英文原版

英文原版的《算法导论》，真的是前端程序员绕不开的一本经典。别看是讲算法的，里头的东西跟咱日常写业务逻辑、优化性能、写排序、做搜索关系都挺大的。像什么插入排序、堆排序，书里不但讲原理，还给了清晰的方法，帮你从时间复杂度到空间占用全都过一遍，搞清楚算法到底好不好用。 书里的插入排序讲得挺接地气，模拟人手理牌的过程，适合初学者。你要是写过原生 JavaScript 排序逻辑，应该会有种“原来是这么回事啊”的感觉。 时间复杂度、空间复杂度的时候，它用的大 O、大Θ、大Ω这些渐近符号说得还挺明白，学会了之后，写算法就不会只靠“感觉快”，而是真的能算出来到底快不快。 而且分治法那块内容我挺喜欢的，像最大子

303页英文原版，英文阅读基础即可阅读。提供项目参考使用。

英文原版的《Redis in Action》挺值得一读的，是你想系统掌握 Redis 的话。这本书分两部分，前半讲概念，后半直接上手干货，节奏蛮清爽。作者 Josiah 不光写得细，还会讲应用场景，像是 Web 性能优化、数据持久化这些，讲得都挺接地气。书里还会带你写点 Lua 脚本做扩展，实战味浓。Redis 的命令、数据结构、主从复制这些点，书里讲得又清楚又实用。，不是那种枯燥讲概念的书，而是从工程师角度出发，讲你实际项目会碰到啥、该咋。如果你用过 Redis 但还没摸透它背后的门道，那这本书挺适合你翻翻的。

英文原版的《高性能 MySQL》是数据库优化界公认的“性能宝典”，内容真挺硬核，讲的也蛮接地气。几位作者都不是纸上谈兵的那种，全是实战出身，写出来的东西能直接拿去项目里用。 MySQL 架构、索引优化这些内容讲得清楚，像是讲InnoDB怎么管理事务、B 树索引怎么提升查询效率，配合图解和例子，读起来不会枯燥。嗯，边看边实践最合适。 性能工具部分我觉得比较有用，EXPLAIN、慢查询日志这些怎么配、怎么用，书里讲得挺细。再加上SQL 优化那一章，真的适合开发中遇到“查询慢得像蜗牛”的情况。 还有主从复制、读写分离、分区表这类提高可扩展性的玩法，写得也比较系统。你要是做高并发的后台系统，这部分内容

英文原版的《MongoDB: The Definitive Guide》，真是 Mongo 相关开发里的一本宝藏书。讲得挺系统，从最基本的文档结构、集合，一路铺开讲到分片、副本集，还有聚合和全文搜索这些高级玩法。逻辑清晰，例子也接地气，适合边看边上手试。书里对模式自由这块讲得蛮透的，比如文档结构怎么灵活设计，哪些地方该用数组嵌套，哪些时候就该拆集合，有指导意义。适合刚开始接触 Mongo，或者想用 Mongo 来做更复杂系统的你。而且这书不光说理论，还教你怎么搭环境，比如下载、装 Mongo、跑mongo命令、用 Shell 操作数据，手把手教，比较友好。你要是对 Node.js 或者 Pyt

英文原版的《Introduction to Data Mining》真的是数据挖掘入门里比较经典的一本。Vipin Kumar 和 Michael Steinbach 写的，结构清晰，重点突出，也不绕。你要是对分类、聚类、关联这些概念还一头雾水，看它准没错。 书里的例子蛮贴地气的，基本不会让你看得头大。尤其是像聚类和异常检测这块，用了不少日常数据场景来讲，容易上手。如果你之前没接触过数据挖掘，也能跟得上节奏。 分类算法讲得细，从决策树到 k 近邻，原理说得透，代码实现也有提示。你可以直接用它的思路在 Python 里撸一遍试试。嗯，还有关联规则挖掘，比如 Apriori 算法，讲得也蛮清楚的，

大数据开发的老朋友——Hadoop的权威指南出到第四版了，Tom White 亲笔，内容厚实。英文原版看着有点费劲？其实还行，技术类的书主要就看你熟不熟那些概念。 Hadoop 的大名估计你早听过了，用来海量数据那是一把好手。HDFS加MapReduce是它的老搭档，配合得贼溜。像大文件切块、多副本分发，全都自动搞定，容错也强。你丢一个节点，它自己补，稳得。 YARN这个调度器挺灵活，接管资源分配那是老本行，支持的不止 MapReduce，连 Spark、Flink 这些新家伙也带得动。还有像Hive、Pig这些组件，算是给不想写 MapReduce 的人开了外挂，用熟了 SQL 就能跑大数据

《HBase实战》是我目前正在学习的一本书，内容十分精彩。

分布式计算的大杀器——Hadoop 的权威指南，第四版英文原版，真心推荐。Tom White 写的，O'Reilly 出的，靠谱。讲得挺系统的，从基础的HDFS、MapReduce到后面的YARN、Hive、HBase、Spark，都有提。部署 Hadoop 环境时总是踩坑？这书从安装、配置到集群管理都写得清楚。比如NameNode和DataNode怎么配，副本机制咋玩，容错是怎么做的，一步一步来，不绕弯。写MapReduce代码没思路？里面用的例子都挺实用，Mapper和Reducer的职责讲得也明白。你写 Java 的，看完能上手；你用 Python，也能靠Hadoop Streaming

希里尔·李伯曼的运筹学第九版英文书，真的是蛮值得推荐的一本经典教材。没有解压密码，下载也方便，适合你拿来打基础或者深入钻研模型算法。书里的内容比较系统，不管是单纯形法还是线性规划，都挺清楚，配套例子也够多，用起来顺手。 线性规划的单纯形法部分还不错，讲得比较细，结合MATLAB或者Python来跑模型也比较容易上手。尤其是你要做一些像“运输问题”、“指派问题”的项目，翻这本书真的挺省心的。 有空你也可以看看几个相关的资料，像MATLAB 运筹学整数规划示例和matlab 程序实现运筹学单纯形法，配合起来用效果更好。要是你还在入门阶段，也推荐你顺手存一份第三版中文书做对照。 如果你经常在做模型推