第㆒版序 / 7 目錄 / 13 第０章 你㆒定要知道（導讀） / 27 這本書適合誰 / 27 你需要什麼技術基礎 / 29 你需要什麼軟硬體環境 / 29 讓我們使用同㆒種語言 / 30 本書符號習慣 / 34 磁片內容與安裝 / 34 範例程式說明 / 34 需要什麼函式庫（.LIB） / 005 需要什麼表頭檔（.H） / 006 深入淺出 MFC 14 以訊息為基礎，以事件驅動之 / 007 ㆒個具體而微的 Win32 程式 / 009 程式進入點 WinMain / 015 視窗類別之註冊與視窗之誕生 / 016 訊息迴路 Frame8 範例程式 / 203 * 本章回顧 / 216 第㆓篇 欲善工事先利其器－ Visual C++ 5.0 開發工具 / 217 第４章 Visual C++ - 整合性軟體開發環境 / 219 安裝與組成 / 220 ㆕個重要的工具 / 234 內務府總管：Visual C++ 整合開發環境/ 236

然而，由於鏈結串列節點需要額外儲存指標，因此鏈結串列節點佔用的空間相對較大。 綜上，我們不能簡單地確定哪種實現更加節省記憶體，需要針對具體情況進行分析。 5.1.4 堆疊的典型應用 ‧ 瀏覽器中的後退與前進、軟體中的撤銷與反撤銷。每當我們開啟新的網頁，瀏覽器就會對上一個網頁執 行入堆疊，這樣我們就可以通過後退操作回到上一個網頁。後退操作實際上是在執行出堆疊。如果要同 時支持後退和前進，那麼需要兩個堆疊來配合實現。 雙向佇列兼具堆疊與佇列的邏輯，因此它可以實現這兩者的所有應用場景，同時提供更高的自由度。 我們知道，軟體的“撤銷”功能通常使用堆疊來實現：系統將每次更改操作 push 到堆疊中，然後透過 pop 實 現撤銷。然而，考慮到系統資源的限制，軟體通常會限制撤銷的步數（例如僅允許儲存 50 步）。當堆疊的長 度超過 50 時，軟體需要在堆疊底（佇列首）執行刪除操作。但堆疊無法實現該功能，此時就需要使用雙向佇 列來 有序資料。然而，我們通常會使用一種更優雅的方式實現堆積排序，詳見“堆積排序”章節。 ‧ 獲取最大的 ? 個元素：這是一個經典的演算法問題，同時也是一種典型應用，例如選擇熱度前 10 的新 聞作為微博熱搜，選取銷量前 10 的商品等。 8.2 建堆積操作 在某些情況下，我們希望使用一個串列的所有元素來構建一個堆積，這個過程被稱為“建堆積操作”。 第 8 章 堆積 www.hello‑algo

。当然，堆排序一 般无需弹出元素，仅需每轮将堆顶元素交换至数组尾部并减小堆的长度即可。 ‧ 获取最大的 ? 个元素。这既是一道经典算法题目，也是一种常见应用，例如选取热度前 10 的新闻作为 微博热搜，选取前 10 销量的商品等。 8.2. 建堆操作 * 如果我们想要根据输入列表来生成一个堆，这样的操作被称为「建堆」。 8.2.1. 两种建堆方法 借助入堆方法实现 最直接地，考虑借 Undirected Graph」和「有向图 Directed Graph」。 ‧ 在无向图中，边表示两顶点之间“双向”的连接关系，例如微信或 QQ 中的“好友关系”； ‧ 在有向图中，边是有方向的，即 ? → ? 和 ? ← ? 两个方向的边是相互独立的，例如微博或抖音上的 “关注”与“被关注”关系； 9. 图 hello‑algo.com 135 Figure 9‑2. 有向图与无向图

。当然，堆排序一 般无需弹出元素，仅需每轮将堆顶元素交换至数组尾部并减小堆的长度即可。 ‧ 获取最大的 ? 个元素。这既是一道经典算法题目，也是一种常见应用，例如选取热度前 10 的新闻作为 微博热搜，选取前 10 销量的商品等。 8.2. 建堆操作 * 如果我们想要根据输入列表来生成一个堆，这样的操作被称为「建堆」。 8.2.1. 两种建堆方法 借助入堆方法实现 最直接地，考虑借 Undirected Graph」和「有向图 Directed Graph」。 ‧ 在无向图中，边表示两顶点之间“双向”的连接关系，例如微信或 QQ 中的“好友关系”； ‧ 在有向图中，边是有方向的，即 ? → ? 和 ? ← ? 两个方向的边是相互独立的，例如微博或抖音上的 “关注”与“被关注”关系； 9. 图 hello‑algo.com 135 Figure 9‑2. 有向图与无向图

有序数 据。然而，我们通常会使用一种更优雅的方式实现堆排序，详见后续的堆排序章节。 ‧ 获取最大的 ? 个元素：这是一个经典的算法问题，同时也是一种典型应用，例如选择热度前 10 的新闻 作为微博热搜，选取销量前 10 的商品等。 8.2. 建堆操作 如果我们想要根据输入列表生成一个堆，这个过程被称为「建堆」。 8.2.1. 借助入堆方法实现 最直接的方法是借助“元素入堆操作”实现， Undirected Graph」和「有向图 Directed Graph」。 ‧ 在无向图中，边表示两顶点之间的“双向”连接关系，例如微信或 QQ 中的“好友关系”。 ‧ 在有向图中，边具有方向性，即 ? → ? 和 ? ← ? 两个方向的边是相互独立的，例如微博或抖音上 的“关注”与“被关注”关系。 9. 图 hello‑algo.com 164 Figure 9‑2. 有向图与无向图

到有序数 据。然而，我们通常会使用一种更优雅的方式实现堆排序，详见“堆排序”章节。 ‧ 获取最大的 ? 个元素：这是一个经典的算法问题，同时也是一种典型应用，例如选择热度前 10 的新闻 作为微博热搜，选取销量前 10 的商品等。 8.2 建堆操作 在某些情况下，我们希望使用一个列表的所有元素来构建一个堆，这个过程被称为“建堆操作”。 第 8 章 堆 hello‑algo.com 182 graph）和有向图（directed graph），如图 9‑2 所示。 ‧ 在无向图中，边表示两顶点之间的“双向”连接关系，例如微信或 QQ 中的“好友关系”。 ‧ 在有向图中，边具有方向性，即 ? → ? 和 ? ← ? 两个方向的边是相互独立的，例如微博或抖音上 的“关注”与“被关注”关系。 第 9 章 图 hello‑algo.com 190 图 9‑2 有向图与无向图 根据

有序数 据。然而，我们通常会使用一种更优雅的方式实现堆排序，详见后续的堆排序章节。 ‧ 获取最大的 ? 个元素：这是一个经典的算法问题，同时也是一种典型应用，例如选择热度前 10 的新闻 作为微博热搜，选取销量前 10 的商品等。 8.2 建堆操作 在某些情况下，我们希望使用一个列表的所有元素来构建一个堆，这个过程被称为“建堆操作”。 8.2.1 自上而下构建 我们首先创建一个空堆， undirected graph」和「有向图 directed graph」。 ‧ 在无向图中，边表示两顶点之间的“双向”连接关系，例如微信或 QQ 中的“好友关系”。 ‧ 在有向图中，边具有方向性，即 ? → ? 和 ? ← ? 两个方向的边是相互独立的，例如微博或抖音上 的“关注”与“被关注”关系。 第 9 章 图 hello‑algo.com 188 图 9‑2 有向图与无向图 根据所有顶点是否连通，可分为图

到有序数 据。然而，我们通常会使用一种更优雅的方式实现堆排序，详见“堆排序”章节。 ‧ 获取最大的 ? 个元素：这是一个经典的算法问题，同时也是一种典型应用，例如选择热度前 10 的新闻 作为微博热搜，选取销量前 10 的商品等。 8.2 建堆操作 在某些情况下，我们希望使用一个列表的所有元素来构建一个堆，这个过程被称为“建堆操作”。 第 8 章 堆 hello‑algo.com 182 graph」和「有向图 directed graph」，如图 9‑2 所示。 ‧ 在无向图中，边表示两顶点之间的“双向”连接关系，例如微信或 QQ 中的“好友关系”。 ‧ 在有向图中，边具有方向性，即 ? → ? 和 ? ← ? 两个方向的边是相互独立的，例如微博或抖音上 的“关注”与“被关注”关系。 第 9 章 图 hello‑algo.com 190 图 9‑2 有向图与无向图 根据所有顶点是否连通，可分为「连通图

到有序数 据。然而，我们通常会使用一种更优雅的方式实现堆排序，详见“堆排序”章节。 ‧ 获取最大的 ? 个元素：这是一个经典的算法问题，同时也是一种典型应用，例如选择热度前 10 的新闻 作为微博热搜，选取销量前 10 的商品等。 8.2 建堆操作 在某些情况下，我们希望使用一个列表的所有元素来构建一个堆，这个过程被称为“建堆操作”。 第 8 章 堆 www.hello‑algo.com graph）和有向图（directed graph），如图 9‑2 所示。 ‧ 在无向图中，边表示两顶点之间的“双向”连接关系，例如微信或 QQ 中的“好友关系”。 ‧ 在有向图中，边具有方向性，即 ? → ? 和 ? ← ? 两个方向的边是相互独立的，例如微博或抖音上 的“关注”与“被关注”关系。 第 9 章 图 www.hello‑algo.com 190 图 9‑2 有向图与无向图