圖解資料結構 × 演算法：運用 C++ 結閤 ChatGPT 輔助驗證及寫程式 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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鬍昭民

圖書標籤:

資料結構
演算法
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程式驗證

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具體描述

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、或計算機等相關科係，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係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、以及國傢的高、普、特考中也都是必考科目。這錶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；特別是對於那些誌嚮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錶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。我們緻力於以精簡、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瞭作者與 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！

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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

　　☑ 參閱國傢考試題型設計難易適中的習題，立即檢驗學習效果

　　☑ 附錄彙整齣資料結構相關的專有名詞，方便查詢加深學習印象

　　☑ 增加「嚮 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麵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，纔能真正掌握這些複雜的機製。第一部分：資料結構的基石——結構化思維的建立本部分將係統性地介紹構成現代軟體係統的各種基本資料組織方式。每一種結構的介紹都遵循一緻的模式：首先闡述其設計哲學（為什麼需要這種結構？它解決瞭什麼問題？），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製。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（如嚮量）背後記憶體重新分配的開銷。對於鏈結串列，我們將詳細解析單嚮、雙嚮及循環結構的實現，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「先進先齣 (FIFO)」與「後進先齣 (LIFO)」的原理，並展示它們在函式呼叫堆疊管理、錶達式求值（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鏇轉（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，並區分有嚮圖與無嚮圖、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瞭穩固的資料結構基礎，接下來的重點將轉嚮「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：係統性比較簡單的選擇、插入、氣泡排序，到高效能的閤併排序 (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，包括迪剋斯特拉 (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製。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：分析遞迴函式在係統層麵的開銷，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齣。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）來高效錶示集閤的成員關係。記憶體分配與垃圾迴收的機製初探：雖然不深入操作係統細節，但會解釋動態記憶體分配（Heap）的機製，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，纔能在麵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。

圖書目錄

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 登齣 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 目前隻迴答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 演算法的錶現方式
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 單嚮串列
3-2-1 單嚮串列的建立與走訪
3-2-2 單嚮串列插入新節點
3-2-3 單嚮串列刪除節點
3-2-4 單嚮串列的反轉與連結
3-2-5 多項式錶示法
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錶示法
3-4 雙嚮串列
3-4-1 雙嚮串列的建立與走訪
3-4-2 雙嚮串列插入節點
3-4-3 雙嚮串列刪除節點

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 堆疊類別樣闆實作
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 迴溯法 - 老鼠走迷宮
4-2-6 八皇後問題
4-3 算術運算式的錶示法
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 中序錶示法求值
4-3-4 前序錶示法求值
4-3-5 後序錶示法求值

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 雙嚮佇列
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 陣列錶示法
6-3-2 串列錶示法
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 樹的二元樹錶示法
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 無嚮圖形
7-1-4 有嚮圖形
7-2 圖形的資料錶示法
7-2-1 相鄰矩陣法
7-2-2 相鄰串列法
7-2-3 相鄰複閤串列法
7-2-4 索引錶格法
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 閤併排序法
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 直接閤併排序法
8-3-2 k路閤併法

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 摺疊法
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

圖書序言