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。

本书示例丰富，图文并茂，以简明易懂的方式阐释了算法，旨在帮助程序员在日常项目中更好地利用算法为软件开发助力。前三章介绍算法基础，包括二分查找、大O表示法、两种基本的数据结构以及递归等。余下的篇幅主要介绍应用广泛的算法，具体内容包括：面对具体问题时的解决技巧，比如何时采用分而治之、贪婪算法或动态规划，哈希表的应用，图和树算法，K最近邻算法等。这一版将示例代码更新到了Python 3，并新增了两章专门讨论树，加之诸多修订，使得内容更加完善。

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。

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。

《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

作者基于丰富的教学经验，开发了一套全新的算法分类方法。该分类法站在通用问题求解策略的高度，对现有大多数算法进行了较为准确的分类，旨在引领读者沿着清晰、一致、连贯的思路来探索算法的设计与分析。 《算法设计与分析基础（第3版 详解版）》适合用作算法设计与分析的基础教材，也适合任何有兴趣探究算法奥秘的读者自学使用。

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。

这是一本关于 高级/进阶 算法和数据结构的图书，主要介绍了用于Web应用程序、系统编程和数据处理领域的各种算法，旨在让读者了解如何用这些算法应对各种棘手的编码挑战，以及如何将其应用于具体问题，以应对新技术浪潮下的 棘手 问题。 本书对一些广为人知的基本算法进行了扩展，还介绍了用于改善优先队列、有效缓存、对数据进行集群等的技术，以期读者能针对不同编程问题选出更好的解决方案。书中示例大多辅以图解，并以不囿于特定语言的伪代码以及多种语言的代码样本加以闸释。 学完本书，读者可以了解高级算法和数据结构的相关内容，并能运用这些知识让代码具备更优性能，甚至能够独立设计数据结构，应对需要自定义解决方案的情况。 本书可作为高等院校计算机相关专业本科高年级学生以及研究生的学习用书，也可供从事与算法相关工作

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。

本书是 逻辑与形而上学教科书系列 中的一本。递归论是数理逻辑的主要分支之一。本书介绍了递归论的基础知识，以及某些有影响的问题与经典构造。本书共分5章。*章介绍了图灵机、递归、递归可枚举等概念以及相关的定理。第二章列举了一些重要的不可判定问题，其中包括希尔伯特第十问题（丢番图整数解判定问题）的否定性结果（即马季亚谢维奇定理）和它的完整证明。第三章介绍了递归论度理论的核心概念和基本事实。在第四章中，读者可以找到递归论中经典的构造技巧 尾节扩张（算术力迫）和有穷损害优先方法。第五章简单介绍了递归论的当前热点 算法随机性理论的基本概念，其中包含马丁-洛夫随机性的几个等价刻画。本书可以作为递归论导论课程的教材，以期为进一步学习与研究递归论建立兴趣并打下基础。本书也可以帮助有兴趣的读者了解递

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。

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，

《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。

本书是用轻松有趣的方法学习算法的入门指南。按照算法策略分为8章。第1章以算法之美、趣味故事引入算法，讲解算法复杂度的计算方法，以及爆炸性增量问题。2～7章讲解经典算法，包括贪心算法、分治算法、动态规划算法、回溯法、分支限界法、网络流算法。第8章讲解实际应用中的算法和高频面试算法，包括启发式搜索、敏感词过滤、LRU算法、快慢指针、单调栈、单调队列、零钱兑换、股票交易等。每一种经典算法都有4～8个实例，多数按照问题分析、算法设计、完美图解、算法详解、算法分析及优化拓展的流程进行讲解。全书讲解清晰，通俗易懂，紧扣工程教育认证的要求和实用性，力求满足新工科人才培养的需要。 本书为河南省 十四五 普通高等教育规划教材，提供了丰富的教学资源与答疑服务，包括源代码、课件、教案、习题、在线答疑和在线测试系

本书以海量图解的形式，详细讲解常用的数据结构与算法，又融入大量的竞赛实例和解题技巧。通过对本书的学习，读者可掌握12种初级数据结构、15种常用STL函数、10种二叉树和图的应用，以及8种搜索技术，并领悟不同的数据结构和算法的精髓，熟练应用各种算法解决实际问题。 本书总计9章。第1章讲解C 语言基础，包括语法、函数、递归和数组；第2章讲解算法入门知识，包括算法复杂度计算、贪心算法、分治算法和STL应用；第3章讲解线性表的应用，包括顺序表、单链表、双向链表、循环链表和静态链表；第4章讲解栈和队列的应用，包括顺序栈、链栈、顺序队列和链队列；第5章讲解树的应用，包括树的存储、二叉树遍历与还原、哈夫曼编码；第6章讲解图论基础，包括图的存储、图的遍历和图的连通性；第7章讲解图的应用，包括短路径、小生成树、拓扑排序

本书图文并茂、通俗易懂，详细讲解常用的算法知识，又融入大量的竞赛实例和解题技巧，可帮助读者熟练应用各种算法解决实际问题。本书总计8章。第1章讲解STL，涉及双端队列、优先队列、位图、集合、映射和STL中的常用函数；第2章讲解实用的数据结构，涉及并查集、倍增、稀疏表、区间最值查询、最近公共祖先、树状数组和线段树；第3章讲解查找算法，涉及散列表、字符串模式匹配和字典树；第4章讲解平衡树，涉及树高与性能、平衡二叉搜索树、树堆和伸展树；第5章讲解图论提高方面的知识，涉及连通图与强连通图、桥与割点、双连通分量的缩点和Tarjan算法；第6章讲解图论算法，涉及最小生成树、最短路径、拓扑排序和关键路径；第7章讲解搜索算法提高方面的知识，涉及剪枝优化、嵌套广度优先搜索、双向广度优先搜索和启发式搜索；第8章讲解动态规划

本书收集了历年来国家统考和985、211等重点高校和研究院、所的350多套硕士研究生入学“(算法与)数据结构”考试试卷的2100多道试题。作者按照数据结构课程的知识点对这些题目进行分类。在回顾知识点的基础上，对每一类题目进行分析、归纳答题思路，并给出了参考答案。本书收录的题目具有典型性，充分理解这些题目有助于学生更好地掌握数据结构课程的核心内容，以及应用知识解决实际问题的方法。 本书可以作为高等院校计算机及相关专业学习数据结构课程的参考书，对于报考相关专业硕士研究生的考生也极具价值，同时也适用于讲授该课程的教师以及自修该课程的其他人员。

《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。

本书将数学理论与实例相结合，这些实例以*先进的通用机器学习框架为基础，由Python实现，向读者介绍更复杂的算法。全书共25章，包括机器学习模型基础、损失函数和正则化、半监督学习导论、高级半监督分类、基于图的半监督学习、聚类和无监督学习模型、高级聚类和无监督学习模型、面向营销的聚类和无监督学习模型、广义线性模型和回归、时序分析导论、贝叶斯网络和隐马尔可夫模型、*大期望算法、成分分析和降维、赫布学习、集成学习基础、高级提升算法、神经网络建模、神经网络优化、深度卷积网络、循环神经网络、自编码器、生成对抗网络导论、深度置信网络、强化学习导论和高级策略估计算法。

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。

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。