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算法訓練營：海量圖解+競賽刷題 (入門篇)

為了解決數獨高級技巧的問題，作者陳小玉 這樣論述：

本書以海量圖解的形式，詳細講解常用的資料結構與演算法，又融入大量的競賽實例和解題技巧。通過對本書的學習，讀者可掌握12種初級資料結構、15種常用STL函數、10種二叉樹和圖的應用，以及8種搜索技術，並領悟不同的資料結構和演算法的精髓，熟練應用各種演算法解決實際問題。   本書總計9章。第1章講解C++語言基礎，包括語法、函數、遞迴和陣列；第2章講解演算法入門知識，包括演算法複雜度計算、貪心演算法、分治演算法和STL應用；第3章講解線性表的應用，包括順序表、單鏈表、雙向鏈表、迴圈鏈表和靜態鏈表；第4章講解棧和佇列的應用，包括順序棧、鏈棧、順序佇列和鏈佇列；第5章講解樹的應用，包括樹的存儲、二叉樹

遍歷與還原、哈夫曼編碼；第6章講解圖論基礎，包括圖的存儲、圖的遍歷和圖的連通性；第7章講解圖的應用，包括最短路徑、最小生成樹、拓撲排序和關鍵路徑；第8章講解查找演算法，包括雜湊表、字串模式匹配、二叉查找樹和平衡二叉樹；第9章講解搜索技術，包括二分搜索、深度優先搜索、廣度優先搜索和啟發式搜索。   本書面向對演算法感興趣的讀者，無論是想扎實內功或參加演算法競賽的學生，還是想進入名企的學生、求職者，抑或是想提升技術的在職人員，都可以參考本書。若讀者想學習資料結構與演算法方面的進階知識，則可參考《演算法訓練營：海量圖解+競賽刷題（進階篇）》。 陳小玉 高級程式師，主要研究方向為演算

法優化和機器學習。出版著作有《趣學演算法》《趣學資料結構》《演算法訓練營：海量圖解+競賽刷題（入門篇）》《演算法訓練營：海量圖解+競賽刷題（進階篇）》，所教學生多次獲得ACM、藍橋杯等演算法競賽獎項。 第1章 語言基礎 1 1.1 開啟演算法之旅：hello world! 1 1.2 常見資料類型及其表達範圍 2 1.3 玩轉輸入輸出 2 1.4 人生就是不斷地選擇：if…else 9 1.5 每天都有很多次重複：for/while 13 1.6 如何輕鬆寫一個函數 20 1.7 從前有座山，山裡有座廟：遞迴之法 25 1.8 資訊攜帶者：定義一個結構體 29 1.9 巧用陣

列——好玩貪吃蛇 31 1.10 玩轉字串——不一樣的風格 37 第2章 演算法入門 42 2.1 演算法之美 42 2.1.1 如何評價一個演算法的優劣 42 2.1.2 演算法複雜度的計算方法 45 2.2 貪心演算法 48 2.2.1 貪心本質 48 2.2.2 最優裝載問題 49 2.3 分治演算法 51 2.3.1 分治演算法秘笈 51 2.3.2 合併排序 51 2.3.3 快速排序 57 2.4 STL應用 65 2.4.1 vector 65 訓練 間諜 67 2.4.2 棧 68 訓練 Web導航 69 2.4.3 queue 75 訓練 騎士移動 75 2.4.4 lis

t 77 訓練 士兵佇列訓練 78 2.4.5 deque 79 訓練 度度熊學佇列 80 2.4.6 priority_queue 82 訓練 黑盒子 83 2.4.7 bitset 85 訓練 集合運算 88 2.4.8 set/multiset 90 訓練1 集合合併 91 訓練2 並行處理 92 2.4.9 map/multimap 94 訓練1 硬木種類 96 訓練2 雙重佇列 97 訓練3 水果 99 2.4.10 STL的常用函數 100 訓練1 差的中位數 106 訓練2 中位數 108 訓練3 訂單管理 109 訓練4 字謎 110 第3章 線性表的應用 112 3.1 順

序表 112 3.2 單鏈表 116 3.3 雙向鏈表 119 3.4 迴圈鏈表 122 3.5 靜態鏈表 123 訓練1 區塊世界 126 訓練2 悲劇文本 132 訓練3 移動盒子 133 第4章 棧和佇列的應用 140 4.1 順序棧 140 4.2 鏈棧 143 4.3 順序佇列 146 4.4 鏈佇列 155 訓練1 括弧匹配 158 訓練2 鐵軌 160 訓練3 矩陣連乘 164 訓練4 列印佇列 168 訓練5 併發模擬器 171 第5章 樹的應用 187 5.1 樹 187 5.1.1 樹的存儲 190 5.1.2 樹、森林與二叉樹的轉換 193 5.2 二叉樹 194 5

.2.1 二叉樹的性質 195 5.2.2 二叉樹的存儲結構 200 5.2.3 二叉樹的創建 202 5.3 二叉樹遍歷 210 5.3.1 先序遍歷 210 5.3.2 中序遍歷 214 5.3.3 後序遍歷 217 5.3.4 層次遍歷 221 5.3.5 遍歷序列還原樹 224 訓練1 新二叉樹 228 訓練2 還原樹 229 訓練3 樹 230 5.4 哈夫曼樹 232 原理 哈夫曼編碼 232 訓練1 圍欄修復 245 訓練2 資訊熵 246 訓練3 轉換哈夫曼編碼 248 訓練4 可變基哈夫曼編碼 251 第6章 圖論基礎 256 6.1 圖的存儲 257 6.1.1 鄰接矩陣

257 6.1.2 邊集陣列 263 6.1.3 鄰接表 263 6.1.4 鏈式前向星 271 訓練1 最大的節點 274 訓練2 有向圖D和E 276 訓練3 奶牛排序 278 6.2 圖的遍歷 279 6.2.1 廣度優先遍歷 279 6.2.2 深度優先遍歷 283 訓練1 油田 287 訓練2 理想路徑 290 訓練3 騎士的旅程 293 訓練4 抓住那頭牛 295 6.3 圖的連通性 298 6.3.1 連通性的相關知識 298 6.3.2 Tarjan演算法 302 訓練1 電話網絡 306 訓練2 道路建設 308 訓練3 圖的底部 311 訓練4 校園網路 313 第7章

圖的應用 316 7.1 最短路徑 316 7.1.1 Dijkstra演算法 316 7.1.2 Floyd演算法 322 7.1.3 Bellman-Ford演算法 326 7.1.4 SPFA演算法 328 訓練1 重型運輸 329 訓練2 貨幣兌換 331 訓練3 蟲洞 332 訓練4 最短路徑 335 7.2 最小生成樹 336 7.2.1 Prim演算法 337 7.2.2 Kruskal演算法 346 訓練1 叢林之路 351 訓練2 聯網 352 訓練3 空間站 354 訓練4 道路建設 356 7.3 拓撲排序 358 原理 拓撲排序 358 訓練1 家族樹 362 訓練2

全排序 364 訓練3 標籤球 366 訓練4 秩序 369 7.4 關鍵路徑 371 原理 關鍵路徑 371 訓練1 關鍵路徑 380 訓練2 指令安排 382 訓練3 家務瑣事 384 訓練4 免費DIY之旅 385 訓練5 遊戲玩家 388 第8章 查找演算法 391 8.1 雜湊表 391 8.1.1 散列函數 392 8.1.2 處理衝突的方法 394 8.1.3 散列查找及性能分析 404 訓練1 雪花 406 訓練2 公式 407 訓練3 正方形 409 8.2 字串模式匹配 411 8.2.1 BF演算法 412 8.2.2 KMP演算法 415 訓練1 統計單詞數 421

訓練2 KMP字串匹配 423 8.3 二叉查找樹 424 原理 二叉查找樹詳解 424 訓練1 落葉 436 訓練2 完全二叉搜尋樹 439 訓練3 硬木種類 441 訓練4 二叉搜尋樹 442 8.4 平衡二叉樹 444 原理 AVL樹詳解 445 訓練1 平衡二叉樹 458 訓練2 雙重佇列 461 訓練3 黑盒子 464 訓練4 硬木種類 465 第9章 搜索技術 466 9.1 二分搜索 466 原理 二分搜索技術 466 訓練1 跳房子遊戲 471 訓練2 烘乾衣服 475 訓練3 花環 477 訓練4 電纜切割 479 9.2 深度優先搜索 480 9.2.1 回溯法 480

9.2.2 子集樹 483 9.2.3 m叉樹 491 9.2.4 排列樹 499 訓練1 魅力手鐲 515 訓練2 圖的m著色問題 516 訓練3 N皇后問題 517 9.2.5 DFS+剪枝優化 517 訓練1 數獨遊戲 518 訓練2 生日蛋糕 521 訓練3 木棒 522 9.3 廣度優先搜索 524 9.3.1 分支限界法 525 9.3.2 佇列式廣度優先搜索 525 9.3.3 優先佇列式廣度優先搜索 535 訓練1 迷宮問題 541 訓練2 加滿油箱 542 9.3.4 嵌套廣度優先搜索 545 訓練 推箱子 545 9.3.5 雙向廣度優先搜索 549 訓練 魔鬼Ⅱ 549

9.4 啟發式搜索 551 9.4.1 A演算法 552 9.4.2 IDA演算法 552 訓練1 八數碼 552 訓練2 八數碼II 562 訓練3 第K短路 565 訓練4 冪運算 567

從來沒有這麼明白過：TensorFlow 上車就學會

為了解決數獨高級技巧的問題，作者李錫涵,李卓桓,朱金鵬 這樣論述：

TensorFlow2降低機器學習門檻，使機器學習無處不在！ TensorFlow 2是你最該學習的AI套件，將Keras整合之後， 一次學TensorFlow就學會Keras不用學兩次，用史上最強的人工智慧工具改變世界！ 　　▌簡單明瞭、快速入門 ▌ 　　本書簡單明瞭，可以讓初學者迅速進入TensorFlow的殿堂，讓你在起跑點就獲得渦輪一般的加速。 　　▌谷歌開發者專家 ▌ 　　本書由谷歌開發者專家(機器學習領域)的大師級撰寫，將畢生功力以淺顯易懂的文字，引領初學者進入TensorFlow的殿堂，成為新一代機器學習大師。 　　▌易讀易懂、脈絡清晰 ▌ 　　本書深入淺出，排版精美，

十分易讀易懂。全書結構嚴謹、脈絡清晰，讓讀者可以輕鬆駕馭TensorFlow。 　　難得完整又詳細的TensorFlow 2的書籍，五大篇章包含： 　　．基礎篇：使用深度學習中常用的卷積神經網路、循環神經網路等網路結構為例，介紹 TensorFlow建立和訓練模型的方式。 　　．部屬篇：介紹在伺服器、嵌入式設備和瀏覽器等平台部署 TensorFlow模型的方法。 　　．大規模訓練篇：介紹了在 TensorFlow中進行分散式訓練和使用TPU訓練的方法，這也是TensorFlow獨享的，讓你能用比GPU更快速的TPU進行神經網路訓練 　　．擴展篇：介紹了多種 TensorFlow 生態系統內的

常用及前端工具 　　．高級篇：為進階開發者介紹了 TensorFlow程式開發的更多深入細節及技巧。 　　如果你是TensorFlow 1.x的使用者，一定要升到2.x，再加上好用的Keras，一定以成為你開發AI專案的好幫手。  

國小五年級學生遊程規劃專題學習之行動研究

為了解決數獨高級技巧的問題，作者李融修 這樣論述：

摘要    本研究在於發展一套適合國小五年級學生，以專題探究的方式來進行遊程規劃，透過學生對於專題探究之問題解決能力與經驗學習的經歷，來分析教學方案可能遭受到的困境，並分析遭遇到的困難要如何尋找出解決方案，探討實施方案之後，學生在遊程規劃上的學習表現，並根據研究結果，省思教師的專業成長。    為達到研究目的，本研究採用行動研究，以高雄市山水國小五年級的學生做為研究參與者，進行遊程規劃設計的教學課程，實施時間為期10週，共30節課。本研究結果如下：一、遊程規劃教學方案的設計歷程    兩個單元皆設計四個階段「察覺問題、體驗問題、解決問題、參與行動」的學習歷程，發展「臺灣好旅行」的遊程規劃之教

學方案。本方案根據遊程規劃的重要項目為原則，先從高雄市的景點規劃以及理解遊程規劃四因素(選擇景點、選擇交通工具、時間安排、費用成本)為基礎，接著再次進行臺灣各縣市的景點規劃以及新增遊程規劃因素(食宿安排)。課程教學融合Google地圖的資訊媒材，在「臺灣好旅行」的實行遊程規劃課程學習與參訪景點之真實情境。二、遊程規劃課程的教學實施與困境    本研究根據遊程規劃的專題課程實施，能提升學生的網路蒐集、規劃設計、展示發表、景點導覽之能力，增進遊程規劃的認知、體驗行程帶來的情意、透過實際旅遊展現導覽的技能，有益於促進「系統思考與解決問題」的核心素養。本研究課程實施之困境在於學生對於Google地圖的

查詢功能之能力、對於遊程規劃「問題」的產生與如何規劃「問題」的解決，都需要教師提供鷹架輔助以及規劃好準備時間。三、學生的歷程成長(一)「臺灣好旅行」專題學習課程能提升學生察覺行程規劃的重要項目、旅程    知識、旅程態度、旅程行動技能與旅程行動經驗的綜合表現。(二)學生對本專題探究課程的教學實施持有正向肯定的看法。四、教師的專業成長   最後依據研究結果，從未來教學方案設計、教學實施、資訊教育與未來研究等方面提出相關建議，以供未來教學者與研究者參考。