了一些与数据结构有关的第三方模块，因为这篇的重点是算法的思想以及实现，所以并没有去重新实现每个数据结构，但是在介绍算法的同时会分析Python内置数据结构以及第三方数据结构模块的优缺点，也就意味着该篇比前面都要难不少，但是我想我的介绍应该还算简单明了，因为我用的都是比较朴实的语言，并没有像算法导论一样列出一堆性质和定理，主要是对着某个问题一步步思考然后算法就出来了，嘿嘿，除此之外，里面还有很多关于python开发的内容，精彩真的不容错过！
这里每篇文章都有实现代码，但是代码我一般都不会分析，更多地是分析算法思想，所以内容都比较多，即便如此也没有包括原书对应章节的所有内容，因为内容实在太丰富了，所以我只是选择经典的算法实例来介绍算法核心思想，除此之外，还有不少内容是原书没有的，部分是来自算法导论，部分是来自我自己的感悟，嘻嘻。该篇对于大神们来说是小菜，请一笑而过，对于菜鸟们来说可能有点难啃，所以最适合的是和我水平差不多的，对各个算法都有所了解但是理解还不算深刻的半桶水的程序猿，嘿嘿。
本篇的顺序按照原书[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)的章节来安排的(章节标题部分相同部分不同哟)，为了节省时间以及保持原著的原滋原味，部分内容(一般是比较难以翻译和理解的内容)直接摘自原著英文内容。
**1.你也许觉得很多内容你都知道嘛，没有看的必要，其实如果是我的话我也会这么想，但是如果只是归纳一个算法有哪些步骤，那这个总结也就没有意义了，我觉得这个总结的亮点在于想办法说清楚一个算法是怎么想出来的，有哪些需要注意的，如何进行优化的等等，采用问答式的方式让读者和我一起来想出某个问题的解，每篇文章之后都还有一两道小题练手哟**
**2.你也许还会说算法导论不是既权威又全面么，基本上每个算法都还有详细的证明呢，读算法导论岂不更好些，当然，你如果想读算法导论的话我不拦着你，读完了感觉自己整个人都不好了别怪小弟没有提醒你哟，嘻嘻嘻，左一个性质右一个定理实在不适合算法科普的啦，没有多少人能够坚持读完的。但是码农与蛇的故事内容不多哟，呵呵呵**
**3.如果你细读本系列的话我保证你会有不少收获的，需要看算法导论哪个部分的地方我会给出提示的，嘿嘿。温馨提示，前面三节内容都是介绍基础知识，所以精彩内容从第4节开始哟，么么哒 O(∩_∩)O~**
(1)[Python Algorithms - C1 Introduction](Python Algorithms)
本节主要是对原书中的内容做些简单介绍，说明算法的重要性以及各章节的内容概要。
(2)[Python Algorithms - C2 The basics](Python Algorithms)
**本节主要介绍了三个内容：算法渐近运行时间的表示方法、六条算法性能评估的经验以及Python中树和图的实现方式。**
(3)[Python Algorithms - C3 Counting 101](Python Algorithms)
原书主要介绍了一些基础数学，例如排列组合以及递归循环等，但是本节只重点介绍计算算法的运行时间的三种方法
(4)[Python Algorithms - C4 Induction and Recursion and Reduction](Python Algorithms)
**本节主要介绍算法设计的三个核心知识：Induction(推导)、Recursion(递归)和Reduction(规约)，这是原书的重点和难点部分**
(5)[Python Algorithms - C5 Traversal](Python Algorithms)
**本节主要介绍图的遍历算法BFS和DFS，以及对拓扑排序的另一种解法和寻找图的(强)连通分量的算法**
(6)[Python Algorithms - C6 Divide and Combine and Conquer](Python Algorithms)
**本节主要介绍分治法策略，提到了树形问题的平衡性以及基于分治策略的排序算法**
(7)[Python Algorithms - C7 Greedy](Python Algorithms)
**本节主要通过几个例子来介绍贪心策略，主要包括背包问题、哈夫曼编码和最小生成树等等**
(8)[Python Algorithms - C8 Dynamic Programming](Python Algorithms)
**本节主要结合一些经典的动规问题介绍动态规划的备忘录法和迭代法这两种实现方式，并对这两种方式进行对比**
(9)[Python Algorithms - C9 Graphs](Python Algorithms)
cdt是什么文件
CDT百度百科
一、 循环远动规约Cycle Distance Transmission，
是早期电力部颁布的一套远动规约标准。包括遥测、遥信、电量、遥信变位、SOE等电力远动信息。数据量有一定的容量限制。早期多用于RTU设备和后台主站之间的通信。后来由于自动化信息增加，逐渐被其扩展规约（扩展cdt）等新规约所替代。
CDT规约的详细内容是什么？
CDT一般指循环远动规约。
本标准规定了电网数据的采集与监控系统中循环式远动规约的功能、帧结构、信息字结构和传输规则等。
内容为：依据国家标准：《地区电网数据采集与监控系统通用技术条件》和《远动终端通用技术条件》，该技术要求本规约采用可变帧长度、多种帧类别循环传送、变位遥信优先传送，重要遥测量更新循环时间较短，区分循环量、随机量和插入量采用不同形式传送信息，以满足电网调度安全监控系统对远动信息的实时性和可靠性的要求。
cdt 、101 、103、 104四种规约有什么区别？
一般来说CDT,101,104属于调度类的规约，属于调度端与站内的通讯规约，CDT,101用于串口，104用于网络.
主要区别在于：CDT规约属于主动上送，不管调度发什么命令都会主动上送全站遥信遥测，每隔一段时间就会循环上送全站信号，遥信最大个数512，遥测256，信息类型是通过控制字来区分的，功能码来区分点号，101和104类似，除了报文头有区别，上送信息内容大体一致。101与104是问答式，就是调度问什么回什么。大致流程为：主站测试链路报文-子站回确认帧，调度总召，子站上送全遥测遥信，调度下发二级数据召唤报文，子站回变化遥测。101与104通过类型标识区分信号类型，信息体地址判断信息点号。
三者遥信变位和SOE都是主动上送。
103主要用于站控层设备通讯，同样是问答式，通过ASDU号区分信息类型，FUN号，INF号区分点位。
另外CDT也能用于站内智能设备通讯。
怎样学好网络编程
我认为一个自学网络编程的人,不管选择什么语言,最重要的是坚持.
在坚持之前,要考虑清楚,自己真的适合吗?你对网络真的有激情吗?你喜欢不断更新的技术吗?你能够适应不停的学习新东西,抛弃旧东西吗?
当然,旧东西并非没用,网络编程的精髓也并非表面化的程序设计语言的知识.但是,你应该有上述心理准备.
准备好了?
在客户端，javascript的兼容性更好，大部分浏览器都支持。不可不学。
既然学了javascript,还需要学vbscript吗？似乎没有必要。但是，至少你要能看懂vbscript程序，因为很多服务器端的脚本例程都是用vbscript写的。如果你有精力，当然也可以再学习vbscript啦。不过我个人觉得没有必要。
还有，就是.net技术，对初学者比较难学，但是如果要用微软的东西，不可不学。
web编程很有意思，可能写这一行代码的时候要考虑它会在客户端运行，而下一行代码却又要在服务器运行。一个文件中，可能同时用到很多不同语言的语法，就像你常常去不同地方，今天将中文，明天讲英语，后天讲上海话，再过一天讲广东话。混淆了可不行。
说这么多废话，希望你不要介意。并且希望对你有帮助！
