《算法竞赛入门经典（2版）》是一本算法竞赛的入门与提高教材，把C/C 语言、算法和解题有机地结合在一起，淡化理论，注重学习方法和实践技巧。全书内容分为12章，包括程序设计入门、循环结构程序设计、数组和字符串、函数和递归、C 与STL入门、数据结构基础、暴力求解法、高效算法设计、动态规划初步、数学概念与方法、图论模型与算法、高级专题等内容，覆盖了算法竞赛入门和提高所需的主要知识点，并含有大量例题和习题。书中的代码规范、简洁、易懂，不仅能帮助读者理解算法原理，还能教会读者很多实用的编程技巧；书中包含的各种开发、测试和调试技巧也是传统的语言、算法类书籍中难以见到的。 《算法竞赛入门经典（2版）》可作为全国青少年信息学奥林匹克联赛（NOIP）复赛教材、全国青少年信息学奥林匹克竞赛（NOI）和ACM国际大学生程序

本书示例丰富，图文并茂，以简明易懂的方式阐释了算法，旨在帮助程序员在日常项目中更好地利用算法为软件开发助力。前三章介绍算法基础，包括二分查找、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，比如何时采用分而治之、贪婪算法或动态规划，哈希表的应用，图和树算法，K最近邻算法等。这一版将示例代码更新到了Python 3，并新增了两章专门讨论树，加之诸多修订，使得内容更加完善。

本书是算法竞赛的入门和进阶教材，包括算法思路、模板代码、知识体系、赛事相关等内容。本书把竞赛常用的知识点和竞赛题结合起来，讲解清晰、透彻，帮助初学者建立自信心，快速从实际问题入手，模仿经典代码解决问题，进入中级学习阶段。 全书分为12章，覆盖了目前算法竞赛中的主要内容，包括算法竞赛概述、算法复杂度、STL和基本数据结构、搜索技术、高级数据结构、基础算法思想、动态规划、数学、字符串、图论、计算几何。 本书适合用于高等院校开展的ICPC、CCPC等算法竞赛培训，中学NOI信息学竞赛培训，以及需要学习算法、提高计算思维的计算机工作者。

《啊哈！算法》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。你更像是在阅读一个个轻松的小故事或是在玩一把趣味解谜游戏，在轻松愉悦中便掌握算法精髓，感受算法之美。 《啊哈！算法》中涉及的数据结构有栈、队列、链表、树、并查集、堆和图等；涉及的算法有排序、枚举、深度和广度优先搜索、图的遍历，当然还有图论中不可以缺少的四种路径算法、两种生成树算法、割点与割边算法、二分图的匹配算法等。

随着机器视觉技术的飞速发展，大量需要使用机器视觉代替人工检测的需求应运而生。Halcon在开发机器视觉项目中表现出的高效性和稳定性，使其应用范围非常广泛。本书将针对机器视觉的原理和算法，以及如何应用算法解决问题进行探讨和说明，并利用Halcon对各种机器视觉算法进行举例，让读者全面、深入、透彻地理解Halcon机器视觉开发过程中的各种常用算法的原理及其应用方法，提高实际开发水平和项目实战能力。同时，也为机器视觉项目的管理者提供项目管理和技术参考。 《Halcon机器视觉算法原理与编程实战》适合需要全面学习机器视觉算法的初学者，希望掌握Halcon进行机器视觉项目开发的程序员，需要了解机器视觉项目开发方法的工业客户、机器视觉软件开发项目经理、专业培训机构的学员，以及对机器视觉算法兴趣浓厚的人员阅读。

为了帮助有一定编程基础的人群进一步提升自己的Python编程水平及应对编程工作的压力，《算法实例精讲 Python语言实现》全面讲解了9种经典算法理论、65个典型实例的算法设计与分析以及Python语言的代码实现过程。首先从Python数据结构基础入手，然后讲解了各种算法，包括排序算法、动态规划算法、双指针算法、深度优先搜索算法、广度优先搜索算法、贪心算法、递归算法、分治算法、回溯算法等，*后归纳了数据结构中的一些经典问题。这既能帮助初学者理清算法的基本结构，融会贯通地掌握好算法基础知识；又能帮助有一定工作经验的读者巩固基础，进一步提升编程水平；也能帮助求职者为未来面试与工作做好必要的知识储备。 《算法实例精讲 Python语言实现》理论基础与实例应用相结合，实例分析与图解相结合，每个实例均设有详细的思路解析和代码实现，

卓越的软件架构师从何而来？所有程序员都有成为架构师的潜力，只要掌握了架构师的思维方式和工作方法，你也能成长为架构师。《架构师修炼之道》教你像架构师那样思考问题、理解需求、设计架构、评估结果、编写文档。本书不但通过真实案例讲解架构设计流程和经验，还总结了丰富的架构师工作原则和技巧，尤其适合广大程序员进阶学习。同时也有助于产品经理、测试人员、运维人员和其他行业从业者理解软件架构设计工作。

《深入浅出算法竞赛（图解版）》是为帮助读者理解基本的算法思想和编写高效的解决问题的程序而编写的。全书共6章，第1章概述了算法与算法竞赛的知识；第2章介绍了计算机程序解决问题的基本方法 穷举算法与贪心算法；第3章讲解了随机算法，如何利用概率与期望优化算法的效率；第4章讲解了AI的思维模式 搜索算法，如何用更灵活的方式遍历每一种可行解；第5章讲解了动态规划，如何通过状态间的转移，巧妙地规划解；第6章讲解了将大事化小、小事化了的分治算法，如何将问题拆分为易于解决的小问题。 本书配备了大量的算法竞赛试题，使用算法竞赛常用的C 语言编写。同时，本书不拘泥于算法竞赛，在第2 ～ 6章的后每一节给出一段阅读材料，介绍算法有趣的应用，帮助读者拓宽思维。 本书的讲解避开了繁琐枯燥的理论，采用浅显易懂的语言和大量生动

机器学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向。在现今大数据时代的背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，使得这一过去为分析师与数学家所专属的研究领域越来越为人们瞩目。 本书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效可复用的Python代码阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。读者可从中学到一些核心的机器学习算法，并将其运用于某些策略性任务中，如分类、预测及推荐等。 本书适合机器学习相关研究人员及互联网从业人员学习参考。

算法是计算机科学领域*重要的基石之一。算法是程序的灵魂，只有掌握了算法，才能轻松地驾驭程序开发。 算法详解系列图书共有4卷，本书是第1卷 算法基础。本书共有6章，主要介绍了4个主题，它们分别是渐进性分析和大O表示法、分治算法和主方法、随机化算法以及排序和选择。附录A和附录B简单介绍了数据归纳法和离散概率的相关知识。本书的每一章均有小测验、章末习题和编程题，这为读者的自我检查以及进一步学习提供了较多的便利。 本书为对算法感兴趣的广大读者提供了丰富而实用的资料，能够帮助读者提升算法思维能力。本书适合计算机专业的高校教师和学生，想要培养和训练算法思维和计算思维的IT专业人士，以及在准备面试的应聘者和面试官阅读参考。

《智能优化算法与MATLAB编程实践》介绍了国内外新研发的10种智能优化算法，对每种算法的灵感来源、实现过程、函数编程、案例应用都进行了细致描述并给出详细的MATLAB代码，使读者快速掌握智能优化算法的学习和应用方法。 全书共分为12章，前10章分别介绍10种智能优化算法的原理、MATLAB实现、具体函数寻优求解过程和应用案例；第11章列举了23种衡量智能优化算法性能的常见测试函数，并给出MATLAB代码；第12章重点介绍智能优化算法的评价指标体系，选取部分测试函数和文中算法进行测试与分析，并给出完整MATLAB代码，供读者参考。 本书的主要特点为算法新颖，要素齐全，案例丰富，可移植性和实战性强。理论研究和工程技术人员可通过本书快速理解、掌握书中算法，节省大量时间，感兴趣的读者可以在此基础上进行深入研究。 本书可作为本科生、研究生和教

算法是个有趣的东西 针对某个问题设计算法的时候，不会的人感觉像 大海捞针 ，而会的人则感觉像 一苇渡江 。高手的头脑里都有一张 算法地图 ，算法之间不是孤立的，而是彼此连通的。算法之间的内在联系有很多，但挖掘到根源上，就是递推与递归两种思想。本书从深度解析递推和递归这两个基本算法思想开始，用它们贯穿起了《算法导论》中的几十个经典算法，包括排序、查找、回溯、贪心、分治、动态规划、图算法等。 本书成稿自作者的教案，秉承了作者一贯的风趣幽默又不失严谨的写作风格，同时融入了学习心理学和认知科学的实践原理。作者的诸多学生在参加完以本书内容为蓝本的集训后进入了微软、脸书、亚马逊、领英、甲骨文等公司，所以本书是经过千锤百炼的一线教学成果。本书适合于所有想通过学习算法来精进自己编程能力的读者。为了倾

算法详解系列图书共有4卷，本书是第2卷 图算法和数据结构。本书共有6章，主要介绍了3个主题，分别是图的搜索和应用、*短路径以及数据结构。附录简单回顾了渐进性表示法。本书的每一章均有小测验、章末习题，这为读者的自我检查以及进一步学习提供了方便。 本书提供了丰富而实用的资料，能够帮助读者提升算法思维能力。本书适合计算机专业的高校教师和学生，想要培养和训练算法思维和计算思维的IT专业人士，以及正在准备面试的应聘者和面试官阅读参考。

自动驾驶汽车、自然语言识别、内容推荐引擎的实现都离不开人工智能和机器学习算法。机器学习算法只有在解决具体问题时才能体现价值。本书以解决各种趣味问题为目标，教读者用Python、JavaScript、C 编写机器学习算法，内容深入浅出，兼具实用性与大局观。读者将学习编写遗传算法、启发式算法、爬山算法、模拟退火算法，运用蒙特 卡洛模拟、点格自动机、适应函数解决问题。本书尤其适合对人工智能和机器学习感兴趣的程序员进阶学习。

自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科，比较复杂，学习门槛高，但本书巧妙地避开了晦涩难懂的数学公式和证明，即便没有数学基础，也能零基础入门。 本书专注于中文的自然语言处理，以Python及其相关框架为工具，以实战为导向，详细讲解了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法。三位作者在人工智能、大数据和算法领域有丰富的积累和经验，是*、前明略数据和七牛云的资深专家。同时，本书也得到了*达摩院高级算法专家、七牛云AI实验室Leader等专家的高度评价和鼎力推荐。 全书一共11章，在逻辑上分为2个部分： *部分（第1、2、11章） 主要介绍了自然语言处理所需要了解的基础知识、前置技术、Python科学包、正则表达式以及Solr检索等。 第二部分（第5-10章） 第3~5章讲解了词法分析相关的技术，包括中文分词技术

本书是普通高等教育"十一五 *规划教材和国家精品课程教材。全书以算法设计策略为知识单元，系统介绍计算机算法的设计方法与分析技巧。主要内容包括：算法概述、递归与分治策略、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法、随机化算法、线性规划与网络流等。书中既涉及经典与实用算法及实例分析，又包括算法热点领域追踪。 为突出教材的可读性和可用性，章首增加了学习要点提示，章末配有难易适度的算法分析题和算法实现题；配套出版《计算机算法设计与分析习题解答（第5版）》；并免费提供电子课件和教学网站服务。

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。

智能优化算法在解决大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势，因而得到了国内外学者的广泛关注，并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。本书介绍了8种经典智能优化算法 遗传算法、差分进化算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明，并给出了具体的MATLAB仿真实例。对于要用这些算法工具来解决具体问题的理论研究和工程技术人员，通过本书可以节省大量查询资料和编写程序的时间，通过仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。

随着复杂网络研究的深入发展和研究领域的不断 扩展，其应用日益广泛。近年来各类数学建模竞赛中 ，基于复杂网络的题目层出不穷，但目前大部分数学 建模书籍中都没有涉及复杂网络的相关内容，而复杂 网络方面的专著偏重于基础理论和方法，涉及算法程 序实现的很少。 将基本理论和计算机算法实现相结合正是本书编 写的初衷。孙玺菁、司守奎编著的《复杂网络算法与 应用》共计9章，主要涉及复杂网络静态特征，各种 网络模型，复杂网络上的传播模型和动力学分析，复 杂网络上的同步研究，复杂网络中的搜索策略，复杂 网络中的社团结构，网络层次分析法，网络博弈论。 基于Matlab给出了作者自主编写的函数和程序，并对 书中出现的大部分例题配备了程序，便于学生从理论 和求解两个角度入手学习复杂网络的相关理论，在学 习中举一反三、

本书既清晰、简洁地介绍了标准数值分析教材所涵盖的内容，也介绍了非传统的内容，比如数学建模、蒙特卡罗方法、马尔可夫链和分形。书中选取的例子颇具趣味性和启发性，涉及现代应用领域（如信息检索和动画）以及来自物理和工程的传统主题。习题用MATLAB求解，使计算结果更容易理解。各章都简短介绍了数值方法的历史。而且还有网上资料。

与使用数学语言或计算机编程语言讲解算法的书不同，本书另辟蹊径，用通俗易懂的人类语言以及大量有趣的示例和插图讲解10多种前沿的机器学习算法。内容涵盖k均值聚类、主成分分析、关联规则、社会网络分析等无监督学习算法，以及回归分析、k*近邻、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等监督学习算法，并概述强化学习算法的思想。

《算法设计基础与应用》共分为14 章，其中前3 章主要介绍了与算法设计相关的一些必须了解和掌握的常识和概念，在后续的章节里，介绍了蛮力、递推、模拟、分治、贪心、动态规划、搜索等常用算法策略，以及*短路径、二分图、网络流、并查集、数论、博弈等经典算法。在例题的设计上采用的是ACM 竞赛试题的模式，实现的语言是C/C 。

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。