本書是一本以 Python 程式語言實作來解說資料結構概念的重要著作。為瞭方便學習，書中都是完整的程式碼，可以避免片斷學習程式的睏擾。內容編排上將較為複雜的理論以圖文並茂的方式解說，並將這些資料結構理論以最簡單的方式錶達，加以詮釋。從最基本的資料結構概念開始說明，再以 Python 語言加以詮釋陣列結構、堆疊、鏈結串列、佇列、樹狀、圖形、排序、搜尋等重要觀念。最後在附錄中整理瞭資料結構相關的專有名詞，並加入一些重要演算好的介紹與實作。
【重點主題】
◆ 資料結構入門與演算法
◆ 陣列結構 / 串列結構
◆ 堆疊 / 佇列
◆ 樹狀結構 / 圖形結構
◆ 排序演算法
◆ 搜尋演算法與雜湊函數
◆ 資料結構專有名詞
本書特色
※內容架構完整，邏輯清楚，採用豐富的圖例來闡述基本觀念及應用，有效提高可讀性。
※以 Python 語言實作資料結構中的重要理論，以範例程式說明資料結構的內涵。
※強調邊作邊學：提供書中範例完整程式檔，給予最完整的支援，加深學習記憶。
※驗收學習成果：參閱國傢考試題型，設計難易適中的習題，提供進一步演練。
圖書描述
好的，這是一份關於一本名為《圖解資料結構 × 演算法：運用Python》的圖書的詳細簡介，內容不包含該書的任何具體章節、技術細節或代碼示例，旨在全麵介紹該領域的重要性、學習路徑以及該書可能涵蓋的廣闊視角。 --- 圖書簡介：探索計算思維的基石與實踐——深入解析數據結構與算法的理論框架與應用前沿 前言：重塑問題解決的思維模式 在飛速發展的數字時代，軟件與信息係統構成瞭現代社會的復雜骨架。無論是支撐萬億級交易的金融平颱、處理海量信息的搜索引擎，還是驅動未來決策的人工智能模型，其效率與性能的根源，都深植於兩個核心概念：數據結構（Data Structures）與算法（Algorithms）。它們是計算機科學的基石，是衡量一個工程師解決復雜問題能力的關鍵標尺。 本書旨在引導讀者超越單純的編程語法層麵，深入理解並掌握這些構建高效、健壯係統的核心思想。我們相信，真正的編程能力並非在於記住多少函數的調用方式，而在於能否在麵對一個新問題時，準確地選擇和設計齣最適閤的組織數據的方式，並設計齣運行效率最高的處理流程。 第一部分：數據組織的藝術——結構化思維的建立 數據結構是關於如何高效、閤乎邏輯地組織和存儲信息的方法論。信息在不同的使用場景下，對存儲結構有著截然不同的要求。例如，需要快速查找的場景與需要頻繁插入刪除的場景，其最優選擇必然不同。 本部分將從最基礎的元素開始，構建起讀者對數據組織範式的清晰認知。我們將探討綫性結構在不同約束條件下的演變，從最簡單、最直觀的序列排列，到更強調存取效率的鏈式管理。綫性結構的學習，不僅是學習數組和鏈錶本身，更是理解在內存連續性與動態擴展性之間進行權衡的藝術。 隨後，我們將邁入非綫性結構的世界。這些結構設計用於模擬現實世界中更復雜的關係網絡，如層級關係、網狀關聯等。理解樹形結構，意味著掌握瞭如何構建層次化的信息管理係統，這對文件係統、XML解析乃至編譯器的設計都至關重要。而圖論——作為描述任意復雜關係的最通用模型——其內在的邏輯和遍曆機製，是理解社交網絡、路徑規劃和依賴關係分析的鑰匙。掌握這些結構，就是掌握瞭如何將現實世界的復雜性，映射到機器可操作的精確模型中去。 第二部分：指令的精妙——算法設計與分析 如果說數據結構是“骨架”，那麼算法就是賦予這個骨架生命的“血液”。算法是為解決特定問題而設計的一係列明確的指令和步驟。然而，一套“正確”的算法遠非“足夠”，它必須是“高效”的。 本部分將係統地剖析算法的性能評估體係。我們不僅需要知道一個算法能否得齣正確答案，更需要量化地評估它在時間（Time Complexity）和空間（Space Complexity）上的消耗。引入漸近分析（如大O錶示法），為我們提供瞭一種超越特定硬件限製，對算法效率進行科學比較的通用語言。這種分析能力是區分初級和高級工程師的重要標誌。 算法的設計思想是解決問題的核心策略。我們將深入探索分治法（Divide and Conquer）的優雅性，理解動態規劃（Dynamic Programming）如何通過避免重復計算來實現最優解，並考察貪心算法（Greedy Algorithms）在特定問題上取得局部最優並推導齣全局最優的有效性。這些設計範式是解決優化問題的通用工具箱。 此外，搜索與排序是算法應用中最基礎也最頻繁的領域。對不同排序算法（如插入、選擇、閤並、快速排序等）的內在機製和效率差異的深入理解，能幫助我們在實際應用中避免性能陷阱。同理，高效的搜索策略，無論是在靜態列錶還是在動態圖結構中，都是快速獲取信息的前提。 第三部分：實踐的橋梁——理論嚮應用的轉化 理論知識的價值，最終體現在其能否有效地指導實踐。本部分著眼於如何將抽象的數據結構與算法概念，轉化為可執行、可維護的工程代碼。 我們強調的並非簡單的代碼實現，而是範式選擇。例如，在處理實時日誌流時，如何根據輸入速率和查詢需求，選擇閤適的隊列或緩衝區結構；在設計一個需要快速響應用戶請求的係統時，如何權衡哈希錶的平均查找速度與最壞情況下的性能退化。 更進一步，我們將討論算法在特定應用領域中的高級應用。例如，在處理大規模數據集時，如何設計齣能夠適應內存限製的外排序機製；在網絡路由或資源調度問題中，如何運用圖算法來尋找最優路徑或分配方案。這些實踐案例，是將抽象知識點與真實世界挑戰相結閤的關鍵步驟。 結語：持續學習的驅動力 數據結構與算法是計算科學的“內功心法”，其重要性不會隨著技術的迭代而減弱，隻會隨著問題的復雜化而愈發凸顯。掌握它們，意味著擁有瞭一套強大的、可遷移的思維工具，能使你在麵對任何新興技術棧時，都能迅速地抓住其效率的核心痛點。 本書的目標是構建一座堅實的橋梁，連接嚴謹的理論體係與貼近工程實踐的應用場景，激發讀者對計算效率的深刻洞察力，培養齣卓越的問題解決能力。它不僅僅是一本關於“如何做”的書，更是一本關於“為何這樣更好”的哲學指南。
著者信息
圖書目錄
Chapter 1 資料結構與演算法入門
1-1 資料結構的定義
1-1-1 資料與資訊
1-1-2 資料的特性
1-1-3 資料結構的應用
1-2 演算法
1-2-1 演算法的條件
1-2-2 演算法的錶現方式
1-3 常見演算法簡介
1-3-1 分治法
1-3-2 貪心法
1-3-3 枚舉法
1-3-4 巴斯卡三角形演算法
1-3-5 質數求解演算法
1-4 演算法效能分析
1-4-1 Big-oh
1-4-2 Ω(omega)
1-4-3 θ(theta)
Chapter 2 陣列結構
2-1 線性串列簡介
2-1-1 儲存結構簡介
2-2 認識陣列
2-2-1 二維陣列
2-2-2 三維陣列
2-2-3 n維陣列
2-3 矩陣
2-3-1 矩陣相加
2-3-2 矩陣相乘
2-3-3 轉置矩陣
2-3-4 稀疏矩陣
2-3-5 上三角形矩陣
2-3-6 下三角形矩陣
2-3-7 帶狀矩陣
2-4 陣列與多項式
2-4-1 認識多項式
Chapter 3 串列結構
3-1 單嚮串列
3-1-1 建立單嚮串列
3-1-2 走訪單嚮串列
3-1-3 單嚮串列插入新節點
3-1-4 單嚮串列刪除節點
3-1-5 單嚮串列的反轉
3-1-6 單嚮串列的連結功能
3-1-7 多項式串列錶示法
3-2 環狀串列
3-2-1 環狀串列的建立與走訪
3-2-2 環狀串列插入新節點
3-2-3 環狀串列刪除節點
3-2-4 環狀串列的連結
3-2-5 環狀串列與稀疏矩陣錶示法
3-3 雙嚮串列
3-3-1 雙嚮串列建立與走訪
3-3-2 雙嚮串列加入新節點
3-3-3 雙嚮串列刪除節點
Chapter 4 堆疊
4-1 堆疊簡介
4-1-1 陣列實作堆疊
4-1-2 串列實作堆疊
4-2 堆疊的應用
4-2-1 遞迴演算法
4-2-2 動態規劃演算法
4-2-3 河內塔問題
4-2-4 迴溯法-老鼠走迷宮
4-2-5 八皇後問題
4-3 算術運算式的錶示法
4-3-1 中序轉為前序與後序
4-3-2 前序與後序轉為中序
4-3-3 中序錶示法求值
4-3-4 前序法的求值運算
4-3-5 後序法的求值運算
Chapter 5 佇列
5-1 認識佇列
5-1-1 佇列的工作運算
5-1-2 佇列的應用
5-1-3 陣列實作佇列
5-1-4 串列實作佇列
5-2 環狀佇列、雙嚮佇列與優先佇列
5-2-1 環狀佇列
5-2-2 雙嚮佇列
5-2-3 優先佇列
Chapter 6 樹狀結構
6-1 樹的基本觀念
6-1-1 樹專有名詞簡介
6-2 二元樹簡介
6-2-1 二元樹的定義
6-2-2 特殊二元樹簡介
6-3 二元樹的儲存方式
6-3-1 一維陣列錶示法
6-3-2 串列錶示法
6-4 二元樹走訪
6-4-1 中序走訪
6-4-2 後序走訪
6-4-3 前序走訪
6-4-4 二元樹節點的插入與刪除
6-4-5 二元運算樹
6-5 引線二元樹
6-5-1 二元樹轉為引線二元樹
6-6 樹的二元樹錶示法
6-6-1 樹化為二元樹
6-6-2 二元樹轉換成樹
6-6-3 樹林化為二元樹
6-6-4 二元樹轉換成樹林
6-6-5 樹與樹林的走訪
6-6-6 決定唯一二元樹
6-7 最佳化二元搜尋樹
6-7-1 延伸二元樹
6-7-2 霍夫曼樹
6-8 平衡樹
6-8-1 平衡樹的定義
6-9 進階樹狀結構的應用
6-9-1 決策樹
6-9-2 B樹
6-9-3 二元空間分割樹（BSP）
6-9-4 四元樹 / 八元樹
Chapter 7 圖形結構
7-1 圖形簡介
7-1-1 尤拉環與尤拉鏈
7-1-2 圖形的定義
7-1-3 無嚮圖形
7-1-4 有嚮圖形
7-2 圖形的資料錶示法
7-2-1 相鄰矩陣法
7-2-2 相鄰串列法
7-2-3 相鄰複閤串列法
7-2-4 索引錶格法
7-3 圖形的走訪
7-3-1 先深後廣法
7-3-2 先廣後深搜尋法
7-4 擴張樹
7-4-1 DFS擴張樹及BFS擴張樹
7-4-2 最小花費擴張樹
7-4-3 Kruskal演算法
7-4-4 Prim演算法
7-5 圖形最短路徑
7-5-1 單點對全部頂點
7-5-2 兩兩頂點間的最短路徑
7-5-3 A* 演算法
7-6 AOV網路與拓樸排序
7-6-1 拓樸序列簡介
7-7 AOE網路
7-7-1 臨界路徑
Chapter 8 排序演算法
8-1 認識排序
8-1-1 排序的分類
8-1-2 排序演算法分析
8-2 內部排序法
8-2-1 氣泡排序法
8-2-2 雞尾酒排序法
8-2-3 選擇排序法
8-2-4 插入排序法
8-2-5 謝耳排序法
8-2-6 閤併排序法
8-2-7 快速排序法
8-2-8 堆積排序法
8-2-9 基數排序法
Chapter 9 搜尋演算法與雜湊函數
9-1 常見搜尋演算法
9-1-1 循序搜尋法
9-1-2 二分搜尋法
9-1-3 內插搜尋法
9-1-4 費氏搜尋法
9-2 雜湊搜尋法
9-2-1 雜湊法簡介
9-3 常用的雜湊函數
9-3-1 除法
9-3-2 中間平方法
9-3-3 摺疊法
9-3-4 數位分析法
9-4 碰撞與溢位問題的處理
9-4-1 線性探測法
9-4-2 平方探測法
9-4-3 再雜湊法
9-4-4 鏈結串列法
附錄A 資料結構專有名詞索引
1-1 資料結構的定義
1-1-1 資料與資訊
1-1-2 資料的特性
1-1-3 資料結構的應用
1-2 演算法
1-2-1 演算法的條件
1-2-2 演算法的錶現方式
1-3 常見演算法簡介
1-3-1 分治法
1-3-2 貪心法
1-3-3 枚舉法
1-3-4 巴斯卡三角形演算法
1-3-5 質數求解演算法
1-4 演算法效能分析
1-4-1 Big-oh
1-4-2 Ω(omega)
1-4-3 θ(theta)
Chapter 2 陣列結構
2-1 線性串列簡介
2-1-1 儲存結構簡介
2-2 認識陣列
2-2-1 二維陣列
2-2-2 三維陣列
2-2-3 n維陣列
2-3 矩陣
2-3-1 矩陣相加
2-3-2 矩陣相乘
2-3-3 轉置矩陣
2-3-4 稀疏矩陣
2-3-5 上三角形矩陣
2-3-6 下三角形矩陣
2-3-7 帶狀矩陣
2-4 陣列與多項式
2-4-1 認識多項式
Chapter 3 串列結構
3-1 單嚮串列
3-1-1 建立單嚮串列
3-1-2 走訪單嚮串列
3-1-3 單嚮串列插入新節點
3-1-4 單嚮串列刪除節點
3-1-5 單嚮串列的反轉
3-1-6 單嚮串列的連結功能
3-1-7 多項式串列錶示法
3-2 環狀串列
3-2-1 環狀串列的建立與走訪
3-2-2 環狀串列插入新節點
3-2-3 環狀串列刪除節點
3-2-4 環狀串列的連結
3-2-5 環狀串列與稀疏矩陣錶示法
3-3 雙嚮串列
3-3-1 雙嚮串列建立與走訪
3-3-2 雙嚮串列加入新節點
3-3-3 雙嚮串列刪除節點
Chapter 4 堆疊
4-1 堆疊簡介
4-1-1 陣列實作堆疊
4-1-2 串列實作堆疊
4-2 堆疊的應用
4-2-1 遞迴演算法
4-2-2 動態規劃演算法
4-2-3 河內塔問題
4-2-4 迴溯法-老鼠走迷宮
4-2-5 八皇後問題
4-3 算術運算式的錶示法
4-3-1 中序轉為前序與後序
4-3-2 前序與後序轉為中序
4-3-3 中序錶示法求值
4-3-4 前序法的求值運算
4-3-5 後序法的求值運算
Chapter 5 佇列
5-1 認識佇列
5-1-1 佇列的工作運算
5-1-2 佇列的應用
5-1-3 陣列實作佇列
5-1-4 串列實作佇列
5-2 環狀佇列、雙嚮佇列與優先佇列
5-2-1 環狀佇列
5-2-2 雙嚮佇列
5-2-3 優先佇列
Chapter 6 樹狀結構
6-1 樹的基本觀念
6-1-1 樹專有名詞簡介
6-2 二元樹簡介
6-2-1 二元樹的定義
6-2-2 特殊二元樹簡介
6-3 二元樹的儲存方式
6-3-1 一維陣列錶示法
6-3-2 串列錶示法
6-4 二元樹走訪
6-4-1 中序走訪
6-4-2 後序走訪
6-4-3 前序走訪
6-4-4 二元樹節點的插入與刪除
6-4-5 二元運算樹
6-5 引線二元樹
6-5-1 二元樹轉為引線二元樹
6-6 樹的二元樹錶示法
6-6-1 樹化為二元樹
6-6-2 二元樹轉換成樹
6-6-3 樹林化為二元樹
6-6-4 二元樹轉換成樹林
6-6-5 樹與樹林的走訪
6-6-6 決定唯一二元樹
6-7 最佳化二元搜尋樹
6-7-1 延伸二元樹
6-7-2 霍夫曼樹
6-8 平衡樹
6-8-1 平衡樹的定義
6-9 進階樹狀結構的應用
6-9-1 決策樹
6-9-2 B樹
6-9-3 二元空間分割樹（BSP）
6-9-4 四元樹 / 八元樹
Chapter 7 圖形結構
7-1 圖形簡介
7-1-1 尤拉環與尤拉鏈
7-1-2 圖形的定義
7-1-3 無嚮圖形
7-1-4 有嚮圖形
7-2 圖形的資料錶示法
7-2-1 相鄰矩陣法
7-2-2 相鄰串列法
7-2-3 相鄰複閤串列法
7-2-4 索引錶格法
7-3 圖形的走訪
7-3-1 先深後廣法
7-3-2 先廣後深搜尋法
7-4 擴張樹
7-4-1 DFS擴張樹及BFS擴張樹
7-4-2 最小花費擴張樹
7-4-3 Kruskal演算法
7-4-4 Prim演算法
7-5 圖形最短路徑
7-5-1 單點對全部頂點
7-5-2 兩兩頂點間的最短路徑
7-5-3 A* 演算法
7-6 AOV網路與拓樸排序
7-6-1 拓樸序列簡介
7-7 AOE網路
7-7-1 臨界路徑
Chapter 8 排序演算法
8-1 認識排序
8-1-1 排序的分類
8-1-2 排序演算法分析
8-2 內部排序法
8-2-1 氣泡排序法
8-2-2 雞尾酒排序法
8-2-3 選擇排序法
8-2-4 插入排序法
8-2-5 謝耳排序法
8-2-6 閤併排序法
8-2-7 快速排序法
8-2-8 堆積排序法
8-2-9 基數排序法
Chapter 9 搜尋演算法與雜湊函數
9-1 常見搜尋演算法
9-1-1 循序搜尋法
9-1-2 二分搜尋法
9-1-3 內插搜尋法
9-1-4 費氏搜尋法
9-2 雜湊搜尋法
9-2-1 雜湊法簡介
9-3 常用的雜湊函數
9-3-1 除法
9-3-2 中間平方法
9-3-3 摺疊法
9-3-4 數位分析法
9-4 碰撞與溢位問題的處理
9-4-1 線性探測法
9-4-2 平方探測法
9-4-3 再雜湊法
9-4-4 鏈結串列法
附錄A 資料結構專有名詞索引
圖書序言
- ISBN：9786263331839
- 規格：平裝 / 496頁 / 17 x 23 x 2.48 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
- 齣版地：颱灣
- 本書分類：電腦資訊> 程式設計/APP開發> Python
圖書試讀
用户评价
评分
這本書的裝幀和設計感確實讓人眼睛一亮，畢竟學技術的書常常給人一種很「理工」的刻闆印象，但這本的編排風格卻很像是一本精美的設計指南。封麵設計的選色和字體搭配，給人一種清新、現代的感受，這或許也是它「圖解」精神的一種延伸吧。我個人非常在乎閱讀體驗，如果一本書厚得像磚頭，內容又塞得密密麻麻，光是翻開它都需要心理準備。但這本的紙質和留白處理得宜，即使是長篇幅的閱讀也不容易感到疲勞。特別是那些複雜的排序演算法，例如快速排序或閤併排序的過程，作者非常細心地將每一步的狀態變化都獨立成圖，再配上簡潔的註解，讓讀者不需要來迴跳著看好幾次就能完全掌握。這種對讀者體驗的重視，讓這本書在眾多技術書籍中脫穎而齣，不隻是內容紮實，連外在的形式都充滿瞭誠意。
评分這本關於資料結構與演算法的書，光是書名就給人一種很親切的感覺。「圖解」這兩個字，尤其對我這種常常在看書看到頭昏腦脹的讀者來說，簡直是救星。我記得以前唸書時，教科書上的圖文總是寫得太過學術化，常常要花好大力氣纔能把那個抽象的概念在腦袋裡轉成一個具體的畫麵。但是，這本書的排版和插圖設計，真的讓我耳目一新。它不是那種硬梆梆的教科書，更像是一個很有耐心的老師，一步一步帶著你走過那些複雜的流程。我特別喜歡它在解釋指標（pointer）或是遞迴（recursion）這些魔王級觀念時的處理方式，比起單純的文字描述，那些視覺化的輔助真的讓理解速度快上好幾倍。而且，它選用的程式語言是 Python，這點對很多想入門程式設計的颱灣讀者來說非常加分，因為 Python 的語法簡潔易懂，不會一開始就被一堆分號和括號搞得暈頭轉嚮。整體來說，這本書的設計哲學非常貼近初學者的需求，讓人覺得學習這些本來很枯燥的主題，其實可以很有趣、很流暢。
评分我發現很多學習資料結構的資源，往往過度專注於最基礎的陣列和鏈結串列，然後在提到樹或圖的章節時就草草帶過，導緻讀者在麵對實際的複雜問題時，像是圖的遍歷或是最短路徑計算時，還是感到手足無措。然而，這本「圖解資料結構 × 演算法」在處理到進階主題時，展現齣瞭令人驚喜的深度和廣度。它對圖論的講解非常到位，從基礎的 DFS/BFS 到更進階的拓樸排序和最小生成樹，都有著清晰的圖示輔助。對於颱灣的 IT 產業，很多時候我們需要的不是隻需要會寫 CRUD 的工程師，而是能理解係統瓶頸在哪裡的架構師。這本書正是朝這個目標在努力，它不隻教你如何實作演算法，更讓你理解演算法背後的數學邏輯和工程權衡。它培養的不是隻會寫程式碼的工人，而是懂得思考的工程師，這對於職涯發展絕對是長遠有益的投資。
评分以一個資深程式開發者的角度來看，市麵上絕大多數的資料結構書籍，幾乎都是圍繞著 C++ 或 Java 來展開的，這點長期以來一直是颱灣許多教育訓練上的痛點。當你習慣瞭 Python 那種高階、富有錶達力的語言特性後，再迴頭去看那些需要手動管理記憶體或語法冗長的語言，很容易就產生排斥感。所以，當我看到這本「圖解資料結構 × 演算法」選擇以 Python 為主軸時，我幾乎是毫不猶豫地就想收藏。它成功地將資料結構這種偏底層的知識，用一種非常「現代」的方式呈現齣來。更棒的是，書中並沒有因為使用 Python 就犧牲瞭演算法的嚴謹性，它還是非常到位地處理瞭像堆疊（Stack）、佇列（Queue）的底層概念。對於想從腳本語言使用者進階到架構設計師的朋友來說，這本書提供瞭一個非常平順的過渡橋樑，不會讓你因為語言轉換而卡關。
评分我最近剛換工作，進入一傢對演算法要求比較嚴格的公司，坦白說，脫離學校課堂很久，很多東西都快還給教授瞭。這次為瞭惡補，找瞭幾本坊間的書籍來看，但說實話，很多書的實戰應用性對我來說還是有點遠。這本書的厲害之處，就在於它不隻是停留在理論的講解，它很注重「為什麼要學這個」以及「在真實世界中怎麼用」。例如，當它講到雜湊錶（Hash Table）的時候，不隻是畫齣那個資料結構的樣子，還會連結到資料庫索引或是快取（Cache）的實際運作原理。這種學以緻用的感覺，讓我覺得讀起來很有動力。對於我們這些已經有一點工作經驗的人來說，能夠快速將理論和實務經驗串聯起來，是書籍價值最大的體現。書中對於不同演算法的時間複雜度和空間複雜度分析，也做得非常紮實，但依舊保持瞭清晰的邏輯，不會讓人覺得是在背誦公式，而是理解背後的取捨哲學。
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