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無師自通最高難度的計算問題！ 本書將教你如何解決艱難的程式設計問題，並設計屬於你自己的演算法。透過教學大神Daniel Zingaro從USACO、IOI等世界級程式競賽中精選來的範例，你將學會如何分類問題、選擇資料結構，並辨認出適合的演算法。同時也將學到，你所選擇的資料結構（無論是雜湊表、堆積、或樹）會如何影響執行時間，以及如何讓你的演算法加速，包括應用遞迴、動態規劃、二元搜尋等強大的策略來解決艱難的問題。 透過程式碼的逐一講解，你將學到的演算法和資料結構包括： ❏ 用圖與廣度優先搜尋演算法來尋找桌遊的最佳策略、或是翻譯一本書的最好方法。 ❏ 用Dijkstra演算法來判斷有多少老鼠能成功走出迷宮、或是兩個地點之間最短路徑的數量。 ❏ 用聯集尋找資料結構來回答關於社群網路上的連結或判斷敵友等問題。 ❏ 用堆積資料結構來決定促銷活動期間所送出的獎金金額。 ❏ 用雜湊表資料結構來判斷雪花是否獨一無二、或在字典中辨認出複合詞。 ➤本書中的每一道問題都可在程式解題系統網站上，由系統判定是否正確解題，網站的網址和問題編號都會列在說明之中。

【程式設計新浪潮 . 開發生態大革命】你還在研讀程式語法手冊？還在網路上找程式碼來修修改改？還要繼續埋首在手刻程式碼的低效循環中掙扎嗎？就是現在，程式設計生態發生了史無前例的變革！GitHub Copilot 是由 GitHub 與 OpenAI 大型語言模型（LLMs）合作開發的 AI 程式設計助手，它從巨量程式碼庫中學會所有的程式設計技巧，將人類過往的程式精華融為一體。只要你學會用正確的方法、下達明確的提示詞、妥善地用自然語言與其溝通，就能發揮它的無窮力量，大幅幫助你提高開發軟體的成效。本書作者：兩位資訊教育學家 Leo Porter 博士與 Daniel Zingaro 博士為了 AI 程式設計時代的到來，在本書規劃出「函式設計循環」流程，整本書的編排圍繞著這個設計循環所需的技能，一遍遍演練、一步步學會進入 AI 程式設計必備的新技能。幫助你以正確的方式掌握 Python 程式設計（當然，其它程式語言也適用），高效快速解決實務上的任務。【開發程式的重點：從寫程式轉換為寫提示詞】與傳統的入門程式設計課程相比，使用 GitHub Copilot 協助寫程式需要學習新的技能，特別是問題分解、提示工程、測試與除錯技巧（如果您對這些技能還不太熟悉也無需擔心，本書都會詳細介紹），這些新技能對於現職的程式設計師來說同樣重要。在以往傳統的程式設計課程中，學生往往需要將精力灌注在語法的細節上，然而在 AI 時代，程式語法已經有 GitHub Copilot 這位大神在身邊，完全不用你操心，你該學的是如何用自然語言，寫出有意義且 AI 工具能正確理解的提示詞，讓它為你寫出符合預期的程式碼。如果你真的很不會寫提示詞，Copilot 除了能夠反向幫助程式產生提示詞，甚至還可以利用提示模式（prompt patterns）翻轉問答對象，讓 Copilot 主動提問以達成你的目標。● 精心設計為 AI 工具而生的函式設計循環。● 使用與業界接軌的 Visual Studio Code 開發工具。● 善用 Copilot Chat、inline Chat 提高生產力好助手。● 撰寫提示詞：學會用 AI 看得懂的自然語言溝通。● 看懂程式碼：程式由 AI 寫, 但你需要看得懂。● 問題分解：用 Top-Down 設計將大問題分解成小任務。● 測試案例：設計常見案例與邊界案例確認函式正確。●

Learn to Program by Solving Problems is a practical introduction to programming using Python, one of the world’s most popular programming languages. The book emphasizes problem-solving strategies that

程式設計必備的基礎知識和技能 只要提供正確的指示和指令，電腦幾乎能解決任何問題，而程式設計在這裡就扮演很重要的角色。這本針對初學者的書籍會指導您以正確方法來設計和寫出Python程式。您將學會怎麼解開國際程式設計競賽題庫中的有趣問題，並培養出程式設計的技能。 每一章的問題都是從競賽題庫網站中取得，這些線上競賽解題系統的網站會提供答案測試和反饋。藉由練習使用Python的核心功能、函式和技巧，讀者也