计算机论文是否需要写代码，取决于论文的主题、研究方向和研究目的。以下是一些常见的情况：

1. 需要写代码的情况

• 算法研究：如果论文是关于算法设计、优化或实现的，代码是必不可少的。例如，研究一种新的排序算法、图算法或机器学习算法时，代码可以用来验证算法的正确性、效率和性能。

• 系统开发：如果是开发一个软件系统、工具或框架，代码是实现功能的核心部分。例如，开发一个数据库管理系统、一个网页爬虫或一个移动应用时，代码是论文的重要支撑。

• 实验验证：在许多计算机科学领域，如人工智能、数据挖掘、计算机网络等，代码用于设计实验、收集数据和验证理论。例如，通过代码实现一个机器学习模型，并用实验数据来验证其性能。

• 性能优化：研究如何优化代码性能（如并行计算、内存管理）时，代码是展示优化效果的直接证据。

2. 不需要写代码的情况

• 理论研究：如果论文主要关注理论分析、数学模型或理论推导，可能不需要代码。例如，研究计算复杂性理论、形式化方法或密码学的数学基础时，重点在于理论证明和公式推导。

• 综述性论文：这类论文主要是对某一领域的研究现状、趋势和发展进行总结和分析，通常不需要代码。

• 人机交互设计：如果论文主要关注用户界面设计、用户体验或交互模型的理论探讨，代码可能不是重点，但如果有实现部分，代码也是需要的。

• 项目管理或软件工程方法论：研究软件开发过程、项目管理方法或软件工程理论时，重点在于方法和流程的描述，代码不是必须的。

3. 代码的呈现方式

• 如果论文需要代码，代码的呈现方式也很重要：

  • 简洁明了：代码应尽量简洁，只展示核心逻辑和关键部分，避免冗长的代码片段。

  • 注释清晰：代码需要有详细的注释，帮助读者理解代码的功能和逻辑。

  • 可运行性：如果可能，提供完整的代码和运行环境说明，让读者能够复现实验结果。

  • 附录或在线资源：如果代码较长，可以将完整的代码放在附录或提供在线资源链接，正文部分只展示关键部分。

4. 总结

计算机论文是否需要写代码，取决于研究的具体内容和目标。如果研究涉及算法实现、系统开发或实验验证，代码是重要的组成部分；如果是理论分析或综述性研究，代码可能不是必须的。总之，代码应服务于论文的研究目的，帮助读者更好地理解和验证研究内容。