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

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

《计算机程序设计艺术》系列是公认的计算机科学领域经典之作，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 1 卷，讲解基本算法，其中包含了其他各卷都需用到的基本内容。本卷从基本概念开始，然后讲述信息结构，并辅以大量的习题及答案。

本书分为准备篇、基础篇和应用篇三大部分，借助在线评测系统Aizu Online Judge以及大量例题，详细讲解了算法与复杂度、初等和高等排序、搜索、递归和分治法、动态规划法、二叉搜索树、堆、图、计算几何学、数论等与程序设计竞赛相关的算法和数据结构，既可以作为挑战程序设计竞赛的参考书，也可以用来引导初学者系统学习算法和数据结构的基础知识。本书适合所有程序设计人员、程序设计竞赛爱好者以及高校计算机专业师生阅读。

内容介绍 本书基于Python全面介绍了机器学习在信贷风控领域的应用与实践，从原理、算法与工程实践3个维度全面展开，包含21种实用算法和26个解决方案。 作者是智能风控、人工智能和算法领域的专家，曾在多家知名金融科技企业从事风控算法方面的研究与实践，经验丰富，本书得到了风控领域9位专家的高度评价。 全书一共8章，每个章节都由问题、算法、案例三部分组成，具有系统性和实战性。 第1-2章讲解了信贷业务的基础知识以及常用的规则引擎、信用评估引擎的建模方法。 第3章以项目冷启动为背景，讲解了风控领域应用广泛的迁移学习方法。 第4-5章介绍了幸存者偏差与不均衡学习中所使用的无监督学习与半监督学习方法。 第6章阐述了无监督的异常识别算法，该算法常用于数据清洗与冷启动项目，是反欺诈引擎中常用的个体欺诈检测方法。 第7章分享了一

在我们生活的世界中，各种各样形形色色的事物和现象，其中都必定包含着科学的成分。在这些成分中，有些是你所熟知的，有些是你未知的，有些是你还一知半解的。面对未知的世界，好奇的你是不是有很多疑惑、不解和期待呢？！“形形色色的科学”趣味科普丛书，把我们身边方方面面的科学知识活灵活现、生动有趣地展示给你，让你在畅快阅读中收获这些鲜活的科学知识！《BR》 21世纪，飞速发展的计算机技术深入到手机、电视、数码相机、游戏机等的生活产品中。计算机都是依靠程序来运行的。为了编写出能够在计算机上运行良好的程序就必须学习计算机算法的知识。本书用流程图、程序语言等日常生活中经常出现的事物为工具，以图解的形式讲解了算法的相关知识，即使是不具备计算机知识的初学者，也能够轻松理解。

本书较为系统地介绍**化领域中比较成熟的基本理论与方法。基本理论包括**化问题解的必要条件和充分条件以及各种算法的收敛性理论。介绍的算法有：无约束问题的速下降法、Newton法、拟Newton法、共辄梯度法、信赖域算法和直接法；非线性方程组和小二乘问题的Newton法和拟Newton法；约束问题的罚函数法、乘子法、可行方向法、序列二次规划算法和信赖域算法等。还介绍了线性规划的基本理论与单纯形算法以及求解二次规划的有效集法。并简单介绍了求解全局**化问题的几种常用算法。《BR》 作为基本工具，本书在附录中简要介绍了求解线性方程组的常用直接法和选代法以及MATLAB初步知识。

《算法笔记》内容包括：C/C++快速入门、入门模拟、算法初步、数学问题、C++标准模板库（STL）、数据结构专题（二章）、搜索专题、图算法专题、动态规划专题、字符串专题、专题扩展。《算法笔记》印有二维码，用来实时更新、补充内容及发布勘误的。《算法笔记》可作为计算机专业研究生入学考试复试上机、各类算法等级考试（如PAT、CSP等）的辅导书，也可作为“数据结构”科目的考研教材及辅导书内容的补充。《算法笔记》还是学习C语言、数据结构与算法的入门辅导书，非常适合零基础的学习者对经典算法进行学习。

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。

本书是一本面向中高级程序员的算法教程，借助Python语言，用经典的算法、编码技术和原理来求解计算机科学的一些经典问题。全书共9章，不仅介绍了递归、结果缓存和位操作等基本编程组件，还讲述了常见的搜索算法、常见的图算法、神经网络、遗传算法、k均值聚类算法、对抗搜索算法等，运用了类型提示等Python高级特性，并通过各级方案、示例和习题展开具体实践。 本书将计算机科学与应用程序、数据、性能等现实问题深度关联，定位独特，示例经典，适合有一定编程经验的中高级Python程序员提升用Python解决实际问题的技术、编程和应用能力。

本书作为算法领域经典的参考书，全面介绍了关于算法和数据结构的知识，并特别针对排序、搜索、图处理和字符串处理进行了论述。第4 版具体给出了每位程序员应知应会的50 个算法，提供了实际代码，而且这些Java 代码实现采用了模块化的编程风格，读者可以方便地加以改造。本书配套网站提供了本书内容的摘要及更多的代码实现、测试数据、练习、教学课件等资源。

深度学习是目前学术界和工业界都非常火热的话题，在许多行业有着成功应用。本书由Hulu的近30位算法研究员和算法工程师共同编写完成，专门针对深度学习领域，是《百面机器学习：算法工程师带你去面试》的延伸。全书内容大致分为两个部分，*部分介绍经典的深度学习算法和模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成模型、生成式对抗网络、强化学习、元学习、自动化机器学习等；第二部分介绍深度学习在一些领域的应用，包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、计算广告、视频处理、计算机听觉、自动驾驶等。本书仍然采用知识点问答的形式来组织内容，每个问题都给出了难度级和相关知识点，以督促读者进行自我检查和主动思考。书中每个章节精心筛选了对应领域的不同方面、不同层次上的问题，相互搭配，展示深度学习的 百面 精

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。

本书分为 算法篇 和 实现篇 两大部分。算法篇介绍了标记-清除算法、引用计数法、复制算法、标记-压缩算法、保守式GC、分代垃圾回收、增量式垃圾回收、RC Immix算法等几种重要的算法；实现篇介绍了垃圾回收在Python、DalvikVM、Rubinius、V8等几种语言处理程序中的具体实现。

类别不平衡学习是机器学习与数据挖掘领域的重要分支之一，其在很多应用领域中均发挥着重要作用。本书首先系统地介绍了与类别不平衡学习相关的一些基础概念及理论(第1、2章)，进而在上述理论的基础上，讨论了一些主流的类别不平衡学习技术及对应算法，具体包括样本采样技术(第3章)、代价敏感学习技术(第4章)、决策输出补偿技术(第5章)、集成学习技术(第6章)、主动学习技术(第7章)及一类分类技术(第8章)等。此外，也探讨了样本不平衡分布的危害预评估技术(第9章)。*后，对该领域未来的发展方向及应用前景做出了评述与展望(第10章)。本书可作为高等院校与研究院所计算机、自动化及相关专业研究生的课外阅读书籍，也可供对机器学习及数据挖掘感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

《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。

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

本书基于Python全面介绍了机器学习在信贷风控领域的应用与实践，从原理、算法与工程实践3个维度全面展开，包含21种实用算法和26个解决方案。作者是智能风控、人工智能和算法领域的专家，曾在多加知名金融科技企业从事风控算法方面的研究与实践，经验丰富，本书得到了风控领域9位专家的高度评价。全书一共8章，每个章节都由问题、算法、案例三部分组成，具有系统性和实战性。第1-2章讲解了信贷业务的基础知识以及常用的规则引擎、信用评估引擎的建模方法。第3章以项目冷启动为背景，讲解了风控领域应用广泛的迁移学习方法。第4-5章介绍了幸存者偏差与不均衡学习中所使用的无监督学习与半监督学习方法。第6章阐述了无监督的异常识别算法，该算法常用于数据清洗与冷启动项目，是反欺诈引擎中常用的个体欺诈检测方法。第7章分享了一些经作者实践证

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。

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

本书涵盖了五类重要的智能算法：搜索、推荐、聚类、分类和分类器组合，并结合具体的案例讨论了它们在 Web 应用中的角色及要注意的问题。除了第 1 章的概要性介绍以及第 7 章对所有技术的整合应用外，第 2～6 章以代码示例的形式分别对这五类算法进行了介绍。 新版《智能Web算法》（第2版）已经上市！

全书分上、下两篇。上篇主要阐述数据结构的相关内容；下篇主要阐述算法设计的相关内容。具体内容包括：线性表、栈和队列、串、数组与广义表、树与二叉树、图、查找、排序、文件、分治法、动态规划法、贪心法、回溯法、分支限界法等。本书内容丰富，结构严谨，逻辑清晰。可作为高等学校计算机相关专业的教材，也可供从事科研工作的专家学者参考。

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。