※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途？（須保留原作者 ID） （是／否／其他條件）：否 哪一學年度修課：107-2 ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄) 顏嗣鈞 λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關) 電機工程學系必選修 δ 課程大概內容 From Ceiba 1. PRELIMINARIES: Introduction. Asymptotic Notations, Algorithm Analysis 2. ABSTRACT DATA TYPES: Stacks. Queues. Lists. List operations. List representations. List traversals. Doubly linked lists. 3. TREES: Tree operations. Tree representations. Tree traversals. Threaded trees. Binary trees. AVL trees. ------期中考分隔線------ 2-3 trees. B-trees. Red-black trees. Binomial trees. Splay trees, AA-trees and more. 4. HASHING: Chaining. Open addressing. Collision handling. 5. PRIORITY QUEUES: Binary heaps. Binomial heaps. Fibonacci heaps. Leftist heaps, Skew heaps, Min-max heaps, Pairing heaps 6. AMORTIZED ANALYSIS 7. SORTING: Insertion sort. Selection sort. Quicksort. Heapsort. Mergesort. Shellsort. Lower bound of sorting. 8. DISJOINT SETS: Set operations. Set representations. Union-find. Path compression. 9. GRAPHS: Graph operations. Graph representations. Basic graph algorithms. Algorithm design techniques 10. ADVANCED DATA STRUCTURES: Tries, Skip lists Treaps, Top-down splay trees Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★ 想從推導開始學資料結構的人：★★★★★ 想從實作開始學資料結構的人：★ （去修資工系的才會比較多實作） η 上課用書(影印講義或是指定教科書) 無，用老師自己寫的的投影片。 μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 老師自己用投影片解說，偶爾會開 PowerPoint 手寫一些東西或是補充。 此外，我覺得老師的投影片做的非常清楚就是了，不太需要再另外買書來看。 σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？) 依照全班的成績去做動態調整： Homework + Programming Assignment 20-30% Midterm 35-40% Final exam 35-40% 期中期末都是手寫，沒有上機考。 ρ 考題型式、作業方式 老師會把往年的題目和解答放在網路上，考古題一定要做才能抓到考試方向，； 作業的話本學期共有四次紙本的和兩次程式的， 紙本的話不會離開上課講的東西，但是其實有點難，最好有人一起討論； 而程式則沒有限制使用的語言，只要寫的出來、然後附上 Note 解說想法就好。 ω 其它(是否注重出席率？如果為外系選修，需先有什麼基礎較好嗎？老師個性？ 加簽習慣？嚴禁遲到等…) 全簽， 出席率的話完全不介意，你可以等到要教作業和考試的時候再出現就好， 但是平常上課還是很多人，因為資結還是聽老師的講解可以比較快吸收吧。 基礎的話不需要吧，頂多就是高中程度的數學，TREE 那邊比較需要想像力。 Ψ 總結 這是一堂以推導為主、畫圖為輔的資料結構課程，而非真的都要實作出來， 大部分的作業和考題都是需要動腦想像、然後畫出這個資料結構變動過程的。 如果你就是想要學習如何實際刻出不同的 TREE或是各種 Sort 方法等， 那麼在這堂課裡你也只能知道一個大概的寫扣方向，可能需要自己課外練習， 所以我才說如果想透過寫一堆作業和 code 來增進資結實力的人， 請去上 CS 開的。 反之，對於那些想先理解觀念的、而非馬上上機寫扣的人來說本課就非常適合。 --

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