每個程式設計師都應該要知道的50個演算法

Section 1：基礎與核心演算法
Chapter 1_ 演算法概述
什麼是演算法？
精準描述演算法的邏輯
Python套件介紹
演算法的設計技巧
效能分析
演算法的驗證
本章摘要

Chapter 2_演算法裡的資料結構
Python的資料結構
探索抽象資料型態
本章摘要

Chapter 3_排序與搜尋演算法
排序演算法的介紹
搜尋演算法的介紹
實際應用
本章摘要

Chapter 4_設計演算法
設計演算法的基本概念介紹
瞭解演算法策略
實際的應用：解決TSP
介紹PageRank演算法
瞭解線性規劃（Linear programming）
實際的應用—使用線性規劃進行產能規劃
本章摘要

Chapter 5_圖演算法
圖的表示
網路分析理論介紹
瞭解圖的遍歷
案例研究：詐欺分析
本章摘要

Section 2：機器學習演算法
Chapter 6_非監督式機器學習演算法
認識非監督式學習
瞭解分群演算法
降維
關聯規則探勘
實際應用：分群相似的推文
Anomaly-detection異常偵測演算法
本章摘要

Chapter 7_傳統監督式學習演算法
瞭解監督式機器學習
瞭解分類演算法
瞭解迴歸演算法
實用範例：如何預測天氣
本章摘要

Chapter 8_類神經網路演算法
瞭解ANN
ANN的演進
訓練類神經網路
工具和框架
遷移學習（Transfer learning）
案例研究：使用深度學習進行詐欺偵測
本章摘要

Chapter 9_自然語言處理演算法
介紹NLP
BoW-based NLP
字詞嵌入簡介
在NLP中使用RNN
使用NLP進行情緒分析
案例研究：電影評論的情感分析
本章摘要

Chapter 10_推薦引擎
推薦系統介紹
推薦引擎的類型
瞭解推薦系統的限制
實際應用領域
實際的例子：建立一個推薦引擎
本章摘要

Section 3：進階主題
Chapter 11_資料演算法
資料演算法簡介
資料儲存演算法介紹
串流資料演算法介紹
介紹資料壓縮演算法
一個實際的例子：Twitter即時情感分析
本章摘要

Chapter 12_密碼學
密碼學簡介
瞭解加密技術的類型
範例：在部署機器學習模型時的安全考量
本章摘要

Chapter 13_大規模演算法
大規模演算法簡介
平行演算法的設計
多資源程序的策略
本章摘要

Chapter 14_實務上的考量
實務上的考量簡介
演算法的可解釋性
瞭解倫理和演算法之間的關係
在模型中減少偏差
解決NP-hard問題
使用演算法的時機
本章摘要