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zh-hant/chapter_introduction/summary/index.html

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+    1.3 &nbsp; 小結
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+      目錄
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 <li>資料結構與演算法緊密相連。資料結構是演算法的基石，而演算法是資料結構發揮作用的舞臺。</li>
 <li>我們可以將資料結構與演算法類比為拼裝積木，積木代表資料，積木的形狀和連線方式等代表資料結構，拼裝積木的步驟則對應演算法。</li>
 </ul>
+<h3 id="1-q-a">1. &nbsp; Q &amp; A<a class="headerlink" href="#1-q-a" title="Permanent link">&para;</a></h3>
+<p><strong>Q</strong>：作為一名程式設計師，我在日常工作中從未用演算法解決過問題，常用演算法都被程式語言封裝好了，直接用就可以了；這是否意味著我們工作中的問題還沒有到達需要演算法的程度？</p>
+<p>如果把具體的工作技能比作是武功的“招式”的話，那麼基礎科目應該更像是“內功”。</p>
+<p>我認為學演算法（以及其他基礎科目）的意義不是在於在工作中從零實現它，而是基於學到的知識，在解決問題時能夠作出專業的反應和判斷，從而提升工作的整體質量。舉一個簡單例子，每種程式語言都內建了排序函式：</p>
+<ul>
+<li>如果我們沒有學過資料結構與演算法，那麼給定任何資料，我們可能都塞給這個排序函式去做了。執行順暢、效能不錯，看上去並沒有什麼問題。</li>
+<li>但如果學過演算法，我們就會知道內建排序函式的時間複雜度是 <span class="arithmatex">\(O(n \log n)\)</span> ；而如果給定的資料是固定位數的整數（例如學號），那麼我們就可以用效率更高的“基數排序”來做，將時間複雜度降為 <span class="arithmatex">\(O(nk)\)</span> ，其中 <span class="arithmatex">\(k\)</span> 為位數。當資料體量很大時，節省出來的執行時間就能創造較大價值（成本降低、體驗變好等）。</li>
+</ul>
+<p>在工程領域中，大量問題是難以達到最優解的，許多問題只是被“差不多”地解決了。問題的難易程度一方面取決於問題本身的性質，另一方面也取決於觀測問題的人的知識儲備。人的知識越完備、經驗越多，分析問題就會越深入，問題就能被解決得更優雅。</p>
 
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