什么样的软件开发人员工资标准需要数学

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细说第一部：
目前销量领跑同类数学书，2012年11月上市，并在2012年当年销量过万。2013年这本书依然排在图灵销售榜前列！
　　　　　　　　　　　
之所以能够取得这样的成绩，是因为这本书可以看成是为初级程序员写的入门书，作者将数学以通俗易懂的方式娓娓道来，不是记忆，而是本质的理解与探索。比如书中对七桥问题，河内塔等著名难题进行了简洁说明，有助于打开初级程序员的编程思路，还有大量的经典问题，如：二进制，基本逻辑，数学归纳，排列组合，递归等等。
这本书也可为中、高级程序员增强想象力、增加逻辑能力和提高数学修养起到一定的作用。因为仔细阅读就会发现这本书对思考程序的本质是非常有用的，如第四章从数学归纳法讲到循环不变式，这一无数大牛经常使用的分析工具，作为一个合格的程序员，这些最最基本的数学基础还是必不可少的。
很多高级工程师也对此书有着浓厚的兴趣，书有着相当不错的易读性和趣味性，虽然讲的都是简单问题，但是讲解的方式和方法颇有意思，适合教喜欢数学的朋友和初级程序员。
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细说第二部：《》
　　　　　　　　　　　　　
2012年图灵本版书最为给力的一本，销量2万余册，成为京东2012年惊喜之书。在上个月又获得了第八届文津图书奖推荐图书，全国科普推荐图书总共14本，成绩斐然。
如果你认为获奖的图书不一定能说明其内容好，那你一定要带着这样的心态翻开此书，看看是不是会让你失望。
这本书之所以定义为科普书，是因书有意挑选了初等的话题，让大大小小的读者都能没有障碍地阅读。文章内容新颖，让有数学背景的人也会发现很多自己没见过的初等问题。 书是从其博客的文章中整理出来的，所以每篇文章之间是独立的，一篇文章一个话题，文章与文章之间基本不会做参考，读者可以随意跳着看，真正做到喜欢那里看那里。但从内容上又可分为“生活中的数学”、“数学之美”、“几何的大厦”、“精妙的证明”和“思维的尺度”五部分，十分丰富。
作者本人，北大中文系毕业，却是个疯狂的数学爱好者，文科生出身却能写出这样精彩的数学书，让广大文科生和恐惧数学的人也喜欢上了这本书。他2005年开办数学博客以来，已有上百万人订阅。长期为各类科普杂志供稿，现在从事中学数学教育工作。如果2012年你错过了，2013年一定要补上。
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细说第三部：
　　　　　　　　　　　　　　
这是一本无可替代的经典图书，三位作者都非常牛，尤其是本书的第二作者——Donald E. Knuth（高德纳）先生，是图灵奖得主也是计算机科学界泰斗级人物。英文版早在1994年就已出版了，对于英文不是特别好的读者，这本中文版的问世，想必是他们翘首期盼的。同时，作为从事计算机科学、计算数学、计算技术诸方面工作的人员，以及高等院校相关专业的师生来说，仅从实用性的角度讲，这本书也不能错过。
以下是读者的评价：
从数学上来讲，有人喜欢纯粹概念性的东西，有人喜欢推理证明多点，有人更喜欢逻辑，还有一类人喜欢研究各种技巧。如果你是最后一种人，这本书绝对适合你。但如果是纯粹的解题技巧，你显然低估了作者的水平。在书中你可以看到数学家将“技巧”推到了一个怎样的极致！
　　从计算机上来讲，此书不会直接提高你的编码技能，但是会为你准备分析程序算法的基础（遗憾的是，我们大多数人在目前的应用性产品开发中并不需要），并让你能迅速地识别并计算一些数学问题。正如本书作者之一Knuth在中文版序言中所说：“本书介绍我在过去30年间研究计算机科学时经常用到的一些数学技巧”。就凭这一点，大神的经验总结，也值得你花时间好好去学学。
　　最后，归根到底这是一本数学书，具备任何其他优秀数学书的特点：写得漂亮，读懂却真得花点脑子，不过非常值得。
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细说第四部：
　　　　　　　　　　　　　
阿兰o图灵，每一位学习计算机的人都绝对知道他是谁，即使是不学计算机的人，也都因为图灵奖或多或少的听说过图灵。他的丰功伟绩在这里不多谈了，学习计算机的朋友这位祖师爷的论文，值得你细细研读。当然对他生平、思想及生前的论文感兴趣的朋友，这本书是你了解他的最佳参考图书了。只是这本书里的知识有些难，很多是需要反复琢磨的地方，也许读完这本书，你会发现你的读书笔记会比这本书的内容还多，当然你的收获也是多的。
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现在这本书在有活动，有很有品味的图灵马克杯赠书，欢迎广大朋友参与！
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最后，向大家推荐一本面试方面的图书，也是可以说是数学书，如果你是面试官，可用来给面试的人员出题；如果你是应聘人员，那这是你通向成功的秘籍宝典！
　　　　　　　　　　　
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高等教育出版社自然科学学术著作分社 市场助理 负责学术著作图书的营销工作等
本书是一本在大学中广泛使用的经典数学教科书．书中讲解了许多计算机科学中用到的数学知识及技巧，教你如何把一个实际...2013年 总版技术专家分年内排行榜第一
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我所做的工作，大部分都是CRUD类型。
数学并不像骑自行车，长期不用就会忘记。
要真正理解东西，而不是死记硬背地使用。
当你有一把锤子，你会把一切看成是钉子。
算法分析对于 Lay Programmer
将越来越重要，以前不仅如此，以后也更加如此。如果要成为一位体面的算法设计专家，需要什么？你猜到了，是一些数学技能。
时不常的锻炼总聊胜于无。
如果你在数学方面有一定天赋，那在软件开发领域中没有向你关着的门，如果没有，那一切都是CRUD型工作！
对程序员来说，最有效的离散数学的分支是概率理论。这是你在学校学完基本算术后紧接着的课。你会问，什么是概率理论呢?你就数啊，看有多少次出现满堂彩?或者有多少次是同花顺。不管你思考什么问题，如果是以"多少种途径..."或"有多大几率的..."，那就是离散问题。当它发生时，都转化成"简单"的计数，抛个硬币看看...?
毫无疑问，在他们教你基本的计算用法后，他们会教你概率理论。&
除了概率和离散数学外，还有不少其他的数学分支，可能对程序员相当的有用。学校通常不会教你的，除非你的辅修科目是数学，这些数目列表包括：
统计学，其中一些包括在我的离散数学课里，它的某些训练只限于它自身，自然也是相当重要的，但想学的话不需要什么特别的入门。
代数和线性代数(比如：矩阵)，他们会在教完代数后立即教线性代数。这也简单，但这在相当多的领域非常有用，包括机器学习。
数理逻辑，我有相当完整的关于这门学科的书没有读，是Stephen
Kleene写的，克林闭包的发明者。我所知道的还有就是Kleenex,
这个就不要读了，我发誓我已经尝试了不下20次，却从没有读完第二章。如果哪位牛掰有什么更好的入门建议的话，可以给我推荐。显然，这门学科明显是非常重要的一部分。
信息理论和柯尔莫戈洛夫复杂性理论，真不可思议，不是么?我敢打赌没哪个高中会教你其中任何一门课程。它们都是新兴的学科。信息理论(相当相当相当相当难懂)是关于数据压缩，柯尔莫戈洛夫复杂性理论(同样非常难懂)是关于算法复杂度的。也就是说，你要把它压缩的尽量小，你所要花费的时间也就变的越长；同样的，程序或数据结构要变得多优雅，也有同样的代价。它们都很有趣，也很有用。
正确学习数学的方法是广度优先，而非深度优先。你要考察的是整个数学世界，学习每个概念的名字，区分出什么是什么。
学习数学的正确方法是忽略实际的算法和证明，对于大部分情况来说，他们的名字，他们的作用，他们计算的大致步骤，(有时是)谁发明了他们，发明了多久了，他们的缺陷是什么，和他们相关的有什么，把数学当文科来学。
我认为学习数学最好的方法是每天花15到30分钟逛维基百科，那上面有数千数学分支的相关文章，可以从一些你感兴趣的文章着手(比如弦理论，或者傅立叶变换，或者张量理论，就是能冲击你想象力的东西)
阅读。如果有什么你不理解的，就去了解那些链接，如此这般直到你累到不行为止。
数学符号很重要，但却容易让人放弃。对于门外汉来说，数据符号是巨大的障碍。即使你熟悉累加，积分，多项式，指数等等，如果你看到堆彻的异常复杂的符号时，你就把它实现的功能当成一个原子操作好了，不要深究太多。
附两篇关于程序开发和数学的文章《》、《》
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