本书是算法竞赛领域一本系统介绍竞赛的图书，书中不仅包含竞赛的基本理论知识，还结合多个方向和案例详细阐述了竞赛中的上分思路和技巧。
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本书的核心是信息学竞赛中经常用到的9种基础算法，包括模拟算法、递归算法、枚举算法、递推算法、分治算法、贪心算法、排序算法、高精度算法和搜索算法。本书直接以各类竞赛真题入手，内容讲解上由浅入深，设计合理：对于引入新知识点的题目，书中会提供该题目的完整参考代码，但随着读者对此知识点理解的逐步加深，后续的同类型题目将逐步向仅提供算法思路、提供伪代码和无任何提示的方式转变；对于一些思维跨度较大的题目，本书
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本书共7章，内容包括枚举、递归、贪心、二分、动态规划、图论和字符串等大学生程序竞赛中的基本算法。本书注重理论与实践相结合，书中提供的程序样例较多，以便学生学以致用；内容编排力求循序渐进、由浅入深，以保证教材的易用性和可读性。本书可作为高等院校理工类相关专业的基础算法类课程教材，也可作为大学生程序竞赛中基础算法的培训教材，也可供对程序设计和算法感兴趣的普通读者学习参考。
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信息学奥赛金牌教练精心之作，算法竞赛宝典。
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本书分为回溯法、图、动态规划、网格等部分。回溯法部分介绍单向搜索和双向搜索，给出高级搜索的技巧；图部分分为图遍历和图算法章节，先介绍图遍历的方法，再以最小生成树问题、单源最短路径问题、多源最短路径问题、网络流问题中的经典算法为例，介绍了十余种算法的原理和相关应用；动态规划部分逐一介绍了集合型、区间型、图论型、概率型、非典型动态规划，并介绍了空间、时间上的优化技巧，以及相应的备忘、松弛技巧；网格部分
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机器学习是一种自动分析所构建模型的数据分析方法。通过迭代地从数据中不断学习，机器学习可以使计算机找到一些隐含的信息量，而这些信息量是无法明确通过编程得到的。本书以OpenCV2.4.9为研究工具，对算法—正态贝叶斯分类器、K近邻算法、支持向量机、决策树、AdaBoost、梯度提升树、随机森林、期望极大值、神经网络，不仅具体分析了它们的原理和实现方法，还进行了详细的源码解析，并且给出了基于OpenC
