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    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！

    收集中
    US$17.18

    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
    • 1-5
      Ch01 導論
    • 1-6
      1-1 認識資料結構
    • 1-7
      1-2 認識演算法
    • 1-8
      1-2-1 構思演算法
    • 1-9
      1-2-2 演算法的結構
    • 1-10
      1-2-3 演算法的表示方式
    • 1-11
      1-2-4 迭代與遞迴
    • 1-12
      1-3 程式的效能分析
    • 1-13
      1-3-1 時間複雜度
    • 1-14
      1-3-2 Big-Oh 符號
    • 1-15
      Ch02 陣列
    • 1-16
      2-1 認識陣列
    • 1-17
      2-1-1 一維陣列
    • 1-18
      2-1-2 二維陣列
    • 1-19
      2-1-3 三維陣列
    • 1-20
      2-2 陣列的運算
    • 1-21
      2-3 陣列的定址方式
    • 1-22
      2-4 陣列的應用
    • 1-23
      2-4-1 多項式
    • 1-24
      2-4-2 稀疏矩陣
    • 1-25
      2-5 字串
    • 1-26
      Ch03 鏈結串列
    • 1-27
      3-1 單向鏈結串列
    • 1-28
      3-1-1 宣告節點的結構
    • 1-29
      3-1-2 插入節點
    • 1-30
      3-1-3 建立串列
    • 1-31
      3-1-4 刪除節點
    • 1-32
      3-1-5 串列長度
    • 1-33
      3-1-6 串列連接
    • 1-34
      3-1-7 串列反轉
    • 1-35
      3-1-8 環狀鏈結串列
    • 1-36
      3-2 雙向鏈結串列
    • 1-37
      3-2-1 宣告節點的結構
    • 1-38
      3-2-2 插入節點
    • 1-39
      3-2-3 刪除節點
    • 1-40
      3-3 鏈結串列的應用
    • 1-41
      Ch04 堆疊
    • 1-42
      4-1 認識堆疊
    • 1-43
      4-2 堆疊的實作
    • 1-44
      4-2-1 使用陣列實作堆疊
    • 1-45
      4-2-2 使用鏈結串列實作堆疊
    • 1-46
      4-3 堆疊的應用
    • 1-47
      4-3-1 轉換運算式表示法
    • 1-48
      4-3-2 計算後序表示法
    • 1-49
      4-3-3 系統堆疊
    • 1-50
      4-3-4 遞迴
    • 1-51
      Ch05 佇列
    • 1-52
      5-1 認識佇列
    • 1-53
      5-2 佇列的實作
    • 1-54
      5-2-1 使用陣列實作佇列
    • 1-55
      5-2-2 使用鏈結串列實作佇列
    • 1-56
      5-3 雙向佇列
    • 1-57
      Ch06 樹狀結構
    • 1-58
      6-1 認識樹
    • 1-59
      6-1-1 樹的相關名詞
    • 1-60
      6-1-2 樹的表示方式
    • 1-61
      6-2 二元樹
    • 1-62
      6-2-1 完滿二元樹vs.完整二元樹
    • 1-63
      6-2-2 二元樹的表示方式
    • 1-64
      6-2-3 將樹轉換為二元樹
    • 1-65
      6-3 二元樹的運算
    • 1-66
      6-3-1 走訪二元樹
    • 1-67
      6-3-2 決定二元樹
    • 1-68
      6-4 二元搜尋樹
    • 1-69
      6-4-1 搜尋節點
    • 1-70
      6-4-2 插入節點
    • 1-71
      6-4-3 刪除節點
    • 1-72
      6-5 運算式樹
    • 1-73
      6-6 霍夫曼樹
    • 1-74
      6-7 樹林
    • 1-75
      6-8 集合
    • 1-76
      Ch07 圖形
    • 1-77
      7-1 認識圖形
    • 1-78
      7-1-1 圖形的定義
    • 1-79
      7-1-2 圖形的相關名詞
    • 1-80
      7-2 圖形的表示方式
    • 1-81
      7-2-1 相鄰矩陣
    • 1-82
      7-2-2 相鄰串列
    • 1-83
      7-2-3 加權圖形的表示方式
    • 1-84
      7-3 圖形的基本運算
    • 1-85
      7-3-1 深度優先搜尋 (DFS)
    • 1-86
      7-3-2 廣度優先搜尋 (BFS)
    • 1-87
      7-3-3 連通單元
    • 1-88
      7-3-4 擴張樹
    • 1-89
      7-4 最小成本擴張樹
    • 1-90
      7-4-1 Kruskal 演算法
    • 1-91
      7-4-2 Prim 演算法
    • 1-92
      7-4-3 Sollin 演算法
    • 1-93
      7-5 最短路徑
    • 1-94
      7-5-1 某個頂點到其它頂點的最短路徑
    • 1-95
      7-5-2 任意兩個頂點的最短距離
    • 1-96
      7-6 拓樸排序
    • 1-97
      Ch08 排序
    • 1-98
      8-1 認識排序
    • 1-99
      8-2 選擇排序
    • 1-100
      8-3 插入排序
    • 1-101
      8-4 氣泡排序
    • 1-102
      8-5 謝耳排序
    • 1-103
      8-6 快速排序
    • 1-104
      8-7 合併排序
    • 1-105
      8-8 基數排序
    • 1-106
      8-9 二元樹排序
    • 1-107
      8-10 堆積排序
    • 1-108
      8-10-1 最大堆積與最小堆積
    • 1-109
      8-10-2 堆積排序
    • 1-110
      Ch09 搜尋
    • 1-111
      9-1 循序搜尋
    • 1-112
      9-2 二元搜尋
    • 1-113
      9-3 內插搜尋
    • 1-114
      9-4 雜湊法
    • 1-115
      9-4-1 雜湊函數
    • 1-116
      9-4-2 處理碰撞
    • 1-117
      Ch10 樹狀搜尋結構
    • 1-118
      10-1 AVL 樹
    • 1-119
      10-1-1 LL 型
    • 1-120
      10-1-2 RR 型
    • 1-121
      10-1-3 LR 型
    • 1-122
      10-1-4 RL 型
    • 1-123
      10-2 2-3 樹
    • 1-124
      10-2-1 搜尋鍵值
    • 1-125
      10-2-2 插入鍵值
    • 1-126
      10-2-3 刪除鍵值
    • 1-127
      10-3 2-3-4 樹
    • 1-128
      10-4 B 樹
    • 1-129
      10-4-1 m 元搜尋樹的定義
    • 1-130
      10-4-2 B 樹的定義
    • 1-131
      10-4-3 在B 樹搜尋鍵值
    • 1-132
      10-4-4 在B 樹插入鍵值
    • 1-133
      10-4-5 在B 樹刪除鍵值
    • 1-134
      Ch11 資料結構×ChatGPT
    • 1-135
      11-1 開始使用ChatGPT
    • 1-136
      11-1-1 請ChatGPT 扮演資料結構專家的角色
    • 1-137
      11-1-2 使用ChatGPT 的注意事項
    • 1-138
      11-2 查詢資料結構的理論與實作
    • 1-139
      11-3 上傳圖片解題
    • 1-140
      11-4 出題練習
    • 1-141
      11-5 撰寫程式、修正、優化與除錯
    • 1-142
      11-6 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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