具体描述
★逾50万次下载量，「Apple年度最佳APP」书籍化！
★随书附赠独家赠品「图形搜寻和排序图解记忆表」
★★ 读再多文字解说都看不懂？没关系，全部画给你看，一次弄懂演算法到底是什么！★★
●直观理解，从基础开始学习，一用就上手的演算法专书！
●全图像化step by step，完整拆解制霸AI时代的演算法精髓！
●详解演算法的奥妙、执行效率、优缺点，活化思维，做出最佳决断！
【专业审订】
成功大学资讯工程系特聘教授兼研发长 谢孙源
【专家学者好评推荐】
李忠谋 国立台湾师范大学资讯工程系教授、国际资讯奥林匹亚竞赛主席
黄建庭 高中资讯科技概论教师
赵坤茂 台湾大学资讯工程学系教授
郑国威 PanSci泛科学总编辑
【高中资讯社团好评推荐】
北一女中资讯研习社
台中一中第35届电脑资讯研究社
台南女中资讯研究社
成功高中电子计算机研习社
建国中学资讯社
高雄女中资讯社
新竹高中软体研究社CSDC
台南一中资讯社
█ 演算法时代来了！
现今我们的世界已离不开演算法，从线上搜寻、社群交友、法院判案、医学诊断、金融运作、大脑决策到人工智慧的未来，越了解演算法，越可能掌控权力，成为时代的赢家。有些演算法对我们有益、有些有用，有些则可能使我们陷入大麻烦，但我们对这些演算法所知极少。
不管用哪种程式语言编写程式，演算法都是不可或缺的，不过如果认为只有学电脑的人才要了解演算法，那就太可惜了。演算法其实是一连串解决问题的逻辑步骤，只要熟悉这些步骤和运用方式，每个人都能设计自己的演算法并应用于各种不同领域。学习演算法正是建构严谨思维和帮助做出最佳判断的训练。
█ 演算法的第一本书，从基础开始学习！
演算法是用以执行计算或完成作业的程序，可以想像成料理食谱，如果做出某种料理的步骤是食谱，那么用电脑解出特定问题的步骤就是演算法了。然而，食谱与演算法的决定性差异，在于演算法非常严谨。相较于食谱有很多概略的描述，演算法的所有步骤都用数学方式表现，没有模煳地带。
本书蒐罗介绍26种基本的演算法和7种资料结构，货真价实完全图解。每一个步骤都以图片和文字详细说明，拆解具体演算过程，逐步建立逻辑概念，轻松进入演算法的世界。
书中解说的演算法范畴包括「排序」、「阵列搜寻」、「图形搜寻」、「安全性演算法」、「分群」，以及「网页排名」等各种广泛使用的基础演算法。不用艰涩的专有名词，步步口语分解，完全没有概念的人也能渐进学习。
著者信息
石田保辉
住在东京的自由业工程师。2011年京都大学研究所硕士课程结业。曾任职于几家新创公司，后独立成为自由业。2016年制作上架以工程师为对象的学习APP「アルゴリズム図鑑」。上架后不到一年即达成全世界50万次下载，获选「Apple 2016年度最佳APP」。
宫崎修一
京都大学学术信息媒体中心（学术情报メディアセンター）副教授。1998年九州大学研究所博士课程结业，博士（工学）。1998年起任京都大学研究所情报学研究科助理教授。2002年开始担任现职。从事演算法和计算复杂性理论的研究，近来钻研近似演算法和线上演算法。主要着作为《图论入门：基础与演算法》（グラフ理论入门 ～基本とアルゴリズム～，2015年，森北出版）。
译者简介
陈彩华
成功大学材料工程系毕，赴日就读国贸，历经业务、施工现场、产业废弃物处理等工作，目前在日本主要从事电脑与IT系统管理工作。
兼职译者，业余马拉松跑者以及重度文字中毒者。译有《图解建筑施工入门》、《楼梯，上上下下的好设计》、《图解建筑物理环境入门》等书。
图书目录
关于APP「アルゴリズム図鑑」（演算法图鑑）
【序章 演算法的基础】
0-1 何谓演算法？
0-2 执行时间的量测方法
【第1章 资料结构】
1-1 何谓资料结构？
1-2 列表
1-3 阵列
1-4 堆叠
1-5 伫列
1-6 杂凑表
1-7 堆积
1-8 二元搜寻树
【第2章 排序】
2-1 何谓排序？
2-2 气泡排序
2-3 选择排序
2-4 插入排序
2-5 堆积排序
2-6 合併排序
2-7 快速排序
【第3章 阵列搜寻】
3-1 线性搜寻
3-2 二元搜寻
【第4章 图形搜寻】
4-1 何谓图形？
4-2 广度优先搜寻
4-3 深度优先搜寻
4-4 贝尔曼―福特演算法
4-5 戴克斯特拉演算法
4-6 A*演算法
【第5章 安全性演算法】
5-1 安全性和演算法
5-2 加密的基础
5-3 杂凑函数
5-4 共用金钥密码系统
5-5 公开金钥密码系统
5-6 混成密码系统
5-7 迪菲―赫尔曼金钥交换
5-8 讯息鑑别码
5-9 数位签章
5-10 数位凭证
【第6章 分群】
6-1 何谓分群？
6-2 k-means演算法
【第7章 其他的演算法】
7-1 辗转相除法
7-2 质数判定法
7-3 网页排名
7-4 河内塔
图书序言
图书试读
用户评价
作為一個對邏輯思考和問題解決抱持高度興趣的業餘愛好者，我一直以來都渴望能更深入地理解那些構成現代科技基石的「演算法」和「資料結構」。無奈市面上的相關書籍，要嘛就是學術性太強，充斥著艱澀的數學公式，讓我望而卻步；要嘛就是過於簡化，流於表面，無法滿足我求知的慾望。直到我遇見了這本《演算法圖鑑》，才算真正找到了一本符合我需求的「敲門磚」。 這本書最吸引我的地方，莫過於它那「全圖解」的特色。過去許多時候，我對某些演算法的理解，都停留在文字敘述的階段，腦海中缺乏具體的畫面感。然而，這本書運用了大量的精美插圖，將抽象的演算法運作流程，像是「迴歸樹」的決策過程、「圖」的遍歷方式、「堆疊」和「佇列」的資料存取機制，都以非常生動、直觀的方式呈現。我看著圖，彷彿能親眼目睹演算法一步一步的執行，這種學習體驗是前所未有的。 更讓我欣喜的是，作者在講解演算法的同時，也沒有忽略「資料結構」的重要性。書中將26種演算法與7種核心資料結構巧妙地結合，讓讀者在學習演算法的同時，也能夠對其底層的資料組織方式有更深刻的認識。例如，在講解「搜尋演算法」時，書中也同時介紹了「陣列」、「鏈結串列」等資料結構，並探討了不同資料結構對搜尋效率的影響。這種系統性的講解，讓我能夠建立起一個更完整、更紮實的知識體系。 此外，本書對「邏輯思考」和「應用」的結合，也讓我受益匪淺。作者不僅僅是介紹演算法和資料結構的原理，更強調了它們在「人工智慧」、「數據分析」等領域中的實際應用。書中舉例的場景，從智慧推薦系統到大數據分析，再到機器學習模型的建立，都讓我了解到這些基礎技術是如何支撐起現代科技的發展。這種將理論與實務結合的方式，不僅讓我對這些技術有了更具體的想像，也啟發了我運用這些思維方式來解決生活中遇到的各種問題。 總而言之，《演算法圖鑑》絕對是一本值得推薦的優秀讀物。它以其豐富的圖解、清晰的原理闡述，以及對應用場景的深入挖掘，成功地將複雜的技術概念變得易於理解。無論你是想入門AI領域，還是想提升自己的邏輯思考能力，這本書都能為你提供一個絕佳的起點，開啟你的探索之旅。
评分這本《演算法圖鑑：26種演算法 + 7種資料結構》的確是為了解決我這個「非本科系」轉職者的痛點而生。我在之前的行銷工作時，常常會聽到「演算法」、「大數據分析」這些詞，但每次聽都霧裡看花，覺得好像很厲害，但又不知道實際操作起來是什麼樣子，更別提要自己去應用了。很多線上課程講的，通常都得先花很多時間建立數學和程式的基礎，對我來說門檻太高了，常常學到一半就放棄。 翻開這本書，我最驚喜的就是它的「圖解」功力。作者真的把每個演算法和資料結構的核心概念，都用非常直觀的圖畫呈現出來。像是像是「二分搜尋法」，書裡用一層一層篩選的圖示，馬上就能理解它的效率在哪；「圖」的各種結構，像是樹狀圖、有向圖、無向圖，也都用不同的箭頭和節點來區分，讓那些原本複雜的概念變得清晰明瞭。 而且，作者並沒有只是羅列演算法，而是把每個演算法的「原理」和「應用」都講得很清楚。例如，他會解釋「線性迴歸」為什麼能用來預測，並且舉例說明在電商平台上如何運用來預測銷售額。這種「從原理到應用」的講解方式，讓我更容易將學到的知識連結到實際工作場景，甚至能開始思考如何應用在我的舊職務上，或者為未來的數據分析工作鋪路。 書中對於資料結構的介紹也相當到位。像是我一直對「雜湊表」感到有點好奇，但又不確定它的實際運作。這本書用一個簡單的「鑰匙」和「鎖」的比喻，加上圖示，就讓我瞬間明白了它的優勢在於快速查詢。這種把難懂的概念，轉化為大家都能理解的語言和圖像，真的是這本書最大的特色。 整體而言，這本書非常適合像我這樣，想要快速建立演算法和資料結構基礎，並且了解它們如何在AI、數據分析領域應用的讀者。它沒有過多艱澀的數學推導，而是著重在概念的理解和實際的應用，讓學習過程更加輕鬆且有效。我認為這本書絕對能幫助我跨出進入數據領域的第一步，並且對未來的工作充滿信心。
评分對於我這種已經工作一段時間，但對新興科技領域（像是AI、大數據）抱有濃厚興趣，卻又苦於找不到合適入門書籍的上班族來說，《演算法圖鑑》簡直是一場及時雨。我一直覺得，要真正理解這些技術，不能只停留在名詞的層面，必須深入了解其背後的邏輯和運作原理。但市面上很多書，不是太過理論化，就是太過簡略，很難讓我真正「懂」。 這本書最讓我讚賞的一點，就是它「圖文並茂」的呈現方式。作者非常擅長將複雜的演算法概念，用生動、具體的圖像來解釋。舉個例子，像是「圖」這種資料結構，書中就用了非常多不同形式的圖來展示，像是表示網路連結的網狀圖、表示層級關係的樹狀圖等等，讓我在腦海中建立起清晰的畫面感。而對於演算法的執行過程，像是「廣度優先搜尋」和「深度優先搜尋」，書裡也透過動態的圖示，清楚地展示了節點的遍歷順序，這對我這種視覺型學習者來說，簡直是福音。 除了圖解，書中對於「原理」的探討也相當到位。作者並未跳過演算法的基礎，而是從最根本的邏輯開始講解，並逐步帶領讀者理解演算法的優缺點，以及為何會在特定情境下表現出色。例如，在介紹「時間複雜度」和「空間複雜度」時，書中也用了圖示和簡單的例子來輔助說明，讓原本可能令人望而生畏的數學概念，變得容易理解。 更棒的是，這本書的應用性非常強。它不只教你演算法，更告訴你這些演算法在實際生活中是如何應用的。從你每天使用的社群媒體的內容推薦，到電商平台的商品搜尋，再到金融領域的風險評估，書中都提供了具體的例子，讓我能夠將學到的知識與周遭的現象連結起來，進而激發更多思考。 總而言之，《演算法圖鑑》是一本極具價值的書籍，它將複雜的演算法和資料結構，以清晰、生動、易於理解的方式呈現出來，並與實際應用緊密結合。對於任何想要深入了解AI、數據分析，培養邏輯思考能力的讀者，我都非常推薦這本書。它絕對能幫助你紮實地打好基礎，並且開啟對這個迷人領域的更深層探索。
评分這本《演算法圖鑑》實在是太貼心了！身為一個在科技業打滾幾年的小資族，每天被各種演算法、大數據折騰，但很多時候都只是「知道有這麼一回事」，真正理解其背後的邏輯和原理，卻總是不得其門而入。市面上有些書寫得太學術，像是直接把課本搬過來，看了就頭昏；有些又太過簡化，根本無法滿足我深入探究的渴望。 直到我看到這本《演算法圖鑑》，天啊！它真的就是我一直在找的那本「橋樑書」。光是那個「圖解」就讓我眼睛一亮，畢竟腦袋裡有畫面，跟光看文字是完全不同的感受。書中把那些抽象的演算法，像是排序、搜尋，甚至是機器學習中常見的決策樹、支持向量機，都用非常生動、淺顯易懂的圖示呈現，就像在看一本武功秘笈，每個招式都有圖有真相，更容易理解其運作的脈絡。 而且，它不只教你「是什麼」，更教你「為什麼」以及「怎麼用」。書裡提到的應用場景，從我們日常生活中常用的推薦系統、影像辨識，到更進階的金融分析、醫療診斷，都跟這些演算法息息相關。這讓我對原本覺得高深莫測的AI、大數據，有了更具體的想像，不再只是雲端飄渺的概念，而是真正能解決問題、改變生活的工具。 最讓我驚喜的是，它還涵蓋了像陣列、鏈結串列、樹、圖這些基礎的資料結構。我一直覺得，要理解演算法，資料結構是根本。這本書把兩者結合，讓我在學習演算法時，也能同時鞏固資料結構的知識，形成一個完整的知識體系。不像有些書，光講演算法，或是光講資料結構，讀完總覺得少了點什麼。 總之，這本書的編排方式、圖文結合的呈現，以及對應用場景的深入剖析，都讓我感受到作者的用心。它讓學習演算法和資料結構不再是枯燥乏味的任務，而是一場充滿樂趣的探索之旅。無論你是想進入AI領域的初學者，還是希望加深對數據科學理解的進階者，我都強烈推薦這本《演算法圖鑑》，它絕對是你不可或缺的學習夥伴。
评分身為一個對AI領域充滿好奇，但又覺得入門困難的社會新鮮人，我一直想找一本能系統性地了解演算法和資料結構的書，同時又不希望它太過學術。市面上的選擇很多，有些是大學教科書等級，我看了就頭痛；有些則是用比較口語化的方式介紹，但又缺乏深度。這本《演算法圖鑑》恰好填補了這個空缺。 首先，它那「全圖解」的訴求，真的打動了我。我發現很多時候，抽象的概念，只要透過視覺化的呈現，理解的門檻就會大大降低。書中對各種演算法的流程，都畫得非常詳細，像是「快速排序」的「分割」和「遞迴」過程，透過圖示一步一步展示，讓我這個初學者也能跟上腳步。而且，不只是演算法，連資料結構的內部運作，例如「二元搜尋樹」的插入與刪出，也都有清晰的圖示說明，讓我對數據的組織和存取方式有了更深的認識。 讓我印象深刻的是，這本書不只介紹「演算法是什麼」，更著重於「為什麼要使用這個演算法」以及「在什麼情境下最適合」。書中列舉了很多真實世界的應用案例，像是「推薦系統」如何運用「關聯規則」來推薦商品，或是「自然語言處理」中「文字情感分析」的原理。這讓我知道，這些理論知識並非空穴來風，而是真真實實地影響著我們的生活。 更重要的是，書中將演算法和資料結構的學習，與AI、數據分析、邏輯思考這些更宏觀的主題結合起來。它讓我知道，學習這些底層的技術，其實是在培養一種解決問題的能力，一種邏輯思考的模式。這對於我這樣剛踏入職場，希望培養核心競爭力的新鮮人來說，是非常重要的啟發。 總結來說，《演算法圖鑑》以其豐富的圖解、清晰的原理闡述，以及貼近實際應用的案例，成功地將複雜的演算法和資料結構變得易於理解。它不僅是一本技術書籍，更是一本培養邏輯思考和解決問題能力的指南。我強烈推薦給所有對AI、數據分析感興趣，並且希望打好基礎的讀者，相信它會為你們打開一扇新的學習之門。
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