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。

本书示例丰富，图文并茂，以让人容易理解的方式阐释了算法，旨在帮助程序员在日常项目中更好地发挥算法的能量。书中的前三章将帮助你打下基础，带你学习二分查找、大O表示法、两种基本的数据结构以及递归等。余下的篇幅将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，何时采用贪婪算法或动态规划；散列表的应用；图算法；Kzui近邻算法。

本书是《算法设计与分析（第2版）》（李春葆等编著，清华大学出版社出版）的配套学习和上机实验指导书，给出了主教材中所有练习题、上机实验题和在线编程题的参考答案，通过研习有助于提高灵活运用算法设计策略解决实际问题的能力。书中列出了所有题目，自成一体，可以脱离主教材单独使用。 本书适合高等院校计算机及相关专业本科生及研究生使用。

本书较全面地叙述了智能控制的基本理论、方法和应用。全书共分17章，主要内容为模糊控制的基本原理和应用、神经网络控制的基本原理和应用、智能优化算法及其应用。 本书系统性强，突出理论联系实际，叙述深入浅出，适合于初学者学习。书中给出了一些智能算法的仿真实例和MATLAB仿真程序，并配有一定数量的习题和上机操作题，可作为高等院校工业自动化、计算机应用、电子工程等专业的高年级本科生和硕士研究生的教材，也适合从事工业自动化领域的工程技术人员阅读和参考。

本书系统地介绍了各种常用的算法设计策略，包括递归、分治法、蛮力法、回溯法、分枝限界法、贪心法、动态规划、概率算法和近似算法等，并详细讨论了各种图算法和计算几何设计算法。全书既注重原理又注重实践，配有大量图表、练习题、上机实验题和在线编程题，内容丰富，概念讲解清楚，表达严谨，逻辑性强，语言精练，可读性好。本书既便于教师课堂讲授，又便于自学者阅读，适合作为高等院校 算法设计与分析 课程的教材，也可供ACM和各类程序设计竞赛者参考。

内容简介： 优化问题一直是计算机科学、人工智能和管理决策等领域广泛关注的一个问题。《智能进化算法概述及应用》由浅入深地介绍了粒子群优化算法、差分进化算法、混洗蛙跳算法、人工蜂群优化算法、果蝇优化算法、人工免疫优化算法和量子衍生进化算法及其相关应用，力求帮助读者能较容易地应用智能进化算法解决相应的问题。

本书是一本面向中 程序员的算法教程，借助Python语言，用经典的算法、编码技术和原理来求解计算机科学的一些经典问题。全书共9章，不仅介绍了递归、结果缓存和位操作等基本编程组件，还讲述了常见的搜索算法、常见的图算法、神经网络、遗传算法、k均值聚类算法、对抗搜索算法等，运用了类型提示等Python 特性，并通过各级方案、示例和习题展开具体实践。 本书将计算机科学与应用程序、数据、性能等现实问题深度关联，定位独特，示例经典，适合有一定编程经验的中 Python程序员提升用Python解决实际问题的技术、编程和应用能力。

机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。 《机器学习实战》第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 《机器学习实战》通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计

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

本书是《算法设计与分析（第4版）》配套辅助教材。本书将结合原教材的内容，进一步讨论和讲解原教材中的重点和难点，问题分析，求解思路和方法，为读者深刻体会问题求解的核心思想提供帮助。由于原教材的内容有一定的深度和难度，读者在学习和解答习题过程中会遇到一定的困难，因此本书选择了原教材的一些典型的习题和难题，给出详细的解答和分析。本书内容丰富，观点新颖，理论联系实际。不仅可用作高等学校计算机专业本科生和研究生学习计算机算法设计的教材，而且也适合广大工程技术人员和自学读者学习参考。

《编译原理及编译程序构造（第3版）/普通高校计算机专业精品教材系列》介绍编译理论基础及其实现方法，强调语言的形式化定义、编译技术的各种概念及实现过程的具体方法。介绍过程以算法为核心，力求简单明了地反映编译的基础知识。从形式语言理论角度讨论词法分析和语法分析技术，为计算机软件工作者开发大型软件打下良好基础。 《编译原理及编译程序构造（第3版）/普通高校计算机专业精品教材系列》以理论联系实际为宗旨，内容深入浅出，突出，并结合构造EL语言的编译程序介绍一种常用而又简单的编译方法。 《编译原理及编译程序构造（第3版）/普通高校计算机专业精品教材系列》可作为高等院校计算机专业的本科或专科教材，也可作为硕士研究生入学考试及计算机软件技术人员的参考书。

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。第1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

全书坚持模型、算法、程序三位一体，可谓模型丰富，算法多样，程序可行，实用性强。本书既可作为国内高等院校各专业数学建模、数学软件、数学实验等课程的教材，也可作为本科生与研究生自学数学建模的参考书.全书共分九章，分别介绍了建模概论、初等模型、代数模型、数学规划模型、数值计算模型、图论模型、微分方程模型、概论统计模型及其他模型.每章末均提供有一定数量的习题，书末附有习题的简要解答，可为检验学习效果之用.附录中对MATLAB、LINGO两款软件做了简介.

本书采用案例与算法程序相结合的方法，逐步引导读者深入挖掘实际问题背后的数学问题及求解方法。书中案例丰富，分析计算中巧妙结合MATLAB等软件工具，采用不太算法进行模型求解，有助于提高学生的问题求解能力。 本书可作为高等院校在校研究生、本科生及专科生 数学建模 课程的参考书，也可以作为全国大学生数学建模竞赛、美国大学生数学建模竞赛及全国研究生数学建模竞赛的培训教材，还可以作为从事复杂问题建模工作的工程技术人员的建模参考书。

本书是一本面向问题求解的计算机算法普及读物。笔者挑选了24个问题，有些属于计算机科学中的经典，有些则来自游戏等其他领域的场景，旨在提供一个不同于普通算法教科书的视野。在相关求解算法的介绍上大体遵循问题

在我们生活的世界中，各种各样形形色色的事物和现象，其中都必定包含着科学的成分。在这些成分中，有些是你所熟知的，有些是你未知的，有些是你还一知半解的。面对未知的世界，好奇的你是不是有很多疑惑、不解和期待呢？！“形形色色的科学”趣味科普丛书，把我们身边方方面面的科学知识活灵活现、生动有趣地展示给你，让你在畅快阅读中收获这些鲜活的科学知识！《BR》 21世纪，飞速发展的计算机技术深入到手机、电视、数码相机、游戏机等的生活产品中。计算机都是依靠程序来运行的。为了编写出能够在计算机上运行良好的程序就必须学习计算机算法的知识。本书用流程图、程序语言等日常生活中经常出现的事物为工具，以图解的形式讲解了算法的相关知识，即使是不具备计算机知识的初学者，也能够轻松理解。

为了适应培养我国21世纪计算机各类人才的需要，结合我国高等学校教育工作的现状，立足培养学生能跟上靠前计算机科学技术的发展水平，更新教学内容和教学方法，提高教学质量，本书以算法设计策略为知识单元，系统地

林劼、刘震、陈端兵、戴波主编的《数据结构与算法（高等学校计算机技术类课程规划教材）》知识点主要包括：线性数据结构、栈与队列数据结构、树数据结构、图数据结构、分治递归算法设计、贪心算法设计、动态规划算

本书较为系统地介绍**化领域中比较成熟的基本理论与方法。基本理论包括**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**化问题的几种常用算法。《BR》 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。

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。

计算机程序设计主要包括数据对象定义表示和数据对象的处理算法两大部分。《数据结构及应用算法（第3版）》从数据对象的类型、表示方法及其常用处理方法入手，分别介绍了三种类型数据结构——线性结构、树型结构和图状结构的常用表示方法，以及基于这些数据结构的基本操作的实现；并介绍了查找和排序算法。此外，该书还介绍了计算机主要算法的设计策略等内容，并为大部分章节安排了习题。 全书内容全面丰富，概念阐述清晰，不仅适合作为普通高校信息技术类专业的本科生，也适合作为信息技术相关工科专业的“数据结构”或“软件工程”课程的本科。对于从事信息技术方面学习和工作的科技人员，该书也是一本很好的参考书。

当今社会，项目管理已成为组织与个人的 管理技能。项目管理的核心是对项目任务的有效调度安排，涉及运筹学在项目实践中的合理应用。 本书详细梳理了项目调度问题中的各类要素，系统构建了单一项目与并行多项目的各类数学模型，在此基础上深入介绍了项目网络技术与启发式算法，并针对项目调度的各类扩展问题提出了相应的元启发式算法。本书可供项目管理领域的实践者和研究者参考。