《算法竞赛入门经典（2版）》是一本算法竞赛的入门与提高教材，把C/C 语言、算法和解题有机地结合在一起，淡化理论，注重学习方法和实践技巧。全书内容分为12章，包括程序设计入门、循环结构程序设计、数组和字符串、函数和递归、C 与STL入门、数据结构基础、暴力求解法、高效算法设计、动态规划初步、数学概念与方法、图论模型与算法、高级专题等内容，覆盖了算法竞赛入门和提高所需的主要知识点，并含有大量例题和习题。书中的代码规范、简洁、易懂，不仅能帮助读者理解算法原理，还能教会读者很多实用的编程技巧；书中包含的各种开发、测试和调试技巧也是传统的语言、算法类书籍中难以见到的。 《算法竞赛入门经典（2版）》可作为全国青少年信息学奥林匹克联赛（NOIP）复赛教材、全国青少年信息学奥林匹克竞赛（NOI）和ACM国际大学生程序
本书采用大量图片，通过详细的分步讲解，以直观、易懂的方式展现了各种数据结构和算法的基本原理。第1章介绍了链表、数组、栈等数据结构；从第2章到第8章，分别介绍了和排序、查找、图、安全、聚类、数据压缩等相关算法，较为全面地介绍常见算法与数据结构知识。 本书没有枯燥的理论和复杂的公式，而是通过大量的步骤图帮助读者加深对数据结构原理和算法执行过程的理解，易于理解，便于学习和记忆。将本书作为算法入门的第一步，是非常不错的选择。
本书示例丰富，图文并茂，以简明易懂的方式阐释了算法，旨在帮助程序员在日常项目中更好地利用算法为软件开发助力。前三章介绍算法基础，包括二分查找、大O表示法、两种基本的数据结构以及递归等。余下的篇幅主要介绍应用广泛的算法，具体内容包括：面对具体问题时的解决技巧，比如何时采用分而治之、贪婪算法或动态规划，哈希表的应用，图和树算法，K最近邻算法等。这一版将示例代码更新到了Python 3，并新增了两章专门讨论树，加之诸多修订，使得内容更加完善。
随着机器视觉技术的飞速发展，大量需要使用机器视觉代替人工检测的需求应运而生。Halcon在开发机器视觉项目中表现出的高效性和稳定性，使其应用范围非常广泛。本书将针对机器视觉的原理和算法，以及如何应用算法解决问题进行探讨和说明，并利用Halcon对各种机器视觉算法进行举例，让读者全面、深入、透彻地理解Halcon机器视觉开发过程中的各种常用算法的原理及其应用方法，提高实际开发水平和项目实战能力。同时，也为机器视觉项目的管理者提供项目管理和技术参考。 《Halcon机器视觉算法原理与编程实战》适合需要全面学习机器视觉算法的初学者，希望掌握Halcon进行机器视觉项目开发的程序员，需要了解机器视觉项目开发方法的工业客户、机器视觉软件开发项目经理、专业培训机构的学员，以及对机器视觉算法兴趣浓厚的人员阅读。
软件质量，不但依赖架构及项目管理，而且与代码质量紧密相关。这一点，无论是敏捷开发流派还是传统开发流派，都不得不承认。 本书提出一种观点：代码质量与其整洁度成正比。干净的代码，既在质量上较为可靠，也为后期维护、升级奠定了良好基础。作为编程领域的佼佼者，本书作者给出了一系列行之有效的整洁代码操作实践。这些实践在本书中体现为一条条规则（或称 启示 ），并辅以来自实际项目的正、反两面的范例。只要遵循这些规则，就能编写出干净的代码，从而有效提升代码质量。 本书阅读对象为一切有志于改善代码质量的程序员及技术经理。书中介绍的规则均来自作者多年的实践经验，涵盖从命名到重构的多个编程方面，虽为一 家 之言，然诚有可资借鉴的价值。
本书理论结合实践，通过综合运用图、表、文字、代码、解析等多种形式深入浅出地讲解了算法思想、算法结构设计与实践应用，并为大部分章节的算法提供了有趣的竞赛真题及解析，帮助读者学习算法的核心思想，提高实践动手能力。 全书共9章，内容包括算法概述、递归算法与分治法、动态规划算法、贪心算法、搜索算法、网络流算法、随机化算法、群体智能优化算法及算法竞赛真题自测与解析。 本书配有丰富的在线资源，包括在线课堂、在线真题自测、在线考试、在线自动判题、在线解题视频等线上资源，并提供教学课件、课堂手册、课后习题参考笞案、实例源代码等教学资源，方便教师投课和开展教学活动。 本书适合作为计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数据科学与大数据分析等专业大学生、研究生的教材。也可以作为数学建模和程序设计竞赛
《深入浅出算法竞赛（图解版）》是为帮助读者理解基本的算法思想和编写高效的解决问题的程序而编写的。全书共6章，第1章概述了算法与算法竞赛的知识；第2章介绍了计算机程序解决问题的基本方法 穷举算法与贪心算法；第3章讲解了随机算法，如何利用概率与期望优化算法的效率；第4章讲解了AI的思维模式 搜索算法，如何用更灵活的方式遍历每一种可行解；第5章讲解了动态规划，如何通过状态间的转移，巧妙地规划解；第6章讲解了将大事化小、小事化了的分治算法，如何将问题拆分为易于解决的小问题。 本书配备了大量的算法竞赛试题，使用算法竞赛常用的C 语言编写。同时，本书不拘泥于算法竞赛，在第2 ～ 6章的后每一节给出一段阅读材料，介绍算法有趣的应用，帮助读者拓宽思维。 本书的讲解避开了繁琐枯燥的理论，采用浅显易懂的语言和大量生动
本书通过趣味游戏编程项目讲解算法，提升读者学习算法的兴趣，降低读者学习算法的难度，增强读者将算法应用于编程实践的能力。 本书共 14 章，通过猜数字、飞翔的小鸟、得分排行榜、汉诺塔、八皇后、消灭星星、贪吃蛇、走迷宫、连连看、吃豆人、滑动拼图、井字棋、垒积木、十步万度等游戏，讲解顺序查找算法、二分查找算法，图形库 EasyX，插入排序算法、冒泡排序算法、选择排序算法、快速排序算法，递归算法，暴力搜索算法、回溯算法，FloodFill 算法，常见的数据结构（数组、链表、队列、栈、图、树）、标准模板库（STL），十字分割算法、图的广度优先搜索算法和深度优先搜索算法，加权图上的迪杰斯特拉算法、贪婪优先搜索算法、A*算法，状态空间上的搜索算法，博弈树的极大极小值搜索算法、 - 剪枝搜索算法，动态规划算法，遗传算法。 本书
本书共13章，第1章引入了微服务架构模式语言的概述；第2章解释了为什么软件架构很重要，并描述了可用于将应用程序分解为服务的模式；第3章介绍了微服务架构中强大的进程间通信的几种模式；第4章介绍Saga模式；第5章介绍领域驱动设计（DDD）的聚合和领域事件等模式的使用；第6章介绍如何使用事件溯源模式；第7章介绍如何使用 API 组合模式或命令查询责任隔离（CQRS）模式；第8章介绍外部 API 模式；第9章和第10章介绍微服务自动化测试技术；第11章介绍开发生产就绪服务的各个方面；第12章介绍部署模式；第13章介绍绞杀者模式。
本书系统介绍了数据结构与算法的基本概念和相关知识，既注重理论，又注重算法设计，更突出代码实现，是一本着眼于数据结构与基本算法的教学实践的教材。 本书介绍了线性表、队列与栈、树与优先级队列、集合与静态查找表、动态查找表、排序、外部查找与排序、图、最小生成树与最短路径、算法设计思想等内容，将数据结构的理论与真实应用的实践紧密结合，从各种数据结构的代码实现到火车票管理系统的代码实现，手把手地指导读者学习数据结构与算法，帮助读者轻松掌握数据结构与算法的基本知识及基本技能，为后续进行更多专业课程的学习打下扎实基础。
《中学生计算机程序算法入门：例题精析与训练》精选Atcoder竞赛中的训练题目，初步探讨了CSP-J组认证中常见的简单算法和计算机数学问题，内容涵盖排序、枚举、模拟、二分、贪心、搜索、数据结构、动态规划、数论、组合数学等多个领域，以及C 中STL的高效使用方法。这些内容是算法竞赛中不可或缺的知识，旨在帮助读者培养计算思维，初步掌握简单算法问题的思维方法和实现技巧。
《算法竞赛入门经典》： 《算法竞赛入门经典》是一本算法竞赛的入门与提高教材，把C/C 语言、算法和解题有机地结合在一起，淡化理论，注重学习方法和实践技巧。全书内容分为12章，包括程序设计入门、循环结构程序设计、数组和字符串、函数和递归、CH与STL入门、数据结构基础、暴力求解法、高效算法设计、动态规划初步、数学概念与方法、图论模型与算法、高级专题等内容，覆盖了算法竞赛入门和提高所需的主要知识点，并含有大量例题和习题。书中的代码规范、简洁、易懂，不仅能帮助读者理解算法原理，还能教会读者很多实用的编程技巧；书中包含的各种开发、测试和调试技巧也是传统的语言、算法类书籍中难以见到的。 《算法竞赛入门经典》可作为全国青少年信息学奥林匹克联赛（NOIP）复赛教材、全国青少年信息学奥林匹克竞赛（NOI
《算法竞赛入门经典（第2版）》： 核心算法理论书，系统地讲解C/C 语言基础知识，数据结构知识，以及信息学奥赛和ACM/ICPC中的常考必考算法知识点、技巧和剖析。适合零基础的初学者学习。 《算法竞赛入门经典 训练指南》： 针对更多的算法竞赛题型进行横向拓展，提供更广范围内的算法讲解和训练， 覆盖面广，点到为止，注重代码 是该书的特点。 《算法竞赛入门经典 习题与解答》： 《算法竞赛入门经典（第2版）》的配套习题详解，针对其中的多数习题进行了算法分析和代码解析，使其更简单、易学，可快速提升读者的算法思维能力。 《算法竞赛入门经典 算法实现》： 竞赛备考工具书，ACM/ICPC/NOI等经典算法、题型全覆盖，提供240余套简洁、高效、规范的模板代码。
算法是个有趣的东西 针对某个问题设计算法的时候，不会的人感觉像 大海捞针 ，而会的人则感觉像 一苇渡江 。高手的头脑里都有一张 算法地图 ，算法之间不是孤立的，而是彼此连通的。算法之间的内在联系有很多，但挖掘到根源上，就是递推与递归两种思想。本书从深度解析递推和递归这两个基本算法思想开始，用它们贯穿起了《算法导论》中的几十个经典算法，包括排序、查找、回溯、贪心、分治、动态规划、图算法等。 本书成稿自作者的教案，秉承了作者一贯的风趣幽默又不失严谨的写作风格，同时融入了学习心理学和认知科学的实践原理。作者的诸多学生在参加完以本书内容为蓝本的集训后进入了微软、脸书、亚马逊、领英、甲骨文等公司，所以本书是经过千锤百炼的一线教学成果。本书适合于所有想通过学习算法来精进自己编程能力的读者。为了倾
《算法竞赛入门经典 算法实现》精选《算法竞赛入门经典（第2版）》和《算法竞赛入门经典 训练指南（升级版）》中的经典题目，按算法要点和竞赛考点重新进行分拆和归类，提供了240余套简洁、高效、规范的完整代码模板。此外，也加入了一些虽然未在两本书中出现，但实际上对初学者入门非常重要的题目代码。借助于这些模板，读者在练习环节和比赛时，可大大减轻因来回琢磨代码实现细节而导致调试时间大幅增加的压力。 《算法竞赛入门经典 算法实现》共分7章，第1章介绍C 编程基础与STL，第2章介绍算法设计与优化，第3章介绍数学相关算法，第4章介绍数据结构，第5章介绍字符串，第6章介绍计算几何，第7章介绍图论。 《算法竞赛入门经典 算法实现》题目覆盖了ACM/ICPC/NOI/NOIP等算法竞赛的大多数经典题型和细分算法要点，内容全面，信息量
本书定位于夯实数学建模基础，采用主流编程方法和简洁代码实现常用的数学建模算法，以案例为导向，围绕数学建模知识体系展开。全书分5篇，共11章。前两章是数学建模基础篇，包括数学建模介绍、数学建模的一般流程（初等模型）、如何从算法到编程实现（层次分析法与自定义函数）；接着按算法板块组织内容，包括微分方程模型篇（人口模型、传染病模型）、优化模型篇（规划模型、投资优化策略、优化模型进阶）、评价模型篇（经典评价模型、模糊理论）、预测模型篇（常规预测模型、时间序列分析）。本书有配套源码资源和电子课件。 本书可作为高等院校数学建模的入门教材，也可作为数学建模指导教师的参考资料，还可作为其他相关行业人员、科研人员使用数学模型解决实际问题的参考用书。
这是一本关于 高级/进阶 算法和数据结构的图书，主要介绍了用于Web应用程序、系统编程和数据处理领域的各种算法，旨在让读者了解如何用这些算法应对各种棘手的编码挑战，以及如何将其应用于具体问题，以应对新技术浪潮下的 棘手 问题。 本书对一些广为人知的基本算法进行了扩展，还介绍了用于改善优先队列、有效缓存、对数据进行集群等的技术，以期读者能针对不同编程问题选出更好的解决方案。书中示例大多辅以图解，并以不囿于特定语言的伪代码以及多种语言的代码样本加以闸释。 学完本书，读者可以了解高级算法和数据结构的相关内容，并能运用这些知识让代码具备更优性能，甚至能够独立设计数据结构，应对需要自定义解决方案的情况。 本书可作为高等院校计算机相关专业本科高年级学生以及研究生的学习用书，也可供从事与算法相关工作
本书将数学理论与实例相结合，这些实例以*先进的通用机器学习框架为基础，由Python实现，向读者介绍更复杂的算法。全书共25章，包括机器学习模型基础、损失函数和正则化、半监督学习导论、高级半监督分类、基于图的半监督学习、聚类和无监督学习模型、高级聚类和无监督学习模型、面向营销的聚类和无监督学习模型、广义线性模型和回归、时序分析导论、贝叶斯网络和隐马尔可夫模型、*大期望算法、成分分析和降维、赫布学习、集成学习基础、高级提升算法、神经网络建模、神经网络优化、深度卷积网络、循环神经网络、自编码器、生成对抗网络导论、深度置信网络、强化学习导论和高级策略估计算法。
为了帮助有一定编程基础的人群进一步提升自己的Python编程水平及应对编程工作的压力，《算法实例精讲 Python语言实现》全面讲解了9种经典算法理论、65个典型实例的算法设计与分析以及Python语言的代码实现过程。首先从Python数据结构基础入手，然后讲解了各种算法，包括排序算法、动态规划算法、双指针算法、深度优先搜索算法、广度优先搜索算法、贪心算法、递归算法、分治算法、回溯算法等，*后归纳了数据结构中的一些经典问题。这既能帮助初学者理清算法的基本结构，融会贯通地掌握好算法基础知识；又能帮助有一定工作经验的读者巩固基础，进一步提升编程水平；也能帮助求职者为未来面试与工作做好必要的知识储备。 《算法实例精讲 Python语言实现》理论基础与实例应用相结合，实例分析与图解相结合，每个实例均设有详细的思路解析和代码实现，
