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。

本书是原谷歌资深面试官的经验之作，层层紧扣程序员面试的每一个环节，全面而详尽地介绍了程序员应当如何应对面试，才能在面试中脱颖而出。第1～7 章主要涉及面试流程解析、面试官的幕后决策及可能提出的问题、面试前的准备工作、对面试结果的处理等内容；第8～9 章从数据结构、概念与算法、知识类问题和附加面试题4 个方面，为读者呈现了出自微软、苹果、谷歌等多家知名公司的150 道编程面试题，并针对每一道面试题目，分别给出了详细的解决方案。 本书适合程序开发和设计人员阅读。

《算法I-IV(C实现):基础、数据结构、排序和搜索(第3版)(影印版)》实为一个卓越的读本，作为一个普通的程序员，如果在数学分析方面不算熟练，同时又对理论算法很感兴趣，那么这《算法I-IV(C实现):基础、数据结构、排序和搜索(第3版)(影印版)》确定不容错过，由此你将获益匪浅。Sedgewick擅长深入浅出的方式来解释概念，他在这方面确有天分。另外书中使用了一些实践程序，其篇幅仅有一页左右，而且很易于理解，这列是锦上添花。对于读者的学习来说，书中的图、程序和表也做出了突出的贡献，而这也使得《算法I-IV(C实现):基础、数据结构、排序和搜索(第3版)(影印版)》堪称卓尔不群。 Robert Sedgewick没有止步于其畅销著作，他对此进行了完全重写，并做了相当大的扩充，以做到时而全面地涵盖重要算法和数据结构。书中提及了许多新的算法。较之于原来的版本，《算法I-IV(C实现):基础、数据结构、排序和搜索(第3版)(影印版)》对各个算法提供了更为详尽的解释，这时采用了一种新的文本设计，加入了一些详细而且创新性的图，中外还结合有相关的注释，由此使得全书给人以上乘感觉，第三版中仍沿续了理论与实践相结合的一贯作法，正是基于此，才使Sedgewick的著作得以成为250000余名程序手中价值无可限量的技术资源！ 这《算法I-IV(C实现):基础、数据结构、排序和搜索(第3版)(影印版)》（第Ⅰ-Ⅵ部分）是Sedgewick整个著作中作为基础的前半部分，其中涵盖了用于排序、查找和相关应用的大最基本数据结构和算法。算法和数结构以简洁的C实现来表述，由此你不仅可以领会其基本特性，还可以在实际的应用中加以测试。当然，《算法I-IV(C实现):基础、数据结构、排序和搜索(第3版)(影印版)》中的内容对于采用任何语言进行编程的适用。

离散数学及其应用：原书第4版，ISBN：9787111075776，作者：（美）Kenneth H.Rosen著；袁崇义[等]译

《组合数学》(原书第4版)侧重于组合数学的概念和思想，包括鸽巢原理、计数技术、排列组合、Polya计数法、二项式系数、容斥原理、生成函数和递推关系以及组合结构(匹配、实验设计、图)等，深入浅出地表达了作者对该领域全面和深刻的理解，介绍了历史上源于数学游戏和娱乐的大量实例，其中对Polya计数、Burnside定理等的完美处理使得不熟悉群论的学生也能够读懂。除包含第3版中的内容外，本版又进行了更新，增加了莫比乌斯反演(作为容斥原理的推广)、格路径、Schroder数等内容。此外，各章均包含大量练习题，并在书末给出了参考答案与提示。

《计算机图形学原理及实践:C语言描述(原书第2版)》：这是计算机图形学领域的一部经典之作，作者Fley、va Dam等是国际图形学界的著名学者、学术带头人，而且《计算机图形学原理及实践:C语言描述(原书第2版)》英文版自出版以来，一直是各国大学计算机图形学课程的主要教科书。来自清华大学、北京大学、中国科学院计算技术研究所、中国科学院软件研究所的多位图形学领域的专家和精英花费了大量的时间和精力进行翻译，最终完成了这本中文版。《计算机图形学原理及实践:C语言描述(原书第2版)》是高等院校计算机专业本科生、研究生计算机图形学课程的理想教材，是相关领域专业人员开展研究工作的优秀参考书。

组合数学，ISBN：9787302045816，作者：卢开澄，卢华明著

“数据结构”是计算机程序设计的重要理论技术基础，它不仅是计算机学科的核心课程，而且已成为其他理工专业的热门选修课。本书是为“数据结构”课程编写的教材，其内容选取符合教学大纲要求，并兼顾学科的广度和深度，适用面广。 　　本书可作为计算机类专业的本科或专科教材，也可以作为信息类相关专业的选修教材，讲授学时可为50至80。教师可根据学时、专业和学生的实际情况，选讲或不讲目录页中带**的章节，甚至删去第5，8，11和12章。本书文字通俗、简明易懂、便于自学，也可供从事计算机应用等工作的科技人员参考。只需掌握程序设计基本技术便可学习本书。若具有离散数学和概率论的知识，则对书中某些内容更易理解。如果将本书《数据结构》（C语言版）和《数据结构》（第二版）作为关于数据结构及其箩法的C和Pascal程序设计的对照教材，则有助于快速且深刻地掌握这两种语言。 　　《数据结构》（C语言版）是为“数据结构”课程编写的教材，也可作为学习数据结构及其算法的C程序设计的参考教材。 　　本书的前半部分从抽象数据类型的角度讨论各种基本类型的数据结构及其应用；后半部分主要讨论查找和排序的各种实现方法及其综合分析比较。其内容和章节编排与1992年4月出版的《数据结构》（第二版）基本一致，但在本书中更突出了抽象数据类型的概念。全书采用类C语言作为数据结构和算法的描述语言。 　　本书概念表述严谨，逻辑推理严密，语言精炼，用词达意。并有配套出版的《数据结构题集）（C语言版）。既便于教学，又便于自学。 　　本书后附有光盘，光盘中含有可在DOS环境下运行的以类C语言描述的“数据结构算法动态模拟辅助教学软件，以及在Windows环境下运行的以类PASCAL或类C两种语言描述的“数据结构算法动态模拟辅助教学软件”。 　　本书可作为计算机类专业或信息类相关专业的本科或专科教材，也可供从事计算机工程与应用工作的科技工作者参考。

本书是国际算法大师乌迪·曼博（Udi Manber）博士撰写的一本享有盛誉的著作。全书共分12章：第1章到第4章为介绍性内容，涉及数学归纳法、算法分析、数据结构等内容；第5章提出了与归纳证明进行类比的算法设计思想；第6章到第9章分别给出了4个领域的算法，如序列和集合的算法、图算法、几何算法、代数和数值算法；第10章涉及归约，也是第11章的序幕，而后者涉及NP完全问题；第12章则介绍了并行算法；最后是部分习题的答案及参考文献。本书的特色有二，旨在提高读者的问题求解能力，使读者能够理解算法设计的过程和思想：一是强调算法设计的创造性过程，注重算法设计背后的创造性思想，而不拘泥于某个具体算法的详细讨论；二是将算法设计类比于定理归纳证明，揭示了算法设计的基本思想和本质。 本书的组织结构清晰且易于理解，强调了创造性，具有浓郁特色，时至今日仍有其巨大的价值，并且适合作为计算机及相关专业算法和高级算法课程的教材。

《Flash ActionScript 3.0 动画高级教程》是介绍Flash 10 ActionScript动画高级技术的经典之作，是作者在这一领域中多年实践经验的结晶。书中不仅涵盖了3D、最新绘图API以及Pixel Bender等Flash 10 ActionScript特性，深入介绍了碰撞检测、转向、寻路等Flash游戏开发技术，还通过实例具体讲解了等角投影和数值积分的基本理论和应用。 《Flash ActionScript 3.0 动画高级教程》内容紧扣实际应用，适合各层次Flash开发人员阅读。

Most tasks require a person or an automated system to reason--to reach conclusions based on available information. The framework of probabilistic graphical models, presented in this book, provides a general approach for this task. The approach is model-based, allowing interpretable models to be constructed and then manipulated by reasoning algorithms. These models can also be learned automatically from data, allowing the approach to be used in cases where manually constructing a model is difficult or even impossible. Because uncertainty is an inescapable aspect of most real-world applications, the book focuses on probabilistic models, which make the uncertainty explicit and provide models that are more faithful to reality. Probabilistic Graphical Models discusses a variety of models, spanning Bayesian networks, undirected Markov networks, discrete and continuous models, and extensions to deal with dynamical systems and relational data. For each class of models, the text describes the three fundamental cornerstones: representation, inference, and learning, presenting both basic concepts and advanced techniques. Finally, the book considers the use of the proposed framework for causal reasoning and decision making under uncertainty. The main text in each chapter provides the detailed technical development of the key ideas. Most chapters also include boxes with additional material: skill boxes, which describe techniques; case study boxes, which discuss empirical cases related to the approach described in the text, including applications in computer vision, robotics, natural language understanding, and computational biology; and concept boxes, which present significant concepts drawn from the material in the chapter. Instructors (and readers) can group chapters in various combinations, from core topics to more technically advanced material, to suit their particular needs.

Elements of Programming provides a different understanding of programming than is presented elsewhere. Its major premise is that practical programming, like other areas of science and engineering, must be based on a solid mathematical foundation. The book shows that algorithms implemented in a real programming language, such as C++, can operate in the most general mathematical setting. For example, the fast exponentiation algorithm is defined to work with any associative operation. Using abstract algorithms leads to efficient, reliable, secure, and economical software. This is not an easy book. Nor is it a compilation of tips and tricks for incremental improvements in your programming skills. The book’s value is more fundamental and, ultimately, more critical for insight into programming. To benefit fully, you will need to work through it from beginning to end, reading the code, proving the lemmas, doing the exercises. When finished, you will see how the application of the deductive method to your programs assures that your system’s software components will work together and behave as they must. Following key definitions, the book describes a number of algorithms and requirements for types on which they are defined that exemplify its abstract mathematical approach. The code for these descriptions—also available on the Web—is written in a small subset of C++ meant to be accessible to any experienced programmer. This subset is defined in a special language appendix coauthored by Sean Parent and Bjarne Stroustrup. Whether you are a software developer, or any other professional for whom programming is an important activity, or a committed student, you will come to understand what the book’s experienced authors have been teaching and demonstrating for years—that mathematics is good for programming, that theory is good for practice.

《应用组合数学(第5版)》讲解了离散数学问题求解中组合推理和组合建模的方法、思维和运用。主要涉及图论基本概念、覆盖和图着色、搜索算法和网络运算算法等图论知识和方法，以及基本的计数方法、生成函数计数模型、递推关系模型、容斥原理、Polya枚举公式等枚举方法及其应用。作者还介绍了如何用计算机科学地处理枚举，以及逐步受限游戏的理论及其在尼姆游戏中的应用，体现了组合数学的趣味性。 《应用组合数学(第5版)》内容丰富，简明易懂，适合作为高等院校数学专业和计算机专业高年级本科生及研究生的教材，也可供对组合数学有兴趣的相关人员阅读。

《算法设计手册(第2版)》是算法设计畅销书的最新版本，是设计实用且高效算法的最全面指导书。《算法设计手册(第2版)》揭密了算法的设计与分析，以简单易懂的写作风格，介绍了各种算法技术，着重强调了算法分析，全书包括两大部分，“技术”部分介绍了设计和分析计算机算法的各种方法，“资源”部分给出了大量的参考资源，以及算法实现的各种资源，此外，在作者的个人网址http：／／www．CS．sunysb．edu／～algorith／I-还提供了各种教学资源和参考材料，这些资源对读者很有参考价值。 《算法设计手册(第2版)》可以作为算法设计课程的主教材，也是程序人员、研究人员和学生的常备参考书。

The long-anticipated revision of this #1 selling book offers the most comprehensive, state of the art introduction to the theory and practice of artificial intelligence for modern applications. Intelligent Agents. Solving Problems by Searching. Informed Search Methods. Game Playing. Agents that Reason Logically. First-order Logic. Building a Knowledge Base. Inference in First-Order Logic. Logical Reasoning Systems. Practical Planning. Planning and Acting. Uncertainty. Probabilistic Reasoning Systems. Making Simple Decisions. Making Complex Decisions. Learning from Observations. Learning with Neural Networks. Reinforcement Learning. Knowledge in Learning. Agents that Communicate. Practical Communication in English. Perception. Robotics. For computer professionals, linguists, and cognitive scientists interested in artificial intelligence.

An introduction to the mathematical theory of multistage decision processes, this text takes a "functional equation" approach to the discovery of optimum policies. The text examines existence and uniqueness theorems, the optimal inventory equation, bottleneck problems in multistage production processes, a new formalism in the calculus of variation, multistage games, and more. 1957 edition. Includes 37 figures.

《计算机程序设计艺术(卷4A):组合算法1(英文版)》是图灵奖得主高德纳倾尽心血进行的一项巨大的写作计划，目前已经完成了前三卷。这套书被公认为计算机科学领域的权威之作，深入阐述了程序设计和算法理论，对计算机领域的发展有着极为深远的影响。《计算机程序设计艺术(卷4A):组合算法1(英文版)》主要介绍了组合算法，内容涉及布尔函数、按位操作技巧、元组和排列、组合和分区以及所有的树等。

《剑指Offer:名企面试官精讲典型编程题》剖析了50个典型的程序员面试题，从基础知识、代码质量、解题思路、优化效率和综合能力五个方面系统整理了影响面试的5个要点。全书分为7章，主要包括面试的流程，讨论面试流程中每一环节需要注意的问题；面试需要的基础知识，从编程语言、数据结构及算法三方面总结了程序员面试的知识点；高质量的代码，讨论影响代码质量的3个要素（规范性、完整性和鲁棒性），强调高质量的代码除了能够完成基本的功能之外，还能考虑到特殊情况并对非法输入进行合理的处理；解决面试题的思路，总结在编程面试中解决难题的常用思路，如果在面试过程中遇到了复杂的难题，应聘者可以利用画图、举例和分解复杂问题3种方法化繁为简，先形成清晰的思路再动手编程；优化时间和空间效率，介绍如何优化代码的时间效率和空间效率，读完这一章读者将学会常用的优化时间效率及空间换时间的常用算法，从而在面试中找到最优的解法；面试中的各种能力，本章总结应聘者在面试过程中如何表现学习能力和沟通能力，并通过具体的面试题讨论如何培养知识迁移能力、抽象建模能力和发散思维能力；两个面试案例，这两个案例总结了应聘者在面试过程中哪些举动是不好的行为，而哪些表现又是面试官所期待的行为。

《如何求解问题:现代启发式方法》通过一系列贯穿于章节间的有趣难题，《如何求解问题:现代启发式方法》深入浅出地阐述了如何利用计算机来求解问题的一些现代启发式方法。全书包括两部分，共分15章。