內容簡介:AI助攻！搭配ChatGPT學習效率加倍！★提供用書教師相關的教學資源★
【資料結構】(Data Structures)是資訊科學領域中的基礎課程，多數資訊相關科系的研究所入學考試會將之列入考科，而諸如高考三級、地方特考、司法特考、鐵路考試中的資訊類別考試亦會將之列入考科，因此選擇一本觀念正確、條理清晰且掌握命題趨勢的書籍是很重要的。
本書以實例演練為導向，漸進式的學習架構，詳盡解說各種資料結構，期能帶領讀者了解其中的精髓，進而具備開發大型程式的功力。此外，為了因應未來報考資訊相關科系的研究所或準備國家考試，本書精選題型多元的考題，並融入相關章節、隨堂練習與學習評量，建議讀者勤加練習。
AI助攻
*使用【ChatGPT】輔助學習資料結構，例如查詢理論與實作、上傳圖片解題、出題練習、撰寫程式、優化與除錯、與其它程式語言互相轉換等，這些技巧大多不限定於ChatGPT，也可以靈活運用在【Microsoft Copilot】、【Google Gemini】等AI助理。
*本書是以C語言進行實作，讀者可以自行使用ChatGPT轉換成Python、C++、C#、Java等程式語言。
*ChatGPT相關內容統一放在本書最後一章，希望讀者以學會資料結構為主，而使用ChatGPT為輔，同時不會干擾到學習或上課的節奏。
考題觀摩
收錄研究所入學考試與資訊類別國家考試的精選考題，增加實例演練經驗，提升即戰力。
目錄
章節說明:第 1 章 導論
1-1 認識資料結構
1-2 認識演算法
1-3 程式的效能分析
第 2 章 陣列
2-1 認識陣列
2-2 陣列的運算
2-3 陣列的定址方式
2-4 陣列的應用
2-5 字串
第 3 章 鏈結串列
3-1 單向鏈結串列
3-2 雙向鏈結串列
3-3 鏈結串列的應用
第 4 章 堆疊
4-1 認識堆疊
4-2 堆疊的實作
4-3 堆疊的應用
第 5 章 佇列
5-1 認識佇列
5-2 佇列的實作
5-3 雙向佇列
第 6 章 樹狀結構
6-1 認識樹
6-2 二元樹
6-3 二元樹的運算
6-4 二元搜尋樹
6-5 運算式樹
6-6 霍夫曼樹
6-7 樹林
6-8 集合
第 7 章 圖形
7-1 認識圖形
7-2 圖形的表示方式
7-3 圖形的基本運算
7-4 最小成本擴張樹
7-5 最短路徑
7-6 拓樸排序
第 8 章 排序
8-1 認識排序
8-2 選擇排序
8-3 插入排序
8-4 氣泡排序
8-5 謝耳排序
8-6 快速排序
8-7 合併排序
8-8 基數排序
8-9 二元樹排序
8-10 堆積排序
第 9 章 搜尋
9-1 循序搜尋
9-2 二元搜尋
9-3 內插搜尋
9-4 雜湊法
第 10 章 樹狀搜尋結構
10-1 AVL 樹
10-2 2-3 樹
10-3 2-3-4 樹
10-4 B 樹
第 11 章 資料結構×ChatGPT
11-1 開始使用ChatGPT
11-2 查詢資料結構的理論與實作
11-3 上傳圖片解題
11-4 出題練習
11-5 撰寫程式、修正、優化與除錯
11-6 與其它程式語言互相轉換
章節說明:第 1 章 導論
1-1 認識資料結構
1-2 認識演算法
1-3 程式的效能分析
第 2 章 陣列
2-1 認識陣列
2-2 陣列的運算
2-3 陣列的定址方式
2-4 陣列的應用
2-5 字串
第 3 章 鏈結串列
3-1 單向鏈結串列
3-2 雙向鏈結串列
3-3 鏈結串列的應用
第 4 章 堆疊
4-1 認識堆疊
4-2 堆疊的實作
4-3 堆疊的應用
第 5 章 佇列
5-1 認識佇列
5-2 佇列的實作
5-3 雙向佇列
第 6 章 樹狀結構
6-1 認識樹
6-2 二元樹
6-3 二元樹的運算
6-4 二元搜尋樹
6-5 運算式樹
6-6 霍夫曼樹
6-7 樹林
6-8 集合
第 7 章 圖形
7-1 認識圖形
7-2 圖形的表示方...
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