行銷管理:創新與挑戰 (6版)

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行銷管理：創新與挑戰 ISBN13：9789865492786 出版社：雙葉書廊 作者：張國雄 裝訂／頁數：平裝／400頁 規格：26cm*19cm*1.5cm (高/寬/厚) 版次：6 出版日：2023/06/01 內容簡介 行銷5.0是最新的行銷趨勢，結合了行銷3.0（以人為本）與行銷4.0（數位科技行銷），採用智慧的MarTech（行銷科技）來提升整個顧客旅程的價值，是科技與人性融合的一種全方位行銷。 本書主要特色是以行銷5.0為核心，理論與實務並重。在理論方面，本書除專章介紹晚近流行之行銷主題（數位行銷、關係行銷及服務行銷）外，並加入行銷理論的相關文獻。在行銷實務上，本書提供豐富的行銷案例，讓讀者得以培養寬廣之行銷視野。 一、多元BOX輔助教學與學習 章首專欄：各章開頭「行銷人員的挑戰」，敘述行銷人員可能面臨到的挑戰，為各章作開場白，點出各章所要探討的相關問題。 各章專欄：「行銷典範、行銷創新、全球視野」等專欄，援引了國內外具代表性的行銷個案，可與該章介紹的理論與內容相互印證。 章末專欄：「理論與實務對話」為該章主題內容進行總結性之討論與練習，以培養分析整合能力、創新能力及問題解決能力。 二、多樣化題型幫助學習 章末單元「問題與討論」：包括選擇題、思考題及報告題等，以提升讀者的問題分析、歸納報告能力，並了解自己的學習情況。 目錄 PART 1 行銷概論 CHAPTER 1 行銷的本質 行銷人員的挑戰 ONE BOY 衝鋒衣 1.1 行銷的核心概念 1.2 什麼是行銷 1.3 誰需要從事行銷 1.4 行銷管理哲學的演進 1.5 顧客價值、滿意度與忠誠度 全球視野 蝦皮成為全球最佳電商品牌的祕密 行銷創新 日出茶太進駐法國羅浮宮 理論探索 行銷 5.0 行銷創新 海底撈的服務創新模式 理論與實務對話 老協珍的佛跳牆與即飲補品 CHAPTER 2 策略行銷規劃 行銷人員的挑戰 八方雲集的策略規劃 2.1 策略規劃的概述 2.2 公司層次的策略規劃 2.3 事業部層次的策略規劃 2.4 行銷功能層次的策略規劃 行銷典範 六角公司的願景與組織文化 行銷創新 Away 行李箱的創新模式 行銷創新 美國中式速食龍頭熊貓快餐 理論與實務對話 瓦城收購樂子 PART 2 購買行為分析與市場區隔 CHAPTER 3 行銷研究 行銷人員的挑戰 電玩遊戲市場面臨衰退 3.1 行銷研究的概述 3.2 行銷研究的程序 3.3 抽樣方法 3.4 問卷調查 全球視野 可口可樂行銷研究失敗 全球視野 全球手機需求明顯下降 行銷典範 啤酒與尿布 行銷創新 線上學習平台課程銷售破億 行銷創新 Google 地圖熱搜全球前十 全球視野 疫情期間來臺旅客消費及動向調查 理論與實務對話 女性 outlet 刷卡單筆金額高於男性 CHAPTER 4 購買行為分析 行銷人員的挑戰 國人報復性消費 4.1 消費者購買決策模式 4.2 消費者購買決策類型 4.3 影響消費者購買行為的因素 4.4 消費者購後行為反應 4.5 組織市場的特性 4.6 組織購買的類型 理論探索 理性行為理論與計畫行為理論 理論探索 置入性行銷 行銷典範 報復性消費國內信用卡年增率創新高 理論與實務對話 臺中築間、嗑肉石鍋掀展店潮 CHAPTER 5 市場區隔、目標市場與定位 行銷人員的挑戰 路易莎咖啡提供訂閱制 5.1 目標市場行銷 5.2 市場區隔的概述 5.3 市場區隔的基礎 5.4 市場區隔的成功要件 5.5 市場區隔策略 5.6 產品定位的概述 行銷創新 星巴克商業模式的創新 行銷創新 怡客咖啡的市場區隔 全球視野 西南航空公司的藍海策略 行銷創新 Zoom 的市場區隔 理論與實務對話 可爾姿女性健身品牌 PART 3 行銷組合策略 CHAPTER 6 產品策略 行銷人員的挑戰 麥當勞素食漢堡 McPlant 6.1 產品的定義 6.2 產品的分類 6.3 產品組合策略 6.4 產品線策略 6.5 新產品開發 6.6 產品生命週期概述 行銷創新 電動車的商業模式 行銷典範 iPhone 15 將有六大獨特功能 理論探索 科技接受模式 理論與實務對話 無人機的產品創新 CHAPTER 7 品牌策略 行銷人員的挑戰 Tesla 品牌價值成長幅度驚人 7.1 品牌的概述 7.2 品牌權益 7.3 品牌決策的程序 7.4 使用誰的品牌 7.5 品牌策略 7.6 品牌管理 行銷典範 中間商的自有品牌 行銷典範 八方雲集的品牌策略 行銷創新 洪瑞珍三明治商標爭議 全球視野 中國無印良品控告日本 MUJI 理論與實務對話 Apple 的品牌價值 CHAPTER 8 行銷通路 行銷人員的挑戰 統一集團收購臺灣家樂福 8.1 行銷通路的概述 8.2 行銷通路的結構類型 8.3 行銷通路系統 8.4 行銷通路的決策 8.5 通路的合作與衝突 行銷典範 歇腳亭的加盟制度 行銷創新 國內銀行縮減分行家數 行銷典範 潛艇堡 SUBWAY 銷售額下滑 理論與實務對話 蝦皮購物店到店服務 CHAPTER 9 零售、商圈與物流管理 行銷人員的挑戰 好市多吸引消費者購物的祕訣 9.1 零售的類型 9.2 商圈的概述 9.3 物流管理的概述 行銷典範 outlet 商場成為百貨新藍海 行銷創新 OK 便利商店的競爭優勢 行銷創新 超商開元宇宙無人商店 行銷創新 臺灣十大必逛人氣夜市 理論與實務對話 全聯收購大潤發 CHAPTER 10 定價策略 行銷人員的挑戰 中國比亞迪電動車漲價 10.1 影響企業定價的因素 10.2 企業定價的方式 10.3 企業定價的調整 10.4 對競爭者掀起價格戰之回應 行銷典範 好市多的定價邏輯 行銷創新 訂閱經濟的定價 理論探索 定價心理學：對比效應 理論探索 定價心理學：沉沒成本 理論與實務對話 特斯拉的降價策略 CHAPTER 11 整合行銷溝通與促銷策略 行銷人員的挑戰 洪瑞珍全新概念店開幕三天免費送 11.1 行銷溝通組合的概述 11.2 行銷溝通的程序 11.3 整合行銷溝通的概述 11.4 促銷策略 行銷創新 折疊手機的代言人 理論探索 推敲可能性模式 行銷焦點 電信公司 iPhone 14 促銷戰 行銷焦點 促銷的法律問題 理論與實務對話 Nike 的健身 APP CHAPTER 12 廣告與人員銷售 行銷人員的挑戰 全球數位廣告 12.1 推式策略及拉式策略 12.2 廣告的類型 12.3 廣告訊息 12.4 廣告代言人 12.5 媒體展露效果 12.6 人員銷售的任務 12.7 銷售人員的薪酬與激勵 行銷焦點 特斯拉廣告不實遭韓國政府罰款 行銷創新 廣告金句獎 行銷創新 布萊德‧彼特擔任 De’Longhi 的代言人 行銷典範 超級業務員的成功心法 理論與實務對話 Netflix 的幽默廣告 ...

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

Deep Learning: 用Python進行深度學習的基礎理論實作 (1版)

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書名：DEEP LEARNING｜用PYTHON進行深度學習的基礎理論實作 出版社：歐萊禮 出版年月：201708 條碼：9789864764846 內容簡介 不走捷徑，幫助您真正搞懂「深度學習」的真義 這是一本與「深度學習」有關的書籍。從入門開始說明，一步一步帶領你瞭解深度學習必須具備的知識。本書可以幫助您了解：深度學習究竟是什麼？有何特色？根據何種原理來運作？ 從零開始，由實做中學習 本書的目標是，盡量避免使用不瞭解內容的「黑盒子」，以基礎的知識為起點，以容易上手的Python撰寫程式，從動手實作的過程中，一步步深入瞭解深度學習。若以車用書籍來比喻這本書的話，這本書並不屬於汽車駕訓教材，而是希望能夠幫助您瞭解車子的原理，而非教您開車的方法。為了瞭解汽車的結構，必須試著打開車子的引擎蓋，將每個零件都拿起來觀察、操作看看。然後盡量用簡單的形狀，篩選出車子的核心部分，就像組合迷你模型般，製作出這台車子。本書的目標，就是透過製作車子的過程，讓你感受到自己實際可以製作出車子，進而熟悉與車子的相關技術。 本書特色： ．利用最少的外部函式庫，使用Python，從零開始實際執行深度學習的程式。 ．說明Python 的用法，讓Python 的初學者也能理解。 ．實際執行Python 的原始碼，同時提供讀者手邊可以進行實驗的學習環境。 ．從簡單的機器學習問題開始，到最後執行精密辨識影像的系統。 ．以淺顯易懂的方式說明深度學習與神經網路理論。 ．針對看似複雜的技術，如誤差反向傳播與卷積運算等，利用實際操作方式說明，幫助理解。 ．介紹在執行深度學習時，有幫助且實用的技巧，包括決定學習率的方法、權重的預設值等。 ．說明Batch Normalization、Dropout、Adam 等最近的趨勢與操作。 ．為什麼深度學習很優秀，為什麼加深層數，就能提高辨識準確度，為什麼隱藏層很重要，仔細說明這些「為什麼」。 ．介紹自動運作、產生影像、強化學習等深度學習的應用範例。 作者介紹 作者簡介 斎藤康毅 1984年生於長崎縣對馬，畢業於東京工業大學工學院，東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。1984年生於長崎縣對馬，畢業於東京工業大學工學院，東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。 目錄 第一章 Python入門 第二章 感知器 第三章 神經網路 第四章 神經網路的學習 第五章 誤差反向傳播法 第六章 與學習有關的技巧 第七章 卷積神經網路 第八章 深度學習 附錄A Softmax-with-Loss層的計算圖 參考文獻

圖解資料結構 × 演算法：運用Python【好評回饋版】 (3版)

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【簡介】 　　感謝讀者，好評回饋中！ 　　本書是一本以 Python 程式語言實作來解說資料結構概念的重要著作。為了方便學習，書中都是完整的程式碼，可以避免片斷學習程式的困擾。內容編排上將較為複雜的理論以圖文並茂的方式解說，並將這些資料結構理論以最簡單的方式表達，加以詮釋。從最基本的資料結構概念開始說明，再以 Python 語言加以詮釋陣列結構、堆疊、鏈結串列、佇列、樹狀、圖形、排序、搜尋等重要觀念。最後在附錄中整理了資料結構相關的專有名詞，並加入一些重要演算好的介紹與實作。 　　【重點主題】 　　◆ 資料結構入門與演算法 　　◆ 陣列結構 / 串列結構 　　◆ 堆疊 / 佇列 　　◆ 樹狀結構 / 圖形結構 　　◆ 排序演算法 　　◆ 搜尋演算法與雜湊函數 　　◆ 資料結構專有名詞 本書特色 　　※內容架構完整，邏輯清楚，採用豐富的圖例來闡述基本觀念及應用，有效提高可讀性。 　　※以 Python 語言實作資料結構中的重要理論，以範例程式說明資料結構的內涵。 　　※強調邊作邊學：提供書中範例完整程式檔，給予最完整的支援，加深學習記憶。 　　※驗收學習成果：參閱國家考試題型，設計難易適中的習題，提供進一步演練。 【目錄】 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

圖解資料結構 × 演算法：運用Python【暢銷回饋版】 (2版)

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【簡介】 　　感謝讀者，暢銷回饋中！ 　　本書是一本以 Python 程式語言實作來解說資料結構概念的重要著作。為了方便學習，書中都是完整的程式碼，可以避免片斷學習程式的困擾。內容編排上將較為複雜的理論以圖文並茂的方式解說，並將這些資料結構理論以最簡單的方式表達，加以詮釋。從最基本的資料結構概念開始說明，再以 Python 語言加以詮釋陣列結構、堆疊、鏈結串列、佇列、樹狀、圖形、排序、搜尋等重要觀念。最後在附錄中整理了資料結構相關的專有名詞，並加入一些重要演算好的介紹與實作。 本書特色 　　※內容架構完整，邏輯清楚，採用豐富的圖例來闡述基本觀念及應用，有效提高可讀性。 　　※以 Python 語言實作資料結構中的重要理論，以範例程式說明資料結構的內涵。 　　※強調邊作邊學：提供書中範例完整程式檔，給予最完整的支援，加深學習記憶。 　　※驗收學習成果：參閱國家考試題型，設計難易適中的習題，提供進一步演練。 　　【重點主題】 　　◆ 資料結構入門與演算法　 　　◆ 陣列結構 / 串列結構 　　◆ 堆疊 / 佇列 　　◆ 樹狀結構 / 圖形結構 　　◆ 排序演算法 　　◆ 搜尋演算法與雜湊函數 　　◆ 資料結構專有名詞  【目錄】 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  

圖解資料結構 × 演算法：運用Python (1版)

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圖解資料結構 × 演算法：運用Python ISBN13：9786263331839 出版社：博碩文化 作者：胡昭民 裝訂／頁數：平裝／496頁 規格：23cm*17cm*2.2cm (高/寬/厚) 版次：1 出版日：2022/07/27 中國圖書分類：電腦系統資料相關處理 內容簡介 本書是一本以 Python 程式語言實作來解說資料結構概念的重要著作。為了方便學習，書中都是完整的程式碼，可以避免片斷學習程式的困擾。內容編排上將較為複雜的理論以圖文並茂的方式解說，並將這些資料結構理論以最簡單的方式表達，加以詮釋。從最基本的資料結構概念開始說明，再以 Python 語言加以詮釋陣列結構、堆疊、鏈結串列、佇列、樹狀、圖形、排序、搜尋等重要觀念。最後在附錄中整理了資料結構相關的專有名詞，並加入一些重要演算好的介紹與實作。 【重點主題】 ◆ 資料結構入門與演算法 ◆ 陣列結構 / 串列結構 ◆ 堆疊 / 佇列 ◆ 樹狀結構 / 圖形結構 ◆ 排序演算法 ◆ 搜尋演算法與雜湊函數 ◆ 資料結構專有名詞 本書特色 ※內容架構完整，邏輯清楚，採用豐富的圖例來闡述基本觀念及應用，有效提高可讀性。 ※以 Python 語言實作資料結構中的重要理論，以範例程式說明資料結構的內涵。 ※強調邊作邊學：提供書中範例完整程式檔，給予最完整的支援，加深學習記憶。 ※驗收學習成果：參閱國家考試題型，設計難易適中的習題，提供進一步演練。     目錄 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

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

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【簡介】 暢銷回饋中！感謝各位讀者支持！ AI 再進化！ 使用 ChatGPT 高效率生成 C 語言程式碼 　　資料結構一直以來都在電腦科學領域扮演著極為重要的基石角色。它不僅是全國各大專院校資訊、資工、資管、應用數學、電腦科學、計算機等資訊相關科系的必修科目，近年來，甚至包括電機、電子和商學管理科系也納入選修課程中。此外，一些轉學考試、研究所入學考試以及國家高、普、特考，資料結構都是必考科目之一。從這些角度來看，無論是從考試的角度，還是對於探索資訊科學領域的熱情，資料結構都是資訊工作者不容忽視的基礎課程。 　　對於初次接觸資料結構課程的新手來說，這門課中涉及的大量理論和演算法可能會讓人感到困惑，甚至產生挫折感。為了協助讀者更迅速地理解資料結構，本書以豐富的圖例呈現基本概念，對重要的理論和演算法進行了簡明扼要的解釋和舉例，同時提供完整的範例程式碼，讓讀者透過實際操作來熟悉資料結構。 　　此外，透過人工智慧的協助，我們能夠更深入地探索資料結構；也因此本書特別設計了作者與 ChatGPT 問答的欄位。儘管是由人工智慧程式生成的，但它們經過了精密的人工審查，並確保其正確性。因此，這種方法有助於提高學習效率，並幫助理解與資料結構相關的問題。 　　◇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C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「向 ChatGPT 提問」、「ChatGPT 解決觀點」欄位，提高學習效率  【目錄】 Chapter 0 ChatGPT 與 C 語言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C語言程式 0-3-1 利用 ChatGPT AI 撰寫C語言程式 0-3-2 複製 ChatGPT 幫忙寫的程式碼 0-3-3 費伯那序列的遞迴程式 0-3-4 利用 ChatGPT AI 撰寫萬年曆 0-4 課堂上學不到的 ChatGPT 使用秘訣 0-4-1 能記錄對話內容 0-4-2 專業問題可事先安排人物設定腳本 0-4-3 目前只回答2021年前 0-4-4 善用英文及 Google 翻譯工具 0-4-5 熟悉重要指令 0-4-6 充份利用其它網站的 ChatGPT 相關資源 Chapter 1 資料結構入門與演算法 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 動態配置記憶體 3-1-1 動態配置變數 3-2 單向串列 3-2-1 建立單向串列 3-2-2 走訪單向串列 3-2-3 單向串列插入新節點 3-2-4 單向串列刪除節點 3-2-5 單向串列的反轉 3-2-6 單向串列的連結 3-2-7 多項式串列表示法 3-3 環狀串列結構 3-3-1 環狀串列的建立與走訪 3-3-2 環狀串列的插入節點 3-3-3 環狀串列的刪除節點 3-3-4 環狀串列的連結 3-3-5 稀疏矩陣的環狀串列表示法 3-4 雙向串列 3-4-1 雙向串列的建立與走訪 3-4-2 雙向串列加入新節點 3-4-3 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 前序表示法求值 4-3-5 後序表示法求值 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 二元樹儲存方式 6-3-1 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 6-9-2 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 擴張樹簡介 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 選擇排序法 8-2-3 插入排序法 8-2-4 謝耳排序法 8-2-5 合併排序法 8-2-6 快速排序法 8-2-7 堆積排序法 8-2-8 基數排序法 8-3 外部排序法 8-3-1 直接合併排序法 8-3-2 k路合併法 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 雜湊函數簡介 9-3 常見雜湊函數 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