程序员面试宝典怎么样_程序员学数学和算法基础读什么书？

“宇宙的浩瀚，粒子的微小，火箭的速度，化学工程的精妙，地球的变化，生物的奥秘，日常生活的复杂性，数学无处不在。”

——著名数学家华罗庚

数学的用途非常多，在计算机领域更是重要。程序员日常工作的最终目的就是满足人们的需求，解决问题。算法是解决问题的方案，而数学则是优化这种方案的武器！

可以看出，数学和算法对于程序员来说尤为重要。但事实上，很多程序员就是因为基础薄弱，导致效率不高，或者后期出现问题。

423书展期间，整理了数学、算法等基础书籍书单，还为粉丝申请到了专属优惠，购书可享受6折优惠。

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数学之美（第三版）

这是一本备受推崇的经典科普作品，被多家机构推荐为数学入门的敲门砖，也是信息领域大学生必读书籍。

简单的介绍：

8年前，“数学之美”系列文章最初在 上发表，获得了数百万的点击量，受到读者的一致好评。读者表示，读完《数学之美》后，发现大学里学过的马尔可夫链、矩阵计算，甚至余弦函数等数学知识都那么熟悉、生动，自然语言和信息处理也变得如此有趣。

在本书的创作中，作者重写了几乎所有的文章，以便让深奥的数学原理更加通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。读者通过具体的例子学到的是思考问题的方式——如何化繁为简，如何用数学解决工程问题，如何跳出固有的思维模式，不断创新。

该书第一版荣获第八届国家图书馆文津图书奖，第二版增加了大数据、机器学习内容，第三版新增三章，分别介绍了区块链的数学基础、量子通信原理、人工智能的数学极限三个时下非常热门的话题。

《程序员的数学基础：从理论到实践》

本书紧紧围绕程序员的需求，涵盖了大多数程序员需要的数学知识，内容广泛，示例生动，经典实用，附有源代码。

简单的介绍

本书紧跟计算机领域，从程序员的需求出发，精心选取程序员真正能用到的数学知识，通过生动的案例诠释知识中的难点，让程序员更容易对实际问题进行数学建模，进而构建更优化的算法和代码。

本书分为三个模块：“基本思想”部分梳理了编程中常用的数学概念和思想，不仅由浅入深讲解了数据结构和数学中基础、核心的数学知识，还阐释了数学对编程和算法的真正意义；“概率论与统计”部分以概率论与统计中核心的贝叶斯公式为切入点，讲解随机变量、概率分布等基本概念，并讲解朴素贝叶斯，分析其在生活和编程中的实际应用，让读者真正理解概率论与统计的本质，弥合概念与应用之间的鸿沟；“线性代数”部分从线性代数中的向量、矩阵、线性方程等核心概念入手，逐步深入分析这些概念如何与计算机相结合解决实际问题。

本书除了理论知识的讲解外，还通过语言分享了通过大量实践积累的宝贵经验和编码，让读者学以致用。本书内容从概念到应用，再到本质，层层递进，不仅注重培养读者养成良好的数学思维，还力求使读者的编程技能得以提升。非常适合想从本质提高编程素质的中级程序员阅读学习。

数学规划

这是一本有趣、生动、实用，甚至高中生都能看懂的编程书！亚马逊青少年学习计算机编程的畅销书！通过编程探索代数、统计、几何、概率、微积分和其他数学主题！您将从简单的项目开始，例如因式分解和求解二次方程。一旦掌握了这些基础知识，您就可以处理更复杂的项目。

简单的介绍

本书巧妙地将编程与数学结合在一起，从简单的项目开始，应用它们来解决高中和大学低年级的数学问题，例如几何、概率、统计和微积分，为进一步学习更复杂的数学内容和编程语言奠定坚实的基础。本书也可以作为初学者的入门读物。通过学习书中的示例程序并完成那些编程挑战，读者可以提高自己的编程技能和技巧。

您将从本书中了解到以下内容：

本书还提供了创造性的编程挑战和应用示例，帮助您将新学到的数学和编程技能付诸实践。您可以尝试解决各种有趣的问题，例如解决不等式、洗牌、绘制重力对飞行中的子弹的影响、探索斐波那契数列与黄金比例之间的联系，以及通过向板子投掷“飞镖”来估算圆的面积。

《机器学习公式详解》

这是周志华教授的《西瓜书》《机器学习》公式完全解析指南——《南瓜书》系列成员的自学笔记，对《西瓜书》中的250个难点公式进行了详细的解析与推导（难点公式覆盖率达99%），旨在解决机器学习中的数学难题。

这是一本机器学习初学者提升数学基础的必备练习册，以本科数学基础为视角，对《西瓜书》中比较难懂的公式进行细节分析和推导，补充了大量重点难点数学知识和参考资料，分享了学习中遇到的“坑”以及规避方法，非常适合机器学习初学者入门！

简单的介绍

周志华老师的《机器学习》（俗称“西瓜书”）是机器学习领域经典的入门教材之一。本书（俗称“南瓜书”）是根据会员自学《西瓜书》时的笔记编写而成，旨在对《西瓜书》中的重点、难点公式进行解析，并对部分公式添加了具体的推导细节。

全书共16章，与《西瓜书》中的章节和公式一一对应，从本科数学基础的角度讲解各个公式的推导与分析，希望帮助读者达到“具有扎实理工科数学基础的大二学生”的水平。

每章均附有相关阅读材料，供感兴趣的读者进一步探索。本书思路清晰、观点独特、结构合理，可作为高等院校计算机专业及相关专业本科生或研究生的教材，也可供对机器学习感兴趣的科研人员和工程师参考。

机器学习数学

这是人工智能深度学习领域的经典教程，AI程序员的数学参考书，帮助你透彻理解机器学习算法，从数学角度理解核心算法原理的逻辑，解释程序，受到众多专家学者的大力推荐！

全书共8章，为读者掌握“机器学习”、“深度学习”、“强化学习”等人工智能核心知识奠定良好的数学基础。

简单的介绍

本书的目标是帮助读者全面系统地学习机器学习所必需的数学知识。全书共8章，力求准确、精简地涵盖机器学习的数学知识。其中包括微积分、线性代数和矩阵理论、最优化方法、概率论、信息论、随机过程和图论。本书从机器学习的角度讲授这些数学知识，并给出它们在该领域的应用实例，使读者对一些抽象的数学知识和理论的实际应用有直观、具体的认识。

本书内容紧凑，结构清晰，通俗易懂，讲解详细，可作为计算机、人工智能、电子工程、自动化、数学等相关专业的教材和教学参考书，对人工智能领域的工程师和产品开发人员也有很大的参考价值，也是广大数学和应用数学爱好者自学的合适读物。

“算法设计”

这是哈佛、斯坦福、普林斯顿、多伦多等多所名校的经典算法教材，用实例讲解枯燥的算法理论，更注重算法设计思维的培养，适合作为算法的入门书。

本书强调用实例来阐释枯燥的算法理论，更注重算法设计思想而非算法复杂度分析，采用新颖的教学方式，通过分析现实问题来激发算法思维。

两位作者以清晰直接的方式，引导学生自主分析和定义问题，并找到适用于特定场景的算法设计原则。本书鼓励读者更深入地理解算法设计过程，并探索算法在更广泛的计算机科学领域的应用。

简单的介绍

这是一本算法设计与分析的经典教材。本书围绕算法设计展开，并用多个典型例子来剖析每一种算法技术，将算法的理论与实际问题相结合，非常具有启发性。本书注重算法设计思想，每章从实际问题出发，经过深入具体的分析，引出相应算法的设计思想，并合理分析论证算法的正确性和复杂度。本书涵盖的内容很广泛，包含了200多道精彩的习题，最后还对题目内容、参数复杂度等进行了拓展。

人工智能算法卷1基础算法

要想建高楼，必须打好基础。本书讲授了维数法、距离度量算法、聚类算法、误差计算、爬山算法、模拟退火算法、-Mead算法、线性回归算法等人工智能基本算法。本书所有算法均附有具体的数值计算实例。

《人工智能算法》系列丛书的目标读者是那些数学基础不强，但对人工智能感兴趣的人。本书的读者只需要具备基本的大学代数和计算机编程知识。任何超出此范围的内容都会在书中详细讲解。本书为读者提供了配套的示例程序代码。目前有Java、C#、R、C/C++语言版本，以及社区支持和维护的Scala语言版本。

简单的介绍

算法是人工智能技术的核心，本书介绍了人工智能的基本算法，全书共10章，内容涵盖了维数法、距离测量算法、K均值聚类算法、误差计算、爬山算法、模拟退火算法、-Mead算法、线性回归算法等。书中所有算法都以具体的数值计算进行讲解，读者可以自行尝试。

每章均配有程序实例，多种语言的示例代码可供下载。本书适合人工智能初入门的读者和对人工智能算法感兴趣的读者。

人工智能算法第 2 卷：受自然启发的算法

大自然为人类的发明提供了源源不断的灵感来源。本书介绍了一些在人工智能场景中提供解决方案的算法，涉及交叉和变异、遗传算法、粒子群优化、细胞自动机等问题——所有这些算法的灵感都来自基因、鸟类、蚂蚁、细胞或树木。虽然算法的灵感来自大自然，但读者不需要具备生物学知识就可以理解这本书。

这是一本AI算法入门教程，通过算法简介，以及实例讲解人工智能基本算法！丰富的示例代码和在线资源，提供在线实验环境和源码下载，方便动手练习和延伸学习！

简单的介绍

算法是人工智能技术的核心，自然是人工智能算法的重要灵感来源。本书介绍了受基因、鸟类、蚂蚁、细胞和树木影响的算法，为各类人工智能场景提供了实用的解决方案。全书共10章，内容涉及种群、交叉和变异、遗传算法、物种形成、粒子群优化、蚁群优化、细胞自动机、人工生命和建模等问题。书中所有算法都用具体的数值计算来解释，每章都附有程序示例，供读者自行尝试。

《百位机器学习算法工程师带你面试》

人工智能经历了数次大起大落，最新一波人工智能浪潮始于近10年，技术的飞跃带来了应用的可能，未来几年将是人工智能技术全面普及的时期，也是算法工程师稀缺的时期。

本书旨在帮助对人工智能和机器学习感兴趣的朋友更深入地了解该领域的基本技能，帮助每一位软件工程师成为自信的AI从业者，帮助每一位数据科学家成为优秀的AI研究者。对于每一位立志进入该领域的工程师来说，本书将为你铺就一条通往目标的捷径。

简单的介绍

本书收录了超过 100 道机器学习问题，其中大部分是近年来算法工程师的笔试和面试中出现的问题。作者尝试基于实际应用给出详细解答，突破从理论到应用的壁垒。书中还讲述了许多算法背后的故事，以增加读者对问题的理解。

《百位深度学习算法工程师带你去面试》

人工智能时代，程序员必读《深度学习面试手册》，全面收录135道真实算法面试题，直击面试重点，《数学之美》作者吴俊、《手把手深度学习》作者李牧强力推荐！

本书适合相关专业的学生检查和强化所学知识点的掌握、求职者快速复习和补充相关深度学习知识、算法工程师随时作为工具书参考。

此外，非相关专业，但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员也可以通过本书对一些流行的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法和思想有一个大致的了解。

简单的介绍

深度学习是学术界和工业界都非常热的话题，在很多行业都有成功应用。本书由近三十位 Hulu 的算法研究员和算法工程师共同撰写，专门针对深度学习领域，是《机器学习的百张面孔：算法工程师带你去面试》的延伸。

全书内容大致分为两部分，第一部分介绍经典的深度学习算法和模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成模型、生成对抗网络、强化学习、元学习、自动化机器学习等；第二部分介绍深度学习在一些领域的应用，包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、计算广告、视频处理、计算机听力、自动驾驶等。

本书依然采用知识点问答的形式组织内容，每道题都给出难度等级和相关知识点，促使读者自查、积极思考。书中每一章都精心选取了对应领域不同方面、不同层次的问题，并相互搭配，展现深度学习的“百变面孔”，让不同读者都能找到适合自己的内容。

本书适合相关专业学生查阅和强化所学知识点的掌握，求职者快速复习和补充相关深度学习知识，算法工程师随时参考。此外，非相关专业但对人工智能或深度学习感兴趣的科研人员也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用以及深度学习模型背后的核心算法和思想。

“一棵像两条手臂那么大的树是从一粒小小的种子长成的。

塔高九层，土垒而成；

千里之行，始于足下。”

程序员们，就从这些书开始吧。

练习基本功，进军IT世界！