圖解資料結構 × 演算法：運用 C++ 結合 ChatGPT 輔助驗證及寫程式 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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胡昭民

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資料結構
演算法
C++
ChatGPT
程式設計
圖解
學習
入門
計算機科學
程式驗證

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具体描述

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◇

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　　ChatGPT 生成程式碼

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　　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

圖解資料結構 × 演算法：高效能程式設計的基石與未來實踐本書旨在為讀者提供一套全面且深入的資料結構與演算法學習指南，專注於奠定紮實的計算思維基礎，並引領讀者探索現代軟體開發中，如何運用這些核心概念來設計和優化高效能的程式碼。我們不將重點放在特定工具的教學，而是著重於理解問題背後的數學原理、邏輯結構以及在不同應用場景下的權衡取捨。核心理念：從抽象到具象的思維轉化資料結構與演算法是計算機科學的靈魂。它們不僅是考試的內容，更是區分普通程式設計師與優秀架構師的關鍵。本書的核心教學理念是「將抽象概念具體化」。我們深信，唯有透過視覺化的輔助和清晰的邏輯推導，才能真正掌握這些複雜的機制。第一部分：資料結構的基石——結構化思維的建立本部分將系統性地介紹構成現代軟體系統的各種基本資料組織方式。每一種結構的介紹都遵循一致的模式：首先闡述其設計哲學（為什麼需要這種結構？它解決了什麼問題？），接著深入探討其底層實現細節（如記憶體佈局、指針操作），最後分析其在時間複雜度與空間複雜度上的優勢與限制。陣列與鏈結串列的深度剖析：不僅比較兩者的存取效率，更探討動態陣列（如向量）背後記憶體重新分配的開銷。對於鏈結串列，我們將詳細解析單向、雙向及循環結構的實現，以及它們在迭代與插入/刪除操作中的精妙平衡。堆疊與佇列的邏輯應用：著重於「先進先出 (FIFO)」與「後進先出 (LIFO)」的原理，並展示它們在函式呼叫堆疊管理、表達式求值（如中綴轉後綴）和任務調度中的關鍵作用。雜湊（Hashing）的藝術：探討雜湊函數的設計原則，如何最小化碰撞（Collision）的發生。深入講解開放定址法與鏈結法等衝突解決策略，理解其在常數時間存取背後的機率學基礎。樹結構的層級世界：從最基礎的二元樹開始，逐步過渡到平衡搜尋樹（如 AVL 樹與紅黑樹）。平衡樹的介紹將側重於旋轉（Rotation）操作如何維持樹的效率。此外，我們將探討 B 樹和 B+ 樹在資料庫索引結構中的重要性，理解它們如何優化磁碟 I/O。圖結構的網路思維：圖是模擬現實世界複雜關係的最佳模型。本書將詳細介紹鄰接矩陣與鄰接串列的選擇標準，並區分有向圖與無向圖、有權圖與無權圖的處理方式。第二部分：演算法的引擎——效率與優化的實踐有了穩固的資料結構基礎，接下來的重點將轉向「如何操作這些數據」以解決實際問題。本部分聚焦於高效能演算法的設計範式、分析方法及關鍵應用。時間複雜度的嚴謹分析：強調大 O 符號 (Big O Notation) 的精確含義，區分 O(n)、O(n log n)、O(n^2) 等級別的實際效能差異。引入 Θ (Theta) 和 Ω (Omega) 符號，提供對演算法性能的上下界完整描述。排序演算法的進化史：系統性比較簡單的選擇、插入、氣泡排序，到高效能的合併排序 (Merge Sort) 和快速排序 (Quick Sort)。特別針對快速排序中的「基準點選擇 (Pivot Selection)」對最差情況的影響進行詳盡的案例分析。搜尋技術的效率極限：深入探討二分搜尋法的應用前提（有序性）與效率保障。對於圖結構中的搜尋，則專注於廣度優先搜尋 (BFS) 和深度優先搜尋 (DFS) 在不同任務中的適用性。貪婪法 (Greedy Algorithms)：講解貪婪選擇性質與最佳子結構的判斷標準。透過活動選擇問題和霍夫曼編碼 (Huffman Coding) 等經典範例，展示其在局部最優解通往全局最優解路徑上的應用。動態規劃 (Dynamic Programming, DP)：這是本書中對邏輯思維要求最高的章節之一。我們將拆解 DP 的兩大核心特徵——重疊子問題與最佳子結構，並通過最長共同子序列、背包問題 (Knapsack Problem) 等範例，指導讀者如何建立遞歸關係式並優化為迭代解法，避免冗餘計算。圖演算法的實戰應用：涵蓋最短路徑問題，包括迪克斯特拉 (Dijkstra's) 演算法在非負權圖上的應用，以及 Bellman-Ford 演算法處理負權邊的機制。同時介紹最小生成樹 (MST) 的 Kruskal 演算法與 Prim 演算法的區別與選擇依據。第三部分：效能優化與高級主題為使讀者能夠應對現代軟體的複雜性，本部分將探討進階的主題，強調如何將理論知識轉化為可部署的高效能程式碼。遞迴與尾遞迴的優化：分析遞迴函式在系統層面的開銷，並探討如何透過迭代或尾呼叫優化技術來提升執行效率和避免堆疊溢出。資料結構的空間優化：討論如何使用位元操作（Bit Manipulation）來更緊湊地儲存資訊，例如使用位元陣列（Bit Array）來高效表示集合的成員關係。記憶體分配與垃圾回收的機制初探：雖然不深入操作系統細節，但會解釋動態記憶體分配（Heap）的機制，以及不同資料結構在記憶體中的存取模式如何影響程式的整體快取命中率（Cache Locality）。本書的結構設計嚴謹，力求讓讀者在學習每一個新概念時，都能清晰地看到其在計算機科學演進歷史中的定位，以及它在解決真實世界計算挑戰時所展現的優雅與力量。我們相信，掌握這些基礎，才能在面對未來任何新的技術浪潮時，依然能保持清晰的、高效的程式設計能力。

图书目录

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

图书序言

ISBN：9786263336810
規格：平裝 / 520頁 / 17 x 23 x 2.34 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> C/C++

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是抓人眼球，那个结合了代码符号和抽象图形的构图，一下子就让人感受到内容的前沿性。作为一名正在努力从理论走向实践的编程学习者，我对这种“图解”形式的书籍一直抱有好感，因为枯燥的数据结构和算法概念，光靠文字描述常常让人摸不着头脑，比如理解指针的复杂跳转或者递归的深度遍历，没有直观的视觉辅助，效率实在太低。我尤其期待它在可视化方面能做到多深入，能否用动画或者流程图的形式清晰地展示每一步操作，比如二叉搜索树的平衡过程，或者哈希冲突的解决机制。如果书中的图例不仅是静态的示意图，还能配上某种交互式的说明（哪怕只是文字描述中的引导），那无疑会极大地降低学习曲线。我对这个领域的热情很高，但过去总是在晦涩的教材前望而却步，希望这本书能真正成为我啃下这块硬骨头的利器，让那些曾经让我头疼不已的算法概念，变得像看电影一样清晰明了。

评分☆☆☆☆☆

我是一名偏向实战的项目开发者，对于“教学相长”的理念非常看重。理论知识固然重要，但若不能转化为实际解决问题的能力，终究是空中楼阁。因此，我非常看重这本书在案例和练习方面的设计。理想状态下，这本书不应该仅仅停留在讲解标准算法（如排序、查找）的复杂度分析，更应该涉及一些实际工程中经常遇到的问题场景，例如如何设计一个缓存淘汰策略（LRU Cache的实现），或者如何高效地处理日志流中的数据聚合。如果书中能提供一些复杂的、贴近工业界需求的挑战性题目，并且指导我们如何运用书中所学的 C++ 知识和 ChatGPT 辅助来攻克它们，那无疑会大大提升这本书的实战价值。我希望它能教会我如何“思考”而不是仅仅“记忆”算法的步骤。

评分☆☆☆☆☆

从我过去接触的几本数据结构教材来看，代码的实现往往是学习的难点和分水岭。很多书要么理论讲得天花乱坠，代码却晦涩难懂，要么代码实现过于简化，忽略了实际应用中的边界条件和性能考量。这本书既然选择了 C++ 作为载体，想必是对内存管理和性能优化有着一定的侧重。我希望能看到它在 C++ 特性上的运用，比如模板（Templates）在泛型数据结构实现中的应用，或者 STL 容器在底层算法中的巧妙替换。更重要的是，我对章节间的逻辑衔接非常关注。数据结构的学习往往需要循序渐进，从线性结构到非线性结构，再到图论，每一步的过渡都应当是自然且有机的。如果作者能构建一个由浅入深、层层递进的学习路径，让读者能够切实感受到知识体系的搭建过程，而不是零散的知识点堆砌，那这本书的功力就真正体现出来了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的副标题中提到了“运用 C++ 结合 ChatGPT 辅助验证及写程式”，这无疑是当代技术书籍中最具时代精神的一个亮点。坦白说，如今学习编程，不再是闭门造车，如何有效地利用 AI 工具进行代码辅助和概念验证，已经成为一项必备技能。我非常好奇作者是如何将这两个看似独立的要素——扎实的基础数据结构理论与前沿的生成式AI技术——巧妙地融合在一起的。是教我们如何用自然语言向 ChatGPT 提问，从而快速生成特定算法的骨架代码？还是更进一步，引导读者利用 AI 来调试和优化我们自己手写的 C++ 实现？如果这本书能提供一些实用的“Prompt 工程”技巧，专门针对算法和数据结构的学习场景，那它的价值将远远超越一本传统的教材。它不仅仅是教你怎么做，更是在教你如何“借助外力”更高效地学习和验证，这才是现代程序员应该掌握的核心竞争力所在。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对编程学习工具迭代非常敏感的用户，这本书将 ChatGPT 纳入辅助工具的定位，让我产生了浓厚的兴趣。我的疑问在于，这种辅助验证的“深度”如何界定？是作者提供的某个特定提示词（Prompt）能生成一段完整的 C++ 实现，还是更侧重于利用 AI 来解释那些难以理解的底层细节？我希望它能教会我如何审视 AI 生成的代码，如何识别其中可能存在的陷阱或性能瓶颈，从而真正提升我自己的判断力，而不是沦为 AI 的代码搬运工。毕竟，数据结构和算法的核心魅力在于其背后的数学逻辑和设计哲学，如果这本书能引导我们透过 C++ 代码和 AI 生成结果的表象，直达这些核心思想，那它就不仅仅是一本技术工具书，更是一本关于如何高效学习计算思维的指南。