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Array to linked list的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦CARRANO,HENRY 寫的 DATA ABSTRACTION & PROBLEM SOLVING WITH C++ 6/E (IE) 和佘步雲的 資料結構與演算法：使用JAVA(第六版)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自全華圖書 和全華圖書所出版 。
國立陽明交通大學 生物資訊及系統生物研究所 林峻宇所指導 馬嘉良的 網頁伺服器工具及軟體套件設計及實作：使用基因集關聯富集分析註釋基因表達譜 （2021），提出Array to linked list關鍵因素是什麼，來自於過表徵分析、網路富集分析、共表現網路分析、基因集關聯富集分析、超幾何分布。
而第二篇論文臺北醫學大學 生藥學研究所碩士班 賴奎宏所指導 鄭文淇的 以化學分子網絡建立清熱藥之抗炎代謝圖譜 （2021），提出因為有 清熱藥、玄參、薄荷、嗜中性白血球、分子網絡的重點而找出了 Array to linked list的解答。
DATA ABSTRACTION & PROBLEM SOLVING WITH C++ 6/E (IE)
為了解決Array to linked list 的問題，作者CARRANO,HENRY 這樣論述：
This classic, best selling data structures text provides a firm foundation in data abstraction that emphasizes the distinction between specifications and implementation as the basis for an object-oriented approach. Software engineering principles and concepts as well as UML diagrams are
used to enhance student understanding. The sixth edition of Data Abstraction and Problem Solving with C++: Walls & Mirrors welcomes Associate Professor Timothy Henry of the University of Rhode Island as a co-author with Frank Carrano. The 6th edition is a significant revision of the previous
edition with these goals: - to place greater emphasis on data abstraction as a problem solving tool; - to emphasize C++ as an implementation tool; - to reduce the interdependency of chapters to allow more flexibility for instructors; - to demonstrate safe and secure programming practices,
- to add VideoNotes - to include a transition guide from Python to C++ 本書特色 - Provides a strong introduction to, and continuous use of, data abstraction emphasizing the distinction between specification and implementation - Features extensive coverage of object-oriented programming techniq
ues - Focuses on core data structures instead of non-essential C++ language syntax - Illustrates the role of classes and ADTs in the problem-solving process - Includes major applications of ADTs, such as searching a flight map, event-driven simulation, and the eight queens problem - Cove
rs the use of the Standard Template Library (STL) with examples included in most chapters - Provides the best coverage of recursion available - Includes an appendix, "Basic C++ Syntax", for students who are making the transition from another language to C++ - Frank’s Making it Real bloghttp
://frank-m-carrano.com/blog/ extends his textbooks and lectures to a lively discussion with instructors and students about teaching and learning computer science. Follow Frank on Twitter: http://twitter.com/Frank_M_Carrano Find him on Facebook: https://www.facebook.com/makingitreal
網頁伺服器工具及軟體套件設計及實作：使用基因集關聯富集分析註釋基因表達譜
為了解決Array to linked list 的問題，作者馬嘉良 這樣論述：
近年來，在生物學、生物醫學及藥理學等先驗知識的背景下解釋和註釋DNA、RNA及蛋白質之定序資料成為一大需求。功能富集分析廣泛地被使用於分析功能基因集是否富集在感興趣的基因列表中，例如過表徵分析（Over-Representation Analysis , ORA）中的TermFinder、GSEA、DAVID及Enrichr等工具使用各種類型的功能基因集進行富集分析。這些方法透過計算重疊基因的覆蓋率，以檢查功能基因集及感興趣的基因列表之間關聯程度的統計顯著性。然而當功能基因集或生物路徑註釋不完整時，這些方法的適用範圍及性能會受到影響。為克服此限制，最近的研究提出了網路富集分析（Network
Enrichment Analysis, NEA）的方法，例如EviNet、EnrichNet及ToppNet/ToppGenet等工具在背景網路中採用網路拓撲結構來考慮目標基因列表及功能基因集間的交互作用關係。但作為背景的生物網路大多屬於不完整的聚合網路，其難以被用於描述特定類型及狀態下的鏈接/網路結構的變化。共表現網路分析（co-expression network analysis）被認為可從全基因組表達譜中推斷特定生化途徑中基因間的關聯。然而，共表現網路在先前提出的ORA方法及NEA方法（含相關工具）中都未被考慮。為了解決上述議題，我們提出了基因集關聯富集分析（Gene set co
rrelation enrichment, Gscore），並建立了線上網頁伺服器工具（https://gscore.ibs.nctu.edu.tw/）及離線軟體套件（software package）。針對使用者提供的基因表現資料，Gscore將使用者感興趣的基因列表及功能基因集之間的差異表現基因（Differentially Expressed Gene, DEG）透過超幾何分布方法進行富集分析及統計校正，並透過熱圖、點圖、互動式表格及網路等視覺化方式呈現分析結果，提供使用者多元的互動資料呈現方式。Gscore是第一個工具用於同時辨識（1）隱性關聯：其可用於推測基因列表（或其單一基因）是否
可在功能上連結到已知基因集；及（2）顯性關聯，其可通過ORA方法檢測出來。不同於多數方法僅提供網頁伺服器工具或離線軟體套件，Gscore提供使用者自由選擇在網頁端及本地端進行分析。分析結果顯示，相對於NEA方法找到過多的假陽性關聯，Gscore方法辨識到的關聯數量適中且比ORA方法找出更多的隱性關聯。針對辨識17種癌症之差異表現基因於79個癌症相關生化途徑之關聯，我們發現Gscore方法可更精確連結差異表現基因與癌症相關途徑。進一步透過基於網路分離（network-based separation）拓撲性及生物過程相似性之分析，Gscore、ORA及NEA方法相對於無關係之途徑皆明顯獲得顯著較
佳的分數。總體而言，Gscore 提供了一個十分有用的新分析框架，可透過先驗的生物學知識去註釋及探討單一基因、基因列表甚至是全基因組表達譜。
資料結構與演算法：使用JAVA(第六版)
為了解決Array to linked list 的問題，作者佘步雲 這樣論述：
本書為Goodrich、Tamassia與Goldwasser累積多年經驗，根據JAVA 7.0程式語言之需求，所撰寫關於資料結構與演算法之書籍。內容架構完整，鉅細靡遺。並透過書中的圖片及教學網站的解說使讀者清楚了解資料結構與演算法的觀念。並附有精選習題，課後立即複習，加強實力。 本書特色 1.本書為Goodrich、Tamassia與Goldwasser累積多年經驗，根據JAVA 7.0程式語言之需求，所撰寫關於資料結構與演算法之書籍。 2.書中程式碼與例題均能將JAVA7.0版本之特色呈現出來。 3.透過書中的圖片，清晰的解說資料結構與演算法的觀
念。 4.藉由數百個精選的習題，以增強讀者暸解概念。 5.新增符合目前科技發展的專題研究題目。
以化學分子網絡建立清熱藥之抗炎代謝圖譜
為了解決Array to linked list 的問題，作者鄭文淇 這樣論述：
清熱藥 (Heat-clearing herbs, HCHs) 多屬寒性，能清熱、瀉火、燥濕、涼血、解毒。因具解熱的作用，在現代科學研究中發現有治療發炎疾病和微生物感染的潛力。此外，近年來養生的飲食文化越來越被大眾追求，具有功能性的保健食品也成為一種新的趨勢，因此期望在研究藥物的同時也可以與食品連結，故本研究選用清熱藥中可供食品使用之原料的玄參和薄荷作為對象，嘗試確立清熱藥的抗發炎化學成分圖譜，並以系統性且全面性的方式分析抗發炎活性代謝物。嗜中性白血球在免疫系統中扮演著重要的角色，被不當活化時則會損害組織，造成發炎疾病或是自體免疫疾病，因此我們以嗜中性白血球作為評估依據來探討這兩種藥材抗發炎
的生物活性。在研究方法方面，我們運用嶄新的層析與質譜技術，除了使用高效能液相層析法 (High Performance Liquid Chromatography, HPLC) 對兩種藥材作初步的分層，更利用新穎的化學分子網絡 (molecular networking) 技術能根據二次質譜斷裂片結構相似性來聚落各種類型代謝體之特性，針對這兩種清熱藥進行可視化的活性成分分子網絡圖譜構築。在結果部分，藉由玄參和薄荷的分子網絡圖譜確立清熱藥的抗發炎成份化學骨架，並與資料庫比對後標記活性成分，接著設計分離純化策略以獲取活性成分，最後再配合抗發炎活性評估來篩選與確立指標成分。總結以上，本研究以分子網絡
代謝物分析平台進行清熱藥抗炎代謝圖譜之構築，期望本研究成果能作為未來指標成分選定的依據，供台灣中藥典編修之參考。