商品編號:DJAA2V-A900HWBBX

世 界 第 一簡單的演算法:圖解 ✕ 程式 ✕ 刷題機器人

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最相關
黃**
2024/11/28
商品詳情
作者:
譯者:
郭柏堅、陳婉婷
ISBN:
9789863128045
出版社:
出版日期:
2024/10/04
  • 內文簡介

  • ★★★★★Amazon.com 年度暢銷書、五星推薦 ★★★★★

    ★★★★★授權多國版權,最受好評的演算法書籍★★★★★

    ★★★★★580 餘張插圖解說,複雜原理一看就懂★★★★★

    ★★★★★客製化刷題機器人,工作面試自信滿滿★★★★★

     

    【專家好評推薦】

    ◆Daniel Zingaro | 多倫多大學數學與資訊科學系 副教授

    ◆高孟駿 | 陽明交通大學資工系 副教授

    ◆韓永楷 | 清華大學資工系 教授

     (以上依照姓名筆劃順序排列)

     

    ▼特別收錄▼

    ————————————————————————

    ▍實用的 AI 輔助:

     ⦿ 用 AI 輔助寫程式

     ⦿ 用 ChatGPT 改寫成不同程式語言的程式碼

    ▍Coding Interview 要點:
     ⦿ 使用遞迴的面試考題
     ⦿ 利用雜湊表解 Two Sum 問題
     ⦿ 用 BFS 演算法解 Word Ladder 題目
     ⦿ 最長重複子陣列
     ⦿ 尋找座標上最接近原點的某幾個點

    ▍客製化刷題機器人 – 驗證你的演算法學習成效
    ————————————————————————

    傳統的演算法書籍太過枯燥無聊,裡面全是些看再多遍也看不懂的複雜理論、數學公式還有程式,光是翻幾頁就讓人哈欠連連,這對初學者而言就像在看外星文,而且有些程式概念很抽象,更是無法透過文字敘述就能理解。

    本書透過生活化的舉例做引導,並避免無聊又複雜的敘述,目的就是希望讓讀者能像閱讀小說般地學會演算法概念。我相信最好的學習方式就是能回想起我們熟悉的事物,以範例來說明會讓你更容易回想。例如,當你忘記【陣列】與【鏈結串列】的差異時 (本書第 2 章的主題),只要回想到在電影院找座位就可以了。

    本書內容精心挑選過,而且用生動有趣的手繪圖來輔助理解,所介紹的演算法都非常實用,希望能幫讀者奠定良好的基礎,以便將來學習更進階的演算法。

    【本書含括】

    二元搜尋法/Big O notation/遞迴/戴克斯特拉演算法/選擇排序法/貪婪演算法/樹狀圖/平衡樹/動態規劃演算法/快速排序法/雜湊表/K 最近鄰演算法/廣度優先搜尋法/反向索引/傅立葉轉換/平行演算法/分散式演算法/迪菲赫爾曼金鑰交換/線性規劃/NP-complete、……等。

    本書特色:
    ✔ 培養程式設計的邏輯思考能力
    ✔ 內容淺顯易懂,沒有長篇難懂的理論
    ✔ 透過生活化的範例,學會拆解複雜問題的方法
    ✔ 比較演算法的效能,幫助您挑選最適用的演算法來解決問題
    ✔ 一本書就能學到最經典的演算法,沒有理工背景的人也能看懂
    ✔ 提供網路下載 Python、C、C++、Java、……等多種語言的程式碼
    ✔ 採用 580 餘張插圖,讓生硬的演算法變有趣,複雜的原理一看就懂

    本書適合:
    ⦿ 想自學演算法的人
    ⦿ 想重溫演算法的程式設計師、工程師
    ⦿ 對閱讀理論及數學公式有莫名恐懼,習慣圖像式思考的人

     

  • 目錄
    Ch01 二元搜尋法 (Binary Search) 與演算法執行時間
    Ch02 選擇排序法 (Selection Sort)
    Ch03 遞迴 (Recursion)
    Ch04 Divide-and-Conquer 與快速排序法 (Quicksort)
    Ch05 雜湊表 (Hash table)
    Ch06 廣度優先搜尋 (Breadth-First Search)
    Ch07 樹狀圖 (tree)
    Ch08 平衡樹 (Balanced Tree)
    Ch09 戴克斯特拉 (Dijkstra) 演算法
    Ch10 貪婪演算法 (Greedy Algorithm)
    Ch11 動態規劃演算法 (Dynamic Programming Algorithm)
    Ch12 K-最近鄰演算法 (K-Nearest Neighbors Algorithm)
    Ch13 進階之路:推薦十種演算法
    附錄 A AVL 樹的效能
    附錄 B NP-hard 問題
    附錄 C 習題與解答
    Bonus 客製化刷題機器人–驗證你的演算法學習成效
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