前言
又到了给大家“荐书”的时候了，如果计算机系只开三门课，那么这三门课就一定是：离散数学，数据结构与算法，编译原理。如果只开一门课，那剩下的就一定是：数据结构与算法。最近参加了很多线下的会议，发现一个点，就是不管什么技术主题的大会，人们都会找算法的书，小编再次深深地体会到算法是那么地必不可少，现在小编就来盘点一下算法书推荐给大家。
一、《程序员的数学》第3弹——线性代数
作者：[日] 平岡和幸，[日] 堀玄
译者：卢晓南
豆瓣评分：8.7分
- 机器学习、数据挖掘、模式识别必备基础知识
- 从入门到应用，透彻理解线性代数的本质
《程序员的数学3：线性代数》沿袭“程序员的数学”系列平易近人的风格，用通俗的语言和具象的图表深入讲解了编程中所需的线性代数知识。内容包括向量、矩阵、行列式、秩、逆矩阵、线性方程、LU分解、特征值、对角化、Jordan标准型、特征值算法等。
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二、算法领域的经典参考书——《 算法.第4版》
作者：[美] Robert Sedgewick，[美] Kevin Wayne
豆瓣评分：9.4分
- Sedgewick畅销著作的最新版，反映了经过几十年演化而成的算法核心知识体系
- 在重要的科学、工程和商业应用环境下探讨算法，给出了算法的实际代码，而非同类著作常用的伪代码
《算法 . 第4版》全面介绍了关于算法和数据结构的必备知识，并特别针对排序、搜索、图处理和字符串处理进行了论述。第4 版具体给出了每位程序员应知应会的50 个算法，提供了实际代码，而且这些Java 代码实现采用了模块化的编程风格，读者可以方便地加以改造。本书配套网站提供了本书内容的摘要及更多的代码实现、测试数据、练习、教学课件等资源。
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三、《计算机程序设计艺术》系列
作者：[美] Donald E. Knuth
译者：李伯民，范明，蒋爱军
- 计算机科学经典巨著，入选《美国科学家》20世纪最重要的12部学术专著