演算法實戰班 [線上課程] 線上課程

演算法實戰班 [線上課程]

本課程將指導學員學習重要的資料結構與演算法。我們以 Princeton 出版社的演算法教科書 [0, 1] 為主軸,佐以 LeetCode [1] 相關的題目為輔,精選適當難度的題目提供給已具備基礎程式能力的學員提升解決問題的能力。此課程亦適合作為高中 108 課綱程式訓練之先修或課輔 [2, 3],並涵蓋 APCS 大學先修程式檢定考試的內容。本課程的最後導入實務上會使用到的隨機演算法、近似演算法、狀態機等相關的主題,增加學員在資訊領域上的廣度。



[0] Robert Sedgewick and Kevin Wayne, Algorithms, 4/e, 2011.
[1] Jon Kleinberg and Éva Tardos, Algorithm Design, 2005.
[2] Problem sets: LeetCode
[3] 十二年國民基本教育課程綱要國民中學暨普通型高級中等學校 - 科技領域
[4] APCS 大學程式設計先修檢測

課程大綱

0. 演算法分析 (analysis of algorithms: time complexity)
1. 串鏈 (linked list)、堆疊 (stack)、佇列 (queue)
2. 二元搜尋樹 (binary search tree) 與紅黑樹 (red-black tree)
3. 雜湊 (hashing) 與雜湊表 (hash table)
4. 無向圖 (undirected graph) 與有向圖 (digraph)
5. 字串 (string)
6. 動態規畫 (dynamic programming, DP)
7. 貪婪演算法 (greedy algorithms)
8. 組合搜尋 (combinatorial search) 與回溯法 (backtracking)
9. 隨機演算法 (randomized algorithms)
10. 近似演算法 (approximation algorithms)

註0:更新於 2023-07-04。

適合對象

本課程適合掌握基本程式能力*且想加點演算法技能樹的學員。
* 不限程式語言,若具備 C、C++、Java、C# 等語言能力者佳,Python 使用者亦可;必要能力為迴圈/遞迴與陣列,已了解結構/類別/物件等概念者佳。

開發環境

任何瀏覽器且有網路的環境下皆可進行練習。

線上課程注意事項

●線上課程採遠距教學,無需到班上課!

●線上課程影片無字幕輔助

●線上課程為非同步教學,無法及時互動回覆,請學員需自行評估是否適合自己的學習模式。

● 上課教材、影片:開課當天會發送註冊信至信箱,註冊完畢後即可開始上課。

● 繳交作業期限:依照各班講師規定;通過課程標準才會製作證書。

● 課程影片下架日:結束日後六個月

●學員於開課後登入課程時, 登入帳號務必與報名時所填寫的EMAIL相同!!!

公務員全程參與課程學習後可於課程結束後申請登錄公務人員學習時數

 

(一)轉班或退費期限:開課日後⅓時數內,詳情連結

(二)結業狀況:查詢是否合格及證書製作進度,結業名單連結

(三)線上課程上課時間:請參考官網最新消息「線上課程常見QA」,詳情連結

(四)報名備註欄位僅可填寫優惠同行人,收據開立時間及其他問題請直接寄EMAIL向我們聯繫

近期班次

  • 第433期 招生中

    課程類別:線上課程

    開課日期:2025.01.15 ~ 2025.03.12

    學費:新生新台幣4500元整

  • 第437期 招生中

    課程類別:線上課程

    開課日期:2025.02.19 ~ 2025.04.16

    學費:新生新台幣4500元整

  • 講師介紹

    (一) 經驗

    臺灣大學 腦與心智科學研究所 兼任研究助理 (2014.8--present)
    臺灣大學 資訊工程學系 資訊系統訓練班 講師 (2014.1--present)
    中國信託商業銀行 全球金融商品交易處 期貨自營部 實習研究員 (2014.1--2023.9)
    臺灣大學 資訊工程學系 課程助教:計算理論、離散數學、財務演算法 (2012.9--2024.7)

    (二) 學歷

    臺灣大學資訊工程研究所 博士
    交通大學電信工程研究所 碩士
    中央大學電機工程學系 學士

    (三) 研究興趣 / 專長

    Financial Engineeering, Quantitative Finance, and Algorithmic Trading
    Analysis & Design of Algorithms
    Statistics, Data Science, Machine Learning / Deep Learning
    Computing Theory and Programming Languages
    System Design & Administration and High Performance Computing

    (四) 教學特色

    中文授課,課程教材以英文為主。適合規劃出國求學或對科學 / 技術理論有興趣的學員。
    2014 年至本班教學,累計授課時數至 2024 年 8 月 12 日為 11850 小時。