資料結構與演算法 (JavaScript)

超過1350分鐘的coding面試必考題大全，用JavaScript學習資料結構與演算法，內容含排序演算法、主定理、連結串列、雜湊表、二元搜尋樹、優先佇列、霍夫曼演算法、最小生成樹、寬度優先搜尋、最短路徑演算法、戴克斯特拉演算法、動態規劃。

What you'll learn:

• 使用Big O Notation, Big Omega, Big Theta三種工具來分析不同的演算法與資料結構。
• 學習8種不同的排序演算法，並了解其各自的使用時機、特性與優劣關係。
• 使用3種基本的排序演算法，包含泡沫排序(Bubble Sort)、插入排序 (Insertion sort)、選擇排序 (Selection sort)。
• 使用3種進階的排序演算法，包含合併排序 (Merge sort)、堆積排序(Heap Sort)、快速排序 (Quicksort)。
• 使用2種線性時間複雜度的排序演算法，包含計數排序 (Counting sort)、基數排序(Radix sort)。
• 線性搜索(Linear Search) 與二分搜尋演算法 (Binary search algorithm)。
• 學習並演練演算法設計技巧，例如:Pointer, Counter, Sliding Window, Divide and Conquer。
• 了解並且證明主定理(Master Theorem)。
• 了解基本的資料結構，例如: LinkedList、Stack、Queue
• 了解Hashtable的運作原理與計算公式，包含Multiplication Method and Division Method
• 學習如何處理hashtable當中的collisions
• 學習三種不同的深度優先的tree traversal演算法，包含PreOrder, InOrder, PostOrder。
• 學習Breadth First Tree Traversal。
• 使用Max Heap來建立Priority Queue。
• 了解壓縮檔案使用的Huffman Encoding演算法。
• 使用Prim’s Algorithm與Kruskal’s Algorithm找到圖形中的最小生成樹(Minimal Spanning Tree)。
• 學習深度優先與寬度優先的Graph Traversal Algorithms。
• 使用Floyd-Warshall演算法找到最短路徑。
• 使用Dijkstra's演算法找到最短路徑。
• 學習動態規劃 (Dynamic programming)演算法。
• 了解並運用Greedy Method
• 了解P v.s. NP問題

超過1200分鐘的實在課程，內容包含電腦科學世界中的常見與實用的演算法與資料結構，對於不是資工本科系的人來說，是非常重要的演算法課程!此包含

• 演算法分析(Big O Complexity)

• 八種排序演算法(Sorting Algorithms)

• 主定理(Master Theorem)

• 遞迴演算法(Recursion)

• 連結串列(LinkedList)

• 雜湊表(Hash Table)

• 二元搜尋樹(Binary Search Tree)

• 優先佇列(Priority Queue)

• 霍夫曼演算法(Huffman Encoding)

• 最小生成樹(Minimal Spanning Tree)

• 深度優先搜尋(Depth First Search)

• 寬度優先搜尋(Breadth First Search)

• 最短路徑演算法(Floyd-Warshall Algorithm)

• 戴克斯特拉演算法(Dijkstra’s Algorithm)

• 動態規劃 (Dynamic programming)等等的內容。

在這堂課程當中，我們會學習各種電腦科學當中，使用JavaScipt這門程式語言，來了解並一步一步寫出各種實用的演算法與資料結構。資料結構與演算法為電腦科學系、資工系必修科目之一，也是所有電腦相關科系中最重要的課程之一，因為其概念應用廣泛，在現實生活中的軟體、網路應用與資料處理，都會大量使用到資料結構與演算法的概念。

電腦世界中的資料以許多不同的形式儲存起來。當資料量開始的龐大時，好的演算法與資料結構可以大幅提升資料處存與讀取的速度。在建造系統時，不同的情況下會需要不同種類的資料結構。此課程會深入淺出的學習許多至種不同的資料結構，並且逐一分析使用情況與時機，並且了解其時間複雜度。