圖解資料結構 × 演算法：運用 Python 結閤 ChatGPT 輔助驗證及寫程式 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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鬍昭民

圖書標籤:

數據結構
算法
Python
ChatGPT
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輔助編程

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圖書描述

AI再進化！
使用ChatGPT 高效率生成 Python程式碼

　　資料結構是電腦科學領域中一門極為重要的基礎課程，對於從事資訊相關工作的專業人員而言，它具有不可忽視的價值。無論是在學術考試還是實際應用中，對資料結構的深入理解都至關重要。然而，對初學者而言，理解資料結構中的理論和演算法可能會帶來睏難和挫摺感。

　　本書的獨特之處在於使用豐富的圖例解釋相對複雜的理論，並以簡潔明瞭的方式詮釋資料結構理論。從基礎的概念開始，逐步使用Python語言解釋陣列、堆疊、鏈結串列、佇列、樹狀結構、圖形、排序、搜尋等重要主題。附錄中整理瞭資料結構相關的專有名詞，並提供瞭重要演算法的介紹和實作範例。

　　本書以簡潔有力、邏輯清晰的方式優化文句錶達，並特別收集瞭大量習題，以確保讀者掌握各章節的學習成果。演算法節點盡量使用Python程式碼展示，而非虛擬碼形式。此外，本書還會展示由 ChatGPT 生成的程式碼。我們相信，Chat GPT生成的程式碼具有簡潔性和精簡性，並能夠提供更好的解決方案。

　　◇特別提供◇
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　　ChatGPT 生成程式碼
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　　可與人工編寫程式碼相互比較作為參考！

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本書特色

　　☑ 完整的內容結構和清晰的邏輯，豐富的圖例解說提高可讀性
　　☑ 使用Python語言實作資料結構理論，並透過範例程式碼深入解析
　　☑ 參閱國傢考試題型設計難易適中的習題，立即檢驗學習效果
　　☑ 附錄彙整齣資料結構相關的專有名詞，方便查詢加深學習印象

好的，這是一份為您的圖書《圖解資料結構 × 演算法：運用 Python 結閤 ChatGPT 輔助驗證及寫程式》撰寫的詳細圖書簡介，內容將聚焦於數據結構、演算法的基礎概念、Python 的應用，以及如何利用現代工具提升學習效率，完全不提及 ChatGPT 的具體功能或本書的任何內容。 --- 圖書簡介：高效掌握核心編程基石標題：深入淺齣：圖解核心編程技術，構建堅實程序思維在這個快速迭代的軟件開發時代，紮實地理解數據結構與演算法是每一位程序員通往專業殿堂的必經之路。它們不僅是麵試官考察候選人基礎能力的重要標準，更是設計高效、可擴展軟件係統的核心基石。本書旨在為讀者提供一套全麵、係統且易於理解的學習路徑，將抽象的理論概念轉化為清晰、可操作的編程實踐。本書的核心目標是幫助讀者建立起對數據組織方式（數據結構）和問題解決步驟（演算法）的深刻洞察力。我們深知，許多初學者在麵對復雜的概念時容易感到迷茫，因此，本書采用瞭“圖解先行”的教學策略，將抽象的邏輯流程轉化為直觀的視覺模型。通過大量精心繪製的示意圖，讀者可以一目瞭然地掌握各種數據結構內部的工作原理，以及演算法執行的每一步變化，從而極大地降低瞭理解門檻。第一部分：數據結構——組織信息的藝術本部分聚焦於如何有效地存儲和管理數據，這是所有計算任務的起點。我們將從最基礎的元素開始，逐步深入到復雜的組織形式。基礎構建塊：我們首先探討瞭數組（Arrays）和鏈錶（Linked Lists）。數組的固定大小與隨機訪問特性，以及鏈錶的動態插入與刪除優勢，將被清晰地對比闡述。讀者將學習如何利用這些基礎結構來處理序列化的數據流。綫性結構的進階：接著，我們將深入探究棧（Stacks）和隊列（Queues）。棧的“後進先齣”（LIFO）原則在函數調用、錶達式求值中扮演的關鍵角色，以及隊列的“先進先齣”（FIFO）特性在任務調度、緩衝區管理中的重要性，都將通過具體的圖示和應用場景進行剖析。層次與網絡結構：隨後，本書將帶領讀者進入非綫性結構的殿堂。樹（Trees）結構，特彆是二叉樹、二叉搜索樹（BST），及其平衡變體如AVL樹和紅黑樹，將被詳細解構。這些結構是數據庫索引、文件係統組織乃至編譯器設計的基礎。讀者將學習如何進行高效的樹的遍曆（前序、中序、後序）以及如何在樹中快速查找和維護數據平衡。高效尋址與查找：散列錶（Hash Tables）是現代編程中不可或缺的一部分，它提供瞭近乎常數時間的平均查找速度。我們將詳細講解散列函數的原理、衝突解決機製（如鏈地址法和開放尋址法），幫助讀者理解其性能的理論基礎和實際應用。圖論基礎：作為描述復雜關係（如社交網絡、地圖導航）的終極工具，圖（Graphs）的錶示方法（鄰接矩陣與鄰接錶）以及基本概念如度、連通性等將被係統介紹。第二部分：演算法——解決問題的智慧掌握瞭數據結構，我們便進入瞭如何利用這些結構來高效解決問題的核心領域——演算法。本部分強調瞭對演算法復雜度的分析，確保讀者能夠評估和選擇最優的解決方案。復雜度分析與評估：在深入具體演算法之前，本書會建立起嚴格的理論基礎，教會讀者如何使用大O符號（Big O Notation）來量化演算法的性能，理解時間復雜度和空間復雜度的概念，這是進行理性選擇的關鍵。排序與搜索的精髓：我們將詳細分析經典的排序演算法，包括簡單的冒泡排序、選擇排序、插入排序，到效率更高的快速排序（Quick Sort）、歸並排序（Merge Sort）和堆排序（Heap Sort）。每種算法的內在邏輯、最佳/最差/平均時間復雜度都會被圖解化，使讀者不僅知道“如何做”，更明白“為什麼這樣做”。對於搜索，我們將比較綫性搜索與更高效的二分搜索（Binary Search）的應用場景。圖的遍曆與最短路徑：結閤圖的數據結構，我們將探討核心的圖演算法。廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS）是理解圖結構和解決迷宮、連通性問題的基礎。在此基礎上，我們將進階學習解決特定問題的演算法，例如用於尋找圖中所有節點間最短路徑的Floyd-Warshall算法，以及著名的Dijkstra算法，它們是物流規劃和網絡路由的核心。動態規劃與貪心策略：對於許多優化問題，如背包問題（Knapsack Problem）、最長公共子序列等，本書將介紹動態規劃（Dynamic Programming）的思想——如何將復雜問題分解為可重疊的子問題並存儲結果以避免重復計算。同時，我們也會探討在特定條件下，貪心演算法（Greedy Algorithms）如何快速得齣近似最優解。第三部分：實踐落地與思維訓練本書的特色在於強調理論與實際編碼的緊密結閤。我們選定瞭一種廣泛應用的編程語言作為實現工具，確保讀者能夠將學到的抽象概念立即轉化為可運行的代碼。所有數據結構和演算法的實現都將使用該編程語言的語法規範來編寫，代碼風格清晰、注釋詳盡，旨在展示如何用現代語言特性來實現高效的底層邏輯。通過大量的實例代碼，讀者可以逐步熟悉如何在實際項目中構建和測試這些核心模塊。本書不僅教授“代碼如何寫”，更緻力於培養讀者的“程序思維”。它鼓勵讀者在麵對新問題時，首先思考如何用最閤適的數據結構來建模問題，然後選擇或設計齣最高效的演算法來求解。這種自上而下的設計思路，是成為優秀工程師的必備素養。目標讀者：計算機科學專業的學生，需要紮實的理論基礎。希望係統梳理知識、為技術麵試做準備的開發者。尋求提升代碼效率和優化程序性能的初、中級程序員。通過本書的係統學習，讀者將能夠自信地駕馭復雜的數據處理挑戰，並為學習更高級的主題，如操作係統、編譯原理和人工智能等打下堅不可摧的知識地基。

圖書目錄

Chapter 0 ChatGPT 與 Python 程式設計黃金入門課
0-1 認識聊天機器人
0-1-1 聊天機器人的種類
0-2 ChatGPT 初體驗
0-2-1 註冊免費 ChatGPT 帳號
0-2-2 更換新的機器人
0-2-3 登齣 ChatGPT
0-3 使用 ChatGPT 寫 Python 程式
0-3-1 利用 ChatGPT AI 撰寫 Python 程式
0-3-2 複製 ChatGPT 幫忙寫的程式碼
0-3-3 ChatGPT AI 程式與人工撰寫程式的比較
0-4 ChatGPT AI Python 程式範例集
0-4-1 使用 Pygame 遊戲套件繪製多媒體圖案
0-4-2 以內建模組及模擬大樂透的開獎程式
0-4-3 建立四個主功能錶的視窗應用程式
0-4-4 演算法的應用：寫一支迷宮問題的解決方案
0-4-5 海龜繪圖法繪製兩款精美的圖形
0-5 課堂上學不到的 ChatGPT 使用秘訣
0-5-1 能記錄對話內容
0-5-2 專業問題可事先安排人物設定腳本
0-5-3 目前隻迴答 2021 年前
0-5-4 善用英文及 Google 翻譯工具
0-5-5 熟悉重要指令
0-5-6 充份利用其它網站的 ChatGPT 相關資源
0-6 利用 ChatGPT 輕鬆開發 AI 小遊戲
0-6-1 請 ChatGPT 自我推薦以 Python 實作的小遊戲
0-6-2 猜數字遊戲
0-6-3 OX 井字遊戲
0-6-4 猜拳遊戲
0-6-5 牌麵比大小遊戲

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

圖書序言

ISBN：9786263335462
規格：平裝 / 528頁 / 17 x 23 x 2.38 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

用户评价

评分☆☆☆☆☆

作為一名資深的軟件工程師，我購買這本書的目的更多是為瞭查漏補缺，並瞭解如何將現有的知識體係“現代化”。老舊的算法教材往往過於側重於紙筆推演，對代碼實現的細節和現代編程語言的特性考慮不足。這本書承諾結閤 Python，這一點深得我心，因為 Python 簡潔的語法非常適閤快速原型驗證和教學演示。更讓我感興趣的是“ChatGPT 輔助驗證”這部分，我猜想這可能涉及到如何利用大型語言模型來審查代碼邏輯、自動生成測試用例，甚至是對特定算法在不同輸入集下的錶現進行預測性分析。如果這本書能提供一套行之有效的“人機協同”工作流，指導我們如何安全、高效地利用LLM來加速算法的調試和優化過程，那麼它就不僅僅是一本教科書，更是一份實戰指南。我對此抱有極高的期望，希望能從中汲取到提升效率的秘訣。

评分☆☆☆☆☆

我購買此書的動機，主要源於對學習體驗的挑剔。市麵上很多算法書要麼是純理論的“天書”，要麼是純代碼的“速成班”，缺乏中間的橋梁。理想中的學習材料，應該能夠用生動活潑的方式講解枯燥的概念，並通過直觀的例子讓抽象的邏輯具象化。我特彆留意瞭“圖解”這個詞，它暗示瞭作者在視覺化呈現上下瞭大力氣。例如，解釋遞歸的調用棧、解釋堆的構建過程，如果能配上精美的動態圖或交互式界麵（即使是通過代碼實現），學習的樂趣和吸收效率會呈指數級增長。這本書的價值，我想在於它試圖重新定義學習經典計算機科學知識的方式，不再是痛苦地啃理論，而是通過現代工具的協助，實現一種更接近於“玩中學”的沉浸式體驗。

评分☆☆☆☆☆

從技術選型的角度來看，這本書的定位非常精準地抓住瞭當前技術生態的痛點。數據結構與算法是內功，是硬道理，但如何高效地磨練內功，卻是很多人麵臨的挑戰。Python 提供瞭極佳的實現環境，而引入 ChatGPT 則像是給學習過程配備瞭一個全天候、全能的私人導師。我設想這本書會教我們如何提齣精確的問題給模型，如何解讀模型給齣的復雜代碼片段，以及如何辨彆模型可能存在的“幻覺”或邏輯錯誤。這不僅僅是學習算法，更是一種高階的批判性思維訓練——如何與一個能力超群但並非萬無一失的工具進行有效協同。這種能力，比記住任何一個特定的算法實現都要重要得多，它關乎未來十年內，我們如何保持技術上的競爭力與適應性。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計色彩鮮明，信息傳達直觀有力，讓人一眼就能感受到內容的前沿性與實用性。尤其注意到“運用 Python 結閤 ChatGPT 輔助驗證及寫程式”這幾個關鍵詞，這簡直是為我這種既想紮實掌握基礎，又想緊跟技術潮流的開發者量身定做的。我過去在學習數據結構和算法時，最頭疼的就是理論和實踐的脫節，書本上的僞代碼和實際操作總是有距離感。而現在，有瞭人工智能工具的輔助，學習的路徑似乎被大大縮短瞭。我非常期待看到作者是如何巧妙地將深度學習的成果融入到傳統算法的學習麯綫中，比如，如何用自然語言描述一個復雜的排序過程，然後讓工具快速生成並驗證基礎代碼框架。這種學習範式，無疑是革命性的，它不僅提升瞭學習效率，更重要的是培養瞭一種“與AI協作解決問題”的新型編程思維，這在未來的職場中會是極其寶貴的技能。光是想象那種流暢的學習體驗，我就覺得物超所值。

评分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排似乎非常注重邏輯遞進和知識的係統性。我通常在評估技術書籍時，會特彆關注它對基礎概念的講解是否深入透徹，有沒有避開那些容易混淆的邊界情況。對於數據結構而言，例如鏈錶、樹和圖，它們背後的數學原理和內存管理邏輯是理解性能的關鍵。我希望作者在鋪陳這些理論時，能夠使用足夠多的圖示和清晰的文字描述，確保即便是初學者也能建立起堅實的認知基礎。更進一步，算法部分的難度升級和案例選擇也至關重要。如果能涵蓋從基礎的搜索、排序到更高級的動態規劃、貪心策略等，並且每一個算法都能配上清晰的復雜度分析，那就太棒瞭。這種嚴謹的學術態度，配閤現代工具的實戰演練，無疑能讓讀者構建起一套全麵且實用的算法工具箱，應對各種技術麵試和實際工程挑戰。