作者介紹
 
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。

• 第一章　演算法基本觀念(第1-1頁)
  • 1-1 電腦的演算法(第1-3頁)
  • 1-2 好的演算法與不好的演算法(第1-4頁)
  • 1-3 程式執行的時間量測方法 – 時間複雜度(第1-10頁)
  • 1-4 記憶體的使用 – 空間複雜度(第1-15頁)
  • 1-5 資料結構(第1-20頁)
  • 1-6 習題(第1-21頁)
• 第二章　陣列 (Array)(第2-1頁)
  • 2-1 基本觀念(第2-2頁)
  • 2-2 使用索引存取陣列內容(第2-2頁)
  • 2-3 新資料插入陣列(第2-3頁)
  • 2-4 刪除陣列元素(第2-5頁)
  • 2-5 思考陣列的優缺點(第2-6頁)
  • 2-6 與陣列有關的 Python 程式(第2-7頁)
  • 2-7 習題(第2-12頁)
• 第三章　鏈結串列 (Linked list)(第3-1頁)
  • 3-1 鏈結串列資料形式與記憶體觀念(第3-2頁)
  • 3-2 鏈結串列的資料讀取(第3-3頁)
  • 3-3 新資料插入鏈結串列(第3-3頁)
  • 3-4 刪除鏈結串列的節點元素(第3-4頁)
  • 3-5 循環鏈結串列 (circle linked list)(第3-4頁)
  • 3-6 雙向鏈結串列(第3-5頁)
  • 3-7 陣列與鏈結串列基本操作時間複雜度比較(第3-5頁)
  • 3-8 與鏈結串列有關的 Python 程式(第3-5頁)
  • 3-9 習題(第3-19頁)
• 第四章　佇列 (Queue)(第4-1頁)
  • 4-1 資料插入 enqueue(第4-2頁)
  • 4-2 資料讀取 dequeue(第4-3頁)
  • 4-3 使用串列模擬佇列的操作(第4-4頁)
  • 4-4 與佇列有關的 Python 模組(第4-6頁)
  • 4-5 習題(第4-7頁)
• 第五章　堆疊 (Stack)(第5-1頁)
  • 5-1 資料堆入 push(第5-2頁)
  • 5-2 資料取出 pop(第5-4頁)
  • 5-3 Python 實作堆疊(第5-5頁)
  • 5-4 函數呼叫與堆疊運作(第5-8頁)
  • 5-5 遞迴呼叫與堆疊運作(第5-10頁)
  • 5-6 習題(第5-13頁)
第六章　二元樹 (Binary Tree)(第6-1頁)
• 6-1 建立二元樹(第6-2頁)
• 6-2 刪除二元樹的節點(第6-4頁)
• 6-3 搜尋二元樹的數據(第6-8頁)
• 6-4 更進一步認識二元樹(第6-9頁)
• 6-5 記憶體儲存二元樹的方法(第6-11頁)
• 6-6 Python 實作二元樹(第6-13頁)
• 6-7 習題(第6-40頁)
第七章　堆積樹 (Heap Tree)(第7-1頁)
• 7-1 建立堆積樹(第7-2頁)
• 7-2 插入數據到堆積樹(第7-4頁)
• 7-3 取出最小堆積樹的值(第7-6頁)
• 7-4 最小堆積樹與陣列(第7-8頁)
• 7-5 Python 內建堆積樹模組 heapq(第7-9頁)
• 7-6 Python 硬功夫 - 自己建立堆積樹模組(第7-15頁)
• 7-7 習題(第7-18頁)
第八章　雜湊表 (Hash Table)(第8-1頁)
• 8-1 基本觀念(第8-2頁)
• 8-2 雜湊表轉成陣列(第8-3頁)
• 8-3 搜尋雜湊表(第8-8頁)
• 8-4 雜湊表的規模與擴充(第8-9頁)
• 8-5 好的雜湊表與不好的雜湊表(第8-11頁)
• 8-6 雜湊表效能分析(第8-12頁)
• 8-7 Python 程式應用(第8-13頁)
• 8-8 認識雜湊表模組 hashlib(第8-16頁)
• 8-9 習題(第8-20頁)
第九章　排序(第9-1頁)
• 9-1 排序的觀念與應用(第9-2頁)
• 9-2 泡沫排序法 (Bubble Sort)(第9-4頁)
• 9-3 雞尾酒排序 (Cocktail Sort)(第9-10頁)
• 9-4 選擇排序 (Selection Sort)(第9-14頁)
• 9-5 插入排序 (Insertion Sort)(第9-18頁)
• 9-6 堆積樹排序 (Heap Sort)(第9-21頁)
• 9-7 快速排序 (Quick Sort)(第9-26頁)
• 9-8 合併排序 (Merge Sort)(第9-29頁)
• 9-9 習題(第9-35頁)
第十章　數據搜尋(第10-1頁)
• 10-1 順序搜尋法 (Sequential Search)(第10-2頁)
• 10-2 二分搜尋法 (Binary Search)(第10-3頁)
• 10-3 搜尋最大值演算法(第10-6頁)
• 10-4 習題(第10-7頁)
第十一章　堆疊、回溯演算法與迷宮(第11-1頁)
• 11-1 走迷宮與回溯演算法(第11-2頁)
• 11-2 迷宮設計堆疊扮演的角色(第11-5頁)
• 11-3 Python 程式實作走迷宮(第11-6頁)
• 11-4 習題(第11-9頁)
第十二章　從遞迴看經典演算法(第12-1頁)
• 12-1 費波納契 (Fibonacci) 數列(第12-2頁)
• 12-2 河內塔演算法(第12-3頁)
• 12-3 八皇后演算法(第12-12頁)
• 12-4 碎形 – VLSI 設計演算法(第12-17頁)
• 12-5 習題(第12-20頁)
第十三章　圖形 (Graph) 理論(第13-1頁)
• 13-1 圖形 (Graph) 的基本觀念(第13-2頁)
• 13-2 廣度優先搜尋演算法觀念解說(第13-6頁)
• 13-3 Python 實作廣度優先搜尋演算法(第13-13頁)
• 13-4 深度優先搜尋演算法理論與實作(第13-22頁)
• 13-5 習題(第13-30頁)
第十四章　圖形理論之最短路徑演算法(第14-1頁)
• 14-1 戴克斯特拉 (Dijkstra's) 演算法(第14-2頁)
• 14-2 貝爾曼 - 福特 (Bellman-Ford) 演算法(第14-7頁)
• 14-3 A* 演算法(第14-10頁)
• 14-4 習題(第14-14頁)
第十五章　貪婪演算法 (Greedy Algorithm)(第15-1頁)
• 15-1 選課分析(第15-2頁)
• 15-2 背包問題 – 貪婪演算法不是最完美的結果(第15-5頁)
• 15-3 電台選擇(第15-8頁)
• 15-4 業務員旅行(第15-16頁)
• 15-5 習題(第15-24頁)
第十六章　動態規劃演算法(第16-1頁)
• 16-1 再談背包問題 – 動態規劃演算法(第16-2頁)
• 16-2 旅遊行程的安排(第16-12頁)
• 16-3 習題(第16-14頁)
第十七章　資料加密到資訊安全演算法(第17-1頁)
• 17-1 資料安全與資料加密(第17-2頁)
• 17-2 摩斯密碼 (Morse code)(第17-5頁)
• 17-3 凱薩密碼(第17-7頁)
• 17-4 再談文件加密技術(第17-9頁)
• 17-5 全天下只有你可以解的加密程式？你也可能無法解？(第17-10頁)
• 17-6 雜湊函數與 SHA 家族(第17-12頁)
• 17-7 金鑰密碼(第17-18頁)
• 17-8 訊息鑑別碼 (Message authentication code)(第17-27頁)
• 17-9 數位簽章 (Digital Signature)(第17-28頁)
• 17-10 數位憑證 (Digital certificate)(第17-30頁)
• 17-11 習題(第17-33頁)
第十八章　人工智慧破冰之旅 - KNN 演算法(第18-1頁)
• 18-1 KNN 演算法 - 電影分類(第18-2頁)
• 18-2 KNN 演算法 - 選舉造勢與銷售烤香腸(第18-4頁)
• 18-3 K-means 演算法(第18-7頁)
• 18-4 習題(第18-14頁)
第十九章　常見職場面試的演算法(第19-1頁)
• 19-1 質數 (Prime number) 測試(第19-2頁)
• 19-2 回文 (Palindrome) 演算法(第19-3頁)
• 19-3 歐幾里德演算法(第19-4頁)
• 19-4 最小公倍數 (Least Common Multiple)(第19-7頁)
• 19-5 雞兔同籠的問題(第19-7頁)
• 19-6 挖金礦問題(第19-9頁)
• 19-7 LeetCode 考題實作(第19-10頁)
• 19-8 習題(第19-16頁)