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邏輯運算子優先順序的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦邏輯林寫的 無師自通的期貨交易程式設計入門：使用MultiCharts交易平台 和李馨的 從零開始學Python程式設計(第三版)（適用Python 3.10以上）都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Python控制結構課程第四課-運算子優先順序一覽 - AI方程式也說明：還搞不懂Python的運算子優先順序?今天你走運了,這篇就讓你再也不會霧煞煞啦!
這兩本書分別來自五南 和博碩所出版 。
輔仁大學 資訊管理學系碩士班 蔡明志所指導 嚴正翰的 搜尋演算法於醫師工作排班問題之研究—以輔大醫院麻醉科為例 （2020），提出邏輯運算子優先順序關鍵因素是什麼，來自於醫師排班、工作排班、限制滿足問題、最佳化、搜尋演算法。
而第二篇論文國立中興大學 園藝學系所 吳振發所指導 賴蓉樺的 應用模糊評估法探討黑翅鳶之農地棲地適宜性 （2020），提出因為有 黑翅鳶(Elanus caeruleus)、模糊德爾菲法(Fuzzy Delphi Method，FDM)、模糊分析網路程序法(Fuzzy Analytic Network Process，FANP)的重點而找出了 邏輯運算子優先順序的解答。
最後網站Page 42 -則補充：當運算式擁有多種運算子時，算術運算子最先，接著關係運算子，最後是邏輯運算子， ... 算術運算子加和減法優先順序相同，乘和除法擁有相同的優先順序，不過乘除高於 ...
無師自通的期貨交易程式設計入門：使用MultiCharts交易平台
為了解決邏輯運算子優先順序 的問題，作者邏輯林 這樣論述：
⊙介紹如何在MultiCharts程式交易平台上開發個人專屬的交易策略。 ⊙詳細文字說明＋軟體畫面圖示，教學循序漸進，並附有練習題可檢視學習成效。 ⊙非資訊相關背景但想從事程式交易的投資者，也能在短期間學會交易程式的撰寫，實現不用盯盤的自動化投資目標。 「低薪，物價高，存款利息低」 如何增加個人資產已成為一門顯學 MultiCharts程式交易平台是目前全臺使用者最多的程式交易軟體，可解決投資人無法隨時看盤的困擾，並提供投資人設計個人專屬的看盤指標及交易策略，決定何時進場、何時出場，達到完全自動化的投資行為。 本書以完整且豐富的圖文教學，投資者只要透
過交易數據源取得報價資訊，並藉由內建的PowerLanguage語言之簡易程式語法加以修改，就能建構自己專屬的交易策略。若交易策略回測歷史資料的績效符合投資者的預期，也可進入程式自動下單交易。因此，不是資訊相關科系的投資者，也能輕鬆地使用。
搜尋演算法於醫師工作排班問題之研究—以輔大醫院麻醉科為例
為了解決邏輯運算子優先順序 的問題，作者嚴正翰 這樣論述：
醫療工作業務內容繁多且複雜，每個醫療單位皆有其專屬工作排班方式。本篇研究以輔大醫院麻醉科醫師工作排班為例，實作排班演算法以節省排班時間，滿足各醫師提出工作安排需求，以公平分配工作量、拉長值班間隔與降低值班後勞累程度為目標，產生品質更佳排班結果。排班演算法分為二階段，第一階段求排班組合可行解，分為搜尋與最佳化兩部份，搜尋演算法探討回溯法、廣度優先搜尋法、最佳優先搜尋法與輪狀優先搜尋法；最佳化方法分別探討粒子群演算法、模擬退火法與基因演算法。第二階段為班表工作區域分配公平性最佳化，以吉尼係數為工作區域分配公平性衡量標準。本研究探討排班限制問題求解及最佳化演算法，設計目標函數以評估班表優劣，並比較
人工排班歷史資料與排班演算法產生班表，結果顯示本研究可提供醫療單位排班問題更有效率且品質更佳解決方法，節省人力花費於排班作業，以更短時間產生符合各醫師排班條件需求、較低勞累度值班安排方式，以及工作區域分配更公平之排班結果。
從零開始學Python程式設計(第三版)（適用Python 3.10以上）
為了解決邏輯運算子優先順序 的問題，作者李馨 這樣論述：
學習一個程式語言，Python 的簡潔、明瞭能讓初學者快速上手。一個簡單的，雖然 Python IDLE 環境很陽春，但有不錯的除錯功能，而附帶的 Visual Studio Code 可以讓我們在學習中擁有意外之喜。簡單的敘述可以在 Python Shell 這個互動交談模式獲得解答。除了 Python 的內建模組，也一起認識第三方套件的詞雲、Pyinstaller。由於 Python 能討論的內容非常豐富，本書僅能就初學者讓大家認識 Python 語言的魅力，透過本書做通盤性認識，全書重要主題如下： •Python 異想世界 •Python 基本語法 •運算子與條件
選擇 •廻圈控制 •序列型別和字串 •Tuple 和 List •字典、集合、函式 •模組與函式庫 •物件導向基礎 •淺談繼承機制 •異常處理機制 •資料流與檔案 •GUI 介面 •繪圖與影像 期能把握住最嚴謹的態度，輔以最淺白的表達方式，讓每位讀者在期間充滿樂趣，降低閱讀壓力。筆者深信本書能讓初習者在走過 Python 語言學習之旅，拓展思考性，在程式語言世界悠遊自在。 本書特色 簡潔的程式語言，由認識 Python 的基本語言，理論與實作並行 每個章節有豐富的範例，配合 Python Shell 的互動交談，更能更心應手
手把手導引，由函式出發，並學習物件導向的封裝、繼承和多型三大技術 課後評量思考操作並兼，追蹤學習成效
應用模糊評估法探討黑翅鳶之農地棲地適宜性
為了解決邏輯運算子優先順序 的問題，作者賴蓉樺 這樣論述：
猛禽為高級消費者，因易於觀察，能有效控制獵物的族群量，影響食物網的穩定，是生態系中的指標生物之一。臺灣過往的平原農地及草生地等環境，並無留鳥猛禽棲息。然而，自1996年黑翅鳶首次被發現棲息在臺灣本島西南部沿海地區後，近年來逐漸擴散至開闊平原區域，於河灘地與農田地區捕食鼠類，目前已成為穩定留鳥。農田做為作物的耕種空間，也間接形成許多生物棲息的農田生態系。其中，黑翅鳶的存在，可能會成為影響該生態系的關鍵物種，然而目前黑翅鳶在農田的觀察記錄有限，不足以有效評估其族群對於農田生態系的影響。 本研究目的在於透過別於以往的時空分布資料的分析方法，探討黑翅鳶於農田地景的棲地偏好，並評估可能的農田經營管理
行動。以全臺灣黑翅鳶族群為研究對象，進行全臺灣黑翅鳶分佈基礎資料調查，並透過文獻回顧及現地觀察擬定影響黑翅鳶族群棲地環境的影響因子。運用模糊德爾菲法(FDM)及模糊分析網路程序法(FANP)篩選及建立黑翅鳶族群棲地評估準則架構，篩選出3項準則層面。分別為(1)棲地條件、(2)干擾因素及(3)農地地景生態層面及17項次準則因子，最終歸納出黑翅鳶的棲地影響因子與保護策略，作為農田生態棲地保育及生態補償之應用。 運用模糊分析網路程序法進行專家問卷的調查，並應用Super Decision決策軟體分析。結果顯示設立經營專區(100公頃以上)且採用輪作方式的保護策略方案權重較高，因此為優先選擇之方案。
此保護策略方案的目的為建立安全農業的生產基地，作法為選定可實際操作100公頃以上的耕地面積範圍，並導入友善環境耕作制度、輪作制度，進而維護優良農地及活化休耕地，由政府協助輔導農民以營造合理環境。另外，影響因子以與草生地距離(0.07036)、景觀生態完整性(0.06284)、海拔高度(0.06153)、棲地連接度(0.05596)、農地使用類型(0.04608)為權重較高的前五名，表示黑翅鳶的棲地條件構成，除了受棲地周邊的自然環境、海拔高度影響外，棲地本身的完整性、連接度及使用類型也是重要的參考因子。分析結果對於黑翅鳶的棲地適宜性評估經營管理為重要的規劃面向。 經由因子篩選及權重計算後，應用
地理資訊系統將各因子的權重值做標準化運算，再進行適宜性評值計算。其中，在棲地條件層面，以臺灣西南部及東部的水域適宜性分數較高；在干擾因素層面中，以雲林縣的海濱地區、臺中縣、南投縣、雲林縣、嘉義縣及屏東縣的低海拔山區與花蓮縣及臺東縣的農業區域為較高的適宜性分佈；在農地地景生態層面，僅在雲林縣及嘉義縣有少許的農地為適宜性較高的區域；綜合整體棲地適宜性較高的區域大多分散在雲林縣、嘉義縣、臺南縣及高雄市地區。以上的棲地適宜性評估計算，可探究該層面的影響因子，與農地棲地間的關聯性，及黑翅鳶重要生態區位範圍。本研究利用調查資料筆數較多的2017年黑翅鳶分佈點位分析精確度，精確度驗證顯示：無黑翅鳶出現，且棲
地品質低的農地，多分佈於北部及南部低海拔山區。未來可透過改善棲地環境條件來提升棲地品質，以增加黑翅鳶分佈的機率。有黑翅鳶出現，但棲地品質低的農地，多分佈於西部濱海地區，然而因本研究僅採用2017年的資料分析，可能形成驗證分析的限制。沒有黑翅鳶出現，但棲地品質高的農地，表示農地環境條件已適合黑翅鳶棲息，但分佈狀況較差，因此未來應可視為保護的重要點位。另外，因精確度驗證的資料取自eBird Taiwan鳥類線上資料庫，係為公民科學(citizen science)資料，會受到賞鳥人士偏好的賞鳥點位影響。多分佈於南投縣、雲林縣、嘉義縣、台南縣、花蓮縣及台東縣。有黑翅鳶出現，且棲地品質高的農地，表示農
地環境條件頗適合黑翅鳶棲息，且分佈較密集，是所有象限中最良好的棲地，多分佈在雲林縣及屏東縣的平原區域。結果顯示評估驗證的總體精確度為67.402，有達到一致性，顯示此評估方法具有一定的信度，未來將可作為黑翅鳶棲地適宜性評估經營管理的參考應用。