本书全面介绍了算法的数学分析所涉及的主要技术，涵盖的内容来自经典的数学课题（包括离散数学、初等实分析和组合数学等），以及经典的计算机科学课题（包括算法和数据结构等）。本书的重点是平均情况或概率性分析，书中也论述了最差情况或复杂性分析所需的基本数学工具。本书 版为行业代表性著作，第 2 版不仅对书中图片和代码进行了更新，还补充了新章节。全书共 9章， 章介绍算法分析；第 2～5 章介绍数学方法；第 6～9 章介绍组合结构及其在算法分析中的应用。 本书适合作为高等院校数学、计算机科学以及相关专业的本科生和研究生的教材，也可供相关技术人员和爱好者学习参考。

互联网时代，数据和信息的规模急剧膨胀，各行各业都与数据紧密相连，因此急需能够充分利用数据和信息的人才。企业通过对数据和信息进行深入分析，可以提高收入、降低成本，从而获得竞争优势。 本书以企业长久生存为目标，以收入化、风险化、成本化三条业务主线思想为指导，逐步构建数据分析体系、数据评估体系、数据产品化体系共同运作的商业分析框架，详细描述如何利用商业分析技能帮助企业获取竞争优势。 本书融理论与实践于一体，本书方法论经过网易、的项目实践验证。无论是商业分析人员、数据分析人员，还是业务人员、企业管理人员，都会在阅读本书后受益匪浅。

本书专攻算法刷题，训练算法思维，应对算法笔试，注重用套路和框架思维解决问题，以不变应万变。章列举了几个最常见的算法类型及对应的解题框架思路，包括双指针、滑动窗口等算法技巧，并把动态规划、回溯算法、广度搜索等技巧的核心抽象为二叉树的两种问题形式。第2章介绍了基础数据结构相关的算法，包括数组链表的常见技巧汇总和数据结构设计的经典例题。第3章从二叉树的几种解题思路开始，尝试从二叉树的视角理解快速排序和归并排序，进一步讲解回溯、DFS、BFS等暴力搜索算法。第4章具体介绍了动态规划相关的技巧，例如如何确定base case，如何写状态转移方程，如何进行状态压缩等技巧，并用动态规划的通用思路框架解决了十几道经典的动态规划问题。第5章讲解了一些高频面试/笔试题目，每道题目可能会结合之前章节讲过的多种算法思路，也

“数据结构”课程是涉及程序设计的相关专业的基础课程。为了有利于促进新兴信息技术（例如：云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链、边缘计算等）人才培养，本书强化了强化循环队列、矩阵、二叉排序树、平衡二叉树、生成树、AOV 网等的复杂数据结构的分析、设计、实现。本书共 9 章，可划分为四个部分。部分（ 章）是数据结构的基本概念部分；第二部分（第 2～6 章）是基本的数据 结构部分，包括线性结构（线性表、栈、队列、串、矩阵、广义表）与非线性结构（树、图）；第三部分（第 7～8 章）是基本技术部分，包括查找与排序方法；第四部分（第 9 章）是综合项目实训部分，通过“校园导游系统设计”案例展示数据结构的应用与实现过程。本书面向应用型本科院校学生，立足于把数据结构的基本概念和基本算法讲清楚，讲透彻，知识结构完整