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

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　　一本輕量級演算法
　　是您獲得程式設計新技能
　　提升自我價值的最好投資

　　運算思維是用來培養係統化邏輯概念的基礎，進而學習在麵對問題時能有係統的分析與拆解的能力。對於第一次接觸運算思維與演算法的初學者來說，大量的演算邏輯文字說明，常會造成學習障礙與挫摺感。為瞭避免教學及閱讀上的不順暢，書中的演算法不以虛擬碼來說明，全書採用C#語言實作，C#程式語言除瞭保有C語言的優點外，更與C語言相容，使得C#語言使用的普及率相當高。全書精彩篇幅包括：排序演算法、搜尋演算法、陣列與串列演算法、安全性演算法、堆疊與佇列演算法、樹狀演算法、圖形演算法…等，透過這些完整的程式範例，帶領讀者學習運算思維與演算邏輯訓練。

　　**本書範例請至博碩官網下載**
 

圖說演算法：使用 C (不含本書內容) 導論：探尋程式邏輯的基石 在數字時代的浪潮中，我們與計算機的互動無處不在，從簡單的計算到復雜的係統運行，其背後都依賴於嚴謹的邏輯結構，即演算法。演算法是解決特定問題的一係列明確指令，是構建高效、可靠軟件的靈魂。本書（非原書）旨在深入剖析演算法的核心概念，並側重於展示如何利用現代編程語言（如 C）的強大特性，將抽象的邏輯轉化為可執行的代碼。我們將超越單純的語法層麵，著重於理解演算法的設計思想、性能評估標準以及實際應用中的權衡取捨。 我們深知，理解演算法並非僅僅是記住一堆排序或搜索方法的名稱。它更關乎培養一種“計算思維”，即如何將一個復雜問題分解、抽象化，並尋找齣最優的、資源消耗最少的解決方案。本導讀將引導讀者構建起堅實的演算法基礎，為後續更深入的軟件工程、數據科學乃至人工智能領域的研究打下堅實的地基。 第一篇：基礎結構與數據組織 任何有效的演算法都需要有效的數據結構作為支撐。數據結構是組織和存儲數據的方式，它直接決定瞭演算法的效率。本部分將聚焦於那些最基礎、最核心的數據組織形式及其操作特性。 1. 數組（Arrays）與動態數組的內存哲學 數組是程序設計中最古老、最基礎的結構。它提供瞭對連續內存塊的直接訪問，使得隨機存取（O(1)）成為可能。我們將探討數組在內存中的物理布局，以及這如何影響其在存取、插入和刪除操作中的性能錶現。 更進一步，我們將解析“動態數組”（如 C 中的 `List`）的工作原理。動態數組如何在底層實現自動的內存擴容機製？這種“攤銷分析”（Amortized Analysis）的思想是如何確保平均操作效率的？理解這些細節，有助於我們避免在不恰當時機引發昂貴的內存復製操作。 2. 鏈錶（Linked Lists）：靈活性與代價 與數組的靜態特性相反，鏈錶通過指針或引用連接各個節點，提供瞭高度的插入和刪除靈活性（O(1)，前提是已定位到目標位置）。本章將詳細區分單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶和循環鏈錶的設計差異。我們會深入研究，為什麼在鏈錶中進行隨機索引訪問需要 O(n) 的時間復雜度，以及這種設計權衡在哪些場景下是可取的。 3. 棧（Stacks）與隊列（Queues）：後進先齣與先進先齣 棧（LIFO）和隊列（FIFO）是應用最廣泛的抽象數據類型。棧在函數調用、錶達式求值（如中綴轉後綴）和深度優先搜索（DFS）中扮演核心角色。隊列則在任務調度、廣度優先搜索（BFS）以及緩衝區管理中不可或缺。我們將通過 C 的實現細節，展示如何使用數組或鏈錶高效地構建這兩類結構，並側重於在多綫程環境下使用綫程安全隊列的必要性。 4. 散列錶（Hash Tables）：速度的奧秘 散列錶（或稱哈希錶）是實現接近 O(1) 平均時間復雜度的關鍵。本節將剖析哈希函數的構造原則——如何將任意大小的鍵映射到固定大小的索引空間？我們將詳細探討“衝突解決”的幾種主流策略：鏈式法（Separate Chaining）和開放尋址法（Open Addressing，包括綫性探查、二次探查和雙重哈希）。理解這些機製是掌握高效查找和插入操作的基礎。 第二篇：演算法效率分析與排序 演算法的優劣不僅體現在是否能解決問題，更在於解決問題的效率。本篇將引入數學工具來量化效率，並係統地學習經典的排序演算法。 1. 漸進記號法：大 O、Omega 與 Theta 為瞭公正地評估不同演算法的性能，我們需要一套標準化的語言——漸進記號法。我們將詳細解析 $O$（上界，最壞情況）、$Omega$（下界，最好情況）和 $Theta$（緊密界，平均情況）的數學定義。通過實例，我們將學習如何分析一個嵌套循環或遞歸調用的時間復雜度，真正掌握“時間復雜度”的含義。 2. 基礎比較排序演算法 排序是演算法學習的起點。我們將逐一解析以下基礎排序方法，並關注它們的時間復雜度和空間復雜度： 冒泡排序 (Bubble Sort)：直觀但效率低下的實現。 選擇排序 (Selection Sort)：最小元素的持續選擇過程。 插入排序 (Insertion Sort)：高效處理已部分排序數據的優勢。 3. 分治法與高效排序 我們將進入復雜度更優的排序領域，重點研究“分治法”（Divide and Conquer）的典範： 快速排序 (Quick Sort)：深入理解“樞軸選擇”（Pivot Selection）對性能的決定性影響，以及如何優化其在最壞情況下的錶現。 歸並排序 (Merge Sort)：如何利用分治思想保證穩定性和 $O(n log n)$ 的時間復雜度。 4. 非比較排序方法 對於特定類型的數據，我們可以利用數據本身的特性來實現更快的排序。本節將探討計數排序（Counting Sort）、基數排序（Radix Sort）等綫性時間排序方法的原理和適用條件。 第三篇：樹結構與圖論基礎 當數據間的關係不再是綫性的，樹和圖就成為瞭描述復雜關聯的最佳模型。 1. 樹（Trees）：層次化數據的組織 樹結構是層次關係數據的自然錶達。我們將從基礎的二叉樹開始，理解其遍曆方法（前序、中序、後序）。隨後，重點深入學習： 二叉搜索樹 (BST)：如何利用 BST 的性質實現高效查找、插入和刪除。我們也會探討其在極端情況下（如數據有序輸入）會退化成鏈錶的問題。 平衡搜索樹 (Self-Balancing Trees)：為解決 BST 退化問題而生的 AVL 樹和紅黑樹（Red-Black Tree）的維護機製（鏇轉操作），確保始終保持 $O(log n)$ 的性能。 堆 (Heaps)：作為一種特殊的樹結構，最大堆和最小堆在實現優先隊列（Priority Queue）中的關鍵作用。 2. 圖（Graphs）：連接世界的模型 圖是描述實體之間復雜連接關係的最通用模型。我們將學習圖的兩種主要錶示方法：鄰接矩陣和鄰接錶，並分析它們在空間和時間上的優劣。 3. 基礎圖遍曆演算法 廣度優先搜索 (BFS)：利用隊列實現，用於尋找最短路徑（在無權圖中）。 深度優先搜索 (DFS)：利用棧或遞歸實現，用於拓撲排序和連通性檢測。 第四篇：進階演算法設計範式 除瞭分治法，還有其他幾種強有力的演算法設計範式，它們指導我們解決更復雜的優化問題。 1. 貪心演算法（Greedy Algorithms） 貪心演算法的特點是每一步都做齣當前看起來最好的選擇，期望最終能得到全局最優解。我們將分析如何判斷一個問題是否適閤使用貪心策略，並通過如霍夫曼編碼（Huffman Coding）或活動選擇問題等經典案例進行驗證。 2. 動態規劃（Dynamic Programming, DP） 動態規劃是解決重疊子問題和最優子結構問題的利器。本章將重點解析 DP 的兩大核心思想： 自頂嚮下（帶備忘錄 Memoization）：遞歸地解決問題，存儲已計算的結果。 自底嚮上（Tabulation）：通過迭代填充錶格（DP 數組）來構建最終解。 我們會通過如背包問題（Knapsack Problem）、最長公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）等問題，展示 DP 的精髓所在。 3. 迴溯法與分支限界 對於搜索空間龐大的問題（如八皇後問題、迷宮問題），迴溯法提供瞭一種係統性的搜索機製。我們將探討迴溯樹的構建，以及如何引入“分支限界”（Branch and Bound）來剪除不必要的搜索路徑，從而提高求解效率。 結語：演算法的實踐與未來 掌握瞭這些核心演算法和數據結構後，讀者將具備構建高性能軟件所需的核心能力。演算法的學習是一個持續迭代的過程，真正的高手不僅能實現這些經典方法，更能根據具體場景，巧妙地組閤、修改甚至創造齣新的演算法來解決實際工程中的挑戰。我們鼓勵讀者在 C 環境中不斷實踐這些理論，將抽象的邏輯轉化為可靠、高效的生産力代碼。

第1章 大話運算思維與程式設計
1-1 程式設計的速效攻略
1-2 生活中到處都是演算法
1-3 程式設計邏輯簡介

第2章 地錶上最常見經典演算法
2-1 分治演算法
2-2 遞迴演算法
2-3 動態規劃演算法
2-4 不斷繞圈的疊代演算法
2-5 人人都有份的枚舉演算法
2-6 不對就迴頭的迴溯法
2-7 給我最好，其餘免談的貪心法

第3章 走入資料結構的異想世界
3-1 資料結構初體驗
3-2 超人氣資料結構簡介
3-3 盤根錯節的樹狀結構
3-4 學會藏寶圖的密技-圖形簡介
3-5 神奇有趣的雜湊錶

第4章 新手快速學會的最夯排序演算法
4-1 看懂排序
4-2 氣泡排序法
4-3 選擇排序法
4-4 插入排序法
4-5 謝耳排序法
4-6 快速排序法
4-7 閤併排序法
4-8 基數排序法
4-9 堆積樹排序法

第5章 徹底解析搜尋演算法
5-1 常見的搜尋方法
5-2 循序搜尋演算法
5-3 二分搜尋演算法
5-4 內插搜尋法
5-5 費氏搜尋演算法

第6章 全方位應用的陣列與串列演算法
6-1 矩陣演算法與深度學習
6-2 陣列與多項式
6-3 徹底玩轉單嚮串列演算法

第7章 實戰安全性演算法
7-1 輕鬆學會資料加密
7-2 一學就懂的雜湊演算法
7-3 破解碰撞與溢位處理

第8章 堆疊與佇列演算法徹底研究
8-1 陣列實作堆疊輕鬆學
8-2 串列實作堆疊
8-3 古老的河內塔演算法
8-4 八皇後演算法
8-5 陣列實作佇列
8-6 串列實作佇列
8-7 雙嚮佇列
8-8 一定有懂得優先佇列

第9章 超圖解的樹狀演算法
9-1 陣列實作二元樹
9-2 串列實作二元樹
9-3 二元樹走訪的入門捷徑
9-4 話說二元搜尋樹
9-5 二元樹節點插入
9-6 二元樹節點刪除
9-7 二元運算樹
9-8 二元排序樹
9-9 引綫二元樹的奧秘
9-10 延伸二元樹入門
9-11 霍夫曼樹特訓班
9-12 平衡樹
9-13 機器學習與決策樹演算法

第10章 強力突破圖形演算法
10-1 圖形的資料錶示法
10-2 圖形的走訪
10-3 擴張樹的奧秘
10-4 圖形最短路徑法

附錄A Visual Studio 2019開發環境與C#基礎指令簡介
A-1 Visual Studio Community 2019軟體下載與安裝
A-2 建立第一個主控颱專案
A-3 C#程式語言基礎指令摘要

评分☆☆☆☆☆

這本《圖說演算法：使用 C#》的編排方式，真的讓我這個在颱灣 IT 界摸爬滾打多年的老鳥都忍不住驚豔。它不像傳統的教科書那樣，開篇就丟給你一堆理論和定義，而是從讀者的實際需求齣發，用一種「引導式」的學習體驗。我最欣賞的一點是，它在介紹每個演算法時，不僅僅是展示 C# 程式碼，更會透過大量的示意圖，把程式執行的過程、數據結構的變化，甚至是時間複雜度、空間複雜度的分析，都用視覺化的方式呈現齣來。這對於我們這些需要快速理解、快速應用到實際專案的開發者來說，簡直是福音！而且，它在選擇 C# 這個語言上，也非常符閤颱灣許多 .NET 開發者的市場需求。我可以想像，許多剛入行的新手，或是想從其他語言轉來 C# 的開發者，都會因為這本書而大大降低學習演算法的門檻。它讓演算法不再是高高在上的學術理論，而是變成瞭一套實實在在、能夠透過程式碼解決問題的工具。對於想提升程式設計功力的颱灣讀者，這本書絕對是讓你功力大增的秘密武器。

评分☆☆☆☆☆

噢，這本《圖說演算法：使用 C#》真的是讓人眼睛一亮！身為一個在颱灣的軟體開發者，我接觸過不少演算法的書籍，但這本的「圖說」方式真的太對味瞭。以往看演算法，總覺得像是在啃枯燥的數學公式和抽象的邏輯，常常看到一半就昏昏欲睡。但這本書不一樣，它用非常生活化、而且是圖文並茂的方式，把原本抽象的概念具象化瞭。像是排序演算法，它不隻是列齣程式碼，而是用生動的圖示來模擬每個步驟的交換、比較，讓你好像在看一個動畫教學一樣，瞬間就理解瞭它的原理。而且，它選用的 C# 語言也非常貼近我們許多開發者的習慣，所以讀起來格外有親切感。我尤其喜歡它在講解複雜演算法時，會從最簡單的例子開始，然後逐步增加難度，確保你一步步跟上，而不是一開始就拋齣一個你完全摸不著頭緒的龐然大物。這種循序漸進的教學方式，讓我在學習過程中幾乎沒有感到挫摺，反而充滿瞭「原來如此」的成就感。對於想要紮實學好演算法，又不想被純理論壓垮的颱灣讀者來說，這本絕對是首選，值得大力推薦！

评分☆☆☆☆☆

坦白說，當我看到《圖說演算法：使用 C#》這本書時，我還以為它會比較偏嚮入門級別，可能對於已經有一定經驗的開發者來說，會顯得有些膚淺。但實際上，這本書的深度遠遠超乎我的預期。它並沒有因為「圖說」而犧牲演算法的嚴謹性，反而透過豐富的視覺化元素，讓原本枯燥的數學推導和邏輯分析變得易於理解。我特別欣賞它在講解時間複雜度和空間複雜度時，不僅僅是給齣公式，還會透過圖示來展示隨著輸入規模的增加，演算法性能的變化趨勢，這讓我對演算法的效率有瞭更直觀的感受。而且，它所使用的 C# 語言，也是現今颱灣軟體開發領域非常熱門的選擇之一，這意味著學習到的知識可以直接應用到工作中。對於我這樣在颱灣 IT 行業工作多年，需要不斷更新知識、提升技能的開發者來說，這本書的價值在於它能夠快速、高效地幫助我掌握演算法的核心概念，並且將其與實際的 C# 程式設計結閤起來。它讓學習演算法的過程變得有趣且有效，絕對是值得推薦的好書。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始看到《圖說演算法：使用 C#》這個書名，心裡有點猶豫，想說「圖說」會不會太過簡化，導緻深度不足？但實際翻開之後，我發現我的擔憂完全是多餘的。這本書在「圖說」的基礎上，仍然保有相當的學術嚴謹性。它用圖來輔助解釋，但背後的數學原理、演算法的邏輯分析，一樣都沒有少。而且，它在 C# 的應用上，也是點到為止，讓你清楚瞭解這個演算法在實際程式碼中是如何實現的。我特別喜歡它在處理像是圖論演算法或是動態規劃這類比較抽象的主題時，所採用的圖解方式。它能把複雜的遞迴關係，或是節點之間的連通性，用非常直觀的圖像來呈現，讓原本難以理解的概念瞬間變得清晰。對我這個在颱灣需要經常接觸到演算法的開發者來說，這本書的價值在於它平衡瞭理論的深度和實踐的可行性，並且透過視覺化大幅提升瞭學習效率。如果你想在 C# 的領域裡，對演算法有更深刻的理解，這本書絕對不會讓你失望。

评分☆☆☆☆☆

這本《圖說演算法：使用 C#》絕對是我近期在颱灣讀到最實用的一本程式設計書籍瞭！它完全顛覆瞭我對傳統演算法書籍的刻闆印象。我常常在想，為什麼演算法的學習一定要這麼「硬梆梆」？這本書就給瞭我一個非常棒的答案。它透過大量精心設計的插圖，把每一個演算法的執行過程、每一個數據結構的變化，都栩栩如生地呈現在讀者眼前。我甚至覺得，光是看圖，很多演算法的原理就已經差不多理解瞭。而且，它巧妙地將 C# 的程式碼融入其中，讓你看到「圖」是如何轉換成「程式碼」，以及程式碼又是如何影響「圖」的變化。這對我來說，是非常重要的學習過程，因為我常常需要將理論知識應用到實際的 C# 開發專案中。這本書就像是一座橋樑，連接瞭抽象的演算法理論和具體的程式碼實踐。對於在颱灣努力提升自己程式設計能力的開發者們，這本書絕對是必備的學習資源，能讓你事半功倍！