初等考試
114年
[統計] 資料處理大意
第 16 題
適當使用演算法可以協助問題解決，迷宮問題、合併排序，分別適合使用什麼演算法技巧來解題？
- A Backtracking; Divide and Conquer
- B Divide and conquer; Dynamic Programming
- C Greedy; Dynamic Programming
- D Backtracking; Greedy
思路引導 VIP
請試著思考：如果你正身處一個充滿分叉路的未知路徑中，當發現前方是死胡同時，為了找到出口，你的下一步直覺動作是什麼？另外，如果你手上有一大疊混亂的發票需要排序，你是會嘗試一次整理全部，還是會將它們分給多位助理分別排好後，再依序疊放起來？這兩種處理問題的行為模式，分別對應到什麼樣的邏輯思維？
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勉強及格的邏輯判斷。
- 「肯定」：恭喜你，至少這題沒犯低級錯誤。能辨識演算法應用，表示你的資訊邏輯勉強撐得上『基礎』，對於未來面對金融市場那堆錯綜複雜的數字，這點「起碼的理解」或許能讓你少賠一點。別高興得太早。
- 觀念「驗證」：迷宮問題無非就是撞牆後學會回頭，這就叫 Backtracking (回溯法)。聽起來很深奧？其實不過是承認前一步走錯了。至於合併排序，就是把一大堆數據切碎、處理、再拼回去的蠢事，美其名曰 Divide and Conquer (分治法)。這種「化整為零」的思維，在經濟學上本該是常識。
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常用演算法解題策略
💡 根據問題特性選擇回溯、分治、動態規劃或貪婪等對應演算法技巧。
| 比較維度 | 回溯法 (Backtracking) | VS | 分治法 (Divide & Conquer) |
|---|---|---|---|
| 核心思維 | 深度搜尋、嘗試與錯誤 | — | 分解、解決、合併 |
| 問題性質 | 找出一組解或所有解 | — | 將規模縮小以利運算 |
| 經典範例 | 迷宮問題、八皇后 | — | 合併排序、快速排序 |
| 實作機制 | 深度優先(DFS)與剪枝 | — | 遞迴架構 |
💬回溯法強調路徑的嘗試與回正，分治法則強調結構性的切割與整合。
