Description
演算法邏輯力：工程師必備的演算法解題、設計、加速技巧
Algorithmic Thinking: A Problem-Based Introduction
目錄[導論]
線上資源
本書對象
程式語言
–為什麼是C語言？
–靜態關鍵字
–導入的檔案
–記憶體釋放
主題
解題系統
題目描述的構成
題目：取餐排隊
–解開問題
筆記
[第1章_雜湊表]
題目一：獨特雪花
–問題
–簡化問題
–解決核心問題
–解答一：逐對比較
–解答二：減輕工作量
雜湊表
–設計雜湊表
–為什麼要使用雜湊表？
題目二：複合詞
–問題
–辨別複合詞
–解答
題目三：拼字檢查─刪除字母
–問題
–思索雜湊表
–一個量身打造的解答
摘要
筆記
[第2章_樹與遞迴]
題目一：萬聖節糖果收集
–問題
–二元樹
–解決一個較簡單的實例
–二元樹表示方法
–收集所有糖果
–一個完全不一樣的解答
–走最少街道
–讀取輸入
為什麼要使用遞迴？
題目二：子孫的距離
–問題
–讀取輸入
–一個節點的子孫數目
–全部節點的子孫數目
–節點排序
–輸出資訊
–main函數
總結
筆記
[第3章_記憶法與動態規劃]
題目一：漢堡狂熱
–問題
–產生一個計畫
–刻劃最佳解
–解答一：遞迴
–解答二：記憶法
–解答三：動態規劃
記憶法與動態規劃
–步驟一：最佳解的結構
–步驟二：遞迴解
–步驟三：記憶法
–步驟四：動態規劃
題目二：守財奴
–問題
–刻劃出最佳解
–解答一：遞迴
–解答二：記憶法
題目三：冰球世仇
–問題
–關於世仇
–刻劃出最佳解
–解答一：遞迴
–解答二：記憶法
–解答三：動態規劃
–空間最佳化
題目四：及格方法
–問題
–解答：記憶法
總結
筆記
[第4章_圖與廣度優先搜尋]
題目一：騎士追逐
–問題
–最佳化移動
–騎士的最佳結果
–騎士反反覆覆
–時間最佳化
圖（Gragh）與 BFS
–什麼是圖？
–圖vs.樹
–圖上的BFS
題目二：攀爬繩子
–問題
–解答一：找出動作
–解答二：重新建模
題目三：書籍翻譯
–問題
–圖的建立
–BFS
–總成本
總結
筆記
[第5章_加權圖中的最短路徑]
題目一：老鼠迷宮
–問題
–從BFS繼續邁進
–加權圖中的最短路徑
–圖的建立
–實作Dijkstra演算法
–兩種最佳化
Dijkstra演算法
–Dijkstra演算法的執行時間
–負權重邊
題目二：拜訪奶奶規劃
–問題
–相鄰矩陣
圖的建立
–怪異路徑
–任務一：最短路徑
–任務二：最短路徑的數目
總結
筆記
[第6章_二元搜尋]
題目一：螞蟻餵食
–問題
–新風味的樹問題
–讀取輸入
–可行性測試
–搜尋解答
二元搜尋
–二元搜尋的執行時間
–判斷可行性
–搜尋排序過的陣列
題目二：跳躍河流
–問題
–貪婪演算法的思路
–測試可行性
–搜尋解答
–讀取輸入
題目三：生活品質
–問題
–排序所有的矩形
–二元搜尋
–測試可行性
–更快速測試可行性
題目四：洞穴門
–問題
–解決子任務
–使用線性搜尋
–使用二元搜尋
總結
筆記
[第7章_堆積與區段樹]
題目一：超市促銷
–問題
–解答一：陣列中的最大值與最小值
–最大堆積
–最小堆積
–解答二：堆積
堆積
–兩個額外的應用
–選擇一個資料結構
題目二：建立樹堆
–問題
–遞迴輸出樹堆
–根據標籤排序
–解答一：遞迴
–區間最大值查詢
–區段樹
–解答二：區段樹
區段樹
題目三：二元素和
–題目
–填寫區段樹
–查詢區段樹
–更新區段樹
–main函數
總結
筆記
[第8章_聯集尋找]
問題一：社群網路
–問題
–用圖來模擬
–解答一：BFS
–聯集尋找
–解答二：聯集尋找
–最佳化一：依大小聯集
–最佳化二：路徑壓縮
聯集尋找
–關聯：三個需求
–選擇聯集尋找
–最佳化
題目二：朋友與敵人
–問題
–擴充：敵人
–main函數
–尋找和聯集
–SetFriends與SetEnemies
–AreFriends與AreEnemies
題目三：抽屜雜務
–問題
–等價抽屜
–main函數
–尋找和聯集
總結
筆記
後記
[附錄A_演算法執行時間]
計時與其他東西之事件簿
大O符號
–線性時間
–常數時間
–另一個例子
–平方時間
–本書中的大O
[附錄B_因為我忍不住]
獨特雪花：隱式鏈結串列
漢堡狂熱：重建解答
騎士追逐：編碼移動
Dijkstra演算法：使用堆積
–老鼠迷宮：用堆積來追蹤
–老鼠迷宮：用堆積來實作
路徑壓縮的壓縮
–步驟一：不使用三元運算子
–步驟二：較簡潔的指派運算子
–步驟三：理解遞迴
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