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7个数据结构和26个基础算法的基本原理。章介绍了链表、数组、栈等7个数据结构；从第2章到第7章，分别介绍了和排序、查找、图论、安全、聚类等相关的26个基础算法，内容涉及冒泡排序、二分查找、广度搜索、哈希函数、迪菲-赫尔曼密钥交换、k-means算法等。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，便于学习和记忆。将本书作为算法入门的步，是很好不错的选择。

部分开始解决问题第二部分算法分析第三部分算法设计范式第四部分一些的算法第五部分基本数据结构第六部分树第七部分图

一般来说把官子分为四个类型：双先官子、先手官子、逆收官子和后手官子。 官子的诀窍，首先是找出先手。此外，价值大小是按照“第三线”“第二线”“第一线”的顺序依次递减的。学习本书，就是为了培养大家能够粗略地判断哪里价值大的感觉。 如果熟练掌握了官子的收束，实战中的胜率是很容易上升的。收官能力强的话，是可以做到保持优势，更或者是反败为胜的。

《学习型智能优化算法及其应用/排序与调度丛书》在现有智能优化方法的基础上，探索学习型智能优化方法的基本框架。书中采用智能优化模型和知识模型相结合的集成建模思路，总结了精英个体知识、构件知识、算子知识和参数知识4种知识形式，构建了用于实现学习型智能优化方法的8类典型知识，以此辅助学习型智能优化方法高效地求解复杂优化问题。针对连续优化问题、离散优化问题（非对称旅行商问题、双层CARP优化问题、柔性作业车间调度问题）和实际工程问题（体系仿真优化问题、卫星地面站系统任务调度问题、多星任务规划问题），分别设计了若干种学习型智能优化算法，并对优化结果进行了分析和解释。《学习型智能优化算法及其应用/排序与调度丛书》主要面向在运筹学领域研究智能优化方法的企业、高校与科研院所的研究人员，帮助读者了解学

本书撷取生活中的趣闻逸事，将它们抽象成一个一个算法，寓教于乐，阐述了主流算法背后的来龙去脉，包括贪心算法、排序算法、RSA 算法、递归、分治、动态规划等经典内容。本书适合任何对算法有好奇心的人群阅读。

本书翻译自SamR.Alapati的ExpertHadoopAdministration。SamR.Alapati是Sabre公司的首席Hadoop管理员，具有多年的Hadoop运维管理经验。他希望通过本书，为Hadoop集群开发与管理人员提供一些有益指导。从事Hadoop的管理工作，首先要了解Hadoop的架构，只进行单纯的操作并不能被称为合格的管理员。基于此，本书在介绍Hadoop及其生态组件时，都会首先介绍其架构，以期读者能够在更高的层次认识管理工作。本书首先介绍了Hadoop的整体架构及其部署与使用；然后着重介绍了两个重要的计算引擎MapReduce与Spark；接着介绍了Hadoop的数据存储与安全、数据均衡等特性；很后则介绍了如何进行参数调优与故障排除。整个流程下来，读者能够建立起完整的关于Hadoop管理的体系架构。