本书以现代计算机常用的十八种数据结构为线索，结合C++中的STL编程实践，详细介绍了四大算法设计思想（贪心法、动态规划、分治法、回溯法）、二十大经典问题和四十二个重要算法。具体涉及的数本书围绕算法与数据结构这个话题，循序渐进、深入浅出地介绍了现代计算机技术中常用的40 余个经典算法，以及回溯法、分治法、贪婪法和动态规划等算法设计思想。在此过程中，本书也系统地讲解了链表（包括单向链表、单向循环链表和双向循环链表）、栈、队列（包括普通队列和优先级队列）、树（包括二叉树、哈夫曼树、堆、红黑树、AVL 树和字典树）、图、集合（包括不相交集）与字典等常用数据结构。同时，通过对22 个经典问题（包括约瑟夫环问题、汉诺塔问题、八皇后问题和骑士周游问题等）的讲解，逐步揭开隐匿在数据结构背后的算法原理，力图帮助读者夯实知识储备，激活思维技巧，并最终冲破阻碍编程能力提升的重重藩篱。

　　大数据时代已经来临，这将引起深刻的行业变革。但是，大数据的真意在于数据分析，即从繁多的数据中找出洞见，并将其应用于实际决策中，以产生更明智的决策。这是一个看起来简单、做起来较难的事情。《发现数据之美：数据分析原理与实践》从一个自底向上的角度，全面地阐述了数据分析所涉及的知识和技术，对于经典算法和工具的介绍也不止于泛泛而谈，而是加入了作者的经验和理解。所谓自底向上的角度，即从数据分析实践开始时所需要的数据准备、数据探查、数据再处理等，到经典的统计分析和数据挖掘算法及应用，还讲述了模型的部署，优化技术的引入，最终到决策自动化。《发现数据之美：数据分析原理与实践》对企业管理者、数据分析从业者及高校的学生都有参考意义。管理者能看到一个较全面的数据分析的阐述，明确自身的需求；从业者能看到经验的总结及经典工具的使用；高校学生能看到数据分析所涉及的知识，对数据分析有一个全面的认识。

　　几年前，“数学之美”系列文章原刊载于谷歌黑板报，获得上百万次点击，得到读者高度评价。 正式出版前，吴军博士几乎把所有文章都重写了一遍，为的是把高深的数学原理讲得更加通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。《数学之美》第一版上市后深受广大读者欢迎，并荣获国家图书馆第八届文津图书奖。读者说，读了《数学之美》，才发现大学时学的数学知识，比如马尔科夫链、矩阵计算，甚至余弦函数原来都如此亲切，并且栩栩如生，才发现自然语言和信息处理这么有趣。而今，数学在信息产业中的应用越来越广泛，因此，作者在第二版中增加了一些内容，尤其是针对大数据和机器学习的内容，以便满足人们对当下技术的学习需求。

并发编程相比 Java 中其他知识点的学习门槛较高，从而导致很多人望而却步。但无论是职场面试，还是高并发/ 高流量系统的实现，却都离不开并发编程，于是能够真正掌握并发编程的人成为了市场迫切需求的人才。…