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。
《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
本书共13章，第1章引入了微服务架构模式语言的概述；第2章解释了为什么软件架构很重要，并描述了可用于将应用程序分解为服务的模式；第3章介绍了微服务架构中强大的进程间通信的几种模式；第4章介绍Saga模式；第5章介绍领域驱动设计（DDD）的聚合和领域事件等模式的使用；第6章介绍如何使用事件溯源模式；第7章介绍如何使用 API 组合模式或命令查询责任隔离（CQRS）模式；第8章介绍外部 API 模式；第9章和第10章介绍微服务自动化测试技术；第11章介绍开发生产就绪服务的各个方面；第12章介绍部署模式；第13章介绍绞杀者模式。
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，
本书系统介绍了数据结构与算法的基本概念和相关知识，既注重理论，又注重算法设计，更突出代码实现，是一本着眼于数据结构与基本算法的教学实践的教材。 本书介绍了线性表、队列与栈、树与优先级队列、集合与静态查找表、动态查找表、排序、外部查找与排序、图、最小生成树与最短路径、算法设计思想等内容，将数据结构的理论与真实应用的实践紧密结合，从各种数据结构的代码实现到火车票管理系统的代码实现，手把手地指导读者学习数据结构与算法，帮助读者轻松掌握数据结构与算法的基本知识及基本技能，为后续进行更多专业课程的学习打下扎实基础。
本书是蓝桥杯大赛软件类入门教程，详细讲解了蓝桥杯大赛软件类入门阶段的核心知识点，也是大赛必考和常考的知识点，包括数据结构、基本算法、搜索、数学、动态规划、图论等。 本书用大量的大赛真题作为例题，帮助读者巩固知识点的应用； 代码简洁精要，可作为比赛模板； 文字简洁明快，实现了较好的易读性。 本书适合正在学编程语言或刚学过编程语言，算法和数据结构零基础的算法竞赛初学者，帮助读者学习的知识点、建立计算思维、提高建模能力和编码能力； 本书也可用于其他算法竞赛（全国青少年信息学奥林匹克竞赛（NOI）、国际大学生程序设计竞赛（ICPC）、中国大学生程序设计竞赛（CCPC）、中国高校计算机大赛 团体程序设计天梯赛等）的入门学习。
本书由江苏省信息学奥林匹克竞赛委员会组织富有算法竞赛教学经验的省内知名一线教师编写。以程序设计中的常用算法与数据结构为主要内容，来训练计算思维，提升用算法和数据结构来解决实际问题的能力。力求用浅显易懂的语言来描述数据结构中的哈希表、树、图的概念及其存储。通过经典的问题分析，来渗透动态规划的状态表示及其常用的优化策略。结合算法和数据结构，系统的介绍树和图的基本算法及其初等数论和组合数学相关知识。 本书可以作为中小学生程序设计的拓展教材，也可供大学生及算法爱好者参考。
《因果推理：基础与学习算法》从概率统计的角度入手，分析了因果推理的假设，揭示这些假设所暗示的因果推理和学习的目的。本书分别论述了两个变量和多变量情况下的因果模型、学习因果模型及其与机器学习的关系，讨论了因果推理隐藏变量有关的问题、时间系列的因果分析。 《因果推理：基础与学习算法》可作为高等院校人工智能和计算机科学等相关专业高年级本科生和硕士研究生的教材，也可供研究机器学习、因果推理的技术人员参考。
机器学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向。在现今大数据时代的背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，使得这一过去为分析师与数学家所专属的研究领域越来越为人们瞩目。 本书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效可复用的Python代码阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。读者可从中学到一些核心的机器学习算法，并将其运用于某些策略性任务中，如分类、预测及推荐等。 本书适合机器学习相关研究人员及互联网从业人员学习参考。
大多数软件开发人员在复杂的代码上浪费了大量的时间。《整洁代码的艺术》提出的九大原则将教会您如何编写清晰、可维护且功能完备的代码。本书的指导原则很简单：缩减和简化，将精力投入到重要的工作上，省下大量的时间，卸下代码维护的重担。 热销书作者克里斯蒂安 迈尔在本书中利用他的经验帮助许多程序员完善他们的编码技能。他给出专业建议和真实例子，展示如何：利用80/20原则，专注于重要任务 要紧的那20%代码；避免孤立编码，创建小可行产品，获得早期反馈；编写整洁、简单的代码，排除混乱；避免导致代码过度复杂的过早优化；平衡您的目标、能力与反馈，达到高产出的心流状态；应用 做好一件事 哲学，极大地提升代码功能；利用 少即是多 哲学，设计有效用户界面；用 专注 原则贯穿所学的这些新技能。 本书采用Python作为示例语言，但
"《算法不难 》结合300多幅示意图与70个算法示例（Python实现）直观地讲述36种常用经典算法的相关知识和9种经典算法思想，帮助读者深入理解相关算法的原理与设计思想，为后续学习高级算法夯实基础。 《算法不难 》分为5章。第1章介绍算法的基本概念以及如何正确使用和设计算法等相关知识；第2章介绍排序算法的基本思想以及冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、桶排序和基数排序十大排序算法；第3章首先介绍图算法的基础知识，然后介绍路径搜索、广度优先搜索、深度优先搜索、最小生成树、单源最短路径、最大流等常用图算法。第4章介绍字符串处理算法的相关知识，涵盖字符串基础知识以及字符串判断、字符串匹配、字符串排序和字符串压缩等。第5章介绍枚举、递推、递归、分治、贪心、动态规划、迭代
本书由具有丰富编程竞赛经验的作者执笔撰写，荣获日本 2021年IT工程师图书特别大奖 。作为一本算法和数据结构的入门书，本书内容充实、深入浅出，包含了来自知名编程竞赛平台AtCoder的丰富例题和大量配以详细注释的C 代码片段，不仅系统讲解了常见的各类算法，而且还通过图解、代码和思考题的方式，致力提高读者的算法实践能力和问题解决能力。因此这既是一本入门书，能够激发初学者对算法的兴趣，又是一本注重实践的书，让想成为算法高手的读者可以在深入理解算法和数据结构的基础上，快速掌握编程思维，终身受用。 本书既适合初学算法的读者，也适合希望深入掌握各类实用算法设计技术的读者阅读和参考。
本书定位于夯实数学建模基础，采用主流编程方法和简洁代码实现常用的数学建模算法，以案例为导向，围绕数学建模知识体系展开。全书分5篇，共11章。前两章是数学建模基础篇，包括数学建模介绍、数学建模的一般流程（初等模型）、如何从算法到编程实现（层次分析法与自定义函数）；接着按算法板块组织内容，包括微分方程模型篇（人口模型、传染病模型）、优化模型篇（规划模型、投资优化策略、优化模型进阶）、评价模型篇（经典评价模型、模糊理论）、预测模型篇（常规预测模型、时间序列分析）。本书有配套源码资源和电子课件。 本书可作为高等院校数学建模的入门教材，也可作为数学建模指导教师的参考资料，还可作为其他相关行业人员、科研人员使用数学模型解决实际问题的参考用书。
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。
本书图文并茂、通俗易懂，详细讲解数据结构和算法进阶知识，并融入大量的竞赛实例和解题技巧，可帮助读者领悟数据结构和算法的精髓，并熟练应用其解决实际问题。 本书总计8章。第1章讲解数据结构进阶知识，涉及分块算法和跳跃表；第2章讲解字符串算法进阶知识，涉及AC自动机和后缀数组；第3章讲解树上操作，涉及树链剖分、点分治和边分治；第4章讲解复杂树，涉及KD树、左偏树、动态树和树套树；第5章讲解可持久化数据结构，涉及可持久化线段树和可持久化字典树；第6章讲解图论算法进阶知识，涉及EK算法、Dinic算法、ISAP算法、二分图匹配、最大流最小割和最小费用最大流；第7章讲解动态规划进阶知识，涉及背包问题进阶知识和树形DP进阶知识；第8章讲解复杂动态规划及其优化，涉及数位DP、插头DP、斜率优化和四边不等式优化。 本书面向对数据结
本书以MATLABR2020a软件为基础，详细介绍各种智能算法的原理及MATLAB在智能算法中的应用，是一本MATLAB智能算法设计的综合性参考书。全书以智能算法原理及MATLAB应用为主线，结合各种应用案例，详细讲解智能算法在MATLAB中的实现方法。 全书共分为3部分：第一部分为基础知识；第二部分介绍经典的智能算法及其在MATLAB中的实现方法，包括遗传算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、小波分析、神经网络算法和模糊逻辑控制等内容；第三部分详细介绍智能算法在工程中的应用，包括模糊神经网络在工程中的应用、遗传算法在图像处理中的应用、神经网络在参数估计中的应用、基于智能算法的PID控制器设计等内容。 本书以工程应用为目标，内容讲解深入浅出、循序渐进，既可作为高等院校理工科相关专业研究生、本科生的教材，也可作为广大科研工程技术人员的参
集成学习方法是一类先进的机器学习方法，这类方法训练多个学习器并将它们结合起来解决一个问题，在实践中获得了巨大成功。全书分为三部分。*部分主要介绍集成学习的背景知识；第二部分主要介绍集成学习方法的核心知识，包括Boosting、Bagging、Random Forests等经典算法，平均、投票和Stacking等模型和方法、相关理论分析工作，以及多样性度量和增强方面的进展。第三部分介绍集成学习方法的进阶议题，包括集成修剪、聚类集成和集成学习方法在半监督学习、主动学习、代价敏感学习、类别不平衡学习，以及提升可理解性方面的进展。此外，本书还在每章中的 拓展阅读 部分提供了相关的进阶内容。本书适合对集成学习方法感兴趣的研究人员、学生和实践者阅读。
哇，编程！跟小明一起学算法这本书融入了游戏设计思想，通过游戏攻关的方式，介绍各种算法的原理和应用。全书共分8章，具体包括排序算法、穷举算法、递归算法、回溯算法、贪心算法、分治算法，栈、队列、树三种数据结构，动态规划算法，图论相关算法等内容。
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。
