“大学四年及工作的两年里，数学一直是我的软肋。在学校的时候应付考试，没认真学过。工作上虽然也写代码，但亦很少用到数学。现在比较彷徨，我知道数学是门很重要的学科，可却不知道我在什么时候才真正需要它。”
想请教一下在程序开发领域有所斩获的大虾，你们在开发程序的过程中哪些方面要和数学挂钩，又是用的数学里哪方面的知识。我想补一补，就算未雨绸缪也好。
——某知名论坛上网友的帖子
整理下来发现在程序上涉及数学的地方还真的不少，除去搞科研的大神用到的算法开发以外，在图像处理部分离散、高等运用、压缩和加解密、语音识别等方面应用的也是很多。正所谓：你想理解世界，那就学好数学吧。今天小编就专门做了一期程序员数学的专题，希望对大家有所帮助。
细说第一部：程序员的数学3目前销量领跑同类数学书，年11月上市，并在年当年销量过万。年这本书依然排在图灵销售榜前列！年畅销书《程序员的数学3：线性代数》隆重上市，沿袭“程序员的数学”系列平易近人的风格，用通俗的语言和具象的图表深入讲解了编程中所需的线性代数知识。内容包括向量、矩阵、行列式、秩、逆矩阵、线性方程、LU分解、特征值、对角化、Jordan标准型、特征值算法等。
《程序员的数学》之所以能够取得这样的成绩，是因为这本书可以看成是为初级程序员写的入门书，作者将数学以通俗易懂的方式娓娓道来，不是记忆，而是本质的理解与探索。比如书中对七桥问题，河内塔等著名难题进行了简洁说明，有助于打开初级程序员的编程思路，还有大量的经典问题，如：二进制，基本逻辑，数学归纳，排列组合，递归等等。
这本书也可为中、高级程序员增强想象力、增加逻辑能力和提高数学修养起到一定的作用。因为仔细阅读就会发现这本书对思考程序的本质是非常有用的，如第四章从数学归纳法讲到循环不变式，这一无数大牛经常使用的分析工具，作为一个合格的程序员，这些最最基本的数学基础还是必不可少的。
很多高级工程师也对此书有着浓厚的兴趣，书有着相当不错的易读性和趣味性，虽然讲的都是简单问题，但是讲解的方式和方法颇有意思，适合教喜欢数学的朋友和初级程序员。
程序员的数学3线性代数
作者：(日)平冈和幸堀玄┃.03
细说第二部：具体数学这是一本无可替代的经典图书，三位作者都非常牛，尤其是本书的第二作者——DonaldE.Knuth（高德纳）先生，是图灵奖得主也是计算机科学界泰斗级人物。英文版早在年就已出版了，对于英文不是特别好的读者，这本中文版的问世，想必是他们翘首期盼的。同时，作为从事计算机科学、计算数学、计算技术诸方面工作的人员，以及高等院校相关专业的师生来说，仅从实用性的角度讲，这本书也不能错过。
以下是读者的评价：
从数学上来讲，有人喜欢纯粹概念性的东西，有人喜欢推理证明多点，有人更喜欢逻辑，还有一类人喜欢研究各种技巧。如果你是最后一种人，这本书绝对适合你。但如果是纯粹的解题技巧，你显然低估了作者的水平。在书中你可以看到数学家将“技巧”推到了一个怎样的极致！
从计算机上来讲，此书不会直接提高你的编码技能，但是会为你准备分析程序算法的基础（遗憾的是，我们大多数人在目前的应用性产品开发中并不需要），并让你能迅速地识别并计算一些数学问题。正如本书作者之一Knuth在中文版序言中所说：“本书介绍我在过去30年间研究计算机科学时经常用到的一些数学技巧”。就凭这一点，大神的经验总结，也值得你花时间好好去学学。
最后，归根到底这是一本数学书，具备任何其他优秀数学书的特点：写得漂亮，读懂却真得花点脑子，不过非常值得。
具体数学:计算机科学基础:第2版(中文版)
作者：(美)RonaldL.GrahamDonaldE.KnuthOrnPatashnik┃.04
细说第三部：统计思维现实工作中，人们常常需要用数据说话。可是，数据自己不会说话，需要人对它进行分析和挖掘才能找到有价值的信息。概率统计是数据分析的通用语言，是大数据时代预测未来的根基。如果你有编程背景，就能以概率和统计学为工具，将数据转化为有用的信息和知识，让数据说话。本书介绍了如何借助计算而非数学方法，使用Python语言对数据进行统计分析。
《统计思维：程序员数学之概率统计（第2版）》是一本以全新视角讲解概率统计的入门图书。抛开经典的数学分析，Downy手把手教你用编程理解统计学。具体说来，《统计思维：程序员数学之概率统计（第2版）》通过一个案例研究，介绍探索性数据分析的全过程：从收集数据、生成统计信息，到发现模式、验证假设。同时研究分布、概率规则、可视化和其他多种工具及概念。此外，第2版新增了回归、时间序列分析、生存分析和分析方法等章节。
通过书中有趣的案例，你可以学到探索性数据分析的整个过程，从数据收集和生成统计量，到发现模式和检验假设。你还将探索概率分布、概率法则、可视化技术，以及其他许多工具和概念。
通过学习本书，你将能够：
编写测试代码深入理解概率论和统计学；
运行实验检验统计行为特征，如生成服从各种分布的样本；
通过模拟理解数学上艰涩的概念；
学习贝叶斯估计等实用内容；
用Python从大部分数据源导入数据，不依赖由统计工具清洗的格式化数据；
用统计推理解读现实世界中的数据。
统计思维：程序员数学之概率统计（第2版）
作者：(美)AllnB.Downy┃.09
细说第四部：数学之美几年前，“数学之美”系列文章原刊载于谷歌黑板报，获得上百万次点击，得到读者高度评价。正式出版前，吴*博士几乎把所有文章都重写了一遍，为的是把高深的数学原理讲得更加通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。
而今，数学在信息产业中的应用越来越广泛，因此，作者在第二版中增加了一些内容，尤其是针对大数据和机器学习的内容，以便满足人们对当下技术的学习需求。
《数学之美》第一版荣获国家图书馆第八届文津图书奖；
中国书业评选年度图书；央视新闻推荐的学科敲门砖；
入选新闻出版广电总局“年向全国青少年推荐百种优秀图书书目”；
荣获-年度全行业优秀畅销书；
业界专家和高校教师推荐：信息领域大学生必读好书。
《浪潮之巅》、《文明之光》作者吴*博士最新力作，李开复作序推荐，Googl黑板报百万点击！
第二版增加了大数据和机器智能等最新内容，并根据专家和读者反馈做了修订，与时俱进更新了部分内容。
数学之美(第二版)
作者：吴*┃.11
点击阅读原文，进入程序员必读的数学书专题
点击阅读原文，进入程序员必读的数学书专题
预览时标签不可点收录于话题#个上一篇下一篇