在有关算法的书中，有一些叙述非常严谨，但不够全面；另一些涉及了大量的题材，但又缺乏严谨性。本书将严谨性和全面性融为一体，深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。全书各章自成体系，可以作为独立的学习单元；算法以英语和伪代码的形式描述，具备初步程序设计经验的人就能看懂；说明和解释力求浅显易懂，不失深度和数学严谨性。全书选材经典、内容丰富、结构合理、逻辑清晰，对本科生的数据

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。◎ 编辑推荐本书以图文结合的方式帮助你用Python代码解决程序设

八年前，“数学之美”系列文章原刊载于谷歌黑板报，获得上百万次点击，得到读者高度评价。读者说，读了“数学之美”，才发现大学时学的数学知识，比如马尔可夫链、矩阵计算，甚至余弦函数原来都如此亲切，并且栩栩如生，才发现自然语言和信息处理这么有趣。在纸本书的创作中，作者几乎把所有文章都重写了一遍，为的是把高深的数学原理讲得更加通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。读者通过具体的例子学到的是思考问题的方式

随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载（information overload）的时代 。在这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战：对于信息消费者，从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情；对于信息生产者，让自己生产的信息脱颖而出，受到广大用户的关注，也是一件非常困难的事情。推荐系统就是解决这一矛盾的重要工具。推荐系统的任务就是联系用户

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。

《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

本书是国外数据结构与算法分析方面的标准教材,介绍了数据结构(大量数据的组织方法)以及算法分析(算法运行时间的估算)。本书的编写目标是同时讲授好的程序设计和算法分析技巧,使读者可以开发出具有*高效率的程序。本书可作为高级数据结构课程或研究生一年级算法分析课程的教材,使用本书需具有一些中级程序设计知识,还需要离散数学的一些背景知识。

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

在本书中，作者给我们带来了一大批极为诱人的知识，其中包括各种节省程序运行时间的技巧、算法与窍门。学习了这些技术，程序员就可写出优雅高效的软件，同时还能洞悉其中原理。这些技术极为实用，而且其问题本身又非常有趣，有时甚至像猜谜解谜一般，需要奇思妙想才行。简而言之，软件开发者看到这些改进程序效率的妙计之后，定然大喜。

本书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类问题和NP完全问题。所有