1樓：
不知道你說的「演算法方向」具體是指什麼，不同方向需要的數學基礎差別很大，而且工程實踐和學術研究的差別也很大。
如果是現在很火的人工智慧/機器學習演算法，那把高數+線代+概率統計掌握好即可，再上幾門機器學習的網課，基礎知識就完全夠用了，剩下的主要是工程實踐方面的經驗積累。要做學術研究的話則可能深入一些，但需要的數學知識基本也只是上述三門的延伸：連續優化（各種convex/non-covex optimization, XX descent etc），矩陣分析，統計學習理論（也許還有large-deviation theory），之類的。
如果是數值計算方向，例如用計算機解各種微分方程、模擬物理過程等，那「計算方法」（有時也叫「數值計算」）與矩陣計算這兩門是基礎，之前說的連續優化也會用到很多，高階一點還有有限元分析之類的，剩下的就跟你要解決的具體問題有關了：就如你要解微分方程的話總得先知道微分方程是啥。
如果是離散演算法，即那種你在本科演算法課上學過的（DFS/BFS/DP/greedy etc），這是所謂「理論計算機（TCS）」研究的範疇，需要的數學基礎基本就是線性代數和組合數學，再加一點抽代的東西。另外計算複雜性（computational complexity）不好說算不算一門數學，但我覺得是做TCS獨有的一種思維方式，也算在數學基礎裡吧。TCS用到的數學不深，但是技巧性特別強，例如你可以了解一下《Concrete Mathematics》和《The Probabilistic Method》兩本書。
就具體學習方法本身來說，我不建議你抱著「先打好數學基礎再blabla」的想法，因為你會發現基礎是永遠學不完的。個人推薦直接從你感興趣的「演算法方向」的某本教材或者是survey/review開始學習，如果碰到哪個地方用到你不了解的數學知識，再回頭補相應的基礎，而且只要補到你能繼續往下看的程度即可。
準大三計算機專業學生，技術方向是前端，想考研，有這個必要嗎？
閆同學愛王同學 前端怎麼說呢，慢慢的，你肯定還是去後端，聽我乙個師兄說，後端半個月就能掙前端乙個月的錢。說實話，考完研等成績的時候，我還學了一段時間前端，不難，很容易上手，但是需要大量練習，有很多公司都需要大量的前端開發人員，工作應該不難找，除非你想去大廠，那就需要一定的能力了，我是說各個方面的能力...
準大三，計算機專業如何確定工作方向？
merson 感覺怎麼樣啦？我現在也大三了，你和我一樣不喜歡移動開發，喜歡Linux，但是我也不喜歡搞web，想搞硬體但是不懂電路，最後想能走驅動方面試試 逆流的魚elysium 不請自來，狼廠程式猿。樓主既然在實習，應該會清楚，很多時候興趣和工作內容只能是相關，並不會完全匹配。我本人做過前端，做過...
計算機專業大三，自學的前端，html，css，js學的差不多了，就是js框架還沒熟，能出去實習嗎？
行者 建議的話就是把計算機的基礎知識先打紮實，比如說像計算機基礎原理。資料結構演算法。這類的內容學好。接著把js學的紮實一點。另外三大框架中挑乙個去學，就是我建議的話去挑vue。學完vue後去用它去做乙個比較完整的乙個小專案。接著去實習的時候，把你的簡歷和專案帶上。這樣面試官去看你的簡歷的時候，能針...