「演算法」與「資料結構」到底是什麼？


「演算法」其實是一套「使用資料的策略」，而「資料結構」則是將資料整理成特定格式，讓你擁有更多使用資料的策略。掌握演算法是成為軟體工程師的必經之路，不僅在工作上能提升開發系統的效能，更是面試時必備的技能之一，可以說學習演算法的 CP 值實在高到不行！


▌本書特色
◉ 初學者友善，從0到1，無痛入門
◉ 提供完成程式碼，輕鬆接觸演算法
◉ LeetCode實戰教學，工作面試超加分
◉ 分享「演算法」於職場上的價值與意義


▌你將能了解到
♦ 海外大廠面試白板題解析
♦ 海外求職經驗分享
♦ 五大演算法策略：貪婪法、枚舉法、回溯法、分支界限法、分治法
♦ 三大排序演算法：氣泡排序、插入排序、選擇排序
♦ 資料結構：Stack & Queue
♦ 資料結構：Array & Linked List
♦ 演算法策略：深度優先（DFS） vs 廣度優先（BFS）
♦ 演算法效能：時間複雜度（Big O）
♦ 演算法實作：迴圈（Loop） vs 遞迴（Recursion）

Sam T.
長年專注於「演算法」、「雲端」 與「容器化」三大領域，著有《AWS自學聖經》、《K8S自學聖經》等暢銷書籍。獨創的圖解動畫教學與簡單易懂的講解風格，已累積 50,000+ 學員肯定。現任矽谷 FAANG 大廠資深工程師，本次將分享大廠面試要領與解題技巧，帶領大家快速掌握「演算法」！


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| CHAPTER 00 | 為什麼要學演算法
0-1 軟體職涯談：演算法在工作上真的用得到嗎？
0-1-1 軟體界的必要之惡：面試白板題
0-1-2 工作中的演算法長這樣
0-1-3 面試中的演算法長這樣
0-2 軟體職涯談：避開冤枉路，演算法其實該這樣學
0-2-1 第一步：「演算法」與「資料結構」的定義與關係
0-2-2 第二步：什麼是「好」的演算法？
0-2-3 第三步：Array & List 入門資料結構
0-2-4 第四步：DFS & BFS 兩大演算法策略
0-2-5 第五步：3 大排序演算法（Bubble、Insertion、Selection）
0-2-6 第六步：Stack & Queue 進階資料結構
0-2-7 第七步：5 大演算法策略


| CHAPTER 01 | 打開演算法的大門
1-1 一次搞懂「資料結構」與「演算法」到底是什麼
1-1-1 前言
1-1-2 什麼是「原始資料」
1-1-3 什麼是「資料結構」
1-1-4 原始資料→特定資料結構I：改變觀點
1-1-5 原始資料→特定資料結構II：資料排序
1-1-6 什麼是「演算法」
1-1-7 演算法、資料結構與資料的三角關係
1-1-8 實際案例I：二元樹
1-1-9 實際案例II：二元搜尋樹
1-1-10 實際案例III：二元堆積樹
1-1-11 小結
1-2 演算法的品質：什麼才是「好」的演算法
1-2-1 前言
1-2-2 Big O的介紹與計算
1-2-3 Big O成本類別：no
1-2-4 Big O成本類別：log(n)
1-2-5 Big O成本類別：n
1-2-6 Big O成本類別：n log(n)
1-2-7 Big O成本類別：n2
1-2-8 Big O成本類別：2n
1-2-9 Big O成本類別：n!
1-2-10 小結
1-3 演算法的基底結構：陣列（Array）vs鏈結串列（Linked List）
1-3-1 前言
1-3-2 陣列（Array）介紹
1-3-3 陣列搜尋I：By Value
1-3-4 陣列搜尋II：By Index
1-3-5 陣列新增I：By Value
1-3-6 陣列新增II：By Index
1-3-7 陣列新增III：共同問題
1-3-8 陣列刪除I：By Value
1-3-9 陣列刪除II：By Index
1-3-10 陣列（Array）小結
1-3-11 鏈結串列（Linked List）介紹
1-3-12 鏈結串列搜尋I：By Value
1-3-13 鏈結串列新增I：By Value
1-3-14 鏈結串列刪除I：By Value
1-3-15 鏈結串列（Linked List）小結
1-3-16 陣列（Array）使用時機
1-3-17 鏈結串列（Linked List）使用時機
1-3-18 小結
1-4 演算法的實作風格I：迴圈（loop）x吃角子老虎
1-4-1 前言
1-4-2 迴圈實作I：for loop
1-4-3 迴圈實作II：while loop
1-4-4 小結
1-5 演算法的實作風格II：遞迴（recursion）x老和尚說故事
1-5-1 前言
1-5-2 遞迴觀念：老和尚說故事
1-5-3 遞迴實作：費氏數列（Fibonacci）
1-5-4 小結
1-6 演算法的基底策略：衝到底（DFS）vs平均走（BFS）
1-6-1 前言
1-6-2 登山客問題：DFS走到底運用
1-6-3 登山客問題：BFS平均走運用
1-6-4 登山客問題：小結
1-6-5 導遊的路線規劃：BFS平均走運用
1-6-6 導遊的路線規劃：小結
1-7 演算法好兄弟：衝到底（DFS）+遞迴（Recursion）
1-7-1 前言
1-7-2 DFS與遞迴的關聯介紹：單一分支
1-7-3 DFS與遞迴的關聯介紹：多個分支
1-7-4 DFS運用：找到第一顆橘子
1-7-5 小結
1-8 演算法好姐妹：公平走（BFS）+迴圈（Loop）
1-8-1 前言
1-8-2 BFS與迴圈的關聯介紹：最短路徑
1-8-3 小結


| CHAPTER 02 | 初出茅廬，小試身手：「三大排序演算法」
2-1 氣泡排序（Bubble Sort）
2-1-1 前言
2-1-2 情境：大隊接力棒次安排
2-1-3 Bubble Sort演算法：第一輪排序
2-1-4 Bubble Sort演算法：第二輪排序
2-1-5 Bubble Sort演算法：第三輪排序
2-1-6 Bubble Sort演算法：第四輪排序
2-1-7 Bubble Sort演算法：第五輪排序
2-1-8 小結
2-2 插入排序（Insertion Sort）
2-2-1 前言
2-2-2 Insertion Sort演算法：第一輪排序
2-2-3 Insertion Sort演算法：第二輪排序
2-2-4 Insertion Sort演算法：第三輪排序
2-2-5 Insertion Sort演算法：第四輪排序
2-2-6 Insertion Sort演算法：第五輪排序
2-2-7 小結
2-3 選擇排序（Selection Sort）
2-3-1 前言
2-3-2 Selection Sort演算法：第一輪排序
2-3-3 Selection Sort演算法：第二輪排序
2-3-4 Selection Sort演算法：第三輪排序
2-3-5 Selection Sort演算法：第四輪排序
2-3-6 Selection Sort演算法：第五輪排序
2-3-7 小結


| CHAPTER 03 | 掌櫃的，來一碗資料結構！
3-1 Stack（LIFO）：吃洋芋片也能學資料結構！？Σ( ﾟдﾟ )
3-1-1 前言
3-1-2 情境：生活中的洋芋片
3-1-3 Stack的實現：陣列（Array）
3-1-4 Stack常見運用場景I：河內塔
3-1-5 Stack常見運用場景II：簡易遞迴
3-1-6 Stack常見運用場景III：進階遞迴
3-1-7 小結
3-2 Queue（FIFO）：排隊買票看電影
3-2-1 前言
3-2-2 情境：排隊看電影
3-2-3 Queue的實現I：陣列（Array）
3-2-4 Queue的實現II：環形陣列（Circular Queue）
3-2-5 小結
3-3 Priority Queue：排隊上廁所，憋不住啦！இдஇ
3-3-1 前言
3-3-2 情境：實驗室燒瓶的最大值
3-3-3 小結


| CHAPTER 04 | 扎根腳步：五大演算法策略
4-1 貪婪法（Greedy）：自信心爆棚，找零錢
4-1-1 前言
4-1-2 貪婪法的意外狀況
4-1-3 貪婪法的成功條件
4-1-4 小結
4-2 貪婪法（Greedy）：自信心爆棚，走迷宮
4-2-1 前言
4-2-2 走出迷宮：找出最小路徑成本
4-2-3 小結
4-3 枚舉法（Enumeration）：我不聰明，但我很實在
4-3-1 前言
4-3-2 全球航班規劃：找尋合格解與最佳解
4-3-3 小結
4-4 回溯法（Backtracking）：菜市場挑橘子，找出合格解們
4-4-1 前言
4-4-2 全球航班規劃：找尋合格解
4-4-3 小結
4-5 分支界限法（Branch and Bound）：丈母娘選婿，挑出最佳解
4-5-1 前言
4-5-2 全球航班規劃：找尋最佳解
4-5-3 小結
4-6 暴力解策略：枚舉法 vs 回溯法 vs 分支界限法
4-6-1 前言
4-6-2 枚舉法（Enumeration）的使用時機
4-6-3 回溯法（Backtracking）的使用時機
4-6-4 分支界限法（Branch and Bound）的使用時機
4-6-5 小結
4-7 分治法（Divide & Conquer）：大事化小，小事化無
4-7-1 前言
4-7-2 分治演算法I：Decrease and Conquer
4-7-3 分治演算法II：Divide and Conquer
4-7-4 小結
4-8 分治法（Divide & Conquer）：河內塔經典題
4-8-1 前言
4-8-2 河內塔（Hanoi Tower）介紹
4-8-3 河內塔：基底問題（Base Case）定義
4-8-4 河內塔：子問題（Sub-Problem）定義
4-8-5 河內塔：分治法的拆解模式
4-8-6 小結
4-9 分治法（Divide & Conquer）：河內塔（Hanoi Tower）程式碼實作
4-9-1 前言
4-9-2 河內塔實作I：狀態初始化
4-9-3 河內塔實作II：遞迴方法實作
4-9-4 河內塔實作III：基底問題（Base Case）定義
4-9-5 河內塔實作IV：程式執行和結果驗證
4-9-6 小結
4-9-7 完整程式碼


| CHAPTER 05 | 實戰篇 面試白板題：媽，我錄取了！
5-1 Apple白板題：Linked List &後序遍歷 觀念運用
5-1-1 前言
5-1-2 題目介紹
5-1-3 解題思路一：使用「Stack」的可能性
5-1-4 解題思路二：使用「遞迴」的可能性
5-1-5 解題實作I：遞迴方法→顛倒數字
5-1-6 解題實作II：顛倒數字→Linked List
5-1-7 進階解題技巧：使用字串代表數字
5-1-8 小結
5-1-9 完整程式碼
5-2 Microsoft白板題：Stack &遞迴 觀念運用
5-2-1 前言
5-2-2 題目介紹
5-2-3 解題思路一：中間切一刀，左右擴展走
5-2-4 解題思路二：由左而右，由右而左
5-2-5 解題方案一：Stack「後進先出」
5-2-6 Stack解法：時間複雜度分析
5-2-7 Stack解法：空間複雜度分析
5-2-8 解題方案二：遞迴方法替代Stack結構
5-2-9 小結
5-2-10 完整程式碼
5-3 Google白板題：Tree階層&遞迴 觀念運用
5-3-1 前言
5-3-2 題目介紹
5-3-3 解題思路：樹狀遍歷，4大方向分支
5-3-4 解題實作I：遍歷島嶼地圖
5-3-5 解題實作II：島嶼面積計算的遞迴方法
5-3-6 小結
5-3-7 完整程式碼
5-4 海外求職經驗分享：演算法如何幫我拿到大廠公司錄取通知
5-4-1 「美國矽谷」Google面試流程解密
5-4-2 拿到面試的4大管道：主動出擊，創造機會
5-4-3 少量刷題→大量offer：精準練習才是王道
5-4-4 3家面試x 3份offer：100%錄取率


作者的話 & What''s Next?