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。
本书是算法竞赛的入门和进阶教材，包括算法思路、模板代码、知识体系、赛事相关等内容。本书把竞赛常用的知识点和竞赛题结合起来，讲解清晰、透彻，帮助初学者建立自信心，快速从实际问题入手，模仿经典代码解决问题，进入中级学习阶段。 全书分为12章，覆盖了目前算法竞赛中的主要内容，包括算法竞赛概述、算法复杂度、STL和基本数据结构、搜索技术、高级数据结构、基础算法思想、动态规划、数学、字符串、图论、计算几何。 本书适合用于高等院校开展的ICPC、CCPC等算法竞赛培训，中学NOI信息学竞赛培训，以及需要学习算法、提高计算思维的计算机工作者。
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。
《计算机视觉：算法与应用》探索了用于分析和解释图像的各种常用技术，描述了具有一定挑战性的视觉应用方面的成功实例，兼顾专业的医学成像和图像编辑与交织之类有趣的大众应用，以便学生能够将其应用于自己的照片和视频，从中获得成就感和乐趣。《计算机视觉：算法与应用》从科学的角度介绍基本的视觉问题，将成像过程的物理模型公式化，然后在此基础上生成对场景的逼真描述。作者还运用统计模型来分析和运用严格的工程方法来解决这些问题。 《计算机视觉：算法与应用》作为本科生和研究生 计算机视觉 课程的理想教材，适合计算机和电子工程专业学生使用，重点介绍现实中行之有效的基本技术，通过大量应用和练习来鼓励学生大胆创新。此外，《计算机视觉：算法与应用》的精心设计和编排，使其可以作为计算机视觉领域中一本独
算法详解系列图书共有4卷，本书是第2卷 图算法和数据结构。本书共有6章，主要介绍了3个主题，分别是图的搜索和应用、*短路径以及数据结构。附录简单回顾了渐进性表示法。本书的每一章均有小测验、章末习题，这为读者的自我检查以及进一步学习提供了方便。 本书提供了丰富而实用的资料，能够帮助读者提升算法思维能力。本书适合计算机专业的高校教师和学生，想要培养和训练算法思维和计算思维的IT专业人士，以及正在准备面试的应聘者和面试官阅读参考。
算法是计算机科学领域*重要的基石之一。算法是程序的灵魂，只有掌握了算法，才能轻松地驾驭程序开发。 算法详解系列图书共有4卷，本书是第1卷 算法基础。本书共有6章，主要介绍了4个主题，它们分别是渐进性分析和大O表示法、分治算法和主方法、随机化算法以及排序和选择。附录A和附录B简单介绍了数据归纳法和离散概率的相关知识。本书的每一章均有小测验、章末习题和编程题，这为读者的自我检查以及进一步学习提供了较多的便利。 本书为对算法感兴趣的广大读者提供了丰富而实用的资料，能够帮助读者提升算法思维能力。本书适合计算机专业的高校教师和学生，想要培养和训练算法思维和计算思维的IT专业人士，以及在准备面试的应聘者和面试官阅读参考。
本书是普通高等教育"十一五 *规划教材和国家精品课程教材。全书以算法设计策略为知识单元，系统介绍计算机算法的设计方法与分析技巧。主要内容包括：算法概述、递归与分治策略、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法、随机化算法、线性规划与网络流等。书中既涉及经典与实用算法及实例分析，又包括算法热点领域追踪。 为突出教材的可读性和可用性，章首增加了学习要点提示，章末配有难易适度的算法分析题和算法实现题；配套出版《计算机算法设计与分析习题解答（第5版）》；并免费提供电子课件和教学网站服务。
作者莱维汀基于丰富的教学经验，开发了一套全 新的算法分类方法。该分类法站在通用问题求解策略 的高度，对现有大多数算法准确分类，从而引领读者 沿着一条清晰、一致、连贯的思路来探索算法设计与 分析这一迷人领域。本书作为第3版，相对前版调整 了多个章节的内容和顺序，同时增加了一些算法，并 扩展了算法的应用，使得具体算法和通用算法设计技 术的对应更加清晰有序；各章累计增加了70道习题， 其中包括一些有趣的谜题和面试问题。 《算法设计与分析基础（第3版）》十分适合用作 算法设计和分析的基础教材，也适合任何有兴趣探究 算法奥秘的读者使用，只要读者具备数据结构和离散 数学的知识即可。
本书收集了历年来国家统考和985、211等重点高校和研究院、所的350多套硕士研究生入学“(算法与)数据结构”考试试卷的2100多道试题。作者按照数据结构课程的知识点对这些题目进行分类。在回顾知识点的基础上，对每一类题目进行分析、归纳答题思路，并给出了参考答案。本书收录的题目具有典型性，充分理解这些题目有助于学生更好地掌握数据结构课程的核心内容，以及应用知识解决实际问题的方法。 本书可以作为高等院校计算机及相关专业学习数据结构课程的参考书，对于报考相关专业硕士研究生的考生也极具价值，同时也适用于讲授该课程的教师以及自修该课程的其他人员。
本书是 逻辑与形而上学教科书系列 中的一本。递归论是数理逻辑的主要分支之一。本书介绍了递归论的基础知识，以及某些有影响的问题与经典构造。本书共分5章。*章介绍了图灵机、递归、递归可枚举等概念以及相关的定理。第二章列举了一些重要的不可判定问题，其中包括希尔伯特第十问题（丢番图整数解判定问题）的否定性结果（即马季亚谢维奇定理）和它的完整证明。第三章介绍了递归论度理论的核心概念和基本事实。在第四章中，读者可以找到递归论中经典的构造技巧 尾节扩张（算术力迫）和有穷损害优先方法。第五章简单介绍了递归论的当前热点 算法随机性理论的基本概念，其中包含马丁-洛夫随机性的几个等价刻画。本书可以作为递归论导论课程的教材，以期为进一步学习与研究递归论建立兴趣并打下基础。本书也可以帮助有兴趣的读者了解递
本书系统地介绍了X86、龙芯、飞腾架构下的UEFI应用和驱动开发，系统调试专家、《软件调试》作者张银奎，以及UEFI专家、《UEFI原理与编程》作者戴正华联袂推荐。 本书以项目开发为导向，采取 近实战，多实例 的方式，细致深入地介绍了UEFI应用和驱动开发相关的知识。 第1～3章，介绍了UEFI系统的组成、启动过程，在各种操作系统中搭建和调试开发环境的方法，以及UEFI应用和驱动开发的基本方法。 第4～10章以实际的开发实践为索引，介绍了图形图像开发、汉字显示、GUI构建、访问PCI/PCIE设备、访问SMBus设备、访问串口设备、实现USB通信和网络通信等内容。这部分以贴近实际开发的方式来构建实例，并深入剖析相关硬件协议及其在UEFI上的实现。 第11章和第12章，讲解了龙芯和飞腾架构，以及如何在这两类国产处理器上进行UEFI软件开发。
本书全面、系统地总结了在准备程序员面试过程中的数据结构与算法。本书首先详细讨论整数、数组、链表、字符串、哈希表、栈、队列、二叉树、堆和前缀树等常用的数据结构，然后深入讨论二分查找、排序、回溯法、动态规划和图搜索等算法。除了介绍相应的基础知识，每章还通过大量的高频面试题系统地总结了各种数据结构与算法的应用场景及解题技巧。本书适合所有正在准备面试的程序员阅读。无论是计算机相关专业的应届毕业生还是初入职场的程序员，本书总结的数据结构和算法的基础知识及解题经验都不仅可以帮助他们提高准备面试的效率，还可以增加他们通过面试的成功率。
本书是用轻松有趣的方法学习算法的入门指南。按照算法策略分为8章。第1章以算法之美、趣味故事引入算法，讲解算法复杂度的计算方法，以及爆炸性增量问题。2～7章讲解经典算法，包括贪心算法、分治算法、动态规划算法、回溯法、分支限界法、网络流算法。第8章讲解实际应用中的算法和高频面试算法，包括启发式搜索、敏感词过滤、LRU算法、快慢指针、单调栈、单调队列、零钱兑换、股票交易等。每一种经典算法都有4～8个实例，多数按照问题分析、算法设计、完美图解、算法详解、算法分析及优化拓展的流程进行讲解。全书讲解清晰，通俗易懂，紧扣工程教育认证的要求和实用性，力求满足新工科人才培养的需要。 本书为河南省 十四五 普通高等教育规划教材，提供了丰富的教学资源与答疑服务，包括源代码、课件、教案、习题、在线答疑和在线测试系
内容介绍 本书基于Python全面介绍了机器学习在信贷风控领域的应用与实践，从原理、算法与工程实践3个维度全面展开，包含21种实用算法和26个解决方案。 作者是智能风控、人工智能和算法领域的专家，曾在多家知名金融科技企业从事风控算法方面的研究与实践，经验丰富，本书得到了风控领域9位专家的高度评价。 全书一共8章，每个章节都由问题、算法、案例三部分组成，具有系统性和实战性。 第1-2章讲解了信贷业务的基础知识以及常用的规则引擎、信用评估引擎的建模方法。 第3章以项目冷启动为背景，讲解了风控领域应用广泛的迁移学习方法。 第4-5章介绍了幸存者偏差与不均衡学习中所使用的无监督学习与半监督学习方法。 第6章阐述了无监督的异常识别算法，该算法常用于数据清洗与冷启动项目，是反欺诈引擎中常用的个体欺诈检测方法。 第7章分享了一
随着复杂网络研究的深入发展和研究领域的不断 扩展，其应用日益广泛。近年来各类数学建模竞赛中 ，基于复杂网络的题目层出不穷，但目前大部分数学 建模书籍中都没有涉及复杂网络的相关内容，而复杂 网络方面的专著偏重于基础理论和方法，涉及算法程 序实现的很少。 将基本理论和计算机算法实现相结合正是本书编 写的初衷。孙玺菁、司守奎编著的《复杂网络算法与 应用》共计9章，主要涉及复杂网络静态特征，各种 网络模型，复杂网络上的传播模型和动力学分析，复 杂网络上的同步研究，复杂网络中的搜索策略，复杂 网络中的社团结构，网络层次分析法，网络博弈论。 基于Matlab给出了作者自主编写的函数和程序，并对 书中出现的大部分例题配备了程序，便于学生从理论 和求解两个角度入手学习复杂网络的相关理论，在学 习中举一反三、
大模型技术掀起了新一轮人工智能浪潮，以ChatGPT 为核心的大模型相关技术可以应用于搜索、对话、内容创作等众多领域，在推荐系统领域的应用也不例外。 本书主要分为3部分。 第1部分简单介绍大模型相关技术，包括大模型的预训练、微调、在线学习、推理、部署等。 第2部分将大模型在传统推荐系统中的应用抽象为4种范式 生成范式、预训练范式、微调范式、直接推荐范式，并对每种范式给出算法原理说明、案例讲解和代码实现。 第3部分以电商场景为例，讲解大模型在电商中的7种应用，包括生成用户兴趣画像、生成个性化商品描述信息、猜你喜欢推荐、关联推荐、冷启动问题、推荐解释和对话式推荐，每种应用场景都包含完整的步骤说明和详细的代码实现，手把手教你构建大模型推荐系统。 本书适合有一定推荐系统基础，期望深入了解和学习大模型技术
本书内容包括经典的算法设计技术，主要介绍数据结构和标准模板库、递归与分治策略、动态规划、贪心算法、回溯算法、分支限界算法、图的搜索算法、图论、数论和组合数学问题。本书包括大量的问题实例，并在北京大学、浙江大学和杭州电子科技大学在线题库中精选原题，详细地分析解题的方法，深入浅出地讲解用到的算法，章后的上机练习题也选自在线题库中的典型题目，供读者练习，以巩固所学算法。本书内容基本上涵盖了目前大学生程序设计竞赛所要掌握的算法。 本书结构清晰、内容丰富，适合作为计算机科学与技术、软件工程以及相关学科算法课程的教材或参考书，特别适合有志于参加信息学竞赛和ACM大学生程序设计竞赛的读者学习和训练。
本书以海量图解的形式，详细讲解常用的数据结构与算法，又融入大量的竞赛实例和解题技巧。通过对本书的学习，读者可掌握12种初级数据结构、15种常用STL函数、10种二叉树和图的应用，以及8种搜索技术，并领悟不同的数据结构和算法的精髓，熟练应用各种算法解决实际问题。 本书总计9章。第1章讲解C 语言基础，包括语法、函数、递归和数组；第2章讲解算法入门知识，包括算法复杂度计算、贪心算法、分治算法和STL应用；第3章讲解线性表的应用，包括顺序表、单链表、双向链表、循环链表和静态链表；第4章讲解栈和队列的应用，包括顺序栈、链栈、顺序队列和链队列；第5章讲解树的应用，包括树的存储、二叉树遍历与还原、哈夫曼编码；第6章讲解图论基础，包括图的存储、图的遍历和图的连通性；第7章讲解图的应用，包括短路径、小生成树、拓扑排序
本书较为系统地介绍最优化领域中比较成熟的基本理论与方法。基本理论包括最优化问题解的必要条件和充分条件以及各种算法的收敛性理论。介绍的算法有：无约束问题的最速下降法、Newton法、拟Newton法、共辄梯度法、信赖域算法和直接法；非线性方程组和最小二乘问题的Newton法和拟Newton法；约束问题的罚函数法、乘子法、可行方向法、序列二次规划算法和信赖域算法等。还介绍了线性规划的基本理论与单纯形算法以及求解二次规划的有效集法。并简单介绍了求解全局最优化问题的几种常用算法。 作为基本工具，本书在附录中简要介绍了求解线性方程组的常用直接法和选代法以及MATLAB初步知识。
本书围绕黎曼流形优化发展过程中的理论前沿与热点问题，比较全面和系统地介绍了黎曼流形优化的基本原理和应用实践的最新成果。全书共7章，分为理论与应用两个部分。理论部分包括黎曼流形内涵、常用黎曼流形及其几何结构、收缩、低秩流形收缩、黎曼最速下降法、黎曼牛顿法、黎曼共轭梯度法、黎曼信赖域法和黎曼拟牛顿法等内容。应用部分包括鉴别性结构化字典学习、多源多波段图像融合、特征值问题求解（单位球面约束的Rayleigh商最小化、Stiefel流形上的Brockett函数最小化）等。本书内容新颖、体系完整，具有系统性、实用性、先进性和前瞻性。
这是一本可帮助读者深度理解并全面掌握ClickHouse运行原理并进行实践开发的工具书，涵盖了ClickHouse的时代背景、发展历程、核心概念、基础功能、运行原理、实践指导等多个维度的内容，尤其是在ClickHouse*核心的部分 MergeTree表引擎与分布式方面，书中对其实现原理和应用技巧进行了详细解读。 本书采用浅显易懂的语言 大量演示案例 大量示意图例的形式呈现，以求让读者在*短的时间内，以*舒服的方式，获得*核心的知识。本书的理论观点来自作者在OLAP领域10余年的工作思考与总结；功能与实操的素材来自作者在工作中对ClickHouse的深度应用与实践；原理解析部分的素材来自对大量专业文献的钻研与源码级的调试与解读。 本书在逻辑上分为三大部分： 第1~2章从宏观的角度出发，描述了时代背景、ClickHouse的发展历程及其核心特点。其中，对MOLAP、ROLAP和HORAP三
