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【中文書】 書名:資料結構:使用JAVA 作者:蔡明志 出版社:全華 出版日期:2017/10/13 ISBN:9789864636365 內容簡介 1.圖解範例豐富:本書使用大量範例和圖解,讓讀者能從這些實用範例中,輕鬆了解到資料結構的精髓。 2.內容淺顯易懂:本書內文詳盡充實,作者並以循序漸進的手法和淺顯易懂的文辭,來解說資料結構較艱澀的部分,相信能讓初學者更快進入到資料結構的世界中。 3.隨時自我檢測:豐富的測驗題,讓讀者學習完每個單元後,便能自我檢測是否了解該單元的內容。 ■ 內容簡介 「資料結構」在資訊學科中是一門重要的課程。本書的內容依不同的主題共分為14章,在各章的每一小節中均附有練習題及類似題,旨在讓讀者測試對該小節所談及的內容是否已全盤了解。在各章末有「動動腦時間」,並標註與該題的相關章節。每章的重要主題均附有範例程式加以測試,以期讓讀者對理論能有進一步的認識與了解。 目錄 第一章 演算法分析 1.1 演算法 1.2 Big-O 1.3 動動腦時間 第二章 陣列 2.1 陣列的表示法 2.2 上三角形和下三角形表示法 2.3 多項式表示法 2.4 魔術方陣 2.5 動動腦時間 第三章 堆疊與佇列 3.1 堆疊和佇列基本觀念 3.2 堆疊的加入與刪除 3.3 佇列的加入與刪除 3.4 環狀佇列 3.5 堆疊與佇列的應用 3.6 如何計算後序表示法 3.7 動動腦時間 第四章 鏈結串列 4.1 單向鏈結串列 4.2 環狀串列 4.3 雙向鏈結串列 4.4 鏈結串列之應用 4.5 動動腦時間 第五章 遞 迴 5.1 一些遞迴基本範例 5.2 一個典型的遞迴範例:河內塔 5.3 另一個範例:八個皇后 5.4 何時不要使用遞迴? 5.5 動動腦時間 第六章 樹狀結構 6.1 樹狀結構的一些專有名詞 6.2 二元樹 6.3 二元樹的表示法 6.4 二元樹的追蹤 6.5 引線二元樹 6.6 其他議題 6.7 動動腦時間 第七章 二元搜尋樹 7.1 何謂二元搜尋樹 7.2 二元搜尋樹的加入 7.3 二元搜尋樹的刪除 7.4 動動腦時間 第八章 堆積 8.1 何謂堆積 8.2 何謂min-heap 8.3 min-max heep 8.4 Deap 8.5 動動腦時間 第九章 高度平衡二元搜尋樹 9.1 何謂高度平衡二元搜尋樹 9.2 AVL-tree的加入 9.3 AVL-tree的刪除 9.4 動動腦時間 第十章 2-3tree與2-3-4tree 10.1 2-3 tree 10.2 2-3-4 tree 10.3 動動腦時間 第十一章 B-tree 11.1 m-way搜尋樹 11.2 B-tree 11.3 動動腦時間 第十二章 圖形結構 12.1 圖形的一些專有名詞 12.2 圖形資料結構表示法 12.3 圖形追蹤 12.4 擴展樹 12.5 最短路徑 12.6 拓樸排序 12.7 臨界路徑法 12.8 動動腦時間 第十三章 排序 13.1 氣泡排序 13.2 選擇排序 13.3 插入排序 13.4 合併排序 13.5 快速排序 13.6 堆積排序 13.7 二元樹排序 13.8 謝耳排序 13.9 基數排序 13.10 動動腦時間 第十四章 搜尋 14.1 循序搜尋 14.2 二元搜尋 14.3 雜湊 14.4 動動腦時間
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【簡介】 TDD 不是沒用,是你沒有好好使用 系統越來越大時,可以幫助你將系統維持在一定的整潔度 重點思維 ✔ 不只是要保護功能,更要能夠促進理解 ✔ 在完成功能的同時,也要維持系統品質 ✔ 不需總是預留彈性,但能隨時創造彈性 ✔ 以模式為思考中心,看似不變實則萬變 你很忙,我知道。 從前你說:「寫程式都沒時間了,哪來時間寫測試?」 現在程式都是 AI 在寫,總該有時間寫測試了吧? 你又改說:「AI 寫得這麼快,測試也叫 AI 寫就好呀!」 結果呢?測試一大堆,都測不到真正的問題。改一行壞三個功能、半夜被 Call、看不懂 AI 寫什麼, 省下來的時間都拿去幫 AI Debug 了。 越困難的事,越要簡單做 業務邏輯已經夠複雜了,還要兼顧正確性、可維護性、可擴充性、可讀性? TDD 的長處,正是「面對困難的開發挑戰,用最小、最簡單的步驟前進」。 開發不再是一次解決大問題,而是透過讓一連串簡單的小成功,堆疊出可靠的系統。 不要宗教口號,而要實戰案例 TDD 不是要你寫更多功能,而是用更安全穩定的方式做你原本就在做的事。 TDD 不是口號,也不是宗教,而是一種讓你吃得下飯、睡得著覺,還有餘裕思考的開發節奏。 在本書中,我們要學習的是: 如何用測試保護自己、不是折磨自己 用 TDD 找出真正該改的地方,而不是亂 Refactor 讓團隊從「怕改」變成「敢改」;把「改壞東西」變成「放心重構」 專業推薦 十年前與 Kuma 共事時,他總是在混亂的專案中,堅持先問「為什麼」,再思考「怎麼做」;先寫測試,再寫程式。對他而言,「快」不是目的,「對」才是。多年後,他從專注寫程式的工程師,成長為兼顧品質與團隊的領導者,仍保持對學習與軟體工程的熱情。 在這本書裡,Kuma 以 TDD 展現的不僅是技術,更是一種生活方式——專注於真正重要的事,讓時間回到有價值的選擇上。TDD 不只是工程方法,也是一種誠實面對問題、持續重構自我的態度。 願每位讀者都能在閱讀中,找到屬於自己的 TDD 節奏,並在不斷改進的過程中,成為更喜歡的自己。——ICF 專業認證教練 Enya Liao 在 AI 加速開發的時代,單元測試的重要性不減反增。當 Cursor、Copilot 等工具讓程式生成更快,唯有測試與 TDD,才能確保品質與可持續開發。 Kuma 是我長年認識的 TDD 實戰專家,他以真實專案為例,帶領讀者從實作中體驗測試如何成為設計的安全網與指引。本書不只教你寫測試,更讓你理解:有測試的程式碼,才敢重構;敢重構的系統,才能持續進化。 無論你是初學者或資深工程師,都能從中獲得啟發,重新掌握開發品質,在 AI 時代穩健前行。——Microsoft Regional Director 董大偉 【目錄】 Chapter 1 TDD 1.1 TDD 的操作與起源 1.2 TDD 的運作原理 Chapter 2 Slot 2.1 Slot 簡介 2.2 機率系統(Probability System) Chapter 3 用測項「框」出功能 3.1 第一步:列測項 3.2 第一個失敗的測試:輸! 3.3 用最小的努力通過測試 3.4 重構:移動 Class 至獨立檔案 Chapter 4 逐步「捏」出機率系統的外貌 4.1 用簡單場景「逼」出 Input 與 Output 4.2 加入滾輪(Reels) 4.3 重構:為 Reels 加入領域概念 4.4 當 L2 押中時:注入 Reels 4.5 重構:抽參數以合併相似函數 4.6 重構:隱藏測試中的操作細節 4.7 快速加入 L3:談重構時機 Chapter 5 加入隨機行為:當我們錯估情勢 5.1 先加測試:讓滾輪隨機轉動 5.2 當發現太大步:回到原 Commit 點再來一次 5.3 重整旗鼓:滾輪的控制與檢視 5.4 重構 :消滅 Primitive Obsession,找出領域物件 5.5 加強控制細節:控制每一個 Reel 的轉動 5.6 重構:讓 Reel 各自管理 Index,強化內聚力 5.7 用合約直接驗證部份邏輯 5.8 多型的力量:兼顧隨機性與可控性 Chapter 6 賠率表與算分機制 6.1 多押單中 6.2 多押多中 6.3 賠率表——連線規則 6.4 賠率表——連線長度與 Symbol 6.5 顯示觀景窗 Chapter 7 再談 TDD 7.1 關於 TDD 的迷思 7.2 實戰中的 TDD Chapter 8 免費遊戲:Free Game 8.1 Free Game 的定義與觸發 8.2 Free Game 的進行 8.3 Free Game 的結束 8.4 Retrigger Free Game 8.5 用合約限制呼叫方的行為 Chapter 9 Recovery 與 Memento 9.1 Recovery 簡介 9.2 加入暫存功能 9.3 改寫成 memento 模式 Chapter 10 RTP 與靜態工廠 10.1 RTP 與模擬器 10.2 哎呀,介面出錯啦! 10.3 再戰模擬器 10.4 一如既往地重構 10.5 加入第二個遊戲 Chapter 11 軟體開發與 TDD 11.1 專心錯了嗎:聊心流理論 11.2 兩個諸葛亮:聊 Pair Programming 11.3 高效開發的關鍵:適合且有效的設計 11.4 最後也是最初:TDD、AI 工具,與領域知識
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統計就是這麼輕鬆R:AI幫你寫好資料分析 ISBN13:9786263172333 出版社:五南圖書出版 作者:黃芳銘 裝訂/頁數:平裝/456頁 規格:25.6cm*19cm*2.2cm (高/寬/厚) 版次:1 出版日:2021/10/25 中國圖書分類:統計電子資料處理;統計電腦資料處理 內容簡介 只能跑出統計報表的統計套裝軟體落伍了,讓統計專家以及程式高手帶著您,透過AI來幫您做統計計算、分析與解讀! R語言是進入統計學領域的一把重要鑰匙,本書從基礎開始,一個個步驟帶您領會運用R語言的樂趣。 R 是一種專門為統計分析與資料管理所設計的手稿語言。R 誕生於90 年代初期,由S 語言所轉變而來。它是免付費的公開軟體,可自由下載原始碼,加上十分容易在官方網站找到別人寫好的套件或分析程式碼,因此近年來使用的人越來越多,並且不乏許多專業人士如:風險分析師、研究學者、統計學家等。 本書會從入門的安裝步驟開始,介紹R的資料型態、資料整理、繪圖、推論統計的概念、變異數分析等,幫助讀者打好基礎,讀完您會發現,原來統計就是這麼輕鬆啊! 目錄 序言 1 R 的簡介 1.1 安裝R 1.2 RStudio 1.3 基本的計算 2 R 的資料型態 2.1 基本資料型態 2.2 變項指派 2.3 向量、因素以及列表 2.4 因素向量 2.5 矩陣與資料架構(資料框) 2.6 列表 2.7 資料框 3 資料整理 3.1 安裝與載入tidyverse 套件 3.2 dplyr 套件常用函數 3.3 選擇變項 3.4 篩選觀察值 3.5 新增衍生變數 3.6 依照變數排序觀測值 3.7 聚合變數(總結或概括) 3.8 依照類別變數分組 4 繪圖 4.1 ggplot2 套件繪圖簡介 4.2 基本步驟:用ggplot() 準備畫布 4.3 長條圖 4.4 圓餅圖 4.5 直方圖 4.6 盒鬚圖 4.7 散布圖 4.8 折線圖 4.9 儲存圖片 5 敘述統計 5.1 次數分配 5.2 集中量數 5.3 離散性 5.4 偏態與峰度 5.5 使用套件計算描述統計 6 推論統計的基本概念 6.1 母群與樣本 6.2 假設檢定 6.3 第一類型及第二類型錯誤 6.4 臨界值 6.5 p 值與顯著性 6.6 效果量 6.7 統計檢定力 7 兩個平均數比較 7.1 兩個獨立樣本t 檢定 7.2 相依樣本t 檢定 8 單因子變異數分析 8.1 單因子獨立樣本變異數分析 8.2 單因子相依樣本變異數分析 9 二因子獨立樣本變異數分析 9.1 二因子獨立樣本ANOVA 的假設 9.2 二因子獨立樣本ANOVA 變異數分解 9.3 多重比較 9.4 效果值的計算 9.5 二因子獨立樣本ANOVA 的假定 9.6 二因子獨立樣本ANOVA 實例解說與R 的操作 10 二因子相依樣本變異數分析 10.1 二因子相依樣本ANOVA 的假設 10.2 二因子相依樣本ANOVA 的變異數分解 10.3 單純主要效果檢定與事後比較 10.4 二因子相依樣本ANOVA 的假定 10.5 二因子相依樣本ANOVA 範例與說明 11 二因子混合設計變異數分析 11.1 二因子混合設計ANOVA 的假設 11.2 二因子混合設計ANOVA 的變異來源與F 檢定 11.3 單純主要效果檢定與事後比較 11.4 二因子混合設計ANOVA 的假定 11.6 二因子混合設計ANOVA 實例解說與R 的操作 12 卡方檢定 12.1 適配度檢定 12.2 獨立性檢定 12.3 同質性檢定 12.4 卡方分布 12.5 卡方檢定的假定 12.6 卡方分析的弱點 12.7 類別變項的關連 12.8 效果量 12.9 適配度檢定實例解說與R 操作 12.10 獨立性檢定實例解說與R 操作 12.11 同質性檢定實例解說與R 操作 13 皮爾森相關 13.1 皮爾森r 相關係數的定義與限制 13.2 皮爾森相關的假設 13.3 皮爾森相關假定 13.4 相關的議題與效果量 13.5 皮爾森相關實例解說與R 的操作 13.6 決定係數 14 簡單與多元線性迴歸 14.1 OLS 迴歸 14.2 迴歸線的數學形式 14.3 迴歸模式的顯著性檢定 14.4 OLS 估計法的假定 14.5 R 中lm() 函數的簡介 14.6 簡單線性迴歸的目的與資料要求 14.7 簡單線性迴歸範例與R 操作 14.8 多元線性迴歸範例與R 操作 14.9 迴歸診斷 14.10 模式選擇 15 探索性因素分析 15.1 共同因素模式 15.2 決定因素數目的方法 15.3 因素抽取 15.4 因素轉軸 15.5 EFA 的實例解說與R 的操作 15.6 因素分析APA 報表與結果解釋 16 信度 16.1 α 係數實例解說與R 的操作 16.2 α 係數作為項目分析的議題
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