Python與物聯網程式開發終極實戰寶典 (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

曾吉弘

圖書標籤:

• Python
• 物聯網
• 物聯網開發
• 嵌入式係統
• 電子書
• 編程
• 實戰
• 教程
• DIY
• 智能硬件

深入探索現代軟體開發的基石：資料結構與演算法實戰指南 (電子書) 本書特色： 在這個快速演進的數位時代，無論是企業級應用、尖端科學計算，還是日常的移動開發，高效能的軟體設計都建立在堅實的資料結構（Data Structures）和演算法（Algorithms）基礎之上。本書專為渴望從「會寫程式」晉升到「寫齣高效、可擴展程式」的開發者設計，透過全麵、實戰導嚮的講解，帶領讀者徹底掌握計算思維的核心。 我們不談空泛的理論，本書的每一章節都緊密結閤實際應用場景，使用業界最主流的程式語言進行範例展示和實戰演練。我們聚焦於如何根據具體問題的特性，選擇最優的資料結構，並設計齣最省時省空間的演算法。 目標讀者： 初中級軟體工程師： 希望係統性地鞏固演算法基礎，以應對技術麵試和日常工作中的性能優化挑戰。 電腦科學與工程專業學生： 尋求一本能將課本知識與實際編碼能力無縫結閤的參考書。 渴望提升程式效能的開發者： 關注時間複雜度（Time Complexity）和空間複雜度（Space Complexity）分析，力求將應用程式的運行效率提升至極緻。 內容導覽： 第一部：基礎鞏固與效率分析 (The Foundations) 本部分為後續進階內容打下堅實的數學和邏輯基礎，強調量化分析的重要性。 第 1 章：計算思維的建立與複雜度分析 從需求到模型： 如何將現實世界的複雜問題抽象化為可計算的模型。 大O錶示法（Big O Notation）的深度解讀： 不僅是記住 $O(n^2)$ 或 $O(log n)$，而是深入理解其背後代錶的增長趨勢和漸進行為。 實用案例分析： 比較不同迴圈結構和遞迴調用的實際運行時間差異。 空間複雜度的考量： 在記憶體受限環境下，如何權衡時間與空間的取捨。 第 2 章：陣列 (Arrays) 與動態陣列的內部機製 底層實現： 記憶體連續儲存的優勢與限製。 動態擴展的成本： 探討 Java `ArrayList` 或 Python `list` 在執行 `append` 操作時，內部資料結構如何重新分配與複製，計算其平均時間複雜度。 稀疏陣列與壓縮儲存： 針對特定資料分佈進行的優化策略。 第二部：核心資料結構的精通 (Mastering Core Structures) 此部分詳盡介紹並實戰應用最常見且最強大的幾種資料結構。 第 3 章：鏈結串列 (Linked Lists)：彈性與控製 單嚮、雙嚮與循環鏈結串列： 實現細節與操作邏輯的比較。 頭插法與尾插法的性能對比。 實戰應用： 如何用鏈結串列實現 LRU (最近最少使用) 快取的基本框架。 第 4 章：堆疊 (Stacks) 與佇列 (Queues)：遵循規則的資料流 LIFO 與 FIFO 的完美體現： 深入理解其在函數呼叫堆疊、廣度優先搜尋 (BFS) 中的核心作用。 環形佇列 (Circular Queue) 的優化實作。 堆疊的應用實戰： 括號匹配驗證、逆波蘭錶示式 (Reverse Polish Notation, RPN) 的計算。 第 5 章：雜湊錶 (Hash Tables)：極速查找的藝術 雜湊函數的設計原則： 理想的雜湊函數應如何分佈資料以減少衝突。 衝突解決策略詳解： 分鏈法 (Separate Chaining) 與開放定址法 (Open Addressing) 的優缺點及實戰選擇。 性能瓶頸分析： 負載因子 (Load Factor) 如何影響查找速度。 實戰演練： 使用雜湊錶快速找齣陣列中的重複元素或兩數之和。 第 6 章：樹狀結構 (Trees)：層級化資料的管理 二元樹 (Binary Trees) 遍歷： 前序、中序、後序的遞迴與迭代實現。 二元搜尋樹 (BST)： 插入、刪除操作的複雜性分析，以及在最壞情況下退化為鏈結串列的風險。 平衡樹概念簡介 (AVL 與紅黑樹)： 瞭解它們如何維持 $O(log n)$ 的高效能。 堆 (Heaps) 的構造與應用： 優先佇列 (Priority Queue) 的高效實現。 第三部：演算法設計與策略 (Algorithm Design Paradigms) 本部分聚焦於解決問題的思考框架和高級演算法。 第 7 章：排序演算法的深度比較 基礎排序 (插入、選擇、氣泡)： 針對小數據集的適用性。 高效排序 (快速排序 Quick Sort 與閤併排序 Merge Sort)： 深入理解分治法 (Divide and Conquer) 的精髓。 堆排序 (Heap Sort)： 利用堆結構實現的穩定 $O(n log n)$ 排序。 穩定性與性能的權衡。 第 8 章：圖論基礎與遍歷 圖的錶示法： 鄰接矩陣 (Adjacency Matrix) 與鄰接串列 (Adjacency List) 的記憶體消耗與操作速度對比。 深度優先搜尋 (DFS)： 適用於尋找路徑和拓撲排序。 廣度優先搜尋 (BFS)： 適用於尋找最短路徑（未加權圖）。 實戰： 迷宮問題求解與社交網路連結分析。 第 9 章：進階演算法設計範式 貪婪演算法 (Greedy Algorithms)： 局部最優選擇的應用場景（例如：活動選擇問題）。 動態規劃 (Dynamic Programming, DP)： 核心思想——重疊子問題與最優子結構。通過斐波那契數列、背包問題等經典案例，建立 DP 思維模型。 分治法 (Divide and Conquer)： 結閤快速排序的案例，理解其遞迴結構。 第四部：實戰優化與現代應用 (Optimization and Modern Context) 將所學知識應用於實際的性能瓶頸解決。 第 10 章：效能調優的實戰策略 I/O 密集型與 CPU 密集型問題的區分： 決定演算法優化的優先級。 預處理與空間換時間的決策： 在資料庫索引設計和快取層級規劃中的體現。 優化除錯： 使用效能分析工具（Profiler）定位代碼中的熱點 (Hotspots)。 第 11 章：資料結構在現代計算中的延伸 樹狀結構的擴展： Tries (用於字典查找和自動補全) 的高效實現。 圖結構的進階應用： 最小生成樹 (Minimum Spanning Tree, MST) 演算法（Prim 與 Kruskal）。 數據流處理中的結構選用： 如 Bloom Filter 在資料去重中的應用介紹。 本書結語： 掌握瞭資料結構與演算法，便掌握瞭解決任何複雜計算問題的藍圖。本書旨在提供的不僅是一套程式碼範例，更是一種結構化的、高效的、批判性的思考方式，幫助您在未來的軟體架構設計中，做齣最精準的技術決策。每一次對複雜度的優化，都是對計算資源的尊重與高效利用。