客觀的說，數學和代碼到底哪個難度更大，為什麼？
如題！
什麼層次的數學？
什麼層次的代碼？
例子1：
纖維叢理論的數學。
用python寫代碼輸出hello world
那麼數學難度大。
例子2：
一元一次方程：x+2=3，求其解。
代碼： 用機器碼寫程序，在顯示器上展示出一個大樓被摧毀的動畫特效。
代碼難。
謝邀。
一個是理論，一個是工程。哪個做好都不容易。就像是問，當數學家和當一個工程師哪個更難，一樣。如果非要說哪個更難，我認為也許數學更難一點？
數學的發展水平，決定了計算機技術（尤其是演算法方面）的天花板
數學發展了5000多年，
計算機起步才不到百年。
這麼來看似乎計算機，也就是代碼學起來會比較的簡單，但實際上並不是這麼回事。
求公約數的歐幾里得演算法，在計算機產生很久很久以前就被提出來了，還有秦九韶演算法，更相減損術等等，他們都有很久遠的歷史。數學的一個分支數論，在計算機領域大放光彩，這麼看來數學和計算機本來就是不可分割的。計算機的發展實際上也受到數學發展的限制（稍偏題）。寫代碼經常要用到許多數學知識，像離散數學和數論。所以寫代碼並不像是只發展了不到100年那般簡單。
但是數學有很多領域啊，微積分什麼的，這麼看來數學還是難一些。
但代碼寫起來不止是解決一些數學問題。我只是個剛進大學門的學生，我知道有軟體工程等等各種圍繞著計算機展開的複雜學科。也在GitHub上看（clone下來瞎改）過一些代碼，自己寫了個隨機點名的小程序隨機點名GitHub，功能很不完善，挺簡陋的。不過總算是知道了維護一份代碼的過程以及組織不好代碼結構以後維護起來有多艱難（請輕噴我的代碼……確實寫的很爛）所以敲代碼還要用到工程學的手段，以及管理學。
你的軟體肯定是要幹些什麼的，如果是專業領域的軟體，比如醫學成像分析等，你還需要具備相關領域的知識。即使你只是想安心敲點代碼方便一下生活（物聯網），沒準還要考慮代碼優化，時間空間佔用什麼的。哦，還有魔幻的驅動問題。。純粹軟體方面的編程呢？比如寫個什麼管家，或者僅僅只是一個計算器？演算法問題等著你呢，寫起來又回到了數學的應用上。
如果真要深究的話，我覺得這兩者沒有什麼可比性。寫好的代碼就想一塊手錶，裡面運行著由數學齒輪工程學指針等各種零部件，你說造手錶難呢，還是造手錶的零件難……？
因人而異吧。總體上，數學理論的難度上限要高於它的實現手段。
用數學語言把問題描述出來，問題就解決了。
用編程語言把問題描述出來，問題就解決了。
不應該加以比較，都是燒腦的東西，我感覺相對來說數學比較燒腦
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