只是一隻魚

編程就是用程序語言表達你解決一件事情的方法。如果你只會寫代碼，不會寫算法；那麼你就只會寫代碼了。而在算法學習的過程中，我們還是必須依靠數學來提供解決的方案。

但是要清楚的是編程中的if/else判斷是數學的邏輯判斷。但是並不是所有的編程崗位都需要數學的，比如說前端工程師，數據庫工程師這些還都並不是需要很強的數學基礎的，但是比如說AI崗位就必須要了。下圖可能就是你需要學的東西

當今時代什麼最火？什麼最紅？我想應該就是人工智能（Artificial Intelligence），簡稱Ai。

人工智能背後的數學算法

可見數學知識才是學習的的起點。如果你在學習機器學習，深度學習的過程中遭遇挫折，多半是由於數學知識的阻礙。

說到Ai就是計算機科學的一個分支，它也藉助大部分計算機的各種技術。那麼它的主要組成部分，基本上也與計算機相似，只是可能有些形態不太一樣而已。它們主要也是靠硬件與軟件的結合。硬件就是各種形態的展現，是實實在在看得見，摸得著的；

結論

新的時代，程序員想要跨入 AI 之門，只要稍微花點時間研究一下 AI 的門道，就能知道，數學基礎是第一個、也是最大的門檻。如果你看到有人說不懂數學也能搞 AI，一定要警惕，因為這可能是一種誤導。

個人見解，歡迎留言交流！說說你的崗位是否需要數學？

黑科技從業者

這個要分情況來看。

初級的編程不要太多深奧的數學知識，更多是一種邏輯思維的理解，對於各種規則的運用。這個時候編程有點像工具或者搭積木的感覺，很多初中甚至小學的變成天才，其實也沒有太高深的數學知識，但是照樣玩得轉。

但問題是，編程，或者說計算機科學，發展到最後，則幾乎要很大程度上地依賴數學。

有一位Facebook員工跟我講，決定一個程序員上限的有兩條：一個是代碼的感覺，另一個是數學的水平。

嚴格意義上來說呢，編程搞到最後也是兩條出路：工程型和學術型。

工程型的比如說大家都在上淘寶，為什麼你點開一個圖片，就打開了一個鏈接？那是web工程師的功勞，再比如你看很多手機頁面設計的美輪美奐，那或許是一個兼具工業設計和編程能力的人的成果。

工程型的程序員，其實沒有多少創新，他們其實就是把已知的一些編程技術熟練的掌握，要說數學知識，會在處理一些技術難題的時候用到。

還記得facebook創始人馬克扎克伯格創辦撕破臉時，借鑑的一個公式嗎？那就涉及到統計數學的一些原理。

另外一種就是學術型的編程。這個就厲害了，搞的東西會非常深奧，某種程度上就是在研究數學和計算機的結合。

舉個例子，每年雙十一，全國有好幾億人在短短的幾分鐘內湧入淘寶買東西，你想想看，如果發生在現實中，一個大樓估計都要被壓塌，這麼大的數據流量，如何保持系統不崩潰，沒有差錯？

這就涉及到非常高深的數學理論。而阿里巴巴，騰訊的高薪養的那些科學家級別的人才，就是成天和數學打交道。

當然了，普通人的話，不需要學到那麼高深，一個年薪五十萬的程序員，大概掌握以下知識就可以了：

佩子臨

數學對於編程的重要性越來越強，數學是科學的基礎，很多研究都依賴數學，數學更像是一個基石，走向更高層面的基石，如同要成為一個物理學家首先是一個數學家，要學好編程，必須數學要懂，在這有兩個重要的字眼學好，要做編程數學不好也是可以做的，大部分的編程的場景對於高深數學應用相對比較少，所以很多數學不是特別好的人也能把編程做的不錯，但如果涉及到深層算法，或者高性能框架方面的東西，數學不強要玩轉相當費力，數學之於編程主要表現在兩個層面一個思維邏輯，一個是編程裡面複雜的數學算法需要數學基礎。

正常來講思維邏輯這個主要是一種習慣，編程畢竟屬於邏輯性非常強的，有了這種習慣對於從事編程職業有非常好基礎，編程要和電腦打交道需要更多理性的思維，數學思維對於編程有個提升作用。算法對於編程顯得異常重要，算法對於編程的影響越來越大。未來對於程序員的需求量只會越來越大，但是對於技能的要求也是越來越高，特別是現在人工智能的推進，對於各種算法的要求異常的迫切，未來的程序員對於數學是必備。

甚至很多人覺得數學不好，直接決定了程序員的上限，雖然說的有點誇張，但數學對於編程的重要性已經很突出了，而且這種重要性越來越強，現在很多大公司的面試裡面摻雜著對算法的考察一項，像頭條這種主要依賴算法為導向的公司算法就成了主打方向，所謂的智能很大程度依賴以強大的算法和規則。之所以很多人覺得學歷低就不能學好編程，學歷正常主要影響兩個因素，英語和數學，英語可能直接影響更大一點，畢竟編程語言還是英文為主，數學上來表現不是那麼明顯，後續才能看出來，編程裡面有很多和數學表現不是很明顯，所以很多人不服氣覺得數學一般編程做的也還可以，只能說做的面相對比較窄，還沒有全面鋪開。

數學對於編程的重要性不言而喻。

希望能幫到你。

大學生編程指南

數學是一切科學的基礎，也是計算機科學的基礎。

不僅一切算法基於數學，而且沒有數學，是無法編程的。

編程中的加減乘除運算基於數學。

編程中的if/else判斷是數學的邏輯判斷。

編程中的進制轉換是基於數學。

數據庫的left join等也是運用了數學中的集合。

光這些基礎的，可能有人不以為然。再看一道編程題。

給定表達式[x/2] + y + x * y, 其中x,y都是正整數。其中的中括號表示下取整，例如[3/2] = 1 ， [5/2] = 2。

有些正整數可以用上述表達式表達出來，例如正整數2，當取x = y = 1時，可以把2表達出來 （ 解釋下：當x=y=1時， [x / 2] + y + x * y = [1 / 2] + 1 + 1 * 1 = 0+1+1 = 2 ）；

有些數可以有多種方式表達，例如13可以由 x = 2 y = 4 以及x = 3 y = 3來表示；

有些數無法用這個表達式表達出來，比如3。

從1開始第n個不能用這個表達式表示出來的數，我們叫做an，例如a1=1 a2=3,給定n，求an。

輸入：n值 1<=n<=40 輸出：an % 1000000007的結果（因為結果較大，輸出an %1000000007的結果）

這道題可以說不懂梅森質數,大數取模(a^n mod b)是不可能做出來的。

數據結構中的圖論等等基於數學，一切算法皆基於數學。

“高等數學在數學計算機科學基本用不上”，這句話可以說大錯特錯。說出這句話的，要麼壓根就不是編程人員，要麼就是連編程的大門都找不著。

就拿現在最火爆的人工智能來說，先看最簡單的近鄰算法。

再看決策樹

再看貝葉斯

再看梯度上升/下降。

svm

可以說，沒有高等數學，連人工智能的門都找不著，如何編程？

數學不是異常糟糕的語言，更不是落後的語言，相反，數學是最簡潔最優雅的語言。

編程不過是數學實現的一種工具。

如果想在編程路上走，尤其想在人工智能這條路走，請好好啃數學。

個人編程多年，一如老老實實啃數學。

IT老友

如果數學指的是加減乘除等日常數學，那無疑是非常重要的，沒有數學就沒有邏輯，寸步難行。

但是，如果數學指的是高等數學（矩陣，圖論等等），那就未必。不是說不用，是根據程序猿種類（怎麼這麼奇怪）不同而不同。比如你是前端工程師，數據全部由數據工程師以及後端小夥伴優化好了，你只是負責展示自己交互優化，那麼你就不需要特別高超的數學能力。

也不全然，比如你還是前端，但是憑自己能力爬了千萬級數據，然後打算做個軟件賺點錢，此時你又需要較強數學能力了。

簡單理解：跟數據打交道的程序猿需要高超的數學能力，其它未必需要。當然，有自然是更好。

前端紳士

我想起我們剛進大學時我的大學老師就說，你們不要把編程想成就是簡單的寫代碼，雖然你們現在要新學很多編程相關的基礎知識，但你們要記住，編程的核心是算法，代碼誰都可以寫，但是算法卻是大多數人做不出來的

看星星在天上起舞

數學知識可能高中就差不多了。但數學思維，多少都不會多，推理歸納，這可能就是碼農和程序員的區別了，最後拼到底就是這些內功了。

聽書問道

可以說數學知識不夠寫不出好的代碼。比如說譚浩強的教材中經典的例題，ABC三個數排序問題的最佳答案就是運用了冒泡算法而得到的。再比如，文件夾結構使用的圖論的樹形分支。數據庫索引使用的二叉樹原理。多線程併發和死鎖的證明中用到的時間邏輯。if else中的三段論邏輯思想。TRUE/FALSE/NULL使用的三值邏輯。可以說編程技術中數學無處不在。

日衝信息 黃

我感覺，數學對於業務層代碼幫助不大，但是對於涉及算法、高速數學計算部分還是很有幫助的，業務層一般用到數學的不多！但是不代表不重要，也不代表非常重要！編程的邏輯性強，但不一定和數學有關係；我個人認為數學不等於邏輯，邏輯也不等於數學。

鵬城程序猿

有一句話說過，一個數學家不一定是計算機專家，但一個好計算機專家一定是個數學家。你在程序裡要解決一個數學題，你都不會做，怎麼用程序來實現解題呢？所以說數學對編程來說，至關重要

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