数据结构是计算机最难的课吗

前面已经有很多算法经典了，IT君再来补充几本遗珠。

高赞推荐的多是第一版，殊不知《大话数据结构》已经在2020年全面升级啦！新版修订了超过80%的内容，更新了超过20%的内容，增加了超过200页的动效PPT。而且重新理顺了代码，消灭了不少问题，增加了大量注释，并在编辑器里重新跑过并且截屏展示。

通俗易懂，妙趣横生是《大话数据结构》最大的特点。全书以一个计算机教师的教学过程为场景，讲解数据结构和相关算法的知识，包括：数据结构介绍、算法推导大O阶的方法；顺序结构与链式结构差异、栈与队列的应用；串的朴素模式匹配、KMP模式匹配算法；二叉树前中后序遍历、哈夫曼树及应用；图的深度、广度遍历；最小生成树两种算法、最短路径两种算法；拓扑排序与关键路径算法；折半查找、插值查找、斐波那契查找等静态查找；稠密索引、分块索引、倒排索引等索引技术；二叉排序树、平衡二叉树等动态查找；B树、B+树技术，散列表技术；冒泡、选择、插入等简单排序；希尔、堆、归并、快速等改进排序。

这是Manning继《算法图解》后推出的又一本算法力作，但是更加聚焦在人工智能方向。这本书继续沿袭了图解系列一贯的轻松明快风格，读者甚至不需要线性代数或是统计学基础，只需掌握任何一门编程语言（不管是C、Java、Python还是PHP），就能够在两周之内亲自将人工智能算法嵌入手头项目。

书中重点涵盖的算法簇包括搜索算法、与。每簇算法由浅入深分上下两章，上章基础篇围绕各种实际案例阐述算法设计理念，下章高级篇则带读者思考如何打造更理想的解决方案。同时，本书以典型机器学习工作流为例，讲解了、决策树、神经网络与强化学习等常见算法类别。读完本书，你将能够掌握数据清洗、训练模型、测试模型、调优算法等一整个学习流程的关键技巧——正所谓万变不离其宗，这将为你之后进一步探索智能世界打下坚实基础。

随着ChatGpt的爆火，聊天机器人重新回到人们的视野。这本书是IBMExtremeBlue天才计划成员，微软学者黄申博士在2021年所著，希望通过多个案例，逐步介绍聊天机器人开发各个阶段可能遇到的技术难题、业务需求以及相对应的技术解决方案和实践解析，让读者身临其境，探寻智能聊天机器人的奥秘，可以当做智能聊天机器人的扫盲本。

全书共9章，第1章以该领域的背景知识作为开篇，重点介绍了聊天系统中的主要模块；第2章阐述了语音识别和隐马尔可夫模型；第3章侧重于通用的自然语言处理技术；第4章讲解如何使用信息检索技术，来实现问答型的聊天系统；第5章介绍一些主流的机器学习算法，以及如何使用这些算法来提升基于信息检索的问答系统；第6章介绍推荐系统相关的知识以及常见的推荐算法，并将其应用到问答系统中；第7章介绍如何使用深度学习来优化问答系统；第8章讲述了聊天系统的前沿领域——知识图谱；第9章讨论任务型和闲聊型聊天系统中更有挑战性的几个课题。

这是一本非常经典的教材，豆瓣评分8.7。它在对算法的分类上可谓独树一帜，不再是传统的数据结构，搜索，排序...而是按照算法的设计策略来进行的分类，比如蛮力法、减治法、分治法、变治法、时空权衡、动态规划、贪婪技术和迭代改进等。

在实用性上，这本教材也有着无可比拟的优点，对于经典算法主题保罗全面。相较于其他教材花上大量篇幅进行严格的数学推导以提升了教材的理论难度，Levitin的书更像是带你领略了算法世界的各个角落，用算法来解决各种各样有趣的和经典的难题和面试题。因此有读者说，“如果你选学算法课，是以锻炼思维并且找工作砍面试为目的的话，此书应为首选”。

虽然是一本竞赛书，但是不止于竞赛。算法竞赛涉及绝大部分常见的确定性算法，掌握这些知识不仅能在软件开发中得心应手，而且是进一步探索未知算法的基础。例如现在非常火爆的、代表了人类未来技术的人工智能研究，涉及许多精深的算法理论，没有经过基础算法训练的人根本无法参与。因此，这本书不仅为竞赛选手而生，也能很好地服务IT行业的求职者和从业者们。

算法竞赛的学习者分为三个层次： 初学者、中级队员和高级队员，本书努力帮助读者顺利度过从初级到高级的学习过程。书中包括十个专题： 基础数据结构、基本算法、搜索、高级数据结构、动态规划、数论和线性代数、组合数学、计算几何、字符串和图论。

作为一本22年的竞赛新书，这本书非常现代，例如对回文自动机的讲解；这本书也非常实证，例如初学 RMQ 问题的 ST 算法时，相信很多人都会直接调用 cmath 库的 log 函数，但是书里清楚地讲出了这样会慢，而且应该怎么改进。读过本书的竞赛顶尖退役选手表示，“无论是算法描述还是实现细节都能看出多年竞赛经历的影子，不太是那种‘只能看看是什么算法’的书，而是真正可以照着写一写的书”。

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