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。

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。

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

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。

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。

随着复杂网络研究的深入发展和研究领域的不断 扩展，其应用日益广泛。近年来各类数学建模竞赛中 ，基于复杂网络的题目层出不穷，但目前大部分数学 建模书籍中都没有涉及复杂网络的相关内容，而复杂 网络方面的专著偏重于基础理论和方法，涉及算法程 序实现的很少。 将基本理论和计算机算法实现相结合正是本书编 写的初衷。孙玺菁、司守奎编著的《复杂网络算法与 应用》共计9章，主要涉及复杂网络静态特征，各种 网络模型，复杂网络上的传播模型和动力学分析，复 杂网络上的同步研究，复杂网络中的搜索策略，复杂 网络中的社团结构，网络层次分析法，网络博弈论。 基于Matlab给出了作者自主编写的函数和程序，并对 书中出现的大部分例题配备了程序，便于学生从理论 和求解两个角度入手学习复杂网络的相关理论，在学 习中举一反三、

本书既清晰、简洁地介绍了标准数值分析教材所涵盖的内容，也介绍了非传统的内容，比如数学建模、蒙特卡罗方法、马尔可夫链和分形。书中选取的例子颇具趣味性和启发性，涉及现代应用领域（如信息检索和动画）以及来自物理和工程的传统主题。习题用MATLAB求解，使计算结果更容易理解。各章都简短介绍了数值方法的历史。而且还有网上资料。

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本书是一本面向中高级程序员的算法教程，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高级特性，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高级Python程序员提升用Python解决实际问题的技术、编程和应用能力。

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。

图像去噪、去模糊、修补、超分辨率和压缩感知重建等图像反问题的求解在工程实践中有重要的应用价值, 也是近些年来图像处理领域的前沿热点。本书着重对图像反问题病态性的数值分析和基于算子分裂的图像反问题求解方法进行了较系统的研究和介绍。全书共分6章, 内容包括预备知识、图像反问题病态性数值分析及正则化方法、自适应正则化参数估计和基于算子分裂的图像反问题并行求解方法等。本书中的研究方法虽以图像去噪、去模糊、修补和压缩感知重建等复原类问题为例, 但也可推广至图像分割、高光谱分解、图像压缩等图像处理问题当中。本书适于作为高等学校教师及研究生的参考教材, 或供从事图像处理的科技工作者自学或进修选用。

本书旨在系统介绍基于Moreau?Yosida正则化的非光滑优化理论与方法，主要内容包括凸集和凸函数的概念、次梯度和Moreau?Yosida正则化有关性质；求解非光滑优化问题的束方法，以及牛顿束方法和有限记忆束方法；提出非光滑优化的共轭梯度算法，包括改进的PRP算法和改进的HS算法以及Barzilai和Borwein（BB）算法，并给出了求解大规模非光滑问题的数值案例，供读者参考；提出非光滑优化的信赖域算法，包括调和信赖域算法和投影梯度信赖域算法在非光滑问题中的应用。

读者将理解什么是计算机算法，如何描述它们，以及如何来评估它们。这些计算机算法将提供：利用计算机搜索信息的简单方式；解决各种排序问题的方法；利用有向无环图和短路径法来解决基本问题的方法（可用于建模公路网络，任务间的依赖以及金融关系；解决字符串（例如 DNA 结构）问题的方法；密码学背后的基本原理；数据压缩的基础知识；以及甚至一些没有人能够理解如何在计算机上用相当长的时间来解决的问题。

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。

本书是与 十二五 普通高等教育本科*规划教材《计算机算法设计与分析（第5版）》配套的辅助教材和国家精品课程教材，分别对主教材中的算法分析题和算法实现题给出了解答或解题思路提示。为了提高学生灵活运用算法设计策略解决实际问题的能力，本书还将主教材中的许多习题改造成算法实现题，要求学生设计出求解算法并上机实现。本书教学资料包含各章算法实现题、测试数据和答案，可在华信教育资源网免费注册下载。本书内容丰富，理论联系实际，可作为高等学校计算机科学与技术、软件工程、信息安全、信息与计算科学等专业本科生和研究生学习计算机算法设计的辅助教材，也是工程技术人员和自学者的参考书。

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。

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。