数学不好，能学好算法吗?
这绝对是一个很多人都会关心的问题，尤其是在当下这个重视技术和效率的时代，算法工程师这个职业更是备受瞩目。你提到了数学不好，想知道是否还能学好算法，这是一个非常实在的顾虑。
首先，我们得承认，在很多传统的、偏理论的算法领域，扎实的数学基础，尤其是微积分、线性代数、概率论和离散数学，确实能让你事半功倍。你可以把这些数学工具想象成一把把精密的瑞士军刀，它们能帮助你深入理解算法的原理、优化算法的效率、甚至创造出全新的算法。比如，很多机器学习算法的核心就是基于线性代数和概率论的，如果你对这些概念模糊不清，理解起来就会像隔着一层纱，总觉得不够透彻。
但是，这并不意味着数学不好就绝对无缘算法。我们得区分开“理解算法原理”和“运用算法解决问题”。
从“运用算法解决问题”这个角度来看，数学基础的要求会相对宽松一些。 很多时候，我们并不是要从头推导一个复杂的算法，而是要学习和应用现有的、成熟的算法来解决实际问题。这就好比学开车，你不需要成为一个汽车工程师，了解发动机的所有原理，你只需要学会如何操作方向盘、油门和刹车，就能把车开到目的地。
你需要的是理解算法的“做什么”和“怎么用”，而不是“为什么这么做”的数学推导过程。 比如说，你要用一个排序算法来给用户数据排序，你只需要知道这个算法能把数据从小到大排列，以及如何调用它（比如在Python里用`sorted()`函数）。你可能不需要去理解它内部的比较、交换操作是怎么一步步进行的，也不需要去证明它的时间复杂度。
那么，数学不好的人应该怎么学算法呢？
1. 从“用”开始，建立直观理解： 先不要一开始就钻进那些数学公式里。可以从一些更直观的算法入手，比如查找算法（顺序查找、二分查找）、简单的排序算法（冒泡排序、选择排序）。通过实际的代码实现，看看它们是怎么工作的，解决什么样的问题。你可以画图，把数据的移动过程形象化，这样比干巴巴的公式更容易理解。
2. 循序渐进，逐步深入： 当你对一些基础算法有了初步的掌握和信心后，再逐步去接触那些需要一些数学知识的算法。这时，你可以尝试理解它们的核心思想，而不是一开始就纠结于每一步的数学证明。比如，在学习图算法（如Dijkstra算法）时，你可以先理解它“从一个点出发，一层层探索最短路径”的思想，然后再去了解为什么用优先级队列能保证效率，以及它的数学性质。
3. 注重代码实现和实践： 算法的学习离不开动手实践。多写代码，实现不同的算法，并用数据去测试它们。通过解决实际问题，你会更深刻地体会到算法的价值，也会在实践中发现自己理解上的盲点，然后带着问题去回顾相关的数学知识。这种“实践驱动学习”的方式，对于数学基础薄弱的人来说尤为有效。
4. 找到好的教学资源： 很多优秀的算法教程会照顾到不同基础的学习者。有些教程会用大量的图示和生动的比喻来解释算法，弱化对高深数学的要求。还有一些课程会提供“数学预备知识”的章节，让你在需要的时候再去回顾，而不是强迫你在开始阶段就掌握一切。可以多去尝试不同的学习平台和教学风格，找到最适合你的那一个。
5. 关注算法的应用场景： 很多时候，算法的威力体现在它的应用中。了解某个算法是如何解决实际问题的，比如如何用二分查找来加速搜索，如何用哈希表来快速查找，这些应用层面的理解，可以帮助你更积极地去学习它背后的原理，即使那原理涉及到一些数学。
6. 与他人交流和讨论： 算法的学习不是一个孤立的过程。遇到不懂的地方，多向他人请教，或者参与到技术社区的讨论中。有时候，别人的一句话、一个简单的解释，就能让你茅塞顿开。
总结一下，数学不好，依然可以学好算法，但学习路径和方法需要有所调整。 你需要找到一条更侧重于“运用”和“理解”的路径，而不是一开始就追求“理论推导”。通过大量的实践、循序渐进的学习、以及善于利用各种学习资源，你完全可以掌握算法，并用它们来解决各种有趣的问题。记住，最重要的是保持学习的热情和解决问题的决心，数学只是工具，而解决问题的能力才是核心。
首先，我们得承认，在很多传统的、偏理论的算法领域，扎实的数学基础，尤其是微积分、线性代数、概率论和离散数学，确实能让你事半功倍。你可以把这些数学工具想象成一把把精密的瑞士军刀，它们能帮助你深入理解算法的原理、优化算法的效率、甚至创造出全新的算法。比如，很多机器学习算法的核心就是基于线性代数和概率论的，如果你对这些概念模糊不清，理解起来就会像隔着一层纱，总觉得不够透彻。
但是，这并不意味着数学不好就绝对无缘算法。我们得区分开“理解算法原理”和“运用算法解决问题”。
从“运用算法解决问题”这个角度来看，数学基础的要求会相对宽松一些。 很多时候，我们并不是要从头推导一个复杂的算法，而是要学习和应用现有的、成熟的算法来解决实际问题。这就好比学开车，你不需要成为一个汽车工程师，了解发动机的所有原理，你只需要学会如何操作方向盘、油门和刹车，就能把车开到目的地。
你需要的是理解算法的“做什么”和“怎么用”，而不是“为什么这么做”的数学推导过程。 比如说，你要用一个排序算法来给用户数据排序，你只需要知道这个算法能把数据从小到大排列，以及如何调用它（比如在Python里用`sorted()`函数）。你可能不需要去理解它内部的比较、交换操作是怎么一步步进行的，也不需要去证明它的时间复杂度。
那么，数学不好的人应该怎么学算法呢？
1. 从“用”开始，建立直观理解： 先不要一开始就钻进那些数学公式里。可以从一些更直观的算法入手，比如查找算法（顺序查找、二分查找）、简单的排序算法（冒泡排序、选择排序）。通过实际的代码实现，看看它们是怎么工作的，解决什么样的问题。你可以画图，把数据的移动过程形象化，这样比干巴巴的公式更容易理解。
2. 循序渐进，逐步深入： 当你对一些基础算法有了初步的掌握和信心后，再逐步去接触那些需要一些数学知识的算法。这时，你可以尝试理解它们的核心思想，而不是一开始就纠结于每一步的数学证明。比如，在学习图算法（如Dijkstra算法）时，你可以先理解它“从一个点出发，一层层探索最短路径”的思想，然后再去了解为什么用优先级队列能保证效率，以及它的数学性质。
3. 注重代码实现和实践： 算法的学习离不开动手实践。多写代码，实现不同的算法，并用数据去测试它们。通过解决实际问题，你会更深刻地体会到算法的价值，也会在实践中发现自己理解上的盲点，然后带着问题去回顾相关的数学知识。这种“实践驱动学习”的方式，对于数学基础薄弱的人来说尤为有效。
4. 找到好的教学资源： 很多优秀的算法教程会照顾到不同基础的学习者。有些教程会用大量的图示和生动的比喻来解释算法，弱化对高深数学的要求。还有一些课程会提供“数学预备知识”的章节，让你在需要的时候再去回顾，而不是强迫你在开始阶段就掌握一切。可以多去尝试不同的学习平台和教学风格，找到最适合你的那一个。
5. 关注算法的应用场景： 很多时候，算法的威力体现在它的应用中。了解某个算法是如何解决实际问题的，比如如何用二分查找来加速搜索，如何用哈希表来快速查找，这些应用层面的理解，可以帮助你更积极地去学习它背后的原理，即使那原理涉及到一些数学。
6. 与他人交流和讨论： 算法的学习不是一个孤立的过程。遇到不懂的地方，多向他人请教，或者参与到技术社区的讨论中。有时候，别人的一句话、一个简单的解释，就能让你茅塞顿开。
总结一下，数学不好，依然可以学好算法，但学习路径和方法需要有所调整。 你需要找到一条更侧重于“运用”和“理解”的路径，而不是一开始就追求“理论推导”。通过大量的实践、循序渐进的学习、以及善于利用各种学习资源，你完全可以掌握算法，并用它们来解决各种有趣的问题。记住，最重要的是保持学习的热情和解决问题的决心，数学只是工具，而解决问题的能力才是核心。
网友意见
数学不好有两个可能，没学好和学不好。
记不住公式和定律，这个不是关键。关键是看到问题有没有思路，没有思路看别人的解法能不能举一反三，而不是生搬硬套，觉得自己无论如何都想不出这种解法。
如果是后者，也就是学不好数学体质的话，那选择码代码会是一个错误的选择。
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