書內容分為以下幾個部分： ▓ 遊戲之樂：從遊戲和其他有趣問題出發，化繁為簡，分析總結。 ▓ 數字之魅：程式設計的過程實際上就是和數字及字元打交道的過程。這一部分收集了一些這方面的有趣探討。 ▓ 結構之法：彙集了常見的對字串、鏈表、佇列，以及樹進行操作的題目。 ▓ 數學之趣：列舉了一些不需要寫具體程式的數學問題，鍛煉讀者的抽象思考能力。 ▓ 書中絕大部分題目都提供了詳細的解說。每道題目後面還有一至兩道延伸問題，供讀者進一步鑽研。 ▓ 書中還講述了面試的各種小故事，告訴讀者微軟需要什麼樣的技術人才，重視什麼樣的能力，如何甄選人才，並回答了讀者關於IT業面試、招聘、職涯發展的疑問。這本書的很多題目會出現在IT行業的各種筆試和面試中，但本書更深層的意義在於引導讀者思考，和讀者分享思考問題的樂趣，體驗程式設計之美。 本書特色 本書收集了60餘道演算法和程式設計的題目，這些題目大部分曾在微軟招募員工的測驗中出現過。作者希望能藉由本書引導讀者思考與分析問題，尋找更優的解法。 -------------------------------------------------------------------------------- 目錄 面試雜談 第1章｜遊戲之樂——遊戲中碰到的題目 1.1　讓CPU佔用率曲線聽你指揮 1.2　中國象棋將帥問題 1.3　一疊蔥油餅的排序 1.4　買書問題 1.5　快速找出故障機器 1.6　飲料供貨 1.7　光影切割問題 1.8　小飛的電梯調度演算法 1.9　高效率地安排說明會 1.10　雙執行緒高效下載 1.11　NIM（1）一排石頭的遊戲 1.12　NIM（2）遊戲分析 1.13　NIM（3）兩堆石頭的遊戲 1.14 連連看遊戲設計 1.15 構造數獨 1.16 24點遊戲 1.17 俄羅斯方塊遊戲 1.18 踩地雷遊戲 第2章｜數位之魅——數位中的技巧 2.1　求二進位數字中1的個數 2.2　不要被階乘嚇倒 2.3　尋找貼文“灌水王” 2.4　1的數目 2.5　尋找最大的K個數 2.6　精確表達浮點數 2.7　最大公約數問題 2.8　找符合條件的整數 2.9　費伯納西（Fibonacci）數列 2.10　尋找陣列中的最大值和最小值 2.11　尋找最近點對 2.12　快速尋找滿足條件的兩個數 2.13　子陣列的最大乘積 2.14 求陣列的子陣列之和的最大值 2.15 子陣列之和的最大值（二維）

《大学计算机教育国外著名教材系列:算法设计(影印版)》是近年来关于算法设计和分析的不可多得的优秀教材。《大学计算机教育国外著名教材系列:算法设计(影印版)》围绕算法设计技术组织素材，对每种算法技术选择了多个典型范例进行分析。《大学计算机教育国外著名教材系列:算法设计(影印版)》将直观性与严谨性完美地结合起来。每章从实际问题出发，经过具体、深入、细致的分析，自然且富有启发性地引出相应的算法设计思想，并对算法的正确性、复杂性进行恰当的分析、论证。《大学计算机教育国外著名教材系列:算法设计(影印版)》覆盖的面较宽，凡属串行算法的经典论题都有涉及，并且论述深入有新意。全书共200多道丰富而精彩的习题是《大学计算机教育国外著名教材系列:算法设计(影印版)》的重要组成部分，也是《大学计算机教育国外著名教材系列:算法设计(影印版)》的突出特色之一。

本书适合程序库、编译器开发者及追求优美程序设计的人员阅读，适合用作计算机专业高年级学生及研究生的参考用书。　　本书直观明了地讲述了计算机算术的更深层次的、更隐秘的技术，汇集了各种编辑的小技巧，包括常购的任务的小算法，2的幂边界和边界检测、位和字节的重排列、整数除法和常量除法、针对整数的基涵义，空间填充曲线、素数公式等。

《计算机程序设计艺术排序和查找(第3卷)(第2版)》内容简介：这是对第3卷的头一次修订，不仅是对经典计算机排序和查找技术的最全面介绍，而且还对第1卷中的数据结构处理技术作了进一步的扩充，通盘考虑了将大小型数据库和内外存储器。它遴选了一些经过反复检验的计算机方法，并对其效率做了定量分析。第3卷的突出特点是对“最优排序”一节作了修订，对排列论原理与通用散列法作了全新讨论。

本书是国际著名算法专家李德财教授主编的系列丛书“Lecture Notes Series on Computing”中的一本。本书涵盖了绝大多数算法设计中的一般技术，在表达每一种技术时，阐述它的应用背景，注意用与其他技术比较的方法说明它的特征，并提供大量相应实际问题的例子。本书同时也强调了对每一种算法的详细的复杂性分析。全书分七部分19章，从算法设计和算法分析的基本概念和方法入手，先后介绍了递归技术、分治、动态规划、贪心算法、图的遍历等技术，对NP完全问题进行了基本但清楚的讨论。对概率算法、近似算法和计算几何这些近年来发展迅猛的领域也用一定的篇幅讲述了基本内容。书中每章后都附有大量的练习题，有利于读者对书中内容的理解和应用。 本书结构简明，内容丰富，适合于作为计算机学科以及相关学科算法课程的教材和参考书，尤其适宜于学过数据结构和离散数学课程之后的算法课教材。同时也可作为从事算法研究的一本好的入门书。

本书介绍如何用Python开发科学计算的应用程序，除了介绍数值计算之外，还着重介绍如何制作交互式的2D、3D图像，如何设计精巧的程序界面，如何与C语言编写的高速计算程序结合，如何编写声音、图像处理算法等内容。书中涉及的Python扩展库包括NumPy、SciPy、SymPy、matplotlib、Traits、TraitsUI、Chaco、TVTK、Mayavi、VPython、OpenCV等，涉及的应用领域包括数值运算、符号运算、二维图表、三维数据可视化、三维动画演示、图像处理以及界面设计等。 书中以大量实例引导读者逐步深入学习，每个实例程序都有详尽的解释，并都能在本书推荐的运行环境中正常运行。此外，本书附有大量的图表和插图，力求减少长篇的理论介绍和公式推导，以便读者通过实例和数据学习并掌握理论知识。

If you know how to program, you have the skills to turn data into knowledge using the tools of probability and statistics. This concise introduction shows you how to perform statistical analysis computationally, rather than mathematically, with programs written in Python. You'll work with a case study throughout the book to help you learn the entire data analysis process—from collecting data and generating statistics to identifying patterns and testing hypotheses. Along the way, you'll become familiar with distributions, the rules of probability, visualization, and many other tools and concepts. Develop your understanding of probability and statistics by writing and testing code Run experiments to test statistical behavior, such as generating samples from several distributions Use simulations to understand concepts that are hard to grasp mathematically Learn topics not usually covered in an introductory course, such as Bayesian estimation Import data from almost any source using Python, rather than be limited to data that has been cleaned and formatted for statistics tools Use statistical inference to answer questions about real-world data

创造稳定的软件需要有效的算法，但是程序设计者们很少能在问题出现之前就想到。《算法技术手册(影印版)》描述了现有的可以解决多种问题的算法，并且能够帮助你根据需求选择并实现正确的算法——只需要一定的数学知识即可理解并分析算法执行。相对于理论来说，本书更注重实际运用，书中提供了多种程序语言中可用的有效代码解决方案，可轻而易举地适合一个特定的项目。有了这本书，你可以： 解决特定编码问题或改进现有解决方案的执行； 迅速确定与需要解决的问题相关的算法，并判定为什么这样的算法是正确的； 探索C、C++、Java、Ruby中的算法解决方案，伴有实现诀窍； 了解一个算法预期的执行情况及最佳的执行条件； 发现不同算法中相似设计产生的冲突； 学习先进的数据结构以改进算法效率。 有了《算法技术手册》，你可以学习如何改进算法的性能，这是软件应用成功的关键。

An Introduction to Programming with Mathematica® is designed to introduce the Mathematica programming language to a wide audience. Since the last edition of this book was published, significant changes have occurred in Mathematica and its use worldwide. Keeping pace with these changes, this substantially larger, updated version includes new and revised chapters on numerics, procedural, rule-based, and front-end programming, and gives significant coverage to the latest features up to, and including, Mathematica 5.1 Mathematica notebooks, available from www.cambridge.org/0521846781, contain examples, programs, and solutions to exercises in the book. Additionally, material to supplement later versions of the software will be made available. This is the ideal text for all scientific students, researchers, and programmers wishing to deepen their understanding of Mathematica, or even those keen to program using an interactive language that contains programming paradigms from all major programming languages: procedural, functional, recursive, rule-based, and object-oriented.

《挑战编程:程序设计竞赛训练手册》分为14章，分别介绍在线评测系统的基本使用方法、数据结构、字符串、排序、算术与代数、组合数学、数论、回溯法、图遍历、图算法、动态规划、网格、几何，以及计算几何，并在附录中介绍了一些著名的程序设计竞赛以及相应的备赛建议与比赛技巧。每章的正文用十余页的篇幅覆盖了该领域最核心的概念和算法，然后给出八道可在线提交的完整编程挑战题目供读者练习。 全书内容紧凑、信息量大，是各类程序设计竞赛的选手与教练不可多得的参考书。

《MATLAB编程(第2版)(英文影印版)》为国外高校电子信息类优秀教材(英文影印版)之一。《MATLAB编程(第2版)(英文影印版)》详细讲述了如何用MATLAB进行程序设计，如何编写清楚、高效的程序。书中强调了自上而下的程序设计方法、函数的使用、MATLAB内部工具的使用和数据结构，并指出了一些使用技巧和编程者常犯的错误。
《MATLAB编程(第2版)(英文影印版)》可作为工科各专业本科生的教学辅导书，也可作为工程技术人员的参考书。

算法设计，ISBN：9787302143352，作者：（美）克林伯格（Kleinberg，J.），（）塔多斯（Tardos，E.） 著，张立昂，屈婉玲 译

MATLAB实用教程（第二版），ISBN：9787121101793，作者：（美）穆尔 著，高会生，刘童娜，李聪聪 译

《MATLAB在数学建模中的应用》从数学建模的角度介绍了MATLAB的应用。《MATLAB在数学建模中的应用》的4位作者均具有实际的数学建模参赛经历和竞赛指导经验。书中内容完全是根据数学建模竞赛的需要而编排的，涵盖了绝大部分数学建模问题的MATLAB求解方法。 《MATLAB在数学建模中的应用》内容分上下两篇。上篇介绍数学建模中常规方法MATLAB的实现，包括MATLAB交互、数据建模、程序绘图、灰色预测、规划模型等方法；还介绍了各种高级方法MATLAB的实现，包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、人工神经网络、小波分析、动态仿真、数值模拟等。下篇以真实的数学建模赛题为案例，介绍了如何用MATLAB求解实际的数学建模问题，给出了详细的建模过程和程序。书中的附件部分介绍了作者在建模竞赛中屡获大奖的经验。相信这些经验对准备参加数学建模竞赛的读者会有所帮助。 《MATLAB在数学建模中的应用》特别适合作为数学建模竞赛的培训教材或参考用书，也可作为大学“数学实验”和“数学建模”以及“数据挖掘”课程的参考用书，还可以作为广大科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。

As the leading software application for symbolic mathematics, Mathematica is standard in many environments that rely on math, such as science, engineering, financial analysis, software development, and many other fields. This cookbook provides practical solutions on a wide range of topics for anyone using this remarkable program -- whether you need a sophisticated tool for data visualization, or just want to play around with math in a visual way. As the leading software application for symbolic mathematics, Mathematica is standard in many environments that rely on math, such as science, engineering, financial analysis, software development, and many other fields. This cookbook provides practical solutions on a wide range of topics for anyone using this remarkable program. Whether you want to use it for high school algebra, PhD-level computation, simple graphs, financial analysis, or advanced engineering models, you'll find the recipes in Mathematica Cookbook extremely useful and informative. With key support from Mathematica's developer, Wolfram Research, this authoritative cookbook covers Mathematica 7, the major new release of the software, with recipes on three-dimensional imagining, audio processing, calculations from mathematics and physics, image processing, distributed computing, and much more from key people in the Mathematica community. If you need a sophisticated tool with animation and interaction features for data visualization, or just want to play around with math in a visual way, Mathematica Cookbook is ideal for professionals and hobbyists from all walks of life.

Algorithmic puzzles are puzzles involving well-defined procedures for solving problems. This book will provide an enjoyable and accessible introduction to algorithmic puzzles that will develop the reader's algorithmic thinking. The first part of this book is a tutorial on algorithm design strategies and analysis techniques. Algorithm design strategies - exhaustive search, backtracking, divide-and-conquer and a few others - are general approaches to designing step-by-step instructions for solving problems. Analysis techniques are methods for investigating such procedures to answer questions about the ultimate result of the procedure or how many steps are executed before the procedure stops. The discussion is an elementary level, with puzzle examples, and requires neither programming nor mathematics beyond a secondary school level. Thus, the tutorial provides a gentle and entertaining introduction to main ideas in high-level algorithmic problem solving. The second and main part of the book contains 150 puzzles, from centuries-old classics to newcomers often asked during job interviews at computing, engineering, and financial companies. The puzzles are divided into three groups by their difficulty levels. The first fifty puzzles in the Easier Puzzles section require only middle school mathematics. The sixty puzzle of average difficulty and forty harder puzzles require just high school mathematics plus a few topics such as binary numbers and simple recurrences, which are reviewed in the tutorial. All the puzzles are provided with hints, detailed solutions, and brief comments. The comments deal with the puzzle origins and design or analysis techniques used in the solution. The book should be of interest to puzzle lovers, students and teachers of algorithm courses, and persons expecting to be given puzzles during job interviews.

本书严格选取了游戏开发中最常用的数学和物理学知识，通过游戏开发实例，配上丰富的插图，以从易到难的顺序进行讲解。第1章到第5章分别讲解了物体的运动、卷动、碰撞检测、光线的制作、画面切换的细分处理。这五章将2D游戏必需的知识一网打尽，同时还严格挑选了少量3D游戏编程的基础内容以供参考。第6章系统梳理了游戏开发的数学和物理学理论，帮助读者更好地理解前五章的内容。 本书适合网络和手机游戏开发者阅读。