結構方程模式理論與實務：圖解Amos取向（附光碟） (2版)

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【簡介】 ● 最新理論＋精華實務＝立竿見影的學習成效。 ● 深入淺出的解說，融會作者多年授業精華，緊扣國際最新學術趨勢，帶領讀者輕鬆進入專業領域。 ● 蒐集整理實務操作者曾面臨的難題，提出確切解決辦法，指引讀者更有效率的操作途徑。 ● 改版大幅度更新與調整內容，並新增DIF分析流程圖、WinSteps DIF報表分析及SmartPLS與WarpPLS的應用介紹。 ● 隨書附贈光碟：除資料檔外，包含多套Excel VBA增益集與VB程式，以供進行SEM適配函數極小化的試驗與交叉延宕相關的差異性考驗。 　　結構方程模式（SEM）是當代量化研究及測驗編製者的最佳利器與必備知能。目前廣泛應用於社會科學、行為科學及市場行銷等研究領域。SEM的應用軟體Amos，具有圖形操作介面，易學、易懂。本書以此為示範工具，理論與實務交叉佐證，學習與應用效率頗高。 理論上，本書簡介了學習SEM的基本知能：三種量尺的建立方法，徑路分析的追蹤規則，理論模式的辨識性分析，適配函數的極小化過程，各種適配指標的選用、評估與運用上之迷思。本版新增SEM應用上潛藏的困惑，以深入探討SEM應用上之重要啟示與限制。 　　實務上，除了Amos徑路圖操作之基本功外，本書也介紹了SEM在測驗工具上的信效度考驗、差異試題功能（DIF）分析、跨群組與跨時間之測量及結構不變性分析，以及SEM取向的交叉延宕相關分析與SEM中發生多元共線性的症狀和其解決方法。 　　近十年來，國際SEM學術已有長足進步，本書內容緊扣最新相關學術脈動，將是舊雨新知掌握SEM新知能的捷徑。 【目錄】 第1章　圖解Amos徑路圖繪製一點通 一、Amos的圖形操作介面與功能表單 二、Amos主要繪圖工具與點選方法 三、原始資料檔案的製作與連結 四、Amos徑路圖的繪製與變項的命名 五、Amos分析屬性的設定 六、Amos統計分析之執行步驟 七、Amos徑路圖與統計報表的輸出 八、結語 第2章　傳統徑路分析的追蹤規則與SEM參數估計 一、標準化變項追蹤規則：以徑路分析為例 二、標準化隱含相關係數之實例推導 三、未標準化變項追蹤規則：以徑路分析為例 四、未標準化隱含共變數矩陣之實例推導 五、CFA模式隱含共變數矩陣的推導：徑路追蹤 六、CFA隱含共變數矩陣的推導：RAM矩陣運算 七、SEM取向的徑路分析 八、結語 第3章　結構方程模式的理論基礎 一、引言 二、SEM的意義、內涵與基本假設 三、SEM理論模式的界定 四、SEM理論模式的可辨識性 五、SEM模式辨識判斷流程圖 六、SEM模式的參數估計 七、SEM理論模式的應用情境、發展、評鑑與修正之省思 八、最大概似法MLE極小化過程之體驗 九、結語 第4章　SEM模式適配度的評鑑與報告 一、絕對性適配指標 二、增值／相對性適配指標 三、精簡性適配指標 四、影響SEM理論模式適配性之因素 五、樣本多大是大，多小是小 六、SEM理論模式適配度指標之選擇、限制與迷思 七、常用的適配度指標與其適配標準摘要對照表 八、SEM研究報告中必備的資訊 九、結語 第5章　驗證性因素分析理論與量表編製 一、CFA的理論基礎 二、CFA與量表編製原則 三、CFA之三個必要矩陣Λ、Φ與Θ 四、CFA參數估計的直接解 五、量尺不確定性的三種處理方法 六、因素負荷量在不同量尺法間之互換 七、組合信度與抽取變異比 八、建構信度與Cronbach α間的關係 九、CFA在量表編製上的用途 十、結語 第6章　SEM應用上潛藏的困惑 一、卡方考驗結果易受樣本大小的影響，但結構係數的估計卻不受影響 二、結構一致性決定理論模式之適配度 三、測量品質會影響SEM適配度與其結構係數 四、實例解說 五、結語 第7章　一致性與非一致性差異試題功能分析：CFA與MIMIC取向 一、緣起 二、差異試題功能的類型 三、DIF分析的質化分析方法 四、DIF分析的量化分析方法 五、CFA取向DIF分析的實例解說 六、MIMIC取向DIF分析的實例解說 七、結語 第8章　跨群組與跨時間之測量與結構不變性分析 一、測量與結構不變性分析的重要性 二、跨群組分析的理論與考驗步驟 三、跨群組分析的Amos操作方法 四、跨群組測量不變性分析 五、潛在平均數不變性考驗步驟 六、因果結構不變性考驗步驟 七、跨時間測量不變性分析 八、結語 第9章　因果關係探究：SEM取向交叉延宕分析 一、因果關係類型 二、傳統因果關係的探究方法 三、交叉延宕相關分析 四、交叉延宕迴歸分析：觀察變項模式 五、多重指標交叉延宕SEM分析：潛在變項模式 六、交叉延宕SEM分析在實務研究上的應用原則 七、結語 第10章　多元共線性之原因、症狀與解決方法 一、序言 二、多元共線性的定義與種類 三、多元共線性的檢驗方法 四、SEM發生多元共線性的原因與主要症狀 五、傳統迴歸分析中多元共線性的解決方法 六、SEM分析中潛在變項之區辨效度考驗 七、SEM分析中多元共線性的解決方法 八、水平式多元共線性的分析 九、結語 後記 參考書目 中英文索引

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

圖解資料結構 × 演算法：運用C語言（暢銷回饋版） (2版)

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【簡介】 學習資料結構與演算法的好書，暢銷回饋中！ 資料結構是有志從事資訊工作的專業人員，不得不重視的一門基礎課程。對於第一次接觸資料結構課程的初學者來說，過多的內容及不清楚的表達常是造成學習障礙的最主要原因。本書是以C程式語言實作來解說資料結構概念的入門書，內容淺顯易懂，藉由豐富圖例來闡述基本概念，將重要理論、演算法做最意簡言明的詮釋及舉例，同時配合完整的範例程式碼，期能透過實作來熟悉資料結構。因此，這是一本兼具內容及專業的資料結構教學用書。 【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C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 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

圖解資料結構 × 演算法：運用 C++ 結合 ChatGPT 輔助驗證及寫程式 (1版)

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內容簡介 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礎課程角色。無論是資訊、資工、資管、應用數學、電腦科學、或計算機等相關科系，資料結構通常都是必須學習的科目。近年來，甚至包括電機、電子和商學管理等科系也都將其納入選修課程。此外，資料結構在轉學考、研究所考試、以及國家的高、普、特考中也都是必考科目。這表示不論是以應付考試的視角或者是追求資訊科學學問的視角，資料結構都是不可或缺的；特別是對於那些志向投身資訊科學領域的專業人士。 　　對於初次接觸資料結構課程的新手來說，過多的內容以及晦澀難懂的表達方式經常成為學習的主要障礙。這本書以 C++ 程式語言實作為載體，詳細解釋資料結構的基本概念，並透過豐富的圖例來闡釋這些概念。我們致力於以精簡、清晰的方式呈現重要的理論和演算法，同時提供完整的範例程式碼，讓讀者透過實際操作熟悉掌握資料結構的知識。 　　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，以及由 ChatGPT 所產生的程式碼範例，讓讀者能夠比較人工智慧生成的程式碼與傳統方式編寫的程式碼之間的區別，進一步理解人工智慧在資訊科學領域的應用。 　　◇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 C++ 的動態配置變數 3-1-2 動態配置陣列 3-2 單向串列 3-2-1 單向串列的建立與走訪 3-2-2 單向串列插入新節點 3-2-3 單向串列刪除節點 3-2-4 單向串列的反轉與連結 3-2-5 多項式表示法 3-3 環狀串列 3-3-1 環狀串列的插入節點 3-3-2 環狀串列的刪除節點 3-3-3 環狀串列的連結 3-3-4 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 雙向串列插入節點 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 4-1-3 堆疊類別樣板實作 4-2 堆疊的應用 4-2-1 遞迴演算法 4-2-2 費伯那序列 4-2-3 動態規劃演算法 4-2-4 河內塔問題 4-2-5 回溯法 - 老鼠走迷宮 4-2-6 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 陣列實作佇列 5-1-3 串列實作佇列 5-2 佇列的相關應用 5-2-1 環狀佇列 5-3 雙向佇列 5-4 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 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 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

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