程序员所需要的数学知识都这里了

数学对我们每一个程序员来说，都是最熟悉的陌生人。你从小就开始学习数学，那些熟悉的数学定理和公式陪伴你走过好多年。但是，自从当了程序员，你可能早就将数学抛在了脑后。

数学学得好不好将会直接决定一个程序员有没有发展潜力。往大了说，数学是一种思维模式，考验的是一个人归纳、总结和抽象的能力。将这个能力放到程序员的世界里，其实就是解决问题的能力。往小了说，不管是数据结构与算法还是程序设计，其实底层很多原理或者思路都源自数学，所以很多大公司在招人时也会优先考虑数学专业的毕业生，因为这些人的数学基础很好，学起编程来也容易上手。

如果编程语言是血肉，那么数学的思想和知识就是灵魂。它可以帮助你选择合适的数据结构和算法，提升系统效率，并且赋予机器智慧。在大数据和智能化的时代更是如此。举个例子，我们在小学就学过的余数，其实在编程的世界里也有很多应用。你经常用到的分页功能，根据记录的总条数和每页展示的条数来计算整体的页数，这里面就有余数的思想。再难一点，奇偶校验、循环冗余检验、散列函数、密码学等都有余数相关的知识。遇到这些问题的时候，你能说你不懂余数吗？我想你肯定懂，只是很多时候没有想到可以用余数的思想来解决相关问题罢了。

“程序员需要学的数学知识”都在《程序员的数学基础课》中

按照这样的讲解路线，既能让你巩固基础的概念和知识，同时又能让你明白这些基础性的内容，对计算机编程和算法究竟意味着什么。不过话又说回来，我认为数学理论和编程实践的结合其实是“决裂”的，所以学习数学的时候，你不能太功利，觉得今天学完明天就能用得着，我觉得这个学习思路可以用在其他课程中，但放在数学里绝对不合适。因为数学知识总是比较抽象，特别是概率统计和线性代数中的概率、数据分布、矩阵、向量等概念。它们真的很不好理解，需要我们花时间琢磨，但是对高级一点的程序设计而言，特别是和数据相关的算法，这些概念就非常重要了，它们都是前人总结出来的经验。

如果你能够将这些基本概念和核心理论都搞懂、搞透，那么面对系统框架设计、性能优化、准确率提升这些难题的时候，你就能从更高的角度出发去解决问题，而不只是站在一个“熟练工”的视角，去增删改查。最后，我希望数学能够成为你的一种基础能力，希望这本书能帮你用数学思维来分析问题和解决问题。数学思想是启发我们思维的中枢，如果你对数学有更好的理解，遇到问题的时候就能追本溯源，快、准、稳地找到解决方案。伽利略曾经说过，“宇宙这本书是用数学语言写成的”，数学是人类科学进步的重要基础，所以，你我都要怀着敬畏之心去学习、思考数学。编程的世界远不止条件和循环语句，程序员的人生应当是创造的舞台。最后，我希望，通过这本书的学习，能够让你切实感受到数学这个古老学科的活力和魅力。

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程序员的数学基础课 从理论到Python实践

本书紧贴计算机领域，从程序员的需求出发，精心挑选了程序员真正用得上的数学知识，通过生动的案例来解读知识中的难点，使程序员更容易对实际问题进行数学建模，进而构建出更优化的算法和代码。

本书共分为三大模块：“基础思想”篇梳理编程中常用的数学概念和思想，既由浅入深地精讲数据结构与数学中基础、核心的数学知识，又阐明数学对编程和算法的真正意义；“概率统计”篇以概率统计中核心的贝叶斯公式为基点，向上讲解随机变量、概率分布等基础概念，向下讲解朴素贝叶斯，并分析其在生活和编程中的实际应用，使读者真正理解概率统计的本质，跨越概念和应用之间的鸿沟；“线性代数”篇从线性代数中的核心概念向量、矩阵、线性方程入手，逐步深入分析这些概念是如何与计算机融会贯通以解决实际问题的。除了理论知识的阐述，本书还通过Python语言，分享了通过大量实践积累下来的宝贵经验和编码，使读者学有所用。

本书的内容从概念到应用，再到本质，层层深入，不但注重培养读者养成良好的数学思维，而且努力使读者的编程技术实现进阶，非常适合希望从本质上提升编程质量的中级程序员阅读和学习。