學習計算機程式設計以了解數學的這些方面

我不知道你想達到什麼水平。

如果你是程式設計老手，你只需要良好的邏輯思維，良好的程式設計習慣，以及一點基本的資料結構和演算法。 邏輯思維強，思維靈活，能夠快速平滑出較複雜的邏輯功能。 這可以在工作時練習。

你在網上搜尋過推理題、邏輯題之類的題目，基本上沒有難你難的問題，說你的邏輯思維還可以。

要想成為高手，就要打好數學基礎。 在大學裡，你要掌握一些常用的數學，然後鑽研大量的演算法，然後了解設計模式。 對應每種演算法，找到一些ACM等問題，並提出數百個問題，應該算是乙個編碼大師。

我不能在工作時練習這個。 因為一般來說，邏輯比較簡單，一般不用演算法。

數學只是為了提高你的邏輯能力，它真的不會讓人覺得它會被使用。

首先提高你的程式設計技能，然後學習數學以提高程式效率。

“高等數”、“線性代數”、“離散數學”、“概率論”甚至“現代代數”都是電腦科學系要學的東西...... 這很難......

高等數學，同濟第六版。

線性代數，同濟第六版。

學這兩本理工科的書差不多就夠了。

計數能力：經常在for迴圈中使用，小學生會。

數字的加法、減法、乘法和除法：每種程式語言都有內建的支援，因此您無需自己進行數學運算。

餘數和模量：偶爾使用。

集合運算：交集、並集、差分，在程式設計中用不多。

布林運算：和 、 或 not。

基數：二進位、十進位、十六進製。

還有什麼？ 我不記得了，歡迎補充。

當然，這與我從事的程式設計領域有很大關係，如果我不做 Web 開發，而是做搜尋、遊戲、安全、演算法、人工智慧等，那麼對數學的要求就開始飆公升。

其實計算機的基礎是數學，但是我們一直在應用層面程式設計，我們還沒有經歷過。

比如我們日常生活中用到的大多數計算機，都是所謂的馮·諾依曼結構（參見《馮·諾依曼計算機的誕生》一文），這個結構可以說是圖靈機概念的具體實現，而圖靈機是純粹的數學事物，沒有數學基礎那麼大的抽象， 現代計算機是無法製造的。

例如，密碼學領域需要大量的數論知識，而RSA演算法涉及大素數的分解;

我們常用的關聯式資料庫（如 MySQL 和 Oracle）的底層基礎是離散數學的笛卡爾積;

通訊系統中最重要的原理之一是傅利葉變換。

編譯器使用有限狀態機;

資料壓縮使用多種數學演算法;

在專案管理中的進度管理中，甘特圖的數學基礎是圖論。

基礎是數學的基礎，邏輯思維能力的培養，以及對某些程式設計思想的需要。

1. 數學基礎：

從計算機發展和應用的歷史來看，計算機的數學模型和系統以及系統的簡單結構都是數學家提出的，最早的計算機也是為數值計算而設計的。 因此，要學好電腦科學，需要有一定的數學基礎，初學者有高中水平。

2、邏輯思維能力的培養

學習程式設計，必須具備一定的邏輯思維能力，而邏輯思維能力的培養需要長期的實踐鍛鍊，要想成為一名優秀的程式設計師，最重要的是掌握程式設計思路。 要做到這一點，就要通過反覆的練習、觀察、分析、比較、總結，逐步積累。 所以，在學習程式設計的過程中，我們不必等到一切都完全理解了才去做，只要我們理解了它，我們就一定敢於自己去體驗。

每個人都有第一次。 有些問題只有通過實踐才能理解，只有實踐才能將老師和書本上的知識變成自己的知識，而大師們都是這樣成功的。

3、有一定的程式設計思路：

在學習一門語言或開發工具時，語法結構和功能呼叫是次要的，最重要的是學習它的思想。 比如學習VC就是學習Windows的內部機制，什麼是執行緒，學習COM就是了解VTALBE，類工廠，介面，IDL，關鍵是要學會乙個思想，有了思想，那麼我們就可以觸控類旁路了。

當你學習編碼時，你能做什麼：

學習程式語言，可以換禪軟體工程師，就目前而言，軟體工程師的就業前景非常好，就目前而言，我國軟體開發人才缺口還很大，每年增長率在20%左右。 有了這麼好的程式語言發展前景，就成了大多數學生心中的理想職業。

據IDC統計，在所有軟體開發人才的需求中，對軟體工程師的需求達到總需求的60%至70%，對軟體工程師人才的需求旺盛，但IT公司很難招聘到合格的軟體開發人員。 <>