1樓：歲月哪曾斑駁
主要copy是因為你學的比較基礎，沒有設計深入的學習和應用。
更深入的學習的話（尤其搞深入演算法研究而不是做題），你會發現數學學不好的人很吃虧。
比如，科研方面解決科學問題，必然是將實際問題建立數學模型，而後分析應該用哪幾種資料結構，涉及哪些演算法。一旦涉及建立模型就全是用數學的知識。
就算不搞理論研究，實際應用中的演算法分析，尤其涉及海量資料的時候，甚至要結合特定機器的作業系統、網路環境、儲存方式，如果要得出可靠的結論就要應用複雜的數值分析知識才行，遠遠不是一句"o（n）層次的時間複雜度"就可以了。
而且，入門時候所能學到的經典的初等演算法比如kmp、dijkstra、kruskal都不是現在看到的這麼簡單，最初提出的時候要有嚴格而且精確的數學證明才行，讀起來非常晦澀。還比如np完全問題證明，不就是很明顯的數學範十足麼，基本可以當數學**看。
說實話，一旦你考慮的多了，想總結一定的規律了，不是解了一道題就算了的話，就能發現其實最靠譜的還是數學，尤其是基本的數學原理。
2樓：匿名使用者
如果你能用bai數學找到問題的du答案，那麼基本上可以將數zhi學發那個發轉換為dao計算機方法，離散數
版學啊權。
數學解決問題思考問題的應該比計算機強大吧。至少，人類已經有幾千年的經驗了。
另外，數學的邏輯思維和計算機的邏輯是相同的。
3樓：化熙
圖論吧。關於樹的那個。
4樓：不止周遊
同感 但是老師說跟離散數學很有關係
自學計算機應用需要多久？有點c和資料結構的基礎
在網路上有這種培訓吧,你不要那麼多錢,去電腦技術學校去學,我今後給你介紹幾個 只要多做鍛鍊 最好是實際的程式，而不是習題 就行。難，真心難，存存錢，找個計算機學校學吧，自學真的很難。一輩子，不是開玩笑。自學計算機程式設計應該看些什麼書 計算機的學習也就那幾門基礎課，語言 如c，c java等 資料結...
沒有英語基礎和數學基礎怎麼才能學好計算機相關專業
如果只是做一般的開發人員，數學基礎無所謂的，英語到是需要的，有時候會有一些英文的文件需要閱讀。如果想學好，只有六個字，恆心 毅力 信仰。首先我不是計算機達人 但是我計算機還不錯啦說實話 你的這個很困難啊 沒有英語基礎 數學基礎 這說明你文化較淺 我覺得你可以問問那些計算機技校出來的人 他們的文化層次...
《演算法設計與分析》是學什麼的？和《資料結構》一樣嗎？謝謝
三者都不一樣 通俗點說，演算法就是解決問題的方法，因為和計算密切相關，所以不交方法，叫演算法 資料結構是資料的組織方式。演算法通過操作和處理資料來解決問題，所以演算法和資料結構是不分家的！而計算方法是另一門課程。基本上是存數學的東西，看這裡 和資料結構有很 多類似的地方，比如說赫夫曼編碼啦，壓縮編 ...