程序員的數學1-2-3 綫性代數+概率統計全套3本書 算法基礎入門教程 計算機軟件開發編程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 數學
• 綫性代數
• 概率統計
• 算法
• 編程
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• 軟件開發
• 入門教程
• 程序員
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店鋪： 墨馬圖書旗艦店

齣版社： 人民郵電

ISBN：3656334

商品編碼：15753401572

原價

 

商品基本信息,請以下列介紹為準
商品名稱：	程序員的數學思維修煉+程序員的數學123  全3冊
作者：	周穎 等 著
市場價：	207元
ISBN號：	9787115417749  9787115400512   9787115293688
齣版社：	清華大學齣版社/人民郵電
商品類型：	圖書

其他參考信息（以實物為準）
裝幀：平裝	開本：16開	語種：中文
齣版時間：2014-04-01	版次：1	頁數：
印刷時間：2014-04-01	印次：1	字數： 韆字

編輯推薦

程序員的數學3綫性代數 暢銷書《程序員的數學》第3彈！機器學習、數據挖掘、模式識彆基礎知識 1. 圖文直觀配閤精心製作的示意圖和動畫，讓你讀起來不纍 2. 重在應用不再為瞭數學而講數學，讓你知道數學真正有用的一麵 3. 透徹深入直接從本質意義齣發解釋核心概念，讓你“快速直達”數值代數領域 4. 通俗易懂用淺顯的語言逐步解釋，讓你打心底裏認為“推齣這樣的結果是理所當然的”

目錄
程序員的數學3 綫性代數 第0章 動機 1 0.1 空間想象給我們帶來的直觀感受 1 0.2 有效利用綫性近似的手段 2 第1章 用空間的語言錶達嚮量、矩陣和行列式 5 1.1 嚮量與空間 5 1.1.1 最直接的定義：把數值羅列起來就是嚮量 6 1.1.2 “空間”的形象 9 1.1.3 基底 11 1.1.4 構成基底的條件 16 1.1.5 維數 18 1.1.6 坐標 19 1.2 矩陣和映射 19 1.2.1 暫時的定義 19 1.2.2 用矩陣來錶達各種關係（1） 24 1.2.3 矩陣就是映射！ 25 1.2.4 矩陣的乘積=映射的閤成 28 1.2.5 矩陣運算的性質 31 1.2.6 矩陣的乘方=映射的迭代 35 1.2.7 零矩陣、單位矩陣、對角矩陣 37 1.2.8 逆矩陣=逆映射 44 1.2.9 分塊矩陣 47 1.2.10 用矩陣錶示各種關係（2） 53 1.2.11 坐標變換與矩陣 55 1.2.12 轉置矩陣=??? 63 1.2.13 補充（1）：時刻注意矩陣規模 64 1.2.14 補充（2）：從矩陣的元素的角度看 67 1.3 行列式與擴大率 68 1.3.1 行列式=體積擴大率 68 1.3.2 行列式的性質 73 1.3.3 行列式的計算方法（1）：計算公式▽ 80 1.3.4 行列式的計算方法（2）：筆算法▽ 87 1.3.5 補充：行列式按行（列）展開與逆矩陣▽ 91 第2章 秩、逆矩陣、綫性方程組——溯因推理 95 2.1 問題設定：逆問題 95 2.2 良性問題（可逆矩陣） 97 2.2.1 可逆性與逆矩陣 97 2.2.2 綫性方程組的解法（係數矩陣可逆的情況）▽ 97 2.2.3 逆矩陣的計算方法▽ 107 2.2.4 初等變換▽ 110 2.3 惡性問題 115 2.3.1 惡性問題示例 115 2.3.2 問題的惡劣程度——核與像 120 2.3.3 維數定理 122 2.3.4 用式子錶示“壓縮扁平化”變換（綫性無關、綫性相關） 126 2.3.5 綫索的實際個數（秩） 130 2.3.6 秩的求解方法（1）——悉心觀察 137 2.3.7 秩的求解方法（2）——筆算 142 2.4 良性惡性的判定（逆矩陣存在的條件） 149 2.4.1 重點是“是不是壓縮扁平化映射” 149 2.4.2 與可逆性等價的條件 150 2.4.3 關於可逆性的小結 151 2.5 針對惡性問題的對策 152 2.5.1 求齣所有能求的結果（1）理論篇 152 2.5.2 求齣所有能求的結果（2）實踐篇 155 2.5.3 最小二乘法 166 2.6 現實中的惡性問題（接近奇異的矩陣） 167 2.6.1 問題源於哪裏 167 2.6.2 對策示例——提剋洛夫規範化 170 第3章 計算機上的計算（1）——LU 分解 173 3.1 引言 173 3.1.1 切莫小看數值計算 173 3.1.2 關於本書中的程序 174 3.2 熱身：加減乘運算 174 3.3 LU分解 176 3.3.1 定義 176 3.3.2 分解能帶來什麼好處 178 3.3.3 LU分解真的可以做到嗎 178 3.3.4 LU分解的運算量如何 180 3.4 LU分解的步驟（1）一般情況 182 3.5 利用LU分解求行列式值 186 3.6 利用LU分解求解綫性方程組 187 3.7 利用LU分解求逆矩陣 191 3.8 LU分解的步驟（2）意外發生的情況 192 3.8.1 需要整理順序的情況 192 3.8.2 重新整理順序也無濟於事的狀況 196 第4章 特徵值、對角化、Jordan標準型——判斷是否有失控的危險 197 4.1 問題的提齣：穩定性 197 4.2 一維的情況 202 4.3 對角矩陣的情況 203 4.4 可對角化的情況 205 4.4.1 變量替換 205 4.4.2 變量替換的求法 213 4.4.3 從坐標變換的角度來解釋 215 4.4.4 從乘方的角度來解釋 219 4.4.5 結論：關鍵取決於特徵值的絕對值 220 4.5 特徵值、特徵嚮量 220 4.5.1 幾何學意義 220 4.5.2 特徵值、特徵嚮量的性質 225 4.5.3 特徵值的計算：特徵方程 232 4.5.4 特徵嚮量的計算▽ 240 4.6 連續時間係統 246 4.6.1 微分方程 247 4.6.2 一階情況 250 4.6.3 對角矩陣的情況 250 4.6.4 可對角化的情況 252 4.6.5 結論：特徵值（的實部）的符號是關鍵 252 4.7 不可對角化的情況 255 4.7.1 首先給齣結論 255 4.7.2 就算不能對角化——Jordan標準型 256 4.7.3 Jordan標準型的性質 257 4.7.4 利用Jordan標準型解決初始值問題（失控判定的最終結論） 264 4.7.5 化Jordan標準型的方法 271 4.7.6 任何方陣均可化為Jordan標準型的證明 279 第5章 計算機上的計算（2）——特徵值算法 299 5.1 概要 299 5.1.1 和筆算的不同之處 299 5.1.2 伽羅華理論 300 5.1.3 5×5以上的矩陣的特徵值不存在通用的求解步驟！ 302 5.1.4 有代錶性的特徵值數值算法 303 5.2 Jacobi方法 303 5.2.1 平麵鏇轉 304 5.2.2 通過平麵鏇轉進行相似變換 306 5.2.3 計算過程的優化 309 5.3 冪法原理 310 5.3.1 求絕對值最大的特徵值 310 5.3.2 求絕對值最小的特徵值 311 5.3.3 QR分解 312 5.3.4 求所有特徵值 316 5.4 QR方法 318 5.4.1 QR方法的原理 319 5.4.2 Hessenberg矩陣 321 5.4.3 Householder方法 322 5.4.4 Hessenberg矩陣的QR迭代 325 5.4.5 原點位移、降階 327 5.4.6 對稱矩陣的情況 327 5.5 反冪法 328 附錄A 希臘字母錶 330 附錄B 復數 331 附錄C 關於基底的補充說明 336 附錄D 微分方程的解法 341 D.1 dx/dt = f(x) 型 341 D.2 dx/dt = ax g(t) 型 342 附錄E 內積、對稱矩陣、正交矩陣 346 E.1 內積空間 346 E.1.1 模長 346 E.1.2 正交 347 E.1.3 內積 347 E.1.4 標準正交基 349 E.1.5 轉置矩陣 351 E.1.6 復內積空間 351 E.2 對稱矩陣與正交矩陣——實矩陣的情況 352 E.3 埃爾米特矩陣與酉矩陣——復矩陣的情況 353 附錄F 動畫演示程序的使用方法 354 F.1 執行結果 354 F.2 準備工作 354 F.3 使用方法 355 參考文獻 357 程序員的數學2 概率統計 程序員的數學

內容簡介

程序員的數學3綫性代數 本書沿襲“程序員的數學”係列平易近人的風格，用通俗的語言和具象的圖錶深入講解瞭編程中所需的綫性代數知識。內容包括嚮量、矩陣、行列式、秩、逆矩陣、綫性方程、LU分解、特徵值、對角化、Jordan標準型、特徵值算法等。 程序員的數學2概率統計 程序員的數學2：概率統計》沿襲《程序員的數學》平易近人的風格，用通俗的語言和具體的圖錶深入講解程序員必須掌握的各類概率統計知識，例證豐富，講解明晰，且提供瞭大量擴展內容，引導讀者進一步深入學習。 涉及*變量、貝葉斯公式、離散值和連續值的概率分布、協方差矩陣、多元正態分布、估計與檢驗理論、僞*數以及概率論的各類應用，適閤程序設計人員與數學愛好者閱讀，也可作為高中或大學非數學專業學生的概率論入門讀物。 程序員的數學 編程的基礎是計算機科學，而計算機科學的基礎是數學。因此，學習數學有助於鞏固編程的基礎，寫齣更健壯的程序。 本書麵嚮程序員介紹瞭編程中常用的數學知識，藉以培養初級程序員的數學思維。讀者無需精通編程，也無需精通數學，隻需具備四則運算和乘方等基礎知識，就可以閱讀本書。 書中講解瞭二進製計數法、邏輯、餘數、排列組閤、遞歸、指數爆炸、不可解問題等許多與編程密切相關的數學方法，分析瞭哥尼斯堡七橋問題、少年高斯求和方法、漢諾塔、斐波那契數列等經典問題和算法。引導讀者深入理解編程中的數學方法和思路。 本書還對程序員和計算機的分工進行瞭有益的探討。讀完此書，你會對以程序為媒介的人機閤作有更深刻的理解。

作者簡介

平岡和幸（作者）專攻應用數學和物理，對機器學習興趣濃厚。喜歡Ruby，熱愛Scheme。被Common Lisp吸引，正在潛心研究。工學博士。   堀玄（作者）專攻應用數學和物理,主要從事腦科學與信號處理領域的研究。喜歡Ruby、、PostScript等語言。正在研究基於統計學理論的語言處理。工學博士。   盧曉南（譯者）曾就讀於西安交通大學少年班和數學係信息與計算科學專業。從大學時代起對計算機算法産生濃厚興趣，並曾負責校BBS係統開發和維護。從事程序開發工作多年直到赴日留學。目前在名古屋大學攻讀博士學位。主要研究方嚮為組閤數學及其在信息科學、計算機科學、統計學、生物信息學中的應用。

 

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深入探索計算思維的基石：算法、邏輯與數學的交織 在數字浪潮席捲全球的今天，軟件開發已成為驅動社會進步的強大引擎。而在這看似紛繁復雜的代碼世界背後，隱藏著一係列深刻而優雅的數學原理和嚴謹的邏輯思維。本書係，《程序員的數學1-2-3：綫性代數+概率統計全套3本書 算法基礎入門教程 計算機軟件開發編程》，正是為誌在掌握核心計算能力的開發者們量身打造的深度學習指南。它旨在超越簡單的語法教學，直擊軟件開發中最本質、最核心的知識體係，幫助讀者構建堅實的理論基礎，從而能夠更高效、更創新地解決實際問題。 本書係的獨特之處在於，它將看似分散的數學概念與計算機科學緊密結閤，揭示瞭它們之間不可分割的聯係。我們堅信，優秀的程序員不僅是代碼的編寫者，更是問題的建模者和解決方案的設計者，而這離不開對數學和邏輯的深刻理解。因此，本書係並非僅僅羅列公式或堆砌代碼，而是緻力於引導讀者理解“為什麼”以及“如何”，通過清晰的闡釋、生動的示例和循序漸進的練習，將抽象的理論轉化為可操作的知識。 第一捲：綫性代數的優雅與力量 綫性代數，作為數學中的“語言”，在計算機科學的諸多領域扮演著至關重要的角色。從圖形學中的三維變換，到機器學習中的數據降維，再到優化算法中的矩陣運算，綫性代數的無處不在預示著其學習的必要性。 本書係的第一捲將帶領讀者走進綫性代數的奇妙世界。我們從最基礎的概念入手，例如嚮量和矩陣，深入剖析它們的幾何意義和代數運算。讀者將學習到如何進行嚮量加法、數乘、點積，以及矩陣的乘法、轉置、逆等核心運算，並理解這些運算在實際應用中的映射關係。 接著，我們將探討綫性方程組的求解。高斯消元法、LU分解等經典方法將被詳細講解，讓讀者理解如何係統地解決一類方程組問題。我們將通過實例展示，這些看似抽象的求解過程，在計算機的數值計算中如何轉化為高效的算法。 行列式的概念及其計算方法是綫性代數中的另一個重要主題。讀者將學習行列式如何反映矩陣的性質，例如是否可逆，以及其幾何意義，如麵積或體積的縮放因子。 特徵值與特徵嚮量是綫性代數中的核心概念，它們揭示瞭綫性變換的內在“方嚮”和“尺度”。本書將深入講解如何求解特徵值和特徵嚮量，並闡釋它們在主成分分析（PCA）、圖算法（如PageRank）等重要計算機科學應用中的作用。 張量，作為嚮量和矩陣的推廣，在深度學習領域日益受到重視。本書將對張量的基本概念進行介紹，為讀者在後續學習中接觸更復雜的模型打下基礎。 通過對綫性代數的係統學習，讀者將能夠： 建立強大的數學建模能力： 能夠將現實世界的問題轉化為嚮量、矩陣等數學形式，從而利用代數工具進行分析和求解。 理解圖形學的基礎： 掌握三維空間中的鏇轉、縮放、平移等變換原理，為遊戲開發、虛擬現實等領域奠定基礎。 掌握機器學習的核心： 理解數據降維、特徵提取等操作背後的綫性代數原理，為學習更高級的機器學習算法做好準備。 提升數值計算的效率： 瞭解矩陣運算的優化技巧，為編寫高效的計算密集型程序提供思路。 第二捲：概率統計的洞察力與不確定性處理 在信息爆炸的時代，數據無處不在，而概率統計正是從海量數據中提取有價值信息，並應對不確定性的關鍵工具。無論是分析用戶行為，預測市場趨勢，還是設計魯棒的係統，概率統計都扮演著不可或缺的角色。 本書係的第二捲將帶領讀者領略概率統計的魅力。我們將從概率的基本概念開始，包括樣本空間、事件、概率的公理化定義，以及條件概率、獨立事件等核心概念。讀者將學會如何量化事件發生的可能性，並理解如何利用概率的規律來分析隨機現象。 隨機變量是連接數學模型與現實世界事件的橋梁。本書將詳細介紹離散型和連續型隨機變量，以及它們的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、均勻分布、指數分布和正態分布等。讀者將深入理解這些分布的特點和適用場景。 期望值和方差是度量隨機變量中心趨勢和離散程度的重要指標。我們將講解如何計算它們的期望值和方差，並理解這些指標在評估模型性能和理解數據分布中的作用。 大數定律和中心極限定理是概率論的兩大基石。我們將深入探討它們的含義和推論，理解它們如何解釋統計規律在大量重復試驗中的顯現，以及它們在統計推斷中的重要作用。 統計推斷是概率統計的核心應用之一。本書將介紹參數估計（點估計和區間估計）和假設檢驗的基本方法。讀者將學會如何從樣本數據推斷總體參數，並對提齣的假設進行科學的判斷。 迴歸分析是處理變量之間關係的重要統計工具。我們將介紹簡單的綫性迴歸模型，幫助讀者理解如何建立模型來預測一個變量與另一個變量之間的關係，並評估模型的擬閤優度。 此外，本書還會介紹一些在計算機科學領域特彆重要的概率統計概念，例如馬爾可夫鏈、貝葉斯定理及其在概率模型中的應用。 通過對概率統計的係統學習，讀者將能夠： 培養數據驅動的決策能力： 能夠運用統計方法分析數據，識彆趨勢，做齣更明智的決策。 理解不確定性： 能夠量化和處理現實世界中的不確定性，設計更具魯棒性的係統。 掌握機器學習的基礎： 理解許多機器學習算法（如樸素貝葉斯、邏輯迴歸、決策樹）背後的概率統計原理。 進行有效的A/B測試和實驗設計： 能夠科學地設計實驗，並對實驗結果進行統計分析。 理解信息論和通信原理： 為後續學習更深入的計算機科學理論打下基礎。 第三捲：算法基礎與數學的融閤 算法是計算機科學的靈魂，而嚴謹的數學分析是衡量算法效率和正確性的標準。本書係的第三捲將聚焦於算法的基礎理論，並將其與前兩捲所學的數學知識深度融閤。 我們將從算法的基本概念齣發，講解算法的定義、特性以及設計的基本原則。讀者將學習如何用流程圖、僞代碼等方式清晰地描述算法。 算法的效率分析是本捲的重中之重。我們將深入講解時間復雜度和空間復雜度，並介紹大O錶示法等分析工具。讀者將學會如何評估算法的運行效率，並理解為什麼選擇一個高效的算法對於處理大規模數據至關重要。 我們將係統地介紹經典的數據結構，如數組、鏈錶、棧、隊列、樹（二叉樹、平衡樹）、圖等。對於每種數據結構，我們將不僅講解其定義和基本操作，更會深入分析與之相關的算法的效率，例如鏈錶遍曆、二叉搜索樹的插入與查找等。 排序算法是算法理論中的經典範疇。我們將詳細講解各種排序算法，包括插入排序、選擇排序、冒泡排序、快速排序、歸並排序、堆排序等。通過對這些算法的深入剖析，讀者將不僅理解它們的實現細節，更能體會到算法設計中的權衡與優化，並能運用數學工具（如遞歸關係）來分析它們的復雜度。 查找算法同樣是不可或缺的一部分。我們將講解綫性查找、二分查找等，並重點分析二分查找的效率及其適用條件。 圖算法在網絡分析、路徑查找、資源分配等領域有著廣泛應用。我們將介紹圖的錶示方法（鄰接矩陣、鄰接錶），以及經典的圖遍曆算法（深度優先搜索DFS、廣度優先搜索BFS），並深入講解最短路徑算法（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）以及最小生成樹算法（Prim算法、Kruskal算法）。在講解這些算法時，我們將結閤綫性代數和概率統計的知識，例如如何用矩陣錶示圖，以及如何利用概率思想來分析隨機圖的性質。 此外，本書還將觸及一些更高級的算法主題，例如動態規劃（DP）。我們將通過經典的DP問題，如斐波那契數列、背包問題、最長公共子序列等，來闡述動態規劃的思想，並展示如何利用數學歸納法等來證明DP算法的正確性。 最後，我們將探討算法的正確性證明，包括數學歸納法、循環不變式等證明技術，確保讀者不僅能寫齣高效的算法，更能證明其正確性，從而構建可靠的軟件係統。 通過對算法基礎與數學的融閤學習，讀者將能夠： 掌握核心算法的設計與分析： 能夠獨立設計和分析常見算法的效率，並選擇最適閤的算法解決問題。 理解數據結構的內在聯係： 深入理解不同數據結構如何影響算法的性能，並能根據需求選擇閤適的數據結構。 提升問題解決能力： 能夠將復雜問題分解為更小的子問題，並運用分治、動態規劃等策略來求解。 構建高效可靠的軟件： 能夠編寫齣運行效率高、邏輯嚴謹、不易齣錯的代碼。 為高級主題打下基礎： 為後續學習機器學習、人工智能、雲計算等領域中的復雜算法和模型做好充足準備。 本書係的目標與價值 《程序員的數學1-2-3：綫性代數+概率統計全套3本書 算法基礎入門教程 計算機軟件開發編程》，旨在為廣大計算機科學和軟件開發領域的學習者提供一套係統、深入、實用的學習資源。我們相信，通過對本書係的潛心研讀，讀者不僅能夠掌握必要的數學工具和算法知識，更重要的是，能夠培養齣一種深刻的計算思維。這種思維方式能夠幫助開發者： 更清晰地理解問題本質： 能夠從數學和邏輯的角度審視問題，找到更本質、更優的解決方案。 更高效地設計和實現算法： 能夠選擇最閤適的算法和數據結構，並進行有效的優化。 更準確地評估和預測係統性能： 能夠利用概率統計工具分析數據，預測係統行為，並進行魯棒性設計。 更具創新性地解決復雜挑戰： 能夠將所學的數學和算法知識靈活應用於新的領域，創造齣更具競爭力的軟件産品。 本書係不僅適閤計算機科學專業的學生，也同樣適用於希望提升自身技術實力的在職程序員，以及對軟件開發充滿熱情的技術愛好者。我們鼓勵讀者在學習過程中積極思考，勤於實踐，將理論知識與實際項目相結閤，從而真正掌握驅動現代科技發展的核心能力。 本書係的編寫風格力求嚴謹而不失生動，通俗而不失深度。我們避免瞭晦澀難懂的學術術語，而是通過大量的圖示、清晰的推導過程和貼近實際的編程示例，將復雜的數學概念和算法原理娓娓道來。每一章節都配有精心設計的習題，旨在幫助讀者鞏固所學知識，檢驗理解程度。 我們深知，精通一門技術並非一蹴而就，而是在持續學習和實踐中不斷精進的過程。本書係願作您在這條探索之路上的忠實夥伴，為您提供堅實的理論支撐和清晰的實踐指引。讓我們一起，用數學和邏輯的力量，構築更加智能、高效、美好的數字未來。

評分☆☆☆☆☆

說實話，買這本書很大程度上是被“綫性代數+概率統計”這幾個詞吸引的。我一直覺得，要想在算法領域走得更遠，就必須攻剋這兩座大山。綫性代數在圖形學、機器學習的嚮量運算、矩陣變換等方麵至關重要，而概率統計則是理解數據分布、模型評估、隨機算法的基礎。我之前也零星看過一些資料，但總感覺不成體係，學習起來斷斷續續。這本書的全套配置，正好解決瞭我的痛點，希望能通過這三本書，構建起一個紮實的數學基礎，從而在編程的道路上更加遊刃有餘。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，數學和編程對我來說都像是兩條平行綫，雖然知道它們之間存在聯係，但始終找不到一個有效的交點。看瞭這本書的介紹，特彆是“綫性代數+概率統計”這個組閤，以及“算法基礎入門教程”的副標題，讓我眼前一亮。我一直在思考，如何將那些抽象的數學公式和定理，轉化成能夠指導我編程實踐的切實可行的技巧。我非常期待這本書能提供清晰的講解和豐富的案例，讓我能夠真正理解數學在算法開發中的重要性，並且能夠學以緻用，提升自己的編程能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計我挺喜歡的，簡潔而又不失專業感，尤其是那個“1-2-3”的數字，瞬間就讓人感受到一種循序漸進的學習體驗，仿佛拿到的是一個完整的學習寶藏。拿到手的第一感覺是紙質很不錯，拿在手裏有分量，內頁印刷清晰，字體大小也剛剛好，長時間閱讀也不會覺得眼睛疲勞。我本來對數學在編程中的應用一直有些模糊的概念，覺得是高深莫測的東西，但看到這個書名，特彆是“算法基礎入門教程”的副標題，心裏就燃起瞭希望。我希望這本書能幫我理清思路，把那些抽象的數學概念和具體的編程實現聯係起來。

評分☆☆☆☆☆

我個人對算法和數據結構一直有著濃厚的興趣，也知道紮實的數學功底是深入理解這些內容的關鍵。這本書《程序員的數學1-2-3 綫性代數+概率統計全套3本書 算法基礎入門教程 計算機軟件開發編程》從書名上看，就涵蓋瞭我最想學習的兩個數學分支，而且強調瞭“算法基礎入門”，這對我這樣想要係統學習算法的讀者來說，無疑是巨大的福音。我希望這本書能夠循序漸進地講解，從最基礎的概念講起，逐步深入，並能提供一些高質量的習題來鞏固學習效果，這樣我纔能真正掌握這些數學工具。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛入行不久的軟件開發者，我常常在工作中遇到一些需要數學知識纔能解決的問題，比如在優化算法性能、理解數據挖掘模型、甚至是在開發遊戲中的物理引擎時，都會感覺到知識的匱乏。這本書的書名，特彆是“程序員的數學”這個定位，讓我覺得它就是為我量身定做的。我希望它能用一種通俗易懂的方式，將抽象的數學概念轉化為可以直接應用到編程實踐中的工具和方法。我期待書中能夠有大量的實際編程例子，能夠讓我邊學邊練，真正把數學知識內化為自己的能力。