《数值分析(国内版) 》


简介：研究利用计算机求解数学问题的数值方法及理论，涵盖近似计算、误差分析及算法设计，广泛应用于工程、物理和金融等领域。重点包括方程求根、插值拟合、数值积分及微分方程数值解等内容。

亮点：注重算法稳定性与效率，结合国内教学需求，强化理论基础与工程实践，如牛顿迭代法、矩阵分解等实用技术，并解析误差来源以提升计算精度。

🏷标签：#计算方法 #误差分析 #工程应用 #算法设计 #国内教材


链接：https://pan.quark.cn/s/4840dbf322d1

《数据结构 》


简介：研究数据在计算机中的组织、存储和管理方式，旨在实现高效访问与操作。作为算法设计的基础，涉及线性结构、树形结构、图等逻辑模型，直接影响程序性能和资源利用率，是软件开发和系统优化的核心知识。

亮点：将抽象问题转化为可执行方案，平衡时间与空间复杂度，广泛应用于数据库、人工智能等领域，提升计算效率。

🏷标签：#计算机科学 #算法设计 #逻辑结构 #性能优化 #数据结构 #软件开发


链接：https://pan.quark.cn/s/6612bdbc139b

《最优化 》


简介：通过数学建模与算法设计，在限定条件下寻求最佳解决方案的学科，广泛应用于工程、经济、物流及人工智能等领域。其核心包括目标函数构建、约束条件分析及迭代逼近策略，典型方法如梯度下降、遗传算法等。

亮点：兼具理论深度与实践价值，可处理高维非线性问题；结合计算机科学提升效率，如动态规划、启发式搜索；在资源分配、路径规划等场景中显著提升效益。

🏷标签：#数学建模 #算法设计 #梯度下降 #动态规划 #运筹学 #机器学习 #工程优化


链接：https://pan.quark.cn/s/a59d8efaf832

《.离散数学 》


简介：研究离散结构及其关系的数学分支，注重有限系统的逻辑分析与抽象建模，涵盖集合论、图论、代数系统与组合数学，为计算机科学与信息技术提供理论基础。通过形式化方法处理非连续对象，在算法设计、密码学与人工智能领域具有关键作用。

亮点：强调离散对象的精确描述与计算思维，建立程序设计与硬件开发的数学基础，其命题逻辑与布尔代数构成数字电路核心理论，图论与树结构直接影响数据网络架构，被列为全球计算机专业必修课程。

🏷标签：#数学基础 #计算机科学 #逻辑与证明 #算法设计 #抽象结构


链接：https://pan.quark.cn/s/b1ab0524ade5

名称：《02.数据结构》
简介：《02.数据结构》课程主要教授数据结构相关知识，包括线性结构、树形结构、图形结构等常见数据结构。课程详细讲解每种数据结构的特点、操作方法和应用场景，通过代码实现和算法分析，帮助学习者掌握数据的组织和存储方式，提升算法设计和程序优化能力，为解决复杂的编程问题提供数据结构方面的理论和实践支持

🏷标签： #数据结构 #线性结构 #树形结构 #算法设计

📁 文件大小：NG

链接：https://pan.quark.cn/s/04038f2f65cf