程序员必备的经典算法书单

当我们在工作中使用算法时,通常都是希望能更有效地解决问题、使程序运行得更快,并且让解决方案变得更为简短。但实际情况如何呢?我们获得所需要的效率、速度和简洁性了吗?为什么人们在使用Python这种语言时依然要在乎这些事呢?选择这种语言对于追求高速度的人来说是一个好的开端吗?为什么不选择C或Java这样的语言呢?

今天小编带来了一份诚意算法书单。

算法篇

入门级

《趣学算法》

陈小玉著

本书从算法之美娓娓道来,没有高深的原理,也没有枯燥的公式,通过趣味故事引出算法问题,包含50多个实例及完美图解,结合学生提问,分析算法本质,并给出代码实现的详细过程和运行结果。

《算法学习与应用从入门到精通》

张玲玲著

本书的特色是实现了入门知识、实例演示、范例演练、技术解惑、综合实战5大部分内容的融合,让读者看得懂、用得上、学得会。

一本书的容量,讲解了入门类、范例类和项目实战类三类图书的内容。丰富的配套资源,学习更高效。

320个实例,更多的实践演练机会753分钟视频讲解,降低学习难度5个综合案例,项目实战演练74个技术解惑,破解学习难点“技术讲解”→范例演练”→“技术解惑”贯穿全书,全面掌握算法应用技术讲解:通过320个实例,循序渐进地讲解了算法应用的各个知识点。范例演练:5个综合实例,使读者具有应用算法解决实际项目的能力。技术解惑:把容易混淆的概念单独讲解和剖析,帮助读者绕过学习中的陷阱。

《文本上的算法——深入浅出自然语言处理》

路彦雄著

《算法谜题》

【美】AnanyLevitin著

算法是计算机科学领域最重要的基石之一。算法谜题,就是能够直接或间接地采用算法来加以解决的谜题。求解算法谜题是培养和锻炼算法思维能力一种最有效和最有乐趣的途径。

本书是一本经典算法谜题的合集。本书包括了一些古已有之的谜题,数学和计算机科学有一部分知识就发源于此。本书中还有一些较新的谜题,其中有一部分谜题被用作知名IT企业的面试题。全书可分为4个部分,分别是概览、谜题、提示和答案。概览介绍了算法设计的通用策略和算法分析的技术,还附带有不少的实例。谜题部分将谜题按照简单、中等难度和较难三个层级分别列出。提示部分依次给出谜题提示,帮助读者找到正确的解题方向,同时仍然为读者留下了独立求解的空间。答案部分则给出了谜题的详细解答。

《编程之法:面试和算法心得》

July著

-蜕变于CSDN技术博客“结构之法算法之道”-内容涉及面试、算法、机器学习三大主题

-作者数年的积累成果

-进入IT行业求职笔试和面试宝典

此外,每一章都有“举一反三”和“习题”,以便读者及时运用所学的方法解决相似的问题,且在附录中收录了语言、链表、概率等其他题型。书中的每一道题都是面试的高频题目,反复出现在近5年各大公司的笔试和面试中,对面试备考有着极强的参考价值。

编程篇

Python

Python核心编程(第3版)

【美】WesleyChun(卫斯理春)著

畅销经典的Python书,兼顾Python2和Python3,Python开发人员的案头常备

Python是一种灵活、可靠且具有表现力的编程语言,它将编译语言的强大与脚本语言的简洁性、快速开发特性整合起来。在本书中,Python开发人员兼企业培训师WesleyChun会帮助您将Python技能提升到更高的水平。

《Python程序设计(第3版)》

【美】JohnZelle(策勒)著

Python之父作序推荐,Python3编程入门经典。本书以Python语言为工具教授计算机程序设计。本书强调解决问题、设计和编程是计算机科学的核心技能。本书特色鲜明、示例生动有趣、内容易读易学,适合Python入门程序员阅读,也适合高校计算机专业的教师和学生参考。

《数据结构Python语言描述》

【美】KennethA.Lambert(兰伯特)著

在计算机科学中,数据结构是一门进阶性课程,概念抽象,难度较大。Python语言的语法简单,交互性强。用Python来讲解数据结构等主题,比C语言等实现起来更为容易,更为清晰。

《Python编程快速上手让繁琐工作自动化》

【美】AlSweigart(斯维加特)著

Python3编程从入门到实践,新手学习必备用书。美亚畅销Python编程入门书。

本书快速教读者掌握Python这一对初学者友好的语言。书中包含了很多实用的示例,供读者学习和联系。通过本书,可以学会解决很多实际的任务和需求,包括在一个或多个文件中搜索文本模式、通过创建修改移动和重命名文件和文件夹来组织计算机、抓取数据和信息、更新Excel表格、自动发送邮件和文本消息、组织计算机执行周期性任务等等。

机器学习

《Python机器学习——预测分析核心算法》

【美】MichaelBowles(鲍尔斯)著

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。

《Python算法教程》

【挪威】MagnusLieHetland(赫特兰)著

《Python机器学习实践指南》

【美】AlexanderT.Combs著

《神经网络算法与实现——基于Java语言》

AlanM.F.Souza(艾伦)著

神经网络已成为从大量原始的,看似无关的数据中提取有用知识的强大技术。Java语言是用于实现神经网络的最合适的工具之一,也是现阶段非常流行的编程语言之一,包含多种有助于开发的API和包,具有“一次编写,随处运行”的可移植性。

本书完整地演示了使用Java开发神经网络的过程,既有非常基础的实例也有高级实例。首先,你将学习神经网络的基础知识、感知机及其特征。然后,你将使用学到的概念来实现自组织映射网络。此外,你还会了解一些应用,如天气预报、疾病诊断、客户特征分析和光学字符识别(OCR)等。最后,你将学习实时优化和自适应神经网络的方法。

THE END
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8.大学学习c语言推荐的看什么书?1、啊哈C语言!逻辑的挑战(修订版)国内出的入门书籍,甚至能让小学生看懂,真的是由浅入深,漫画加https://www.zhihu.com/question/5098707981/answer/52113877362
9.网络游戏教程书籍推荐(自学游戏开发需要哪些书)游戏推荐一、推荐几本零基础编程入门的书籍 下面这个可以参考一下,具体还要看个人的情况。 建议二、学习过程中要结合简单的算法,像冒泡还有类似c语言程序百例这样的小例子做做;更进一步应该做点方向是很重要的,因为知识其实是无限的,一个小小的领域就够你研究很久了。本科生可能还没有什么方向的https://www.yykebo.cn/lol/1990.html
10.《动手学深度学习》人工智能机器学习深度学习领域重磅教程图书,附全书的内容分为3个部分:*部分介绍深度学习的背景,提供预备知识,并包括深度学习*基础的概念和技术;第二部分描述深度学习计算的重要组成部分,还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的卷积神经网络和循环神经网络;第三部分评价优化算法,检验影响深度学习计算性能的重要因素,并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理https://www.jianshu.com/p/622edc5b4414
11.编程学习计划15篇(荐)3、学习深度:确定学习编程的前期,中期和后期阶段。例如:前期阶段需学习基本语法和思维方式;中期阶段需学习数据结构和算法;后期阶段需学习高阶语言和框架。 二、学习途径 确定好自己的学习目标后,第二步就是确定最适合自己的学习途径。学习途径有很多种,可以通过线下课程、在线视频、在线教程、自学书籍等多种方式开展。https://www.yjbys.com/xuexi/jihua/4351332.html
12.GitHub关于 BT Sync 的扫盲教程,请参见“这篇博文”。 BT Sync 从“1.4 版本”一直到“目前最新版本”,都可以用来同步俺的电子书。早期的 1.4.x 版本支持 如何阅读书籍 考虑到很多网友不善于阅读书籍,俺强烈推荐大伙儿看一下《如何阅读一本书》(俺的书评、下载地址)。此书传授了关于阅读书籍的技巧,非常有价值。https://github.com/ReccccIMN/books
13.推荐!计算机视觉最适合入门的8本教程,算法与实战兼备计算机视觉最适合入门的 8 本教程,算法与实战兼备 重磅干货,每天 8:25 送达 计算机视觉是人工智能的一个分支,涉及理解数字图像的内容,如照片和视频。深度学习在挑战性的计算机视觉任务上取得了令人印象深刻的进展,并有望取得进一步的进展。 快速熟悉这个领域的最好方法之一就是找一本关于这个主题的书。在这篇文章https://blog.51cto.com/u_15279692/3406356
14.新手学电脑编程看什么书籍最好?Worktile社区《算法导论》算法是计算机编程的基础,学习算法对于提高编程能力和解决实际问题非常重要。这本书介绍了常见的算法和数据结构,包括排序、查找和图算法等内容,适合想要提升编程能力的新手。 除了以上推荐的书籍,还可以通过在线教程、视频课程和编程练习网站来学习电脑编程。重要的是不断实践和练习,通过编写代码来巩固所学知识https://worktile.com/kb/ask/2354350.html
15.资源帖丨字节跳动技术Leader们推荐的学习资源“春季招聘和金三银四要开始了,我想提升技术,更上一层楼,除了投简历刷题,还有什么可以努力的方向啊?”如果你是技术领域的新人,或者已经毕业多年、正在考虑转向新的技术方向,上面这个问题可能正在困扰着你。为了回答这个问题,技术范儿找到了多媒体、推荐算法、计算机https://maimai.cn/article/detail?fid=1589935106&efid=ROE93ZNmM8sYE6S4rjpy5w
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17.腾讯出品!2021超流行的「生成艺术」上手指南(附超多神器)在生成艺术领域,涌现出了许多艺术家进行正在探索,比如 Jon McCormack:“我使用进化算法来创造几乎不可能直接设计的人工生命形式。” 他创作了 Fifty Sisters 这样的作品,《Fifty Sisters》是 1m x 1m 计算机合成植物形态图像的大型装置。这些“植物”是使用人工进化和生成算法从计算机代码中通过算法“生长”出来的,本身https://www.uisdc.com/generative-art
18.算法分析入门教程实战篇及应用篇曾经夸下海口,要写一篇关于算法分析入门教程的文章。新春佳节之际,祝各位破友心情愉快,破解顺利,破解技术节节高。顺便在看雪论坛上又浏览了一圈,发现算法分析的文章确实都很好,但似乎没有一位对算法分析进行系统、全面的阐述的,对初学算法分析的人的实战困惑解答很少。倒是发现了一位好同志laomms的好文章自效验,读https://www.pediy.com/kssd/pediy10/59537.html
19.计算机编程语言学习(精选8篇)言教学(computer-assisted language learning,CALL)在教学领域日渐受到重视。经过了行为主义式、认知主义式和整合式三个发展阶段的CALL,也从最初仅能提供填空、选择、模仿的语言学习模式,发展为能够模仿真实世界,并且可以提供基于计算机辅助通信(CMC)的更具互动性的语言学习模式。与此同时,CALL的发展也出现了另外一种极端https://www.360wenmi.com/f/filed7sk8us4.html
20.人工智能入门自学书籍它讲解了深度学习的基本原理和常见的神经网络结构,可以帮助你理解复杂的深度学习算法。 《机器学习实践案例教程》:这本书是以实践案例为主要内容,适合初学者通过实践来掌握机器学习算法和模型的建立。 除了以上书籍,还有很多其他书籍值得推荐。例如,《统计学习方法》、《深度学习》、《TensorFlow实战》等。这些书都是经典https://wenku.baidu.com/view/3b11b355346baf1ffc4ffe4733687e21ae45ff1a.html
21.深度学习与交通大数据实战V1.0版(170页)深度学习与交通大数据实战 V 1.0 1 目录 1 说明 9 2 引言第一次,我们就这样不期而遇 9 3 你想要的交通大数据和学习资料,分享给你! 12 3.1 Attention 12 3.2 滴滴出租车GPS 数据及订单数据 13 3.3 Oracle 视频教程、笔记及软件 13 3.4 Python 视频教程及高清PDF 书籍 13 3.5 机器学习视频及高清PDF 书籍 https://max.book118.com/html/2020/0814/6134111050002231.shtm