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主要目標是減少儲存空間、縮短計算時間。
本書作者一開始無法跨越演算法這堵牆，直到遇見演算法教授後，發現演算法一點不無聊，而且！於是他想到可以透過生活化範例做引導，避免無聊又複雜的敍述，讓初學者能像閲讀説學會演算法概念。
同時透過習題及多種解釋方法，讓你檢視自己理解是否有誤，並確認是否瞭解所學內容。
是學術書籍。
書籍內容源自學術論文，書籍作者平時有撰寫學術論文。
學術書籍內容可靠，不是作者自己説了算。
每個人生活，每個人見聞。
每個人寫講義和書籍，是作者自身偏見。
想要客觀瞭解一個領域，無非多讀。
嘮叨到這裡吧。
「演算法」是資料計算過程，搭配資料結構一起使用。
主要目標是減少儲存空間、縮短計算時間。
如果不能兩其美，那應變吧。
「資料結構」是資料儲存格式，搭配演算法一起使用。
主要目標是減少儲存空間、縮短計算時間。
如果不能兩其美，那應變吧。
「計算數學」是數學引入演算法。
數學每一種分支可以引入演算法，形成領域。
「計算圖論」同時使用演算法圖論知識，橫跨兩個領域。
「組合學」譯作「組合數學」，探討排列組合。
例如找出排列數量、組合數量，遵循給定規則。
高中數學課程介紹了一些數學公式。
「組合最佳化」是進一步找出最佳排列、最佳組合，遵循給定規則。
因為大家推導不出數學公式，所以大家依賴電腦演算法。
大多數情況下，那些給定規則，即是多個元素兩兩關係，即是圖。
因此「組合學」與「圖論」密切相關，「組合最佳化」與「計算圖論」密切相關。
組合學發展，大家默認圖論是組合學分支。
順帶一提，管理學分支「作業研究Operations Research」譯作「運籌學」，即是探討「組合最佳化」。
經典範例是Dijkstra提出短路徑問題。
數學領域當中，線性代數是代數分支，分析無關；但是從演算法觀點，數值線性代數像是數值分析分支。
延伸閱讀…
「計算數論」同時使用演算法數論知識，橫跨兩個領域。
另外，此領域之下，我收錄了計算組合學（排列組合、序論）、計算代數（羣論）演算法。
數學領域當中，這些領域各自獨立；但是從演算法觀點，這些領域聯繫。
「解析數論」利用分析來探討數論，諸如級數、生成函數。
另外，此領域之下，我收錄了計算代數（多項式運算）、訊號處理、碎形演算法。
數學領域當中，這些領域各自獨立；但是從演算法觀點，這些領域聯繫。
「計算幾何」同時使用演算法幾何知識，橫跨兩個領域。
本世紀興起領域。
目前沒有教科書，只有課程講義。
「分析」探討函數性質，例如測度、泰勒展開。
「數值分析」探討函數演算法，例如方程式求解。
「線性代數」探討線性函數性質，例如特徵向量、矩陣分解。
「數值線性代數」探討線性函數演算法，例如線性方程組求解高斯消去法。
數學領域當中，線性代數是代數分支，分析無關；但是從演算法觀點，數值線性代數像是數值分析分支。
延伸閱讀…
「工程數學」是各種工程領域使用數學主題。
工程數學涵蓋數學主題是雜燴，源自各種數學領域。
你遇到數學主題，想要通通集中一門課裡面，那放在工程數學裡面吧。
「離散數學」是計算機科學使用數學領域。
離散數學方才演那齣。
你遇到數學領域，想要通通集中一門課裡面，那放在離散數學裡面吧。
我認為機器學習名不副實，所以我使用這個名稱。
「機器」和「學習」這兩個詞彙缺乏意義、缺乏定義。
我認為機器學習發起成員是心理學家和統計學家。
他們成天創造新奇詞彙，包裝統計學知識，換湯不換藥，譁眾取寵。
他們懂演算法、懂數值分析，導致那些詞彙不便實作、不便實用。
，訊號處理是電子學分支，大家利用電子電路處理訊號。
後來，計算機科學興起，大家開始利用電腦處理訊號。
目前電子電路大宗。
大家討論電子電路一方，討論電腦一方。
我認為人工智慧名不副實，所以我使用這個名稱。
我認為人工智慧發起成員是邏輯學家（函數式程式語言），然而目前無人使用邏輯學研究人工智慧。
該領域學者原本打算稱作「字串論String Theory」，但是物理學「弦論String Theory」撞名，因而作罷。
有人稱作「字串學Stringology」或「文字演算法Text Algorithm」。
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