(Day 13) 選擇排序 (Selection Sort)
選擇排序 (Selection Sort) 是一種簡單直觀的排序演算法。核心概念: 每一輪從尚未排序的元素中挑出最小（或最大）者，放到目前應在的位置，一直重複直到完成。可以把它想成「選拔賽」: 第一輪選出最優放第一名，第二輪從剩下的人選次優放第二名，依此類推。
快速掌握資料結構與演算法
(Day 12) 氣泡排序 (Bubble Sort)
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終於進入演算法的部分，預計會介紹 3~4 個很常見的排序演算法，所以光排序這個主題就會用掉 3~4 天的篇幅，今天除了介紹 Bubble Sort 外，會先簡單介紹一下排序，讓各位讀者更好地認識排序演算法。
(Day 11) 演算法評估 (Algorithm Analysis)
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到目前為止，我們已經介紹了各種資料結構 (Array、Linked List、Stack、Queue、Tree、Graph)，也練習了基本操作。但光有資料結構還不夠，要能設計演算法，就必須懂得如何評估一個演算法的效率。
(Day 10) 圖 (Graph)
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這是資料結構的最後一篇，明天開始進入本系列的重點驗算法，前面幾天，我們介紹了各種樹結構 Binary Tree、Balanced Tree，以及其他衍生樹。而樹是一種特殊的圖結構，今天我們正式進入 Graph 的世界。
(Day 9) 其他樹 (Other Trees)
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在前面兩天，粗淺的介紹了 Binary Tree 與 Balanced Tree，今天更粗淺的介紹一下其他樹，因為本系列只是要做一個拋磚引玉的動作，如果讀者對於資料結構有興趣，建議可以買書來研讀。
(Day 8) 平衡樹 (Balanced Tree)
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Balanced Tree 是一種特殊的二元樹結構，旨在保持樹的高度盡可能低，以提高操作效率。常見的平衡樹包括 AVL 樹、紅黑樹和 B 樹等。以下是關於平衡樹的詳細介紹。
(Day 6) 隊列 (Queue)
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Queue (佇列) 與 Stack 一樣，是一種線性資料結構，但它遵循的是先進先出 (First-In-First-Out; FIFO) 的規則。你可以把 Queue 想像成排隊買票: 最早排隊的人會最先買到票並離開，而新加入的人只能站在隊伍最後。
(Day 5) 堆疊 (Stack)
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Stack (堆疊) 是一種受限的線性資料結構，遵循先進後出 (Last-In-First-Out; LIFO) 的資料結構。你可想像有一疊盤子，最後放上去的盤子會最先被拿走，所以 Stack 只允許在「頂端」進行操作，簡單來說就是你不能看或是取非最上層的元素。
(Day 4) 鏈表 (Linked List)
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Linked List (鏈表) 是一種常見的資料結構，用來儲存一系列的元素。與陣列 (Array) 不同，Linked List 的元素稱為節點 (Node) 在記憶體中不必是連續的。每個節點除了儲存資料外，還會儲存一個指向下一個節點的參考 (指標)。
(Day 3) 矩陣 (Matrix)
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我不知道大家看到這天會不會驚訝一下，不是應該接續鏈表 (Linked List) 這是什麼? Matrix 就是 Array 只是我單獨抽出來說明，如果你沒有在學習或處理資料科學相關的，應該不會使用到 Matrix，但是我認為這是一個蠻常被忽略的部分，也就花一點篇幅來介紹它。
(Day 2) 陣列 (Array)
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Array 是一種 Static Data Structure 或稱為 Dense List，它是一種將有序串列的資料結構使用 Contiguous Allocation 來儲存，意味著儲存的元素必須是相同類型，且靜態資料結構的記憶體配置是在編譯時，就必須配置給相關的變數，因此在創建時必須先宣告空間大小。
(Day 1) 介紹與準備
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我遇過很多學習程式語言的人，都一直學框架或是 API 怎麼用，都不是很注重底層的知識，我認為一棟樓要蓋多高取決於地基打得多深，因為框架與 API 會變，但時間複雜度、記憶體模型、資料結構設計是不會變的。