本书是备受广大读者推崇的数据结构与算法入门教程，已在GitHub获得超60k的 Star，并多次登顶GitHub Trending。书中系统介绍了数据结构与算法基础、复杂度分析、数组与链表、栈与队列、哈希表、树、堆、图、搜索、排序、分治、回溯、动态规划和贪心算法等核心知识，通过清晰易懂的解释和丰富的代码示例，以及生动形象的全彩插图和在线动画图解，揭示算法工作原理和数据结构底层实现，教授读者如何选择和设计算法来解决不同类型的问题，切实提升编程技能，构建完整的数据结构与算法知识体系。

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、广度优先搜索、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，是非常不错的选择。

卓越的软件架构师从何而来？所有程序员都有成为架构师的潜力，只要掌握了架构师的思维方式和工作方法，你也能成长为架构师。《架构师修炼之道》教你像架构师那样思考问题、理解需求、设计架构、评估结果、编写文档。本书不但通过真实案例讲解架构设计流程和经验，还总结了丰富的架构师工作原则和技巧，尤其适合广大程序员进阶学习。同时也有助于产品经理、测试人员、运维人员和其他行业从业者理解软件架构设计工作。

《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。

内 容 提 要 本书结合实际应用场景讲解数据结构和算法，涵盖常用、常考的数据结构和算法的原理讲解、代码实现和应用场景等。 本书分为11章。第1章介绍复杂度分析方法。第2章介绍数组、链表、栈和队列这些基础的线性表数据结构。第3章介绍递归编程技巧、8种经典排序、二分查找及二分查找的变体问题。第4章介绍哈希表、位图、哈希算法和布隆过滤器。第5章介绍树相关的数据结构，包括二叉树、二叉查找树、平衡二叉查找树、递归树和B 树。第6章介绍堆，以及堆的各种应用，包括堆排序、优先级队列、求Top K、求中位数和求百分位数。第7章介绍跳表、并查集、线段树和树状数组这些比较高级的数据结构。第8章介绍字符串匹配算法，包括BF算法、RK算法、BM算法、KMP算法、Trie树和AC自动机。第9章介绍图及相关算法，包括深度优先搜索、广度优先搜索、拓扑排序

本书从一系列有趣的生活实例出发，全面介绍了构造算法的基础方法及其广泛应用，生动展现了算法的趣味性和实用性。书中介绍了算法在多个领域的应用，如图像处理、物理实验、计算机图形学、数字音频处理、机器学习等。其中，既有各种大名鼎鼎的算法，如神经网络、遗传算法、离散傅里叶变换算法、KNN、贝叶斯算法，也有不起眼的排序和概率计算算法。本书讲解浅显易懂而不失深度和严谨，对程序员有很大的启发意义。书中所有示例都与生活息息相关，充分地展现了算法解决问题的本质，让你爱上算法，乐在其中。本书在第1版的基础上新增了图像处理算法、游戏开发中检测碰撞常用的分离轴 （SAT）算法、垃圾邮件过滤相关的算法、中文分词算法、限流算法、手写数字识别和变声器等，进一步提升趣味性。 本书适合软件开发人员、编程和算法爱好者以及

《算法零基础一本通（Python版）》使用 Python 指导读者从零开始学习算法 ：由基础数据结构开始，逐步解说信息安全算法，*后也讲解了人工智能入门领域的 KNN 和 K-means 算法。《算法零基础一本通（Python版）》包含约 120 个程序实例，使用约 600 张完整图例，深入讲解了 7 种数据结构和数十种算法，此外也针对国内外著名公司招聘程序员的算法考题做了讲解。《算法零基础一本通（Python版）》实用性强、案例丰富，适合有一定 Python 基础的读者使用，也可作为大中专院校及培训机构的参考教材。

本书共13章，依次讲述程序设计基础、算法基础、排序、查找、搜索、字符串匹配、图论、动态规划、高级数据结构、数论、组合数学、计算几何基础、博弈论。 书中提供了大量习题和答案供读者学习使用。 本书可作为高等学校计算机相关专业算法设计类课程的教材，也可供对算法设计、程序设计竞赛感兴趣的读者自学使用。

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。

近百年来，由于大量计算的例子，数论学家增进了他们的直觉性。计算机和精心研制的算法逐渐导致出现了算法数论这一专门的领域。这个年轻的学科和计算机科学、密码学以及数学的其他分支有很强的联系。数学思想往往导致更好的算法，这是此学科的魅力之一；而对算法的广泛研究也促使数学新思想的产生和新问题的探索。本书包括由各领域首屈一指的专家对算法数论各个专题所写的二十篇综述性文章：前两篇文章为引论；随后的八篇文章覆盖了该领域的核心内容：因子分解、素性、光滑数、格、椭圆曲线、代数数论和算术运算的快速算法；后十篇文章就某个专门方面综述一些特殊课题，包括密码学、Arakelov 类群、计算类域论、有限域上的zeta 函数、算术几何与模形式理论。本书可供数学、计算机科学和密码学等相关专业的读者参考。

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，

本书系统论述了基于MATLAB的微分方程求解方法，全面介绍了微分方程的解析求解与数值求解方法，包括微分方程的初值问题、延迟微分方程与分数阶微分方程问题，并介绍了基于框图的初值问题求解方法。此外，本书还介绍了微分方程边值问题与偏微分方程问题的数值求解方法。本书可以作为一般读者系统学习微分方程的教辅教材，从另一个角度认识微分方程。

本书以MATLAB R2020a为平台，以人工智能算法为背景，全面地介绍了如何利用MATLAB各种智能算法求解相关领域中的实际问题。书中内容做到了理论与实践相结合，让读者可以快速、便捷地学习各种智能算法，并利用智能算法解决问题，做到学以致用、举一反三。全书共分12章，第1章为MATLAB基础篇；第2～12章为智能算法篇，分别介绍了各种人工智能算法，包括智能算法的基本概念、差分进化算法、种群算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、免疫算法、模拟退火算法、支持向量机算法、神经网络算法、模糊逻辑控制算法。

本书主要研究将文化进化的思想融入现代计算智能的理论与实践中，探讨如何发掘文化进化和自然进化机制在现代计算智能的理论与实践中的和谐统一，协同进化以形成新的计算方法，并将这些协同进化计算方法应用于函数优化和组合优化等具体问题中，主要包括基于进化规划的文化算法设计，文化粒子群优化算法，文化蚁群优化算法，文化免疫量子进化算法，以及算法的应用。

本书是一本讲解前端程序员面试笔试真题的书籍，在写法上，除了讲解如何解答算法问题以外，还引入了示例辅以说明，让读者能够更容易理解。 本书将程序员面试笔试过程中各类算法类真题一网打尽，在题目的广度上，通过各种渠道，搜集了近3年来典型IT企业面试笔试算法高频题目，所选择题目均为企业招聘使用题目。在题目的深度上，本书由浅入深，详细分析每一个题目，并提炼归纳。同时，引入例子与源代码、时间复杂度与空间复杂度的分析，而这些内容是其他同类书籍所没有的。本书根据真题所属知识点进行分门别类，结构合理、条理清晰，对于读者进行学习与检索意义重大。 本书是一本计算机相关专业毕业生面试笔试的求职用书，也可以作为本科生、研究生学习数据结构与算法的辅导书籍，同时也适合期望在计算机软硬件行业大显身手的计算机爱好者

开发者在一次接触云计算的时候往往感到非常困难。既需要学习分布式系统，熟悉诸如容器和函数之类的技术，还得知道如何将这些东西组合在一起，过程实在令人生畏。通过这本实用的指导书，你将了解构建云原生应用程序的模式以及消息传递、事件处理和DevOps等常见任务的实践。 作者Boris Scholl、Trent Swanson和Peter Jausovec为你阐述了现代云原生应用程序的架构模块。你将了解如何使用微服务、容器、无服务器计算、存储类型、可移植性和函数。你还将探索云原生应用程序的基础知识，包括如何设计、开发和操作它们。

计算机算法是计算机科学和计算机应用的核心。本书以算法设计策略为主线，系统介绍了算法的设计方法和分析技巧。书中既涉及传统算法的实例分析，更有算法领域热点研究课题追踪，具有较高的实用价值。本书主要内容包括：递归与分治策略、动态规划算法、贪心算法、搜索算法、概率算法、 NP 完全性理论、近似算法、现代计算智能算法简介等。

《MATLAB优化算法案例分析与应用》 本书全面而系统地介绍了MATLAB算法和案例应用，涉及面广，从基本操作到高级算法应用，几乎涵盖MATLAB算法的所有重要知识。本书结合算法理论和流程，通过大量案例，详解算法代码，解决具体的工程案例，让读者更加深入地学习和掌握各种算法在不同案例中的应用。 本书共32章。涵盖的内容有MATLAB基础知识、GUI应用及数值分析、MATALB工程应用实例、GM应用分析、PLS应用分析、ES应用分析、MARKOV应用分析、AHP应用分析、DWRR应用分析、模糊逼近算法、模糊RBF网络、基于FCEM的TRIZ评价、基于PSO的寻优计算、基于PSO的机构优化、基本PSO的改进策略、基于GA的寻优计算、基于GA的TSP求解、基于Hopfield的TSP求解、基于ACO的TSP求解、基于SA的PSO算法、基于kalman的PID控制、基于SOA的寻优计算、基于Bayes的数据预测、基于SOA的PID参数整

在线广告是一个多学科交融的领域，本书力求系统地讲解在线广告的架构和算法，让读者对在线广告有一个整体的认识。全书共15章，第1~3章介绍在线广告的发展简史、样式与创意以及广告系统的架构流程等基础知识；第4~7章从品牌广告、搜索类广告、社交类广告和视频类广告4种典型的广告出发，详细讲解广告系统的更多设计细节； 第8~14章分类讲述在线广告中的重要研究领域，包括用户数据和定向算法、点击率预估与推荐算法、在线匹配、机制设计、低质量和敏感控制、实验架构和调参，以及数据监控和效果衡量； 第15章简要介绍在线广告的发展趋势。本书可作为对在线广告感兴趣的初学者的入门书籍，也可供在线广告相关领域的从业者阅读参考。

计算机技术和互联网技术的迅速发展，使得网络上的网站、网页等各种信息以爆炸性的趋势增长，随之而来的还有大量的冗余信息和垃圾信息，并由此带来了信息泛滥、信息迷航以及信息疾病等一系列问题。这些冗余信息、垃圾信息不但影响着用户对Internet的使用效率和质量，同样影响着网络的健康发展。因此，基于此而产生的网络信息过滤技术相关研究具有巨大的社会效益和经济效益。 网络信息过滤，就是根据用户的信息需求，利用一定的工具从大规模的动态信息流中自动筛选出满足用户需求的信息，同时屏蔽掉无用的信息的过程。广义的信息过滤包括对文本、音频、图像、视频等多种信息存在形式的过滤处理，狭义的信息过滤是特指对文本信息的过滤处理。本书相关研究就是针对文本信息过滤特别是中文文本信息过滤中存在的问题而提出的。 本书面向从事自

全书分上、下两篇。上篇主要阐述数据结构的相关内容；下篇主要阐述算法设计的相关内容。具体内容包括：线性表、栈和队列、串、数组与广义表、树与二叉树、图、查找、排序、文件、分治法、动态规划法、贪心法、回溯法、分支限界法等。本书内容丰富，结构严谨，逻辑清晰。可作为高等学校计算机相关专业的教材，也可供从事科研工作的专家学者参考。

本书以MATLAB R2017a为平台，以智能算法为背景，全面详细地介绍了人工智能的各种新型算法。本书内容以理论为基础，以实际应用为主导，循序渐进地向读者讲解怎样利用MATLAB智能算法解决实际问题。全书共13章，主要内容包括MATLAB R2017a软件的基础知识、智能算法的理论、人工神经网络算法、模糊逻辑控制算法、粒子群算法、蚁群算法、模拟退火算法、遗传算法、免疫算法、禁忌搜索算法、支持向量机算法及小波分析算法等。

本书主要介绍了一种新型的元启发式全局优化算法 类电磁机制（EM）算法。首先针对EM算法的一些不足，对其进行了改进，提出了多种改进EM算法，这些算法为后续的研究提供了指导；然后以改进的算法为基础，分别提出了求解带约束优化问题、多目标优化问题、神经网络训练问题以及模式分类问题的EM算法；并提出了采用离散排列编码方式的离散化EM算法，用来求解流水车间调度问题和装配序列规划问题；zui后介绍了基于EM算法的函数优化软件。附录中给出了本书中使用的标准测试问题的详细介绍。本书可作为计算机、自动控制、人工智能、管理科学和工业工程等专业高年级本科生和研究生的学习参考书，也可供从事计算智能、生产调度等工作的研究人员和工程技术人员参考使用。