做算法需要哪些數(shù)學(xué)知識(shí)？這是什么樣的算法。例如，大數(shù)據(jù)需要概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)的知識(shí)。機(jī)器學(xué)習(xí)：線性代數(shù)、數(shù)值分析、優(yōu)化、概率論、隨機(jī)過程等密碼學(xué)：線性代數(shù)、抽象代數(shù)、代數(shù)幾何等圖形和圖像處理、視覺分析、

做算法需要哪些數(shù)學(xué)知識(shí)？

這是什么樣的算法。例如，大數(shù)據(jù)需要概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)的知識(shí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)：線性代數(shù)、數(shù)值分析、優(yōu)化、概率論、隨機(jī)過程等

密碼學(xué)：線性代數(shù)、抽象代數(shù)、代數(shù)幾何等

圖形和圖像處理、視覺分析、游戲引擎：將使用線性代數(shù)和空間幾何知識(shí)。

許多其他算法可分為離散數(shù)學(xué)，包括圖論、組合數(shù)學(xué)和其他雜項(xiàng)方法。這一類很有代表性。很多工程問題不涉及具體的數(shù)學(xué)知識(shí)，而是依靠邏輯分析影響問題的因素和環(huán)節(jié)，根據(jù)實(shí)際情況做有針對(duì)性的處理。通常有必要列出所有可能的場(chǎng)景類別，分別檢查它們，或者進(jìn)行一些權(quán)衡。典型的是運(yùn)籌學(xué)中的排隊(duì)論和其他調(diào)度優(yōu)化算法。

要成為算法工程師需要學(xué)哪些專業(yè)？

學(xué)哪個(gè)專業(yè)太容易了

如果數(shù)學(xué)和英語好一點(diǎn)，我就不麻煩了。這是最基本的

對(duì)于阿里這樣的大公司來說，你至少需要985或者211所名牌大學(xué)

你可以問我關(guān)于電腦的問題

我會(huì)定期更新視頻科學(xué)

數(shù)學(xué)對(duì)于電腦算法編程非常重要。我將主要從以下兩個(gè)方面來解釋為什么它如此重要

數(shù)學(xué)和算法編程需要很強(qiáng)的邏輯思維能力。程序代碼的邏輯結(jié)構(gòu)、連接方式和處理方式需要較強(qiáng)的邏輯思維能力。如果你學(xué)好數(shù)學(xué)，有很強(qiáng)的邏輯思維能力，你通常會(huì)對(duì)算法編程有更深的理解。

這應(yīng)該是為什么數(shù)學(xué)和算法編程更相關(guān)的一個(gè)重要原因。無論是計(jì)算機(jī)的底層還是底層，數(shù)學(xué)知識(shí)都處處體現(xiàn)。例如，計(jì)算機(jī)底層的二進(jìn)制、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的梯度求導(dǎo)、SVD分解、張量分解、PCA特征值、優(yōu)化問題、密碼學(xué)的大數(shù)分解、概率圖模型等都與數(shù)學(xué)有著密切的關(guān)系。我舉兩個(gè)例子來實(shí)現(xiàn)

代碼實(shí)現(xiàn)如下

代碼比（float）（1.0/sqrt（x））快4倍，計(jì)算性能有了質(zhì)的飛躍。為此，專門有一篇論文《快速平方根逆》來解釋這段代碼的數(shù)學(xué)原理。感興趣的同學(xué)可以找這篇文章學(xué)習(xí)。

如果不直接使用數(shù)學(xué)知識(shí)和搜索，時(shí)間復(fù)雜度為O（n），效率較低，很難按照目前的計(jì)算機(jī)水平進(jìn)行計(jì)算。如果我們知道Brahmagupta–Fibonacci恒等式、Pollard-Rho分解法、二次同余方程的解、歐氏除法等數(shù)學(xué)知識(shí)，那么求解這個(gè)問題的時(shí)間復(fù)雜度就大大降低，結(jié)果保證在0.2秒之內(nèi)。

如果工作是算法崗位，數(shù)學(xué)更重要，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、NLP等方向的基本原理基本上都離不開數(shù)學(xué)。