本文探讨了学习算法的重要性，强调数学在算法中的关键作用，特别是微积分、线性代数和概率统计。介绍了高等数学中的微积分概念，线性代数中的空间和变换，以及概率论的贝叶斯学派思想。并提到了基础算法和专业领域算法对数学技能的不同要求，建议学习者理解数学抽象，培养深入思考的习惯。同时推荐了几门高质量的数学和算法课程，以及算法学习资源。
一直想写点东西，对各个知识块做一个梳理、总结，只是因为太懒，迟迟没有动笔。我很喜欢算法，而且我的编程之路是从MIT《算法导论》开始的，所以就从算法写起吧。
为什么学习算法？借用Charles（《算法导论》作者之一）在第一堂课上的一段话:”If you want to be a good programmer, you just program every day for two years, you will be an excellent programmer. If you want to be a world-class programmer, you can program every day for ten years, or you can program every day for two years and take an algorithms class.”
很多人喜欢形象化、故事化的描述，这种方式很吸引人而且比较有趣，但是只有直观感受是不够的，算法之美在于严谨之美、细节之美，而概括性的描述恰恰掩盖了细节。如果只是想了解一下某种算法大致是怎么回事，阅读一些描述性的文章是一个不错的选择，可是，如果想实现、分析甚至是优化算法，那就逃不掉严格的数学论证。算法的求解过程很大程度上就是一步步的数学推导与证明。
提起数学，就不能不谈《高等数学》、《线性代数》、《概率统计》，这三门课在大学是理工科学生的必修课。why? 因为这三门课涉及的数学知识是所有科学技术的基础，计算机自然也不例外。这三门课的核心是什么？有哪些是学习算法必须要掌握的呢？
高等数学的一大主题是微积分。对于微积分，应该知道微积分为什么会被引入数学，它解决了哪些问题。牛顿和莱布尼茨分别独立发明了微积分，他们不约而同使用了无穷小量，而无穷小量在逻辑上是矛盾的，这也是为什么当时有人质疑微积分，尽管它验证了很多自然规律。这一矛盾是通过极限概念的引入解决的，所以高数课本是从
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