日更128天 - (翻译) 编程是否需要数学（下）

我不擅长数学，所以我尝试用我的直觉、常识、流程图，更多其他类型的图表来解决我作为一个程序员每天面临的问题。这种情况持续了几年，我总结出了一些规则和想法，并在此基础上建立了一个解决问题的模型。建立这个模型的目的只有一个：非常清楚、非常简要地说明问题是什么，解决方案又是什么。我创建了一个模型，将把问题作为输入，输出是包含英语、流程图和许多其他类型图表的解决方案。这个模型有一定的假设、规则和条件，这些都是非常清楚的。清晰性和简单性是重点。这是一种通用的、抽象机制，可以应用于各种问题的解决方案。几个月前，在我读完所有前面提到的所有数学文章后，我又看到了 Evan Miller的一篇文章，题目是《Don’t Kill Math 》，这篇文章实际上是为了回应Bret Victor的《Kill Math》。

这两篇文章对我冲击很大。首先，Bret Victor试图做我几年来一直在尝试的事情，当然他比我更成功。我从来没有搭建出可以被所有人使用的稳定模型，而Bret已经做到了。我很高兴，因为我找到了我一直想要的，社准备跟随Bret的脚步，但我最终并没有这样做。为什么？

有一个原因，我永远无法搞出一个稳定的模型。我总是认为它缺乏一些东西。不管我做了什么，做了多少工作，我总觉得缺少一些非常基本的东西。每当我研究薛定谔方程、麦克斯韦方程、牛顿定律、开普勒定律、不确定性原理或Shulba-Sutras时，我总是觉得所有这些方程都是完整的，但我的模型却不是。《Kill Math》和《Dont' Kill Math》这两篇文章让我意识到什么是完备性。它就是《Dont' Kill Math》中提到的数学特性。Evan在这篇文章中提出的问题，以及他用非常简单和基本的细节进行解释的方式，为我寻找一个稳定模型的过程画上了句号。数学是一种简明扼要的方法，用来解决问题和理解各种现象。这些直接清楚的特点是数学所固有的，就像灵魂是每个生命所固有的一样。有了数学，你可以用更短、更好的方式来解决问题，而非其他方法了。

这让我想到一个非常基本的问题。为什么我讨厌数学？这是因为在学校和大学里教我数学的方式。我被教导的是死记硬背的数学，而不是真正的数学。这是学校的错，是我们教育系统的错，不是学生的错。回到我们是否需要数学来成为一个伟大的程序员这个主要问题上，这就是世界最初是如何解决问题的：

然后出现了数学，这就是大多数数学家所做的事情：

而这也是几乎所有的计算机程序员/软件工程师/开发人员所做的：

Evan Miller说，你可以不用太多的数学知识就能成为一流的黑客，我认为他是对的，这个观点与所有其他作者也是一致的。他强调的一点是数学在解决这个世界的问题中的作用，数学在解决现实世界的问题中是非常有效的。作为程序员，我们要解决问题，但如果我们用数学来解决问题，然后将编程方案应用到解决方案的数学模型中，那么我们就可以有一些巧妙漂亮的方法来提供更好的解决方案，这将使我们作为程序员的生活更轻松（作为一个彩头）

最后总结下：

• 你不需要数学来也能成为一个一流的程序员，因为我们并不用直接使用很多数学知识。如果你想成为程序员，那就学习编程。计算机编程与数学有很大的不同，作为一个计算机程序员，你必须更多地关注如何写出更好的程序，如何在一个特定的范式（如函数式、OO式、通用式、程序式、逻辑式、声明式等）中思考，找到更好的方法来创建软件，你需要了解设计模式，更不用说学习和使用各种语言几年后会给你的思维增加新的维度。所有这些都与数学没有任何关系。你需要先学习这些，你需要花几年的时间才能掌握它们，然后如果你想学数学，你就可以学。阅读Roberrt J. Chassell写的《使用Emacs Lisp编程入门》，了解如何解决创建一个可定制的、自我记录的、不断扩展的实时显示文本编辑器的问题。阅读GNU Make手册，了解它为什么需要M4和Autoconf。
• 数学是理解这个世界的本质和解决问题的最广泛使用的载体。通过学习数学方法，我们可以学到更多解决问题的方法。我自己已经开始学习概率，因为就像Steve Yegge说的那样，一旦你理解了数学，那么你就可以看看这个问题，看看它是一个概率问题、微积分问题还是统计问题等等。数学与问题的本质有关，而不是软件的本质，软件有自己解决问题的方法和工具，记住这一点。

简单一句话：两个层面问题，做程序员不会数学完全是可以的; 学了数学能提高解决问题的能力，这不仅仅是局限写程序的范畴了。

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