資料結構--C語言實作(第四版)
資料結構 x AI助攻！搭配ChatGPT學習效率加倍！
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內容簡介
AI助攻！搭配ChatGPT學習效率加倍！
★提供用書教師相關的教學資源★
【資料結構】(Data Structures)是資訊科學領域中的基礎課程，多數資訊相關科系的研究所入學考試會將之列入考科，而諸如高考三級、地方特考、司法特考、鐵路考試中的資訊類別考試亦會將之列入考科，因此選擇一本觀念正確、條理清晰且掌握命題趨勢的書籍是很重要的。
本書以實例演練為導向，漸進式的學習架構，詳盡解說各種資料結構，期能帶領讀者了解其中的精髓，進而具備開發大型程式的功力。此外，為了因應未來報考資訊相關科系的研究所或準備國家考試，本書精選題型多元的考題，並融入相關章節、隨堂練習與學習評量，建議讀者勤加練習。
AI助攻
*使用【ChatGPT】輔助學習資料結構，例如查詢理論與實作、上傳圖片解題、出題練習、撰寫程式、優化與除錯、與其它程式語言互相轉換等，這些技巧大多不限定於ChatGPT，也可以靈活運用在【Microsoft Copilot】、【Google Gemini】等AI助理。
*本書是以C語言進行實作，讀者可以自行使用ChatGPT轉換成Python、C++、C#、Java等程式語言。
*ChatGPT相關內容統一放在本書最後一章，希望讀者以學會資料結構為主，而使用ChatGPT為輔，同時不會干擾到學習或上課的節奏。
考題觀摩
收錄研究所入學考試與資訊類別國家考試的精選考題，增加實例演練經驗，提升即戰力。
目錄
第 1 章 導論
1-1 認識資料結構
1-2 認識演算法
1-3 程式的效能分析
第 2 章 陣列
2-1 認識陣列
2-2 陣列的運算
2-3 陣列的定址方式
2-4 陣列的應用
2-5 字串
第 3 章 鏈結串列
3-1 單向鏈結串列
3-2 雙向鏈結串列
3-3 鏈結串列的應用
第 4 章 堆疊
4-1 認識堆疊
4-2 堆疊的實作
4-3 堆疊的應用
第 5 章 佇列
5-1 認識佇列
5-2 佇列的實作
5-3 雙向佇列
第 6 章 樹狀結構
6-1 認識樹
6-2 二元樹
6-3 二元樹的運算
6-4 二元搜尋樹
6-5 運算式樹
6-6 霍夫曼樹
6-7 樹林
6-8 集合
第 7 章 圖形
7-1 認識圖形
7-2 圖形的表示方式
7-3 圖形的基本運算
7-4 最小成本擴張樹
7-5 最短路徑
7-6 拓樸排序
第 8 章 排序
8-1 認識排序
8-2 選擇排序
8-3 插入排序
8-4 氣泡排序
8-5 謝耳排序
8-6 快速排序
8-7 合併排序
8-8 基數排序
8-9 二元樹排序
8-10 堆積排序
第 9 章 搜尋
9-1 循序搜尋
9-2 二元搜尋
9-3 內插搜尋
9-4 雜湊法
第 10 章 樹狀搜尋結構
10-1 AVL 樹
10-2 2-3 樹
10-3 2-3-4 樹
10-4 B 樹
第 11 章 資料結構×ChatGPT
11-1 開始使用ChatGPT
11-2 查詢資料結構的理論與實作
11-3 上傳圖片解題
11-4 出題練習
11-5 撰寫程式、修正、優化與除錯
11-6 與其它程式語言互相轉換
章节目录
1-1封面頁
1-2書名頁
1-3關於本書
1-4目錄
1-5Ch01 導論
1-61-1 認識資料結構
1-71-2 認識演算法
1-81-2-1 構思演算法
1-91-2-2 演算法的結構
1-101-2-3 演算法的表示方式
1-111-2-4 迭代與遞迴
1-121-3 程式的效能分析
1-131-3-1 時間複雜度
1-141-3-2 Big-Oh 符號
1-15Ch02 陣列
1-162-1 認識陣列
1-172-1-1 一維陣列
1-182-1-2 二維陣列
1-192-1-3 三維陣列
1-202-2 陣列的運算
1-212-3 陣列的定址方式
1-222-4 陣列的應用
1-232-4-1 多項式
1-242-4-2 稀疏矩陣
1-252-5 字串
1-26Ch03 鏈結串列
1-273-1 單向鏈結串列
1-283-1-1 宣告節點的結構
1-293-1-2 插入節點
1-303-1-3 建立串列
1-313-1-4 刪除節點
1-323-1-5 串列長度
1-333-1-6 串列連接
1-343-1-7 串列反轉
1-353-1-8 環狀鏈結串列
1-363-2 雙向鏈結串列
1-373-2-1 宣告節點的結構
1-383-2-2 插入節點
1-393-2-3 刪除節點
1-403-3 鏈結串列的應用
1-41Ch04 堆疊
1-424-1 認識堆疊
1-434-2 堆疊的實作
1-444-2-1 使用陣列實作堆疊
1-454-2-2 使用鏈結串列實作堆疊
1-464-3 堆疊的應用
1-474-3-1 轉換運算式表示法
1-484-3-2 計算後序表示法
1-494-3-3 系統堆疊
1-504-3-4 遞迴
1-51Ch05 佇列
1-525-1 認識佇列
1-535-2 佇列的實作
1-545-2-1 使用陣列實作佇列
1-555-2-2 使用鏈結串列實作佇列
1-565-3 雙向佇列
1-57Ch06 樹狀結構
1-586-1 認識樹
1-596-1-1 樹的相關名詞
1-606-1-2 樹的表示方式
1-616-2 二元樹
1-626-2-1 完滿二元樹vs.完整二元樹
1-636-2-2 二元樹的表示方式
1-646-2-3 將樹轉換為二元樹
1-656-3 二元樹的運算
1-666-3-1 走訪二元樹
1-676-3-2 決定二元樹
1-686-4 二元搜尋樹
1-696-4-1 搜尋節點
1-706-4-2 插入節點
1-716-4-3 刪除節點
1-726-5 運算式樹
1-736-6 霍夫曼樹
1-746-7 樹林
1-756-8 集合
1-76Ch07 圖形
1-777-1 認識圖形
1-787-1-1 圖形的定義
1-797-1-2 圖形的相關名詞
1-807-2 圖形的表示方式
1-817-2-1 相鄰矩陣
1-827-2-2 相鄰串列
1-837-2-3 加權圖形的表示方式
1-847-3 圖形的基本運算
1-857-3-1 深度優先搜尋 (DFS)
1-867-3-2 廣度優先搜尋 (BFS)
1-877-3-3 連通單元
1-887-3-4 擴張樹
1-897-4 最小成本擴張樹
1-907-4-1 Kruskal 演算法
1-917-4-2 Prim 演算法
1-927-4-3 Sollin 演算法
1-937-5 最短路徑
1-947-5-1 某個頂點到其它頂點的最短路徑
1-957-5-2 任意兩個頂點的最短距離
1-967-6 拓樸排序
1-97Ch08 排序
1-988-1 認識排序
1-998-2 選擇排序
1-1008-3 插入排序
1-1018-4 氣泡排序
1-1028-5 謝耳排序
1-1038-6 快速排序
1-1048-7 合併排序
1-1058-8 基數排序
1-1068-9 二元樹排序
1-1078-10 堆積排序
1-1088-10-1 最大堆積與最小堆積
1-1098-10-2 堆積排序
1-110Ch09 搜尋
1-1119-1 循序搜尋
1-1129-2 二元搜尋
1-1139-3 內插搜尋
1-1149-4 雜湊法
1-1159-4-1 雜湊函數
1-1169-4-2 處理碰撞
1-117Ch10 樹狀搜尋結構
1-11810-1 AVL 樹
1-11910-1-1 LL 型
1-12010-1-2 RR 型
1-12110-1-3 LR 型
1-12210-1-4 RL 型
1-12310-2 2-3 樹
1-12410-2-1 搜尋鍵值
1-12510-2-2 插入鍵值
1-12610-2-3 刪除鍵值
1-12710-3 2-3-4 樹
1-12810-4 B 樹
1-12910-4-1 m 元搜尋樹的定義
1-13010-4-2 B 樹的定義
1-13110-4-3 在B 樹搜尋鍵值
1-13210-4-4 在B 樹插入鍵值
1-13310-4-5 在B 樹刪除鍵值
1-134Ch11 資料結構×ChatGPT
1-13511-1 開始使用ChatGPT
1-13611-1-1 請ChatGPT 扮演資料結構專家的角色
1-13711-1-2 使用ChatGPT 的注意事項
1-13811-2 查詢資料結構的理論與實作
1-13911-3 上傳圖片解題
1-14011-4 出題練習
1-14111-5 撰寫程式、修正、優化與除錯
1-14211-6 與其它程式語言互相轉換
1-143版權頁
1-144封底頁
常见问答
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