请问数学对于编程的重要程度是怎样？对于连高等数学都学不太懂的人来说 学编程靠谱吗？
数学对于编程的重要性，就像是建筑的地基之于高楼大厦。它并非所有环节都直接触碰，但其坚实程度，很大程度上决定了你这座“大楼”能建多高、多稳固。
想象一下，编程本质上是对一系列逻辑指令的组织和执行，而数学恰恰是研究逻辑、模式和抽象关系的学科。当你写代码去解决问题时，你就是在构建一个精密的逻辑系统。如果你要处理数据，进行计算，优化算法，甚至只是简单地管理资源，数学思维的训练都会让你事半功倍。
举个例子，如果你想做一个游戏，你需要模拟物理世界的运动规律，比如重力、速度、碰撞。这些都离不开代数、几何和三角学的知识。如果你想分析海量数据，找出其中的规律和趋势，统计学和概率论就是你的利器。即便是我们常说的“算法”，很多都是数学定理和概念的直接应用，比如排序算法（如快速排序、归并排序）就依赖于数学上的Divide and Conquer（分而治之）的思想。
当然，有些人可能会觉得，我只需要写一些简单的网页，或者做一个基础的应用，好像用不上复杂的数学。这倒也没错。初学者入门编程，很多时候从基础语法、数据结构、函数等概念入手，这些对数学的要求确实不高，更侧重于逻辑的清晰和代码的实现。你可以先学习如何写一个功能，让它跑起来。
但是，如果你想进一步深入，解决更复杂的问题，或者创造出更具创新性的东西，数学的“功底”就会逐渐显现其价值。比如，当你遇到性能瓶颈，需要优化代码效率时，对算法复杂度（Big O Notation）的理解就至关重要，而这本身就是数学分析的一部分。又比如，当你接触到机器学习、人工智能、图形学、密码学等前沿领域时，几乎每一项都建立在坚实的数学基础上，包括线性代数、微积分、离散数学等等。
那么，对于连高等数学都学不太懂的人来说，学编程是否还靠谱呢？
答案是：完全靠谱，但可能需要更灵活的学习路径和策略。
首先，不要因为“高等数学”这个标签而产生畏惧。编程中的数学应用，并非总是要求你能够推导出复杂的公式，更多时候是理解和运用数学的思想和工具。就像你要盖房子，不一定非得自己设计图纸，但至少要理解基本的结构和力学原理。
其次，你可以选择一条“由浅入深”的学习道路。很多优秀的编程教程和资源，都会以一种非常易于理解的方式来介绍与编程相关的数学概念，它们会聚焦于解决实际问题的应用，而不是纯粹的理论推导。你可以先从一些与数学联系不那么紧密的领域开始，比如前端开发、基础的后端开发（比如Web开发）、或者一些脚本语言的应用，这些都可以让你快速建立起编程的信心和能力。
在学习过程中，你会自然而然地遇到需要运用数学的场景。那时，你可以针对性地去学习和理解。例如，当你开始学习数据结构时，会接触到一些关于效率的分析，这时你可能需要去了解一点点数学上的“渐进符号”（Big O）。当你想要做一些图形处理时，会接触到坐标系和向量，这时一些基本的几何概念就派上用场了。
更重要的是，编程本身就是一种解决问题的能力，而数学也是一种解决问题的思维方式。两者在核心上是相通的。你可以在学习编程的过程中，不知不觉地培养起数学思维，比如逻辑推理、抽象化、模式识别等。你会发现，很多时候，那些在数学课堂上觉得枯燥的概念，在编程的实践中会突然变得生动起来，因为它们有了具体的应用场景。
所以，对于“高等数学学不太懂”的朋友，我的建议是：
1. 不要被“高等数学”吓倒，它不是唯一的衡量标准。 很多编程实践需要的数学是“应用数学”或者“计算思维”，而不是纯粹的理论证明。
2. 选择一个你感兴趣的编程方向，从基础学起。 很多领域入门门槛不高，能让你先建立起信心。
3. 在实践中学习数学。 当你遇到需要数学解决的问题时，再去针对性地学习相关的数学概念。很多编程书籍和在线课程都会提供这种“随学随用”的数学知识。
4. 拥抱“计算思维”。 编程的核心是“如何用计算机解决问题”，这本身就包含了很多数学的影子，比如分解问题、寻找规律、抽象化等等。
5. 善用工具和资源。 现代编程有很多强大的库和框架，可以帮你处理复杂的数学计算。你可能不需要自己从头实现一个复杂的矩阵运算，但你需要理解它的作用和如何调用。
总而言之，数学对编程的重要性毋庸置疑，但它并不是一个不可逾越的障碍。只要你愿意学习，并且找到适合自己的路径，即使对高等数学感到吃力，一样可以成为一名优秀的程序员。你的逻辑能力、解决问题的热情以及持续学习的毅力，往往比你在黑板前能解出多少道微积分题目来得更重要。编程的乐趣，很大程度上就在于你能用代码将抽象的想法变为现实，而数学，则是帮助你构建更强大、更优雅的现实的基石之一。
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但是，如果你想进一步深入，解决更复杂的问题，或者创造出更具创新性的东西，数学的“功底”就会逐渐显现其价值。比如，当你遇到性能瓶颈，需要优化代码效率时，对算法复杂度（Big O Notation）的理解就至关重要，而这本身就是数学分析的一部分。又比如，当你接触到机器学习、人工智能、图形学、密码学等前沿领域时，几乎每一项都建立在坚实的数学基础上，包括线性代数、微积分、离散数学等等。
那么，对于连高等数学都学不太懂的人来说，学编程是否还靠谱呢？
答案是：完全靠谱，但可能需要更灵活的学习路径和策略。
首先，不要因为“高等数学”这个标签而产生畏惧。编程中的数学应用，并非总是要求你能够推导出复杂的公式，更多时候是理解和运用数学的思想和工具。就像你要盖房子，不一定非得自己设计图纸，但至少要理解基本的结构和力学原理。
其次，你可以选择一条“由浅入深”的学习道路。很多优秀的编程教程和资源，都会以一种非常易于理解的方式来介绍与编程相关的数学概念，它们会聚焦于解决实际问题的应用，而不是纯粹的理论推导。你可以先从一些与数学联系不那么紧密的领域开始，比如前端开发、基础的后端开发（比如Web开发）、或者一些脚本语言的应用，这些都可以让你快速建立起编程的信心和能力。
在学习过程中，你会自然而然地遇到需要运用数学的场景。那时，你可以针对性地去学习和理解。例如，当你开始学习数据结构时，会接触到一些关于效率的分析，这时你可能需要去了解一点点数学上的“渐进符号”（Big O）。当你想要做一些图形处理时，会接触到坐标系和向量，这时一些基本的几何概念就派上用场了。
更重要的是，编程本身就是一种解决问题的能力，而数学也是一种解决问题的思维方式。两者在核心上是相通的。你可以在学习编程的过程中，不知不觉地培养起数学思维，比如逻辑推理、抽象化、模式识别等。你会发现，很多时候，那些在数学课堂上觉得枯燥的概念，在编程的实践中会突然变得生动起来，因为它们有了具体的应用场景。
所以，对于“高等数学学不太懂”的朋友，我的建议是：
1. 不要被“高等数学”吓倒，它不是唯一的衡量标准。 很多编程实践需要的数学是“应用数学”或者“计算思维”，而不是纯粹的理论证明。
2. 选择一个你感兴趣的编程方向，从基础学起。 很多领域入门门槛不高，能让你先建立起信心。
3. 在实践中学习数学。 当你遇到需要数学解决的问题时，再去针对性地学习相关的数学概念。很多编程书籍和在线课程都会提供这种“随学随用”的数学知识。
4. 拥抱“计算思维”。 编程的核心是“如何用计算机解决问题”，这本身就包含了很多数学的影子，比如分解问题、寻找规律、抽象化等等。
5. 善用工具和资源。 现代编程有很多强大的库和框架，可以帮你处理复杂的数学计算。你可能不需要自己从头实现一个复杂的矩阵运算，但你需要理解它的作用和如何调用。
总而言之，数学对编程的重要性毋庸置疑，但它并不是一个不可逾越的障碍。只要你愿意学习，并且找到适合自己的路径，即使对高等数学感到吃力，一样可以成为一名优秀的程序员。你的逻辑能力、解决问题的热情以及持续学习的毅力，往往比你在黑板前能解出多少道微积分题目来得更重要。编程的乐趣，很大程度上就在于你能用代码将抽象的想法变为现实，而数学，则是帮助你构建更强大、更优雅的现实的基石之一。
网友意见
孩子，我只想告诉你，多上上招聘网站，这世界上不是只有程序员这一个职业的。
你又没学过，数学又不好，估计也不会喜欢编程，为什么要跟自己过不去呢？
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