Grokking Algorithms

Android應用分析和審查：Grokking Algorithms，由StudyZoom開發。在教育類別中列出。當前版本為1.0，在 25/09/2025 上更新。根據用戶在Google Play上的評論：Grokking Algorithms。超過2的安裝。 Grokking Algorithms目前有1評論，平均評分為5.0星

📘 Grokking Algorithms – (2025-2026 版)

📚 Grokking Algorithms (2025-2026 版) 是一本結構化、基於教學大綱的學術資源，專為計算機科學學士/計算機科學、信息技術學士/信息技術、軟體工程專業的學生以及旨在掌握算法的自學者設計。本版提供詳細的筆記、選擇題和測驗，使演算法學習變得簡單、直觀，並為考試做好準備。透過井然有序的教學大綱佈局，學生可以增強解決問題的能力，並將演算法概念應用於專案、面試和實際場景。

本版涵蓋了基礎和高階演算法概念，例如遞歸、排序、搜尋、圖遍歷、貪婪方法、動態規劃和機器學習基礎。每一章都經過精心設計，將理論與實踐相結合，使其成為一本必不可少的學習伴侶。

📂 章節和主題

🔹 第一章：演算法簡介

- 什麼是演算法
- 為什麼演算法很重要
- 衡量演算法效率

🔹 第二章：選擇排序

- 選擇排序的工作原理
- 逐步講解
- 大O符號
- 何時使用選擇排序

🔹 第三章：遞迴

- 理解遞迴
- 起始情況和遞迴情況
- 呼叫堆疊
- 遞迴與迭代思維

🔹 第四章：快速排序

- 分治策略
- 快速排序的工作原理
- 選擇基準點
- 效能分析

🔹 第五章：哈希表

- 鍵值對
- 避免衝突
- 哈希函數
- 哈希表的實際應用

🔹 第六章：廣度優先搜索

- 圖表遍歷
- 尋找最短路徑
- 隊列與圖
- 程式碼實現

🔹 第七章：Dijkstra 演算法

- 加權圖
- 加權圖中的最短路徑
- 優先隊列
- Dijkstra 演算法的分步執行

🔹 第八章：貪婪演算法

- 進行最優局部選擇
- 活動選擇
- 集合覆蓋問題
- 貪婪方法的局限性

🔹 第九章：動態規劃

- 將問題分解為子問題
- 重疊子問題
- 記憶化
- 例：背包問題、最長公共子序列

🔹 第十章：K 最近鄰演算法

- 分類演算法
- 距離測量
- 選擇 K 值
- 推薦系統中的應用

🔹 第十一章：下一步

- 進一步閱讀和主題
- 樹和圖演算法
- 進階排序
- 機器學習及其他

🌟 為什麼選擇這款應用？

- 以結構化的學術格式涵蓋完整的 Grokking 演算法教學大綱。
- 包含多項選擇題和測驗，方便有效練習。
- 提供詳盡的講解，方便快速複習和理解。
- 非常適合專案、課程作業和技術面試準備。
- 為演算法問題解決和思維奠定堅實的基礎。

✍ 這款應用程式的靈感來自：
Aditya Bhargava、Edsger W. Dijkstra、Gabriel Valiente、Sebastian Raschka、Silvano Martello、Dan Hirschberg

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