本书内容按照算法策略分为7章。第1章从算法之美、简单小问题、趣味故事引入算法概念、时间复杂度、空间复杂度的概念和计算方法，以及算法设计的爆炸性增量问题，使读者体验算法的奥妙。第2～7章介绍经典算法的设计策略、实战演练、算法分析及优化拓展，分别讲解贪心算法、分治算法、动态规划、回溯法、分支限界法、线性规划和网络流。每一种算法都有4～10个实例，共50个大型实例，包括经典的构造实例和实际应用实例，按照问题分析、算法设计、完美图解、伪代码详解、实战演练、算法解析及优化拓展的流程，讲解清楚且通俗易懂。录介绍常见的数据结构及算法改进用到的相关知识，包括sort函数、优先队列、邻接表、并查集、四边不等式、排列树、贝尔曼规则、增广路复杂性计算、zui大流zui小割定理等内容。本书可作为程序员的学习用书，也适合从未

也许你听说过全栈工程师，他们善于设计系统架构，精通数据库建模、通用网络协议、后端并发处理、前端界面设计，在学术研究或工程项目上能独当一面。通过对Python及其周边Web框架的学习和实践，你就可以成为这样的全能型人才。本书分为3部分：部分是基础篇，带领初学者实践Python开发环境和掌握基本语法，同时对网络协议、Web客户端技术、数据库建模编程等网络编程基础深入浅出地进行学习；第2部分是框架篇，学习当前的PythonWeb框架，即Django、Tornado、Flask和Twisted，达到对各种Python网络技术融会贯通的目的；第3部分是实战篇，分别对4种框架进行项目实践，利用其各自的特点开发适用于不同场景的网络程序。本书内容精练、重点突出、实例丰富、讲解通俗，是广大网络应用设计和开发人员不可多得的一本参考书，同时非常适合大中专院校师生学习和阅读，也

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本书用C语言编写了科研和工程中最常用的166个算法，这些算法包括复数运算、多项式的计算、矩阵运算、线性代数方程组的求解、非线性方程与方程组的求解、代数插值法、数值积分法、常微分方程（组）初值问题的求解、拟合与逼近、特殊函数、极值问题、随机数产生与统计描述、查找、排序、数学变换与滤波等。同 ??时结合这些算法列举了将近100个应用实例，对其进行验证和分析。 ??本书适用于C语言算法的初学者，也可以作为高等院校师生的学习参考用书。

Flask是在Python用户中最为流行的Web开发框架。本书从一个简单的Flask项目入手，由浅入深地探讨了一系列实战问题，包括如何使用SQLAlchemy和Jinja等工具进行Web开发；如何正确地设计扩展性强的Flask应用架构和搭建MVC环境；对于各种NoSQL数据库的特性，何时应该、何时不应该及如何使用它们；通过使用Flask扩展快速实现用户的身份、RESTfulAPI、NoSQL查询、后台管理等功能；如何创建自己的扩展；使用Celery编写异步任务，使用py.test进行单元等；介绍了如何部署上线，包括使用自己搭建的服务器或使用各种云服务，以及如何权衡和选择这些不同的解决方案。

本书用C语言编写了科研和工程中最常用的166个算法，这些算法包括复数运算、多项式的计算、矩阵运算、线性代数方程组的求解、非线性方程与方程组的求解、代数插值法、数值积分法、常微分方程（组）初值问题的求解、拟合与逼近、特殊函数、极值问题、随机数产生与统计描述、查找、排序、数学变换与滤波等。同??时结合这些算法列举了将近100个应用实例，对其进行验证和分析。??本书适用于C语言算法的初学者，也可以作为高等院校师生的学习参考用书。

也许你听说过全栈工程师，他们善于设计系统架构，精通数据库建模、通用网络协议、后端并发处理、前端界面设计，在学术研究或工程项目上能独当一面。通过对Python及其周边Web框架的学习和实践，你就可以成为这样的全能型人才。本书分为3部分：部分是基础篇，带领初学者实践Python开发环境和掌握基本语法，同时对网络协议、Web客户端技术、数据库建模编程等网络编程基础深入浅出地进行学习；第2部分是框架篇，学习当前的PythonWeb框架，即Django、Tornado、Flask和Twisted，达到对各种Python网络技术融会贯通的目的；第3部分是实战篇，分别对4种框架进行项目实践，利用其各自的特点开发适用于不同场景的网络程序。本书内容精练、重点突出、实例丰富、讲解通俗，是广大网络应用设计和开发人员不可多得的一本参考书，同时非常适合大中专院校师生学习和阅读，也

Flask是在Python用户中最为流行的Web开发框架。本书从一个简单的Flask项目入手，由浅入深地探讨了一系列实战问题，包括如何使用SQLAlchemy和Jinja等工具进行Web开发；如何正确地设计扩展性强的Flask应用架构和搭建MVC环境；对于各种NoSQL数据库的特性，何时应该、何时不应该及如何使用它们；通过使用Flask扩展快速实现用户的身份系统、RESTfulAPI、NoSQL查询、后台管理等功能；如何创建自己的扩展；使用Celery编写异步任务，使用py.test进行单元测试等；介绍了如何部署上线，包括使用自己搭建的服务器或使用各种云服务，以及如何权衡和选择这些不同的解决方案。

本书作者曾在北美多家智能专业公司任高级架构师，有20年数据挖掘、机器学习方面的设计、开发、管理经验。他结合自己多年的行业经历，总结了自己在机器学习方面的知识和实际工程中的经验，提供了大量一线资料。本书不仅介绍了机器学习中的常用算法，而且给出了具体实施环境和经验总结。重点介绍了相关算法，包括：相关因子算法、聚类算法、分类算法、回归与测试算法等。不仅列举了详细示例，还介绍了算法在工程实践中的具体应用，特别是总结了自己独特的一些算法，例如矢量相关的因子选择算法、秩和相关因子选择算法、密度分布聚类算法、概率特征模型算法等。重点剖析了医药学领域的应用。