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。
本书理论结合实践,通过综合运用图、表、文字、代码、解析等多种形式深入浅出地讲解了算法思想、算法结构设计与实践应用,并为大部分章节的算法提供了有趣的竞赛真题及解析,帮助读者学习算法的核心思想,提高实践动手能力。 全书共9章,内容包括算法概述、递归算法与分治法、动态规划算法、贪心算法、搜索算法、网络流算法、随机化算法、群体智能优化算法及算法竞赛真题自测与解析。 本书配有丰富的在线资源,包括在线课堂、在线真题自测、在线考试、在线自动判题、在线解题视频等线上资源,并提供教学课件、课堂手册、课后习题参考笞案、实例源代码等教学资源,方便教师投课和开展教学活动。 本书适合作为计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数据科学与大数据分析等专业大学生、研究生的教材。也可以作为数学建模和程序设计竞赛
《中学生计算机程序算法入门:例题精析与训练》精选Atcoder竞赛中的训练题目,初步探讨了CSP-J组认证中常见的简单算法和计算机数学问题,内容涵盖排序、枚举、模拟、二分、贪心、搜索、数据结构、动态规划、数论、组合数学等多个领域,以及C 中STL的高效使用方法。这些内容是算法竞赛中不可或缺的知识,旨在帮助读者培养计算思维,初步掌握简单算法问题的思维方法和实现技巧。
本书是一部系统论述基于生物行为模型的智能优化算法案例与实现的著作。全书共分为6章:第1 章介绍生物启发式计算的研究背景, 对传统生物启发式计算方法进行了概述;第2章介绍将层次型信息 交流拓扑结构引入人工蜂群觅食模型中的内容, 提出基于层次型信息交流机制的多蜂群协同进化优化算 法, 使用该算法在搜索过程中能够维持整个种群多样性的群落级进化, 从而克服传统单层生物启发式优化 模型的 早熟收敛 问题, 并进一步提升算法的收敛速度与收敛精度; 第3章借鉴微生物学**研究成果, 从能量变化角度对细菌构建基于生命周期的优化模型, 进一步介绍基于生命周期的菌群觅食自适应优 化算法;第4章研究如何将改进的蜂群觅食优化算法用于求解聚类问题, 将基于层次型信息交流机制 的多蜂群协同进化优化的聚类优化算法用于教学评价体系;第5章研究如何将基于 L
物联网、人工智能、大数据解析和机器人工学等,日新月异的科学技术每天都在给人类的生活带来重要的变化。身处这样的一个时代,我们面临一个选择,即怎样面对日新月异的科学技术的发展。在这样的变化中,是作为被动的一方,还是成为主动的一方,抑或是站在时代的前端成为创造的一方?这将取决于我们的选择。只要我们不想成为被动的一方,掌握编程的基本技能就是必不可少的。 本书从讲解学习编程的益处出发,向读者介绍了*好的学习编程的方法。紧接着,介绍了主要编程工具的概要和特点,包括 编程一小时 点灯机器人 Scratch 编码猴 等编程工具。了解这些编程工具后,书中又教读者使用 Scratch 从头到尾制作了一个游戏,从而提高他们的编程技能。*后,作者分析了各编程语言的特点,并为读者学习编程提供了真正有益的指导。本书讲解由浅入深,
本书全面系统地讲解了MATLAB金融算法分析与应用,以及金融数据挖掘中的趋向和发展趋势指标,并结合具体的机器学习算法分析,让读者深入学习和掌握MATLAB金融数据机器学习算法。本书注重实战,通过大量的案例,帮助读者更好地理解书中的内容。 本书分为2篇,共15章。主要内容有:MATLAB入门与提高、MATLAB高级应用、时间序列数据处理、量化投资趋向指标、量化投资反趋向指标、BP神经网络工具箱上证指数预测、 BP神经网络工具箱多指标预测、RBF神经网络多指标预测、Hopfield神经网络多指标预测、马尔可夫(Markov)链上证指数预测、灰色理论下的上证指数预测、指数平滑下的上证指数预测、支持向量机SVM下的涨跌预测、贝叶斯(Bayes)网络多指标预测、Pareto多目标优化分析。 本书适合所有想全面学习MATLAB 金融分析算法的人员阅读,也适合各种量化投资开发人
世界上的一切事物都可以被简化成一个公式吗?数字可以告诉我们谁是我们的另一半,而且能和我们白头偕老吗?算法可以准确预测电影的票房收入,并且让电影更卖座吗?程序软件能预知谁将要实施犯罪,并且到案发时间吗?这些事听起来都像是科幻小说中的情节,但事实上,它们仅是日益被算法主宰的人类世界的“冰山一角”。近年来随着大数据技术的快速发展,我们正在进入“算法经济时代”。每天,算法都会对展示在我们眼前的信息进行分类、筛选与取舍。我们看到的谷歌搜索结果,脸谱网上显示的好友信息,以及给我们提供的个性化购买建议等,都是算法作用的结果。算法正在以各种各样的方式,影响着世界的方方面面,包括企业创新、产业变革、经济发展。在《算法时代》一书中,作者带领读者展开了一次算法和大数据世界的探索之旅:探寻我们如何
本书介绍了数学问题数值求解方面基本与常用的方法。包括绪论、求解线性方程组的直接方法与迭代方法、插值法、函数逼近、数值积分和微分、特征值与特征向量、非线性方程求根、常微分方程初值与边值问题的解法及偏微分
本书收集了约60道算法和程序设计题目,这些题目大部分在近年的笔试,面试中出现过,或者是被微软员工热烈讨论过。作者试图从书中各种有趣的问题出发,引导读者发现问题,分析问题,解决问题,寻找更优的解法。本书的内容分为下面几个部分:?游戏之乐:从游戏和其他有趣问题出发,化繁为简,分析总结。?数字之魅:编程的过程实际上就是和数字及字符打交道的过程。这一部分收集了一些好玩的对数字进行处理的题目。?结构之法:汇集了常见的对字符串、链表、队列,以及树等进行操作的题目。?数学之趣:列举了一些不需要写具体程序的数学问题,锻炼读者的抽象思维能力。书中绝大部分题目都提供了详细的解说。每道题目后面还有一至两道扩展问题,供读者进一步钻研。书中还讲述了面试的各种小故事,告诉读者微软需要什么样的技术人才,重视什么
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、最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
智能优化算法在解决大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势,因而得到了国内外学者的广泛关注,并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。本书介绍了8种经典智能优化算法——遗传算法、差分进化算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明,并给出了具体的MATLAB仿真实例。对于要用这些算法工具来解决具体问题的理论研究和工程技术人员,通过本书可以节省大量查询资料和编写程序的时间,通过仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。