資料結構演算法離散數學C人工智慧圖形學

1樓：

數學，是核心。

演算法，是數學的具體表現。或者說，是數學的一個外殼。這個外殼，有簡單的，有複雜的。

就象加法運算，幼兒園、小學、中學、大學都要學。但加法用的場合不同，解決問題的範圍也就不同。

幼兒園，加法用於正整數計算。

小學，加法用於實數計算。

中學，加法用於簡單的向量計算。

大學，加法用於多維度的複雜向量計算。

同樣的道理，《零基礎學演算法》、《零基礎資料結構》和《大話資料結構》，與《演算法導論》雖然都是講解演算法的，但難易程度不是一個概念。

在解決實際問題時，首先需要把具體問題用數學語言描述出來。如果前人已經解決了，直接使用他們的結論。如果沒有，就得自己去求解。

其次，用演算法把數學結論描述成計算機能夠理解的工作步驟。此時，計算機就是一個大一點的計算器。

最後，讓計算機執行程式，並得到實際問題的結果。

因此，你的數學能力有多強，就能解決多複雜的問題。

建議你去看看《程式設計師的10層樓》一文。到了後期，基本上都是數學、哲學的範疇。

另外，在科學界，沒有微軟公司的一席之地。所以，他們對數學的要求也是較低的。

2樓：

從你雜亂無章的敘述來看，你要先補習很多的數學知識。在你明白「有多少個互不相同的n個節點的二叉樹」這個演算法的求解過程之前，你離《計算機程式設計藝術》還差很遠。

學演算法，數學知識不一定立馬能用上，但是清晰的條理和邏輯結構是學習和研究演算法所必須的，學數學就像給大腦做體操，鍛鍊抽象思維，大腦強大了，演算法思想自然就水到渠成。

3樓：月影低徊

演算法導論不需要數學基礎,有你這些基礎已經夠了

4樓：匿名使用者

可能你在程式設計中並不感覺到數學多重要，我覺得數學最重要的是培養了一種思維模式，他在潛移默化的影響著你的演算法，數學好的人程式一般都較嚴謹，簡潔。所以，你還是系統的學一下較好，那麼多數學門類，起碼要精通一門，不要東戳一下，西搞一通。

5樓：匿名使用者

呵呵，數學很重要啊，高中時不知道很正常，因為你還沒學到可以應用的程度，相信我，數學不會白學，你發的這個方面太廣，c和數學結構是基礎，我給你舉個例子吧：1，圖形學自然要用到線性代數上面的矩陣。2，高等數學上有傅立葉變換，在數字影象處理方面有用處。

3，離散數學圖論在工程方面有用處，在編譯器的設計上也有用處，有人工智慧上有用處。4，演算法的幾大類從分治到np問題，基本都很固定，目的只是讓你有一個分析問題和處理問題的思想。再說你不可能一輩子當一個程式設計師吧，所以說演算法能用即可，不必要精，當然精更好。

計算機專業資料結構的教授演算法設計也不一定精。在國內做到能夠應用的程度即可。