我们常讲：算法是编程的灵魂。
图灵奖得主、Pascal之父尼古拉斯·沃斯也提出过一个著名的公式：
Algorithm+Data Structures=Programs
数据结构+算法=程序
这个公式，道出了程序的本质：算法是程序的核心。
在开发岗位面试时，算法一直是重要的一个环节。不管你是用的C，还是Java，或者是Python，算法都是绕不过去的一个关键能力。为了帮助大家快速了解算法精髓，掌握算法的进阶技巧，小异今天带来几本经典算法好书，从进阶到面试，帮助大家一步到位搞定算法问题。
基础·进阶
编程珠玑 第2版
当然，本书中所用的代码风格是为了更好地表达算法思想，而不是为了编写大型软件项目，读者需要认识到这点。
如果是纯编程新手，不建议直接阅读本书，书中涉及性能、程序设计技巧和原则等内容需要有一定的数据结构基础。而作为算法进阶教材，或者想从大师的角度理解算法，这本书无疑是非常合适且有必要阅读，同时也值得反复翻阅以消化大师的编程思想。
编程珠玑 续
这是《编程珠玑》的姊妹篇，脱胎于《ACM通讯》历史上非常受欢迎的专栏“编程珠玑”后面的内容，起于算法而不止讲算法。
本书除了讲绝妙的取样算法、数值算法、选择算法之外，主要讲解了一些作者自己总结的编程中的使用技巧，比如关联数组、监控性能、估算等。每一个部分，他都对问题进行了清晰而简洁的描述，然后对其进行分析，给出解决思路、方法，并解释其原理。
算法设计
豆瓣评分9.3！这本书是凝练了康奈尔大学算法课程多年教学经验的经典教材，同时被华盛顿大学等世界知名院校作为算法课程的教材，受到广大师生的欢迎与肯定。
本书侧重算法的设计思路，每一个章节都是从实际问题出发，然后对问题进行具体的分析引出相应的算法设计思想，并对其正确性和复杂性进行合理的论证。这种把算法理论与实际问题结合起来的方式，能够更有效地帮助读者认识算法的原理，并更快地掌握算法在实际编程中的应用，面试算法题简直手到擒来。
同时，书中包含的200多个精彩习题，按照难度增加排序，读者可以根据自己的实际进度去做题，巩固和加深自己对章节算法的掌握。
数据结构与算法之美
小争哥的这本算法书同样是注重算法的实际应用，不过他做得更彻底，使用超过100个真实的项目场景案例，超过300张的手绘图解，对精选的20个经典数据结构和算法进行剖析。
使用这本与应用场景强相关的书学习算法，能够让读者快速掌握算法知识点的同时，强化其开发能力，在应对业务问题与算法面试时能够从容不迫。
趣学算法第2版
这是一本对新人非常友好的算法书，自2017年出版以来冲印22次，受到广大读者的欢迎。
本书主要以丰富的实例、通俗易懂的讲解、简单直观的图解来展示算法的求解过程，重点讲解遇到实际问题如何分析和设计算法。其中实例多来源于作者多年来的教学经验总结，有很强的实际指导意义，能够帮助读者掌握解题方法，又能培养他们的逻辑思维能力和分析解决问题的能力，为解决更复杂的工程问题奠定基础。同时，书中所有的代码都是可执行的，并且提供了源码下载，读者可以使用这些丰富的资源帮助自己更快速地体验算法的精妙。
算法·面试
百面机器学习 算法工程师带你去面试
本书收集了超过100道机器学习的题目，它们大部分在近年算法工程师的笔试、面试中出现过，作者试图从实际应用出发，给出详细的解答，打通从理论到应用的障碍。
作为机器学习初学者，可以根据书中刷题指南，循序渐进地一个个把机器学习算法问题全搞定，轻松应对大厂面试。如果读者是机器学习从业者，也能根据自己的业务要求，结合实际开发场景，扩展于都深入研究，精进技术成为专家。如果读者是技术管理人员，可以构建机器学习的技术体系，确定合适的项目解决方案，同时也能作为面试宝典用来寻找合适的技术人才。
百面深度学习 算法工程师带你去面试
作为《百面机器学习：算法工程师带你去面试》的延伸，这本书是专门针对深度学习领域的，经过30多位算法研究员和工程师共同编写完成。
本书分为深度学习算法和模型、深度学习的领域应用两部分内容，同样以知识点问答的形式组织。针对每个问题，作者都给出了难度及和相关知识点，以督促读者进行自我检查和主动思考。同时，所有问题都是经过筛选，来自对应领域的不同方面和层次，形象地展示了深度学习的“百面”，也有助于不同需求的读者选择阅读。
作为一本面试宝典，啃完本书内容便能应对大部分深度学习面试的算法问题。
算法·AI
算法是人工智能技术的核心。
《人工智能算法》是一个系列图书，主要向读者介绍人工智能领域的各种热门主题中的算法问题，意在用更易于理解的方式帮助读者理解人工智能的相关概念。
当然，人工智能作为有一定门槛的领域，所以：读者至少要熟悉一门编程语言，因为书中大量的示例均用多种编程语言进行了改写，可以在GitHub中下载自己熟悉的语言代码；读者对大学代数课程要有基本的了解，因为书中使用了微积分、线性代数、微分方程与统计学中的相关概念和公式。
代码库：
同时，本系列图书提供了线上实验环境，读者甚至可以在移动设备上阅读电子书的同时也能尝试各种示例。
![[希]帕诺斯·卢里达斯（PanosLouridas）《经典算法的起源》作品简介与读书感悟](http://img.tianshugan.com/tsg/tp/13.jpg)
线上实验环境：
人工智能算法 卷1 基础算法
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。
人工智能算法 卷2 受大自然启发的算法
人工智能算法 卷3 深度学习和神经网络
本书包含各种类型的神经网络，并提供了这些神经网络及其示例，展示特定问题域中的神经网络。但并不是所有神经网络都适用于每一个问题域，作为神经网络程序员，读者需要知道针对特定问题使用哪个神经网络。
书中介绍了深度学习和神经网络的基础概念信息，并介绍了他们在实际开发中的使用。读者可以学习到包括ReLU 激活、随机梯度下降、交叉熵、正则化、Dropout 及可视化等神经网络技术。
结语
算法路漫漫，并不能一蹴而就，更需要结合实际问题，通过动手写代码来更清晰、深入地了解和掌握算法原理与技巧。
前面的这些书，就提供了许多经过大量读者和开发人员验证有效的算法学习方式，希望能够帮到大家，让大家在开发业务与算法面试中勇往直前！
