【書籍資訊】
圖解資料結構 × 演算法：運用 C++ 結合 ChatGPT 輔助驗證及寫程式
系列名：單行本
ISBN13：9786263336810
出版社：博碩文化
作者：胡昭民
出版日：2023/12/18
裝訂／頁數：平裝／520頁
規格：23cm*17cm*2.3cm (高/寬/厚)

【內容】
AI 再進化！

使用 ChatGPT 高效率生成 C++ 語言程式碼


資料結構一直以來都在電腦科學領域扮演著極為重要的基礎課程角色。無論是資訊、資工、資管、應用數學、電腦科學、或計算機等相關科系，資料結構通常都是必須學習的科目。近年來，甚至包括電機、電子和商學管理等科系也都將其納入選修課程。此外，資料結構在轉學考、研究所考試、以及國家的高、普、特考中也都是必考科目。這表示不論是以應付考試的視角或者是追求資訊科學學問的視角，資料結構都是不可或缺的；特別是對於那些志向投身資訊科學領域的專業人士。

對於初次接觸資料結構課程的新手來說，過多的內容以及晦澀難懂的表達方式經常成為學習的主要障礙。這本書以 C++ 程式語言實作為載體，詳細解釋資料結構的基本概念，並透過豐富的圖例來闡釋這些概念。我們致力於以精簡、清晰的方式呈現重要的理論和演算法，同時提供完整的範例程式碼，讓讀者透過實際操作熟悉掌握資料結構的知識。

此外，透過人工智慧的協助，我們能夠更深入地探索資料結構。也因此本書特別設計了作者與 ChatGPT 問答的欄位，以及由 ChatGPT 所產生的程式碼範例，讓讀者能夠比較人工智慧生成的程式碼與傳統方式編寫的程式碼之間的區別，進一步理解人工智慧在資訊科學領域的應用。


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 C++ 語言實作資料結構理論，並透過範例程式碼深入解析
☑ 參閱國家考試題型設計難易適中的習題，立即檢驗學習效果
☑ 附錄彙整出資料結構相關的專有名詞，方便查詢加深學習印象
☑ 增加「向 ChatGPT 提問」、「ChatGPT 解決觀點」欄位，提高學習效率


◇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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【目錄】
Chapter 0　ChatGPT 與 C 語言程式設計黃金入門課
Chapter 1　資料結構入門與演算法
Chapter 2　陣列結構
Chapter 3　串列結構
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
4-1-3 堆疊類別樣板實作
4-2 堆疊的應用
4-2-1 遞迴演算法
4-2-2 費伯那序列
4-2-3 動態規劃演算法
4-2-4 河內塔問題
4-2-5 回溯法 - 老鼠走迷宮
4-2-6 八皇后問題
4-3 算術運算式的表示法
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 中序表示法求值
4-3-4 前序表示法求值
4-3-5 後序表示法求值

Chapter 5　佇列
5-1 認識佇列
5-1-1 佇列的工作運算
5-1-2 陣列實作佇列
5-1-3 串列實作佇列
5-2 佇列的相關應用
5-2-1 環狀佇列
5-3 雙向佇列
5-4 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 二元樹儲存方式
6-3-1 陣列表示法
6-3-2 串列表示法
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 節點插入與刪除
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 樹的二元樹表示法
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 無向圖形
7-1-4 有向圖形
7-2 圖形的資料表示法
7-2-1 相鄰矩陣法
7-2-2 相鄰串列法
7-2-3 相鄰複合串列法
7-2-4 索引表格法
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 擴張樹簡介
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 選擇排序法
8-2-3 插入排序法
8-2-4 謝耳排序法
8-2-5 合併排序法
8-2-6 快速排序法
8-2-7 堆積排序法
8-2-8 基數排序法
8-3 外部排序法
8-3-1 直接合併排序法
8-3-2 k路合併法

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 雜湊函數簡介
9-3 常見雜湊函數
9-3-1 除法
9-3-2 中間平方法
9-3-3 折疊法
9-3-4 數位分析法
9-4 碰撞與溢位處理
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