计算机科学与数学是密不可分的。不论是计算机本身的数值计算、逻辑推理、符号处理等，还是计算机程序中应用到的数学思想和算法，数学在计算机科学中仿佛灵魂一般地存在。
另一方面，随着机器学习、人工智能、大数据等新兴技术的飞速发展以及计算性能的飞跃性提升，计算机为数学算法、模型及方法论的实践化提供了更丰富的空间和可能。《计算机科学中的数学：信息与智能时代的必修课》便是计算机科学和数学相关领域的最佳入门图书。
过去被问及 “学计算机该补哪些数学” 时，答案总像散落在草稿纸上的公式 —— 微积分、线性代数、离散数学、概率论…… 若再追问细分领域，便只能支支吾吾地补充 “搞密码学或许要学点数论”“做 AI 可能得深化概率统计”。就像多数计算机专业本科生的课程表那样，这些建议拼凑出一幅模糊的知识地图，却始终缺一张清晰的导航图。
这本书自麻省理工学院（MIT）计算机系的课堂讲义脱胎而来，历经数十年教学沉淀，已成为全球计算机专业学生的 “必修课”。就像你在迷茫中仿佛突然有人递来一把万能钥匙，暗示能一次性打开计算机数学的所有大门。
今天，我们为你深度解析这本书的独特魅力。

为什么这是计算机人的“数学圣经”

1. 直击计算机科学的数学本质

计算机数学的集大成者
本书涵盖了国外计算机科学专业涉及的基础数学知识，内容涉及形式逻辑符号、数学证明、归纳、集合与关系、图论基础、排列与组合、计数原理、离散概率、递归等，特别强调数学定义、证明及其应用方法。

算法思维的底层构建
不同于传统数学教材的 “公式堆砌”，本书以数学证明为核心，训练你从 “如何计算” 到 “为何这样计算” 的思维跃迁。例如，通过归纳法证明递归算法的正确性，用鸽巢原理分析哈希冲突概率，让你真正理解算法背后的数学逻辑。

1. MIT学术基因的权威背书

三位大师的智慧结晶
作者 Eric Lehman 是谷歌公司杰出软件工程师，也是MIT计算机系博士，F. Thomson Leighton 和 Albert R. Meyer 均为 MIT 计算机科学实验室核心成员，其研究领域涵盖算法、密码学和网络理论。书中案例多源自 MIT 科研项目，如分布式系统中的一致性算法、机器学习中的概率模型等。

全球高校的教学标杆
作为 MIT 6.042 课程的指定教材，该书已被斯坦福、CMU 等全球 Top 50 高校采用。其配套习题集（含详细解答）更被誉为 “计算机数学的实战训练场”，帮助读者在解决实际问题中深化理解。小编贴心的给大家找到了本书配套资源的下载地址：https://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/104426/6-042j-spring-2010/contents/index.htm?sequence=246&isAllowed=y
有需要的小伙伴请自行下载。

这本书解决了哪些核心痛点

1. 数学基础薄弱者的逆袭之路
   从基础集合论到高级概率模型，采用 “渐进式” 讲解方式。例如，用 “二进制位操作” 实例引入逻辑运算，用 “生日悖论” 案例阐释概率分布，让数学不再是天书。

2. 理论与实践的完美融合
   计算机场景化教学
   书中案例均源自真实技术场景，如：
   密码学
   用数论知识解析 RSA 加密算法的数学原理。
   图形学
   通过向量运算实现 3D 模型的旋转与缩放。
   机器学习
   用概率模型分析朴素贝叶斯分类器的决策边界。

工程问题的数学建模
教你如何将复杂系统抽象为数学模型，如用状态转移方程描述有限状态机，用图论模型设计最短路径算法，培养 “用数学解决工程问题” 的核心能力。

如何高效学习本书

1. 配套资源的深度利用
   MIT 官方课程
   B 站搜索 “MIT 6.042” 即可观看配套视频，讲师用动画演示数学概念，如用动态图解析递归过程、用交互界面展示概率分布变化。
   在线编程平台
   在 LeetCode等平台搜索书中相关题目（如 “斐波那契数列”“最短路径”），将理论知识转化为代码实践。

2. 分阶段学习策略
   第一阶段（基础夯实）
   精读前四章（逻辑、集合、函数、归纳法），完成配套习题的 60%，重点掌握数学证明的基本方法。
   第二阶段（应用突破）
   聚焦图论、概率、递推关系等核心章节，结合 LeetCode 题目进行实战训练。
   第三阶段（前沿探索）
   学习新增的 “量子计算”“区块链” 章节，将数学模型应用于前沿技术领域。

本书适合哪些读者

计算机专业学生
补足离散数学、算法分析的知识短板，为操作系统、编译原理等核心课程打下基础。
程序员与算法工程师
提升代码优化能力，掌握高级算法（如机器学习中的梯度下降、深度学习中的矩阵运算）的数学原理。
人工智能爱好者
理解神经网络、贝叶斯网络等模型的数学本质，突破 “调参工程师” 的瓶颈。
跨专业学习者
无需深厚数学基础，通过书中的案例和代码实现，快速建立计算机思维。