数学与算法
在接触计算机前，就被N多人告知，计算机和数学关系很大；在网上和MM聊天时，当我自称是学计算机的学生时，对方直接曰：那你数学很强咯~~~ 我只能....汗....
因为当时我刚大一，只学了c语言和高数，我实在看不出c语言和高数有什么关系~~
相信这也是很多刚刚学习计算机、编程的同学的问题
在此我给大家说说我的理解，并不一定正确，但相信一定值得你借鉴
首先要说，计算机不等于编程
如果你学过数据结构和计算机组成原理，你就一定明白，编程，只是计算机行业里的一个小分支，你为什么能编写程序？是因为有人已经把更低端的语言直至硬件系统都做好了而要完成后者，就必须懂数学，因为硬件如何有效地形成系统等一系列底层计算机问题，都是通过一个方法来解决的：抽象成数学模型
既然咱这是c++吧，这就不多说了
再次要说，编程是什么
既然学c++了，就一定听过算法这个词，算法是什么，就是每个等待要被计算机解决的问题的方法，我们编程的过程，永远是先看到问题，然后想出办法（即算法），最后由某种语言来在计算机上实现
由此可以看出，语言固然重要，它是把问题计算机化的唯一手段，但算法才是精髓
你编程语言再NB，如果你不懂算法，那么你永远是计算机行业的蓝领
那些懂算法的人甚至可以不懂任何一门编程语言（据说美国有些计算机教授真的不懂任何一门编程语言，他们都是研究数学然后转到了计算机方向），他们把算法用伪码写好，而你的任务此刻更像是个机器----把人家给你的伪码实现
所以如果你学编程只是玩玩，那没关系，只学语言就好而如果你想真正学计算机，哪怕你只是学直接和代码打交道的专业，那有个很重要的工作你必须去做，就是学计算机专业的数学和算法
对于计算机专业的数学，有最基本的这几门：离散数学、线性代数、概率统计
尤其是第一门，和算法、网络联系相当紧密，同时它又是训练逻辑思维的最佳选择！单纯的编程确实可以锻炼逻辑思维，有助于计算机学习，但如果你想系统地、大幅度地提升你的逻辑思维能力，请去学：离散数学！！
学了这几门课后，如果你有任意一门高级语言的基础，那就可以学数据结构和算法了
把以上的都学了，才算是完成了计算机的基础学习（请注意在此过程中编程语言的用处和地位）
当然我绝对不是在说大家都别学c++了，因为只有你懂一门语言，才能把你的逻辑能力实例化，才能进行数据结构和算法的学习
我只是想说，既然学c++，相信大家的智商都不是问题，既然学了c++，就应该以此为基础，去学习更多的东西~~~~
其实我所说的，就是每个大学计算机专业的大一大二的课程安排....
咱吧不是有个帖子是《学习c++的50条忠告》么，就如此贴中说的，不要浮躁，脚踏实地地学习才是王道！不要迷恋最新技术，好好把c、c++（不是那些把什么都封装好的语言譬如java）学好了，就足够你去学别的课程了
『贰』 数学中都有什么算法啊
定义法、配方法、待定系数法、换元法、反证法、数学归纳法、导数法、赋值法、消去法、定比分离法、比较法、分析法、综合法 ，，，还有很多桑
介里有几个比较详细的哈。。。
一、换元法
“换元”的思想和方法，在数学中有着广泛的应用，灵活运用换元法解题，有助于数量关系明朗化，变繁为简，化难为易，给出简便、巧妙的解答。
在解题过程中，把题中某一式子如f(x)，作为新的变量y或者把题中某一变量如x，用新变量t的式子如g(t)替换，即通过令f(x)=y或x=g(t)进行变量代换，得到结构简单便于求解的新解题方法，通常称为换元法或变量代换法。
用换元法解题，关键在于根据问题的结构特征，选择能以简驭繁，化难为易的代换f(x)=y或x=g(t)。就换元的具体形式而论，是多种多样的，常用的有有理式代换，根式代换，指数式代换，对数式代换，三角式代换，反三角式代换，复变量代换等，宜在解题实践中不断总结经验，掌握有关的技巧。
例如，用于求解代数问题的三角代换，在具体设计时，宜遵循以下原则：（1）全面考虑三角函数的定义域、值域和有关的公式、性质；（2）力求减少变量的个数，使问题结构简单化；（3）便于借助已知三角公式，建立变量间的内在联系。只有全面考虑以上原则，才能谋取恰当的三角代换。
换元法是一种重要的数学方法，在多项式的因式分解，代数式的化简计算，恒等式、条件等式或不等式的证明，方程、方程组、不等式、不等式组或混合组的求解，函数表达式、定义域、值域或最值的推求，以及解析几何中的坐标替换，普通方程与参数方程、极坐标方程的互化等问题中，都有着广泛的应用。
二、消元法
对于含有多个变数的问题，有时可以利用题设条件和某些已知恒等式（代数恒等式或三角恒等式），通过适当的变形，消去一部分变数，使问题得以解决，这种解题方法，通常称为消元法，又称消去法。
消元法是解方程组的基本方法，在推证条件等式和把参数方程化成普通方程等问题中，也有着重要的应用。
用消元法解题，具有较强的技巧性，常常需要根据题目的特点，灵活选择合适的消元方法
三、待定系数法
按照一定规律，先写出问题的解的形式（一般是指一个算式、表达式或方程），其中含有若干尚待确定的未知系数的值，从而得到问题的解。这种解题方法，通常称为待定系数法；其中尚待确定的未知系数，称为待定系数。
确定待定系数的值，有两种常用方法：比较系数法和特殊值法。
四、判别式法
实系数一元二次方程
ax2+bx+c=0 (a≠0) ①
的判别式△=b2-4ac具有以下性质：
＞0，当且仅当方程①有两个不相等的实数根
△ ＝0，当且仅当方程①有两个相等的实数根；
＜0，当且仅当方程②没有实数根。
对于二次函数
y=ax2+bx+c (a≠0)②
它的判别式△=b2-4ac具有以下性质：
＞0，当且仅当抛物线②与x轴有两个公共点；
△ ＝0，当且仅当抛物线②与x轴有一个公共点；
＜0，当且仅当抛物线②与x轴没有公共点。
五、 分析法与综合法
分析法和综合法源于分析和综合，是思维方向相反的两种思考方法，在解题过程中具有十分重要的作用。
在数学中，又把分析看作从结果追溯到产生这一结果的原因的一种思维方法，而综合被看成是从原因推导到由原因产生的结果的另一种思维方法。通常把前者称为分析法，后者称为综合法。
六、 数学模型法
例（哥尼斯堡七桥问题）18世纪东普鲁士哥尼斯堡有条普莱格河，这条河有两个支流，在城中心汇合后流入波罗的海。市内办有七座各具特色的大桥，连接岛区和两岸。每到傍晚或节假日，许多居民来这里散步，观赏美丽的风光。年长日久，有人提出这样的问题：能否从某地出发，经过每一座桥一次且仅一次，然后返回出发地？
数学模型法，是指把所考察的实际问题，进行数学抽象，构造相应的数学模型，通过对数学模型的研究，使实际问题得以解决的一种数学方法。
七、配方法
所谓配方，就是把一个解析式利用恒等变形的方法，把其中的某些项配成一个或几个多项式正整数次幂的和形式。通过配方解决数学问题的方法叫配方法。其中，用的最多的是配成完全平方式。配方法是数学中一种重要的恒等变形的方法，它的应用十分非常广泛，在因式分解、化简根式、解方程、证明等式和不等式、求函数的极值和解析式等方面都经常用到它。
八、因式分解法
因式分解，就是把一个多项式化成几个整式乘积的形式。因式分解是恒等变形的基础，它作为数学的一个有力工具、一种数学方法在代数、几何、三角等的解题中起着重要的作用。因式分解的方法有许多，除中学课本上介绍的提取公因式法、公式法、分组分解法、十字相乘法等外，还有如利用拆项添项、求根分解、换元、待定系数等等。
九、换元法
换元法是数学中一个非常重要而且应用十分广泛的解题方法。我们通常把未知数或变数称为元，所谓换元法，就是在一个比较复杂的数学式子中，用新的变元去代替原式的一个部分或改造原来的式子，使它简化，使问题易于解决。
介里LL没有说很详细桑，，，，内啥简便算法我也一起说了桑丶
乘法交换律，乘法分配律，加法交换律，加法结合律，乘法分配律，
『叁』 数学思维与算法。
数学是抄一门工具性很强的科学袭，它与别的科学比较起来还具有较高的抽象性等特征。起初是计算机科学工作者离不开数学，而数学工作者认为计算机对他们可有可无，但是现在是互相都离不开对方了，计算机也提高了数学工作者在人们心目中的地位，大部分的数学工作者开始认识到计算机的重要性，并越来越多地进入到计算机领域发挥作用。但是随着人工智能、GPS（全球定位系统）等飞速的发展和计算机运算性能飞跃性的提升，计算机的优势越来越深入到思维领域，于是计算机将高深的数学理论用到实际中来，十分有效地解决了许多实际问题，例如著名难题四色问题就是被计算机证明的。问题的求解过程中有许多具有实用价值的数学分支如分析几何、小波分析、离散数学、仿生计算、数值计算中的有限单元方法等。它让人们知道计算机程序设计结合的就是数学知识和数学思想。
『肆』 数学建模和算法是一个概念吗他们之间究竟是什么关系
数学模型就是对于一个特定的对象为了一个特定目标，根据特有的内在规律，做出一些必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到的一个数学结构。数学结构可以是数学公式，
算法
、表格、图示等。
所以算法只是数学建模中的一部分
『伍』 数学与计算机算法有什么关系
从简单的计算来说，数学是十进制的，而计算机是通过二进制的，也就是先把数字用二进制转换，通过计算再转换回来
『陆』 计算机的算法设计和数学的算法设计有什么不同
个人抄觉得微积分与袭算法没啥个关系吧，我同级的那些算法大神上高数时都纷纷逃课了。算法，就我知道，主要是要用到离散数学，组合数学之类的，或许还有其它，这些应该比微积分简单吧。当然，没学过也没啥个所谓，因为我自学算法之前也压根没学过这类数学，这类数学只不过使你学算法时轻松一点，当然直接没基础学算法会让人痛苦到死
『柒』 算法与数学问题解法的区别与联系 详细回答 谢谢
算法是解决问题的方法（具体到程序编制就是解决问题的步骤）,而数学问题就是用数学建立模型实现这些步骤.
『捌』 编程 和 数学 的关系是什么
数学是基础学科，有丰富的数学基础可以对理解编程中的逻辑有帮助。
编程对不同的人有不同的意义：
对于一般的程序员就是代码的产出和可运行程序（数学在这里面并不是特别重要，更重要的是对各种框架的理解、熟练掌握、设计模式等）。
对于算法工程师来说，数学就很重要了（例如机器学习，密码学，计算机图形学等，当然这个对题主来说还太遥远）。
题主说的函数实际上就是为了实现目的的一种封装形式，而递归只是在函数中调用自身（当然需要终止条件）。
(8)数学与算法扩展阅读：
编程的核心是什么，总结起来就是编程思想和逻辑算法，编程思想需要不断的总结归纳，框架思想也是编程思想的一种，需要从千千万万的代码逻辑种抽象出解决问题的方案或者框架。
说的通俗一点就是解决问题的能力，问题也是分为很多种，有直接简单的问题，有长期复杂的问题，也有未来还没有发生的问题，解决方案有直接的办法，也有通过设计框架来解。
所以格局低一点的人可能就是着重眼前实际问题的解决，格局高的人就会想着设计一个框架也就是业内常说的轮子来规避类似问题的发生，这就是普通程序员和顶级高手的差距，出发点和格局都不在一个步调上。
至于具体解决问题的模式设计，就会涉及到逻辑算法，简单的可能非常容易理解，复杂一点或者多种组合了基本上就需要用到数学知识了，所以只有认识到这一层面才会觉得数学这东西对于编程显得特别重要。
特别针对一些复杂问题或者解决根本问题上，由于自身条件或者所处的工作岗位决定，有些程序员甚至一辈子都不会接触到，但并不意味着不存在，数学对于编程逻辑的重要性不言而喻。
不管是分析解决问题，还是喜欢从更大的格局来解决问题，不要小瞧数学对编程的影响，虽然不是每个编程角落都能和数学扯上关系，但对于重要场景一定不会缺席，但也没有必要为了学习编程专门去学一遍数学，如果是在校学生看到可能意义会更加重大一些。
所以讲数学逻辑好的人，学习编程是有一定优势的，喜欢逻辑推理的人从骨子看是非常适合做一名优秀的程序员，当然真的优秀，还需要发自内心的热爱。
参考资料来源：
知网论文-数学算法对计算机编程优化的分析与研究
『玖』 编程与数学的关系是什么
数学是一门工具性很强的科学，它与别的科学比较起来还具有较高的抽象性等特征。起初是计算机科学工作者离不开数学，而数学工作者认为计算机对他们可有可无，但是现在是互相都离不开对方了，计算机也提高了数学工作者在人们心目中的地位，大部分的数学工作者开始认识到计算机的重要性，并越来越多地进入到计算机领域发挥作用。但是随着人工智能、GPS（全球定位系统）等飞速的发展和计算机运算性能飞跃性的提升，计算机的优势越来越深入到思维领域，于是计算机将高深的数学理论用到实际中来，十分有效地解决了许多实际问题，例如著名难题四色问题就是被计算机证明的。问题的求解过程中有许多具有实用价值的数学分支如分析几何、小波分析、离散数学、仿生计算、数值计算中的有限单元方法等。它让人们知道计算机程序设计结合的就是数学知识和数学思想。
软件编程是基于数学模型的基础上面的，所以，数学是计算机科学的主要基础，以离散数学为代表的应用数学是描述学科理论、方法和技术的主要工具。软件编程中不仅许多理论是用数学描述的，而且许多技术也是用数学描述的。从计算机各种应用的程序设计方面考察，任何一个可在存储程序式电子数字计算机上运行的程序，其对应的计算方法首先都必须是构造性的，数据表示必须离散化，计算操作必须使用逻辑或代数的方法进行，这些都应体现在算法和程序之中。此外，到现在为止，算法的正确性、程序的语义及其正确性的理论基础仍然是数理逻辑，或进一步的模型论。真正的程序语义是模型论意义上的语义。于是软件编程思想运行的严密性、学科理论方法与实现技术的高度一致是计算机科学与技术学科同数学学科密切相关的根本原因。从学科特点和学科方法论的角度考察，软件编程的主要基础思想是数学思维，特别是数学中以代数、逻辑为代表的离散数学，而程序技术和电子技术仅仅只是计算机科学与技术学科产品或实现的一种技术表现形式。
（一）数学在计算机领域的发展
如今形形色色的软件，都与数学有必然的联系，它们相互相成。例如，逻辑学在学科中的应用从早期的数理逻辑发展到今天的程序设计模型论；数学在学科中的应用从早期的抽象代数发展到今天的图形学、工程问题方面；几何学的应用从早期的二维平面计算机绘图发展到今天的三维动画软件系统，并在与复分析的结合中产生了分形理论与技术；在游戏、图形软件开发中引用了线性代数中大量的坐标变换，矩阵运算；在数据压缩与还原、信息安全方面引入了小波理论、代数编码理论等。
（二）软件编程的思维定式
软件编程的思维定式决定了一个人编程的水平，在编程过程中，数学思维清晰，编写出来的程序让人耳目一新。结合教学，通过调查分析，了解到超过85%的学生，他们在编程时是根据语法而编写程序，完全脱离了软件编程的思维，这种思维定式使得他们编写的程序相当糟糕，没有一点逻辑。
之所以造成这种软件编程的思维，是因为他们平时对数学思维的培养不够重视。很多学计算机的学生想：学高数，这有什么用？学线性代数有什么用？学离散数学，有什么用？于是他们很少去上这些课，马马虎虎，整天闷在寝室里，玩玩游戏，装装软件，看看C语言。只知道概率问题和矩阵知识在其它课程上起到了互补作用，学的不是很深。但是当他们看到<<数据结构和算法>>时，感到其中的内容对他们而言感觉相当的艰涩难懂，这时他们就隐约感觉到了数学思维的作用了。在此之前，他们不仅荒废了大学的高等数学,连初中的初等数学也忘的好多，当他们进行高抽象思维时，确实感觉自己的思维已经很迟钝了。学计算机的学生之所以觉得《数据结构》这门课程很难，就是因为他们的数学思维锻炼的不够！其实生活中有很多这样的例子：对于一个刚毕业的，编应用软件的大学生，在编程中用到《线性代数》的矩阵时，恐怕便会想,在大学把线性代数学好就好了；当在程序中用到动态链表、树时，恐怕也会想“在大学时花点时间去学《数据结构》，会多么的有意义”；当学数据结构时，恐怕也会想“学《离散数学》时为什么要逃那么多的课，要不然学离散的时候就会很轻松”。所以数学思维不够，在软件编程会有很多的疑虑，显的有点缩手缩尾，而且写的程序也不够健全，缺乏逻辑。
（三）软件编程与数学思维的融合
很多专业人士觉得数学和软件编程能力就像太极和拳击,软件编程能力很强就好比出拳速度很快很重,能直接给人以重击；数学很好的话就好像一个太极高手,表面上看没有太大的力量但是内在的能量是更强大的，但是好的拳击手是越年轻越好,而太极大师都是资历越深越厉害。所以数学是成就大师的必备能力，虽然很多学生看上去感觉没有什么用途,但是到了一定的水平之后就会体会它的力量了。
『拾』 算法和普通数学公式的主要区别是什么
算法：在不同的领域的含义是不同的。但基本上都是指数据处理方面的思想方法。数学公式只是特指在某一应用方面的计算规律。