圖說演算法：使用Python pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　當「寫程式」納入必修課程的趨勢下，程式設計或設計APP已是大部分學生或社會人士必須具備的基礎能力。而演算法更是用來培養程式設計邏輯的基礎理論，也是有誌從事資訊工作人員不得不重視的基礎課程。

　　為瞭讓讀者能以容易理解的方式吸收演算法與基礎資料結構的相關知識，全書使用簡明的圖例介紹最常用演算法的概念，包括：分治法、遞迴法、貪心法、動態規劃法、疊代法、枚舉法、迴溯法…等，並應用不同演算法延伸齣重要資料結構，例如：陣列、鏈結串列、堆疊、佇列、樹狀結構、圖形、排序、搜尋、雜湊…等。同時搭配Python程式語言舉例實作，是您入門演算法的最佳首選。

探秘數據結構與算法的奧秘：從基礎理論到高效實現 捲首語：代碼背後的智慧之光 在計算機科學的廣袤領域中，數據結構與算法構成瞭理解和解決復雜問題的基石。它們如同建築的藍圖與工程學的原理，決定瞭軟件係統的性能、效率與可靠性。本書並非市麵上常見的“算法速查手冊”或僅關注特定語言實現的教程，而是緻力於提供一個係統化、深入且富有洞察力的視角，帶領讀者穿越算法設計與數據組織的核心領域。 我們相信，真正的掌握源於對“為什麼”的深刻理解，而非僅僅對“怎麼做”的模仿。因此，本書將著重剖析各種經典數據結構和算法背後的設計哲學、數學基礎以及它們在實際工程中的權衡取捨。 --- 第一部分：基礎的夯實——數據組織的基石 (The Bedrock of Organization) 本部分旨在為讀者構建一個堅實的數據結構理論基礎，這是後續復雜算法得以實現的前提。我們將摒棄浮光掠影的介紹，深入探討每種結構如何從根本上優化數據的存儲和訪問效率。 第一章：綫性結構的精妙 我們從最基礎的綫性結構開始，但絕不滿足於簡單的定義。 數組 (Arrays) 與動態數組 (Dynamic Arrays): 深入探討內存連續性帶來的高速隨機訪問優勢，以及在底層實現中，動態數組是如何通過“復製與擴容”策略巧妙地維持瞭漸進的 $O(1)$ 攤還時間復雜度。我們會分析不同擴容因子對內存占用和性能的影響模型。 鏈錶 (Linked Lists): 詳細剖析單嚮、雙嚮及循環鏈錶的結構。重點分析其在節點插入與刪除操作中的本質優勢，並討論在並發環境中，如何通過原子操作或更復雜的鎖機製來保證鏈錶操作的綫程安全，這是現代係統編程中不可或缺的一環。 棧 (Stacks) 與隊列 (Queues): 不僅描述先進先齣（LIFO）和後進先齣（FIFO）的特性，更重要的是，我們考察它們在係統調用棧（Call Stack）管理、錶達式求值（如逆波蘭錶示法）以及緩衝區管理中的具體應用場景和數學模型。 第二章：樹形結構的層次之美 樹是錶達層級關係最自然的方式。本章將深入剖析各類樹結構，它們如何平衡查找、插入和刪除的效率。 二叉樹與二叉搜索樹 (BST): 詳述 BST 的基本操作。著重分析在最壞情況下（數據完全有序）性能急劇下降的問題，為引齣自平衡樹做鋪墊。 平衡搜索樹的革命：AVL 樹與紅黑樹 (Red-Black Trees): 這兩類樹是高性能數據庫和文件係統中廣泛采用的核心結構。我們將詳細推導鏇轉操作的幾何意義和代數不變性，確保讀者理解每一次鏇轉是如何在局部維持樹的平衡性，並嚴格證明其高度始終保持在 $O(log N)$。 多路搜索樹：B 樹與 B+ 樹 (B-Trees and B+ Trees): 重點聚焦於這些結構如何為外部存儲（磁盤I/O）而優化。分析其階數（Order）的選擇如何直接影響磁盤塊的讀取次數，這是理解數據庫索引底層機製的關鍵。 堆 (Heaps) 與優先隊列 (Priority Queues): 探討二叉堆的結構性質，以及如何利用堆的特性高效地實現最小/最大元素提取。我們將分析堆化（Heapify）過程的時間復雜度證明，並展示堆在圖算法（如Dijkstra）中的關鍵作用。 第三章：高級組織結構與集閤操作 本部分涵蓋那些用於高效管理集閤關係和查找問題的復雜數據結構。 散列錶（哈希錶/Hash Tables）的性能藝術: 深入探究散列函數的設計原則（如一緻性、均勻性、雪崩效應）。詳細對比鏈地址法、開放尋址法（綫性探測、二次探測、雙重散列）的優劣，並討論如何量化和管理衝突率，以維持近乎 $O(1)$ 的平均性能。 並查集 (Disjoint Set Union, DSU): 介紹其在連通性問題中的強大能力。我們會用嚴謹的數學語言來解釋路徑壓縮 (Path Compression) 和按秩閤並 (Union by Rank) 策略是如何將復雜度降低到接近常數時間的 $alpha(N)$（阿剋曼函數的反函數）。 --- 第二部分：算法的邏輯——設計與分析 (The Logic of Computation) 數據結構是骨架，算法則是驅動骨架運作的肌肉群。本部分將係統地介紹主要的算法設計範式，並強調嚴格的復雜度分析。 第四章：搜索與排序的經典範式 搜索算法的深度與廣度: 詳細對比廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS）的應用場景，分析它們在圖結構中尋找最短路徑或遍曆所有可能狀態時的適用性。 排序算法的效率階梯: 不僅介紹冒泡、插入、選擇排序，更重要的是深入理解快速排序（QuickSort）和歸並排序（MergeSort）的內在機製。我們將剖析快速排序的平均 $O(Nlog N)$ 性能是如何依賴於優秀的樞軸選擇，並探討如何使用三點中值法等技術來規避最壞情況。歸並排序的穩定性及其在並行計算中的潛力也將被充分討論。 第五章：算法設計的核心範式 本章是理解現代算法設計的核心。 貪心算法 (Greedy Algorithms): 分析何時貪心選擇能夠保證全局最優解。我們會通過活動安排問題、最小生成樹（MST）的 Prim 算法和 Kruskal 算法作為經典案例，探討貪心選擇的最優子結構和貪心選擇性質的證明方法。 分治策略 (Divide and Conquer): 深入解析如何將問題分解、遞歸解決，再閤並結果。除瞭排序外，我們將考察 Karatsuba 乘法和 Strassen 矩陣乘法等非平凡的應用，展示分治如何顯著降低多項式復雜度。 動態規劃 (Dynamic Programming, DP): DP 被譽為算法設計中最強大的工具之一。我們將通過斐波那契數列、最長公共子序列、背包問題（0/1 和有界）等案例，係統講解“最優子結構”和“重疊子問題”的識彆，並嚴格區分自頂嚮下（帶備忘錄）與自底嚮上（錶格填充）的實現差異及性能考量。 第六章：圖論的深度探索 圖算法是網絡分析、路徑規劃和資源調度的核心。 最短路徑的探究: 詳盡分析單源最短路徑算法（Dijkstra 算法）的運行機製，並討論其在處理帶負權邊的圖時為何失效。隨後，深入講解 Bellman-Ford 算法及其檢測負權環的能力。對於所有頂點對的最短路徑問題，我們將介紹 Floyd-Warshall 算法的矩陣乘法視角。 最小生成樹 (MST) 的構建: 再次迴顧 Kruskal 算法（基於邊的排序和並查集）和 Prim 算法（基於頂點的擴展和優先隊列），比較它們在不同圖密度下的性能錶現。 網絡流基礎: 介紹最大流/最小割定理的基本概念。我們將側重於 Ford-Fulkerson 方法及其增強算法（如 Edmonds-Karp 算法），理解如何通過增廣路徑的概念來求解復雜的匹配和分配問題。 --- 第三部分：效率的極限——高級主題與計算理論 (Pushing the Boundaries) 本部分將視野擴展到更抽象的計算復雜性理論，以及處理無法在閤理時間內解決的難題的策略。 第七章：復雜度的界限與不可解性 P, NP 與 NP-完全性: 這一章將是理論性的核心。我們清晰定義多項式時間可解類（P）和非確定性多項式時間可驗證類（NP）。重點在於理解歸約（Reduction）的概念，並分析諸如可滿足性問題（SAT）和旅行商問題（TSP）如何被證明是 NP-完全的，這意味著在當前理論框架下，找到它們的高效通用解是不可能的。 近似算法與啓發式方法: 既然精確解不可行，我們轉嚮次優解。介紹如何為 NP-Hard 問題設計可接受的近似比算法，以及在實際工程中使用的局部搜索、元啓發式算法（如模擬退火、遺傳算法）的基本思想和應用場景。 第八章：現代計算中的算法優化 近似與隨機化算法: 探討算法中引入隨機性帶來的效率提升，例如 Rabin-Karp 字符串匹配中的概率性判斷，以及 Karger 算法在最小割問題中的應用。 並行化與分布式計算考量: 介紹算法在多核處理器和分布式係統中的設計原則，如何將算法分解為可獨立執行的子任務，並討論同步、通信開銷對整體性能的影響。 --- 結語：理論指導實踐的循環 本書的設計哲學是：深入理解每一個算法背後的數學原理和設計權衡，而非僅僅停留在 API 的調用層麵。我們希望讀者在閤上書本後，麵對任何新的計算挑戰時，都能從這些經典的設計範式中找到靈感和解決方案，並能準確地評估不同方案在特定資源約束下的實際錶現。算法與數據結構不是孤立的知識點，它們是構建高效、可靠軟件係統的永恒智慧。

第1章 進入演算法的世界 
1-1 生活中到處都是演算法
1-2 常見演算法簡介 

第2章 常用的資料結構 
2-1 認識資料結構 
2-2 資料結構的種類 
2-3 樹狀結構 
2-4 圖形簡介 
2-5 雜湊錶 

第3章 排序演算法 
3-1 認識排序 
3-2 氣泡排序法 
3-3 選擇排序法 
3-4 插入排序法 
3-5 謝耳排序法 
3-6 閤併排序法 
3-7 快速排序法 
3-8 基數排序法 

第4章 搜尋與雜湊演算法 
4-1 常見搜尋法介紹 
4-2 常見的雜湊法簡介 
4-3 碰撞與溢位處理 

第5章 陣列與鏈結串列演算法 
5-1 矩陣 
5-2 建立單嚮鏈結串列 

第6章 堆疊與佇列演算法 
6-1 陣列實作堆疊 
6-2 鏈結串列實作堆疊 
6-3 河內塔演算法 
6-4 八皇後演算法 
6-5 陣列實作佇列 
6-6 鏈結串列實作佇列 
6-7 雙嚮佇列 
6-8 優先佇列 

第7章 樹狀演算法 
7-1 陣列實作二元樹 
7-2 鏈結串列實作二元樹 
7-3 二元樹走訪 
7-4 二元樹節點搜尋 
7-5 二元樹節點插入 
7-6 二元樹節點的刪除 
7-7 堆積樹排序法 4 

第8章 圖形演算法 
8-1 圖形的走訪 
8-2 最小花費擴張樹（MST） 
8-3 圖形最短路徑法

评分☆☆☆☆☆

這本《圖說演算法：使用Python》光從書名來看，就給人一種親切且實用的感覺。我過去曾嘗試閱讀一些演算法的書籍，但常常因為過於理論化、缺乏具體範例而感到挫敗。《圖說演算法》中的“圖說”兩字，讓我對這本書抱有極大的期待，我相信它能夠透過視覺化的方式，將抽象的演算法概念變得更易於理解。我希望這本書能像是一位耐心且優秀的老師，用生動的圖解來解釋複雜的演算法，例如像是排序演算法中的各種比較和交換，或是圖形演算法中的路徑尋找過程，都能透過圖像化的方式清晰呈現。而“使用Python”這個部分，更是讓我眼睛一亮。對於許多颱灣的程式學習者而言，Python無疑是最受歡迎的程式語言之一。如果這本書能將演算法與Python實作緊密結閤，提供範例程式碼，並讓讀者能夠親手操作，驗證圖解的內容，那麼學習效果將會大大提升。我特別期望書中能涵蓋一些像是搜尋、排序、圖論、甚至是動態規劃等核心演算法，並用Python的程式碼和圖解，循序漸進地引導讀者掌握這些知識，這絕對會是一本讓颱灣讀者愛不釋手的演算法入門佳作。

评分☆☆☆☆☆

這本書名《圖說演算法：使用Python》光是聽起來就讓人眼睛一亮！我一直覺得演算法是計算機科學的靈魂，但很多書都寫得太抽象，看到公式就頭大。這本《圖說演算法》如果能用圖來解釋，那絕對是福音！尤其是我平時也喜歡用Python來寫點小工具，所以這本書的“使用Python”這一點就戳中我瞭。我想象中的這本書，應該會把複雜的演算法，像是排序、搜尋、圖形演算法等等，用清晰易懂的圖形和流程圖來呈現，而不是一味地堆砌數學符號。而且，結閤Python的實例，更能讓讀者實際動手去感受演算法的魅力，理解它的運作原理。例如，像背包問題、最短路徑這種經典問題，如果能搭配Python程式碼和圖解，那麽初學者也能輕鬆入門，老手也能溫故知新。我非常期待看到書中對時間複雜度和空間複雜度的解釋，是不是也能透過圖形化的方式，讓這個概念更加直觀，而不是僅僅是Big O的符號。總之，我認為這是一本非常有潛力的入門書，對於想要紮實學習演算法，又不想被理論嚇到的颱灣讀者來說，絕對是值得入手的第一本書！

评分☆☆☆☆☆

說實話，我對於演算法的學習一直都有點卻步，總覺得它很學術、很理論，對我這個主要從事網頁開發的讀者來說，好像離我的日常工作有點遠。《圖說演算法：使用Python》這個書名，卻意外地吸引瞭我。我對“圖說”的解讀是，它會用很多圖來輔助說明，這正是我這種視覺化學習者最需要的！我希望這本書能用圖像化的方式，把那些我一直搞不懂的演算法，例如像是遞迴、動態規劃、或是複雜的搜尋演算法，變得容易理解。如果它能用簡單的圖示，一步一步拆解演算法的執行過程，就像在看一個動畫一樣，那將會非常棒！而“使用Python”這一點，對我來說就是最大的誘惑瞭。我平時主要使用的程式語言就是Python，所以如果書中能直接提供Python的程式碼範例，並且這些範例是與圖示相互呼應的，那麼我就可以馬上動手嘗試，親身體驗演算法的運作。我非常期待書中能包含一些像是資料結構的演算法（例如列錶、樹、圖的相關演算法）的圖解和Python實作，讓我可以將這些知識融會貫通，應用到實際的專案中。

评分☆☆☆☆☆

對於《圖說演算法：使用Python》這本書名，我個人感到相當興奮，畢竟“圖說”兩字就暗示著一種視覺化的學習方式，這對於我這種學習演算法時常常感到抽象、難以理解的讀者來說，絕對是一大福音。我最期待的是，作者能夠將那些原本枯燥乏味的演算法概念，透過精美的插圖、流程圖，甚至是動畫概念（如果能有QR Code連結到補充資源就更棒瞭），轉化成生動易懂的圖像。想像一下，學習快速排序時，不再隻是看著一堆交換的程式碼，而是能看著圖示一步步展示元素如何被分割、如何被重排；或者在理解圖演算法時，能看到一張清晰的圖，上麵標示著節點和邊，然後演算法是如何一步步探索或尋找路徑。Python的結閤也讓我非常期待，我平日就有在使用Python，所以若書中能提供實際可執行的Python程式碼範例，並且透過程式碼的執行來驗證圖解的演算法，那學習效果肯定會事半功倍。我尤其希望書中能涵蓋一些常見且重要的演算法，例如動態規劃、分治法，甚至是圖形學中常用的演算法，並能用圖文並茂的方式解釋其遞歸或迭代的過程，以及如何用Python實現。這將會是一本兼具深度與廣度，且極易於入門的演算法學習指南。

评分☆☆☆☆☆

身為一個長年與程式碼打交道的工程師，雖然對演算法有一定的認識，但有時候麵對一些複雜的演算法，依然會感到吃力，尤其是那些缺乏直觀解釋的教科書。《圖說演算法：使用Python》這個書名，瞬間就擊中瞭我的痛點。我非常看好它能用“圖說”的方式來解構演算法，這意味著它可能不再是冷冰冰的公式和文字堆砌，而是透過視覺化的語言，將演算法的邏輯、流程和核心思想呈現齣來。我期望這本書能夠在傳統演算法書籍的基礎上，注入一股清流，讓讀者能夠更容易地建立起對演算法的直觀理解。而“使用Python”這個部分，更是錦上添花。我認為，將理論與實踐結閤，用Python的程式碼來實作演算法，並輔以圖示，能讓讀者不僅理解“是什麼”，更能理解“怎麼做”。例如，像是圖論中的DFS（深度優先搜尋）和BFS（廣度優先搜尋），如果能用Python來實作，並在旁邊配上清晰的圖形展示其遍歷過程，我相信任何讀者都能輕鬆掌握。我希望書中能包含對各種資料結構的演算法分析，並以圖形化的方式來輔助理解其效率。