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。
《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
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，
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
《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。
本书从一系列有趣的生活实例出发，全面介绍了构造算法的基础方法及其广泛应用，生动展现了算法的趣味性和实用性。书中介绍了算法在多个领域的应用，如图像处理、物理实验、计算机图形学、数字音频处理、机器学习等。其中，既有各种大名鼎鼎的算法，如神经网络、遗传算法、离散傅里叶变换算法、KNN、贝叶斯算法，也有不起眼的排序和概率计算算法。本书讲解浅显易懂而不失深度和严谨，对程序员有很大的启发意义。书中所有示例都与生活息息相关，充分地展现了算法解决问题的本质，让你爱上算法，乐在其中。本书在第1版的基础上新增了图像处理算法、游戏开发中检测碰撞常用的分离轴 （SAT）算法、垃圾邮件过滤相关的算法、中文分词算法、限流算法、手写数字识别和变声器等，进一步提升趣味性。 本书适合软件开发人员、编程和算法爱好者以及
自动驾驶汽车、自然语言识别、内容推荐引擎的实现都离不开人工智能和机器学习算法。机器学习算法只有在解决具体问题时才能体现价值。本书以解决各种趣味问题为目标，教读者用Python、JavaScript、C 编写机器学习算法，内容深入浅出，兼具实用性与大局观。读者将学习编写遗传算法、启发式算法、爬山算法、模拟退火算法，运用蒙特 卡洛模拟、点格自动机、适应函数解决问题。本书尤其适合对人工智能和机器学习感兴趣的程序员进阶学习。
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。
深度学习和传统机器视觉技术相融合，可以大大提高AI 技术的效率和精度。本书分上、下两篇，共19 章内容，详细讲解了机器视觉及深度学习的理论和编程实践。上篇介绍理论算法。包括机器视觉的经典图像处理算法、深度学习的理论基础和目前常用的深度学习框架。下篇介绍编程环境及系统搭建。讲解了机器视觉图像处理算法及深度学习的编程工具 VC 、Python 和 OpenCV；利用 VC 和 Python 工具，搭建图像处理的工程界面；介绍了常用的9 种深度学习框架的获得方法、安装设置、工程创建，以及深度学习工程的编译、训练、评估与部署方法。每一个搭建的工程，都提供一套可下载的源代码程序，方便读者下载学习。本书理论与实践兼顾，可为从事机器视觉技术及人工智能研究和应用的工程技术人员提供帮助，也可供高等院校相关专业师生学习参考。
《编译原理及编译程序构造（第3版）/普通高校计算机专业精品教材系列》介绍编译理论基础及其实现方法，强调语言的形式化定义、编译技术的各种概念及实现过程的具体方法。介绍过程以算法为核心，力求简单明了地反映编译的基础知识。从形式语言理论角度讨论词法分析和语法分析技术，为计算机软件工作者开发大型软件打下良好基础。 《编译原理及编译程序构造（第3版）/普通高校计算机专业精品教材系列》以理论联系实际为宗旨，内容深入浅出，突出，并结合构造EL语言的编译程序介绍一种常用而又简单的编译方法。 《编译原理及编译程序构造（第3版）/普通高校计算机专业精品教材系列》可作为高等院校计算机专业的本科或专科教材，也可作为硕士研究生入学考试及计算机软件技术人员的参考书。
《Swift常用算法 经典计算机科学问题的Swift实现》 通过探究基本的编码技术和算法，进一步提高读者的Swift编程技能。读者在领略书中关于搜索、聚类、图等领域的示例时，脑海中将会重现一些已经淡忘的重要内容，并将找到 新 问题的经典解决方法。作者David Kopec具有出众的能力，将计算机科学的核心原理与诸如应用、数据、性能甚至通过工作面试等现实问题加以关联。 特色内容: ◆ 宽度优先、深度优先、A*搜索算法 ◆ 约束满足问题 ◆ 使用图算法来解决问题 ◆ 神经网络、遗传算法等 ◆ 全部代码示例采用Swift 4.1编写 《Swift开发秘籍》 在本书中，著名编程图书作者Erica Sadun介绍了有效的策略和即时可用的Swift代码来应对日常开发所面临的挑战。 在Erica Sadun编写的所有编程畅销书中， Swift开发秘籍 将现代的*实践转换为几十个行之有效、
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。
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。
本书基于Python语言介绍了数据结构与算法的基本知识，主要内容包括抽象数据类型和Python面向对象程序设计、线性表、字符串、栈和队列、二叉树和树、集合、排序以及算法的基本知识。本书延续问题求解的思路，从解决问题的目标来组织教学内容，注重理论与实践的并用。
本书主要介绍了一种新型的元启发式全局优化算法 类电磁机制（EM）算法。首先针对EM算法的一些不足，对其进行了改进，提出了多种改进EM算法，这些算法为后续的研究提供了指导；然后以改进的算法为基础，分别提出了求解带约束优化问题、多目标优化问题、神经网络训练问题以及模式分类问题的EM算法；并提出了采用离散排列编码方式的离散化EM算法，用来求解流水车间调度问题和装配序列规划问题；zui后介绍了基于EM算法的函数优化软件。附录中给出了本书中使用的标准测试问题的详细介绍。本书可作为计算机、自动控制、人工智能、管理科学和工业工程等专业高年级本科生和研究生的学习参考书，也可供从事计算智能、生产调度等工作的研究人员和工程技术人员参考使用。
