演算法：圖解邏輯思維 + Python程式實作王者歸來 epub pdf txt mobi 電子書下載 2024

圖書介紹

☆☆☆☆☆

著者洪錦魁

齣版者深智數位

翻譯者

齣版日期出版日期：2022/10/20

語言語言：繁體中文

下載鏈接在頁麵底部

點擊這裡下載

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找書就要到灣灣書站

twbook.tinynews.org

立刻按 ctrl+D收藏本頁

你會得到大驚喜!!

發錶於2024-11-14

類似圖書點擊查看全場最低價

圖書描述

★★★★★【650張圖例】+【圖解演算法原理和邏輯思維】★★★★★
★★★★★【20個主題】+【149個Python程式實例】★★★★★
★★★★★【邏輯思維】+【Python實作】=【演算法的精髓】★★★★★

　　本書的第一版曾經獲得博客來與天瓏暢銷排行榜第1名，撰寫這本書時採用下列原則。
　　1：彩色圖片引導讀者認識演算法的邏輯思維。
　　2：Python程式實作演算法原理。
　　3：章節習題引導讀者複習與自我練習。

　　當讀者遵循這步驟學習時，相信一定可以完整學習演算法的相關知識，本書的主體內容如下：
　　☆ 20個主題
　　★ 認識時間複雜度和空間複雜度
　　☆ 7大資料結構完整圖說與程式實例
　　★ 7大排序法完整圖說與程式實例
　　☆ 遞迴與回溯演算法
　　★ 電腦領域的經典演算法八皇后和河內塔
　　☆ 碎形與VLSI設計應用
　　★ 圖形理論
　　☆ 深度、寬度優先搜尋
　　★ Bellman-Ford演算法
　　☆ Dijkstra’s演算法
　　★ 貪婪演算法
　　☆ 動態規劃演算法
　　★ 資訊安全演算法
　　☆ 摩斯與凱薩密碼
　　★ 金鑰系統觀念，解說設計金鑰方法或是應用目前市面上成熟的金鑰
　　☆ 訊息鑑別碼(Message authentication code)
　　★ 數位簽章(Digital Signature)
　　☆ 數位憑證(Digital certificate)
　　★ 基礎機器學習KNN演算法
　　☆ K-means演算法
　　★ 網頁排名演算法
　　☆ 常見的演算法考題與Leetcode考題

著者信息

作者簡介

洪錦魁

　　一位跨越電腦作業系統與科技時代的電腦專家，著作等身的作家。

　　■DOS時代他的代表作品是IBM PC組合語言、C、C++、Pascal、資料結構。

　　■Windows時代他的代表作品是Windows Programming使用C、Visual Basic。

　　■Internet時代他的代表作品是網頁設計使用HTML。

　　■大數據時代他的代表作品是R語言邁向Big Data之路。

　　■人工智慧時代他的代表作品是機器學習彩色圖解 + 基礎數學與基礎微積分 + Python實作

　　除了作品被翻譯為簡體中文、馬來西亞文，2000年作品更被翻譯為Mastering HTML英文版行銷美國，近年來作品則是在北京清華大學和台灣深智同步發行：

　　1：C、Java、Python最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來

　　2：OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來

　　3：Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析王者歸來

　　4：演算法最強彩色圖鑑 + Python程式實作王者歸來

　　5：matplotlib從2D到3D資料視覺化

　　7：網頁設計HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Bootstrap+Google Maps王者歸來

　　6：機器學習彩色圖解 + 基礎數學、基礎微積分 + Python實作王者歸來

　　7：R語言邁向Big Data之路王者歸來

　　8：Excel完整學習、Excel函數庫、Excel VBA應用王者歸來

　　9：Python操作Excel最強入門邁向辦公室自動化之路王者歸來

　　10：Power BI最強入門 – 大數據視覺化+智慧決策+雲端分享王者歸來

　　他的近期著作分別登上天瓏、博客來、Momo電腦書類暢銷排行榜前幾名，他的著作最大的特色是，所有程式語法或是功能解說會依特性分類，同時以實用的程式範例做解說，讓整本書淺顯易懂，讀者可以由他的著作事半功倍輕鬆掌握相關知識。

演算法：圖解邏輯思維 + Python程式實作王者歸來 epub pdf txt mobi 電子書下載

圖書目錄

第一章　演算法基本觀念

1-1 電腦的演算法

1-2 遞迴函數設計

1-3 好的演算法與不好的演算法

1-4 程式執行的時間量測方法時間複雜度

1-5 記憶體的使用空間複雜度

1-6 資料結構

1-7 習題

第二章　陣列(Array)

2-1 基本觀念

2-2 使用索引存取陣列內容

2-3 新資料插入陣列

2-4 刪除陣列元素

2-5 思考陣列的優缺點

2-6 與陣列有關的Python 程式

2-7 習題

第三章　鏈結串列(Linked list)

3-1 鏈結串列資料形式與記憶體觀念

3-2 鏈結串列的資料讀取

3-3 新資料插入鏈結串列

3-4 刪除鏈結串列的節點元素

3-5 循環鏈結串列(circle linked list)

3-6 雙向鏈結串列

3-7 陣列與鏈結串列基本操作時間複雜度比較

3-8 與鏈結串列有關的Python 程式

3-9 習題

第四章　佇列(Queue)

4-1 資料插入enqueue

4-2 資料讀取dequeue

4-3 使用串列模擬佇列的操作

4-4 與佇列有關的Python 模組

4-5 習題

第五章　堆疊(Stack)

5-1 資料堆入push

5-2 資料取出pop

5-3 Python 實作堆疊

5-4 函數呼叫與堆疊運作

5-5 遞迴呼叫與堆疊運作

5-6 習題

第六章　二元樹(Binary Tree)

6-1 建立二元樹

6-2 刪除二元樹的節點

6-3 搜尋二元樹的數據

6-4 更進一步認識二元樹

6-5 記憶體儲存二元樹的方法

6-6 Python 實作二元樹

6-7 二元樹的缺點

6-8 習題

第七章　堆積樹(Heap Tree)

7-1 建立堆積樹

7-2 插入數據到堆積樹

7-3 取出最小堆積樹的值

7-4 最小堆積樹與陣列

7-5 Python 內建堆積樹模組heapq

7-6 Python 硬功夫 - 自己建立堆積樹模組

7-7 習題

第八章　雜湊表(Hash Table)

8-1 基本觀念

8-2 雜湊表轉成陣列

8-3 搜尋雜湊表

8-4 雜湊表的規模與擴充

8-5 好的雜湊表與不好的雜湊表

8-6 雜湊表效能分析

8-7 Python 程式應用

8-8 認識雜湊表模組hashlib

8-9 習題

第九章　排序

9-1 排序的觀念與應用

9-2 泡沫排序法(Bubble Sort)

9-3 雞尾酒排序(Cocktail Sort)

9-4 選擇排序(Selection Sort)

9-5 插入排序(Insertion Sort)

9-6 堆積樹排序(Heap Sort)

9-7 快速排序(Quick Sort)

9-8 合併排序(Merge Sort)

9-9 習題

第十章　數據搜尋

10-1 順序搜尋法(Sequential Search)

10-2 二分搜尋法(Binary Search)

10-3 搜尋最大值演算法

10-4 習題

第十一章　堆疊、回溯演算法與迷宮

11-1 走迷宮與回溯演算法

11-2 迷宮設計堆疊扮演的角色

11-3 Python 程式實作走迷宮

11-4 習題

第十二章　從遞迴看經典演算法

12-1 費波納契(Fibonacci)數列

12-2 河內塔演算法

12-3 八皇后演算法

12-4 碎形 – VLSI 設計演算法

12-5 習題

第十三章　圖形(Graph) 理論

13-1 圖形(Graph) 的基本觀念

13-2 廣度優先搜尋演算法觀念解說

13-3 Python 實作廣度優先搜尋演算法

13-4 深度優先搜尋演算法理論與實作

13-5 習題

第十四章　圖形理論之最短路徑演算法

14-1 戴克斯特拉(Dijkstra's) 演算法

14-2 貝爾曼- 福特(Bellman-Ford) 演算法

14-3 A* 演算法

14-4 習題

第十五章　貪婪演算法(Greedy Algorithm)

15-1 選課分析

15-2 背包問題 – 貪婪演算法不是最完美的結果

15-3 電台選擇

15-4 業務員旅行

15-5 NP-Complete 問題

15-6 習題

第十六章　動態規劃演算法

16-1 再談背包問題 – 動態規劃演算法

16-2 旅遊行程的安排

16-3 挖金礦問題

16-4 最長共用子字串

16-5 習題

第十七章　資料加密到資訊安全演算法

17-1 資料安全與資料加密

17-2 摩斯密碼(Morse code)

17-3 凱薩密碼

17-4 再談文件加密技術

17-5 全天下只有你可以解的加密程式?你也可能無法解?

17-6 雜湊函數與SHA 家族

17-7 金鑰密碼

17-8 訊息鑑別碼(Message authentication code)

17-9 數位簽章(Digital Signature)

17-10 數位憑證(Digital certificate)

17-11 習題

第十八章　人工智慧破冰之旅-KNN 和

K-means 演算法演算法

18-1 將畢氏定理應用在性向測試

18-2 電影分類

18-3 選舉造勢與銷售烤香腸

18-4 K-means 演算法

18-5 習題實作題

第十九章　常見職場面試的演算法

19-1 自動販賣機找零錢的問題

19-2 基數轉換

19-3 質數(Prime number) 測試

19-4 回文(Palindrome) 演算法

19-5 歐幾里德演算法

19-6 最小公倍數(Least Common Multiple)

19-7 雞兔同籠的問題

19-8 網頁排名PageRank

19-9 習題

第二十章　精選LeetCode 考題演算法

20-1 爬樓梯問題

20-2 小偷偷物品問題

20-3 最少經費粉刷房子

20-4 粉刷籬笆的方法

20-5 棒球比賽得分總計

20-6 判斷2 個矩形是否相交

20-7 分糖果問題

20-8 記錄機器人行走路徑

20-9 設計滿足小孩分餅乾的問題

20-10 賣檸檬汁找錢的問題

圖書序言

序

　　這本書的第一版曾經獲得博客來與天瓏暢銷排行榜第1 名。

　　市面上已經有許多演算法的書籍，這些書籍普遍的缺點如下：

　　紙上談兵不切實際，只介紹演算法原理，只有很少的片段程式碼。讀者學會哪些書籍所述的演算法原理，最後依舊沒有實作能力，其實演算法的原理不困難，如何將原理用程式實作才是演算法的精髓。

　　書籍不是使用 Python 實作，與當前最熱門的 Python 程式脫鉤，未來無法融入企業電腦環境。

　　撰寫這本演算法書籍，筆者時時記住下列2 個原則：

　　1：用彩色圖片引導讀者認識演算法的邏輯思維，方便讀者輕鬆學習，這本書包含了約650 張演算法的邏輯思維圖片，這也是目前演算法書籍有最多彩色邏輯思維圖片的書籍。

　　2：教導讀者使用Python 實作演算法理論，全書共有149 個程式實例 + 71 個習題實作，這也是目前演算法書籍有最多Python 程式實例的書籍。

　　這本書是筆者所著演算法書籍的第3 版，相較前一版，主要增加下列內容：

　　獨家彩色圖解河內塔移動過程的步驟與原理
　　自動販賣機
　　基數轉換
　　重新詮釋歐幾里德演算法
　　網頁排名 Page Rank 演算法
　　增加 LeetCode 考題
　　棒球比賽得分總計
　　判斷 2 個矩形是否相交
　　分糖果問題
　　記錄機器人行走路徑
　　設計滿足小孩分餅乾的問題
　　賣檸檬汁找錢的問題
　　小細節修訂約 100 處

　　這是一本使用Python 從零開始指導讀者的演算法入門書籍，從基礎資料結構與演算法開始，同時解說資訊安全演算法，網頁排名演算法，人工智慧入門的KNN 和K-means 演算法，最後則精選著名的LeetCode 考題演算法。整本書的特色是彩色圖片引導演算法理論的邏輯思維與Python 實作同步解說，讓讀者可以很輕鬆掌握相關知識。

　　全書內容包含149 個程式實例，使用約650 張完整圖表或圖例，完整解說7 種資料結構，數十種演算法相關知識，這本書包含下列主要內容。

　　時間複雜度
　　空間複雜度
　　7 大資料結構完整圖說與程式實例
　　特別使用二元樹和堆疊解圖形解說遞迴中序、前序和後序列印
　　7 大排序法完整圖說與程式實例
　　二分搜尋與遍歷
　　分治法 (Divide and Conquer)
　　遞迴與回溯演算法
　　八皇后與河內塔
　　碎形與 VLSI 設計應用
　　圖形理論
　　深度、寬度優先搜尋
　　Bellman-Ford 演算法
　　Dijkstra's 演算法
　　貪婪演算法
　　動態規劃演算法
　　資訊安全演算法
　　摩斯與凱薩密碼
　　金鑰系統觀念，也解說設計金鑰方法或是應用目前市面上成熟的金鑰。
　　訊息鑑別碼 (Message authentication code)
　　數位簽章 (Digital Signature)
　　數位憑證 (Digital certificate)

　　基礎機器學習 KNN 演算法，不過讀者不用擔心這是分類與迴歸的數學或是統計問題，筆者將拋棄數學公式，用很平實語句敘述搭配程式實例，讓讀者徹底了解此演算法。

　　在機器學習的無監督學習中，K-means 演算法常被用來做特徵學習，筆者也將拋棄數學公式，用很平實語句敘述搭配程式實例，讓讀者徹底了解此演算法。

　　網頁排名演算法
　　常見的演算法考題與 Leetcode 考題

　　一本書的誕生最重要價值是有系統傳播知識，讀者可以從有系統知識架構，輕鬆、快速學會想要的知識。

　　寫過許多的電腦書著作，本書沿襲筆者著作的特色，程式實例豐富，相信讀者只要遵循本書內容必定可以在最短時間使用Python 精通演算法應用，編著本書雖力求完美，但是學經歷不足，謬誤難免，尚祈讀者不吝指正。

洪錦魁2022/10/10
jiinkwei@me.com