買這商品的人也買了...
-
跟著範例學會 Visual C# 2015 (適用2015/2013)$420$328 -
物聯網實作:工業4.0基礎篇, 2/e (附光碟)$520$468 -
7天學會 Android App 程式開發$450$351 -
$300機器學習入門到實戰 — MATLAB 實踐應用 -
Excel VBA 實戰技巧|金融數據 x 網路爬蟲$620$527 -
動手做深度強化學習 (Deep Reinforcement Learning Hands-On)$690$538 -
最新圖解馬達入門$300$255 -
超圖解 Arduino 互動設計入門, 4/e$680$578 -
工業4.0 的物聯網智慧工廠應用與實作:使用 Arduino.Node-RED.MySQL.Node.js$500$390 -
$453深入淺出神經網絡與深度學習 -
FPGA 數字圖像採集與處理 — 從理論知識、模擬驗證到板級調試的實例精講$414$393 -
OpenCV 4.5 電腦視覺開發實戰 (基於 VC++)$534$507 -
機器學習與振動信號處理$354$336 -
寫給新手的深度學習2 — 用 Python 實現的循環神經網絡 RNN 和 VAE、GAN$539$512 -
NLP 大神 RNN 網路:Python 原始程式碼手把手帶你寫$890$703 -
$560數字圖像處理與機器視覺 — Visual C++ 與 Matlab 實現, 2/e -
預期動態的 PID 控制$708$672 -
$706決策演算法 -
$249天線理論與工程設計 -
Python 貝葉斯深度學習$479$455 -
Deep Work深度工作力:淺薄時代,個人成功的關鍵能力【暢銷新裝版】$400$340 -
NotebookLM 數位生產力:從資料整合到高效產出的知識工作術,打造你的 AI 思考特助$620$483 -
強大自我的情緒管理:情緒不再難駕馭!運用六大工具轉換情緒,走出內耗與負面迴圈,找回人生主導權$480$408 -
Coding Agent 大神 - Google Antigravity 最強實戰指南$980$774 -
白話現代控制工程:經典理論方法與工業實踐$954$906
商品描述
本書特色
1.本書使用大量範例和圖解,讓讀者能從這些實用範例中,輕鬆了解到資料結構的精髓。
2.本書內文詳盡充實,作者並以循序漸進的手法和淺顯易懂的文辭,來解說資料結構較艱澀的部分,相信能讓初學者更快進入到資料結構的世界中。
3. 加入生成式AI與資料結構單元,加速理解與練習。
內容簡介
資料結構在資料相關的領域上是一門重要的學科,本書的內容依不同的主題分為15章。在每一章的每一小節中,均附有練習題及類似題,旨在讓讀者測試對此一小節所談及的內容,是否已全盤了解。在每章章末有「動動腦時間」,並標註該題的相關章節,讓本書不僅為一本自修的好書,更適合學校授課之用。本次再版新增「生成式AI與資料結構」,以作者自身的使用經驗分享如何利用生成式AI學習並精進對資料結構的認識與理解,讓學習更輕鬆。
目錄大綱
第一章 演算法分析
1.1 演算法
1.2 Big-O
1.3 動動腦時間
第二章 陣列
2.1 陣列
2.2 多項式表示法
2.3 魔術方陣
2.4 動動腦時間
第三章 堆疊與佇列
3.1 堆疊和佇列基本觀念
3.2 堆疊的加入與刪除
3.3 佇列的加入與刪除
3.4 環狀佇列
3.5 堆疊的應用
3.6 如何計算後序表示法
3.7 佇列的應用
3.8 動動腦時間
第四章 鏈結串列
4.1 單向鏈結串列
4.2 環狀串列
4.3 雙向鏈結串列
4.4 鏈結串列之應用
4.5 動動腦時間
第五章 遞迴
5.1 一些遞迴的基本範例
5.2 一個典型的遞迴範例:河內塔
5.3 另一個範例:八個皇后
5.4 何時不要使用遞迴
5.5 動動腦時間
第六章 樹狀結構
6.1 樹狀結構的一些專有名詞
6.2 二元樹
6.3 二元樹的表示方法
6.4 二元樹的追蹤
6.5 引線二元樹
6.6 其他議題
6.7 動動腦時間
第七章 二元搜尋樹
7.1 二元搜尋樹
7.2 二元搜尋樹的加入
7.3 二元搜尋樹的刪除
7.4 動動腦時間
第八章 堆積
8.1 堆積
8.2 min-heap
8.3 min-max heap
8.4 deap
8.5 動動腦時間
第九章 高度平衡二元搜尋樹
9.1 高度平衡二元搜尋樹
9.2 AVL-tree的加入
9.3 AVL-tree的刪除
9.4 動動腦時間
第十章 2-3tree與2-3-4tree
10.1 2-3 tree
10.2 2-3-4 tree
10.3 動動腦時間
第十一章 B-tree
11.1 M-way搜尋樹
11.2 B-tree
11.3 動動腦時間
第十二章 圖形結構
12.1 圖形的一些專有名詞
12.2 圖形資料結構表示法
12.3 圖形追蹤
12.4 擴展樹
12.5 最短路徑
12.6 拓樸排序
12.7 臨界路徑法
12.8 動動腦時間
第十三章 排序
13.1 氣泡排序
13.2 選擇排序
13.3 插入排序
13.4 合併排序
13.5 快速排序
13.6 堆積排序
13.7 二元樹排序
13.8 謝耳排序
13.9 基數排序
13.10 計數排序
13.11 桶排序
13.12 動動腦時間
第十四章 搜尋
14.1 循序搜尋
14.2 二元搜尋
14.3 雜湊
14.4 動動腦時間
第十五章 生成式AI與資料結構
15.1 如何用在「資料結構的學習」
15.2 如何用在「資料結構的精進」
