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

書內容不錯，
可是裝訂的實在很爛，就像以前測驗紙、計算紙的裝訂方式，
只是用一層超級薄的膠黏起來，這樣翻一翻很容易就會掉頁，
不值得這個價位

改變世界的九大演算法：讓今日電腦無所不能的最強概念
Nine Algorithms That Changed the Future: The Ingenious Ideas That Drive Today’s Computers
作者： 約翰．麥考米克   John MacCormick

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
アルゴリズム図鑑：絵で見てわかる 26のアルゴリズム
作者： 石田保輝, 宮崎修一

       這兩本書是比較淺顯，前一本是美國專業資訊科學專業教授撰寫，介紹特別以文字說明多，以實用性取向所選的九個演算法，有搜尋引擎的索引（search engine indexing）、網頁排序（page rank）、公鑰加密（public-key cryptography）、錯誤更正碼（error-correcting codes）、模式辨識（pattern recognition，如手寫辨識、聲音辨識、人臉辨識等等）、資料壓縮（data compression）、資料庫（databases）、數位簽章（digital signature），最後是討論演算法的極限，如果存在的話將會很了不起的偉大。

       其他項目不說明，最後一個進入哲學層次，考驗程式的判斷力，也就是程式自己可以可以給自己計算，有點類似羅素詭辯，給每一個不刮鬍子的理髮師，那他給不給自己刮鬍子。作者換了一個方法：程式會對輸出答案為否的程式，輸出一個是。那如果這個程式的輸入是本身，那們輸出的答案是什麼？這個問題就在是否可以找到一個程式可以去找當機的程式？演算法做不到。計算的極限！

       第二本書是圖鑑，或是另一種翻譯是圖說，書名只有"演算法圖鑑：26種演算法"，其他冗長的說明文字應該是譯者追加。作者資訊專業學程人士及教職，，利用簡單APP教導大家如何認識演算法。

       本書相當簡單，全是圖解說明，瞭解演算法，直觀理解，從基礎開始學習，全像化按部就班step by step，說明每一個演算法實際演算過程，如果修習過資料結構，當可快速瀏覽，資料結構一書中，貯列，堆疊，陣列先奠基，而後不同的收尋，排序策略，各演算法執行效率、優缺點，接者與前一本書部分內容類似，加密過程，數位簽章及憑證。相輔相成的學習。回憶起遞迴recursive，重複自己的過程。程式的大跳躍。

      次之是分群，與前一本書的圖像辨識有相關連。最後是介紹重要演算法，出現了谷歌揚名的網頁排序演算法。輾轉相除法與質數判定法，這個剛好都與加密中大質數相乘有關，環環互扣，演算法看似無用之學，卻與民生息息相關。

     書本的廣告文案說明：世界已離不開演算法，從線上搜尋、社群交友、法院判案、醫學診斷、金融運作、大腦決策到人工智慧的未來，演算法其實是一連串解決問題的邏輯步驟。學習演算法正是建構嚴謹思維和幫助做出最佳判斷的訓練。

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=資料架構+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。不是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。

不過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「資料架構」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技術。「數位簽章」和「數位憑證」說明了HTTPS的運作原理，更是從事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。所提到的資料架構和演算法，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。

無聊乏味的演算法可以變成全彩有趣好理解的圖鑑，真惋惜當時大學必修怎麼沒有這樣的書籍，這本書把無趣的內容試著變有趣了！真心推薦！

以資工本科來看覺得這本書很可愛，
程式很多時候無法圖像化，尤其到後期很多只是在學習抽象概念，
本書將很多概念盡可能的圖像化使讀者好理解，且說明到位，增加學習演算法的親和力和易讀性
然而對程式毫無概念的初學者，直接閱讀本書可能會有難度，
建議對程式有基礎概念，但不太了解資料結構、演算法的讀者閱讀。

作為查詢以及建構知識還不錯，有想法可以在裡面查詢後再去找運用方式，裡面沒有詳細的說明使用方式以及運算很可惜 !

書裡面內容簡單易懂，利用圖形一步步表示其演算法概念或者加密系統問題的所在，也以時間複雜度表示執行效率，相當容易理解，但我想礙於因為太多圖形一步步表示，所以整篇書沒有程式碼實作及更多的資訊，也許希望讀者自行延伸吧

個人認為在初讀資料結構或者想初步理解一些加密系統便已足夠，很適合初心者的書，但如果是有經驗者，這本書可能就不太適合了

The author illustrate various algorithms, making them easier to understand than simply word description. The coverage of algorithms is wide, ranging from sorting to cryptography.

我覺得這本書如果當作課外讀物還不錯

如果要藉由這本書來大致知道演算法是還可以

但真正要學好演算法跟資料結構最好還是要有一本課本教科書之類的

這個演算法圖鑑只是入門磚而已