資料結構與演算法介紹與自學

資料結構與演算法介紹與自學

資料結構與演算法

根據國立台灣大學課綱:資料結構與演算法主要討論如何有效且正確地運用這兩個資源以解決各種問題。傳統上,資料結構通常偏向處理儲存媒體的運用,而演算法則偏向處理計算核心的運用。然而,在實際應用中,這兩者往往互相協助,快速的演算法需要適當的資料結構來實現,而精簡的資料結構需要適當的演算法來實現。資料結構與演算法

python演算法

python演算法(排序演算法)是《資料結構與演算法》中最基本的演算法之一。排序演算法可以分為內部排序和外部排序,內部排序是資料記錄在記憶體中進行排序,而外部排序是因排序的資料很大,一次不能容納全部的排序記錄,在排序過程中需要訪問外存。
常見的內部排序演算法包括:插入排序、希爾排序、選擇排序、氣泡排序、歸併排序、快速排序、堆排序、基數排序等。

資料結構自學

自學資料結構是一個很好的學習方式,以下是一些步驟和資源,可以幫助你自學資料結構:

  1. 基本概念:開始前,了解資料結構的基本概念,包括陣列、鏈表、堆疊、佇列、樹狀結構等。可以閱讀教科書或網上教材,並學習它們的特性和應用。
  2. 線上課程:許多網上課程和教學視頻可供學習資料結構,搭配網路大神的演算法筆記。一些受歡迎的學習平台,如Coursera、edX、Udemy等,提供相關的課程。這些課程可以幫助你建立堅實的基礎。演算法筆記
  3. 實際練習:學以致用,嘗試自己實現不同類型的資料結構。使用常見的程式語言(如Python、C++、Java)來實現陣列、鏈表、堆疊、佇列等,並學習它們的操作和效能。
  4. 閱讀經典教材:一些經典的書籍如《演算法導論》(Introduction to Algorithms)和《資料結構與演算法分析》(Data Structures and Algorithm Analysis)是學習資料結構的好資源。
  5. 參加競賽:參加在線程式設計競賽,如LeetCode、HackerRank或Codeforces,可以幫助你應用資料結構解決問題,並學習不同的技巧。
  6. 學習高級主題:一旦掌握了基本資料結構,可以深入學習高級主題,如圖論、動態規劃和演算法分析。
  7. 練習解決問題:嘗試解決不同難度的資料結構和演算法問題,這可以增強你的應用能力。
  8. 參與社群和討論區:加入線上程式設計社群和討論區,與其他學習者交流經驗和知識。
  9. 持之以恆:資料結構是一個龐大的領域,需要時間和堅持不懈的努力。確保保持學習的動力和耐心。
  10. 實際應用:將所學到的資料結構應用於真實項目或開發個人專案,以更深入理解其實際應用。

最重要的是要練習和不斷挑戰自己,通過不斷的編程和問題解決,你將能夠更好地理解和應用資料結構。

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