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

本书在简要介绍网络安全、IPSec VPN和国密算法的基础上，探讨了国密算法在IPSec VPN技术中的应用，并结合安徽省国资委的实际需求，提出了相应的网络拓扑设计方案。通过使用国密SM1、SM2、S

随着数据获取技术的不断发展和电子商务的广泛应用，各种信息正以前所未有的速度日益积累，高效率地分析信息海洋中的大量数据已经成为商业领域、工程领域和科学领域的共同需要。文本挖掘是数据挖掘领域的一个分支，与数据挖掘假设数据源是结构化数据集相比，文本挖掘的对象是非结构化或是半结构化的文本集合，需要从以文件形式存储的文本中提取和分析特征。不完整数据处理是现实世界中分类知识挖掘必须认真考虑和对待的重要问题。本书探讨了不完整数据分类算法的改进及其在文体风格识别中的应用，并基于缺失补偿策略*熵模型对文本分类算法改进进行了探索性的研究。本书既可以作为数据挖掘或文本分析领域的研究人员及相关专业的研究生开展文本分析与处理研究的教科书，也可以作为政府相关部门产品研发人员的参考书。

协同进化算法是通过模拟大自然生态进化中的协 同进化现象而提出的仿生优化算法，是进化计算的一个新的重要分支 。李碧、郝志峰编写的这本《协同进化算法及其应用 》分为6章，分别简要介绍进化计算的发展和主要分支，阐述进化 计算理论分析的含 义和主要分析工具，综述协同进化算法的产生和发展 ，分析协同进化算法的实质，提出一种新的协同进化算法框架，并在此 框架下实现两种算 法，重点探讨协同进化算法在函数优化与图像矢量量 化中的应用。 《协同进化算法及其应用》可作为计算机科学与 技术、控制科学与工程及其相关专业的高年级本科生、研究生的参考书，也可供计算智能领 域的相关教学科 研人员和工程技术人员参考。

朱旭振编著的《基于链路预测的推荐系统--原理模型与算法/十三五科学技术专著丛书》从复杂网络角度出发，研究基于相似性链路预测的协作推荐算法。本书主要面向广大的推荐算法研究者，希望能通过本书的介绍，帮助更

本书以“问题驱动”为导向，结合数据结构课程知识的精华内容，通过学生对日常学习、生活中遇到的典型问题和案例的分析、讨论，引导学生了解数据结构的相关知识，培养学生对算法设计和分析的兴趣，帮助学生了解“计算思维”的内涵及本质，提高学生“IT”职业素养和分析能力。本书共10章，内容涉及线性表、堆栈、队列、查找、排序、二叉树、图等数据结构的基础知识。在内容组织上，打破传统数据结构教材的编排顺序，将需要解决的问题作为主线。除第1章绪论外，其余9章均以一个具体问题为引导，然后针对该问题展开，对相关知识进行介绍。例如，第3章奖学金争先，通过学生奖学金的计算及发放问题，对排序的相关知识进行介绍；第4章网上冲浪，根据浏览器的浏览操作原理，对堆栈及相关知识进行介绍。这样容易吸引学生的注意力，使学习不再枯燥

青少年信息学(计算机)奥林匹克竞赛培训教程系列丛书是由长期从事青少年信息学奥林匹克竞赛教育、具有丰富竞赛辅导和教学经验的一线教师共同精心编著而成的。 《程序设计与基本算法》是这套丛书的*册。全书共分10章。第1章介绍了Pascal语言程序开发环境；第2～9章介绍了 Pascal语言的各种基本知识，体现了Pascal语言自身的描述能力和编程方法；第10章介绍了程序设计中的基本算法；书末附有部分习题参考答案。为了使学生尽快掌握竞赛的内容和范围，除前两章和第10章外，其余各章特意从近年来全国青少年信息学奥林匹克竞赛试题中精选了若干题目，组成了 典型试题分析 一节的内容。这些试题应用本章所讲内容完全可以解答。 本书深入浅出，思路清晰，不仅能帮助刚刚迈进信息学奥林匹克竞赛大门的选手掌握程序设计的基本知识，还能从启迪思维、开发

本书系统地介绍了算法设计与分析的基本内容，并对讨论的算法进行了详尽分析。全书共8章，内容包括算法基础、基本算法设计和分析技术（分治法、动态规划、贪心法、回溯法和分枝限界法）、图算法以及NP完全性理论。书中以类高级程序设计语言对算法所作的简明描述，使得稍微具有程序设计语言知识的人即可读懂。此外，书中以大量图例说明每个算法的工作过程，使得算法更加易于理解和掌握。 本书可作为高等院校与计算机相关的各专业 算法设计 课程的教材，也可作为计算机领域的相关科研人员的参考书。此外，本书还可供参加ACM程序设计大赛的算法爱好者参考。

随着互联网技术的飞速发展，传统的结构化数据已经无法满足人们对信息处理的要求。尤其是在云计算和物联网高速发展的今天，对管理半结构化数据、大规模信息处理等领域的研究受到越来越多的关注。由于半结构化数据模型既能描述半结构化数据又能描述结构化数据，且具有灵活易扩展的存储结构，其已被许多系统和应用作为公共数据模型，被广泛地用于异构数据量大的使用场景中。如今，几乎所有行业都制订了描述和共享本领域数据的半结构化数据模型应用标准。此外，由于半结构化数据模型具有易于描述结构、易于校验、易于展现等特点，许多原本是以非结构化方式进行存储的数据，也通过半结构化数据模型进行描述并存储。因此，如何对大规模半结构化数据进行有效的管理，在学术界是一个重要的理论研究课题，而在工业界又是一项具有广阔应用前景的