網上流傳的對程式員的分級方式，不知道大家看到過沒：

一流程式員靠數學；二流程式員靠演算法；

三流程式員靠邏輯；四流程式員靠SDK；

五流程式員靠 Google 和百度；低端的看高端的就是黑魔法，

說是段子，更是程式員的真實寫照，我也知道，大部分普通程式員在開發程序中，用中學數學基礎是足以應付的，好像不需要學習高端的數學，

但問題是，以目前的職場環境來說，只要你想再往上走一步、做任何一點帶有創新性的技術，最容易遇到的，往往就是數學問題，

比如，演算法涉及大量數學基礎和相關背景知識，圖形處理相關的演算法，大量的線性代數矩陣變換等等，Google 還曾用一道數學題作為投遞簡歷的門檻，之前朋友圈就被這個招聘廣告牌刷過屏，

其實，不止是 Google，我隨便翻了翻招聘啟事，發現，很多大公司在招應屆研發時，都會優先考慮數學專業的畢業生，

無論是資料結構與演算法，還是程式設計， 底層原理和思路都源自數學 ，在大資料和智能化的時代，學好數學更是門檻本身，

“程式員不需要學數學，因為作業中根本用不到數學，有學數學的功夫，還不如認真把設計模式、計算機網路、作業系統這些硬知識學好，” 這是很多人的觀點，是的，作為程式員，你不需要任何數學知識，也可以寫好代碼，

但我認為，數學學得好不好，將會直接決定一個程式員未來的發展潛力，往大了說，數學是一種思維模式，考驗的是一個人歸納、總結和抽象的能力，放到程式員的世界，就是解決問題的能力，

往小了說，不管是資料結構與演算法，還是程式設計，其底層原理和思路很多都源自數學，所以很多大公司在招人時，都會優先考慮數學專業的畢業生，因為數學基礎好，學習編程會更容易上手，

那程式員到底該如何學數學呢？我整理了三位技術專家的看法，

Steve Yegge | 資深程式員

1. 正確學習數學的方法是廣度優先，而非深度優先，你要了解的是整個數學領域每個概念的名字，并知道它們要解決什么問題，

2. 把數學當成文科來學，先不用重點看那些演算法和證明，只需要了解數學概念的名字、作用、大致步驟、發明人、發明時間、局限等，

3. 數學符號是關閉你通往另一個世界的符咒，如果你看到一堆自己不懂的數學符號，就把它的實作功能簡單地當成一個原子操作好了，不要深究太多，

徐文浩 | bothub.ai 創始人

1. 從作業相關的領域開始了解數學，這樣你更容易獲得正反饋，

2. 把正在學習的數學問題的解法，寫一個演算法程式實作出來，這是一個不錯的練習方法，

3. 你可以選擇追一門數學相關的在線課程，跟著老師的節奏來系統理解數學，

階段一：怎么使用？咱們做工程的，還是實作出來，程式跑起來看，我一開始使用Lucene的時候，因為介面已經十分友好，是很容易實作一個簡單的搜索引擎的，這個時候，我還處在第一個階段，

階段二：如何實作，原理是什么？只會用可不行，原理都不了解，沒法調優和Debug，我這個人愛看源代碼，于是就去分析里面的原理，有的部分就比較晦澀，需要結合Debug和代碼貢獻者的檔案才能有所了解，這個時候，我處在第二個階段，寫了大量原始碼分析的文章，

階段三：為什么這樣實作？其實實作一個東西有好多種方法，作者之所以選擇這樣實作，都是因為數學算過的，這樣的性能或者準確度最高，我在讀Lucene代碼貢獻者的檔案的時候，有的作者會列出很多的論文，這里面有大量的數學推演，以及并列的多種方法，你才會發現開源軟體的實作也是滄海一粟，這樣才能舉一反三，

希望對大家有幫助~

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