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计算几何：算法设计与分析 周培德 著 清华大学出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
《计算几何：算法设计与分析（第4版）》系统地介绍了计算几何中的基本概念、求解诸多问题的算法及复杂性分析，概括了求解几何问题所特有的许多思想方法、几何结构与数据结构。全书共分10章，包括：预备知识，几何查找（检索），多边形，凸壳及其应用，Voronoi图、三角剖分及其应用，交与并及其应用，多边形的获取及相关问题，几何体的划分与等分，路径与回路，几何拓扑网络设计等。 《计算几何：算法设计与分析（第4版）》可作为高等院校计算机、自动化等专业研究生或本科高年级学生的教材或教学参考书，也可供软件开发人员、相关专业科技工作者参考。
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协同进化算法及其应用 郝志峰 著；李碧 9787030372130 科学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
协同进化算法是通过模拟大自然生态进化中的协 同进化现象而提出的仿生优化算法，是进化计算的一个新的重要分支 。李碧、郝志峰编写的这本《协同进化算法及其应用 》分为6章，分别简要介绍进化计算的发展和主要分支，阐述进化 计算理论分析的含 义和主要分析工具，综述协同进化算法的产生和发展 ，分析协同进化算法的实质，提出一种新的协同进化算法框架，并在此 框架下实现两种算 法，重点探讨协同进化算法在函数优化与图像矢量量 化中的应用。 《协同进化算法及其应用》可作为计算机科学与 技术、控制科学与工程及其相关专业的高年级本科生、研究生的参考书，也可供计算智能领 域的相关教学科 研人员和工程技术人员参考。
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算法学习指南 [美]乔治·海涅曼（George T. Heineman） 人民邮电出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
在编写代码时，每位软件专业人士都需要对算法有充分的理解。在这本实用性极强的著作中，作者对一些关键的算法进行了详实的描述，可以有效地提高用各种语言编写代码的质量。软件开发人员、测试人员和维护人员可以在本书中学会如何使用算法，以创造性的方式解决计算性问题。 本书各章内容前后衔接紧密，环环相扣，用醒目的图表有条不紊地展示了一些核心概念，并对书中介绍的每种算法的性能进行了分析。在每一章的最后，读者需要应用在该章所学习的知识，解决一个新颖的具有挑战性的问题，就像在参加技术面试。 在本书中，读者将会： 学习计算机科学和软件工程中非常重要且基本的算法； 学习高效解决问题的常用策略，包括分治法、动态规划等； 使用大O表示法对代码进行分析，评估它的时间复杂度； 在算法中使用现有的Python程序库和数据结
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计算机算法与程序设计实践周丙寅 编；董东清华大学出版社9787302208075 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书专注于综合应用各种算法思想进行程序设计以实现问题求解，其特色在于：面向实践、面向过程、面向实用。在风格上追求简单明快，并力图展示问题求解过程，而不仅仅是给出结果。书中不仅分析题目、设计算法，还按照统一的程序设计风格编程实现算法。 全书共分13章。第1章介绍算法与程序、算法复杂性分析及ACM／ICPC题目特点、解题原则等内容；第2章至第13章分别介绍数据结构、字符串、模拟、高精度计算、递归与分治、递推、贪心、动态规划、搜索、图论、数学和计算几何的基本知识，针对若干相应问题分析和设计算法并编程求解。
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趣学算法陈小玉 著人民邮电出版社9787115459572 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书内容按照算法策略分为7章。第1章从算法之美、简单小问题、趣味故事引入算法概念、时间复杂度、空间复杂度的概念和计算方法，以及算法设计的爆炸性增量问题，使读者体验算法的奥妙。第2～7章介绍经典算法的设计策略、实战演练、算法分析及优化拓展，分别讲解贪心算法、分治算法、动态规划、回溯法、分支限界法、线性规划和网络流。每一种算法都有4～10个实例，共50个大型实例，包括经典的构造实例和实际应用实例，按照问题分析、算法设计、完美图解、伪代码详解、实战演练、算法解析及优化拓展的流程，讲解清楚且通俗易懂。附录介绍常见的数据结构及算法改进用到的相关知识，包括sort函数、优先队列、邻接表、并查集、四边不等式、排列树、贝尔曼规则、增广路复杂性计算、zui大流zui小割定理等内容。 本书可作为程序员的学习用书，也适合
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青少年信息学计算机奥林匹克竞赛培训教程系列丛书：程序设计与基本算法 司存瑞、苏秋萍 编 9787560619248 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
青少年信息学（计算机）奥林匹克竞赛培训教程系列丛书是由长期从事青少年信息学奥林匹克竞赛教育、具有丰富竞赛辅导和教学经验的一线教师共同精心编著而成的。 《青少年信息学计算机奥林匹克竞赛培训教程系列丛书：程序设计与基本算法》是这套丛书的第一册。全书共分10章。第1章介绍了Pascal语言程序开发环境；第2～9章介绍了’Pascal语言的各种基本知识，体现了Pascal语言自身的描述能力和编程方法；第10章介绍了程序设计中的基本算法；书末附有部分习题参考答案。为了使学生尽快掌握竞赛的内容和范围，除前两章和第10章外，其余各章特意从近年来全国青少年信息学奥林匹克竞赛试题中精选了若干题目，组成了“典型试题分析”一节的内容。这些试题应用本章所讲内容完全可以解答。 本书深入浅出，思路清晰，不仅能帮助刚刚迈进信息学奥林匹克竞赛
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Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现 何宇健 著 电子工业出【放心购买】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
Python与机器学习这一话题是如此的宽广，仅靠一本书自然不可能涵盖到面面，甚至即使出一个系列也难能做到这点。单就机器学习而言，其领域就包括但不限于如下：有监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning）和半监督学习（Semi-Supervised Learning）。而具体的问题又大致可以分两类：分类问题（Classification）和回归问题（Regression）。Python本身带有许多机器学习的第三方库，但《Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机器学习算法的细节，以及了解Numpy的各种应用。不过作为补充，《Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实
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