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《算法竞赛入门笔记》从参赛者的视角出发，结合编者丰富的亲身竞赛经验，系统地介绍算法竞赛的关键知识点和核心技能。《算法竞赛入门笔记》共13章，内容涵盖赛前准备、基础算法、STL容器、搜索技巧、动态规划、图论、数论、博弈论以及真题解析等重要主题。 《算法竞赛入门笔记》的独特之处在于将算法竞赛中的实用知识点与竞赛题目紧密结合，并对高频考点和重要内容进行归纳总结。书中不仅详细讲解理论知识，还结合大量实战例题，使读者能够在实际问题中灵活运用所学算法。此外，书中提供的C 代码模板简洁高效，易于阅读和理解，便于快速上手练习。对于复杂的概念与核心算法，还配以直观的手绘图示说明，大大降低了学习难度，提高了学习效率。 《算法竞赛入门笔记》讲解深入浅出，代码注释详尽，内容丰富实用，特别适合参加各类算法竞赛（

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

本书围绕黎曼流形优化发展过程中的理论前沿与热点问题，比较全面和系统地介绍了黎曼流形优化的基本原理和应用实践的最新成果。全书共7章，分为理论与应用两个部分。理论部分包括黎曼流形内涵、常用黎曼流形及其几何结构、收缩、低秩流形收缩、黎曼最速下降法、黎曼牛顿法、黎曼共轭梯度法、黎曼信赖域法和黎曼拟牛顿法等内容。应用部分包括鉴别性结构化字典学习、多源多波段图像融合、特征值问题求解（单位球面约束的Rayleigh商最小化、Stiefel流形上的Brockett函数最小化）等。本书内容新颖、体系完整，具有系统性、实用性、先进性和前瞻性。

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本书以MATLABR2020a软件为基础，详细介绍各种智能算法的原理及MATLAB在智能算法中的应用，是一本MATLAB智能算法设计的综合性参考书。全书以智能算法原理及MATLAB应用为主线，结合各种应用案例，详细讲解智能算法在MATLAB中的实现方法。 全书共分为3部分：第一部分为基础知识；第二部分介绍经典的智能算法及其在MATLAB中的实现方法，包括遗传算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、小波分析、神经网络算法和模糊逻辑控制等内容；第三部分详细介绍智能算法在工程中的应用，包括模糊神经网络在工程中的应用、遗传算法在图像处理中的应用、神经网络在参数估计中的应用、基于智能算法的PID控制器设计等内容。 本书以工程应用为目标，内容讲解深入浅出、循序渐进，既可作为高等院校理工科相关专业研究生、本科生的教材，也可作为广大科研工程技术人员的参

本书基于MATLAB 2020a软件，根据常用优化算法进行编写，包含多种优化算法的MATLAB实现方法，可以帮助读者掌握MATLAB在优化算法中的应用。 全书分为4部分，包括MATLAB基础知识、常规优化算法、智能优化算法和拓展应用。第一部分从初识MATLAB开始详细介绍MATLAB基础、程序设计、图形绘制等内容；第二部分介绍线性规划、非线性规划、无约束一维极值、无约束多维极值、约束优化方法、二次规划、多目标优化方法的MATLAB实现；第三部分介绍遗传算法、免疫算法、粒子群优化算法、小波变换、神经网络等在MATLAB中的实现；第四部分介绍MATLAB在分形维数和经济金融优化中的应用。 本书以MATLAB优化实现为主线，结合各种优化算法函数的说明、优化模型案例的讲解，使读者易看懂、会应用。本书讲解翔实，深入浅出，既可作为高等院校数学建模和数学实验的参考教材，也可作

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本书偏重于实战，面向UEFI的爱好者和使用者。全书共12章，大致可以分为三部分。%26amp;lt;br%26gt;1.第1部分为介绍UEFI的基础框架，搭建开发和调试环境，并熟悉代码框架的搭