我们所有人的生活都受到有限空间和有限时间的限制，因此常常面临一系列难以抉择的问题。在一天或者一生的时光里，哪些事是我们应该做的，哪些是应该放弃的？我们对杂乱无序的容忍底线是什么？新的活动与熟悉并喜爱的活动之间如何平衡，才能取得令人愉快的结果？这些看似是人类特有的难题，其实不然，因为计算机也面临同样的问题，计算机科学家几十年来也一直在努力解决这些问题，而他们找到的解决方案可以给我们很多启发。通过丰富的跨学科研究，作者指出，计算机算法也可以用来解答人类面临的这些问题。这本书告诉我们如何更有效地利用直觉、什么时候应该把选择权交给命运、无所适从的时候应该如何做出选择，以及如何有效地与他人保持联系。从找配偶到找停车位，从组织管理个人邮箱的收件箱到理解人类记忆的作用原理，这本书把计算机科学的智慧转化为人类生活的策略，引导我们做出明智的选择。

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、Dijkstra算法、Floyd算法、A...(展开全部)

我们所有人的生活都受到有限空间和有限时间的限制，因此常常面临一系列难以抉择的问题。在一天或者一生的时光里，哪些事是我们应该做的，哪些是应该放弃的？我们对杂乱无序的容忍底线是什么？新的活动与熟悉并喜爱的活动之间如何平衡，才能取得令人愉快的结果？这些看似是人类特有的难题，其实不然，因为计算机也面临同样的问题，计算机科学家几十年来也一直在努力解决这些问题，而他们找到的解决方案可以给我们很多启发。 通过丰富的跨学科研究，作者指出，计算机算法也可以用来解答人类面临的这些问题。这本书告诉我们如何更有效地利用直觉、什么时候应该把选择权交给命运、无所适从的时候应该如何做出选择，以及如何有效地与他人保持联系。从找配偶到找停车位，从组织管理个人邮箱的收件箱到理解人类记忆的作用原理，这本书把计算机科学的智慧转化为人类生活的策略，引导我们做出明智的选择。

《算法之美——隐匿在数据结构背后的原理（C++版）》围绕算法与数据结构这个话题，循序渐进、深入浅出地介绍了现代计算机技术中常用的40 余个经典算法，以及回溯法、分治法、贪婪法和动态规划等算法设计思想。在此过程中，《算法之美——隐匿在数据结构背后的原理（C++版）》也系统地讲解了链表（包括单向链表、单向循环链表和双向循环链表）、栈、队列（包括普通队列和优先级队列）、树（包括二叉树、哈夫曼树、堆、红黑树、AVL 树和字典树）、图、集合（包括不相交集）与字典等常用数据结构。同时，通过对22 个经典问题（包括约瑟夫环问题、汉诺塔问题、八皇后问题和骑士周游问题等）的讲解，逐步揭开隐匿在数据结构背后的算法原理，力图帮助读者夯实知识储备，激活思维技巧，并最终冲破阻碍编程能力提升的重重藩篱。 《算法之美——隐匿在数据结构背后的原理（C++版）》适合作为大专院校相关专...(展开全部)

《算法之美——隐匿在数据结构背后的原理（C++版）》围绕算法与数据结构这个话题，循序渐进、深入浅出地介绍了现代计算机技术中常用的40 余个经典算法，以及回溯法、分治法、贪婪法和动态规划等算法设计思想。在此过程中，《算法之美——隐匿在数据结构背后的原理（C++版）》也系统地讲解了链表（包括单向链表、单向循环链表和双向循环链表）、栈、队列（包括普通队列和优先级队列）、树（包括二叉树、哈夫曼树、堆、红黑树、AVL 树和字典树）、图、集合（包括不相交集）与字典等常用数据结构。同时，通过对22 个经典问题（包括约瑟夫环问题、汉诺塔问题、八皇后问题和骑士周游问题等）的讲解，逐步揭开隐匿在数据结构背后的算法原理，力图帮助读者夯实知识储备，激活思维技巧，并最终冲破阻碍编程能力提升的重重藩篱。 《算法之美——隐匿在数据结构背后的原理（C++版）》适合作为大专院校相关专...(展开全部)

Python是一种面向对象的脚本语言，其代码简洁优美，类库丰富，开发效率也很高，得到越来越多开发者的喜爱，广泛应用于Web开发、网络编程、爬虫开发、自动化运维、云计算、人工智能、科学计算等领域。预测技术在当今智能分析及其应用领域中发挥着重要作用，也是大数据时代的核心价值所在。随着AI技术的进一步深化，预测技术将更好地支撑复杂场景下的预测需求，其商业价值不言而喻。基于Python来做预测，不仅能够在业务上快速落地，还让代码维护更加方便。对预测原理的深度剖析和算法的细致解读，是本书的一大亮点。本书共分为3篇。第1篇介绍预测基础，主要包括预测概念理解、预测方法论、分析方法、特征技术、模型优化及评价，读者通过这部分内容的学习，可以掌握预测的基本步骤和方法思路。第2篇介绍预测算法，该部分包含多元回归分析、复杂回归分析、时间序列及进阶算法，内容比较有难度，需要细心品味。第3篇介绍预测案例，包括短期日负荷曲线预测和股票价格预测两个实例，读者可以了解到实施预测时需要关注的技术细节。希望读者在看完本书后，能够将本书的精要融会贯通，进一步在工作和学习实践中提炼价值。

Python是一种面向对象的脚本语言，其代码简洁优美，类库丰富，开发效率也很高，得到越来越多开发者的喜爱，广泛应用于Web开发、网络编程、爬虫开发、自动化运维、云计算、人工智能、科学计算等领域。预测技术在当今智能分析及其应用领域中发挥着重要作用，也是大数据时代的核心价值所在。随着AI技术的进一步深化，预测技术将更好地支撑复杂场景下的预测需求，其商业价值不言而喻。基于Python来做预测，不仅能够在业务上快速落地，还让代码维护更加方便。对预测原理的深度剖析和算法的细致解读，是本书的一大亮点。本书共分为3篇。第1篇介绍预测基础，主要包括预测概念理解、预测方法论、分析方法、特征技术、模型优化及评价，读者通过这部分内容的学习，可以掌握预测的基本步骤和方法思路。第2篇介绍预测算法，该部分包含多元回归分析、复杂回归分析、时间序列及进阶算法，内容比较有难度，需要细心品味。第3篇介绍预测案例，包括短期日负荷曲线预测和股票价格预测两个实例，读者可以了解到实施预测时需要关注的技术细节。希望读者在看完本书后，能够将本书的精要融会贯通，进一步在工作和学习实践中提炼价值。

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必备知识，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书中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。本书适合用作大学教材或从业者的参考书。配套网站algs4.cs.princeton.edu提供了本书内容摘要以及相关代码、测试数据、编程练习、教学课件等资源。