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圖說演算法:使用Python

出版日期
2021/08/26
閱讀格式
PDF
書籍分類
學科分類
ISBN
9789864348480

本館館藏

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零負擔理解演算法設計技巧
零程式基礎也能快速上手
採高CP值Python語言實作程式

一本輕量級演算法,是您獲得程式設計新技能,提升自我價值的最好投資!

當寫程式成為越來越來普及的課程,讓人人擁有程式設計實作能力,已是各學校資訊教育的首要重點。演算法一直是電腦科學領域非常重要的基礎課程,從程式語言實作的角度,確實是有志從事資訊工作的專業人員,不得不重視的一門基礎理論。
為了讓讀者能以容易理解的方式吸收演算法與基礎資料結構的相關知識,全書使用簡明的圖例介紹最常用演算法的概念,包括:分治法、遞迴法、貪心法、動態規劃法、疊代法、枚舉法、回溯法…等,並應用不同演算法延伸出重要資料結構,例如:陣列、鏈結串列、堆疊、佇列、樹狀結構、圖形、排序、搜尋、雜湊…等。而本次改版亦補強地加入了運算思維的重要觀念與實例演練,並將實戰安全性演算法與人工智慧相關演算法納入,同時搭配Python程式語言舉例實作,是您入門演算法的最佳首選。

本書特色:
✔強化程式設計邏輯:豐富圖例闡述基礎,將演算法做最簡明的詮釋及舉例。
✔演算法最佳首選:配合實作程式碼,將各種演算法應用在程式設計的領域。
✔完善科學領域重點:加入實戰安全性演算法與人工智慧的相關演算法。
✔驗收學習成果:設計難易適中的習題,參閱國家考試題型,提供進一步演練。
  • Chapter1 進入演算法的世界
    • 1-1 大話運算思維
      • 1-1-1 拆解
      • 1-1-2 模式識別
      • 1-1-3 歸納與抽象化
      • 1-1-4 演算法
    • 1-2 運算思維的腦力大賽
      • 1-2-1 線上軟體通關密碼
      • 1-2-2 三分球比賽燈號記錄器
      • 1-2-3 影像字串編碼
      • 1-2-4 電腦繪圖指令實作
      • 1-2-5 炸彈超人遊戲
    • 1-3 生活中到處都是演算法
      • 1-3-1 演算法的條件
      • 1-3-2 時間複雜度O(f(n))
  • Chapter2 地表上最常見經典演算法
    • 2-1 分治演算法
      • 2-1-1 遞迴法
    • 2-2 給我最好,其餘免談的貪心法
    • 2-3 動態規劃法
    • 2-4 疊代法
      • 2-4-1 巴斯卡三角形演算法
    • 2-5 枚舉法
    • 2-6 不對就回頭的回溯法
  • Chapter3 超人氣資料結構簡介
    • 3-1 認識資料結構
      • 3-1-1 資料與資訊
    • 3-2 資料結構的種類
      • 3-2-1 陣列
      • 3-2-2 鏈結串列
      • 3-2-3 堆疊
      • 3-2-4 佇列
    • 3-3 盤根錯節的樹狀結構
      • 3-3-1 樹的基本觀念
      • 3-3-2 二元樹
    • 3-4 學會藏寶圖的密技-圖形簡介
      • 3-4-1 圖形的定義
    • 3-5 雜湊表
  • Chapter4 新手快速學會的最夯排序演算法
    • 4-1 認識排序
    • 4-2 氣泡排序法
    • 4-3 選擇排序法
    • 4-4 插入排序法
    • 4-5 謝耳排序法
    • 4-6 合併排序法
    • 4-7 快速排序法
    • 4-8 基數排序法
  • Chapter5 你必須學的搜尋演算法
    • 5-1 循序搜尋法
    • 5-2 二分搜尋法
    • 5-3 內插搜尋法
    • 5-4 費氏搜尋法
  • Chapter6 全方位應用的陣列與串列演算法
    • 6-1 矩陣演算法與深度學習
      • 6-1-1 矩陣相加演算法
      • 6-1-2 矩陣相乘
      • 6-1-3 轉置矩陣
      • 6-1-4 稀疏矩陣
    • 6-2 陣列與多項式
      • 6-2-1 多項式陣列表示法
    • 6-3 徹底玩轉單向串列演算法
      • 6-3-1 單向鏈結串列的連結
      • 6-3-2 單向串列插入新節點
      • 6-3-3 單向鏈結串列刪除節點
      • 6-3-4 單向鏈結串列的反轉
  • Chapter7 實戰安全性演算法
    • 7-1 輕鬆學會資料加密
      • 7-1-1 對稱鍵值加密系統
      • 7-1-2 非對稱鍵值加密系統與RSA演算法
      • 7-1-3 認證
      • 7-1-4 數位簽章
    • 7-2 一學就懂的雜湊演算法
      • 7-2-1 除法
      • 7-2-2 中間平方法
      • 7-2-3 折疊法
      • 7-2-4 數位分析法
    • 7-3 破解碰撞與溢位處理
      • 7-3-1 線性探測法
      • 7-3-2 平方探測法
      • 7-3-3 再雜湊法
      • 7-3-4 鏈結串列
  • Chapter8 徹底研究堆疊與佇列演算法
    • 8-1 陣列實作堆疊輕鬆學
    • 8-2 鏈結串列實作堆疊
    • 8-3 河內塔演算法
    • 8-4 八皇后演算法
    • 8-5 陣列實作佇列
    • 8-6 鏈結串列實作佇列
    • 8-7 雙向佇列
    • 8-8 優先佇列
  • Chapter9 超圖解的樹狀演算法
    • 9-1 陣列實作二元樹
    • 9-2 鏈結串列實作二元樹
    • 9-3 二元樹走訪的入門捷徑
    • 9-4 二元樹節點搜尋
    • 9-5 二元樹節點插入
    • 9-6 二元樹節點刪除
    • 9-7 堆積樹排序法
    • 9-8 延伸二元樹入門
    • 9-9 霍夫曼樹特訓班
    • 9-10 平衡樹
    • 9-11 決策樹的智慧
  • Chapter10 圖形演算法的秘密
    • 10-1 圖形簡介
      • 10-1-1 尤拉環與尤拉鏈
      • 10-1-2 圖形的定義
      • 10-1-3 無向圖形
      • 10-1-4 有向圖形
    • 10-2 圖形的資料表示法
      • 10-2-1 相鄰矩陣法
      • 10-2-2 相鄰串列法
      • 10-2-3 相鄰複合串列法
      • 10-2-4 索引表格法
    • 10-3 圖形的走訪
      • 10-3-1 先深後廣走訪法
      • 10-3-2 先廣後深搜尋法
    • 10-4 最小花費擴張樹(MST)
      • 10-4-1 Prim演算法
      • 10-4-2 Kruskal演算法
    • 10-5 圖形最短路徑法
      • 10-5-1 Dijkstra演算法與A*演算法
      • 10-5-2 Floyd演算法
  • Chapter11 AI高手鐵了心都要學的神級演算法
    • 11-1 機器學習簡介
      • 11-1-1 監督式學習演算法
      • 11-1-2 半監督式學習演算法
      • 11-1-3 非監督式學習與K-平均演算法
      • 11-1-4 增強式學習演算法
    • 11-2 認識深度學習
      • 11-2-1 類神經網路演算法
      • 11-2-2 卷積神經網路(CNN)演算法
      • 11-2-3 遞迴神經網路(RNN)演算法
  • 出版地 臺灣
  • 語言 繁體中文

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