《C Primer Plus(第6版)中文版》详细讲解了C语言的基本概念和编程技巧。 《C Primer Plus(第6版)中文版》共17章。第1章、第2章介绍了C语言编程的预备知识。第3章~第15章详细讲解了C语言的相关知识,包括数据类型、格式化输入/输出、运算符、表达式、语句、循环、字符输入和输出、函数、数组和指针、字符和字符串函数、内存管理、文件输入和输出、结构、位操作等。第16章、第17章介绍C预处理器、C库和高级数据表示。本书以丰富多样的程序为例,讲解C语言的知识要点和注意事项。每章末尾设计了大量复习题和编程练习,帮助读者巩固所学知识和提高实际编程能力。附录给出了各章复习题的参考答案和丰富的参考资料。 《C Primer Plus(第6版)中文版》可作为C语言的教材,适用于需要系统学习C语言的初学者,也适用于想要巩固C语言知识或希望进一步提高编程技
本书是备受广大读者推崇的数据结构与算法入门教程,已在GitHub获得超60k的 Star,并多次登顶GitHub Trending。书中系统介绍了数据结构与算法基础、复杂度分析、数组与链表、栈与队列、哈希表、树、堆、图、搜索、排序、分治、回溯、动态规划和贪心算法等核心知识,通过清晰易懂的解释和丰富的代码示例,以及生动形象的全彩插图和在线动画图解,揭示算法工作原理和数据结构底层实现,教授读者如何选择和设计算法来解决不同类型的问题,切实提升编程技能,构建完整的数据结构与算法知识体系。
《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
本书采用大量图片,通过详细的分步讲解,以直观、易懂的方式展现了7个数据结构和26个基础算法的基本原理。第1章介绍了链表、数组、栈等7个数据结构;从第2章到第7章,分别介绍了和排序、查找、图论、安全、聚类等相关的26个基础算法,内容涉及冒泡排序、二分查找、广度优先搜索、哈希函数、迪菲 - 赫尔曼密钥交换、k-means 算法等。 本书没有枯燥的理论和复杂的公式,而是通过大量的步骤图帮助读者加深对数据结构原理和算法执行过程的理解,便于学习和记忆。将本书作为算法入门的*步,是非常不错的选择。
本书采用大量图片,通过详细的分步讲解,以直观、易懂的方式展现了各种数据结构和算法的基本原理。第1章介绍了链表、数组、栈等数据结构;从第2章到第8章,分别介绍了和排序、查找、图、安全、聚类、数据压缩等相关算法,较为全面地介绍常见算法与数据结构知识。 本书没有枯燥的理论和复杂的公式,而是通过大量的步骤图帮助读者加深对数据结构原理和算法执行过程的理解,易于理解,便于学习和记忆。将本书作为算法入门的第一步,是非常不错的选择。
软件质量,不但依赖架构及项目管理,而且与代码质量紧密相关。这一点,无论是敏捷开发流派还是传统开发流派,都不得不承认。 本书提出一种观点:代码质量与其整洁度成正比。干净的代码,既在质量上较为可靠,也为后期维护、升级奠定了良好基础。作为编程领域的佼佼者,本书作者给出了一系列行之有效的整洁代码操作实践。这些实践在本书中体现为一条条规则(或称 启示 ),并辅以来自实际项目的正、反两面的范例。只要遵循这些规则,就能编写出干净的代码,从而有效提升代码质量。 本书阅读对象为一切有志于改善代码质量的程序员及技术经理。书中介绍的规则均来自作者多年的实践经验,涵盖从命名到重构的多个编程方面,虽为一 家 之言,然诚有可资借鉴的价值。
《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。
《算法竞赛入门经典 算法实现》精选《算法竞赛入门经典(第2版)》和《算法竞赛入门经典 训练指南(升级版)》中的经典题目,按算法要点和竞赛考点重新进行分拆和归类,提供了240余套简洁、高效、规范的完整代码模板。此外,也加入了一些虽然未在两本书中出现,但实际上对初学者入门非常重要的题目代码。借助于这些模板,读者在练习环节和比赛时,可大大减轻因来回琢磨代码实现细节而导致调试时间大幅增加的压力。 《算法竞赛入门经典 算法实现》共分7章,第1章介绍C 编程基础与STL,第2章介绍算法设计与优化,第3章介绍数学相关算法,第4章介绍数据结构,第5章介绍字符串,第6章介绍计算几何,第7章介绍图论。 《算法竞赛入门经典 算法实现》题目覆盖了ACM/ICPC/NOI/NOIP等算法竞赛的大多数经典题型和细分算法要点,内容全面,信息量
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
本书从一系列有趣的生活实例出发,全面介绍了构造算法的基础方法及其广泛应用,生动展现了算法的趣味性和实用性。书中介绍了算法在多个领域的应用,如图像处理、物理实验、计算机图形学、数字音频处理、机器学习等。其中,既有各种大名鼎鼎的算法,如神经网络、遗传算法、离散傅里叶变换算法、KNN、贝叶斯算法,也有不起眼的排序和概率计算算法。本书讲解浅显易懂而不失深度和严谨,对程序员有很大的启发意义。书中所有示例都与生活息息相关,充分地展现了算法解决问题的本质,让你爱上算法,乐在其中。本书在第1版的基础上新增了图像处理算法、游戏开发中检测碰撞常用的分离轴 (SAT)算法、垃圾邮件过滤相关的算法、中文分词算法、限流算法、手写数字识别和变声器等,进一步提升趣味性。 本书适合软件开发人员、编程和算法爱好者以及
《算法竞赛入门经典 习题与解答》是在《算法竞赛入门经典(第2 版)》的基础上,延伸出来的一本习题与解答图书,它把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,是一本算法竞赛的入门和提高教材。 《算法竞赛入门经典 习题与解答》分为5 章。第1 章是各种编程训练技巧以及C 11 语法特性的简单介绍。第2 章精选了一部分《算法竞赛入门经典(第2 版)》的习题进行分析、解答。第3 章是ACM/ICPC 比赛真题分类选解,挑选了近些年ACM/ICPC 比赛中较有价值的题目进行分析并解答。第4~5 章是比赛真题选译,整理并翻译了近几年来各大区域比赛中笔者认为值得学习训练的比赛真题。 如果你对算法感兴趣,如果你是一名程序员或即将成为一名程序员,如果你想大幅提升自己的算法思维能力,如果你有志于参加ACM/ICPC、NOIP、NOI 等竞赛,
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
《算法零基础一本通(Python版)》使用 Python 指导读者从零开始学习算法 :由基础数据结构开始,逐步解说信息安全算法,*后也讲解了人工智能入门领域的 KNN 和 K-means 算法。《算法零基础一本通(Python版)》包含约 120 个程序实例,使用约 600 张完整图例,深入讲解了 7 种数据结构和数十种算法,此外也针对国内外著名公司招聘程序员的算法考题做了讲解。《算法零基础一本通(Python版)》实用性强、案例丰富,适合有一定 Python 基础的读者使用,也可作为大中专院校及培训机构的参考教材。
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。
深度学习和传统机器视觉技术相融合,可以大大提高AI 技术的效率和精度。本书分上、下两篇,共19 章内容,详细讲解了机器视觉及深度学习的理论和编程实践。上篇介绍理论算法。包括机器视觉的经典图像处理算法、深度学习的理论基础和目前常用的深度学习框架。下篇介绍编程环境及系统搭建。讲解了机器视觉图像处理算法及深度学习的编程工具 VC 、Python 和 OpenCV;利用 VC 和 Python 工具,搭建图像处理的工程界面;介绍了常用的9 种深度学习框架的获得方法、安装设置、工程创建,以及深度学习工程的编译、训练、评估与部署方法。每一个搭建的工程,都提供一套可下载的源代码程序,方便读者下载学习。本书理论与实践兼顾,可为从事机器视觉技术及人工智能研究和应用的工程技术人员提供帮助,也可供高等院校相关专业师生学习参考。
◆图书简介◆ 本书是为了满足广大应聘 IT岗位的毕业生及社招人士复习所学知识,提高职场竞争力而编写的。书中涵盖了C/C 程序员面试所需掌握的全部知识点,内容涉及C/C 基础、面向对象、字符串、数据结构、算法设计、操作系统、数据库、计算机网络以及综合能力测试题等面试中经常出现的知识点。与此同时,本书还包含了相当篇幅的面试技巧介绍,并精心搜集了面试官常问的20个问题和外企常考的20道英文面试题,帮助求职者在面试过程中展现自身技术硬实力的同时更能充分发挥自身素质和个人魅力等软实力。 本书不只是一部 习题集 ,在每节中都对本节所涉及的知识点进行了完整的梳理,这样不仅可以帮读者夯实专业基础,从根本上掌握程序员笔试面试的要领,也为未来的工作打下了坚实的基础。 本书采用笔记体裁方式编写,核心内容用红色
本书采用大量图片,通过详细的分步讲解,以直观、易懂的方式展现了7个数据结构和26个基础算法的基本原理。第1章介绍了链表、数组、栈等7个数据结构;从第2章到第7章,分别介绍了和排序、查找、图论、安全、聚类等相关的26个基础算法,内容涉及冒泡排序、二分查找、广度优先搜索、哈希函数、迪菲-赫尔曼密钥交换、k-means算法等。 本书没有枯燥的理论和复杂的公式,而是通过大量的步骤图帮助读者加深对数据结构原理和算法执行过程的理解,便于学习和记忆。将本书作为算法入门的第一步,是非常不错的选择。
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