演算法圖鑑：26種演算法 + 7種資料結構，人工智慧、數據分析、邏輯思考的原理和應用全圖解

依舊記得在自學程式的過程中，看過某本電腦書上寫著「程式=資料結構+演算法」，簡單又有說服力，便對「演算法」這詞彙留下深刻印象。那時真心覺得要成為一個程式高手，肯定得在演算法下苦功。更因此到某大學的資訊工程研究所在職專班，修習「計算機演算法」學分，原文課本唸得我嫑嫑的。

隨著工作經驗的與日俱增，漸漸地不再迷信演算法對工作實務的重要性。不過這是因為我從事的是應用系統(AP)的設計/開發，即便後期主要在做大數據/機器學習的應用，也是直接受惠於高階程式語言和各種開源函式庫/架框。這領域的工程師已經很少花費心力在處理底層運算中枝微末節的效能議題，像Big O這個評量算法複雜性的衡量單位，真的在職場上沒遇到有同事拿來相互討論。

這不表示程式設計師可以不用瞭解精典演算法背後的概念。列表(List)、陣列(Array)、堆疊(Stack)、佇列(Queue)等資料結構，是各種程式語言中必備的核心類別/元件。而排序(Sort)算法則是實際開發時最常被使用到的基礎算法，瞭解不同排序算法的優缺點，會大大地改善程式執行的效能。因此「資料結構」和「排序算法」這兩章可視為程式工程師必備的業務知識(Domain Knowledge)。

陣列搜尋、圖形搜尋、分群以及最後一章的「其它演算法」則是各擅勝場，在特定應用領域中都是最廣為人知的核心演算法。最值得一提的是第5章介紹的「安全性演算法」，它從最基本的數位加密觀念開始介紹，一步步地擴展到「共用金鑰密碼系統」和「公開金鑰密碼系統」，而後者正是目前網站加密技術的核心。「數位簽章」和「數位憑證」說明了HTTPS的運作原理，更是網頁程式設計師不可遺漏的業務知識。

嚴格說，書名副標提到的「人工智慧、數據分析」有點言過其實。所提到的資料結構和演算法，對於數據分析、機器學習/人工智慧領域，都是不足掛齒。本書適合給有志成為程式設計師的人當做學習教材，抑或是程式設計同業用來複習或做為消遣的小讀物。在主旨為講解計算機演算法的書海中，這本「演算法圖鑑」是最容易讓讀者吸收的傑作。