谢谢你的邀请
！首先，肯定您的选择，学习c语言不会让您后悔！这种语言被称为上帝般的语言。编程界有一句话：真正的程序员使用c语言
学习程序设计要遵循一定的科学规律，不能令人惊讶地学习，这涉及到你是否有语言基础，是否有人指导你，准备好的材料是否充足，学习路线是否合理等等。！每天学习8小时，如果你有语言基础，那么你可以基本掌握一周左右的语法，然后在一个月左右的时间里做一些综合性的实验，你基本上可以用c来开发，你可以在使用它的同时学习。如果没有语言基础，学习c语言是相当困难的，因为语言涉及许多抽象概念。如果不能建立一个有效的图景，许多概念就很难理解。例如，内存空间的应用和释放是c语言中最常见的操作。没有语言基础，仍然很难理解。
建议如果你想有效利用时间，最好有专业的指导，这样肯定会缩短你的探索时间，并获得一些开发和调试程序的经验。
如果您周围没有此类资源，则必须观看网络上的视频资料。观看视频对专业程序员来说是浪费时间，但对于初学者来说，没有基础是一个很好的选择。虽然节奏很慢，但你有足够的时间去理解。一开始，你可以用视频做实验，逐渐增加自己的练习量。
每天学习8小时c语言的时间稍微长一点。可以插入数据库内容。一方面，你可以改变你的想法。另一方面，数据库也是编程中必须使用的工具。
学习c语言是一个漫长而痛苦的过程。c语言是一种先难后易的语言。初期会比较困难，过了这个阶段会更好。我们应该逐步培养自己的编程思维，从问题的根源上解决问题，不要太过形式化。
最后，祝你早日掌握这门神似的语言
在学习编程之前，您需要知道您想学习哪种编程语言。有许多种编程语言，每种语言都有自己的优点。业主可以根据自己的兴趣和薪水来选择。
在确定了编程语言之后，我们需要制定一个合理的学习计划并坚持不懈地执行。在学习过程中养成良好的学习习惯。
如果主题没有明确的学习目的或倾向，建议使用javascript和python。
这两种语言都有良好的生态环境，这意味着当您需要帮助或需要使用第三方代码时，它们更容易获得。如果您对数据分析、机器学习和人工智能感兴趣，请选择python。如果你对这些都不感兴趣，你也可以选择javascript。
第一阶段是阅读书籍、阅读博客、学习课程或观看视频等。
第二阶段是模仿书籍或博客的代码并进行复制。复制不重要，但思考是关键
第三阶段是思考学习别人的想法，脱离书本和博客，完成自学实现功能；
第四阶段：自己实现一些演示，看别人的项目代码，与别人讨论，提高代码能力；
第五阶段：编写代码，在他人框架和需求下实现业务；
第六阶段：负责他人设计模块的实现；
第七阶段：独立设计开发业务模块；
第八阶段：负责大项目框架设计和拆分，带领他人开发；
第九阶段：其他高层架构和管理工作，不仅仅是代码能力
对于以上九个阶段的学习，能够完成前五个是非常好的。前五个阶段主要是基础学习和一些习题，可以认为是比较基础的。只要你肯吃苦耐劳，我相信你能学好是不够的。对于初学者来说，掌握基础知识是最重要的。毕竟，他们必须学会走路才能跑得更好。升级是时间和项目的积累。它是一个从量变到质变的过程。
这很难，但很基本。你必须学计算机
c语言是高级语言中的入门语言。许多大学的新生课程都有这门课程，这是相关专业的入门课程。
但是，不要认为c语言很简单，那是错误的。学好它是很难的，因为有很多知识点，而且是坏的。当你学好c语言时，学习其他语言就容易多了。我建议c和c一起学习，通过比较学习更好，但是你应该努力学习，因为这很难
！如果理解力不差，就很容易学会。如果理解力太差，就很难学会。如果你没有基础和一点悟性，你可以每天上三个小时的电脑，大约两三个月。
感谢您的邀请
！作为一名计算机专业的教育家，让我来回答这个问题。
首先，c语言可以零基础学习，由于c语言是面向过程的编程语言，其语法结构相对容易理解。与学习面向对象编程语言（java，c#）相比，c语言的抽象程度不高，编程思想比较容易建立。
c语言是编程语言领域的“常青树”。经过多年的应用，c语言的主要应用领域有操作系统、容器、嵌入式开发等。在物联网全面发展的背景下，c语言在未来的应用前景还是比较广阔的。另外，在掌握了c语言之后，学习其他的编程语言，比如c语言和java语言，会更加容易。另外，c语言也是r&d级程序员的重要工具之一，因此学习c语言是今后在编程领域进一步发展的必要条件。学习c语言必须在学习的同时使用，实验对于学习c语言非常重要，因为c语言的实验环境比较容易建立，所以它更适合于零基础学习者。c语言的基本语法包括数据类型、运算符、流控制、数组、函数、指针、结构、io等。另外，我们还需要学习c语言和操作系统之间的编程接口。一般来说，学习c语言的入门相对简单，但编程思想的确立需要一个系统的过程。
最后，在学习c语言的过程中，最好一起学习数据结构，因为用c语言来描述数据结构更直接，而且数据结构对程序开发非常重要，这也是为什么研究生入学考试经常关注数据结构的原因。
