計算機演算法用到哪些數學知識點

1. C語言中的演算法，都涉及到哪些數學知識

正規知識系統是把凸輪包含在離散數學里的，一般是離散數學的最後一章。
演算法的設計還依賴一門重要的數學課：線性代數，主要是關於矩陣和方程組的運算方法。

當然，高等數學也很重要，因為高等數學的指導思想是以直代曲，是一種逼近思想，而計算機的邏輯原理恰恰也是 虛擬現實，就是以盡量高的精度逼近自然界中的准確值。

2. 你好，想向你了解一下計算機專業相關的數學有哪些，學習順序是怎麼樣的

1、計算機組成原理（包括先修課程「數字邏輯與數字系統」，簡稱「數電」）：這是一門硬體基礎課，學完後你能清楚的知道如何從用最簡單的數字元件，像搭積木一樣構成整個計算機系統，那就算及格了。

2、線性代數，概率論和離散數學：要知道，凡是能稱之為「科學」的專業，就必須有一定的數學功底，否則難以稱作「科學」。這三門課是本科時期最重要的三門數學課，比高等數學重要。如果想在計算機科學的道路上走遠點，那這三門可是必修的。

3、MIT開設的《Introction To algorithm》，中文版叫《演算法導論》：應該學習它而不是國內習慣開設的《數據結構》。數據結構僅僅是演算法的一部分，國內的數據結構課程迴避了很多本質的東西，僅僅是對一些常見的數據結構的羅列，學起來總有些不痛不癢的感覺。《Introction To algorithm》雖然有些章節夾雜著很多很讓人討厭的「數學」，但卻能從本質上帶你領略這門十分必要而且有趣兒的課。

4、操作系統與編譯原理：操作系統可以說是《演算法導論》的實驗課，最好能在學習期間自己實現一個小型的操作系統，或者操作系統各分系統的Demo。編譯原理可能是普遍本科生覺得難的一門課，但是作為軟體科學家，這是基礎中的基礎，學完之後所有的語言在你看來應該沒有太大的區別，這么課應該是離散數學+演算法導論的實驗課。最好能在學習期間自己實現一個小型的編譯器，語言最好是自創。

5、掌握一門常用的編程語言和編程技術：能了解用過的所有的程序內部大致是怎樣的，能用自己熟悉的語言編寫大部分的程序，至少不能是對任何一個程序滿頭霧水。

3. 編程所需要的數學知識

計數的能力： for循環中經常用， 小學生都會。
數字的加減乘除 ： 每種編程語言都會內置支持， 都不需要你自己算
余數和模： 偶爾會用得到
集合運算： 交集、並集、差集 ， 編程中用的不多。
布爾運算： AND , OR, 非
各種進制： 二進制、十進制、十六進制
還有哪些？ 我想不起來了， 歡迎補充。
當然這和我從事的編程領域有極大關系， 如果我做的不是Web開發， 而是搜索，游戲， 安全，演算法，人工智慧等， 那對數學的要求估計就開始飆升了。
其實計算機的基礎是數學， 只是我們一直在應用層編程， 體會不到罷了。
比如說我們日常使用的計算機，絕大部分都是所謂馮諾依曼結構(參見文章《馮·馮諾依曼計算機的誕生》) ，這個結構可以說是圖靈機這個概念機器的具體實現，而圖靈機就是一個純數學的東西啊 ，沒有圖靈機這么偉大的抽象作為數學基礎， 現代的計算機是製造不出來的。
再比如說密碼領域需要很多數論的知識，RSA演算法就涉及到大素數的分解；
我們常用的Mysql, Oracle 等關系資料庫的底層基礎是離散數學的笛卡爾乘積；
通信系統中很重要的一個原理就是傅里葉變換。
編譯器會用到有限狀態機；
數據的壓縮會用到各種數學的演算法；
項目管理中的進度管理，甘特圖數學基礎就是圖論。

4. 學習這些計算機基礎科目要學習什麼數學

一、數學
數學是計算機專業的基礎，學好數學是學好計算機專業的關鍵。高等數學課程主要學習微積分、空間解析幾何和微分方程，一般高校通用的教材是同濟大學編的《高等數學》，目前已經有了第五版，也可以使用自考教材——西安交通大學陸慶樂編的《高等數學》，可以買一些配套的輔導書和習題解答。
還有兩門重要的數學課程是《線性代數》和《概率統計》。可以分別採用高等教育出版社出版、同濟大學編寫的《線性代數》和浙江大學編寫的《概率統計》。注意：自學一定要多做習題，而且最好一門課有一本習題解答和輔導書。

除了上面數學基礎課外，在計算機專業中舉足輕重的就是《離散數學》，這門課要多花點力氣來學。可以採用左孝凌教授等編的《離散數學》，上海科學技術文獻出版社。也可以用北大、清華的教材，還可以參考左教授編的自學教材，經濟科學出版社。

其他課程還有《復編函數》、《計算方法》等，有餘力的朋友可以選學。

二、專業基礎課

1.《程序設計》：學習內容一般為C和C++。C語言可以採用譚浩強教授的《C程序設計》，內容比較淺顯，C++方面的書推薦錢能編寫的《C++程序設計》，清華大學出版社。

2.《數據結構》：這門課程比較難，可以採用嚴蔚敏教授編寫的《數據結構(C語言版)》，有配套習題冊。好好做題，有時間多編幾個大的程序。

3.《模擬電路》和《數字電路》：這是難度較高的兩門課程，選用自考教材相對來說容易些，也可以參考清華大學出版社出版的相關教材。

三、專業課

1.《計算機組成原理》：推薦白中英主編的《計算機組成原理》(第三版)，科學出版社；黃愛英主編的《計算機組成原理》(第三版)，清華大學出版社。

2.《操作系統》：湯子贏編寫的《計算機操作系統》(第三版)，西安電子科技大學出版社。還可以參考高教司司長張堯學教授編寫的教材，清華大學出版社。

3.《匯編語言》：可以用清華大學出版社出版的教材，也可以用自考教材。

4.《資料庫原理》：人民大學教授王珊編的《資料庫系統概論》(第三版)，高等教育出版社，復旦大學施伯樂老師編寫的教材也不錯。

5.《編譯原理》：國防科技大學陳火旺院士編寫的教材十分不錯，最新版本是2000年出的，國防工業出版社。

四、選修課

包括計算機網路與通訊、軟體工程、圖形學、人工智

能、系統結構、圖形學等。此類課程的教材可選用全國高等教育自學考試指定教材，或參考各高校所採用的計算機專科和本科教材及配套輔導書。英文基礎好的朋友可以用國外著名大學的影印版教材。

我也是學計算機專業的，其最核心的課程是數據結構，這門課程想學好不是很容易，要花大量時間去實踐；還有一些重要課程比如：操作系統，C語言，計算機組成原理，匯編語言，資料庫，計算機網路，人工智慧這些都是專業基礎課，還有一些建模課~~~

高中起點計算機本科：

1. 計算機科學與技術專業：C語言程序設計、計算機組成原理、數據結構、操作系統、

微機原理及匯編語言、計算機網路、計算機系統結構、軟體工程、面向對象程序設計等。

2. 計算機軟體專業：面向對象程序設計、計算機組成原理、操作系統、數據結構、計算

機網路、軟體工程、編譯原理、分布式系統、軟體項目管理、Oracle資料庫系統等。

3. 電子商務專業：管理學原理、電子商務、物流管理、計算機網路、供應鏈管理、電子商務平台及核心技術、國際商務管理、電子商務案例分析、商務網站建設等。

專科起點計算機本科：

1. 計算機科學與技術專業：計算機組成原理、數據結構、面向對象程序設計、操作系統、計算機系統結構、軟體工程、資料庫原理及應用、計算機網路、嵌入式系統與結構等。

2. 計算機軟體專業：操作系統、數據結構、面向對象程序設計、計算機原理及系統結構、資料庫系統、JAVA程序設計、計算機網路、軟體工程、中間件技術、信息系統集成等。

3. 電子商務專業：管理學原理、資料庫原理及應用、管理信息系統、金融學、電子商務平台及核心技術、物流管理、計算機網路、人力資源管理、供應鏈管理等。

開設的主要課程有：高等數學、線性代數、概率與數理統計、普通物理、 離散數學、計算機科學導論、C語言及程序設計、匯編語言、、數字電路與邏輯設計、計算機組成原理、演算法與數據結構、操作系統原理、軟體工程、計算機網路與通信、計算機專業英語、編譯原理、資料庫系統原理、面向對象編程技術（如：VB）、CAD技術、圖形圖象處理技術、軟體開發新環境、介面與通訊、人工智慧及應用、信息系統工程、企業會計、電子數據交換(EDI)、計算機維修技術、計算機網路工程、計算機系統維護技術、多媒體技術及其應用、演算法分析與設計、面向對象技術、、計算機圖形學、決策支持系統、網路應用軟體設計、網路操作系統、大型資料庫系統、單片機應用、計算方法、軟體高級工資格認證、高級程

序員水平認證、馬克思主義哲學原理、毛澤東思想概論、馬列政治經濟學原理、鄧小平理論、思想道德修養、法律基礎、大學語文、大學英語、體育等。

《計算機操作系統》課程簡介

本課程是計算機專業的專業課程之一， 著重介紹計算機系統的一個重要系統軟體——操作系統。本課程詳細闡述了操作系統如何管理計算機系統中的軟體和硬體資源、合理組織計算機系統的工作流程、提供用戶與計算機系統之間的軟體介面等機制。

授課內容包括操作系統的基本內容和概念、進程的概念以及通信和調度的方法、操作系統中各種資源的管理。最後通過實例——Linux操作系統，介紹Linux系統中的存儲、設備、文件和進程的管理。

本課程的前導課程為：C語言程序設計。授課對象為：網路與通信專業本科生。

《應用資料庫技術》課程簡介

本課程為本科計算機與通信專業的專業課程。本課程詳細闡述和研究了資料庫系統尤其是關系資料庫系統的基本概念和基本原理、介紹了資料庫國際標准語言——SQL語言以及資料庫設計的基本技術和方法，旨在指導資料庫應用系統的開發和資料庫技術的廣泛應用。

授課內容包括：資料庫的基本原理和數據的物理組織與存取方法；關系資料庫系統的基本概念、關系代數理論、查詢語言、規范化理論、查詢優化；資料庫保護技術；資料庫設計的基本技術和方法以及幾種現今流行的資料庫應用。

本課程的前導課程為：C語言程序設計、數據結構。授課對象為：網路與通信專業本科生。

《數據結構》課程簡介

數據結構是計算機專業課程的主要基礎課程之一。它旨在使學生了解和掌握數據對象的特性，學會數據組織的方法和把現實世界中的問題在計算機內部的表示方法，以及培養基本的、良好的程序設計技能。本課程詳細闡述和研究了各種數據元素之間存在的關系（數據的邏輯結構）、在計算機中如何表示這種關系的存儲結構以及存儲結構的描述方法、數據的不同的邏輯結構在各種存儲結構上實現的基本運算：查找、插入和刪除的演算法，從時間和空間復雜度的角度綜合比較各種存儲結構的不同特點和適用場合。

本課程的基本授課內容包括線性表、棧和隊列、串、數組和廣義表、二叉樹和樹、圖、動態存儲管理、查找、排序和文件等以及實現這些數據組織的演算法等。

5. 學習編程需要會哪些數學知識

個人觀點：編程，無論是用低級的匯編、C語言還是現在的OOP語言，與《數字電路》和《離散數學》關系不是太大。這兩門號稱計算機學科的基礎，實際上是用於研究計算機的組成原理、架構之類的「深層次」科目。而編程的話，你只要了解語言的基本語句結構、能將問題分解成模塊關用語言描述之就可以了。要說與邏輯的關系吧，也有，編程的時候經常用到邏輯判斷以發展程序走向，這是與數學運算不相同的。

6. 計算機專業,數學需要學哪些

基礎必修的數學課，你不會錯過的：微積分、高等代數、離散數學、概率論、數理統計。

我感興趣在ML的theory，數學就涉及：實變函數、泛函分析、常微分方程、偏微分方程、復變函數、拓撲學、數值分析、矩陣論、傅立葉分析、凸優化、高等概率論、多元統計、非參數統計、貝葉斯統計、隨機過程、回歸分析、資訊理論、圖論。

ML在工業界的應用，像是一個黑箱子，只要模型設計合理，參數調得好，就能取得很好的效果，然而everything works, but no one know why.所以做theory就是來解釋ML的黑箱子，讓黑的變白。那麼，就需要很多數學。做theory的大牛基本上都有數學背景。

數學是多多益善，但數雙的必要性看個人。數學學得多學得好，會給予你更多的思考角度。即便以後做應用的研究去了，也是很有益處的。比如CV、NLP的模型表現得好與不好，不去用經驗性地解釋某些參數在某范圍內如何，而是從theory角度分析。我認為ML的調參技巧是有上限的，總不能什麽都靠調參解決吧。

如果你覺得自己在計算機系游刃有餘，數雙可以有。畢竟，我校數雙是和數院本科生同等要求，即一起上課一起考試，所以以我數雙的經歷來說，就是很累。平時計算機系的課業就比較繁重，特別是計組、計網、操作系統、資料庫這些，實驗、作業都不輕松。還要顧慮到數學系那邊課程。即便累，收獲是很大的，至少你不會荒廢。

7. 學習計算機編程演算法需要哪些數學知識

離散很重要，因為集合論和圖論，尤其是後者涉及得非常廣泛。其他涉及得真的不多。要學好演算法，一定要多打代碼，多思考～～