1樓：歲月哪曾斑駁
自己寫著玩還是找工作？找工作的話要看你實際編碼能力的，剛開始都是當碼農，資料結構、演算法很基本，必須不能含糊的辨別各種概念，能不看書不出錯寫出常用基本演算法構建基本資料結構。
作業系統需要了解概念、原理，如果有精力就深入研究下特定平臺的api和組成特點。
線代、離散是幫助你構建和簡化演算法的基礎課，不學不是不可以，但是繼續深入學習相關知識會很吃力，建議多下功夫，尤其是基本的概念、演算法一定要落實到程式上。
剩下的圖形、力學、高數、概率等等，或者圖形、力學等基本的知識點會用到一些，高數、概率用的比較少，除非你做很深入的理論研究。
主要要看你自己的志向是什麼，才能決定哪一方面下更多功夫，理論研究和實際工作的要求還是有不少區別的。重要的科目只聽老師的講解是遠遠不夠的，要自己多下功夫，多看書，多實踐多練習才行。不是特別重要的按照老師給的課本，老老實實學就可以了。
ps：這些都是課程要求，即使不是最緊要的，也不能拉下，不然成績麼。。。起碼老師要求的基礎你要會吧。
2樓：匿名使用者
我覺得都是基礎，，資料結構比較重要，，實際都學會了，，你也未必會編，你需要實踐去練
c++遊戲程式設計除了《離散數學》和《資料結構》還需要學什麼呢？
3樓：雨翼丶浮想
強烈建議看一下《演算法導論》，這個是不可不看的如果是競賽的話還要看劉汝佳大神寫的《演算法藝術與資訊學競賽》
另外其實程式設計這東西很綜合，圖論你要看，還有概率，矩陣，數論等等，看個人需求和學的程度。當然，如果是競賽的話，這些都是必須的。
如果幫助到您，希望您能採納。
祝 好！
4樓：sky只愛花香
你總要知道一些圖形影象演算法之內的吧，還有一些介面的程式設計也要懂吧推薦幾本書
《演算法導論》
《計算機程式設計藝術》這個有幾卷，有時間看看，微軟的《程式設計之美》（聽說這個很nb，題目很難）還有圖形影象演算法，還有opengl 和opencv
高數，線性代數，離散數學，資料結構中學習的關係？
5樓：焦水淼
解決方案1：
極限的問題）
建議在學完它們之後再學資料結構要程式設計，不然，線代（計算），會比較容易些，很多概念貌似懂了，其實不然，離散（邏輯）很重要（因為程式向來不解決所謂連續的問題
解決方案2：
，各種曲線曲面積分，線性代數到矩陣就可以了。什麼特徵值的話除非是做些研究，微分方程。畢竟程式=演算法+資料結構其實我覺得高數和程式設計沒什麼關係。
其實說離散重要還不如說資料結構重要。和演算法什麼的都搭不上邊
如果只是程式設計而不是在計算機方面有較深的研究的話，離散是資料結構的先行學科吧，要不也用不到
離散和資料結構比較重要。微積分。
解決方案3：
建議呢 先學好高數 這樣才能建模
線代也比較有用 一般matlab會用到一點c是主流啊~~也要學的
不然根本就用不了軟體~
離散和資料結構都比較有用 但偏理論一點
6樓：關爾燈子
要程式設計，線代（計算），離散（邏輯）很重要（因為程式向來不解決所謂連續的問題，極限的問題）
個人建議在學完它們之後再學資料結構，會比較容易些，不然，很多概念貌似懂了，其實不然。
7樓：上官璟瓔
建議呢 先學好高數 這樣才能建模
線代也比較有用 一般matlab會用到一點c是主流啊~~也要學的
不然根本就用不了軟體~
離散和資料結構都比較有用 但個人認為偏理論一點
8樓：
其實我覺得高數和程式設計沒什麼關係。。微積分，各種曲線曲面積分，微分方程。。和演算法什麼的都搭不上邊
如果只是程式設計而不是在計算機方面有較深的研究的話，線性代數到矩陣就可以了。什麼特徵值的話除非是做些研究，要不也用不到
離散和資料結構比較重要，離散是資料結構的先行學科吧。其實說離散重要還不如說資料結構重要。畢竟程式=演算法+資料結構。
資料結構,演算法,離散數學,c++,人工智慧,圖形學
9樓：
數學，是核心。
演算法，是數學的具體表現。或者說，是數學的一個外殼。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，但難易程度不是一個概念。
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，計算機就是一個大一點的計算器。
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。
10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。
11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
12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。
請問對於軟體工程專業的學生來說，哪些基礎課程比較重要？線性代數和高等數學是必要的嗎？ 20
13樓：
重要的課程多的去,要說最重要的 當然是 c語言,資料結構,等基礎語言學科,這個專業很廣,看你以後從事的方向不同基礎不同,國家規定的考研專業課是,資料結構,計算機網路,計算機組成原理,作業系統,這個就是基礎,關於線性代數高等數學離散數學是基礎(線性代數高數概率是考研科目),但是如果你的定位是畢業後在北上廣找份工作,你會發現這些可能基本上都用不上,就像你學了拋物線雙曲線你說在生活中用的上麼?他們都是潛移默化的運用,培養思維和學習能力,讓你有個巨集觀的認識,讓你站的高看得遠,如果想深入學習,那些課程都是必須的啊!!!
14樓：匿名使用者
c語言，資料結構，作業系統等資訊專業的課都很重要。
線性代數和高等代數很有必要學，比如很多問題在程式設計過程中涉及矩陣的知識，而矩陣論則是高等代數的核心內容。可以說好的軟體開發者在數學上的基礎都比較紮實。
如果您覺得滿意，望採納，謝謝。
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