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1️⃣ 問題背景
在自動化、MES/SFCS、WebService 整合時，Python 常需將一組 dict 陣列（list of dict）包成字串，再塞進 JSON 的某個欄位。
這是因為**對方系統（如 LabVIEW、C# WebService）**僅接受「字串型態」的 JSON a
1️⃣ 問題背景
在自動化、MES/SFCS、WebService 整合時，Python 常需將一組 dict 陣列（list of dict）包成字串，再塞進 JSON 的某個欄位。
這是因為**對方系統（如 LabVIEW、C# WebService）**僅接受「字串型態」的 JSON a
讓我們從 空間複雜度（Space Complexity） 的基本概念開始，並搭配 Python 程式 來幫助理解。
1️⃣ 什麼是空間複雜度？
空間複雜度指的是 演算法在運行時所需的記憶體量，通常用 大O符號（Big-O notation） 來表示，例如：
O(1) → 只使用固定的額外空間
讓我們從 空間複雜度（Space Complexity） 的基本概念開始，並搭配 Python 程式 來幫助理解。
1️⃣ 什麼是空間複雜度？
空間複雜度指的是 演算法在運行時所需的記憶體量，通常用 大O符號（Big-O notation） 來表示，例如：
O(1) → 只使用固定的額外空間
什麼是時間複雜度？
時間複雜度（Time Complexity）是用來衡量演算法執行時間隨著輸入大小變化的增長速度。通常使用 Big-O 表示法（O 記號）來描述，目的是估算最壞情況下的運行時間。
時間複雜度的計算主要基於以下幾個原則：
忽略常數係數：O(2n) 與 O(n) 視為相同，因為增
什麼是時間複雜度？
時間複雜度（Time Complexity）是用來衡量演算法執行時間隨著輸入大小變化的增長速度。通常使用 Big-O 表示法（O 記號）來描述，目的是估算最壞情況下的運行時間。
時間複雜度的計算主要基於以下幾個原則：
忽略常數係數：O(2n) 與 O(n) 視為相同，因為增
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1️⃣ 問題背景
在自動化、MES/SFCS、WebService 整合時，Python 常需將一組 dict 陣列（list of dict）包成字串，再塞進 JSON 的某個欄位。
這是因為**對方系統（如 LabVIEW、C# WebService）**僅接受「字串型態」的 JSON a
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在自動化、MES/SFCS、WebService 整合時，Python 常需將一組 dict 陣列（list of dict）包成字串，再塞進 JSON 的某個欄位。
這是因為**對方系統（如 LabVIEW、C# WebService）**僅接受「字串型態」的 JSON a
讓我們從 空間複雜度（Space Complexity） 的基本概念開始，並搭配 Python 程式 來幫助理解。
1️⃣ 什麼是空間複雜度？
空間複雜度指的是 演算法在運行時所需的記憶體量，通常用 大O符號（Big-O notation） 來表示，例如：
O(1) → 只使用固定的額外空間
讓我們從 空間複雜度（Space Complexity） 的基本概念開始，並搭配 Python 程式 來幫助理解。
1️⃣ 什麼是空間複雜度？
空間複雜度指的是 演算法在運行時所需的記憶體量，通常用 大O符號（Big-O notation） 來表示，例如：
O(1) → 只使用固定的額外空間
什麼是時間複雜度？
時間複雜度（Time Complexity）是用來衡量演算法執行時間隨著輸入大小變化的增長速度。通常使用 Big-O 表示法（O 記號）來描述，目的是估算最壞情況下的運行時間。
時間複雜度的計算主要基於以下幾個原則：
忽略常數係數：O(2n) 與 O(n) 視為相同，因為增
什麼是時間複雜度？
時間複雜度（Time Complexity）是用來衡量演算法執行時間隨著輸入大小變化的增長速度。通常使用 Big-O 表示法（O 記號）來描述，目的是估算最壞情況下的運行時間。
時間複雜度的計算主要基於以下幾個原則：
忽略常數係數：O(2n) 與 O(n) 視為相同，因為增