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。

大模型技术掀起了新一轮人工智能浪潮，以ChatGPT 为核心的大模型相关技术可以应用于搜索、对话、内容创作等众多领域，在推荐系统领域的应用也不例外。 本书主要分为3部分。 第1部分简单介绍大模型相关技术，包括大模型的预训练、微调、在线学习、推理、部署等。 第2部分将大模型在传统推荐系统中的应用抽象为4种范式 生成范式、预训练范式、微调范式、直接推荐范式，并对每种范式给出算法原理说明、案例讲解和代码实现。 第3部分以电商场景为例，讲解大模型在电商中的7种应用，包括生成用户兴趣画像、生成个性化商品描述信息、猜你喜欢推荐、关联推荐、冷启动问题、推荐解释和对话式推荐，每种应用场景都包含完整的步骤说明和详细的代码实现，手把手教你构建大模型推荐系统。 本书适合有一定推荐系统基础，期望深入了解和学习大模型技术

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

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。

演化学习利用演化算法求解机器学习中的复杂优化问题, 在实践中取得了许多成功, 但因其缺少坚实的理论基础, 在很长时期内未获得机器学习社区的广泛接受. 本书主要内容为三位作者在这个方向上过去二十年中主要工作的总结. 全书共18 章, 分为四个部分: 部分(第1～2 章) 简要介绍演化学习和一些关于理论研究的预备知识; 第二部分(第3～6章) 介绍用于分析运行时间复杂度和逼近能力这两个演化学习的基本理论性质的通用工具; 第三部分(第7～12 章) 介绍演化学习关键因素对算法性能影响的一系列理论结果, 包括交叉算子、解的表示、非精确适应度评估、种群的影响等; 第四部分(第13～18 章) 介绍一系列基于理论结果启发的具有一定理论保障的演化学习算法. 本书适合对演化学习感兴趣的研究人员、学生和实践者阅读. 书中第二部分内容或可为有兴趣进一步探索演化学习理

区块链技术是一种全新的分布式基础架构和计算方式，本书着重阐述区块链系统中的共识算法理论及其场景应用。全书共分7章。第1章介绍区块链的发展过程和基本知识。第2～5章介绍传统分布式系统的一致性算法和典型区块链系统的共识机制，并详细介绍基于投票和信任的两种共识算法。第6章介绍融合区块链的拟态分布式安全存储系统。第7章介绍基于联盟链共识的共管共治多标识网络体系管理系统。

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

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

本书共7章，内容包括枚举、递归、贪心、二分、动态规划、图论和字符串等大学生程序竞赛中的基本算法。本书注重理论与实践相结合，书中提供的程序样例较多，以便学生学以致用；内容编排力求循序渐进、由浅入深，以保证教材的易用性和可读性。本书可作为高等院校理工类相关专业的基础算法类课程教材，也可作为大学生程序竞赛中基础算法的培训教材，也可供对程序设计和算法感兴趣的普通读者学习参考。

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。

本书共八章.第1章和第2章简要介绍了机器学习的基本概念、研究内容、算法体系，以及相关的优化理论与优化算法.第3章和第4章详细介绍了几类作为分类器和回归器的支持向量机算法，包括算法出发点、建模思想、理论推导和算法在数据分类、识别、拟合、预测等方面的应用.第5章和第6章着重介绍了两类常用的数据预处理方法，一类是数据的特征提取方法，另一类是数据的聚类方法.第7章和第8章介绍了几类常用的神经网络算法和数据相关分析算法. 本书可用作数据科学与大数据技术、人工智能与云计算、计算机科学与应用、数学与应用数学等本科专业中机器学习课程的教材，也可用作相关或相近学科研究生的参考教材.

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

本书旨在系统介绍基于Moreau?Yosida正则化的非光滑优化理论与方法，主要内容包括凸集和凸函数的概念、次梯度和Moreau?Yosida正则化有关性质；求解非光滑优化问题的束方法，以及牛顿束方法和有限记忆束方法；提出非光滑优化的共轭梯度算法，包括改进的PRP算法和改进的HS算法以及Barzilai和Borwein（BB）算法，并给出了求解大规模非光滑问题的数值案例，供读者参考；提出非光滑优化的信赖域算法，包括调和信赖域算法和投影梯度信赖域算法在非光滑问题中的应用。

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×××。

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。

《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