不需要數學就能成為一名頂尖的程式員，但是如果借助數學工具，你會發現另一個世界，

作者 | Arnuld

譯者 | 王坤祥

策劃 | 萬佳

1 我的數學水平

每當我想深入學習一下演算法相關的內容時，其中涉及的一些復雜數學知識有時候就會成為“攔路虎”，

我承認自己的數學確實沒學好，但也不至于很糟糕，不過，這種“不上不下”的數學水平，完全無法應對業界 Big Tech 公司（亞馬遜、蘋果、谷歌、Facebook 和微軟）的面試，尤其是面試被問到演算法的一些問題，比如某個演算法的時間和空間復雜度，或者具體的排序和搜索演算法之間的比較等，

因此，我要學習所有這些知識點，在搜索和學習程序中，我搜集了幾篇有關編程所需的數學知識的文章，

在編程方面，最為知名的數學支持者是史蒂夫·耶格（Steve Yegge），關于編程所需的數學，我列舉了以下內容供你參考：

數學筆記—— http://www.eskimo.com/~scs/cclass/mathintro/top.html

《Math Everyday》—— https://sites.google.com/site/steveyegge2/math-every-day

《Math for Programmers》—— http://steve-yegge.blogspot.in/2006/03/math-for-programmers.html

成為一名黑客需要多少數學—— http://www.catb.org/~esr/faqs/hacker-howto.html#mathematics

談數學—— http://www.paulgraham.com/college.html

《數學黑客》—— http://www.evanmiller.org/mathematical-hacker.html

《關于 C 語言實作的斐波那契數示例》—— http://blog.noblemail.ca/2013/01/on-calculating-fibonacci-numbers-in-c.html

2 編程不是數學

如果你還沒讀過以上內容，那么你可能會錯過我寫這篇博客所要表達的意圖，按照史蒂夫·薩米特（Steve Summit）、埃里克·雷蒙德（Eric Raymond）以及保羅·格雷厄姆（Paul Graham）的觀點，你無需過多地關注數學就可以成為一名出色的程式員或者黑客（此處黑客泛指維基百科中對黑客的定義以及埃里克·雷蒙德（Eric Raymond）對黑客的定義），

史蒂芬·諾布爾（Steven Noble）認為，程式員應該懂一些數學；埃文·米勒（Evan Miller）似乎在某種程度上也同意這一觀點，我本人只是出于熱愛而開始踏上編程之路的，

從 2009 年以來，我主要使用 C 語言進行編程，有時候還會用 C++，并且大部分時候是在 Linux 和 UNIX 環境下作業，我對編程充滿熱情，有時候需要使用多種不同的語言進行編程，因此我必須學習用不同的思維方式作業，撰寫代碼不是很難，但是，使用特定的編程語言并按照一定的范式尋找思路且建立模型，才是最難最耗時的作業，

我在編程道路上的經歷告訴我， 編程不是數學 ，而且永遠不是，如果你想學習計算機編程，那么去學計算機編程就好了，不需要你去翻閱數學書籍，而是要經常瀏覽一些編程論壇（比如 comp.lang.c 和 comp.lang.lisp），關于瀏覽論壇，你可以使用一個新聞閱讀器，比如 Pan，訂閱來自 GNU 的所有軟體資訊，并使用 Linux 發行版來處理日常作業，我趨向于使用輕量級版本，如果你想學習計算機編程而學習了大量的數學知識，那么很有可能會迷失在復雜的數學理論當中，并朝著錯誤的方向前進，最終也不會學到太多的編程知識，

3 程式員的目的：用代碼解決現實問題

作為一名程式員，我們的任務是撰寫代碼，那我們撰寫代碼的最終目的是什么呢？撰寫代碼的目的當然是解決現實世界中的問題呀！ 使用代碼解決現實世界中的問題，這就是程式員要做的事情，

那數學家是做什么的呢？ 數學家的任務是使用數學語言來解釋自然規律 ，數學幫我們解決了世界上的許多問題，比如物理學的一個分支量子力學，改變了我們長久以來對原子世界的既有認識，這一進步離不開資料的魔力，數學無處不在，從化學工業到社會問題，我們會用到統計學，日常生活的方方面面，都會看到數學影子，數學不僅可以用來解釋自然規律，還能用來解決現實世界中的問題，因為現實世界中的所有變數，都可以用數學語言來描述，

身為一個程式員我并不擅長數學，所以我會試圖用自己的 直覺、常識、流程圖或其他型別的圖表來解決作業中遇到的問題 ，這種狀態持續了好幾年，并逐漸養成了通過創建模型來解決問題的習慣，建立模型有一個非常明確的目的：對問題及其解決方案要始終保持清晰的思路，可以使用語言符號、流程圖或其他形式的圖表來創建模型，模型具有明確的假設、規則和條件，向創建好的模型輸入資料，經過該模型處理后輸出計算結果，模型必須保持清晰和簡潔，

數學模型是一種通用的抽象機制，可以應用于特定問題以獲取解決方案，幾個月前，當我閱讀了前面提到的有關數學的文章后，我又讀到了埃文·米勒的另一篇名為《Don’t Kill Math》的文章，該文章實際上是為回應布雷特·維克多的《Kill Math》而寫的，

這兩篇文章有點打擊到我，首先，布雷特·維克多一直嘗試在做幾年以來我做的同樣的事情，他在創作方面比我成功，我永遠想不出可以適用于任何人的可靠模型，而布雷特已經做到了，是的，我非常高興，因為我找到了一直在尋找的東西，并且準備跟隨布雷特的腳步，但是我從來也沒有這樣做，這是為什么呢？

我無法提出這樣一個可靠的模型是有一定原因的，我一直認為我構建的模型缺點什么東西，無論我做了什么，以及我做了多少作業，我始終感覺缺少一些非常基礎的元素，每當我研究 Schrodinger 方程、Maxwell 方程、牛頓定律、開普勒定律、不確定性原理或 Shulba-Sutras 時，我總是感覺所有這些方程都是完整的，但是我的模型卻并不完整，

這兩篇文章《Kill Math》和《Dont’ Kill Math》都使我意識到了什么是完整性，這是在文章《Dont’ Kill Math》中提到的一個數學概念，埃文·米勒在本文中提出的問題以及對問題進行簡單易懂的解釋方式，結束了我對模型的探索，數學是解決問題和解釋現象的簡潔明了的方法，這些直白了當的特征是數學固有的，就像靈魂是每個生物固有的一樣，與不使用數學相比，使用它可以更快更好的解決問題，

這使我想到了一個非常基礎的問題： 為什么我會討厭數學？應該是讀書上學的時候，數學的教學方式存在問題 ，課堂上總是被教導死記硬背數學公式，而不是真正的數學理念，這是學校的錯誤，是整個教育系統的錯誤，而不是學生的問題，回到最開始討論的“成為一名優秀的程式員是否需要數學”這一問題，下圖描述的是最開始現實世界解決問題的方式：

然后，數學開始應用，下面這張圖描述的是大多數數學家所做的作業：

下圖描述的是所有計算機程式員 / 軟體工程師 / 開發人員所要做的作業：

埃文·米勒提到，你可以在不使用大量數學的情況下成為一名頂尖黑客，我認同他的說法，并且這與其他作者的觀點一致，他闡述的重點是數學在解決現實世界中的問題上的作用，即數學在解決現實世界中的問題上簡單而又粗暴，而且十分有效，

作為一個程式員，我們的目標是解決問題，但是如果借助數學模型并將其應用到解決方案當中去（如下圖所示），那么我們就可以通過一些驚艷的方式來提供更好的解決方案，從而我們的作業生活會變得輕松很多，

4 總結

你不需要數學就可以成為一名頂尖的程式員，因為在工程上，我們不會直接使用大量的數學理論，如果你想成為程式員，那么就去直接學習編程，計算機編程與數學有很大的不同，作為程式員，你必須更多地專注于如何撰寫更好的程式，如何使用特定的范式思考（例如，函式、面向物件、泛型、程序、邏輯、宣告等），在創建軟體的方式上找到更好的方法，你需要了 [設計模式，盡管使用 C 語言編程很多年，設計模式仍將會給你的編程思考帶來新的認識，

所有這些都與數學沒有直接聯系，你需要優先學習這些編程知識，并且這將會花費好幾年的時間才能掌握它們，然后，如果有需要的話，就可以進階學習數學了，

原文鏈接：https://lispmachine.wordpress.com/2014/12/05/how-much-math-you-need-for-programming/

另外的話，作為一名編程學習者，如果你想更好的提升你的編程能力，好好學習C/C++編程知識，以后努力成為高薪軟體開發工程師的話！

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