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【簡介】 AI助攻!搭配ChatGPT學習效率加倍! ★提供用書教師相關的教學資源★ 【資料結構】(Data Structures)是資訊科學領域中的基礎課程,多數資訊相關科系的研究所入學考試會將之列入考科,而諸如高考三級、地方特考、司法特考、鐵路考試中的資訊類別考試亦會將之列入考科,因此選擇一本觀念正確、條理清晰且掌握命題趨勢的書籍是很重要的。 本書以實例演練為導向,漸進式的學習架構,詳盡解說各種資料結構,期能帶領讀者了解其中的精髓,進而具備開發大型程式的功力。此外,為了因應未來報考資訊相關科系的研究所或準備國家考試,本書精選題型多元的考題,並融入相關章節、隨堂練習與學習評量,建議讀者勤加練習。 AI助攻 *使用【ChatGPT】輔助學習資料結構,例如查詢理論與實作、上傳圖片解題、出題練習、撰寫程式、優化與除錯、與其它程式語言互相轉換等,這些技巧大多不限定於ChatGPT,也可以靈活運用在【Microsoft Copilot】、【Google Gemini】等AI助理。 *本書是以C語言進行實作,讀者可以自行使用ChatGPT轉換成Python、C++、C#、Java等程式語言。 *ChatGPT相關內容統一放在本書最後一章,希望讀者以學會資料結構為主,而使用ChatGPT為輔,同時不會干擾到學習或上課的節奏。 考題觀摩 收錄研究所入學考試與資訊類別國家考試的精選考題,增加實例演練經驗,提升即戰力。 【目錄】 第 1 章 導論 1-1 認識資料結構 1-2 認識演算法 1-3 程式的效能分析 第 2 章 陣列 2-1 認識陣列 2-2 陣列的運算 2-3 陣列的定址方式 2-4 陣列的應用 2-5 字串 第 3 章 鏈結串列 3-1 單向鏈結串列 3-2 雙向鏈結串列 3-3 鏈結串列的應用 第 4 章 堆疊 4-1 認識堆疊 4-2 堆疊的實作 4-3 堆疊的應用 第 5 章 佇列 5-1 認識佇列 5-2 佇列的實作 5-3 雙向佇列 第 6 章 樹狀結構 6-1 認識樹 6-2 二元樹 6-3 二元樹的運算 6-4 二元搜尋樹 6-5 運算式樹 6-6 霍夫曼樹 6-7 樹林 6-8 集合 第 7 章 圖形 7-1 認識圖形 7-2 圖形的表示方式 7-3 圖形的基本運算 7-4 最小成本擴張樹 7-5 最短路徑 7-6 拓樸排序 第 8 章 排序 8-1 認識排序 8-2 選擇排序 8-3 插入排序 8-4 氣泡排序 8-5 謝耳排序 8-6 快速排序 8-7 合併排序 8-8 基數排序 8-9 二元樹排序 8-10 堆積排序 第 9 章 搜尋 9-1 循序搜尋 9-2 二元搜尋 9-3 內插搜尋 9-4 雜湊法 第 10 章 樹狀搜尋結構 10-1 AVL 樹 10-2 2-3 樹 10-3 2-3-4 樹 10-4 B 樹 第 11 章 資料結構×ChatGPT 11-1 開始使用ChatGPT 11-2 查詢資料結構的理論與實作 11-3 上傳圖片解題 11-4 出題練習 11-5 撰寫程式、修正、優化與除錯 11-6 與其它程式語言互相轉換
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【簡介】 想知道微軟創辦人比爾蓋茲在大學時,找到哪種新解法來回覆教授所提的煎餅排序問題?以及為什麼〝Go To〞敘述,居然會〝有害〞結構化的程式設計? 新版書特別增加與課程相關,又饒富趣味的科學家軼聞趣事,並以淺顯易懂的文字及詳細的圖解編撰。 全書安排許多範例解說,著重於建立正確的觀念,每章皆附有完整可執行的程式實例,方便讀者驗證所學理論。 程式簡潔,且註解詳細,使程式易於閱讀。篇幅不但精簡扼要,解說安排更是完善,讓學習更有效率。 【目錄】 1 導論 2 陣列 (Array) 3 鏈結串列 (Linked list) 4 堆疊 (Stack) 5 佇列 (Queue) 6 樹狀結構 (Tree) 7 圖形結構 (Graph) 8 排序 (Sorting) 9 搜尋 (Searching)