本书采用案例与算法程序相结合的方法，逐步引导读者深入挖掘实际问题背后的数学问题及求解方法。书中案例丰富，分析计算中巧妙结合MATLAB等软件工具，采用不太算法进行模型求解，有助于提高学生的问题求解能力。 本书可作为高等院校在校研究生、本科生及专科生 数学建模 课程的参考书，也可以作为全国大学生数学建模竞赛、美国大学生数学建模竞赛及全国研究生数学建模竞赛的培训教材，还可以作为从事复杂问题建模工作的工程技术人员的建模参考书。

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。

书中首先介绍了算法的基本概念、基本数据结构类型，以及Python基本语法等基础知识，然后通过案例详细讲解了迭代与递归、二分查找与分治法、回溯法、动态规划、数组与排序算法、树的遍历、图的最短路径算法、栈、哈希函数与哈希表、KMP算法、匈牙利算法、协同过滤、位图算法与布隆过滤器等算法和数据结构的思想与应用。在介绍这些知识时，作者融入了很多自己的经验和心得，可帮助读者快速理解并掌握这些枯燥的知识并应用到实际项目中。

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。

本书是一本充满智慧和趣味的算法入门书。没有枯燥的描述，没有难懂的公式，一切以实际应用为出发点，通过幽默的语言配以可爱的插图来讲解算法。即使你在算法方面毫无造诣，读起来也不吃力，在轻松愉悦中便掌握算法精髓，感受算法之美。

本书以算法设计策略和算法分析方法为知识单元，将计算机经典问题与算法设计方法和技术技巧结合，系统介绍算法设计基础与技术及其经典问题应用。全书共9章，主要内容包括：算法和算法性能的基础知识，算法分析的基本数学方法，递归与分治、动态规划、贪婪算法、回溯法、分支限界法、随机算法、神经网络智能算法等不同算法设计策略，提供了相关算法设计技术和有效的算法分析，以及大量的详细实例和应用，同时对NPC和NP完全问题给出分析。 本书可供高等院校计算机算法设计与分析相关课程的教学使用，也可为计算机理论研究人员、计算机算法设计人员提供参考。

本书阐述了群智能算法和机器学习的发展概述，重点介绍了典型的群智能算法与机器学习相结合的算法在合成孔径雷达、MEMS矢量水听器、癌症、传染病、空气质量指数、股票、机器人转向及水质等方面的预测与分类，一定

本书由浅入深地介绍了Struts2、Hibernate3、Spring2三个开源框架，主要内容包括Struts2入门与配置、Struts2标签、Struts2 特性、Hibernate3入门、Hibernate3配置、Hibernate3 功能、Spring2 IoC、Spring2 AOP、SSH2框架整合等。 本书通过三个实际开发项目：学生宿舍管理系统、班主任管理系统、学工管理系统，使读者结合实际，快速、高效、灵活地设计出专业的企业级应用程序。每个项目分解成一系列子任务，任务的难度逐步递增。本书通俗易懂，读者不但可以学习J2EE的基础知识，同时也了解软件开发与项目管理知识、软件测试等技术。 本书可以作为本科与高职高专院校的J2EE课程、J2EE实习教材，也可作为J2EE技术培训和J2EE入门参考书。

本书理论结合实践，通过综合运用图、表、文字、代码、解析等多种形式深入浅出地讲解了算法思想、算法结构设计与实践应用，并为大部分章节的算法提供了有趣的竞赛真题及解析，帮助读者学习算法的核心思想，提高实践动手能力。 全书共9章，内容包括算法概述、递归算法与分治法、动态规划算法、贪心算法、搜索算法、网络流算法、化算法、群体智能优化算法及算法竞赛真题自测与解析。 本书配有丰富的在线资源，包括在线课堂、在线真题自测、在线考试、在线自动判题、在线解题视频等线上资源，并提供教学课件、课堂手册、课后习题参考笞案、实例源代码等教学资源，方便教师投课和开展教学活动。 本书适合作为计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数据科学与大数据分析等专业大学生、研究生的。也可以作为数学建模和程序设计竞赛参赛人员的

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

本书阐述了群智能算法和机器学习的发展概述，重点介绍了典型的群智能算法与机器学习相结合的算法在合成孔径雷达、MEMS矢量水听器、癌症、传染病、空气质量指数、股票、机器人转向及水质等方面的预测与分类，一定程度上反映了群智能算法与机器学习的近期新发展水平。 本书的研究主题是群智能算法与机器学习的预测与分类，其中涉及现代信号处理、神经网络和现代优化算法的一些基本内容。本书重点放在群智能算法与机器学习相结合的算法及其应上，力求让读者既掌握群智能算法和机器学习的知识，又能让读者体会群智能算法与机器学习相结合解决实际问题的能力，使读者学有所得。 本书可作为本科生的教科书和参考用书，也可作为应用数学、信号处理、图像处理、优化算法、预测与分类等方向的研究生学习用书，还可供从事机器学习的科研工作者参考

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