本書是一本以 Python 程式語言實作來解說資料結構概念的重要著作。為了方便學習，書中都是完整的程式碼，可以避免片斷學習程式的困擾。內容編排上將較為複雜的理論以圖文並茂的方式解說，並將這些資料結構理論以最簡單的方式表達，加以詮釋。從最基本的資料結構概念開始說明，再以 Python 語言加以詮釋陣列結構、堆疊、鏈結串列、佇列、樹狀、圖形、排序、搜尋等重要觀念。最後在附錄中整理了資料結構相關的專有名詞，並加入一些重要演算好的介紹與實作。
【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
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 Python 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。
具体描述
好的，这是一份关于一本名为《圖解資料結構 × 演算法：運用Python》的图书的详细简介，内容不包含该书的任何具体章节、技术细节或代码示例，旨在全面介绍该领域的重要性、学习路径以及该书可能涵盖的广阔视角。 --- 图书简介：探索计算思维的基石与实践——深入解析数据结构与算法的理论框架与应用前沿 前言：重塑问题解决的思维模式 在飞速发展的数字时代，软件与信息系统构成了现代社会的复杂骨架。无论是支撑万亿级交易的金融平台、处理海量信息的搜索引擎，还是驱动未来决策的人工智能模型，其效率与性能的根源，都深植于两个核心概念：数据结构（Data Structures）与算法（Algorithms）。它们是计算机科学的基石，是衡量一个工程师解决复杂问题能力的关键标尺。 本书旨在引导读者超越单纯的编程语法层面，深入理解并掌握这些构建高效、健壮系统的核心思想。我们相信，真正的编程能力并非在于记住多少函数的调用方式，而在于能否在面对一个新问题时，准确地选择和设计出最适合的组织数据的方式，并设计出运行效率最高的处理流程。 第一部分：数据组织的艺术——结构化思维的建立 数据结构是关于如何高效、合乎逻辑地组织和存储信息的方法论。信息在不同的使用场景下，对存储结构有着截然不同的要求。例如，需要快速查找的场景与需要频繁插入删除的场景，其最优选择必然不同。 本部分将从最基础的元素开始，构建起读者对数据组织范式的清晰认知。我们将探讨线性结构在不同约束条件下的演变，从最简单、最直观的序列排列，到更强调存取效率的链式管理。线性结构的学习，不仅是学习数组和链表本身，更是理解在内存连续性与动态扩展性之间进行权衡的艺术。 随后，我们将迈入非线性结构的世界。这些结构设计用于模拟现实世界中更复杂的关系网络，如层级关系、网状关联等。理解树形结构，意味着掌握了如何构建层次化的信息管理系统，这对文件系统、XML解析乃至编译器的设计都至关重要。而图论——作为描述任意复杂关系的最通用模型——其内在的逻辑和遍历机制，是理解社交网络、路径规划和依赖关系分析的钥匙。掌握这些结构，就是掌握了如何将现实世界的复杂性，映射到机器可操作的精确模型中去。 第二部分：指令的精妙——算法设计与分析 如果说数据结构是“骨架”，那么算法就是赋予这个骨架生命的“血液”。算法是为解决特定问题而设计的一系列明确的指令和步骤。然而，一套“正确”的算法远非“足够”，它必须是“高效”的。 本部分将系统地剖析算法的性能评估体系。我们不仅需要知道一个算法能否得出正确答案，更需要量化地评估它在时间（Time Complexity）和空间（Space Complexity）上的消耗。引入渐近分析（如大O表示法），为我们提供了一种超越特定硬件限制，对算法效率进行科学比较的通用语言。这种分析能力是区分初级和高级工程师的重要标志。 算法的设计思想是解决问题的核心策略。我们将深入探索分治法（Divide and Conquer）的优雅性，理解动态规划（Dynamic Programming）如何通过避免重复计算来实现最优解，并考察贪心算法（Greedy Algorithms）在特定问题上取得局部最优并推导出全局最优的有效性。这些设计范式是解决优化问题的通用工具箱。 此外，搜索与排序是算法应用中最基础也最频繁的领域。对不同排序算法（如插入、选择、合并、快速排序等）的内在机制和效率差异的深入理解，能帮助我们在实际应用中避免性能陷阱。同理，高效的搜索策略，无论是在静态列表还是在动态图结构中，都是快速获取信息的前提。 第三部分：实践的桥梁——理论向应用的转化 理论知识的价值，最终体现在其能否有效地指导实践。本部分着眼于如何将抽象的数据结构与算法概念，转化为可执行、可维护的工程代码。 我们强调的并非简单的代码实现，而是范式选择。例如，在处理实时日志流时，如何根据输入速率和查询需求，选择合适的队列或缓冲区结构；在设计一个需要快速响应用户请求的系统时，如何权衡哈希表的平均查找速度与最坏情况下的性能退化。 更进一步，我们将讨论算法在特定应用领域中的高级应用。例如，在处理大规模数据集时，如何设计出能够适应内存限制的外排序机制；在网络路由或资源调度问题中，如何运用图算法来寻找最优路径或分配方案。这些实践案例，是将抽象知识点与真实世界挑战相结合的关键步骤。 结语：持续学习的驱动力 数据结构与算法是计算科学的“内功心法”，其重要性不会随着技术的迭代而减弱，只会随着问题的复杂化而愈发凸显。掌握它们，意味着拥有了一套强大的、可迁移的思维工具，能使你在面对任何新兴技术栈时，都能迅速地抓住其效率的核心痛点。 本书的目标是构建一座坚实的桥梁，连接严谨的理论体系与贴近工程实践的应用场景，激发读者对计算效率的深刻洞察力，培养出卓越的问题解决能力。它不仅仅是一本关于“如何做”的书，更是一本关于“为何这样更好”的哲学指南。
著者信息
图书目录
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
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
图书序言
- ISBN：9786263331839
- 規格：平裝 / 496頁 / 17 x 23 x 2.48 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
- 出版地：台灣
- 本書分類：電腦資訊> 程式設計/APP開發> Python
图书试读
用户评价
评分
以一個資深程式開發者的角度來看，市面上絕大多數的資料結構書籍，幾乎都是圍繞著 C++ 或 Java 來展開的，這點長期以來一直是台灣許多教育訓練上的痛點。當你習慣了 Python 那種高階、富有表達力的語言特性後，再回頭去看那些需要手動管理記憶體或語法冗長的語言，很容易就產生排斥感。所以，當我看到這本「圖解資料結構 × 演算法」選擇以 Python 為主軸時，我幾乎是毫不猶豫地就想收藏。它成功地將資料結構這種偏底層的知識，用一種非常「現代」的方式呈現出來。更棒的是，書中並沒有因為使用 Python 就犧牲了演算法的嚴謹性，它還是非常到位地處理了像堆疊（Stack）、佇列（Queue）的底層概念。對於想從腳本語言使用者進階到架構設計師的朋友來說，這本書提供了一個非常平順的過渡橋樑，不會讓你因為語言轉換而卡關。
评分這本關於資料結構與演算法的書，光是書名就給人一種很親切的感覺。「圖解」這兩個字，尤其對我這種常常在看書看到頭昏腦脹的讀者來說，簡直是救星。我記得以前唸書時，教科書上的圖文總是寫得太過學術化，常常要花好大力氣才能把那個抽象的概念在腦袋裡轉成一個具體的畫面。但是，這本書的排版和插圖設計，真的讓我耳目一新。它不是那種硬梆梆的教科書，更像是一個很有耐心的老師，一步一步帶著你走過那些複雜的流程。我特別喜歡它在解釋指標（pointer）或是遞迴（recursion）這些魔王級觀念時的處理方式，比起單純的文字描述，那些視覺化的輔助真的讓理解速度快上好幾倍。而且，它選用的程式語言是 Python，這點對很多想入門程式設計的台灣讀者來說非常加分，因為 Python 的語法簡潔易懂，不會一開始就被一堆分號和括號搞得暈頭轉向。整體來說，這本書的設計哲學非常貼近初學者的需求，讓人覺得學習這些本來很枯燥的主題，其實可以很有趣、很流暢。
评分我發現很多學習資料結構的資源，往往過度專注於最基礎的陣列和鏈結串列，然後在提到樹或圖的章節時就草草帶過，導致讀者在面對實際的複雜問題時，像是圖的遍歷或是最短路徑計算時，還是感到手足無措。然而，這本「圖解資料結構 × 演算法」在處理到進階主題時，展現出了令人驚喜的深度和廣度。它對圖論的講解非常到位，從基礎的 DFS/BFS 到更進階的拓樸排序和最小生成樹，都有著清晰的圖示輔助。對於台灣的 IT 產業，很多時候我們需要的不是只需要會寫 CRUD 的工程師，而是能理解系統瓶頸在哪裡的架構師。這本書正是朝這個目標在努力，它不只教你如何實作演算法，更讓你理解演算法背後的數學邏輯和工程權衡。它培養的不是只會寫程式碼的工人，而是懂得思考的工程師，這對於職涯發展絕對是長遠有益的投資。
评分我最近剛換工作，進入一家對演算法要求比較嚴格的公司，坦白說，脫離學校課堂很久，很多東西都快還給教授了。這次為了惡補，找了幾本坊間的書籍來看，但說實話，很多書的實戰應用性對我來說還是有點遠。這本書的厲害之處，就在於它不只是停留在理論的講解，它很注重「為什麼要學這個」以及「在真實世界中怎麼用」。例如，當它講到雜湊表（Hash Table）的時候，不只是畫出那個資料結構的樣子，還會連結到資料庫索引或是快取（Cache）的實際運作原理。這種學以致用的感覺，讓我覺得讀起來很有動力。對於我們這些已經有一點工作經驗的人來說，能夠快速將理論和實務經驗串聯起來，是書籍價值最大的體現。書中對於不同演算法的時間複雜度和空間複雜度分析，也做得非常紮實，但依舊保持了清晰的邏輯，不會讓人覺得是在背誦公式，而是理解背後的取捨哲學。
评分這本書的裝幀和設計感確實讓人眼睛一亮，畢竟學技術的書常常給人一種很「理工」的刻板印象，但這本的編排風格卻很像是一本精美的設計指南。封面設計的選色和字體搭配，給人一種清新、現代的感受，這或許也是它「圖解」精神的一種延伸吧。我個人非常在乎閱讀體驗，如果一本書厚得像磚頭，內容又塞得密密麻麻，光是翻開它都需要心理準備。但這本的紙質和留白處理得宜，即使是長篇幅的閱讀也不容易感到疲勞。特別是那些複雜的排序演算法，例如快速排序或合併排序的過程，作者非常細心地將每一步的狀態變化都獨立成圖，再配上簡潔的註解，讓讀者不需要來回跳著看好幾次就能完全掌握。這種對讀者體驗的重視，讓這本書在眾多技術書籍中脫穎而出，不只是內容紮實，連外在的形式都充滿了誠意。
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