1樓：匿名使用者
線性代數,離散數學是數學理論，你可以先學。然後你先學c語言（c會了，學c++就很簡單了），在學資料結構，c和資料結構可以同步學習，最後學演算法。我沒有看過網上課程，就不推薦了。
2樓：
線性代數 離散數學是基礎，跟學習c++關係不大，可以同步。資料結構會包含一些數學知識，但是關係也不太大。演算法放在最後。
如果是學生的話，先學學數學知識，，如果是急著找工作的，直接c++和資料結構吧，其他的僅限了解，演算法是應付面試的。
3樓：
離散數學 線性代數 一起學
c++ 資料結構與演算法 後學
中國大學慕課，可以自學
4樓：匿名使用者
離散數學，資料結構，演算法
現在不少《資料結構》是用c語言描述的，就要先學c語言線性代數與軟體不太密切，可與離散數學一起學網上課程我不了解，非互動教學效率都低，除非另有所圖
5樓：成功才剛上路
紮實的數學基礎對學程式語言還是很有幫助的，不過還是推薦買紙質的書看比較好，看電子書太傷眼了，本來這個職業就夠殘人的了，對自己好點
6樓：匿名使用者
先學c++
7樓：匿名使用者
先學c++，掌握最基本的程式設計功底。其他都是基於程式設計的優化演算法這種的課程，如果基本的沒掌握就去學這些體會不到用處，很難很枯燥。
8樓：匿名使用者
先學c++， 再看資料結構 線性代數 離散是數學方面的課程，剛開始不需要看
學習離散數學需要什麼基礎,我想為計算機資料結構和演算法打基礎，看離散數學的 ，有什麼關於離散數學的書
9樓：一葉扁舟
不需要什麼特別的基礎，主要是要認真學習離散數學就好了。另外初級的資料結構和演算法上也沒有涉及很多關於離散數學的內容。
10樓：匿名使用者
不需要什麼基礎，可以直接學習。
左孝凌 李為鑑 劉永才 編著 上海科學技術文獻出版社的離散數學較為簡單，你可以自己自學一下，離散數學中主要就是概念比較多，證明是這門學科的精華，主要就是掌握這些。
11樓：匿名使用者
不用什麼基礎。。。直接看就行了
資料結構,演算法,離散數學,c++,人工智慧,圖形學
12樓：
數學，是核心。
演算法，是數學的具體表現。或者說，是數學的乙個外殼。這個外殼，有簡單的，有複雜的。
就象加法運算，幼兒園、小學、中學、大學都要學。但加法用的場合不同，解決問題的範圍也就不同。
幼兒園，加法用於正整數計算。
小學，加法用於實數計算。
中學，加法用於簡單的向量計算。
大學，加法用於多維度的複雜向量計算。
同樣的道理，《零基礎學演算法》、《零基礎資料結構》和《大話資料結構》，與《演算法導論》雖然都是講解演算法的，但難易程度不是乙個概念。
在解決實際問題時，首先需要把具體問題用數學語言描述出來。如果前人已經解決了，直接使用他們的結論。如果沒有，就得自己去求解。
其次，用演算法把數學結論描述成計算機能夠理解的工作步驟。此時，計算機就是乙個大一點的計算器。
最後，讓計算機執行程式，並得到實際問題的結果。
因此，你的數學能力有多強，就能解決多複雜的問題。
建議你去看看《程式設計師的10層樓》一文。到了後期，基本上都是數學、哲學的範疇。
另外，在科學界，沒有微軟公司的一席之地。所以，他們對數學的要求也是較低的。
13樓：
從你雜亂無章的敘述來看，你要先補習很多的數學知識。在你明白「有多少個互不相同的n個節點的二叉樹」這個演算法的求解過程之前，你離《計算機程式設計藝術》還差很遠。
學演算法，數學知識不一定立馬能用上，但是清晰的條理和邏輯結構是學習和研究演算法所必須的，學數學就像給大腦做體操，鍛鍊抽象思維，大腦強大了，演算法思想自然就水到渠成。
14樓：月影低徊
演算法導論不需要數學基礎,有你這些基礎已經夠了
15樓：匿名使用者
可能你在程式設計中並不感覺到數學多重要，我覺得數學最重要的是培養了一種思維模式，他在潛移默化的影響著你的演算法，數學好的人程式一般都較嚴謹，簡潔。所以，你還是系統的學一下較好，那麼多數學門類，起碼要精通一門，不要東戳一下，西搞一通。
16樓：匿名使用者
呵呵，數學很重要啊，高中時不知道很正常，因為你還沒學到可以應用的程度，相信我，數學不會白學，你發的這個方面太廣，c和數學結構是基礎，我給你舉個例子吧：1，圖形學自然要用到線性代數上面的矩陣。2，高等數學上有傅利葉變換，在數字影象處理方面有用處。
3，離散數學圖論在工程方面有用處，在編譯器的設計上也有用處，有人工智慧上有用處。4，演算法的幾大類從分治到np問題，基本都很固定，目的只是讓你有乙個分析問題和處理問題的思想。再說你不可能一輩子當乙個程式設計師吧，所以說演算法能用即可， 不必要精，當然精更好。
計算機專業資料結構的教授演算法設計也不一定精。在國內做到能夠應用的程度即可。
離散數學,c語言.演算法,c++,彙編,資料結構
17樓：逸明鯨人
程式設計入門時暫時只會涉及離散初步，只有當你先將c/c++的基礎已經基本掌握後，待到學習一些中高階的資料結構，例如：並查集，線段樹等之後才會進一步涉及離散化的演算法....就算是我們參加省賽的也不會用到過深的離散知識，所以不必過分其「貪」數學的知識。
附：我們在程式設計時一般用o()表示程式時間複雜度，而ω一般用的是其小寫ω，表示權值..
...至於θ木有見過....
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