算法书集锦

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算法书籍推荐及网络资源。

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The  Art  of  Computer  Programming  
mssql 作者：Donald  E.  Knuth  
出版社：  
           中文版由国防大学出版社发行，中文译本书名为《计算机程序设计艺术》  
作者主页：  http://www-cs-faculty.stanford.edu/~knuth/  
电子版图书：超星数字图书馆  有中文版第一卷和第三卷  
学习笔记：http://www.cfcs.com.cn/fjas/ebook.htm  
 
简介：  
           简称TAOCP，是算法界公认的"葵花宝典"。这本书被American  Scientist  评为20世纪科学界最重要的12本学术著作之一，这12本著作中包括Einstein的相对论、Dirac的量子力学、Mandelbrot的分形理论、Wiener的控制论等，由此可见这本书的价值。该书的作者Donald  E.  Knuth也是计算机界公认的大师，他是Tex  和  metafont文件格式的发明者，是编译原理中LR(k)文法分析算法以及其它很多著名算法的发明者。因为他在算法设计和分析领域的贡献，以及他所写的这本TAOCP，他获得了1974年计算机界的诺贝尔奖--图灵奖。  
           TAOCP原计划要出七册，但是一直到目前为止Knuth只完成了三册  ，而目前只能找到第一册和第三册的中文版。这本书最初写于60年代，当时还没有流行的高级编程语言，所以Knuth自己发明了一种称为MIX的汇编语言，书中的算法和代码都用MIX语言描述，因此这本书并不适合初学者使用。现在虽然已经是第三次修订版，但是看来Knuth并不打算用某种高级语言来重写他的书。这本书最大的特点就是语言生动活泼，内容深入浅出，随手翻来读一读也会觉得妙趣无穷。即使不作为学习资料，该书也极具收藏价值，毕竟历史上还没有人像Knuth一样因为写了一本书而得到图灵奖。    
推荐程度：五星级  
使用语言：MIX  
适用对象：适用于有较高水平的读者，初学者不易读懂，但是该书极具收藏价值。  
 
 
Introduction  to  Algorithms  
作者：Thomas  H.  Cormen，Charles  E.  Leiserson，Ronald  L.  Rivest  
出版社：  中文版书名为《现代计算机常用数据结构和算法》，潘金贵等编译，由南京大学出版社发行。  
第二版译名《算法导论》高等教育出版社。  
网络资源：http://www.cfcs.com.cn/fjas/ebook.htm  
习题解答：同上。  
 
简介：  
如果说TACOP是算法界的"葵花宝典"，那么称这本书为"独孤九剑"必然当之无愧。该书是MIT的电子工程系和计算机系的算法教材，其三个作者也是计算机界赫赫有名的大师。该书的第一部分是算法学习的数学基础知识介绍；第二部分分类介绍常用算法和数据结构；第三部分是高级专题，介绍包括并行算法、NP问题、近似算法等在内的高级科研专题。其中基础知识部分适合初学者，高级专题部分则适合作为研究生的研究课题。该书的最大特点就是每条算法的设计分析都有严密的证明，看了后给人一种知其然而知其所以然的感觉。该书既可以作为算法学习用书，也可以作为一本算法和数据结构的字典，适合各类读者，十分具有收藏价值。该书使用类似Pascal的伪代码进行描述，并不拘泥于语言的细节，适合使用各种编程语言的读者。  
推荐程度：五星级  
使用语言：类Pascal的伪代码  
适用对象：适合各类读者，极具收藏价值  
 
 
算法与数据结构  
作者：傅清祥  王晓东  
出版社：电子工业出版社  
网络资源：超星电子图书馆有该书配套习题集的电子版  
简介：  
该书是《计算机学科教学计划1993》的配套教材之一。它覆盖了《计算机学科教学计划1993》中开列的关于算法与数据结构主科目的所有知识单元。全书强调"算法"与"数据结构"之间密不可分的联系，因而强调融数据类型与定义在数据类型上的运算于一体的抽象数据类型，为面向对象的程序设计方法打下扎实的基础。该内容丰富，表述详细，适合不同层次的读者。其中基础部分可作为计算机学科专业本科生的教材，高级专题部分可作为高年级本科生或研究生的教材。该书的第一章绪论介绍算法的复杂性和算法表达中的抽象机制，这一章写的尤为经典，受到了不少网友的推崇。该书某些章节和内容摘自前面介绍的那本《Introduction  to  Algorithms》，但是这本书省略了其中复杂的数学证明，因此更适合于初学者。  
推荐程度：五星级  
使用语言：Pascal  
适用对象：初学编程者，较有经验者，以及要参加各类程序员等级考试的读者  
 
 
国际信息学奥林匹克竞赛指导--实用算法的分析与程序设计  
作者：吴文虎  王建德  
出版社：电子工业出版社  
网络资源：超星数字图书馆藏有该书电子版  
http://oibh.ioiforum.org/download/ebook.htm  
 
简介：  
           该书是中学生信息学奥赛的辅导丛书之一。该书介绍了各种常用的算法和算法设计思想，并以大量的例题和解析详细说明各种算法的具体应用。因为是写给中学生看的，所以该书的语言通俗易懂，不需要太多的数学知识也能够看懂其中大部分的算法。该书的缺点是对算法只给出具体步骤而缺乏严密的理论证明，不过也正是因为这样才使得该书浅显易懂。书中引用了大量信息学竞赛的题目，这些题目很多都是具有实际应用背景的经典问题，具有较高的实用价值。对于参加竞赛的中学生和大学生读者来说，该书是竞赛的必备书，因为该书基本上涵盖了NOI、IOI、ACM/ICPC  竞赛的各个方面的内容；对于初学编程者来说，该书内容通俗易懂，深入浅出，例题生动有趣，解析具体详细，是学习编程不可多得的好书之一；对于有经验的编程者来说，该书涵盖的算法非常广泛，可作为算法参考手册使用。  
推荐程度：五星级  
使用语言：Pascal  
适用对象：参加竞赛者，初学编程者，较有经验者，以及要参加各类程序员等级考试的读者  
 
 
Computer  Algorithms:  Introduction  to  Design  and  Analysis  
作者：Sara  Baase  ，Allen  Van  Gelder  
出版社：影印版由高等教育出版社出版。目前尚未见到有中文版。右图是英文原版的封面，影印版的封面与此有所不同。  
网络资源：http://algorithm.lzu.edu.cn/modules.php?name=Downloads  
简介：  
这本书是国外计算机系的经典教材，是中国教育部推荐的国外优秀教材之一，被包括南京大学在内的几所国内著名大学的计算机系作为算法设计课程指定教材。该书的特点是强调算法设计的具体步骤，对每个算法的设计和分析都给出一步一步的思维过程，而不是直接给出结果。该书的第三章对递归思想的描述非常经典，以简单的语言和清晰的表述深入浅出地说明了递归的工作过程和原理。该书的内容也非常新，第三版的第13章介绍了如何用最新的DNA计算机设计算法来解决哈密尔顿路径问题  。该书使用类似Java语言的伪代码进行描述，充分利用了面向对象思想来描述抽象的ADT，但并不拘泥于具体的语言细节，学过任何一种高级语言的读者都能够看懂。该书重点在于介绍算法的设计和分析，对数据结构的介绍比较少，所以要和其他的数据结构参考书配套使用。  
推荐程度：四星级  
使用语言：类Java的伪代码  
使用对象：已经学习过数据结构的读者，参加程序员等级考试的读者  
 
 
数据结构与算法--面向对象的C++设计模式  
英文版书名：  
Data  Structures  and  Algorithms  with  Object-Oriented  Design  Patterns  in  C++  
作者：Bruno  R.  Preiss  
出版社：影印版和中文版由电子工业出版社出版  
网络资源：  
作者主页：http://www.pads.uwaterloo.ca/Bruno.Preiss/  
超星数字图书藏有该书中文电子版  
英文电子版和书中代码下载：  
http://www.pads.uwaterloo.ca/Bruno.Preiss/books/opus4/  
Java语言版本的英文电子版：  
http://www.pads.uwaterloo.ca/Bruno.Preiss/books/opus5/  
C#  语言版本的英文电子版：  
http://www.pads.uwaterloo.ca/Bruno.Preiss/books/opus6  
简介：  
           正如书名所显示的，该书的最大特点是以面向对象的C++设计模式来描述数据结构和算法。书中所有的数据结构都以类和对象进行封装，充分体现了抽象数据类型ADT的内在含义。该书既可作为基本算法和数据结构的学习教材，也可作为面向对象的设计模式的经典范例。该书的作者还写了这本书的Java版和C#  版，在作者的主页有该书不同语言版本的英文电子版，可以免费浏览或下载。这本书更适合作为数据结构的教材，作为算法分析的教材内容稍微浅了一点。  
推荐程度：四星级  
使用语言：有C++，Java，C#不同语言的版本  
适用对象：初学编程者，参加程序员等级考试者，以及C++（或java,  C#）语言的初学者  
 
 
数据结构、算法与应用--C++语言描述  
英文版书名：  
Data  Structure,  Algorithms,  and  Application  in  C++  
作者：Sartaj  Sahni  
出版社：影印版和中文版由机械工业出版社出版  
网络资源：  
作者主页：http://www.cise.ufl.edu/~sahni/  
书中代码和习题答案下载：  
http://www.mhhe.com/engcs/compsci/sahni/  
该书的Java语言版本主页：  
http://www.cise.ufl.edu/~sahni/dsaaj/index.html  
中文电子版可在中国互动出版社购买光盘或通过e币兑换下载，  
网址http://www.china-pub.com/  
简介：  
这又是一本C++描述的数据结构和算法教材。该教材第一章介绍了一下C++的一些语法，书中所有出现代码的地方都对代码做了较详细的解释，比较适合C++的初学者作为学习数据结构的教材。该书强调面向对象的思想和设计模式，对常用的ADT进行了封装，并且用大量的实例说明了数据结构和算法的具体应用。该书还有一个用Java语言描述的版本。该书适合初学者作为数据结构的教材。  
推荐程度：四星级  
使用语言：C++，  另有Java语言的版本  
适用对象：编程初学者、参加程序员等级考试者以及C++（或Java）语言初学者  
 
 
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#算法 #数据结构 #语言 #出版 #pascal
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

ndwi是什么意思_小学英语知识集锦，太全了

语音误区一：单词要按照字典上的音标来学习正确的发音。字典上的音标是对于单词口语快速发音的近似标注，48个音标并不足以标注所有的单词，并且由于近似标注，使得知道单词拼写并不能立刻读出正确的音，知道发音不一定会写出正确的拼写。解决一：让孩子重视元音(包括双元音)的发音，一定要夸张大声缓慢地将单词中的元音念出来，念得清楚，训练口腔的肌肉。字典上的发音只不过是将这些单词从慢速转为模糊近似的快速而已。误区二...

weixin_35551554的博客 403

ndwi是什么意思_学英语，这些误区一定要避免（附1-6年级英语知识集锦）

语音误区一：单词要按照字典上的音标来学习正确的发音。字典上的音标是对于单词口语快速发音的近似标注，48个音标并不足以标注所有的单词，并且由于近似标注，使得知道单词拼写并不能立刻读出正确的音，知道发音不一定会写出正确的拼写。解决一：让孩子重视元音(包括双元音)的发音，一定要夸张大声缓慢地将单词中的元音念出来，念得清楚，训练口腔的肌肉。字典上的发音只不过是将这些单词从慢速转为模糊近似的快速而已。误区二...

weixin_42126677的博客 551

C语言完全手册：基本概念、函数参考、编程实例与试题集锦pdf

链接：https://pan.baidu.com/s/1RxXr6YCha1GsxLpdcFeGsQ 密码：xjlk 本书为完整版，以下为内容截图：  

qq_38458753的博客 731

USACO入门与提高

USACO入门与提高

青少年趣味编程 958

GitHub 全球排名第 36 的辣个男人！

大家好，我是吴师兄。前几天 labuladong 送了我一本算法书，这两天仔细的研读了一下，写的是真的好，十分适合需要准备算法面试的同学。你说 labuladong 是谁？他可是 Git...

程序员吴师兄的博客 438

古今书法名家作品欣赏，书法字帖字体图片合集

本套书法字帖合集，大小645.27M，27个压缩文件。柳公权玄秘塔碑三井高清.rar。赵孟頫绝交书戏鸿堂法书.rar。北齐高湛墓志原石拓本.rar。颜真卿书郭虚已墓志铭.rar。柳公权玄秘塔三井版.rar。欧阳询卢中南全临本.rar。欧阳询行书千字文.rar。赵孟頫胡笳十八拍.rar。赵孟頫真草千字文.rar。赵孟頫中锋和尚诗.rar。欧阳询皇甫君碑.rar。田英章作品集锦.rar。席夔隶书千字文.rar。颜真卿多宝塔碑.rar。兰亭序米字格.rar。赵孟頫洛神赋.rar。赵孟頫千字文.rar。

qq_21885317的博客 697

Python编程的十大神奇依赖库

Python是一门广受欢迎的编程语言，其生态系统丰富多彩，拥有许多令人惊叹的依赖库，可以帮助程序员们在各种领域中创造出令人瞠目结舌的应用。在这篇文章中，我们将探讨Python编程的十大神奇依赖库，它们像魔法一样，可以让编程变得更有趣。

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