演算法 (1版)

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書名：演算法 (Levitin：Introduction to the Design and Analysis of Algorithms, 2/e) 作者：莊承翃(Levitin 2/E) 出版社：高立 出版日期：2009/04/01 ISBN：9789864125555 內容簡介 本書主要著重於那些隱藏在演算法設計和分析背後的主要觀念。 在書中分別分析非遞迴演算法和遞迴演算法兩種方法之效率。 第二章中特別介紹演算法實證分析以及演算法之可視化。 書中有系統地為讀者精心設計一些問題，希望引起讀者的注意與更進一步的思考。 每一章結束時都會對本章最重要的概念和結論做一個總結。 本書包含大約600道習題，並且都附有提示。其中，謎題類的習題均以特殊的圖示加以標註。 本書的創新是引入了一些數值演算法的內容，這些演算法也包含在相同的通用框架之中。 目錄 第一章 緒　論 第二章 演算法效率分析的基本原則 第三章 暴力法 第四章 分解征服法 第五章 縮減征服法 第六章　轉換征服法 第七章　時空取捨法 第八章　動態規劃 第九章　貪婪法 第十章　反覆改進 第十一章　演算法能力的極限 第十二章　超越演算法能力的極限 結　語 附錄A　演算法分析的實用公式 附錄B　遞迴關係之簡明教學 習題提示 索　引

圖解資料結構 × 演算法：運用 Python 結合 ChatGPT 輔助驗證及寫程式(暢銷回饋版) (2版)

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【簡介】 資料結構必備好書，暢銷回饋中！ AI 再進化！ 使用 ChatGPT 高效率生成 Python 程式碼 資料結構是電腦科學領域中一門極為重要的基礎課程，對於從事資訊相關工作的專業人員而言，它具有不可忽視的價值。無論是在學術考試還是實際應用中，對資料結構的深入理解都至關重要。然而，對初學者而言，理解資料結構中的理論和演算法可能會帶來困難和挫折感。 本書的獨特之處在於使用豐富的圖例解釋相對複雜的理論，並以簡潔明瞭的方式詮釋資料結構理論。從基礎的概念開始，逐步使用 Python 語言解釋陣列、堆疊、鏈結串列、佇列、樹狀結構、圖形、排序、搜尋等重要主題。附錄中整理了資料結構相關的專有名詞，並提供了重要演算法的介紹和實作範例。 本書以簡潔有力、邏輯清晰的方式優化文句表達，並特別收集了大量習題，以確保讀者掌握各章節的學習成果。演算法節點盡量使用 Python 程式碼展示，而非虛擬碼形式。此外，本書還會展示由 ChatGPT 生成的程式碼。我們相信，ChatGPT 生成的程式碼具有簡潔性和精簡性，並能夠提供更好的解決方案。 ◇特別提供◇ —————————————————— ChatGPT 生成程式碼 —————————————————— 可與人工編寫程式碼相互比較作為參考！ ｜本書範例程式碼檔案，請至博碩官網下載｜ 本書特色 ☑ 完整的內容結構和清晰的邏輯，豐富的圖例解說提高可讀性 ☑ 使用 Python 語言實作資料結構理論，並透過範例程式碼深入解析 ☑ 參閱國家考試題型設計難易適中的習題，立即檢驗學習效果 ☑ 附錄彙整出資料結構相關的專有名詞，方便查詢加深學習印象 ☑ 增加「ChatGPT 解決觀點」欄位，幫助理解提高學習效率 資料結構必備好書，暢銷回饋中！ 本書以簡潔有力、邏輯清晰、圖例豐富的方式詮釋資料結構理論，並特別收集了大量習題，以確保讀者掌握各章節的學習成果。演算法節點盡量使用 Python 程式碼展示，而非虛擬碼形式。此外，本書還會展示由 ChatGPT 生成的程式碼。我們相信，ChatGPT 生成的程式碼具有簡潔性和精簡性，並能夠提供更好的解決方案。 【目錄】 Chapter 0　ChatGPT 與 Python 程式設計黃金 入門課 0-1 認識聊天機器人 0-1-1 聊天機器人的種類 0-2 ChatGPT 初體驗 0-2-1 註冊免費 ChatGPT 帳號 0-2-2 更換新的機器人 0-2-3 登出 ChatGPT 0-3 使用 ChatGPT 寫 Python 程式 0-3-1 利用 ChatGPT AI 撰寫 Python 程式 0-3-2 複製 ChatGPT 幫忙寫的程式碼 0-3-3 ChatGPT AI 程式與人工撰寫程式的比較 0-4 ChatGPT AI Python 程式範例集 0-4-1 使用 Pygame 遊戲套件繪製多媒體圖案 0-4-2 以內建模組及模擬大樂透的開獎程式 0-4-3 建立四個主功能表的視窗應用程式 0-4-4 演算法的應用：寫一支迷宮問題的解決方案 0-4-5 海龜繪圖法繪製兩款精美的圖形 0-5 課堂上學不到的 ChatGPT 使用秘訣 0-5-1 能記錄對話內容 0-5-2 專業問題可事先安排人物設定腳本 0-5-3 目前只回答 2021 年前 0-5-4 善用英文及 Google 翻譯工具 0-5-5 熟悉重要指令 0-5-6 充份利用其它網站的 ChatGPT 相關資源 0-6 利用 ChatGPT 輕鬆開發 AI 小遊戲 0-6-1 請 ChatGPT 自我推薦以 Python 實作的小遊戲 0-6-2 猜數字遊戲 0-6-3 OX 井字遊戲 0-6-4 猜拳遊戲 0-6-5 牌面比大小遊戲 Chapter 1　資料結構與演算法入門 1-1 資料結構的定義 1-1-1 資料與資訊 1-1-2 資料的特性 1-1-3 資料結構的應用 1-2 演算法 1-2-1 演算法的條件 1-2-2 演算法的表現方式 1-3 常見演算法簡介 1-3-1 分治法 1-3-2 貪心法 1-3-3 枚舉法 1-3-4 巴斯卡三角形演算法 1-3-5 質數求解演算法 1-4 演算法效能分析 1-4-1 Big-oh 1-4-2 Ω(omega) 1-4-3 θ(theta) Chapter 2　陣列結構 2-1 線性串列簡介 2-1-1 儲存結構簡介 2-2 認識陣列 2-2-1 二維陣列 2-2-2 三維陣列 2-2-3 n維陣列 2-3 矩陣 2-3-1 矩陣相加 2-3-2 矩陣相乘 2-3-3 轉置矩陣 2-3-4 稀疏矩陣 2-3-5 上三角形矩陣 2-3-6 下三角形矩陣 2-3-7 帶狀矩陣 2-4 陣列與多項式 2-4-1 認識多項式 Chapter 3　串列結構 3-1 單向串列 3-1-1 建立單向串列 3-1-2 走訪單向串列 3-1-3 單向串列插入新節點 3-1-4 單向串列刪除節點 3-1-5 單向串列的反轉 3-1-6 單向串列的連結功能 3-1-7 多項式串列表示法 3-2 環狀串列 3-2-1 環狀串列的建立與走訪 3-2-2 環狀串列插入新節點 3-2-3 環狀串列刪除節點 3-2-4 環狀串列的連結 3-2-5 環狀串列與稀疏矩陣表示法 3-3 雙向串列 3-3-1 雙向串列建立與走訪 3-3-2 雙向串列加入新節點 3-3-3 雙向串列刪除節點 Chapter 4　堆疊 4-1 堆疊簡介 4-1-1 陣列實作堆疊 4-1-2 串列實作堆疊 4-2 堆疊的應用 4-2-1 遞迴演算法 4-2-2 動態規劃演算法 4-2-3 河內塔問題 4-2-4 回溯法-老鼠走迷宮 4-2-5 八皇后問題 4-3 算術運算式的表示法 4-3-1 中序轉為前序與後序 4-3-2 前序與後序轉為中序 4-3-3 中序表示法求值 4-3-4 前序法的求值運算 4-3-5 後序法的求值運算 Chapter 5　佇列 5-1 認識佇列 5-1-1 佇列的工作運算 5-1-2 佇列的應用 5-1-3 陣列實作佇列 5-1-4 串列實作佇列 5-2 環狀佇列、雙向佇列與優先佇列 5-2-1 環狀佇列 5-2-2 雙向佇列 5-2-3 優先佇列 Chapter 6　樹狀結構 6-1 樹的基本觀念 6-1-1 樹專有名詞簡介 6-2 二元樹簡介 6-2-1 二元樹的定義 6-2-2 特殊二元樹簡介 6-3 二元樹的儲存方式 6-3-1 一維陣列表示法 6-3-2 串列表示法 6-4 二元樹走訪 6-4-1 中序走訪 6-4-2 後序走訪 6-4-3 前序走訪 6-4-4 二元樹節點的插入與刪除 6-4-5 二元運算樹 6-5 引線二元樹 6-5-1 二元樹轉為引線二元樹 6-6 樹的二元樹表示法 6-6-1 樹化為二元樹 6-6-2 二元樹轉換成樹 6-6-3 樹林化為二元樹 6-6-4 二元樹轉換成樹林 6-6-5 樹與樹林的走訪 6-6-6 決定唯一二元樹 6-7 最佳化二元搜尋樹 6-7-1 延伸二元樹 6-7-2 霍夫曼樹 6-8 平衡樹 6-8-1 平衡樹的定義 6-9 進階樹狀結構的應用 6-9-1 決策樹 6-9-2 B樹 6-9-3 二元空間分割樹（BSP） 6-9-4 四元樹 / 八元樹 Chapter 7　圖形結構 7-1 圖形簡介 7-1-1 尤拉環與尤拉鏈 7-1-2 圖形的定義 7-1-3 無向圖形 7-1-4 有向圖形 7-2 圖形的資料表示法 7-2-1 相鄰矩陣法 7-2-2 相鄰串列法 7-2-3 相鄰複合串列法 7-2-4 索引表格法 7-3 圖形的走訪 7-3-1 先深後廣法 7-3-2 先廣後深搜尋法 7-4 擴張樹 7-4-1 DFS擴張樹及BFS擴張樹 7-4-2 最小花費擴張樹 7-4-3 Kruskal演算法 7-4-4 Prim演算法 7-5 圖形最短路徑 7-5-1 單點對全部頂點 7-5-2 兩兩頂點間的最短路徑 7-5-3 A* 演算法 7-6 AOV網路與拓樸排序 7-6-1 拓樸序列簡介 7-7 AOE網路 7-7-1 臨界路徑 Chapter 8　排序演算法 8-1 認識排序 8-1-1 排序的分類 8-1-2 排序演算法分析 8-2 內部排序法 8-2-1 氣泡排序法 8-2-2 雞尾酒排序法 8-2-3 選擇排序法 8-2-4 插入排序法 8-2-5 謝耳排序法 8-2-6 合併排序法 8-2-7 快速排序法 8-2-8 堆積排序法 8-2-9 基數排序法 Chapter 9　搜尋演算法與雜湊函數 9-1 常見搜尋演算法 9-1-1 循序搜尋法 9-1-2 二分搜尋法 9-1-3 內插搜尋法 9-1-4 費氏搜尋法 9-2 雜湊搜尋法 9-2-1 雜湊法簡介 9-3 常用的雜湊函數 9-3-1 除法 9-3-2 中間平方法 9-3-3 折疊法 9-3-4 數位分析法 9-4 碰撞與溢位問題的處理 9-4-1 線性探測法 9-4-2 平方探測法 9-4-3 再雜湊法 9-4-4 鏈結串列法 附錄A　資料結構專有名詞索引

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【簡介】 本書編寫主要目的是希望結合「運算思維與程式設計」課題，介紹「資料結構」的基本概念，並進行Python程式實作，以深化電腦應用與程式設計能力。編寫的對象，適合對於「資訊科技」領域具有興趣的普高/技高或大專學生，同時也適合產業界的研發工程師或創客玩家等。 本書採用主題介紹方式，強調循序漸進、由淺入深。除了介紹「資料結構」的理論基礎之外，同時搭配Python程式實作，強調理論與實務的緊密結合，實現「做中學」的學習理念，期望協助您快速入門。 【目錄】 Chapter 01 介紹 1.1 引言 1.2 運算思維 1.3 電腦科學領域 1.4 資料型態的種類 1.5 資料結構的定義 1.6 資料與資訊 Chapter 02 時間複雜度 2.1 基本概念 2.2 函數的分類與排序 2.3 漸近表示法 2.4 演算法的時間複雜度 Chapter 03 Python 資料結構 3.1 基本概念 3.2 串列 3.3 元組 3.4 集合 3.5 字典 Chapter 04 陣列 4.1 基本概念 4.2 一維陣列 4.3 二維陣列 4.4 時間複雜度 4.5 陣列的應用 4.6 多項式運算 4.7 雞兔同籠 4.8 魔術方塊 4.9 數獨 4.10 n-皇后問題 4.11 騎士巡邏問題 4.12 數位訊號 4.13 數位影像 4.14 股價趨勢圖 Chapter 05 鏈結串列 5.1 基本概念 5.2 單向鏈結串列 5.3 雙向鏈結串列 5.4 環狀鏈結串列 5.5 時間複雜度 5.6 鏈結串列的應用 5.7 多項式運算 5.8 桶子排序 Chapter 06 堆疊與佇列 6.1 基本概念 6.2 堆疊 6.3 佇列 6.4 環狀佇列 6.5 雙向佇列 6.6 時間複雜度 6.7 堆疊與佇列的應用 6.8 迴文 6.9 迷宮問題 6.10 中序表示式轉後序表示式 Chapter 07 樹狀結構 7.1 基本概念 7.2 樹的專有名詞 7.3 樹的表示法 7.4 二元樹的走訪 7.5 二元搜尋樹 7.6 時間複雜度 7.7 樹狀結構的應用 7.8 二元樹排序 7.9 運算式樹 Chapter 08 堆積與優先佇列 8.1 基本概念 8.2 最大堆積 8.3 最小堆積 8.4 最大優先佇列 8.5 最小優先佇列 8.6 堆積佇列 8.7 時間複雜度 8.8 堆積與優先佇列的應用 8.9 堆積排序 Chapter 09 不相交集合 9.1 基本概念 9.2 不相交集合 9.3 時間複雜度 9.4 不相交集合的應用 9.5 迷宮產生器 9.6 連通元 Chapter 10 雜湊表 10.1 基本概念 10.2 雜湊表 10.3 雜湊表的基本操作 10.4 雜湊表的碰撞問題 10.5 雜湊表的插入 10.6 雜湊表的刪除 10.7 時間複雜度 10.8 雜湊表的應用 Chapter 11 圖形結構 11.1 基本概念 11.2 圖形的定義 11.3 圖形的種類 11.4 圖形表示法 11.5 圖形的專有名詞 11.6 廣度優先搜尋 11.7 深度優先搜尋 11.8 最小生成樹 11.9 最短路徑問題 11.10 歐拉旅途 11.11 哈密頓迴圈 Chapter 12 AVL樹 12.1 基本概念 12.2 AVL樹 12.3 AVL樹的旋轉操作 12.4 AVL樹的插入 12.5 AVL樹的刪除 12.6 時間複雜度 Chapter 13 B-樹 13.1 基本概念 13.2 2-3樹 13.3 2-3-4樹 13.4 時間複雜度 附錄 A A.1 數學基本公式 A.2 ASCII表 A.3 參考文獻

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資料結構：使用Python (1版)

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簡介 常見的資料結構有哪些？陣列(Array)、鏈結串列(Linked List)、堆疊(Stack)、佇列(Queue)、樹(Tree)、圖(Graph)、堆積(Heap)、雜湊表(Hash table)等。 這是一個資料無處不在、訊息快速傳遞的世界。本書以Python程式語言為實作對象，將資料結構的概念與運作以圖像擷取豐富其解說。利用Python程式語言的特色和語法來立體呈現資料結構的內涵，是學習資料結構的最佳工具書。 全書重要主題如下： ●以直白、易懂的Python語言演示敘述、語法和範例 ●範例皆有完整的程式碼，邊做邊學，不只能輕鬆上手，更能提高學習成效 ●使用Python程式語言，詮釋資料結構的多樣性，把理論化繁為簡，讓學習者能全盤掌握 ●圖像解說清晰明朗，配合表格作法條理化資料，步驟皆按部就班，讓程式範例說明立體化，學習者跟上進度就能明確掌握 ●各章節末皆有針對內容的課後習作，包含測驗和實作題型，可自行規劃學習進度，練習或加強學習知識的範疇 期能把握住最嚴謹的態度，輔以最精要的表達方式，降低閱讀壓力，筆者深信本書能讓學習者對資料結構有更多收穫。 目錄 目錄 第一章　Python入門 1.1 Python語言的工作環境 1.2 Python變數與型別 1.3 流程結構 1.4 函式 1.5 物件導向簡介 課後習作 第二章　程式與資料結構 2.1 資料是什麼？ 2.2 資料結構簡介 2.3 演算法 2.4 分析演算法的效能 課後習作 第三章　陣列 3.1 Python的序列型別 3.2 話說陣列 3.3 陣列的維度 3.4 計算陣列的位址 3.5 矩陣 課後習作 第四章　鏈結串列 4.1 單向鏈結串列 4.2 單向鏈結串列的基本操作 4.3 雙向鏈結串列 4.4 環狀鏈結串列 4.5 鍵結串列的應用 課後習作 第五章　堆疊與遞迴 5.1 堆疊 5.2 運算式和堆疊 5.3 遞迴 課後習作 第六章　排隊的智慧—佇列 6.1 認識佇列 6.2 其他常見佇列 6.3 實作佇列—音樂播放器 課後習作 第七章　樹狀結構 7.1 何謂樹？ 7.2 二元樹 7.3 走訪二元樹 7.4 二元搜尋樹 7.5 平衡樹 課後習作 第八章　圖形結構 8.1 認識圖形和其定義 8.2 圖形資料結構 8.3 追蹤圖形 8.4 擴張樹 8.5 最短路徑 課後習作 第九章　有條有理話排序 9.1 排序原理 9.2 基礎排序 9.3 進階排序法 課後習作 第十章　眾裡找它有搜尋 10.1 常見搜尋法 10.2 費氏搜尋法 10.3 雜湊搜尋 10.4 雜湊法的碰撞問題 課後習作