『壹』 数学之于编程重要呢还是不那么重要
数学之于编程是否重要这个问题，第一感觉会觉得很重要，然后很多人会说，数学在编程上实际上用得很少！所以我们认真的讨论一下，数学对于编程到底有多重要。
首先，“编程”是一个很泛的概念，“编程”这件事对于各个人有不同的意义、
对一般码农来说，编程略等于用户需求实现的过程，写出能运行的代码或者软件就算达到了目的。
编译工具开发的
“天才”级程序员而言，编程几乎等于算法，谈编程几乎等于谈算法。
对开发编译工具的人来说，编程就是编写合符语法的字符串，通过编译器生成能正确执行的程序。
对各种计算机应用领域研究（计算机图形学、计算物理、机器学习、密码学……）的人来说，编程就是实现各种实验的工具。当然有一些部分最终也可能成为应用软件。
编程是计算机科学的子集。而计算机科学涉及的数学很多，以计算机所有分支（计算机图形学、计算物理、机器学习、密码学……）涉及的数学来说明编程需要很多数学，似乎并不洽当。
我尝试单纯从一般编程的情况，列出当中与数学的相关性。
许多编程的构成部分，如整数、实数、变量、常量、运算符、函数、参数、布尔运算等，都是沿自数学上的概念／名字。但在编程中，我们要知道它们和原来的数学概念不一样的地方。
例如，由于计算机只能表示有限的数字，所使用的整数只能是整数集的有限子集，并可使用同余算术。同理，计算机也不能表示实数集，通常是使用浮点数或定点数这些有限子集。编程中的纯函数基本上与数学中的函数概念相同，可以用上单射、满射、双射、反函数学数学概念。
有一些编程的构成部分使用了编程专门的术语，但实际上和数学的概念几乎一样。例如
一维数组（1D array） -> 矢量（vector）／多元组（tuple）
二维数组（2D array）-> 矩阵（matrix）
另外，大部分编程语言不直接支符号计算（symbolic calculation），而只是对表达式进行求值（evaluation）。
在很多场合，编程需要使用到算法，而算法涉及很多数学。但除算法以外，在一般的编程中，我想到涉及数学的部分并不多。
编程时除了考虑正确性及性能，还要考虑很多软件工程上的因素，如内聚性、耦合性、可读性、可扩展性、可测试性等。一般编程需要一些基本的数学知识，但说「编程就是数学」并不洽当。
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补充：几年前读《Elements of Programming (豆瓣)》时，就因数学基础不好读不太懂，然后就去学抽象代数。不过这本书谈及的内容是否对编程很有帮助，就是见仁见智了。
『贰』 数学思维和编程哪个更好
1. 编程所需要的很多能力和数学是相通的。比如逻辑思维、模式识别等。再往深里说，编程的核心是算法，而算法的核心也是数学。现在的机器学习会大量的用到算法，其本质还是数学模型计算问题。
2. 编程能够帮助孩子更好地理解数学抽象概念。对于许多中小学生来说，数学概念太抽象。孩子们可以通过编程，将抽象的数学概念转化为看得见的、会动的图像。
例如数学中最常用的函数，书本上的概念理解起来很抽象，如果通过编程，我们就可以在计算机上展示出来。
3. 编程能够强化孩子的数学能力。如果孩子想用代码建造飞机，那就要用到各种各样的数学知识，并且还要调用抽象思维的能力。
『叁』 学人工智能好还是学编程好
当前人工智能和软件开发都是不错的学习方向，到了大二的学生可以根据自身的能力特点和兴趣爱好来进行选择。如果数学基础比较扎实，同时又比较喜欢程序设计，那么可以重点考虑一下人工智能方向。
人工智能当前受到了广泛的关注，随着人工智能平台陆续开始落地应用，未来不仅IT互联网行业需要大量的人工智能专业人才，传统行业领域也会需要很多人工智能人才，以促进行业领域的创新和发展。在5G通信和新基建计划的推动下，相信人工智能未来的发展前景还是非常值得期待的。
本科阶段选择人工智能方向会有相对比较大的学习压力，需要学习的内容也会相对比较多，同时还需要重视动手实践能力的提升，比如基于人工智能平台进行行业应用场景开发等等。目前人工智能平台多以计算机视觉和自然语言处理为依托来进行技术生态扩展，所以本科阶段也应该重点关注一下这两个领域的相关知识，尤其是开发知识。
长期以来，人工智能领域的人才培养一直以研究生教育为主，随着人工智能技术逐渐从研发向应用过渡，行业领域会释放出大量的应用型人才的需求，不仅需要高端应用型人才(专硕)，同时也需要大量具有初级研发能力的普通应用型人才，所以未来本科生学习人工智能方向，也会有一个比较好的就业预期。
从专业方向来看，计算机网络、嵌入式和人工智能这三个方向都是不错的选择，各自的发展空间也都比较大，学生在选择具体方向的时候，要考虑到自身的知识结构、能力特点和兴趣爱好，另外还需要考虑到不同方向的行业现状，以及学校自身的教育资源分配情况。
从技术的发展趋势来看，人工智能方向是当前的热点，在工业互联网、5G和新基建计划的推动下，人工智能领域会逐渐释放出大量的发展机会，而且当前人工智能领域的人才缺口也相对比较大，所以选择人工智能方向会有一个比较好的发展前景。但是，长期以来人工智能领域的人才培养都是以研究生教育为主，而且人工智能本身的知识体系非常庞大，所以本科生选择人工智能方向还是具有一定挑战性的。
『肆』 想学编程，学哪个比较好
想要从事计算机编程，做一个程序员的话，最主流的后端编程语言就是学习java Python或者go。
如果是业余兴趣建议学Python，和C++，后者更有难度，不过不要都学，容易混淆。
学编程的话，我建议选择Java，原因如下：
1）世界上最受程序员欢迎的编程语言Java语言从出现到今天已经发展了29年。
在这29年中，产生了无数与Java相关的产品、技术和标准，大量的开源框架和组件为Java程序员提供了快速构建大型企业应用程序项目的标准构建块。
2）企业最热衷的编程语言由于Java易于学习、安全、可移植和跨平台，并且提供了大量的开源框架和组件，因此很容易建立大规模的企业应用程序项目。
因此，政府组织、事业单位和大型企业都倾向于使用Java来开发信息系统，企业对人才的需求也是巨大的。
3）学习Java高薪没有问题
4）学会java,不但容易找到工作，钱赚的也多。
Java工程师是世界上对软件工程师的最大需求，尤其是Java高级工程师，平均年薪在25W-50W之间，Java架构师的年薪为80W，选择Java，高薪没问题！
『伍』 现在设计专业和编程专业哪一个更好一点
这两者方向不同，没有说谁比谁更好点，主要还是看自身喜欢什么，设计专业就是还是需要学习者有一定的审美和美术功底，编程专业没有要求那么多，但是英语和数学更好的人学习起来可能会更占优势一点。
从就业来看，目前设计专业就业比较饱和，但是高端人才还是需求量很高，编程专业来说，就业整体来说没有设计专业那么饱和，需求一直都很高。所以如果只是考虑就业那肯定是编程专业更好点。
『陆』 想学习编程学哪个比较好呢
学习软件编程主要学习的课程有，c，c++,java程序设计,python程序,html网页编写,css层叠样式,javascript脚本,jquery库。这些都是主要学习课程，课根据自己的学习自行选择。下面是部分学习知识点，希望能帮你。
1.确保堆栈上至少有 n 个额外空位。如果不能把堆栈扩展到相应的尺寸，函数返回假。 失败的原因包括将把栈扩展到比固定最大尺寸还大 （至少是几千个元素）或分配内存失败。 这个函数永远不会缩小堆栈；
void lua_close (lu a_State *L);
2.销毁指定 Lua 状态机中的所有对象（如果有垃圾收集相关的元方法的话，会调用它们），并且释放状态机中使用的所有动态内存。 在一些平台上，你可以不必调用这个函数， 因为当宿主程序结束的时候，所有的资源就自然被释放掉了。 另一方面，长期运行的程序，比如一个后台程序或是一个网站服务器， 会创建出多个 Lua 状态机。那么就应该在不需要时赶紧关闭它们。
lu a_compare
比较两个 Lua 值。 当索引 index1 处的值通过 op 和索引 index2 处的值做比较后条件满足，函数返回 1 。 这个函数遵循 Lua 对应的操作规则（即有可能触发元方法）。 反之，函数返回 0。 当任何一个索引无效时，函数也会返回 0 。
3.连接栈顶的 n 个值， 然后将这些值出栈，并把结果放在栈顶。如果 n 为 1 ，结果就是那个值放在栈上（即，函数什么都不做）； 如果 n 为 0 ，结果是一个空串。 连接依照 Lua 中通常语义完成（）。
lua_
从索引 fromidx 处复制一个值到一个有效索引 toidx 处，覆盖那里的原有值。 不会影响其它位置的值。
l ua_createtable
4.创建一张新的空表压栈。 参数 narr 建议了这张表作为序列使用时会有多少个元素；参数 nrec 建议了这张表可能拥有多少序列之外的元素。 Lua 会使用这些建议来预分配这张新表。 如果你知道这张表用途的更多信息，预分配可以提高性能。 否则，你可以使用函数
lua_mp
把函数导出成二进制代码块 。 函数接收栈顶的 Lu a 函数做参数， 然后生成它的二进制代码块。 若被导出的东西被再次加载， 加载的结果就相当于原来的函数。 当它在产生代码块的时候， lua_mp 通过调用函数 writer （r ） 来写入数据，后面的 data 参数会被传入 writer 。
5.如果 strip 为真， 二进制代码块将不包含该函数的调试信息。
最后一次由 writer 的返回值将作为这个函数的返回值返回； 0 表示没有错误。
该函数不会把 Lua 函数弹出堆栈。
希望能帮到你，谢谢！
『柒』 学习编程好不好
不好学。未来发展十分不错。
1、编程的课程比较抽象。
编程是依靠计算机进行运算，并最终得到相应结果的过程。需要将解决的问题思路、方法和手段让计算机能够根据人的指令一步一步去工作，完成某种特定的任务。这种人和计算体系之间交流的过程就是编程。编程的课程比较抽象，理解起来会有点困难。
2、编程更倾向于实操。
计算机专业的人对编程更有发言权，编程的理论性东西居多，但实际上阵时，全靠实际操作。所以如果没有老师从旁指导，很难理解为什么代码要这样写？
3、编程学习需要花费时间。
计算机专业的学生学习编程会稍微轻松一些。但是计算机零基础的人，建议先买本《计算机组成原理》或者《微机原理》看看，了解下计算机的体系结构。学习一门技术，需要花费长时间的心思和精力。
随着互联网和移动互联网的发展，企业对于程序员的需求量也越来越大。编程的前景还是非常好的。