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。
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
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。
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。
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
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 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
大模型技术掀起了新一轮人工智能浪潮，以ChatGPT 为核心的大模型相关技术可以应用于搜索、对话、内容创作等众多领域，在推荐系统领域的应用也不例外。 本书主要分为3部分。 第1部分简单介绍大模型相关技术，包括大模型的预训练、微调、在线学习、推理、部署等。 第2部分将大模型在传统推荐系统中的应用抽象为4种范式 生成范式、预训练范式、微调范式、直接推荐范式，并对每种范式给出算法原理说明、案例讲解和代码实现。 第3部分以电商场景为例，讲解大模型在电商中的7种应用，包括生成用户兴趣画像、生成个性化商品描述信息、猜你喜欢推荐、关联推荐、冷启动问题、推荐解释和对话式推荐，每种应用场景都包含完整的步骤说明和详细的代码实现，手把手教你构建大模型推荐系统。 本书适合有一定推荐系统基础，期望深入了解和学习大模型技术
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
演化学习利用演化算法求解机器学习中的复杂优化问题, 在实践中取得了许多成功, 但因其缺少坚实的理论基础, 在很长时期内未获得机器学习社区的广泛接受. 本书主要内容为三位作者在这个方向上过去二十年中主要工作的总结. 全书共18 章, 分为四个部分: 部分(第1～2 章) 简要介绍演化学习和一些关于理论研究的预备知识; 第二部分(第3～6章) 介绍用于分析运行时间复杂度和逼近能力这两个演化学习的基本理论性质的通用工具; 第三部分(第7～12 章) 介绍演化学习关键因素对算法性能影响的一系列理论结果, 包括交叉算子、解的表示、非精确适应度评估、种群的影响等; 第四部分(第13～18 章) 介绍一系列基于理论结果启发的具有一定理论保障的演化学习算法. 本书适合对演化学习感兴趣的研究人员、学生和实践者阅读. 书中第二部分内容或可为有兴趣进一步探索演化学习理
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
本书以分类问题(模式识别、判别分析)和回归问题为背景，介绍支持向量机的基本理论、方法和应用。特别强调对所讨论的问题和处理方法的实质进行直观的解释和说明，因此具有很强的可读性。为使具有一般高等数学知识的读者能够顺利阅读，书中首先介绍了**化的基础知识。
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。
《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。
本书主要研究将文化进化的思想融入现代计算智能的理论与实践中，探讨如何发掘文化进化和自然进化机制在现代计算智能的理论与实践中的和谐统一，协同进化以形成新的计算方法，并将这些协同进化计算方法应用于函数优化和组合优化等具体问题中，主要包括基于进化规划的文化算法设计，文化粒子群优化算法，文化蚁群优化算法，文化免疫量子进化算法，以及算法的应用。
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。
内容简介：稀疏建模与现代统计学、信号处理、机器学习联系密切，可以实现从相对较少的观测数据精确复原待估信号，广泛应用于图像重构、数据的参数学习模型、故障诊断、模式识别与雷达信号处理等领域。本书详细讨论了稀疏建模的相关内容，包括对稀疏解产生的问题描述、寻找稀疏解的求解算法、稀疏复原的理论成果以及应用实例等。封底文字：稀疏模型在一些科学应用领域（如基因或神经成像数据中的生物标记发现）特别有用，预测模型的可解译性是其*根本的特点。稀疏性可以极大地提高信号处理的成本效益。《稀疏建模理论、算法及其应用》一书提供了对稀疏建模领域的介绍，包括应用实例、产生稀疏解的问题描述、用于寻找稀疏解的算法以及稀疏复原领域中*近的理论成果。该书将带读者了解稀疏建模有关的*进展，增加对该领域的理解，激发在该领
