圖說演算法-使用JavaScript (電子書) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吳燦銘

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深入淺出：現代資料結構與高效演算法實戰指南 面向對現代軟體工程有熱忱、追求極致效能的開發者、電腦科學專業學生以及希望系統化提升技術實力的業界人士。 本書旨在為讀者提供一套全面、深入且極富實戰價值的資料結構與演算法學習路徑。我們摒棄了傳統教科書中晦澀難懂的理論堆砌，轉而採用清晰的邏輯結構、豐富的視覺輔助和貼近業界實際的範例，引導讀者真正掌握演算法設計與分析的核心思想。 第一部分：奠基——理解計算的基石 本部分將為讀者打下堅實的理論基礎，確保在後續深入探討複雜主題時，能夠遊刃有餘。 章節一：演算法分析的藝術 計算複雜度概覽： 深入探討時間複雜度和空間複雜度的概念，理解為何需要量化程式的效率。 漸進式符號的精準解讀： 詳細闡釋大 O、大 Ω 和大 Θ 符號的數學意義及其在實際場景中的應用，區分最好、最壞和平均情況下的效能表現。 遞推關係式的求解： 掌握主定理（Master Theorem）及遞迴樹法，高效解決分治法帶來的複雜度分析難題。 效能度量的陷阱： 討論在不同硬體架構和輸入特性下，理論複雜度與實際運行時間的微妙關係。 章節二：核心資料結構的深度剖析 陣列與鏈結串列的進化： 不僅限於基礎操作，重點探討動態陣列（如 `ArrayList` 或 `Vector`）的底層擴容機制、快取友善性（Cache Locality）的優勢與限制，以及雙向鏈結串列在特定場景下的應用價值。 堆疊（Stack）與佇列（Queue）的抽象模型： 深入解析其 LIFO/FIFO 原理，並結合實際應用，如函數呼叫棧的實現、層級次序遍歷（BFS）的基礎。 雜湊技術的奧秘： 詳解雜湊函數的設計原則（如乘法法、除法法），深入探討碰撞解決策略，包括鏈結法、開放定址法（線性探測、二次探測、雙重雜湊），並量化不同解決方案對平均查找時間的影響。 第二部分：樹與圖——處理層級與網路結構 樹和圖是處理非線性資料關係的關鍵工具。本部分將聚焦於如何高效地組織和遍歷這些結構。 章節三：樹形結構的高效能化 二元搜尋樹（BST）的平衡之道： 不僅介紹基本的 BST 插入與刪除，重點剖析自平衡樹的必要性。深入講解 AVL 樹 和 紅黑樹 (Red-Black Tree) 的旋轉與重新著色機制，確保 $O(log n)$ 的操作效率。 B 樹與 B+ 樹的資料庫視角： 闡釋為何 B 樹是磁碟式儲存系統（如資料庫和檔案系統）的首選，分析其低分支因子和高階儲存的效率優勢。 堆 (Heap) 的精煉運用： 詳述最大堆與最小堆的構造與堆化過程，並展示其在 優先權佇列 (Priority Queue) 和 堆排序 中的完美整合。 章節四：圖論的實用化應用 圖的表示法： 比較鄰接矩陣與鄰接串列在稀疏圖和稠密圖中的空間與時間開銷差異。 圖的遍歷策略： 詳盡解析深度優先搜尋（DFS）與廣度優先搜尋（BFS），並展示它們在拓撲排序、連通分量識別中的應用。 最短路徑演算法的決戰： 系統性對比 Dijkstra 演算法 (處理非負權重) 與 Bellman-Ford 演算法 (處理負權重)，以及在複雜場景下 Floyd-Warshall 演算法 的全源最短路徑計算能力。 最小生成樹（MST）： 深入講解 Prim 演算法 和 Kruskal 演算法 的構造邏輯，並強調 Kruskal 演算法中對 並查集 (Disjoint Set Union, DSU) 結構的優雅應用。 第三部分：演算法設計範式與進階主題 本部分將引導讀者掌握解決複雜問題的通用設計思維和前沿技術。 章節五：演算法設計的四大範式 貪婪法 (Greedy Approach)： 探討貪婪選擇性質和最佳子結構的判定標準，並通過活動選擇問題、霍夫曼編碼等經典案例加深理解。 分治法 (Divide and Conquer)： 以 快速排序 (Quick Sort) 和 合併排序 (Merge Sort) 為例，分析其遞迴結構與併發潛力。 動態規劃 (Dynamic Programming, DP)： 這是本章的重點。詳細介紹 DP 的兩大核心要素——重疊子問題 和 最佳子結構。通過背包問題（0/1、無界）、最長公共子序列（LCS）等範例，逐步從記憶化搜索（自頂向下）過渡到表格填充（自底向上）。 回溯法與分支定界： 專注於窮舉與優化問題，如 N 後問題、數獨求解，強調剪枝策略如何極大地提高搜索效率。 章節六：排序與搜尋的極限 進階排序技術： 專門解析 基數排序 (Radix Sort) 和 桶排序 (Bucket Sort)，說明它們如何突破比較排序的 $O(n log n)$ 限制，實現線性時間排序的可能。 二分搜尋的變體： 討論在旋轉陣列、搜尋區間邊界等複雜條件下，如何靈活應用二分搜尋的變形技巧。 章節七：現代計算中的資料結構 並行與併發結構： 簡要介紹在多核時代背景下，無鎖資料結構（Lock-Free Data Structures）的基本概念及其設計挑戰。 資料庫索引優化： 重新審視 B+ 樹在大型資料庫系統中如何保證極速的範圍查詢能力。 空間劃分結構： 探討 KD 樹 和 四叉樹/八叉樹 在地理資訊系統（GIS）和近鄰搜尋中的實際價值。 結語：從理論到生產力 本書的目標不僅是讓讀者通過技術面試，更重要的是培養他們在面對實際工程挑戰時，能夠迅速選取或設計出最優解決方案的「工程直覺」。我們相信，對演算法的深刻理解，是構建高效、可維護和可擴展軟體系統的永恆核心。掌握這些工具，您將真正掌握程式設計的效率密碼。

评分☆☆☆☆☆

哎呀，這本書對我來說簡直就是救星一樣的存在，雖然我還沒真正「讀完」，但光是它的「圖說」這兩個字就讓我對它充滿信心。你們知道嗎？我每次學到像樹狀結構或是圖論那種東西，腦袋裡就會自動當機，一堆線條和節點混在一起，根本分不清誰是誰的父節點、子節點。我以前試過看好幾本介紹演算法的書，但只要一遇到需要大量空間思維的東西，我就會直接跳過，想說等以後需要用到再 Google 補救就好，結果就是那塊知識永遠都是零。這本拿在手上的感覺還不錯，紙質（如果是實體書的話）和字體大小都蠻舒適的。我希望它裡面的圖解能夠真的做到「一圖勝千言」，而不是只是一些流程圖罷了。如果它能把像是動態規劃那種需要時間維度的演算法，也能用視覺化的方式呈現出來，那我真的是會把作者奉為神明。現在還停留在第一章的樣子，但已經感覺到作者的用心了，希望後面的內容也能保持這個水準，讓我這個演算法的「視覺障礙者」也能順利上手。

评分☆☆☆☆☆

最近在準備跳槽，面試官幾乎每關都一定要考演算法的題型，搞得我壓力超大。說實話，我以前的工作比較偏向業務邏輯的實現，很多時候只要功能跑得動就好，對底層的效率要求沒那麼高，所以對演算法的掌握度一直停留在「會寫個基本排序」的程度。這本《圖說演算法-使用JavaScript》剛好在我最需要的時候出現，而且是用 JS 實在是太棒了，畢竟我日常工作幾乎都跟 JS 綁定。我還沒看到它對 Big O 複雜度的解釋是否足夠深入，因為這塊在面試中常常是關鍵。如果它能用 JS 實際去跑一些案例，然後用圖表展示隨著輸入規模變大，不同演算法的執行時間差異，那就太完美了。我希望這本書不只是教我怎麼「寫」出演算法，更重要的是讓我理解「為什麼這個演算法比那個好」的決策邏輯。如果能做到這一點，那我這次的面試關卡應該就能穩穩地通過了。目前看來，這本書的定位非常精準，就是為了解決實務開發者在演算法知識上的痛點而生的。

评分☆☆☆☆☆

這本關於演算法的書，光看書名就覺得很紮實，而且還是用 JavaScript 來實作，這點超吸引我的！不過，說真的，我最近在忙別的事情，還沒機會把這本書從頭到尾啃完。印象中，我只是快速翻了一下目錄，發現它涵蓋的範圍還蠻廣的，從基礎的資料結構到一些進階的演算法都有提到。我特別注意到它好像有蠻多圖解的部分，這一點對我這種視覺學習者來說非常重要。畢竟，光看文字描述那些複雜的邏輯，有時候真的很抽象，但如果能配上清晰的圖示，那種融會貫通的感覺就會立刻出現。雖然我還沒深入研究裡面的程式碼，但光是能把這些理論用現在很流行的 JS 來實作，就讓人覺得這本書很貼近業界的實務需求，而不是那種學了就忘的紙上談兵。我預計等我手邊的工作告一段落後，一定要找時間好好把它挖出來看，特別是那些關於排序和搜尋演算法的部分，總覺得自己在那塊還是有點模糊地帶，希望能藉由這本書把它徹底釐清。這本書看起來就是那種可以放書架上，隨時翻閱都能找到新東西的實用工具書。

评分☆☆☆☆☆

說真的，最近身邊不少學程式的朋友都在討論「演算法思維」這回事，感覺好像不搞懂一點，在面試或專案討論時都會顯得很心虛。這本《圖說演算法》我雖然還沒認真開始看，但光是封面設計和排版給我的感覺，就蠻「耐看」的，不會像有些教科書那樣死板板的。我目前手邊有幾本其他語言的演算法書，但坦白說，那些書的範例程式碼常常讓我看得一頭霧水，或者說，它們的「解釋」往往只是把程式碼翻譯成文字，並沒有真正把「為什麼要這樣寫」的背後邏輯講清楚。我對這本用 JS 寫的書抱持著高度期待，主要就是希望它能用一種比較親民、現代的方式來闡述這些經典概念。尤其現在很多前端或全端開發都會涉及到性能優化，而這都跟演算法息息相關。我還沒看到具體的章節內容，但光是從這本書的定位來看，它應該能幫忙填補很多開發者在理論與實作之間的落差感。希望它不會讓我失望，我比較怕的是那種理論很強，但程式碼範例寫得很「學術」的類型，那樣我就得花更多時間去解碼了。

评分☆☆☆☆☆

這本書的裝訂和書名設計看起來頗具現代感，不像我以前學生時代碰到的那些厚重、泛黃的計算機科學課本。雖然我還沒時間坐下來靜心研讀，但我對它使用的技術棧——JavaScript——感到非常好奇。因為很多傳統的演算法教材都習慣用 C++ 或 Java 作為範例語言，這讓習慣了非靜態型別語言的開發者在理解時會多一層轉換的成本。我期待它在解釋物件導向概念如何應用到資料結構（比如用 JS 的 Class 來建構鏈結串列或樹）時，會不會比那些傳統教材更直覺。我特別關注的是它如何處理非同步操作與演算法的結合，雖然這可能已經超出了基礎演算法的範疇，但既然是用 JS，總會希望它能觸及到一些現代開發會遇到的特殊場景。我看到封面有提到「實戰」，所以希望它不只是理論的堆砌，而是能帶領讀者真的去用這些知識解決實際問題。這本書給我的感覺是，它試圖打破演算法的神秘感，把它拉到每個工程師都能親近的層次。我得找個週末好好把它從頭到尾跑一遍程式碼，才能真正評價它的實戰價值了。