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【好書推薦】會動的演算法：61 個演算法動畫＋全圖解逐步拆解
★★★用手機掃描書中 QR Code 立即觀看演算法動畫！★★★
⦿ 一圖一步驟，帶你打開演算法的黑箱！
⦿ 全彩超圖解，將抽象的演算法視覺化！
⦿ 內容淺顯易懂，沒有長篇難懂的理論！
「演算法」給人的第一印象就是好難學、理論好多，即使讀完千字文還是看不懂！o(〒﹏〒)o
沒錯！小編非常有同感，第一次接觸演算法時，就被「時間複雜度」弄得暈頭轉向，我一點也不想知道這些數學式是怎麼推導的啊，只要知道哪個演算法比較快、比較好用就可以了！還有，常遇到同一個詞有不同說法，在 Google 搜尋時就會搞不清楚是不是指同一件事，例如 Binary Tree Traversal，就有「二元樹追蹤、二元樹訪問、二元樹走訪、二元樹遍歷……」，這麼多種稱呼，實在讓人困惑！所以本書的專有名詞除了標示中文外，也會加上英文，以便讀者查詢更多資訊。
透過本書一圖一步驟地拆解演算法背後的原理，我終於弄懂演算法的運作了，其實演算法沒有想像中那樣神秘、可怕，而是有規則可循的。看懂其運作原理後，由衷佩服這些設計演算法的人，原來他們是這樣思考與拆解問題的啊，我怎麼都沒想到呢！
本書收錄許多知名的演算法與資料結構，其中有些演算法已經被主流的程式語言編寫成方便使用的「函式庫」。不過「函式庫」是一種將工作原理藏在內部的「黑箱」，因此大多數人在使用時不見得對演算法有充分的理解。想要寫出執行效能佳的程式，得確實理解演算法的工作原理才行。
本書介紹的資料結構與演算法
✪陣列的查詢：
互換元素／尋找最大值／互換排序／合計／最小元素值／最小元素位置／線性搜尋法／二元搜尋法
✪排序：
反轉／插入／合併／分割／氣泡排序法／選擇排序法／插入排序法／合併排序法／快速排序法／堆積排序法／計數排序法／希爾排序法
✪與整數相關的演算法：
埃拉托斯特尼篩法／輾轉相除法
✪資料結構：
堆疊／佇列／雙向鏈結串列／雜湊表
✪陣列的計算：
累積和／一維累積和的應用／二維累積和的應用
✪堆積：
Up Heap／Down Heap／建立堆積／優先佇列
✪二元樹的走訪：
前序走訪／後序走訪／中序走訪／層序走訪
✪其他：
廣度優先搜尋／卡恩演算法／深度優先搜尋／Tarjan 演算法／Union By Rank／Union-Find Tree／普林演算法／克魯斯克爾演算法／戴克斯特拉演算法／貝爾曼 - 福特演算法／弗洛伊德演算法／包裹法／葛立恆掃描法／安德魯演算法／線段樹：RMQ／線段樹：RSQ／二元搜尋樹／旋轉／樹堆……
【本書特色】
★ 觀看【演算法動畫】同時搭配書中的原理說明，讓學習效果翻倍！
★ 收錄【61 個經典的演算法＋資料結構】，讓你活化思維並提升邏輯思考力！
★ 【豐富的圖解及圖示設計】將抽象的演算法視覺化，易讀易學好吸收！
★ 逐步拆解演算法的運作原理、解析執行效率及優缺點，突破盲點、顛覆思考。
★ 沒有難懂的數學推導及長篇理論說明，降低學習門檻！
【目錄】
Part 1 準備篇
第 1 章 程式設計的基本元素
第 2 章 程式設計的應用元素
第 3 章 演算法的基礎概念
Part 2 空間結構
第 4 章 空間結構的概要
第 5 章 陣列
第 6 章 樹狀結構
第 7 章 圖形
第 8 章 點群
第 9 章 動態結構
Part 3 演算法與資料結構
第 10 章 入門
第 11 章 陣列基本查詢
第 12 章 搜尋
第 13 章 陣列元素排序
第 14 章 必學的排序法
第 15 章 與整數相關的演算法
第 16 章 基本資料結構 1
第 17 章 陣列的計算
第 18 章 堆積
第 19 章 二元樹的走訪
第 20 章 高效率的排序法
第 21 章 基本資料結構 2
第 22 章 廣度優先搜尋
第 23 章 深度優先搜尋
第 24 章 Union-Find Tree
第 25 章 尋找最小生成樹的演算法
第 26 章 最短路徑演算法
第 27 章 計算幾何
第 28 章 線段樹
第 29 章 搜尋樹
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4.104課程中心保有最終修改、變更、活動解釋及取消本活動之權利。
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職涯診所
12/03 17:54
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GA4是什麼？誰會需要？PM(專案管理)要會的理由！
GA4 是 Google Analytics 4 的簡稱，是 Google 最新一代的網頁與應用程式分析工具，適合現代的數位行銷和數據分析需求，任何產業只要有與網路相關的都有可能會需要了解GA4，以下是 GA4 的主要特點與功能：
【跨平台追蹤】GA4 可以追蹤網頁和應用程式的使用者行為，提供統一的數據分析。
【事件導向模型】與傳統的 Google Analytics 不同，GA4 主要以事件（Events）為基礎，而不是以頁面瀏覽（Pageviews）為主。這樣的設計更靈活，可以更精確地追蹤使用者的互動行為。
【增強的數據隱私】GA4 設計上更注重使用者的隱私，提供更多控制數據收集和保存的選項，並且支持未來的無 Cookie 追蹤。
【機器學習功能】GA4 利用 Google 的機器學習技術，提供智能分析功能，比如自動生成的見解和預測性指標（如流失可能性、購買可能性等）。
【更靈活的報表】GA4 提供更靈活和自定義的報表工具，讓使用者可以根據自己的需求來設計和查看數據報表。
【整合性更強】GA4 與 Google 的其他工具（如 Google Ads）有更緊密的整合，可以更方便地進行數據共享和廣告優化。
▎ 在專案管理（Project Management，簡稱 PM）領域，Google Analytics 4（GA4）扮演著重要的角色，主要在數據分析和決策支持方面對專案經理（PM）有幫助。以下是 GA4 與 PM 間的幾種關係和互動方式：
1. 數據驅動的決策支持
PM 可以利用 GA4 提供的詳細數據分析來支持決策。例如，GA4 可以追蹤用戶在網站或應用程式上的行為，幫助 PM 了解用戶需求和偏好，從而做出更具針對性的市場策略和產品改進決策。
2. 專案績效監控
GA4 可以幫助 PM 監控專案的各種指標，如用戶流量、轉換率、用戶留存率等。這些指標可以用來評估專案的進展和成功程度，並根據數據及時調整專案計劃。
3. 跨部門協作
GA4 的數據分析結果可以提供給市場部、產品開發部、用戶體驗部等不同部門，幫助他們了解用戶行為和市場趨勢，PM 可以利用這些數據來促進部門間的協作，確保專案目標的一致性和協同性。
4. 預測與風險管理
GA4 的機器學習功能可以提供預測性分析，幫助 PM 預測未來的趨勢和可能出現的風險，例如，GA4 可以預測用戶流失的可能性，PM 可以據此提前採取措施降低風險。
5. 資源分配與優化
通過分析 GA4 提供的數據，PM 可以更有效地分配資源。例如，如果數據顯示某個渠道帶來的轉換率特別高，PM 可以考慮向該渠道分配更多的資源和預算，以提高整體的專案效益。
6. 客戶回饋與改進
GA4 提供的用戶行為數據可以幫助 PM 收集客戶回饋，了解用戶對產品或服務的滿意度，從而進行必要的改進。這些數據驅動的改進措施有助於提高產品質量和用戶滿意度。
▎ 總結
GA4 為 PM 提供了豐富的數據和強大的分析工具，使得 PM 可以更全面地了解專案進展和市場反應，從而做出更精確和高效的決策，通過合理利用 GA4 的數據分析能力，PM 可以更好地管理專案，優化資源分配，降低風險，並最終實現專案目標。
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