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从入门到进阶,10本算法好书,不止豆瓣9.3

我们常讲:算法是编程的灵魂
图灵奖得主、Pascal之父尼古拉斯·沃斯也提出过一个著名的公式:
Algorithm+Data Structures=Programs
数据结构+算法=程序
这个公式,道出了程序的本质:算法是程序的核心
在开发岗位面试时,算法一直是重要的一个环节。不管你是用的C,还是Java,或者是Python,算法都是绕不过去的一个关键能力。为了帮助大家快速了解算法精髓,掌握算法的进阶技巧,小异今天带来几本经典算法好书,从进阶到面试,帮助大家一步到位搞定算法问题。
基础·进阶

编程珠玑 第2版


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豆瓣评分高达9.1的经典《编程珠玑》系列,同样不讲数学公式和推导过程,只用简洁的代码和例子来讲解算法。作为影响世界的十大算法大师,乔恩·本特利对算法的本质认识得非常清楚,能够用尽量少的语言把复杂的内容讲得浅显易懂。整本书如书名所言,字字珠玑,薄薄一本却道尽算法的使用场景、技术解析和应用扩展。
当然,本书中所用的代码风格是为了更好地表达算法思想,而不是为了编写大型软件项目,读者需要认识到这点。
如果是纯编程新手,不建议直接阅读本书,书中涉及性能、程序设计技巧和原则等内容需要有一定的数据结构基础。而作为算法进阶教材,或者想从大师的角度理解算法,这本书无疑是非常合适且有必要阅读,同时也值得反复翻阅以消化大师的编程思想。
编程珠玑 续


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这是《编程珠玑》的姊妹篇,脱胎于《ACM通讯》历史上非常受欢迎的专栏“编程珠玑”后面的内容,起于算法而不止讲算法。
本书除了讲绝妙的取样算法、数值算法、选择算法之外,主要讲解了一些作者自己总结的编程中的使用技巧,比如关联数组、监控性能、估算等。每一个部分,他都对问题进行了清晰而简洁的描述,然后对其进行分析,给出解决思路、方法,并解释其原理。
作者针对书中提到的问题都设计了有趣而具指导意义的程序,并阐述了这些程序设计的原则与技巧,能够有效帮助读者提升开发能力。
算法设计


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豆瓣评分9.3!这本书是凝练了康奈尔大学算法课程多年教学经验的经典教材,同时被华盛顿大学等世界知名院校作为算法课程的教材,受到广大师生的欢迎与肯定。
本书侧重算法的设计思路,每一个章节都是从实际问题出发,然后对问题进行具体的分析引出相应的算法设计思想,并对其正确性和复杂性进行合理的论证。这种把算法理论与实际问题结合起来的方式,能够更有效地帮助读者认识算法的原理,并更快地掌握算法在实际编程中的应用,面试算法题简直手到擒来。
同时,书中包含的200多个精彩习题,按照难度增加排序,读者可以根据自己的实际进度去做题,巩固和加深自己对章节算法的掌握。
数据结构与算法之美


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小争哥的这本算法书同样是注重算法的实际应用,不过他做得更彻底,使用超过100个真实的项目场景案例,超过300张的手绘图解,对精选的20个经典数据结构和算法进行剖析。
不仅让读者知道了这些算法的原理,理解其内在机制,更是让读者认识为什么要选择这种算法来解决特定问题,做到知其然且知其所以然。同样的,这些简单易读的代码、简洁有趣的图解,让数据结构与算法学习的难度下降了不少。
使用这本与应用场景强相关的书学习算法,能够让读者快速掌握算法知识点的同时,强化其开发能力,在应对业务问题与算法面试时能够从容不迫。
趣学算法第2版


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这是一本对新人非常友好的算法书,自2017年出版以来冲印22次,受到广大读者的欢迎。
本书主要以丰富的实例、通俗易懂的讲解、简单直观的图解来展示算法的求解过程,重点讲解遇到实际问题如何分析和设计算法。其中实例多来源于作者多年来的教学经验总结,有很强的实际指导意义,能够帮助读者掌握解题方法,又能培养他们的逻辑思维能力和分析解决问题的能力,为解决更复杂的工程问题奠定基础。同时,书中所有的代码都是可执行的,并且提供了源码下载,读者可以使用这些丰富的资源帮助自己更快速地体验算法的精妙。
作为面向新人的算法入门书,本书的目的就是让算法变得简单、简单、再简单。里面不讲枯燥的原理,不说难懂的公式,用有趣的故事引出算法问题,再用大量实例与绘图展示、分析算法的本质,并给出代码实现与运行结果——简简单单,这就是算法学习的过程。
算法·面试

百面机器学习 算法工程师带你去面试


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很多人感觉算法难学,就是因为算法与实际问题之间存在隔阂,诸葛越博士以及数十位算法研究员共同出品的“百面系列”就是为了消除这种隔阂,帮助读者解决这种隔阂,轻松应对面试中的算法问题。
本书收集了超过100道机器学习的题目,它们大部分在近年算法工程师的笔试、面试中出现过,作者试图从实际应用出发,给出详细的解答,打通从理论到应用的障碍。
作为机器学习初学者,可以根据书中刷题指南,循序渐进地一个个把机器学习算法问题全搞定,轻松应对大厂面试。如果读者是机器学习从业者,也能根据自己的业务要求,结合实际开发场景,扩展于都深入研究,精进技术成为专家。如果读者是技术管理人员,可以构建机器学习的技术体系,确定合适的项目解决方案,同时也能作为面试宝典用来寻找合适的技术人才。
百面深度学习 算法工程师带你去面试


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作为《百面机器学习:算法工程师带你去面试》的延伸,这本书是专门针对深度学习领域的,经过30多位算法研究员和工程师共同编写完成。
本书分为深度学习算法和模型、深度学习的领域应用两部分内容,同样以知识点问答的形式组织。针对每个问题,作者都给出了难度及和相关知识点,以督促读者进行自我检查和主动思考。同时,所有问题都是经过筛选,来自对应领域的不同方面和层次,形象地展示了深度学习的“百面”,也有助于不同需求的读者选择阅读。
作为一本面试宝典,啃完本书内容便能应对大部分深度学习面试的算法问题。
算法·AI

算法是人工智能技术的核心。
《人工智能算法》是一个系列图书,主要向读者介绍人工智能领域的各种热门主题中的算法问题,意在用更易于理解的方式帮助读者理解人工智能的相关概念。
当然,人工智能作为有一定门槛的领域,所以:读者至少要熟悉一门编程语言,因为书中大量的示例均用多种编程语言进行了改写,可以在GitHub中下载自己熟悉的语言代码;读者对大学代数课程要有基本的了解,因为书中使用了微积分、线性代数、微分方程与统计学中的相关概念和公式。
代码库:https://github.com/jeffheaton/aifh
同时,本系列图书提供了线上实验环境,读者甚至可以在移动设备上阅读电子书的同时也能尝试各种示例。
线上实验环境:http://www.aifh.org
人工智能算法 卷1 基础算法


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本书介绍了人工智能的基础算法,全 书共10 章,涉及维度法、距离度量算法、K 均值聚类算法、误差计算、 爬山算法、模拟退火算法、Nelder-Mead 算法和线性回归算法等。书中 所有算法均配以具体的数值计算来进行讲解,读者可以自行尝试。
人工智能算法 卷2 受大自然启发的算法


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本书介绍了受到基因、鸟类、蚂蚁、细胞和树影响的算法,这些算法为多种类型的人工智能场景提供了实际解决方法。全书共10章,涉及种群、交叉和突变、遗传算法、物种形成、粒子群优化、蚁群优化、细胞自动机、人工生命和建模等问题。
人工智能算法 卷3 深度学习和神经网络


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本书包含各种类型的神经网络,并提供了这些神经网络及其示例,展示特定问题域中的神经网络。但并不是所有神经网络都适用于每一个问题域,作为神经网络程序员,读者需要知道针对特定问题使用哪个神经网络。
书中介绍了深度学习和神经网络的基础概念信息,并介绍了他们在实际开发中的使用。读者可以学习到包括ReLU 激活、随机梯度下降、交叉熵、正则化、Dropout 及可视化等神经网络技术。
结语

算法路漫漫,并不能一蹴而就,更需要结合实际问题,通过动手写代码来更清晰、深入地了解和掌握算法原理与技巧。
前面的这些书,就提供了许多经过大量读者和开发人员验证有效的算法学习方式,希望能够帮到大家,让大家在开发业务与算法面试中勇往直前!
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大神点评3

bBjumrot 2022-12-29 18:47:00 显示全部楼层
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zhanhuizy 2022-12-29 18:47:44 显示全部楼层
居然没购买链接?
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SQTDDD 2022-12-29 18:48:21 显示全部楼层
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