从 Google 的一道面试题谈谈数学基础的重要性
编程能力是剑法，而数学基础是内功。只会剑法而不会内功，在实战中一定会鼻青脸肿。
2004 年，在硅谷的交通动脉 101 公路上出现了一块巨大的广告牌，上面是道数学题：{ e 的连续数字中最先出现的 10 位质数 }.com。这里的 e 是数学常数，自然对数的底数，无限不循环小数。
这道题的意思是：找到 e 中最先出现的 10 位质数，可得出一个网址。进入网址后会看到 Google 为你出的第二道数学题。
成功解锁这两步，你才可能成为和 Google “志同道合”的人，并得到下一步提示：发个简历吧，我们一起来做点改变世界的事情。
其实，不止是 Google，很多大公司在招人时都会优先考虑数学专业的毕业生。但有多少人认真思考过其中的原因呢？
想来，念书时就经常听「过来人」说数学的重要性。但作为一门基础学科，它显然没有操作系统、计算机网络这类课看起来“实用”。
所以，那会儿计算机系的同学常翻的都是编程语言、设计模式之类的架构书，再者就是数据结构和算法这些玩意。一旦毕业工作，就彻底将数学抛之脑后了。
上了几年班，但凡不是毫无追求混吃等死的程序员，甭管什么语言都熟能生巧了，设计模式、重构、自动化测试等等也手到擒来，大部分人的 title 都加上了 Senior，牛一点的后面还跟上了一个 Manager。
于是，大家开始考虑一个新的问题 — — “30岁以后怎么办？”
如果你只想做个纯粹的代码搬运工，工作中除了 CRUD 就是处理各类字符串、链表、Hash 表，那么高中甚至初中数学就足够了。
但只要你想「再往上走一步」，做任何一点带有创新性的技术，最有机会遇到的问题，往往是数学问题。
几年前，在用 Configurator 处理某个程序的时候，我就意识到这一点了，那阵子花了不少时间重新翻了翻数理逻辑。
今年，为了工作看了点儿机器学习的东西，终于发现，这全都是数学啊。
虽说从 Spring 到 Hibernate 到 Rails，还有 Hadoop，HBase 之类的分布式计算框架，也都是技术上的重大革新，但是这些框架类程序的完善都是阶段性的，出现后很快会出现相应的最佳实践，并最终成为「熟练工种」。
而针对问题域的解答，却每天都可以有新鲜的想法、思路和方案，而这些，往往都有个数学的门槛。
所以，如果你真挺喜欢写程序，还想写点更难更好玩的程序，那么总有一天，你要过了这道坎儿。这一点，做算法和人工智能的朋友应该深有体会。
所以说，数学基础的好坏，会直接决定一个程序员的发展潜力。
无论是数据结构与算法，还是程序设计，其底层原理和思路都源自数学。在大数据和智能化的时代，学好数学更是门槛本身。
关于 数学对编程的作用，看看大家怎么说：
我们已经知道数学对于编程开发的重要性，但要把一门学了十几年的课重新拾起，还是要“耗点功夫”的。
一个好老师可以将复杂的问题简单化，把晦涩的知识点讲得通俗易懂，黄申 就是这样一个人。
关于这哥们：
→ LinkedIn 资深数据科学家 和微软学者，IBM ExtremeBlue 天才计划成员。
→ 长期专注于大数据相关的搜索、推荐、自然语言处理、广告以及用户精准化领域；
→ 在微软亚洲研究院、IBM 美国研究院、eBay 中国、1 号店和大润发飞牛网都曾担任要职，带队完成了若干个公司级的战略项目；
→ 著有 20 多篇国际论文和 10 多项国际专利；
这种资历的人开专栏讲课，说真的，挺难得。
没记错的话，他的专栏《程序员的数学基础课》上线也不过几个月，已经有 25000+ 订阅了，截了点评价给你参考：
数学厉害的人我见了不少，但读了几篇专栏里的文章，还挺想推荐给你的。
这个专栏非常适合 想扎实打下数学基础的程序员和准程序员，专栏中的学习路径既能让你巩固基础知识，又可以深入理解这些内容对计算机编程和算法究竟意味着什么。
除了内容过硬以外，还有 3 点不得不提：
第一，图文并茂，我发现，手绘图片是真挺好看，数学书里面可没有这些，算是给程序员的专属福利了；
第二，每一章末尾，作者都会针对这一讲的内容总结学习笔记，方便大家记忆，可以保存下来，随时查看；
第三，每篇文章后，作者都会留个难度适中的思考题，并及时反馈解答。
我看评论区的「互动学习」氛围也挺棒，大家会针对文章中某个知识点留言探讨，能看到各种各样的解题思路，对自己也是种启发。
既有高手带路，又有一起学习的小伙伴，这种「找到组织」的感觉确实不错，可以鼓励你坚持学习和思考。
《趣谈网终协议》的作者刘超讲的几句话，同样让我印象深刻。
正如刘超所说，如果通过一门课程就能把自己在计算机领域的数学功底给打扎实，那么无疑这笔投资是值得的。
我也学习了下，确实不错，坚持看完课程。
看专栏已经完结啦，所以专门为大伙争取到一个超低价福利：
专栏原价 99元，参团立减 20，
到手仅 79元，仅限 24 小时。
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