本书示例丰富，图文并茂，以让人容易理解的方式阐释了算法，旨在帮助程序员在日常项目中更好地发挥算法的能量。书中的前三章将帮助你打下基础，带你学习二分查找、大O表示法、两种基本的数据结构以及递归等。余下的篇幅将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，何时采用贪婪算法或动态规划；散列表的应用；图算法；Kzui近邻算法。
《C Primer Plus（第6版）中文版》详细讲解了C语言的基本概念和编程技巧。《C Primer Plus（第6版）中文版》共17章。第1章、第2章介绍了C语言编程的预备知识。第3章～第15章详细讲解了C语言的相关知识，包括数据类型、格式化输入/输出、运算符、表达式、语句、循环、字符输入和输出、函数、数组和指针、字符和字符串函数、内存管理、文件输入和输出、结构、位操作等。第16章、第17章介绍C预处理器、C库和高级数据表示。本书以丰富多样的程序为例，讲解C语言的知识要点和注意事项。每章末尾设计了大量复习题和编程练习，帮助读者巩固所学知识和提高实际编程能力。附录给出了各章复习题的参考答案和丰富的参考资料。《C Primer Plus（第6版）中文版》可作为C语言的教材，适用于需要系统学习C语言的初学者，也适用于想要巩固C语言知识或希望进一步提高编程技术
机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。 《机器学习实战》第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 《机器学习实战》通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计
本书是一本讲解前端程序员面试笔试真题的书籍，在写法上，除了讲解如何解答算法问题以外，还引入了示例辅以说明，让读者能够更容易理解。 本书将程序员面试笔试过程中各类算法类真题一网打尽，在题目的广度上，通过各种渠道，搜集了近3年来典型IT企业面试笔试算法高频题目，所选择题目均为企业招聘使用题目。在题目的深度上，本书由浅入深，详细分析每一个题目，并提炼归纳。同时，引入例子与源代码、时间复杂度与空间复杂度的分析，而这些内容是其他同类书籍所没有的。本书根据真题所属知识点进行分门别类，结构合理、条理清晰，对于读者进行学习与检索意义重大。 本书是一本计算机相关专业毕业生面试笔试的求职用书，也可以作为本科生、研究生学习数据结构与算法的辅导书籍，同时也适合期望在计算机软硬件行业大显身手的计算机爱好者
本书通过主人公小灰的心路历程，用漫画的形式讲述了算法和数据结构的基础知识，复杂多变的算法面试题目及算法的实际应用场景。首先介绍了算法和数据结构的总体概念，告诉大家算法是什么，数据结构又是什么，都有哪些用途，如何分析时间复杂度，如何分析空间复杂度。第二章 介绍了最基本的数据结构，包括数组、链表、栈、队列、哈希表的概念和读写操作。第三章 介绍了树和二叉树的概念、二叉树的各种遍历方式、二叉树的特殊形式二叉堆和优先队列的应用。第四章 介绍了几种典型的排序算法，包括冒泡排序、快速排序、堆排序、计数排序、桶排序。第五章 介绍了十余种职场上流行的算法面试题目及详细的解题思路。例如怎样判断链表有环、怎样计算大整数加法等。第六章 介绍了算法在职场上的一些应用，例如使用LRU算法来淘汰冷数据，使用Bitmap算
软件质量，不但依赖架构及项目管理，而且与代码质量紧密相关。这一点，无论是敏捷开发流派还是传统开发流派，都不得不承认。本书提出一种观点：代码质量与其整洁度成正比。干净的代码，既在质量上较为可靠，也为后期维护、升级奠定了良好基础。作为编程领域的佼佼者，本书作者给出了一系列行之有效的整洁代码操作实践。这些实践在本书中体现为一条条规则（或称“启示”），并辅以来自实际项目的正、反两面的范例。只要遵循这些规则，就能编写出干净的代码，从而有效提升代码质量。本书阅读对象为一切有志于改善代码质量的程序员及技术经理。书中介绍的规则均来自作者多年的实践经验，涵盖从命名到重构的多个编程方面，虽为一“家”之言，然诚有可资借鉴的价值。
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。
《C Primer Plus（第6版）中文版》详细讲解了C语言的基本概念和编程技巧。《C Primer Plus（第6版）中文版》共17章。第1章、第2章介绍了C语言编程的预备知识。第3章～第15章详细讲解了C语言的相关知识，包括数据类型、格式化输入/输出、运算符、表达式、语句、循环、字符输入和输出、函数、数组和指针、字符和字符串函数、内存管理、文件输入和输出、结构、位操作等。第16章、第17章介绍C预处理器、C库和高级数据表示。本书以丰富多样的程序为例，讲解C语言的知识要点和注意事项。每章末尾设计了大量复习题和编程练习，帮助读者巩固所学知识和提高实际编程能力。附录给出了各章复习题的参考答案和丰富的参考资料。《C Primer Plus（第6版）中文版》可作为C语言的教材，适用于需要系统学习C语言的初学者，也适用于想要巩固C语言知识或希望进一步提高编程技术
开发健壮的软件需要高效的算法，然后程序员们往往直至问题发生之时，才会去求助于算法。《算法技术手册》讲解了许多现有的算法，可用于解决各种问题。通过阅读它，可以使您学会如何选择和实现正确的算法，来达成自己的目标。另外，书中的数学深浅适中，足够使您可以了解并分析算法的性能。较之理论而言，本书更专注于应用。《算法技术手册》提供了高效的代码解决方案，使用多种语言进行编写，让您可以轻松地将其应用于特定的工程当中。通过本书，您可以：·解决特定代码的问题，或者提升既有解决方案的性能·快速找到与您所解决的问题相关的算法，并决定哪个算法才是最适合的那一个·探索使用C、C、Java以及Ruby实现的算法解决方案以及开发小贴士·了解算法预期的性能，以及它达到性能时所需要的条件·发现不同算法之间相似的设计哲学·学习数
本书全面地讲解了MATLAB金融算法设计应用，以及金融数据挖掘中趋向和发展趋势指标，并结合具体的机器学习算法分析，让读者深入学习和掌握MATLAB金融数据机器学习算法。本书注重实战，通过大量的案例，帮助读者更好地理解本书内容。本书分为2篇，共15章。主要内容有：MATLAB入门与提高、MATLAB应用、时间序列数据处理、量化投资趋向指标、量化投资反趋向指标、BP神经网络工具箱上证指数预测、BP神经网络工具箱多指标预测、RBF神经网络多指标预测、Hopfield神经网络多指标预测、马尔可夫（Markov）链上证指数预测、灰色理论下的上证指数预测、指数平滑下的上证指数预测、支持向量机SVM下的涨跌预测、贝叶斯（Bayes）网络多指标预测、Pareto多目标优化分析。本书适合所有想全面学习MATLAB金融分析设计的人员阅读，也适合各种使用MATlAB进行开发的工程技术人员使用
算法与人工智能是当下热门的话题之一，技术大发展的同时也引发了令人忧心的技术和社会问题。本书生动介绍了算法的数学原理和性质，描述了算法单纯、本质的功能，分析了算法和人工智能对人类社会现状及未来发展的影响力及其成因。
本书全面地讲解了MATLAB金融算法设计应用，以及金融数据挖掘中趋向和发展趋势指标，并结合具体的机器学习算法分析，让读者深入学习和掌握MATLAB金融数据机器学习算法。本书注重实战，通过大量的案例，帮助读者更好地理解本书内容。本书分为2篇，共15章。主要内容有：MATLAB入门与提高、MATLAB应用、时间序列数据处理、量化投资趋向指标、量化投资反趋向指标、BP神经网络工具箱上证指数预测、BP神经网络工具箱多指标预测、RBF神经网络多指标预测、Hopfield神经网络多指标预测、马尔可夫（Markov）链上证指数预测、灰色理论下的上证指数预测、指数平滑下的上证指数预测、支持向量机SVM下的涨跌预测、贝叶斯（Bayes）网络多指标预测、Pareto多目标优化分析。本书适合所有想全面学习MATLAB金融分析设计的人员阅读，也适合各种使用MATlAB进行开发的工程技术人员使用
本书精选了科学和工程中常用的200余个算法，全部采用MATLAB语言编程实现，并结合实例对算法程序进行验证和分析。本发为上下两篇，上篇为MATLAB基础篇，主要介绍MATLAB的基本功能和操作以及MATLAB程序设计的入门知识，下篇为算法程序篇，主要讲述以下方面常用算法的MATLAB实现，包括插值，函数逼近，矩阵特征值计算。数值微分，方程求根，非线性方程组求解，解线性方程组的直接法，解线性方程组的迭代法，随机数生成，特殊函数计算，常微分方程的初值问题，偏微分方程的数值解法，数据统计和分析。本书适用于初中MATLAB用户，既可以作为使用MATLAB的高等院校师生的教学用书或参考用书，又可以供广大科研人员和工程技术人员参考。
本书精选了科学和工程中常用的200余个算法，全部采用MATLAB语言编程实现，并结合实例对算法程序进行验证和分析。本书分为上下两篇，上篇为MATLAB基础篇，主要介绍MATLAB的基本功能和操作以及MATLAB程序设计的入门知识；下篇为算法程序篇，主要讲述以下方面常用算法的MATLAB实现，包括插值、函数逼近、矩阵特征值计算、数值积分、方程求根、非线性方程组求解、随机数生成、特殊函数计算、常微分方程的初值问题等。????读者对象：本书适用于初、中、高级MATLAB用户，既可以作为使用MATLAB的高等院校师生的教学用书或参考书，又可以供广大科研人员和工程技术人员参考。
“数据结构”是计算机及相关专业的核心课程，是计算机程序设计的基础，也是程序员考试和许多高校研究生入学考试的必考科目。 《数据结构（C语言版）（第4版）（普通高校本科计算机专业特色精选 算法与程序设计）》共9章，主要介绍数据结构和算法的基本概念，分别讨论线性表、栈、队列、串、数组、广义表、树、二叉树、图等常用的数据结构，以及基本的查找和排序算法。全书使用C语言函数描述算法，并在Visual C++6.0/2010环境下调试通过。 《数据结构（C语言版）（第4版）（普通高校本科计算机专业特色精选 算法与程序设计）》结构合理，内容紧凑，知识连贯，表述简洁，逻辑性强，可作为计算机及其相关专业的，也可作为自学或各种计算机培训班的。
