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
本书以海量图解的形式，详细讲解常用的数据结构与算法，又融入大量的竞赛实例和解题技巧。通过对本书的学习，读者可掌握12种初级数据结构、15种常用STL函数、10种二叉树和图的应用，以及8种搜索技术，并领悟不同的数据结构和算法的精髓，熟练应用各种算法解决实际问题。 本书总计9章。第1章讲解C 语言基础，包括语法、函数、递归和数组；第2章讲解算法入门知识，包括算法复杂度计算、贪心算法、分治算法和STL应用；第3章讲解线性表的应用，包括顺序表、单链表、双向链表、循环链表和静态链表；第4章讲解栈和队列的应用，包括顺序栈、链栈、顺序队列和链队列；第5章讲解树的应用，包括树的存储、二叉树遍历与还原、哈夫曼编码；第6章讲解图论基础，包括图的存储、图的遍历和图的连通性；第7章讲解图的应用，包括短路径、小生成树、拓扑排序
本书以海量图解的形式，详细讲解常用的数据结构与算法，并结合竞赛实例引导读者进行刷题实战。通过对本书的学习，读者可掌握22种高级数据结构、7种动态规划算法、5种动态规划优化技巧，以及5种网络流算法，并熟练应用各种算法解决实际问题。 本书总计8章。第1章讲解实用数据结构，包括并查集、优先队列；第2章讲解区间信息维护与查询，包括倍增、ST、RMQ、LCA、树状数组、线段树和分块；第3章讲解字符串处理，包括字典树、AC自动机和后缀数组；第4章讲解树上操作问题，包括点分治、边分治、树链剖分和动态树；第5章讲解各种平衡二叉树，包括Treap、伸展树和SBT；第6章讲解数据结构进阶，包括KD树、左偏树、跳跃表、树套树和可持久化数据结构；第7章讲解动态规划及其优化，包括背包问题、线性DP、区间DP、树形DP、数位DP、状态压缩DP、插头DP和动态规
内 容 提 要 本书结合实际应用场景讲解数据结构和算法，涵盖常用、常考的数据结构和算法的原理讲解、代码实现和应用场景等。 本书分为11章。第1章介绍复杂度分析方法。第2章介绍数组、链表、栈和队列这些基础的线性表数据结构。第3章介绍递归编程技巧、8种经典排序、二分查找及二分查找的变体问题。第4章介绍哈希表、位图、哈希算法和布隆过滤器。第5章介绍树相关的数据结构，包括二叉树、二叉查找树、平衡二叉查找树、递归树和B 树。第6章介绍堆，以及堆的各种应用，包括堆排序、优先级队列、求Top K、求中位数和求百分位数。第7章介绍跳表、并查集、线段树和树状数组这些比较高级的数据结构。第8章介绍字符串匹配算法，包括BF算法、RK算法、BM算法、KMP算法、Trie树和AC自动机。第9章介绍图及相关算法，包括深度优先搜索、广度优先搜索、拓扑排序
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
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。
Qt是软件开发领域中非常著名的C++可视化开发平台。本书以Qt 5.11为平台，介绍Qt和QML编程及其应用开发。全书分为5个部分。第1部分为Qt基础，在上一版的基础上增加了Qt操作表格处理软件Excel数据和字处理软件Word数据的内容。第2部分为Qt综合实例，重新设计了电子商城系统、MyWord字处理软件、微信客户端程序。第3部分为Qt扩展应用OpenCV，首先配置OpenCV-3.4.3，然后介绍典型图片处理。第4部分为QML和Qt Quick及其应用，介绍了QML及Qt Quick相关内容，【综合实例】为多功能文档查看器。第5部分为附录，介绍了C++相关知识和Qt 5简单调试。本书提供配套的视频，分析典型案例，通过扫描二维码播放。为了方便读者上机练习，书中实例提供源代码，其编号为CH×××。
对于任何一门编程语言来说，算法都是程序的“灵魂”。正是因为算法如此重要，所以笔者精心编写了本书，希望通过书中的内容引领广大读者一起探讨学习算法的奥秘，带领广大读者真正步入程序开发的高级世界。 本书共分15章，循序渐进、由浅入深地详细讲解算法的核心内容，并通过具体实例的实现过程演练各个知识点的具体用法。本书首先详细讲解算法的基础知识，剖析了将算法称为“程序灵魂”的原因。然后详细讲解算法技术的核心内容，主要包括八大算法思想、数据结构、树、图、查找、内部排序、外部排序和文件等知识点的具体用法。接下来通过具体实例详细讲解各种算法经典问题的解决方案，主要包括解决经典的数据结构问题、解决数学问题、解决趣味问题、解决图像问题和解决奥赛问题的具体方案等。另外，书中还讲解了算法技术在现实编程项目
《GPS理论、算法与应用（第3版）》介绍全球定位系统( GPS／Glonass／Galileo／Compass)的理论、算法与应用。主要内容来自于在波茨坦GFZ开发的KSGsoft软件程序的源代码说明书。在新的多功能GPS/Galileo软件的开发过程中对理论和算法进行了扩展和验证。除了**版中介绍的GPS数据处理的统一方法、对角化算法、自适应卡尔曼滤波、模糊度的一般搜索准则和变分方程的代数解，第二版中介绍的GPS算法的等价性理论、独立参数化方法、另一种太阳光压模型，第三版中补充了GNSS系统的现代化、理论和算法的新发展，以及广泛应用的各项研究。《GPS理论、算法与应用（第3版）》从概述开始，介绍坐标和时间系统及卫星轨道的基础知识，以及GPS观测量，并进行诸如观测误差源、观测方程及其参数化、平差和滤波、模糊度求解、软件开发和数据处理，以及扰动轨道确定的专题研究。
本书围绕新基建的云计算、大数据及人工智能进行介绍，分为以下五个部分。 部分介绍大数据的概念与特点，以及典型的产业应用场景；第二部分介绍目前云计算中的一个重要的研究与应用领域 容器云，包含应用容器引擎Docker与容器编排工具Kubernetes；第三部分是大数据分析的基础，也是大数据分析技术的重点，包含Hadoop、HBase、Hive、Spark的环境搭建及开发流程；第四部分是机器学习相关算法的应用，包含scikit-learn、SparkML、TensorFlow工具的使用；第五部分，以实例介绍如何使用Spark机器学习库中的协同过滤算法，来实现一个基于Web的推荐系，以及介绍如何使用OpenCV与TensorFlow构建卷积神经网络来实现基于Web的人脸识别。 本书轻理论，重实践，适合有一定编程基础，且对云计算、大数据、机器学习、人工智能感兴趣，希望投身到新基建这一伟大事业的读者学习。同时
《计算机程序设计艺术》系列被公认为计算机科学领域的权威之作，深入阐述了程序设计理论，对计算机领域的发展有着极为深远的影响。本书是该系列的第2 卷，讲解半数值算法，分 *数 和 算术 两章。本卷总结了主要算法范例及这些算法的基本理论，广泛剖析了计算机程序设计与数值分析间的相互联系。 本书适合从事计算机科学、计算数学等各方面工作的人员阅读，也适合高等院校相关专业的师生作为教学参考书，对于想深入理解计算机算法的读者，是一份必不可少的珍品。
基因表达式编程是在继承和发展遗传算法与遗传编程优点的基础上发展起来的遗传计算家族中的新成员，是借鉴生物遗传的基因表达规律提出的搜索和知识发现新技术。研究已表明，它在很多领域具有比遗传算法和遗传编程更强的解决问题的能力。全书共分四部分(14章)。部分介绍了基因表达式编程产生的相关背景；第二部分系统地阐述了基因表达式编程的基本概念、基本原理、基本算法和理论分析；第三部分着重讨论了基因表达式编程算法的拓展和改进；第四部分重点介绍了基因表达式编程在知识发现等多个领域中的典型应用。 本书可作为高等院校计算机科学与技术、软件工程等相关专业高年级本科生的选修教材和数据挖掘、智能计算等方向研究生参考教材，特别是可作为所有拟对基因表达式编程技术进行深入研究或借助基因表达式编程技术进行应用研究的学
《MATLAB优化算法案例分析与应用》 本书全面而系统地介绍了MATLAB算法和案例应用，涉及面广，从基本操作到高级算法应用，几乎涵盖MATLAB算法的所有重要知识。本书结合算法理论和流程，通过大量案例，详解算法代码，解决具体的工程案例，让读者更加深入地学习和掌握各种算法在不同案例中的应用。 本书共32章。涵盖的内容有MATLAB基础知识、GUI应用及数值分析、MATALB工程应用实例、GM应用分析、PLS应用分析、ES应用分析、MARKOV应用分析、AHP应用分析、DWRR应用分析、模糊逼近算法、模糊RBF网络、基于FCEM的TRIZ评价、基于PSO的寻优计算、基于PSO的机构优化、基本PSO的改进策略、基于GA的寻优计算、基于GA的TSP求解、基于Hopfield的TSP求解、基于ACO的TSP求解、基于SA的PSO算法、基于kalman的PID控制、基于SOA的寻优计算、基于Bayes的数据预测、基于SOA的PID参数整
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。
本书以数据的逻辑结构为线索，介绍数据结构及其建立在数据结构之上的操作和算法，内容涉及数据结构与算法的基本概念、顺序存储结构的线性表、链式存储结构的线性表、串、数组、特殊矩阵与广义表、树与二叉树、图及其应用、查找与搜索引擎、排序等。 本书既强调“算法”与“数据结构”之间紧密的依赖关系，也注重算法描述的简洁与干练；既有完整的理论体系，也有很好的应用案例。为了增强可理解性，本书案例与生活实践相联系。 本书以知识单元为基本构件，既可拆卸也可重组，内容丰富，表述详尽，可读性强，适合不同类型的本科院校按照不同的培养规格组织教学。
