資料結構與物件導向程式設計的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

OCP：Java SE 11 Developer認證指南(下)API剖析運用篇

為了解決資料結構與物件導向程式設計的問題，作者曾瑞君 這樣論述：

　　Oracle公司繼Java 8推出1Z0-808與1Z0-809認證考試科目後，原本在次一個長期支援版本的Java 11也推出1Z0-815與1Z0-816的雙考試，但在2020/10/01之後，改以1Z0-819取代前兩者，成為現行要取得「Oracle Certified Professional: Java SE 11 Developer」證照的唯一考試科目。 　　雖然由兩科考試合併為一科，但考試範圍並未縮減。作者依據原廠公布的命題範圍，深入研讀相關文件，推出上、下兩冊認證指南，分別是： 　　✪OCP：Java SE 11 Developer認證指南（上） －

物件導向設計篇 　　✪OCP：Java SE 11 Developer認證指南（下） － API剖析運用篇 　　上冊以基本語法入門，以至於了解封裝、繼承、多型等物件導向程式的撰寫方式與設計模式實作，也包含列舉型別、巢狀類別、lamdba表示式等特殊語法講授。 　　下冊聚焦Java API應用，包含泛型、集合物件與Map族群、基礎IO與NIO.2、執行緒與並行架構、JDBC連線資料庫、多國語系、lamdba進階與Stream類別族群、日期時間類別族群、標註型別、模組化應用、資訊安全等豐富主題。 　　兩冊並有依據原廠命題範圍而蒐錄編寫的擬真試題實戰與詳解，讀者可依自己的學習狀況分冊選讀，以掌

握新版Java SE11的特色，並熟悉認證考試的重點。 本書特色 　　Java SE 11認證最佳攻略 　　由初學邁向認證，從基礎進階達人 　　✪解析原廠文件，切合認證範圍！ 　　✪對照範例程式，迅速了解內容！ 　　✪彙整教學經驗，重點一次掌握！ 　　✪圖解複雜觀念，學習輕鬆上手！ 　　✪演練擬真試題，掌握考試精髓！ 　　✪適用1Z0-819認證考試

資料結構與物件導向程式設計進入發燒排行的影片

基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人

為了解決資料結構與物件導向程式設計的問題，作者吳子健 這樣論述：

根據統計，台灣農藥每單位用量，每公頃平均最高曾到十七公斤，居高世界第一位。而農藥用多了，食品內的農藥濃度便會提升，對土壤和人體都會產生嚴重影響。因此近年出現了許多的有機農場，有機農場的要求是不使用人工化學合成農藥丶人工合成肥料等等。但是有機種植的困難多，由其蟲害的問題更是讓農夫十分頭痛。解決蟲害最快的方式是直接用人進行觀察並除蟲。但是近年來台灣的高齡化丶少子化與新冠肺炎(Covid-19)的多重影響下，使勞動力大幅下降。 因此本文提出一種智能除蟲機器人，其結合了人工智能(Artificial intelligence, AI)丶深度攝影機丶自走車丶小型機器手臂與麥克納姆輪等裝置，應用於有機農

場中的自動除蟲機器人。除蟲機器人包括三個系統：視覺系統丶移動機構和驅蟲裝置。其中視覺系統能夠對害蟲辨識，也能夠取得距離。再把害蟲的位置傳給移動機構，機器人便會移動到害蟲的面前。最後使用驅蟲裝置，轉動機器手臂並啟動除蟲器，完成除蟲動作。

APCS 完全攻略：從新手到高手，Python解題必備!

為了解決資料結構與物件導向程式設計的問題，作者胡昭民,吳燦銘 這樣論述：

　　＼滿級分快速攻略／ 　　重點總整理 + 歷次試題解析   　　☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念 　　☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點 　　☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念 　　☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題   　　APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。 　　 　　APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題

是以單選題的方式進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。   　　本書的實作題以 Python 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析

、完整程式碼、執行結果及程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。   　　同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 Python 語言應試 APCS 的實戰能力。   　　【目標讀者】 　　◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生 　　◆ 對程式語言有興趣的學習者 　　◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人

結合形態生成與建築性能評估之前期建築設計程序之建立

為了解決資料結構與物件導向程式設計的問題，作者徐笠仁 這樣論述：

建築設計可以被視為涵蓋因何（What）、為何（Why）以及如何（How）三個工作步驟的解決策略（Problem-Solving）程序。回溯既往的學習經驗，不同階段建築設計的學習重點均聚焦在形式操作而非解決設計問題，而在形式操作過程中，對於形式美學的追尋大過於形式與機能的相互連結。設計的『為何』與『如何』被侷限在形式操作過程的合理性而非具體問題與解決設計策略的相互呼應。同時，由於學習過程中所面對的大多數建築設計操作課題，均有明確的建築機能需求指示，學習者絕少能自行釐清，從『因何』到『為何』、從『疑問』到『問題』的思維。同時，過於強調直觀式的形式美學操作訓練，亦削弱了建築機能需求與建築具體形式之

間的相互對應關係。 建築形式並非純粹出自於獨立的形式操作過程，它實際上是整體解決策略（Strategy）的具體呈現。因此，在設計發展過程中每一階段的設計決策都是有跡可循的，所有形式均來自於明確目的與手段的相互對應，其中並無任何模稜兩可或猶疑不決之處。遵循此一原則，數位演算形態生成應該被視為通過數位化模式將建築設計解決策略程序中的具體問題轉譯成為各個需求變數與相應的數學模式，並以此為依據推導出形式解決方案，而非僅將其視為數位化的形式操作工具。如何將完整的建築設計解決策略程序轉譯成為可行的數位演算形態生成邏輯的演繹與推論程序，為本研究主要之研究動機所在。 本研究旨在建立結合形態生成與建

築性能評估之前期建築設計程序。首先參考建築量體形式操作範例，將其轉譯為建築量體形態生成程序，並轉換編程為Grasshopper演算步驟，進行建築量體形態生成之邏輯演繹，藉以確認相關形態的生成控制參數。再藉由建築物理環境Ladybug Tools分析插件，就平均日照輻射量對於建築形態生成之影響進行分析。本研究主要的研究變數包括建築量體形態生成程序與其相關的控制參數，以及環境控制參數三者，主要目標希望推論出--『在環境控制參數最佳化的情形下，形態生成控制參數與生成結果之最佳解為何?』。此一問題屬於多目標最佳化問題（Multi-Objective Optimization Problem），依循基因

演算法（Genetic Algorithm），最佳化問題之解為最適應種群的基因編碼。而在演算所得每一代中，通過適應度函式計算得出適應度數值Fitness Value）對種群內的個體進行評估，並按照適應度高低排序種群個體。本研究通過形態生成控制參數產生各代種群個體的基因編碼，並以環境控制參數定義適應度目標參數。之後採用包含基因演算法與帕雷托最優（Pareto Optimal）之 Wallacei X 分析插件，進行形態生成與建築效能評估之多目標最佳化分析。 研究結果顯示，變動程序A—Extrude實體路徑向量序列以及實體路徑截面寬度與高度兩種形態生成控制參數，同時變動程序D—Nest建構線

序列、建構線點位參數以及虛空間規模等形態生成控制參數，均會增加建築量體總體積與總表面積，從而減少平均日照輻射量並增加平均陰影量。以 Wallacei X 分析插件針對程序A—Extrude與程序D—Nest進行最佳化分析後發現，採用平均適應度級別（Average of Fitness Ranks）分析方法進行最優方案選擇，程序A—Extrude最優方案計算所得之平均適應度級別，趨近於邊界量體與生成建築量體體積差值。而程序D—Nest最優方案計算所得之平均適應度級別，趨近於最終建築量體方案之總表面積。