1樓：
我的觀點是，不能。學演算法數學一定要好，否則大部分演算法無法深刻理解，題目就算寫出來了，下次也很容易犯錯。此外，尤其像貪心，動態規劃，數學不好的話這兩類題非常容易懵。
2樓：圖靈教育
也許你忘記了，也許很多人都忘記了，演算法，本來就有接近遊戲的一面。
演算法是計算或解決問題的步驟，也是達成特定目標的步驟。而遊戲的過程也是按規則完成任務，達成目標的過程。
舉個例子，遊戲室裡總能見到的漢諾塔，你小時候玩到了第幾環？每次只能移動乙個圓盤，小圓盤一定要在大圓盤的上面。把所有圓盤從最左邊移動到最右邊，你就贏了。
其實無論有多少環，你都可以贏得這個遊戲，秘訣就是遞迴演算法
再舉個例子，你有沒有和小夥伴在紙上比賽過走迷宮？誰先走通誰就贏了。這正是演算法裡十分常見的路徑查詢問題。
如果現在重走迷宮，你會用哪種方法呢？
是廣度優先搜尋、深度優先搜尋？也許你會覺得這些都太簡單了，你已經掌握了狄克斯特拉演算法。那麼A*演算法呢？你會不會？
還有，為了不讓老師和家長發現你們要搗蛋，你有沒有試過和鄰居家那小子打暗號？你們的暗號是怎麼約定的？怎麼防止大人發現解開暗號的辦法呢？
從演算法的角度看，這就是最典（jian）型（lou）的安全和加密問題。
演算法，本來就是充滿童真的，是妙趣橫生的。它是程式的骨骼，也是好奇心的彩蛋。學透乙個演算法就該像玩遊戲玩到通關一樣，是乙個單純而快樂的過程。
如果你擔心自己數學不好理解不了演算法，如果你想從遊戲開始學習演算法。那麼你一定不能錯過《我的第一本演算法書》。
3樓：Thinkgamer
題主描述的演算法應該是資料結構相關的演算法，典型的leetcode場景。如果僅限於這個場景下的話，數學不一定要學好，一些常見的知識點知道就行了。
但我們通常意義上講的演算法則是AI背景下的演算法，比如：決策樹中的熵，梯度提公升決策樹中的梯度和求導，神經網路中的反向傳播等。這種演算法則對數學要求較高，至少比題主描述的演算法要高很多。
演算法與數學
最後說乙個真實的例子：北京有乙個70歲+的老奶奶，依舊每天堅持學數學，原因是為了保持和提公升自己理智、清醒！
4樓：孫悅禮
如果把程式設計只是當做乙個程式化自動化的機械人，來幫人完成某個任務，那可能只是初級的軟體水平。
市面上自動化的軟體硬體非常多，舉一些機械人的實物來做例子吧。市面上各種自動料理機、自動洗澡機、掃地機械人都屬於自動化的智慧型裝置。如果只是通過演算法實現來完成任務，那這些產品可能差了些競爭力，多的是Geek感，少了架構思想，就是如何讓它不僅給使用者帶去極佳的體驗，也要能在技術層面方便的進行後期維護。
說實話，做好這個工作，你就需要學習非常多的知識，社會學、經濟學、心理學都可以給你帶來不一樣的驚喜。
具體提到演算法，其實可以分三個層次——
第一層類似數學演算法，它是用來解決問題的方式，比如路由演算法、排序演算法。
第二個層是快速演算法，也就是需要根據計算機硬體的特性，對第一層演算法進行優化，使得一些原本無法進行計算的演算法可計算，其實計算機計算sin，cos都是使用泰勒級數展開的，所以泰勒級數是很典型的第二層演算法。
第三層則是根據具體的硬體架構進行優化，比如某款產品使用的晶元特性，對它的效能進行再次挖掘。
問題問的是，數學學不好可以寫演算法嗎？只談第一層演算法當然也沒錯，但是其實忽略了後兩層更關鍵的東西，實際上沒有其他兩層，很多一層演算法沒法實現，也無法思考到足夠深層的機制。
對於我的研究工作而言，演算法主要體現在工程和統計。通過有限元演算法，獲得不同結構在不同環境下的受力分布，這其中少不了矩陣、立體幾何、向量運算等基礎知識。使用python或者R也都只是語言，核心的還是統計的原理和函式用法，為的是完成基本的資料分析和資料視覺化。
所以對我來說，目的比工具更重要，演算法可以替代，數學、物理等基礎知識，無法替代。
5樓：某個某人
我覺得吧，單純說「數學不好」很難掂量。
如果你是「數學知識差」但「數學能力強」，學這個完全沒有問題；
但如果你是「數學能力差」但「數學知識強」，就真的很費勁了。
比如說有一位數學天才，並且在上初中。由於他是天才，所以「數學能力」強，但又由於他在上初中，「數學知識」弱。跟他講微積分什麼的他不會懂，但內在實力吊打一般學過微積分的大學生。
6樓：一尾沉舟
我吧，數學成績從來沒有及格過，150分的卷子能考個位數，看到數字就頭疼的那種。
現在為了餬口，能從早到晚對著幾百頁的資料面無表情地頭疼。
你只是還沒被生活壓迫過。
7樓：AndreaBocelli
那得看你的決心了。
這個作者的數學簡直就是渣了，可是為了實現專案的效能規格，重寫了python提供的向量取樣函式。
AndreaBocelli：高效能組合數向量取樣方法
8樓：一坨大黃醬
個人覺得要看方向。
比如要做dsp或影象視覺處理等需要大量訊號和資料交換的程式，需要數學非常好。
但如果只是在應用層，網際網路或應用程式開發等等，應該不太需要數學。
9樓：哞哞叫的龍
一般數學不好只有兩種可能，一是和數學相關的教育不足，第二種是邏輯思維比較弱。
如果是第一種，恭喜你，你學演算法沒問題。如果是第二種，建議還是別折騰了。
這兩種我都見過很多，第一種的學歷可能不高，但一點就透。
第二種真的沒辦法，確實是怎麼帶都帶不出來。
10樓：小陳斌
演算法有很多，如果是在我做的導航演算法領域，數學是非常關鍵的。概率論，估計論，統計學，矩陣論這四門課是基本知識，當然了微積分我是預設你會的，畢竟本科基本都要上這門課吧。我還看見有用凸優化的，我也有學空間向量最優化。
不過這個好怎麼定義我就不清楚了，我覺得能看得懂書，理解得了書的意思，關鍵的公式自己能推導出來就OK了吧，畢竟深入研究數學不是我們的目的，那樣的工作留給數學系的人做就好。
11樓：郭氏
個人見解，數學，屬於演算法中，在單純的數字運算中，利用演算法和加法，可以做出其他的運算子，加減乘除，次方對數，都可以用加法做出來
12樓：劉暢
我很奇怪，是什麼給了有些答主管高數概率論什麼的就叫」「數學」的勇氣。。高數是所有理工科的基礎課，難不難你心裡沒點數嗎
你們那種所謂的數學不好就能學好的演算法，和大牛們說的需要高階數學知識的演算法，那是一回事麼。。
13樓：
我是學數學的，搞優化演算法的，純理論研究。今年找工作發現，圖樣，人家要求的是實現，不是你基礎好不好，所以，沒有人要我。現在在惡補統計跟py，希望真的如大家所擔憂的一樣，數學不好做不了演算法，這樣我還有點機會找個演算法的工作
14樓：JennyVenus
要看什麼演算法，排序？查詢？這些努力就能掌握大部分知識點
如果更複雜的，資料處理呢？安全演算法呢？就必須有數學基礎以及專業知識
15樓：宇佐見蓮子
1. 實際作用
所謂演算法就是解決問題的方法，資料結構就是儲存一種資料的方法。目前已有的演算法和資料結構，都是為了想要計算實際生活中的一類問題這一需求，被人們發明和總結出來的。學好演算法和資料結構，至少能讓你面對乙個你想解決的問題時知道該如何計算，或者分析它能不能計算。
重要性不言而喻。
2. 面試
實際工程問題也是問題，由於有了1，所以對你設計解決問題方法的能力很看重。站在巨人的肩膀上，就算你很聰明，那也要去了解已經有的對一些問題的方法，問題是有模式的，從已有模式去開發新的模式。
3. 和數學
一定要補。
首先，演算法與離散數學是分不開的，以至於邏輯演算和抽象代數。一味的背會幾個演算法是無法建立思維的，要把它們其中代表的抽象本質提取出來。比如最簡單的排序問題，它就是將乙個輸入的狀態轉化為目標狀態的過程，可以把它看作乙個狀態空間。
再比如和演算法和矩陣，影象處理中的有些演算法涉及到求解矩陣穩態，這就牽扯到例如perron定理等一大票矩陣分析內容。
再比如說演算法與微積分，最簡單的例子就是bp神經網路，大量用到偏導數進行引數修正。
還有傅利葉變換與訊號處理，小波變換神經網路等等等等...
4. 數學忘了
電腦科學某種意義上講就是數學。除了上面提到的，數學中的圖論，概率論，拓撲學，都可以應用到某一方面問題的計算中。這些東西不一定都精通，但是至少基礎要紮實，數論不過關的話乙個分塊矩陣乘法的下標條件都得折騰半天。
遇到自己想要解決的問題時，先把它抽象化，然後去找數學幫幫忙。這樣的做法又快又好。
16樓：
如果想參加競賽的話必須學會遞推式和遞迴數列，還有aabb，點到直線距離公式和求線段區間，還有行列式牛頓迭代法，二次方程必須會解!!
17樓：材又傅
數學不好分兩類：沒學好（有能力沒努力）和學不好。
學好演算法和學演算法也有程度之分。
產生乙個兩兩組合：
沒學好數學可以學會一些演算法，
沒學好數學，若把數學補上，可以學好演算法，
學不好數學只能學會一些演算法，
學不好數學不能學好演算法。
切記：數學是演算法的靈魂。解決數值問題（如機器學習等）的演算法，要用到微積分，線代，概率論，復變等。解決非數值問題（如地圖尋路等），要用到線代，離散等。
18樓：
學演算法首先邏輯思維要強, 邏輯思維從哪來? 數學基礎啊. 數學基礎從哪來? 首先你自己得沉下心學習乙個才能知道自己能到達什麼程度.
對大多數人來說 ,學習的熱情 + 耐心是最重要的. 後期靠天賦 .
但是看樓主提的問題, 我怕是沒有這個熱情和耐心.
19樓：巨貓的鏟屎官
高中後到工作第四年就再沒學數學，到第十年莫名其妙成為半百演算法團隊領導。個人觀點數學是演算法工程師入門條件，尤其是今天優秀畢業生那麼多的情況下，但要能獨當一面更多考察的是如何理解資料本身、業務，並建立之間的聯絡以及如何有效的進行溝通。
ps：考慮到我部基礎學科的學霸們已經太多，多希望再來十幾個工程能力爆表的演算法工程師啊....產品我也要....
20樓：郭子安
你說的是資料結構方面吧，是一些後端基礎，這些是計算機系學生都要學習的東西，跟真數學關聯不大（起碼我高數掛了，但計算機用的數學是沒有任何問題的）作為乙個學渣，看個夾逼定理都看得頭暈，但什麼篩選，排序是沒有任何問題的。數學這東西在初級可能沒什麼卵用，但想上級數可能需要吧。這個其實我也不是很清楚。
我只是個初級渣渣前端。
只能說，計算機這樣的東西，學了總沒錯。只要一日在工作，總有一天可能用得上。
至於為了應試，這些東西你去刷刷題，差不多的了。
數學不好 能學會計嗎？
風雲過 只要有初中數學的基礎就沒問題，初級中級最多用到平方，開根號，插值法，解方程。太深奧的數學知識可以戰略性放棄，基本不考，所以沒問題。 皓月涼涼 我就是數學不好，我的專業不是會計，是在工作當中自學的。只是做一名記帳會計的話與數學好不好沒有多大的關係的。但如果要做到總監之類的很高職位，甚至想在會計...
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slunker 因為數學，尤其是高階一些的數學，舉例來說就是脫離了日常需要的數學，根本和現實無關，完全是自稱體系的理論，通俗來講是乙個完整的框架，這個框架不需要你引入你的生活中的檢驗，你也不會將它們帶入你的生活，所以相比而言，在一定的程度上，在數論這種難度下，數學算是乙個比較好學的學科。但是物理不一...
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碧咩 前幾天我讓我兒子做了一套高考二模，基本上有一百十幾分。他9周歲。新概念1234，除了4最後十幾課，其他都背完了。不知道你現在是幾年級，如果臨近高考了，那就死命刷題吧。聽力肯定是可以短時期提分的。完形更多時候靠語感了。多去聽一些網盤課。總結經驗，提分應該還是很快的。加油。 我和春風在等你 聽力不...