圖解資料結構 × 演算法：運用Python (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鬍昭民

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書籍簡介：深入淺齣解析現代資料結構與演算法 書名：深入淺齣解析現代資料結構與演算法 目標讀者群： 本書專為對電腦科學核心概念感興趣的初學者、希望係統性鞏固基礎的程式設計師、準備參加技術麵試的工程師，以及需要理解高效能軟體背後原理的學生所設計。無論您是否具備深厚的數學背景，隻要對如何有效率地組織與處理資料抱持熱情，本書都將是您探索演算法世界的理想起點。 --- 第一部分：奠基——資料組織的藝術與科學 本部分著重於建立讀者對於資料結構的基本認知，這是高效能運算能力的基石。我們不隻是羅列結構的定義，更深入探討每種結構的設計哲學及其在實際應用中的優劣取捨。 第一章：從零開始的資料抽象化 本章首先釐清「抽象資料型別（ADT）」的核心概念，區分理論模型與實際實作之間的差異。我們將探討基本的集閤（Set）、序列（Sequence）與對映（Map）概念，並介紹如何使用基礎的陣列（Array）來模擬這些複雜的概念，同時分析陣列在動態擴展時麵臨的效能瓶頸。 第二章：線性結構的優雅脈絡 線性資料結構是理解更複雜結構的橋樑。 堆疊（Stack）： 深入探討後進先齣（LIFO）原則的應用場景，包括函式呼叫堆疊的工作機製、錶達式求值（如中綴轉後綴）的演算法實現，以及如何應用於瀏覽器歷史紀錄的管理。 佇列（Queue）： 詳細解構先進先齣（FIFO）的運作模式，從作業係統中的排程模擬到廣度優先搜尋（BFS）的關鍵作用。本章也將引入雙端佇列（Deque）的多功能性。 鏈結串列（Linked List）： 不僅限於單嚮鏈結串列，我們將全麵探討雙嚮鏈結串列和循環鏈結串列的差異。重點分析鏈結串列在節點插入與刪除操作中相較於陣列的優勢，以及其在記憶體配置上的彈性。 第三章：高效能的鄰近組織——雜湊與錶格 本章聚焦於資料檢索速度的極緻追求。 雜湊函數（Hashing Functions）： 詳細剖析設計一個良好雜湊函數的標準，包括均勻分佈、碰撞處理的必要性。探討模數法、乘積法等常見雜湊演算法的數學基礎。 雜湊錶（Hash Table）的實戰應用： 全麵分析兩種主要的碰撞解決策略：開放定址法（線性探測、平方探測、雙重雜湊）與鏈結法。我們將用實例展示負載因子（Load Factor）如何直接影響平均時間複雜度，並討論如何透過動態重雜湊（Rehashing）來維持 $O(1)$ 的平均查找效率。 --- 第二部分：樹狀結構——層級與階層的邏輯模型 樹狀結構是處理階層式資料的自然選擇，本部分將引導讀者理解其遞迴的本質和強大的分割能力。 第四章：基礎樹的剖析 從最基礎的樹狀結構定義開始，我們將區分根節點、子樹、深度與高度等術語。重點介紹樹的遍歷方法：深度優先搜尋（DFS）的三種變體——前序、中序和後序遍歷，以及廣度優先搜尋（BFS，即層次遍歷）。本章將結閤這些遍歷方式來解決實際的資料結構問題。 第五章：二元搜尋樹（BST）的效率與限製 二元搜尋樹（BST）是實現有序集閤的關鍵結構。 核心操作： 詳述插入、刪除和查找操作的遞迴與迭代實現，並嚴格分析其在最壞情況下（退化成鏈結串列）的時間複雜度 $O(n)$。 自我平衡的必要性： 引入不平衡問題的嚴峻性，為後續章節鋪墊。 第六章：平衡樹的權威：AVL與紅黑樹 為瞭確保 BST 的操作效率，我們必須引入自我平衡機製。 AVL 樹： 詳盡介紹平衡因子（Balance Factor）的計算，並對 LL、LR、RL、RR 四種鏇轉操作進行圖解說明，確保讀者能清晰掌握單鏇轉與雙鏇轉的執行步驟。 紅黑樹（Red-Black Tree）： 雖然結構上不如 AVL 嚴格平衡，但因其更少的鏇轉操作而廣泛應用於標準程式庫中。深入探討紅黑樹的五大性質，以及插入與刪除時如何透過顏色翻轉和鏇轉來維持屬性。 第七章：堆積（Heap）與優先權佇列（Priority Queue） 堆積作為一種特殊的完全二元樹，是實現高效能排程和排序演算法的關鍵。 最大堆積與最小堆積： 講解如何建立堆積結構（Heapify 過程），以及如何在 $O(log n)$ 時間內完成插入和提取極值操作。 應用實例： 展示優先權佇列如何高效地管理不同優先級的任務，並為後續的圖演算法（如 Dijkstra 演算法）打下基礎。 --- 第三部分：圖論——網路關係的建模與分析 圖結構是模擬現實世界中複雜網路（如社交網絡、交通路線、電路圖）的強大工具。本部分著重於圖的錶示方法和核心遍歷與最短路徑演算法。 第八章：圖的錶示法與基礎遍歷 錶示方法： 詳盡比較鄰接矩陣（Adjacency Matrix）和鄰接串列（Adjacency List）的優缺點，分析它們在稀疏圖和稠密圖中的記憶體佔用和操作效率差異。 圖的遍歷： 再次深入探討基於 DFS 的深度優先搜尋（用於拓撲排序、尋找連通分量）和基於 BFS 的廣度優先搜尋。 第九章：圖的連通性與最短路徑 本章是圖論應用的高峰。 最小生成樹（MST）： 詳解兩種經典演算法：Prim 演算法和 Kruskal 演算法。我們將分析它們如何利用貪婪策略，並比較兩者在不同圖結構下的效能錶現。 單源最短路徑： 完整講解 Dijkstra 演算法的原理，特別強調它如何利用優先權佇列來優化計算過程，並討論其適用於非負權重邊的條件。對於包含負權重邊的情況，則引入 Bellman-Ford 演算法，並探討其檢測負權迴路的能力。 --- 第四部分：演算法設計的思維與範式 結構是骨架，演算法是血肉。本部分將重點從實作層麵提升到設計思維層麵，介紹幾種強大的問題解決範式。 第十章：遞迴的魅力與尾遞迴的優化 本章將深入解析遞迴的思想，從數學歸納法到程式設計的應用。我們將分析遞迴的空間開銷（堆疊深度），並探討尾遞迴（Tail Recursion）的概念及其在某些編譯器中的優化潛力，以避免堆疊溢齣。 第十一章：分治法（Divide and Conquer） 探討如何將複雜問題分解為相互獨立的子問題。 經典應用： 詳盡分析歸併排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）的運作機製。重點分析快速排序中的樞紐元（Pivot）選擇策略對其平均和最壞時間複雜度的決定性影響。 第十二章：動態規劃（Dynamic Programming, DP）的精髓 動態規劃是解決重疊子問題和最佳子結構問題的利器。 核心原則： 闡述 DP 的兩個關鍵特性——重疊子問題（Overlapping Subproblems）和最佳子結構（Optimal Substructure）。 實現模式： 對比自頂嚮下（帶備忘錄的遞迴）與自底嚮上（錶格填充）兩種 DP 實現方式的優劣。 實戰案例： 透過斐波那契數列的進階應用、最長共同子序列（LCS）和背包問題（Knapsack Problem）的實例，讓讀者掌握如何建立狀態轉移方程式。 第十三章：貪婪演算法（Greedy Algorithms）的適用性 區分貪婪策略與動態規劃。本章將探討在特定問題中，每一步都做齣當下看似最佳的選擇如何能導嚮全域最佳解。除瞭 MST 演算法外，我們將探討活動選擇問題（Activity Selection Problem）等經典案例。 --- 結論與進階展望 最後，本書將總結不同資料結構和演算法設計範式之間的關係，並提供一個清晰的指南，說明在麵對新問題時，應如何係統性地選擇最閤適的工具。這部分強調的是工程師的判斷力，而非僅僅記憶程式碼。 本書特色： 概念的視覺化： 每個關鍵結構和演算法步驟都配備清晰、詳盡的圖解輔助說明，尤其在鏇轉、樹的遍歷和圖演算法的迭代過程中。 嚴謹的複雜度分析： 對每一種結構的操作和演算法的執行時間、空間複雜度進行嚴格的 $ ext{Big-O}$ 標註與推導，培養讀者量化分析程式效能的能力。 注重實際意義： 所有的理論探討都緊密聯繫到實際的軟體工程應用場景，確保知識的實用性與可轉移性。

评分☆☆☆☆☆

電子書的格式對於程式學習者來說，其實是把雙麵刃。一方麵，電子書便於攜帶，隨時隨地都可以打開來看；但另一方麵，當你需要邊看邊在 IDE 裡敲程式碼、除錯，並在旁邊開著筆記軟體做重點標記時，不斷地在頁麵和程式編輯器之間切換，會非常耗費心神。因此，我非常在意這本電子書的排版是否針對數位閱讀進行瞭優化。例如，程式碼區塊的字體是否清晰可辨識？有沒有提供良好的程式碼選取與複製功能？更重要的是，有沒有提供書中的範例程式碼的額外下載連結？如果每次看到一個範例都要手動輸入，那光是建立環境就可能消耗掉大半學習熱情。如果它能提供一個整潔的 GitHub 連結，讓讀者能直接 Clone 下來跑跑看，那將會是極大的加分項，充分展現瞭齣版方對讀者實作體驗的重視程度。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常吸引人，配色大膽又不失專業感，光是看到「圖解」兩個字，我就知道這本書的排版一定會很用心，畢竟在學習演算法跟資料結構這種相對抽象的內容時，視覺化的輔助有多重要，大傢都心知肚明。我個人是那種不看圖會直接原地爆炸的學習者，很多教科書的文字敘述都像在看天書，但這本的封麵給我的感覺是，作者真的有花心思去思考讀者的痛點。翻開書之前，我已經在心裡預設，它會是一本讓人讀起來心情愉悅，不會有太大閱讀壓力的入門寶典。畢竟現在市場上的同類書籍琳瑯滿目，要在眾多選項中脫穎而齣，光靠內容紮實還不夠，包裝和呈現方式纔是決定讀者會不會想「帶迴傢」的關鍵要素，而這本顯然在第一印象這關就輕鬆過關瞭。總之，光從外觀判斷，這本書已經成功地在我的書單上佔據瞭一個顯眼的位置，期待它能帶來跟封麵一樣亮眼的內在錶現，讓我的程式邏輯思維Level Up！

评分☆☆☆☆☆

市麵上很多強調 Python 實作的書籍，常常陷入一個怪圈：過度關注 Python 特有的語法糖衣，卻犧牲瞭演算法的通用性討論。例如，Python 的內建排序功能非常強大，但如果書中隻是用 `list.sort()` 帶過，而沒有深入剖析它底層可能用瞭 Timsort 這樣的混閤排序法，那對於想要精進技術的讀者來說，價值就會大打摺扣。我希望這本電子書能夠在這方麵有所區隔，它或許可以用 Python 來展示概念，但核心的討論應該還是圍繞在時間複雜度（Time Complexity）和空間複雜度（Space Complexity）的權衡上。畢竟，學演算法的最終目的，是訓練我們在資源有限的環境下，做齣最佳的計算決策。如果隻是學會瞭用 Python 寫齣「能跑」的程式，卻不清楚它的效率瓶頸在哪裡，那充其量隻是從初學者晉升到中級腳本仔，而不是真正的演算法工程師。

评分☆☆☆☆☆

我的背景是跨領域轉職，對計算機科學的基礎知識是從零開始拼湊起來的。這意味著，任何假設我「本來就該知道」某個基礎概念的寫法，對我來說都是巨大的閱讀障礙。我特別關注作者在銜接不同章節時的邏輯鋪陳。例如，在介紹完陣列（Array）的基本操作後，接著引齣鏈結串列（Linked List）時，作者有沒有清楚點齣鏈結串列解決瞭陣列在動態擴充上的哪個痛點？這種前後呼應、層層遞進的結構，是判斷一本技術書籍是否「友善」的黃金標準。如果隻是單元獨立的知識點堆砌，讀者很容易在複雜的架構中迷失方嚮，最後隻好放棄。對於我這樣的非本科生來說，一本好的教科書，它的「引導」功能，有時比它傳授的知識本身更關鍵，它必須像一位有經驗的導師，耐心地牽著你的手，走過每一條崎嶇的小徑，而不是直接把你丟到迷宮中央。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我對這類主題的書籍通常抱持著既期待又怕受傷害的心情。期待的是能真正搞懂那些在麵試中老是被提及的樹狀結構、排序演算法的核心原理；害怕的是，又是那種把學術術語堆砌起來，中間塞幾張模糊不清的流程圖就搪塞過去的內容。我希望這本《圖解資料結構 × 演算法》能真正做到「圖解」二字，不隻是把程式碼片段畫成流程圖，而是能用生活化的例子去解釋，例如，如果把雜湊錶（Hash Table）想像成圖書館的分類係統，或者把遞迴（Recursion）比喻成俄羅斯娃娃的開闔過程。如果它能做到這層次的「翻譯」，那對我這種偏嚮應用型的學習者來說，價值就非同小可瞭。畢竟，學會怎麼實作固然重要，但如果連背後那個「為什麼要這樣做」的設計哲學都搞不懂，那學到的終究隻是皮毛，無法靈活變通。希望能看到一些針對不同場景的適用性分析，而不是單純的暴力解法展示。