读者对象 《深浅出数据结构与算法：微课视频版》可作为计算机软件发、准备考取计算机专业研究生和参加软考人员学习数据结构与算法的参考书，也可作为计算机、软件工程及相关专业的教材。 本书特色 ★★内容全面：涵盖数据结构所有知识，所有算法采用C语言实现，其代码均在Visual Studio环境下调试通过，所有案例均提供完整的程序，无须修改就能直运行。 ★★重难突出：每一章均给出了重和难提示，针对重和难问题，通过理论讲解、示例、算法实现和丰富的图表行展示。 ★★案例丰富、典型：针对每部分学习内容，精选了全国重高校和全国统考试题、软考试题行讲解，每个案例均提供算法思想讲解和源码。 ★★语言通俗易懂：深剖析了C语言中难：指针、表、函数传值调用和传地址调用等，常用算法实现。采用通俗的语言讲解数据结构中抽象的概念，通
1.哥伦比亚大学计算机科学系教授多年教学经验的结晶，深浅出带你了解计算机科学的核心与灵魂。 2.内容丰富，逻辑清晰。细致讲解算法广泛的应用范围，夯实计算机基础。 3.适合程序员学习的算法秘籍。能有效培养更缜密的思维，成功应对各种场合的技术面试。
这是一本人人都能读懂、趣味十足的技术科普书。 近百个核心技术概念，为你深度解读数据智能时代背后的逻辑。 酣畅淋漓的技术释义，轻松有趣的漫画解读，带你轻松认知这个时刻变化中的世界 1、通俗易懂 生动鲜活的生活示例 幽默风趣的行文插画，对数据智能领域的核心概念行演绎呈现。 2、技术科普 近百个数据智能概念，高频、热门、有用，助你快速扫除对数据智能时代的认知障碍。 3、贴近时代、贴近应用 所有技术概念均来自当前数字化生活中你每天能听到/看到/刷到/聊到的词汇，掌握这些概念，便能轻松畅游数据智能世界。 本书适合 想数据智能领域的技术小白 面临数字化转型的政府及企业人员 技术功底薄弱的产品经理/市场营销人员/ 千千万万个处于数智化时代中的普通人
用滚雪球的思维学 Python，一遍遍丰富知识体系 严格筛选知识，便于初学者上手 文字清爽，简捷易读
无论你是否愿意，我们早已生活在一个被算法包围的世界。 没有算法加持，我们将寸步难行。 1、通俗易懂 耳熟能详的生活场景 幽默风趣的行文插画，将晦涩、专业的算法应用深浅出地呈现给大家。 2、技术科普 5 大核心领域：公共、商业、工业、医疗、金融。 18个算法应用：反诈、热线派单、智能推荐、库存监控、健康监测、胞诊断、产品缺陷检测、金融风控/核保 全面认知我们当前所处的世界 3、贴近时代、贴近生活 所有算法均来自当前数字化生活中 千万人每天都在使用的应用实践 与大家的衣食住行、工作生活、生老病死息息相关 4、启发思考 算法是如何在各行各业中发挥作用并渗透到人们生活中的？算法背后的运行机制是什么，它的工作成效如何？ 大数据杀熟、算法黑箱、算法偏见、信息茧房 我们该如何面对这些日益不受控制的技术？
深刻剖析Kaggle、阿里天池、腾讯广告算法大赛等算法竞赛内容，结合多个领域模块行实战讲解； 《计算广告》作者刘鹏、《深度学习推荐系统》作者王喆等倾力推荐！ 1.多年实战经验汇集 作者在众多竞赛平台多次获得好成绩，本书汇集了他们在竞赛圈多年的实战经验。 2.基本理论与竞赛技巧结合 本书系统的介绍了算法竞赛，包括算法竞赛的基本理论知识以及竞赛中的上分思路和技巧。 3.众多竞赛选手参与 结合国内多名竞赛选手建议，对本书结构行细致编排，结合多个领域模块行实战讲解，剖析竞赛本质的内容。 4.提供完整数据与代码 本书将会源大量的获奖竞赛完整数据与代码，供读者快速上手掌握常见的实践方法与竞赛技巧。
《Scala编程（第5版）》是Scala的权威图书，涵盖语言基础与重要类库，可被奉为圭臬的领域重要参考书。。Scala是Java平台上的一门功能强大的主流语言，它以独到的方式将面向对象和函数式编程的概念有机地结合在一起，供发者使用。本书由Scala语言设计者编写，将循序渐地向你介绍Scala编程语言和它背后的设计理念。本书几经迭代，编排、组织精细。始几章教你足够多的基础知识，让你直上手用Scala处理简单任务。本书严格遵循这样的原则：新概念都基于已出现过的概念，通过阶梯式教学，让你逐步掌握语言及其背后的设计理念。第5版是重磅新版，全面升级到Scala 3.0，并对以下特性行详细介绍： 枚举和代数数据类型 上下文参数 扩展方法 安静语法和可选花括号 特质参数 并集类型和交集类型 导出子句 顶层定义
算法与数据中台：基于Google、Facebook与微博实践
作者在业务智能化代表企业谷歌脸书微博有完整架构搭建实用化数据中台与超大规模机器学习中台的丰富经验。 FacebookGoogleUber贝尔实验室SHAREit阿里腾讯网易滴滴好未来快手商汤领域技术负责人集体盛赞。 智能数据中台解决方案全景解析：大数据的线下offline处理近线near-line半实时模型更新在线online实时服务。 全覆盖中台技术基础设施、在线算法服务、机器学习平台、分布式数据库系统、大数据平台的精华知识与案例。
152张图表，轻松掌握17种常用算法！ 没有复杂公式，零基础也可轻松读懂！ 1.全面 网罗有监督学习和无监督学习的17种算法，涉及回归、分类、降维、聚类等问题。 2.直观 全彩图解，让原本抽象复杂的算法变得一目了然，方便读者快速了解各算法的特征，学会如何选择恰当的算法。 3.易懂 几乎没有数学公式和统计术语，零基础也可轻松读懂。 4.实现 各算法均用Python代码实现，基于Python 3.7版本，读者可下载配套代码资源，边试边学。
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Spark和Python机器学习实战:预测分析核心方法(第2版)
机器学习重关注的是预测——利用历史和未来之间的关系，根据所知道的预测想知道的。机器学习的核心是一种基于数学/算法的技术，本书聚焦于两类能够实现有效预测结果的算法族，并借助当前流行的 Python 语言来展现如何应用这些算法，使掌握机器学习更加简单。本书展示了如何利用 PySpark 将这两类算法扩展到需要使用多个分布式处理器的超大规模数据集上。 1.深浅出，简单术语。本书没有用复杂的数学公式，而是用简单的术语来解释算法，并提供示例代码来帮助读者快速上手。 2.针对小白设计，内容丰富易懂。本书专为没有专业数学或统计学背景的读者设计，包含如下内容： ● 为任务选择合适的算法； ● 学习相关机制以及准备数据； ● 通过代码演示算法的PySpark实现，可扩展到使用数百个处理器的大规模数据集上； ● 掌握核心Python机器学习算法包； ●
这是一本有趣的书，它没有把篇幅花在计算一些枯燥的数学题上。相反，它教你如何直接控制硬件，在不借助于BIOS、DOS、Windows、Linux或者任何其他软件支持的情况下来显示字符、读取硬盘数据、控制其他硬件等。
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本书是Julia Programming for Operations Research的中文版，作者是美国南佛罗里达大学副教授Changhyun Kwon。他为了方便学生学习写下本书，因此本书可以作为高校计算机、运筹学及相关专业师生的优秀的参考书。 本书还可以作为Julia语言爱好者、IT从业者、技术尝鲜者的门图书，本书内容主要涉及Julia语言、科学计算、数学建模、数值优化、优化求解、运筹学等。 麻省理工学院（MIT）在读博士、Julia中文社区核心成员覃含章，Julia中文社区核心成员、Julia的量子算法包jl的作者之一罗秀哲（Roger）联袂为本书做序，他们皆在阅读本书的中、英文版本后才提笔写下客观的荐言，其诚足为读者阅读本书的 钥匙 。
1.Spring Cloud Alibba创始人倾力造 2.阿里云智能资深技术专家司徒放（姬风）、 阿里云智能高级技术专家张乎兴、 Spring Cloud Alibba项目架构师小马哥（mercyblitz）、 阿里云智能高级技术专家彭文杰、云集架构师冷冷、Nepxion源社区创始人任浩军联合力荐 3.理论与实践相结合，核心知识辅以案例讲解
VBA能做的Python也能做！详解xlwings，让Excel飞!
快速入门按照国内思维习惯和学习规律，循序渐进、手把手地教你快速掌握Java开发技术。内容由浅入深，知识讲解深入浅出，助读者轻松愉快地掌握Java知识。示例丰富理论若脱离实践则毫无意义，本书在讲解的同时给出数百个示例，以示例验证理论，边学边做，让学习更简单，更*。知其然且知其所以然秉承作者一贯的写作风格，本书对知识的讲解不会出现含糊不清、一遇重难点即跳过的情形。不让你脑海里有疑问，为你扫清Java学习路途中的绊脚石。涵盖从Java 5到Java 11的新特性基于Java长期支持版本，Java常用特性贯穿全书。考虑到读者在工作中使用的Java版本不一定由自己决定，本书尽可能地对知识点来自Java哪个版本的新增特性给出了说明。
《深度学习算法实践》以一位软件工程师在工作遇到的问题为主线，阐述了如何从软件工程的思维向算法思维转变，以及深度学习算法的概念与实践：比如在哪些场景下需要运用深度学习算法、如何将深度学习算法应用到任务中、提高工作效率？不仅如此，作者还结合程序员在工作中经常面临的产品需求，详细阐述了应该怎样从算法的角度来看待、分解需求，并结合经典的任务对深度学习算法做了清晰的分析：如何用RNN和CNN结合来提取深度文本特征？如何始写一个Chatbot？如何在Chatbot中应用深度学习？强化学习为什么这么强大，它是*的吗？强化学习可以用在什么地方？对于图形领域的深度网络来说，是否有通用的提高模型精度的方法？如何利用深度学习来预测股票的趋势？YouTube是如何推荐影片的，我们如何将YouTube的深度学习经验应用在推荐系统中 这些经典的应
培养少儿得 逻辑思维能力、抽象思维能力，提升创造力，帮助孩子跳出思维定式。增强孩子自信心，提高做事情的专注力。
本书包含海量资源，帮助读者0基础门。 手机扫码观看400 分钟配套视频课程 另送100小时200 节达内精品视频课程 12个实训案例，帮助上岗实操 100道实战练习题，边学边练 院校老师可获得本书配套教学PPT 在线服务和答疑，手把手学习
本书由哈尔滨工业大学基础数学博士，哈尔滨商业大学数学与应用数学系主任、副教授、应用统计硕导、数学建模竞赛主教练张敬信老师编写，是一本编程技巧与建模方法高度融合的数学建模指导手册。
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德国工匠般的严谨：手把手教你学编程 本书特别注意细节的刻画， 可以充分调动学习者的想象力和创造力。 2 . 精选设计的版式：排版设计细致、文字生动、知识性与可读性强 本书用颜色区分了各个不同类别的板块，各种命令一目了然。 3 . 丰富的游戏内容：从迷宫到射，应有尽有 本书设计制作了众多的游戏项目， 满足不同读者的爱好和兴趣。 4 . 知识结构清晰：程序员必须掌握的知识全部涵盖 本书把学习高级编程语言的查询、循环、变量等基础知识做了详细全面的解读。
Pandas入门与实战应用 :基于Python的数据分析与处理
实用性：着眼于Pandas 实战应用，探讨深层次的技巧问题。详尽的实例：每一章都附有大量的实例，通过实例介绍知识点。*性：涵盖了Pandas 应用的所有知识，以及实战应用中的关键问题。生动性：在内容表现上，采用大量的图表，使整本书的风格生动、形象。
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基于大数据分析实战，图文并茂，系统讲解Spark内核的原理，有助于读者快速掌握Spark源集群计算框架的使用方法。 Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，本书涵盖 Spark 3.0 新特性。 本书结合大量原理图和流程图，系统介绍Spark内核的相关技术。 本书注重实战，图文并茂，系统讲解了Spark内核原理、Spark实战应用、 Spark数据源、Spark流式计算、Spark性能调优和数据湖等内容。 通过本书，读者不仅可以深理解Spark的原理、使应用、运维、监控等技术，还可以快速编写出性能更好、可靠性更高的大数据应用。 本书主要内容： ?Spark内核的原理 ?Spark的作业调度和资源分配算法 ?Spark SQL、DataFrame、Dataset的原理和实战 ?Spark数据源 ?Spark 流式计算原理和实战 ?Spark 亿级数据处理平台Spark性能调优 ?Spark机器学习库 ?Spark 3.0的新特性和数据湖等
1. 基于Rust语言编写的数据结构与算法图书，深浅出介绍Rust语言的基础知识，带领读者逐步理解并实现简单到复杂的数据结构及其算法。 2. Rust社区创办人张汉东、唐刚联袂推荐，不仅涵盖数据结构及其实现方法，还引了计算机科学和算法分析的概念，为读者提供了一个更加全面的学习体验。 3. 异步社区提供配套资源（源代码），辅以实例阐释重要知识，是一份非常优质的计算机科学门指南。 4. 以实用性为导向，适合技术人员快速上手并熟练掌握数据结构和算法的核心知识。通过本书的学习，读者可以更好地了解Rust语言在不同场景下的应用，提高自己的编程能力。
（1）对关键算法、数据结构与数据类型行详实的描述，有效提高用各种语言编写代码的质量。 （2）在解释算法的工作原理时，像讲故事一样娓娓道来，并提供大量的实验数据，对不同算法的运行时间性能行比较。 （3）所提供的算法实现，采用的是实际代码而不是伪代码，读者可以直运行这些代码，切身感受算法的行为和性能。 （4）书中描述算法的Python 代码并没有使用任何复杂的语法结构，因此对Python 稍有了解甚至不了解的读者（当然至少要熟悉一种其他编程语言），在阅读本书的代码时应该也不会感到困难。
AI时代，编程正从 技术高塔 蜕变为 创意画布 ！本书以Vibe Coding为核心 一种通过自然语言描述驱动AI工具（DeepSeek、Lovable、Cursor等）生成代码的革命性发方式，系统拆解 说需求 出产品 的全流程。 1. 零基础直达实战：无需编程经验！从 背景描述 AI生成 迭代优化 全流程拆解，30分钟即可做出一款可用产品。 2. 从想法到产品的方法论：独创 4步创作法 5大提示技巧 ，解决 不会用AI能听懂的方式描述需求 的行业痛。 3. 覆盖生活场景和商业应用的20多个实战项目。
本书教你 氛围编程 ，让你可以像聊天一样轻松写代码。你只需用自然语言描述需求，通过对话就能让AI工具写出能运行的代码。 本书中没有枯燥的语法，只有 我说AI写 的畅快感：跟着实战项目边做边学，遵循书中的氛围编程指导原则，统统能通过与氛围编程工具聊天实现。 与氛围编程工具的对话都有截图和提示词指引，作者还把自己踩过的坑作为 避坑指南 展示在书中，帮你应对AI幻觉，防止代码翻车。 氛围编程让编程不再是技术人的专利，而是人人都能拥有的超能力；有了氛围编程，AI编程就像聊天一样简单。
零基础门机器学习技术，该怎么学？ 面对机器学习庞大的知识体系，觉得无法上手？ 人工智能的算法、理论、技术好抽象，总是看不懂？ 如果你遇到了这些问题，那么这本机器学习 小白书 正是你的选择 硬核 的机器学习书也可以很有趣！ 1.本书以AI菜鸟 小冰 拜师程序员 咖哥 为背景，精心设计了一条贴合零基础读者的门路线。 2.本书强调实战，书中的案例都源自真实项目，方便读者动手操作和应用，连门与业务，力求让大家快速领会机器学习内涵，从而拥有在人工智能领域深耕的能力。 3.所有案例均通过Python及Scikit-learn 机器学习库和Keras 深度学习框架实现，同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。 4.为读者提供配套全书源代码、和大量案例数据集下载。
算法对于编程发非常重要。然而，在学习算法时，许多人看了大量的公式、伪代码、流程图后，还是很难真正理解算法的内涵，在具体编程时无从下手。 本书把趣味游戏应用于算法教学，提升读者的学习兴趣，并通过可视化的图解和动画，降低学习难度，帮助读者快速理解算法的核心思想，掌握算法在实际项目发中的作用，使读者能够利用算法做出酷炫的图形交互式游戏。 本书中的游戏项目都经过了作者的精心设计，并且作者在高校授课时对这些游戏项目行了反复验证和优化。书中详细讲解了这些游戏项目的分步骤实现过程，并提供对应的配套源代码和运行效果视频，适合初学者学习。 （1）22个趣味游戏项目，全彩印刷，边玩边学，提升学习乐趣。 （2）25种经典算法，图解 动画，清晰易懂，降低学习难度。 （3）从门到实战，让读者能够用算法实现游戏发，学
1.著名信息学奥赛教练执笔，多校金牌教练经验结晶2.来自竞赛强校训练题库的例题、习题，在线公开可评测3.近百幅插图，带你探究算法每一个细节4.基于C++14和NOI Linux2.0版本编写，紧跟*新竞赛环境
内卷时代的刚需，升职加薪的利器！如何在内卷时代脱颖而出？看书似乎都明白，一到实际工作中就不知道怎么办？为什么别人不大明白我的分析结果？零基础的人可以看这本书吗？这种书会不会很无聊？没学过Python有必要看这本书吗？如何培养数据分析思维？快来看这本书，给你答案！ 1.立足实际，注重数据思维培养：本书不是枯燥乏味的理论书，而是注重数据思维认知的培养，强调知识技能与工作实战的结合。 2.语言幽默风趣，通俗易懂，小白轻松上手：本书通过有趣的故事对话场景与大量的漫画插图，让读者轻松理解数据分析与决策中涉及到的相关概念，学习不再枯燥乏味！ 3.内容丰富，知识实用，帮助你解决实际问题：不仅从技术角度介绍了数据采集、清洗、分析的相关工具与方法论，而且对其在运营和增长方面的业务应用也行了体系化的介绍。 4.配套资
1.使用特定的数据结构和（或）算法来提高性能 ，解决工程实战中存在的真实问题。 2.Github国内大厂、美国大厂的面试题中会多有涉及。 3.涵盖国内大厂、美国大厂常见面试，包括动态规划、布隆过滤器、图计算等。
1.全面解析源生态：本书深探讨源项目的各个方面，从基础知识到商业化策略，为读者提供全方位的指导。 2.丰富实践指南：提供实用的实践建议，帮助读者在源世界中找到自己的位置，并发挥影响力。 3.多领域适用：适合对源软件感兴趣的读者、IT从业人员、致力于源健康发展的人员，也可作为高校相关专业的教育读物。 4.剖析商业化路径：详细揭示源项目商业化的途径和策略，助力读者为项目设定清晰的商业方向。 5.涵盖项目全流程：从准备源、运营项目到构建和扩展源生态系统，涵盖源项目的完整生命周期。
人工智能飞速发展的当下，大模型已成为推动行业变革的核心力量。然而，对于许多从业者与爱好者而言，大模型背后的复杂算法、训练及微调过程犹如一座难以逾越的高山。《从零构建大模型：算法、训练与微调》这本书，宛如一位资深向导，引领读者一步步攀登这座高峰，深探索大模型的奥秘。 《从零构建大模型:算法、训练与微调》从最基础的构建模块手，以极为清晰且循序渐的方式，深度解析大模型的核心算法原理与实现细节。篇第 1 章对 Transformer 模型基本原理的阐述，犹如下坚实地基。自注意力机制、多头注意力以及位置编码等概念，不再是高高在上的理论，作者通过通俗易懂的讲解，让读者轻松理解这些关键要素如何为大模型的理解奠定基础，为后续深学习启大门。 随后，书中通过丰富实例，深剖析当前主流模型。第 2 章和第 3 章分别聚焦 GPT 与 BERT
1.通过多个精选的源组件库，详尽地讲解了如何在鸿蒙操作系统下使用这些组件库实现快捷的应用发。 2.针对鸿蒙的应用生态，将Android平台上多款广受欢迎的组件移植到鸿蒙平台，并以源的方式提供给鸿蒙发人员。 3.本书对如何在鸿蒙系统上使用第三方组件库实现快捷的应用发行了梳理和介绍，还对它们的实现原理和移植方法行了讲解。 4.注重实战，提供源代码和彩图文件供读者实战练习，教师按照书中指示还可获得教学配套资源。
前沿技术深度解析，全面覆盖AIGC核心技术与应用场景，结合人工智能基础理论，造一站式学习平台。 由资深一线教师团队精心编著，基于丰富的教学经验和行业洞察，确保内容的实用性和前瞻性，助力学习者迅速掌握AIGC技术精髓。 赋能创新思维与专业技能，为学生和从业者启智能内容生成新时代，加速个人成长和行业转型，引领未来就业市场趋势。
1.专业作者：哥伦比亚大学计算机科学系教授蒂姆·拉夫加登丰富的教学经验和深的研究成果使得这本书成为算法领域的专业之作。 2.实战导向：本书是《算法详解》四部曲的第四卷，主要介绍NP-Hard问题算法。全书内容丰富、结构清晰，提供了快速识别NP-Hard问题的方法和处理NP的算法工具，适合读者提升算法思维能力。 3.自测习题：每章都提供了小测验和章末习题，这不仅能够帮助读者加深对算法的理解，还能够培养读者的独立思考能力。 4.能力提升：无论是计算机专业的高校教师和学生，还是想要培养和训练算法思维与计算思维的IT专业人士，甚至是正在准备面试的应聘者和面试官，本书都能够有效提升算法能力。
1.基于Java的全场景发指南，可在各个鸿蒙系统设备上行应用发 2.系统讲解鸿蒙核心技术和分布式特性 3.基于鸿蒙真机作为载体的丰富案例及两个完整App实战项目 4.提供所有案例和实战项目源代码及配套视频
Go语言 门易，精通难 。 本书包含发人员在使用Go语言时经常犯的100个典型错误，侧重于语言核心和标准库，而非外部库或框架。 对于大多数错误，提供了具体示例，以说明什么时候容易犯这样的错误。 没有阅读这本书，将是你的第101个错误。 这不适一本教条主义的图书：每个解决方案都详细传达了其适用的上下文。 本书适合具备Go语言基础知识的发人员阅读。
1. HarmonyOS NEXT为热技术，是华为完全自研的国产软件 2. ArkTS语言是目前HarmonyOS NEXT版本鸿蒙原生应用发的主力语言 3. 有教学视频，辅助读者上手
1.本书系统性地剖析了机器学习的内涵，帮助读者掌握机器学习的核心要义。书中案例的可操作性、可模仿性极好，书中的代码示例易学易上手。 2.本书基于R语言讲解，书中介绍了一系列tidyverse的包，通过流行的R包帮助读者*率实现机器学习，掌握典型的机器学习算法。
传统上，大家都是在流行的操作系统（如Windows和Linux）上编写并发程序的，而且只能使用高级语言。这使得多处理器环境下的多任务和多线程调度、原子操作、锁、线程同步等内容对很多人来说是笼统的、抽象的，像隔了层纱一样，看不见本质。相反，如果用汇编语言实现一个简单的操作系统内核，并演示多处理器环境下的多任务、多线程、锁和线程同步，这是可能的吗？我相信没有人会觉得这是简单的事情。但事实上，如果你想来一个简单的，其实也很容易，这本书就能告诉你如何实现它。
《深浅出Spring Boot 2.x》时隔5年的全面更新； 来自一线发人员的实战经验总结，全方位讲解Spring Boot 3.x企业级发 采用Java 8之后的新语法和新技术，全面讲解Spring Boot 3.x； 从理论到实践，全面介绍Spring Boot 3.x的原理和应用； 紧扣互联网企业的实际需求，追上微服务和云服务的潮流。
Rust核心开发团队官方权威著作|Rust开发者不可或缺的案头书|Rust领域当之无愧的圣经级作品
看漫画学Python:有趣、有料、好玩、好用(全彩)(第3版)
看漫画学Python，有趣、有料、好玩、好用、畅销书全新升级！
这是一本很好看的编程入门漫画书，知识点详细、讲解方式有趣
本书系统介绍程序设计中各种常用的基础算法及典型案例，包括排序算法、递归算法、数论基础、组合数学基础、贪心算法、分治算法、动态规划算法和回溯算法等内容。 全书以图文并茂的方式讲解各基础算法的分析过程，侧重于基础算法的深理解与实践，配有大量图表辅助算法的分析过程，适用于有一定程序设计基础、尚未学习数据结构且对算法分析与设计感兴趣的算法初学者。 本书配有典型案例和大量图表，既便于教师课堂讲授，也适合读者自学，可作为高等院校 程序设计基础 课程的延伸和 算法分析与设计 课程的门教材，也可供程序设计竞赛初学者参考。
1.以C 语言写作的设计模式，帮助读者快速门设计模式，顺利求职C 岗位 2.本书通过主人公 小码路 和 大不 的故事，讲述了在什么情况、什么场合下用哪一种设计模式？没有应用设计模式之前代码的实现是什么样子？用了设计模式之后代码又是什么样子？设计模式带来的好处是什么？本书将给出一一解答。 3.全书涉及的设计模式，都会以一个小故事引出，代码实现部分会分步骤将故事中对应的设计模式一一展，手把手教读者从零书学完一个完整的设计模式。 4.全书的每一个设计模式最后都会有一个知识扩展，讲解设计模式用到的语言基础，并抛出所讲模式的问题，帮助读者学习和复习C ，从而更好、更快的理解并运用设计模式。
本书全面系统地介绍了算法分析中需要使用的基本技术，所涉及的内容既有来自包括离散数学、初等实分析、组合数学等在内的经典数学课题，也有来自算法及数据结构等的计算机科学课题，像递归、母函数、树、字符串、映射以及散列等算法分析话题均有讨论。本书的重是平均情况或概率性分析。
详细介绍了大数据的新兴流数据处理计算引擎Flink，循序渐进地从Flink的基础入门程序编写开始，到Flink的实际部署，再到Flink的底层机制，层层递进，遵循读者的认知常识，帮助读者快速掌握Flink。
以项目为导向，使用Spring实现云原生模式，处理安全性、韧性和可扩展性等问题； 提供丰富的实战案例，构建和测试命令式与反应式应用，在Kubernetes上实现配置和可观测性； 采用持续交付和GitOps，从代码到生产，一步步构建云原生应用，让学习成果即刻转化为实际价值。
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