演算法學不好？可能你該補補數學

2004 年，在矽谷的交通動脈 101 公路上出現了一塊巨大的廣告牌，上面是道數學題：{ e 的連續數字中最先出現的 10 位質數 }。com。這裡的 e 是數學常數，自然對數的底數，無限不迴圈小數。

這道題的意思是：找到 e 中最先出現的 10 位質數，可得出一個網址。進入網址後會看到 Google 為你出的第二道數學題。

成功解鎖這兩步，你才可能成為和 Google “志同道合”的人，並得到下一步提示：發個簡歷吧，我們一起來做點改變世界的事情。

其實，不止是 Google，隨便翻翻招聘啟事，你就會發現，很多大公司在招應屆研發的時候，

都會優先考慮數學專業的畢業生

。但有多少人認真思考過其中的原因呢？

雖說從 Spring 到 Hibernate 到 Rails，還有 Hadoop，HBase 之類的分散式計算框架，也都是技術上的重大革新，但是這些框架類程式的完善都是階段性的，出現後很快會出現相應的最佳實踐，並最終成為「熟練工種」。

而針對問題域的解答，卻每天都可以有新鮮的想法、思路和方案，而這些，

往往都有個數學的門檻。

所以，如果你真挺喜歡寫程式，還想寫點更難更好玩的程式，那麼總有一天，

你要過了這道坎兒。

這一點，做演算法和人工智慧的朋友應該深有體會。

所以說，數學基礎的好壞，

會直接決定一個程式設計師的發展潛力。

無論是資料結構與演算法，還是程式設計，其底層原理和思路都源自數學。在大資料和智慧化的時代，

學好數學更是門檻本身。

關於數學對程式設計的作用，看看大家怎麼說：

我們已經知道數學對於程式設計開發的重要性，但要把一門學了十幾年的課重新拾起，還是要“耗點功夫”的。

一個好老師可以

將複雜的問題簡單化，把晦澀的知識點講得通俗易懂

，

黃申

就是這樣一個人。

關於這哥們：

LinkedIn 資深資料科學家

和微軟學者，IBM ExtremeBlue 天才計劃成員。

長期專注於大資料相關的搜尋、推薦、自然語言處理、廣告以及使用者精準化領域；

在微軟亞洲研究院、IBM 美國研究院、eBay 中國、1 號店和大潤發飛牛網都曾擔任要職，帶隊完成了若干個公司級的戰略專案；

著有 20 多篇國際論文和 10 多項國際專利；

這種資歷的人開專欄講課，說真的，挺難得。

他的專欄

《程式設計師的數學基礎課》

已經有

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人訂閱了，截了點評價給你們作參考：

數學厲害的人我見了不少，但讀了幾篇專欄裡的文章，還是挺想推薦給你的。

這個專欄非常適合

想紮實打下數學基礎的程式設計師和準程式設計師

，專欄中的學習路徑既能讓你鞏固基礎知識，又可以深入理解這些內容對計算機程式設計和演算法究竟意味著什麼。

除了專欄

內容過硬

以外，還有

3 點不得不提

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第一，專欄圖文並茂，我發現，手繪圖片是真挺好看，數學書裡面可沒有這些，算是給程式設計師的專屬福利了；

第二，每一章末尾，老師都會針對這一講的內容總結「學習筆記」，方便大家記憶，可以儲存下來，隨時檢視；

第三，每篇文章老師都會留個難度適中的思考題，並在評論區跟大家耐心互動，解答大家提出的問題。

如果透過一門課程就能把自己在計算機領域的數學功底給打紮實，那麼無疑這筆投資是值得的。

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用四個字概括這個專欄，我覺得是：高屋建瓴——既有架構觀，也有方法論，結合老許 20 年的經驗沉澱，可以說是始於架構，又高於架構。

老許畢業 2 年就成為 WPS 的首席架構師，建立七牛雲後，他親自架構設計，編寫了大量核心程式碼。帶你重新理解架構設計，這話可不止說說而已。專欄評價極佳，已有超過 2 萬人訂閱。

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