为什么写这个教程

线性规划是一门应用课程。它是数学系课程中，少有的实用性高的课程。我看过的一些资料，主要还是在讲理论，讲实践的比较少。比如说单纯形算法，我学过它的证明，了解它的算法细节。那问题来了，如果我想实现一个单纯形算法的求解器，应该怎么开始呢。从理论到工程，要解决哪些问题呢。

如果你是计算机背景，这个难不到你。如果是数学背景，可能会遇到一些困难。但是线性规划的教材，一般不讲编程实现。在我看来，既然在讲算法，为什么不去实现呢。自己的代码跑起来，顺便做一些测试，这样也更容易理解算法。

我之前在CSDN上写过一些基础的教程，文章的阅读量和收藏也不错。但我自己觉得写得不好，有些东西没讲清楚，代码质量也不高，但是我懒得在CSDN上改了。这个平台我不喜欢，写作体验不好，阅读体验也不好。平台还未经允许把我的文章转成了收费。当然，也没给我钱。我想把些之前写的内容做个整合，顺便提升一下质量。最重要的是，我想免费分享。

目标 link

线性规划这个内容，不只是数学系有。在其他专业，比如经济管理，机械制造，自动化，计算机都有讲。只不过侧重点各有不同。这也间接证明了，这个课程的实用性。

从这个实用性出发。我想实现下面两个目标。

提升工程能力

如果你是数学背景，或者说工程经验有欠缺。我希望这个教程能帮你提升工程能力。 这里主要讲相关算法的实现。比如说，我们从0到1实现一个线性规划的求解器。当然，这是实验性质的，离真正的产品还很遥远。但这个实现过程，会让我们看到工程化的思想。

降低学习门槛

线性规划是很有用的。但是学习和使用门槛不低。如果能降低它的使用门槛，让更多的人能掌握这个技术，那么它的价值会更大。基本思路就是从例子出发，让非数学背景的人，也能理解背后的思想，并且能够顺利上手。

当然，要实现这两个目标并不容易。我打算慢慢来，通过持续迭代，去接近这两个目标。

前提 link

如果你想学习这个教程，最好是具备这些前提知识。

• 线性代数 了解矩阵和向量相关的计算，比如矩阵乘法，求逆，求秩等。
• 编程能力 了解Python编程，了解面向对象编程的思想。

原则 link

下面是关于写作的原则，主是为了约束我自己。我认为遵循这些原则，对提升文章的可读性和实用性是有帮助的。

1. 保持简单。语言尽量简单，尽量口语化，让人读起来轻松。但是，保持简单的同时，会损失一些严谨性。我觉得这个可以接受，因为这是讲实践，而不是做理论证明。
2. 独立性。各章节的内容要尽量独立，不要交叉引用。这样做的好处是，节约阅读时间。假如你要看后面的章节，跳过去直接看就行，而不需要从头开始。当然，完全不引用，是做不到的。有一些基础知识，是要提前掌握的。
3. 有例子。所有的知识点都要有具体的例子，不能空讲理论。如果写不清楚，那就不写。但是要注意，例子的作用是帮助理解，代替不了证明。
4. 能验证。用代码去实现相关算法，要有测试用例。不但要保证代码的质量，还要保证代码与教程的一致性。
5. 用中文。本文档的第一语言是中文。有些地方可能会标注英文，是为了方便检索。但是有例外，代码或伪代码会用英文。

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