算法与数据结构 - 第2页

这是一本零基础就能读懂的算法书籍，读者不需要因为自己没有语言基础而畏惧。书籍的第 2 章便是一个 C 语言的入门教程，内容非常易懂，并且十分实用，阅读完这章就可以对本书需要的 C 语言基础有一个较好的掌握。本书已经覆盖了大部分基础经典算法，不仅可以作为考研机试和 PAT 的学习教材，对其他的一些算法考试（例如 CCF 的 CSP 考试）或者考研初试的数据结构科目的学习和理解也很有帮助，甚至仅仅想学

数学拥有无穷的力量。它既帮助游戏开发工程师建模物理世界，也帮助量化金融分析师赚取利润，还帮助音频处理工程师制作音乐。在数据科学和机器学习领域，数学知识更是不可或缺的。有人热爱数学，将它比作诗歌，为之着迷一生；有人很难领会数学的妙处，受困于“数学焦虑症”。本书正是为了帮助程序员消除这种焦虑，用自己熟悉的工具，即代码，重新发现数学之美。本书以图文结合的方式帮助你用 Python 代码解决程序设计中的数

《算法设计与分析（第3版）》将经典问题和算法设计技术结合，以读者容易理解和接受的方式，系统介绍了算法设计技术，包括模拟法、递推法、蛮力法、分治法、减治法、贪心法、动态规划法、深度优先搜索、广度优先搜索、回溯法、A*算法、限界剪枝法、近似算法、概率算法和群智能算法；同时以通俗易懂的方式，系统介绍了算法分析技术，包括算法的时间复杂度分析、空间复杂度分析、算法、确定性算法、非确定性算法、P类问题、NP类

全书分 10 章，可划分为四个部分。 第一部分（第 1 章）是数据分析概览，目的是建立起数据分析算法的概念框架，并给出学习路线。 第二部分（第 2~5 章），侧重在通用数据分析算法，包括数据预处理、机器学习、时序挖掘算法和优化等其他算法。 第三部分（第 6~8 章），讨论了工业分析的算法思路，覆盖了生产质量分析（PQM）、生产效率优化（PEM）等典型分析课题的算法组合套路。 第四部分侧重在分析工程

本书总计 9 章。第 1 章讲解 C 基础知识，涉及语法、数组、字符串、结构体和指针等；第 2 章带读者感受算法之美，涉及算法复杂度、函数和递归；第 3 章讲解线性表的应用，涉及顺序表、链表、栈和队列，以及 STL 中的常用函数和容器；第 4 章讲解树的应用，涉及树、二叉树、二叉树遍历、哈夫曼树和二叉搜索树； 第 5 章讲解图论基础，涉及图的存储和图的遍历；第 6 章讲解算法入门知识，涉及贪心算法

《代码随想录——跟着Carl学算法》归纳了程序员面试中的经典算法题，并按照由浅入深、循序渐进的顺序讲解。《代码随想录——跟着Carl学算法》首先讲解程序员面试时需要了解的制作简历的技巧和IT名企的面试流程，以及面试时经常忽略的代码规范性问题。然后详细分析程序的时间复杂度和空间复杂库，包括如何把控程序的实际运行时间，以及编程语言的内存管理。接着讲解数组、链表、哈希表、字符串、栈与队列、二叉树、回溯算

《Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理》共两册，分别从源代码的角度对“Common+HDFS”和“MapReduce的架构设计和实现原理”进行了极为详细的分析。《Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理》由Hadoop领域资深的实践者亲自执笔，首先介绍了MapReduce的设计理念和编程模型，然后从源代码的角度深入分析了RPC框架、客户端、J

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；K最近邻算法。

《算法竞赛入门经典（第 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

本书为我们展现了人工智能是如何逐步变得强大，怎样支持我们人类的创造力，以及它们开始进行创造性的艺术创作。引导读者去认知人类创造力的本质，探索了算法、数学思维和艺术创作之间的关系，并为未来人类与机器的共生关系描绘出一个更加积极、出人意料的愿景。牛津大学著名数学家马库斯·杜·索托伊（Marcus du Sautoy）在数论方面的研究，让他游走在当今人类数学理解力的最前沿。他一直关注跟踪人工智能将如何丰