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作者基于丰富的教学经验，开发了一套全新的算法分类方法。该分类法站在通用问题求解策略的高度，对现有大多数算法准确分类，从而引领读者沿着一条清晰、一致、连贯的思路来探索算法设计与分析这一迷人领域。《算法设计与分析基础（第3版）》作为第3版，相对前版调整了多个章节的内容和顺序，同时增加了一些算法，并扩展了算法的应用，使得具体算法和通用算法设计技术的对应更加清晰有序；各章累计增加了70道习题，其中包括一些有趣的谜题和面试问题。 《算法设计与分析基础（第3版）》十分适合用作算法设计和分析的基础教材，也适合任何有兴趣探究算法奥秘的读者使用，只要读者具备数据结构和离散数学的知识即可。 SimplifiedChineseeditioncopyright?2015byPEARSONEDUCATIONASIALIMITEDandTSINGHUAUNIVERSITYPRESS. OriginalEnglishlanguagetitle:IntroductiontotheDesignand
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本书系统介绍了算法的理论基础及应用实例。全书分为两篇，第一篇用5章介绍算法和数据结构的基础知识，包括基础算法思想、简单数据结构、复杂数据结构、排序和查找算法等内容；第二篇用4章介绍用数据结构解决实际问题的相关程序，包括解决数学问题、数据结构问题、算法经典问题等内容，最后一章介绍信息学奥赛部分试题的程序。 本书实例丰富、实用性强、结构清晰、讲解详尽。可作为大中专院校学生学习数据结构时做课程设计的参考书，还可作为参加信息学奥赛选手的参考书。
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在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和Python语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。 本书专注于两类核心的“算法族”，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。本书主要针对想提高机器学习技能的Python开发人员，帮助他们解决某一特定的项目或是提升相关的技能。
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