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程序员数学扫盲课:10年经验程序员的数学补习指南

#程序员数学扫盲课
智谱 GLM,支持多语言、多任务推理。从写作到代码生成,从搜索到知识问答,AI 生产力的中国解法。

为什么10年经验的程序员还需要补数学?

你写了10年代码,却看不懂Redis的SINTER为什么这么快?

你做过无数次容量规划,却不知道为什么缓存命中率从90%提升到95%,性能能翻倍?

你天天用负载均衡,却不明白一致性哈希为什么能解决扩容问题?

答案都藏在数学里。

这不是大学数学课,不讲证明和推导。这是用Go代码讲数学,5分钟看懂一个概念,立刻能用到工作中。


课程特色

  • 口语化讲解:像朋友聊天,不像教科书
  • Go代码示例:每个概念都有完整可运行的代码
  • 实战场景:Redis、MySQL、微服务、监控、容量规划
  • 零基础友好:中学数学水平就能看懂

课程大纲

📚 基础数学篇

程序员数学01:破冰篇 – 数学符号就是代码
– Σ就是for循环,∈就是in操作
– 5分钟看懂数学符号
– 适合:完全零基础

程序员数学02:对数Log – 数据库索引
– 为什么B+树这么快?
– 100万条数据只需要3次查询
– 适合:想搞懂数据库索引原理

程序员数学03:集合论 – Redis与SQL
– Redis的SINTER、SUNION、SDIFF背后的数学
– SQL JOIN的本质是笛卡尔积
– 适合:用Redis做推荐系统、共同好友


🎯 应用数学篇

程序员数学04:图论 – 微服务依赖管理
– 如何检测微服务循环依赖?
– 拓扑排序决定服务启动顺序
– 适合:做微服务架构

程序员数学05:概率论 – 系统可用性
– 三个99.9%的服务串联,整体只有99.7%
– 熔断器的数学原理
– 适合:做高可用架构

程序员数学07:线性代数 – 推荐系统
– 余弦相似度计算用户兴趣
– 协同过滤的数学基础
– 适合:做推荐系统

程序员数学08:哈希与模运算 – 负载均衡
– 简单哈希取模 vs 一致性哈希
– 扩容时如何避免数据大规模迁移
– 适合:做分布式系统

程序员数学09:信息论 – 数据压缩
– ZIP为什么能压缩到1/10?
– 霍夫曼编码的原理
– 适合:做数据传输优化


⚡ 性能优化篇

程序员数学06:统计学 – P99延迟监控
– 为什么平均值会骗人?
– P99才是真实的用户体验
– 适合:做监控报警

程序员数学10:组合数学 – 容量规划
– 100万日活需要多少台服务器?
– 缓存命中率提升5%,性能提升45%
– 适合:做容量规划


学习路径建议

路径1:快速入门(3篇)

  1. 破冰篇 – 看懂数学符号
  2. 对数Log – 理解索引原理
  3. 集合论 – 掌握Redis操作

路径2:架构设计(4篇)

  1. 图论 – 微服务依赖
  2. 概率论 – 系统可用性
  3. 哈希 – 负载均衡
  4. 组合数学 – 容量规划

路径3:性能优化(3篇)

  1. 统计学 – P99监控
  2. 信息论 – 数据压缩
  3. 组合数学 – 容量规划

常见问题

Q: 我数学很差,能看懂吗?
A: 能。只要会写for循环,就能看懂。每个概念都用Go代码解释。

Q: 需要多久学完?
A: 每篇15-20分钟,10篇总共3小时。但建议分10天学,每天一篇,消化更好。

Q: 学完能达到什么水平?
A: 能看懂技术文章里的数学公式,能用数学思维解决工作中的实际问题。

Q: 代码都是Go语言,我用Python/Java怎么办?
A: Go代码非常简单,就算不会Go也能看懂逻辑。而且数学原理是通用的。


开始学习

从第一篇开始:程序员数学01:破冰篇 – 数学符号就是代码

或者根据你的需求选择:
– 想搞懂数据库索引 → 对数Log
– 想做推荐系统 → 线性代数
– 想做容量规划 → 组合数学
– 想优化监控 → 统计学


作者: 80后架构师
更新时间: 2026年1月
系列状态: 已完结(10篇)

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