MATLAB数学建模方法与实践(第3版)前后已加印20余次，MathWorks鼎力推荐。程序源码可免费下载，有交流平台，双色印刷 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:北京航空航天大学出版社

作者:卓金武王鸿钧编著

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2018-7-1

价格:59元

装帧:平装-胶订

isbn号码:9787512427273

丛书系列:

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Matlab
数学建模
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数学建模
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具体描述

本书从数学建模的角度介绍了 MATLAB 的应用，涵盖了绝大部分数学建模问题的 MATLAB 求解方法。全书共 5 篇。第一篇是基础篇，介绍基本概念，包括 MATLAB 在数学建模中的地位、数学模型的分类及各类需要用到的 MATLAB 技术，以及 MATLAB 编程入门；第二篇是技术篇，介绍 MATLAB 建模的主流技术，包括数据建模技术(数据的准备、常用的数学建模方法、机器学习、灰色预测、神经网络及小波分析)、优化技术(标准规划模型的求解、遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等全局优化算法)、连续模型、评价型模型以及机理建模的 MATLAB 实现方法；第三篇是实践篇，以历年全国大学生数学建模竞赛的经典赛题为例，介绍 MATLAB 在其中的实际应用过程，包括详细的建模过程、求解过程以及原汁原味的竞赛论文；第四篇是赛后重研究篇，主要介绍如何借助 MATLAB 的工程应用功能将模型转化成产品的技术；第五篇是经验篇，主要介绍数学建模的参赛经验、心得、技巧，以及 MATLAB 的学习经验，这些经验会有助于竞赛的准备和竞赛成绩的提升，从容参与数学建模活动。

本书特别适合作为数学建模竞赛的培训教材或参考用书，也可作为大学“数学实验”“数学建模”以及“数据挖掘”课程的参考用书，还可供广大科研人员、学者、工程技术人员参考。

随书官方论坛：https://www.ilovematlab.cn/forum-267-1.html

《MATLAB数学建模方法与实践（第3版）》—— 驱动创新，解决现实问题的利器本书是广大数学建模爱好者和实践者的必备工具书，自推出以来，凭借其前沿的理论、丰富的实践案例以及深度结合MATLAB软件的特性，赢得了海内外读者的广泛赞誉，并获得MathWorks官方的鼎力推荐。本次全新第三版，在前版基础上，结合数学建模领域的最新发展和技术趋势，进行了全面的更新与优化，旨在为读者提供更系统、更深入、更实用的学习体验。深耕理论，精炼方法本书不拘泥于单一的数学理论，而是将目光聚焦于如何将抽象的数学模型有效地应用于解决实际问题。书中精选了各类经典的数学建模问题，涵盖了从经典的优化问题、仿真模拟到复杂系统分析等广泛领域。每一类问题都围绕其核心数学思想，深入浅出地讲解了相关的数学理论基础，并系统性地梳理了求解这类问题的常用建模方法和策略。例如，在优化问题部分，本书不仅介绍了线性规划、非线性规划、整数规划等基础理论，更深入探讨了组合优化、动态规划等高级方法，并结合实际应用场景，例如资源分配、生产调度、投资组合优化等，展示如何构建和求解这些问题。在仿真模拟方面，本书详尽介绍了常微分方程、偏微分方程、离散事件仿真等建模思路，并以传染病传播模型、交通流模拟、生态系统演化等鲜活案例，帮助读者理解如何通过仿真来预测和分析动态系统的行为。本书在数学理论的讲解上，注重逻辑清晰、循序渐进，力求让不同背景的读者都能理解。对于初学者，可以从基础概念入手，逐步构建知识体系；对于有一定基础的读者，则可以深入探究更复杂的模型和算法。贴近实践，案例丰富理论的最终目的是服务于实践。本书最大的亮点之一，便是其极其丰富的实践案例。这些案例均取材于现实世界的真实场景，具有很强的代表性和借鉴意义。无论是工程领域的力学分析、控制系统设计，还是经济领域的金融建模、市场预测，亦或是社会科学领域的社会动力学模拟、决策支持系统，都能在本书中找到对应的建模方法和实现路径。每个案例都经过精心设计，从问题描述、模型构建、算法选择，到MATLAB代码实现、结果分析与讨论，都进行了详细的阐述。本书强调“用MATLAB解决问题”的过程，不仅仅是罗列MATLAB函数的用法，而是展示如何将数学思想转化为可执行的MATLAB程序，以及如何解读和评估模型的有效性。例如，在介绍如何进行系统辨识时，书中会通过一个具体的工业过程控制案例，引导读者如何采集数据、选择合适的模型结构（如ARX、ARMAX等），然后利用MATLAB的系统辨识工具箱进行参数估计，并对模型的拟合度和预测能力进行评估。这种“理论+方法+实践”的模式，能够极大地提升读者的动手能力和解决实际问题的信心。 MATLAB深度融合，代码免费下载本书与MATLAB软件进行了深度融合，所有案例均提供了配套的MATLAB程序源码。这些源码不仅是学习的辅助工具，更是读者进行二次开发、学习和创新的宝贵资源。读者可以通过官方渠道免费下载这些程序源码，并在MATLAB环境中进行运行、修改和调试，亲身体验数学建模的全过程。书中对MATLAB在数学建模中的应用进行了系统性的介绍，涵盖了从数据处理、可视化、算法实现到模型评估等各个环节。读者将学习到如何利用MATLAB强大的矩阵运算能力、丰富的工具箱（如优化工具箱、统计与机器学习工具箱、Simulink等）来高效地实现数学模型。本书的代码编写风格规范，注释清晰，易于理解和学习。互动交流，共同成长为了进一步促进读者之间的学习交流和经验分享，本书还提供了专门的交流平台。在这个平台上，读者可以提问、解答、讨论建模遇到的问题，分享自己的建模心得和成果，与其他建模爱好者和专家进行互动。这种开放的交流氛围，不仅能够帮助读者解决学习中的难题，更能激发新的思考和创新灵感，形成一个积极向上的学习社群。精良工艺，阅读体验升级本书采用双色印刷，在色彩的运用上，充分考虑了图表的清晰度和信息传达的有效性。关键的公式、定理、算法流程以及重要的代码片段，通过不同的颜色进行区分和强调，使得读者在阅读过程中能够更快速地捕捉核心信息，降低阅读疲劳感。精美的排版和清晰的字体，也为读者带来了更佳的阅读体验。目标读者本书适合以下人群：在校学生：参加数学建模竞赛的学生（如“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛、MathWorks数学建模竞赛等）以及需要学习数学建模课程的本科生、研究生。科研人员：需要利用数学建模解决科研问题的研究者，包括但不限于工程、物理、化学、生物、经济、管理等领域的科学家。工程师：在工作中需要进行系统分析、性能优化、故障诊断、产品设计等问题的工程师。对数学建模感兴趣的爱好者：希望系统学习数学建模方法，并将数学知识应用于实际的编程爱好者和自学者。总结《MATLAB数学建模方法与实践（第3版）》是一本集理论深度、实践广度、工具实用性与学习支持于一体的权威著作。它将带领读者走进数学建模的世界，掌握将抽象数学转化为解决现实问题强大能力的钥匙，成为您在学术研究、工程实践和职业发展道路上的得力助手。

作者简介

两位作者均为MathWorks公司的工作人员。作者卓金武是MathWorks中国教育业务总监，学生时代曾数次获全国大学生数学建模竞赛一等奖和全国研究生数学建模竞赛一等奖。作者王鸿钧为MathWorks中国高级工程师，主要职责是为航空、汽车等行业提供MATLAB/Simulink的基于模型设计的解决方案。

目录信息

第一篇基础篇
第1章绪论 3
1.1MATLAB在数学建模中的地位 3
1.2 正确且高效的MATLAB编程理念 4
1.3 数学建模对MATLAB水平的要求 4
1.4 如何提高MATLAB建模水平 5
1.5 小结 6
参考文献 6
第2章 MATLAB数学建模快速入门 7
2.1MATLAB快速入门 7
2.1.1MATLAB概要 7
2.1.2MATLAB的功能 8
2.1.3 快速入门案例 9
2.1.4 入门后的提高 15
2.2MATLAB常用技巧 16
2.2.1 常用标点的功能 16
2.2.2 常用操作指令 16
2.2.3 指令编辑操作键 16
2.2.4MATLAB数据类型 16
2.3MATLAB开发模式 18
2.3.1 命令行模式 18
2.3.2 脚本模式 18
2.3.3 面向对象模式 18
2.3.4 三种模式的配合 18
2.4 小结 19
参考文献 19
第二篇技术篇
第3章数据的准备 23
3.1 数据的获取 23
3.1.1 从EXCEL中读取数据 23
3.1.2 从TXT中读取数据 23
3.1.3 读取图片 26
3.1.4 读取视频 26
3.2 数据的预处理 27
3.2.1 缺失值处理 28
3.2.2 噪声过滤 29
3.2.3 数据集成 31
3.2.4 数据归约 32
3.2.5 数据变换 32
3.3 数据的统计 34
3.3.1 基本描述性统计 34
3.3.2 分布描述性统计 35
3.4 数据可视化 35
3.4.1 基本可视化 36
3.4.2 数据分布形状可视化 37
3.4.3 数据关联可视化 38
3.4.4 数据分组可视化 40
3.5 数据降维 41
3.5.1 主成分分析(PCA)基本原理 41
3.5.2PCA应用案例:企业综合实力排序 43
3.5.3 相关系数降维 46
3.6 小结 46
参考文献 47
第4章 MATLAB常用的数据建模方法 48
4.1 一元回归 48
4.1.1 一元线性回归 48
4.1.2 一元非线性回归 50
4.2 多元回归 52
4.3 逐步归回 54
4.4Logistic回归 55
4.5 小结 57
参考文献 57
第5章 MATLAB机器学习方法 58
5.1MATLAB机器学习概况 58
5.2 分类方法 59
5.2.1K 近邻分类 59
5.2.2 贝叶斯分类 63
5.2.3 支持向量机分类 66
5.3 聚类方法 70
5.3.1K-means聚类 70
5.3.2 层次聚类 76
5.3.3 模糊C 均值聚类 80
5.4 深度学习 82
5.4.1 深度学习的崛起 82
5.4.2 深度学习的原理 82
5.4.3 深度学习训练过程 83
5.4.4MATLAB深度学习训练过程 84
5.5 小结 86
参考文献 86
第6章其他数据建模方法 87
6.1 灰色预测方法 87
6.1.1 灰色预测概述 87
6.1.2 灰色系统基本理论 87
6.1.3 经典灰色模型GM(1,1) 89
6.1.4 灰色预测的MATLAB程序 94
6.1.5 灰色预测应用实例 95
6.1.6 灰色预测小结 98
6.2 神经网络 98
6.2.1 神经网络的原理 98
6.2.2 神经网络的实例 100
6.2.3 神经网络的特点 101
6.3 小波分析 101
6.3.1 小波分析概述 101
6.3.2 常见的小波分析方法 102
6.3.3 小波分析应用实例 105
6.4 小结 107
参考文献 107
第7章标准规划问题的MATLAB求解 108
7.1 线性规划 108
7.1.1 线性规划的实例与定义 108
7.1.2 线性规划的MATLAB标准形式 109
7.1.3 线性规划问题的解的概念 109
7.1.4 线性规划的MATLAB解法 110
7.2 非线性规划 113
7.2.1 非线性规划的实例与定义 113
7.2.2 非线性规划的MATLAB解法 114
7.2.3 二次规划 115
7.3 整数规划 117
7.3.1 整数规划的定义 117
7.3.20 1整数规划 117
7.4 小结 118
参考文献 118
第8章 MATLAB全局优化算法 119
8.1MATLAB全局优化概况 119
8.2 遗传算法 119
8.2.1 遗传算法的原理 119
8.2.2 遗传算法的步骤 120
8.2.3 遗传算法的实例 126
8.3 模拟退火算法 128
8.3.1 模拟退火算法的原理 128
8.3.2 模拟退火算法的步骤 130
8.3.3 模拟退火算法的实例 131
8.4 全局优化求解器汇总 138
8.5 延伸阅读 138
8.6 小结 139
参考文献 139
第9章蚁群算法及其MATLAB实现 140
9.1 蚁群算法的原理 140
9.1.1 蚁群算法的基本思想 140
9.1.2 蚁群算法的数学模型 141
9.1.3 蚁群算法的流程 142
9.2 蚁群算法的MATLAB实现 142
9.2.1 实例背景 142
9.2.2 算法设计步骤 144
9.2.3MATLAB程序实现 144
9.2.4 程序执行结果与分析 147
9.3 算法关键参数的设定 149
9.3.1 参数设定的准则 149
9.3.2 蚂蚁数量 149
9.3.3 信息素因子 151
9.3.4 启发函数因子 151
9.3.5 信息素挥发因子 151
9.3.6 信息素常数 152
9.3.7 最大迭代次数 152
9.3.8 组合参数设计策略 152
9.4 应用实例:最佳旅游方案(苏北赛2011B) 152
9.4.1 问题描述 152
9.4.2 问题的求解和结果 153
9.5 小结 155
参考文献 155
第10章 MATLAB连续模型求解方法 156
10.1MATLAB常规微分方程的求解 156__
10.1.1MATLAB常微分方程的表达方法 156
10.1.2常规微分方程的求解实例 157
10.2ODE家族求解器 157
10.2.1ODE求解器的分类 157
10.2.2ODE求解器的应用实例 158
10.3 专用求解器 159
10.4 小结 162
参考文献 162
第11章 MATLAB评价型模型求解方法 163
11.1 线性加权法 163
11.2 层次分析法(AHP) 166
11.3 小结 167
参考文献 167
第12章 MATLAB机理建模方法 168
12.1 机理建模概述 168
12.2 推导法机理建模 168
12.2.1问题描述 168
12.2.2假设和符号说明 168
12.2.3模型的建立 169
12.2.4模型中参数的求解 169
12.3 元胞自动机———仿真法机理建模 171
12.3.1元胞自动机的定义 171
12.3.2元胞自动机的MATLAB实现 171
12.4 小结 173
参考文献 173
第三篇实践篇
第13章彩票中的数学问题(CUMCM2002B) 177
13.1 问题的提出 177
13.2 问题2模型的建立 179
13.2.1模型假设与符号说明 179
13.2.2模型的准备 179
13.2.3模型的建立 180
13.3 模型的求解 181
13.3.1求解的思路 181
13.3.2MATLAB程序 181
13.3.3程序结果 191
13.4 技巧点评 192
参考文献 193
第14章露天矿卡车调度问题(CUMCM2003B) 194
14.1 问题的提出 194
14.2 基本假设与符号说明 196
14.2.1基本假设 196
14.2.2符号说明 196
14.3 问题的分析及模型的准备 196
14.4 数学模型的建立与求解 198
14.4.1模型的建立 198
14.4.2模型的求解 199
14.5 技巧点评 203
参考文献 203
第15章奥运会商圈规划问题(CUMCM2004A) 204
15.1 问题的描述 204
15.2 基本假设、符号说明及名词约定 204
15.2.1基本假设 204
15.2.2符号说明 205
15.2.3名词约定 205
15.3 问题的分析与模型的准备 205
15.3.1基本思路 206
15.3.2基本数学表达式的构建 206
15.4 设置MS网点数学模型的建立与求解 207
15.4.1模型的建立 207
15.4.2模型的求解 208
15.5 设置MS网点理论体系的建立210
15.6 商区布局规划的数学模型 212
15.6.1模型的建立 212
15.6.2模型的求解 212
15.7 模型的评价及使用说明 217
15.8 技巧点评 217
参考文献 218
第16章交巡警服务平台的设置与调度问题(CUMCM2011B) 219
16.1 问题的提出与分析 219
16.2 基本假设 219
16.3 问题1模型的建立与求解 220
16.3.1 交巡警服务平台管辖范围分配 220
16.3.2交巡警的调度 223
16.3.3最佳新增交巡警服务平台的设置 224
16.4 问题2模型的建立和求解 231
16.5 模型的评价与改进 231
16.6 技巧点评 231
参考文献 231
第17章葡萄酒的评价问题(CUMCM2012A) 232
17.1 问题的提出 232
17.2 问题1模型的建立与求解 232
17.2.1问题1的分析 232
17.2.2差异显著性评判 233
17.2.3评价结果稳定性 236
17.3 问题2模型的建立与求解 238
17.3.1问题2的基本假设和分析 238
17.3.2葡萄酒质量分级 239
17.3.3葡萄酒理化指标分级 244
17.3.4两种分级结果的分析 249
17.4 问题3模型分析 249
17.5 问题4模型分析 249
17.6 论文点评 249
参考文献 250
第18章出租车补贴方案优化问题(CUMCM2015B) 251
18.1 问题描述 251
18.2 问题分析 251
18.3 模型假设与符号说明 252
18.4 问题1模型的建立与求解 252
18.4.1指标的确立 252
18.4.2里程利用率理想值的确定 253
18.4.3供求比率理想值的确定 254
18.4.4供求匹配模型的建立 255
18.4.5模型求解方法 256
18.4.6模型求解结果与分析 260
18.5 问题2模型的建立与求解 261
18.5.1模型准备 261
18.5.2缓解程度判断模型的建立 263
18.5.3模型求解及结果分析 265
18.6 问题3模型的建立与求解 266
18.6.1分区域动态实时补贴模型的建立 266
18.6.2模型求解及结果分析 267
18.7 模型的评价、改进及推广 269
参考文献 270
第19章开放小区对道路通行影响的问题(CUMCM2016) 271
19.1 问题重述 272
19.2 问题分析 272
19.3 模型假设与符号说明 273
19.3.1假设内容 273
19.3.2假设可行性 273
19.3.3符号说明 274
19.4 模型的建立与求解 274
19.4.1问题1模型的建立与求解 274
19.4.2问题2模型的建立与求解 277
19.4.3问题3模型的建立与求解 279
19.4.4问题4 293
19.5 模型评价与改进 293
参考文献 294
第四篇赛后重研究篇
第20章 MATLAB基于模型的产品开发流程 297
20.1Simulink简介 297
20.2Simulink建模实例 298
20.2.1Simulink建模方法 298
20.2.2锂电池建模的实现 298
20.3 在Simulink中使用MATLAB数据和算法 303
20.4 基于模型设计的思想 304
20.5 小结 305
第五篇经验篇
第21章数学建模参赛经验 309
21.1 如何准备数学建模竞赛 309
21.2 数学建模队员应该如何学习MATLAB 310
21.3 如何才能在数学建模竞赛中取得好成绩 312
21.4 数学建模竞赛中的项目管理和时间管理 313
21.5 一种非常实用的数学建模方法:目标建模法 315
21.6 延伸阅读:MATLAB在高校的授权模式 316
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

老实说，市面上打着“实战”旗号的建模书籍太多了，但真正能让人把学到的知识点转化成生产力的却凤毛麟角。这本书的厉害之处，就在于它对代码实现的深度和广度把控得恰到好处。它没有堆砌那些花里胡哨、脱离实际应用的代码块，而是专注于那些真正能解决问题的核心算法实现。我特别喜欢书中对不同类型建模任务（比如预测、评价、优化等）的处理思路的对比分析。比如，在时间序列分析那章，作者没有仅仅停留在讲解某个特定函数的用法，而是深入剖析了为什么在这个特定场景下选择ARIMA模型比简单的线性回归更合理，并且展示了如何用MATLAB的专业工具箱高效地完成模型的拟合与检验。这种深入一层的讲解，极大地拓宽了我的建模视野，让我明白了“选择正确的工具比精通所有工具更重要”。而且，书中对结果的可视化处理也极其到位，清晰明了的图表展示，不仅便于自我检查模型的合理性，在后续的报告撰写中也成为了我得分的亮点。这套书让我明白，数学建模的最终目的不是做出复杂的模型，而是做出能被清晰解释和有效应用的方案，而这本书正是这样培养读者的思维体系的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套支持体系，是我认为它能够在众多同类书籍中脱颖而出的另一个重要法宝。对于我们搞技术学习的来说，书本知识的更新速度和实际操作中的疑难解答是至关重要的。我发现这本书在这方面做得非常出色，提供了非常便利的交流平台。这意味着，在我在尝试复现书中的案例，或者将书中学到的方法应用到我自己的课题中遇到一些版本兼容性问题或者逻辑卡点时，我不是孤立无援的。我可以在那个平台上快速地找到和我一样在使用这本书的同行，甚至能得到更资深的解答。这种即时的反馈机制，极大地加速了我的学习进程，避免了因为一个小小的技术障碍而搁置整个学习计划。而且，书中提到的程序源码的免费获取，也省去了我们大量时间去重新敲代码和排查低级错误，可以直接将精力集中在理解算法思想和模型构建的巧妙之处上。这种“软性”的服务和支持，让这本教材的实用价值得到了最大化的延伸，它不是一本读完就束之高阁的书，而是一个伴随我整个建模生涯的活的资源库。

评分☆☆☆☆☆

这本《MATLAB数学建模方法与实践(第3版)》绝对是我在数学建模学习路上的“神助攻”！我记得我刚开始接触建模时，面对那些复杂的数学公式和庞大的数据处理任务，简直手足无措。网上零散的教程东拼西凑，看得我头都大了，根本找不到一个系统、连贯的学习路径。直到我发现了这本书，才真正找到了方向。它的讲解风格非常务实，不是那种高高在上的理论说教，而是紧密结合实际案例，手把手地教你如何用MATLAB去解决现实世界中的问题。比如，书中对某类优化问题的分析，清晰地展示了从问题抽象、模型建立到算法选择和代码实现的完整流程，每一步的逻辑推导都非常严谨，但又不会让初学者感到晦涩难懂。我尤其欣赏它对“实践”二字的重视，大量的工程背景案例，让我深刻体会到数学工具在解决实际工程难题时的强大威力。每次写完一个模型，我都会回头对照书中的讲解，去复盘和优化自己的思路，这种螺旋上升的学习过程，效率简直不要太高。可以说，这本书不仅仅是一本工具书，更像是一位耐心的、经验丰富的导师，在我迷茫时指明方向，在我遇到瓶颈时提供思路。对我而言，它已经远远超出了教科书的范畴，更像是我的建模“工具箱”里最核心的那几件利器。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的最直接的好处，就是建立起了一种系统性的问题解决框架。在学习过程中，我最大的困惑是如何将一个现实中语焉不详的问题，准确地“翻译”成数学语言。很多教材只告诉你结论，却不告诉你如何跨越这一“翻译”的鸿沟。而这本《MATLAB数学建模方法与实践》的价值就在于它对建模全过程的拆解极为细腻。它不是简单地罗列模型公式，而是将重点放在了“模型假设的合理性检验”、“参数估计的敏感性分析”以及“模型失效的边界条件”等关键环节。举个例子，书中对一个传染病模型的讨论，不仅展示了如何求解微分方程，更重要的是探讨了在不同社会干预力度下，模型参数的变化对预测结果的巨大影响，这种对模型鲁棒性的关注，是传统理论学习中极少涉及的深度。这让我明白，一个好的模型，不仅要能解出来，更重要的是要能经受住现实世界中各种不确定性的考验。这种思维上的升华，让我从一个“会用MATLAB解题的人”，逐渐蜕变成一个“能独立构建和评估复杂系统模型的人”。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对排版和阅读体验有偏执要求的人，这也是我选择这本书的重要原因之一。现在很多技术书籍为了追求信息量，搞得像一本“砖头”，密密麻麻的文字和代码混在一起，看久了眼睛疼，思维也容易混乱。这本书的装帧设计和排版简直是业界良心。双色印刷的设计，将正文和代码、重点公式进行了明确的区分，这种视觉上的层次感极大地降低了阅读的疲劳度。在处理复杂公式和算法流程图时，布局清晰，重点突出，让人可以非常流畅地跟随作者的思路走下去，不会因为找不到关键信息而卡壳。更重要的是，这种精良的印刷质量，保证了即使是反复翻阅，那些重要的图表和代码也不会模糊不清。对于我们这些需要长期参考的工具书来说，这种对细节的打磨是体现作者和出版方专业态度的重要指标。阅读体验的提升，间接也提高了我的学习效率，因为我能更专注于内容本身，而不是与糟糕的排版作斗争。这真的体现了“匠心”二字，细节决定成败，在这本书上体现得淋漓尽致。

评分☆☆☆☆☆

有一定理论，代码很详细，唯一不足是没有对分析结果的解释…

评分☆☆☆☆☆

我问过队友他们也基本上看过卓金武的书，感觉不知道是不是出版比较近，豆瓣上都没收录????，这大概是我编辑的第一条豆瓣书目了。我发现里面有收录我以前参加国赛时候做过的题目，好亲切…… （后来没有看完，也不怎么用到）

评分☆☆☆☆☆

有一定理论，代码很详细，唯一不足是没有对分析结果的解释…

评分☆☆☆☆☆

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