人工智能算法从入门到实践（第一辑）：算法和数据结构（套装全3册）（异步图书）

本书内容按照算法策略分为7章。第 1章从算法之美、简单小问题、趣味故事引入算法概念、时间复杂度、空间复杂度的概念和计算方法，以及算法设计的爆炸性增量问题，使读者体验算法的奥妙。第 2～7章介绍经典算法的设计策略、实战演练、算法分析及优化拓展，分别讲解贪心算法、分治算法、动态规划、回溯法、分支限界法、线性规划和网络流。每一种算法都有4～10个实例，共50个大型实例，包括经典的构造实例和实际应用实例，按照问题分析、算法设计、图解、伪代码详解、实战演练、算法解析及优化拓展的流程，讲解清楚且通俗易懂。附录介绍常见的数据结构及算法改进用到的相关知识，包括sort函数、优先队列、邻接表、并查集、四边不等式、排列树、贝尔曼规则、增广路复杂性计算、zui大流zui小割定理等内容。 本书可作为程序员的学习用书，也适合从未有过编程经验但又对算法有强烈兴趣的初学者使用，同时也可作为高等院校计算机、数学及相关专业的师生用书和培训学校的教材。 本书基于C++语言编写，从趣味故事引入算法复杂性计算及数据结构基础内容，涵盖线性结构、树形结构和图形结构，包括链表、栈和队列、树和图的应用等。本书内容还涉及数据结构的基本应用（包括各种查找、排序等）和高级应用（包括优先队列、并查集、B-树、B+树和红黑树等）。通过大量图解将抽象数据模型简单通俗化，语言表述浅显易懂，并结合有趣的实例帮助读者轻松掌握数据结构。算法是人工智能技术的核心。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。每章 都配有程序示例，GitHub 上有多种语言版本的示例代码可供下载。 本书适合作为人工智能入门读者以及对人工智能算法感兴趣的读者 阅读参考。

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陈小玉，副教授，硕士，程序员，研究方向：智能计算、机器学习与数据挖掘。主讲《数据结构》、《算法设计与分析》、《人工智能》等专业课程，并发表过多篇计算机专业论文和项目。陈小玉，南阳理工学院副教授，高级程序员，研究方向为智能计算、数据挖掘与机器学习，主要讲授“算法设计与分析”和“人工智能”等课程，多次指导学生获得ACM程序设计大赛亚洲区奖项。杰弗瑞·希顿（Jeffery Heaton）既是一位活跃的技术博主、开源贡献者，也是十多本图书的作者。他的专业领域包括数据科学、预测建模、数据挖掘、大数据、商务智能和人工智能等。他拥有华盛顿大学信息管理学硕士学位，是IEEE的高级会员、Sun认证Java程序员、开源机器学习框架Encog的首席开发人员。

本套装共包含《趣学算法》、《趣学数据结构》、《人工智能算法（卷1）：基础算法》3本书