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。
《算法竞赛入门经典(2版)》是一本算法竞赛的入门与提高教材,把C/C 语言、算法和解题有机地结合在一起,淡化理论,注重学习方法和实践技巧。全书内容分为12章,包括程序设计入门、循环结构程序设计、数组和字符串、函数和递归、C 与STL入门、数据结构基础、暴力求解法、高效算法设计、动态规划初步、数学概念与方法、图论模型与算法、高级专题等内容,覆盖了算法竞赛入门和提高所需的主要知识点,并含有大量例题和习题。书中的代码规范、简洁、易懂,不仅能帮助读者理解算法原理,还能教会读者很多实用的编程技巧;书中包含的各种开发、测试和调试技巧也是传统的语言、算法类书籍中难以见到的。 《算法竞赛入门经典(2版)》可作为全国青少年信息学奥林匹克联赛(NOIP)复赛教材、全国青少年信息学奥林匹克竞赛(NOI)和ACM国际大学生程序
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。
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
《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
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。
《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。
《算法笔记》内容包括:C/C++快速入门、入门模拟、算法初步、数学问题、C++标准模板库(STL)、数据结构专题(二章)、搜索专题、图算法专题、动态规划专题、字符串专题、专题扩展。《算法笔记》印有二维码,用来实时更新、补充内容及发布勘误的。《算法笔记》可作为计算机专业研究生入学考试复试上机、各类算法等级考试(如PAT、CSP等)的辅导书,也可作为“数据结构”科目的考研教材及辅导书内容的补充。《算法笔记》还是学习C语言、数据结构与算法的入门辅导书,非常适合零基础的学习者对经典算法进行学习。
《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、
近百年来,由于大量计算的例子,数论学家增进了他们的直觉性。计算机和精心研制的算法逐渐导致出现了算法数论这一专门的领域。这个年轻的学科和计算机科学、密码学以及数学的其他分支有很强的联系。数学思想往往导致更好的算法,这是此学科的魅力之一;而对算法的广泛研究也促使数学新思想的产生和新问题的探索。本书包括由各领域首屈一指的专家对算法数论各个专题所写的二十篇综述性文章:前两篇文章为引论;随后的八篇文章覆盖了该领域的核心内容:因子分解、素性、光滑数、格、椭圆曲线、代数数论和算术运算的快速算法;后十篇文章就某个专门方面综述一些特殊课题,包括密码学、Arakelov 类群、计算类域论、有限域上的zeta 函数、算术几何与模形式理论。本书可供数学、计算机科学和密码学等相关专业的读者参考。
本书共13章,第1章引入了微服务架构模式语言的概述;第2章解释了为什么软件架构很重要,并描述了可用于将应用程序分解为服务的模式;第3章介绍了微服务架构中强大的进程间通信的几种模式;第4章介绍Saga模式;第5章介绍领域驱动设计(DDD)的聚合和领域事件等模式的使用;第6章介绍如何使用事件溯源模式;第7章介绍如何使用API组合模式或命令查询责任隔离(CQRS)模式;第8章介绍外部API模式;第9章和第10章介绍微服务自动化测试技术;第11章介绍开发生产就绪服务的各个方面;第12章介绍部署模式;第13章介绍绞杀者模式。
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。
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。