关于编程软件的难度，不同来源和标准下的答案存在差异。以下是综合多个来源的总结，供参考：

一、语言类编程软件的难度对比

C++

- 语法复杂，涵盖指针、模板、多线程等高级特性，学习曲线陡峭。

- 需要深入理解计算机底层原理，常被视为入门级语言中的难度标杆。

Assembly Language

- 与机器语言直接对应，需掌握寄存器、内存管理等底层知识，调试困难。

- 对计算机体系结构要求严格，适合硬件爱好者或系统开发者。

Prolog

- 声明式编程范式，依赖逻辑规则和推理机制，与命令式语言差异显著。

- 适合数学建模、人工智能等领域，但学习成本较高。

Haskell

- 函数式编程语言，强调惰性求值和类型系统，代码可读性低。

- 适合学术研究或特定领域开发，但日常开发中较少使用。

二、工具与环境类软件的挑战

MATLAB

- 科学计算和工程领域常用，数值计算和矩阵操作功能强大。

- 语法相对简单，但深度学习、优化等高级功能复杂度较高。

Linux内核

- 源代码超百万行，涉及操作系统核心机制（如进程管理、内存调度）。

- 需要系统编程知识，开发周期长且错误排查复杂。

数据库管理系统（如MySQL、Oracle）

- 需掌握SQL语言及事务处理、索引优化等高级特性。

- 大规模数据管理对性能和稳定性要求严格。

三、其他高难度软件

Emacs：

高度可定制的文本编辑器，插件生态丰富但学习曲线陡峭。

Ada：静态类型语言，语法繁琐且并发控制机制复杂。

Malbolge/Brainfuck：极简主义语言，设计初衷为编程难题，可读性极低。

四、总结与建议

初学者推荐：从Python或JavaScript开始，逐步过渡到C++或Java等实用语言。

专业领域选择：根据需求选择如Haskell（AI）、C++（系统开发）或MATLAB（工程计算）。

核心难点：C++、Assembly、Prolog等语言的逻辑复杂性和概念深度是主要挑战。

最终难度取决于个人背景、学习目标及实践经验。建议从基础语言入手，结合项目实践逐步提升难度。