hello-algo/docs/chapter_preface/suggestions.md

# 如何使用本书

!!! tip

    为了获得最佳的阅读体验，建议你通读本节内容。

## 行文风格约定

- 标题后标注 `*` 的是选读章节，内容相对困难。如果你的时间有限，可以先跳过。
- 专业术语会使用黑体（纸质版和 PDF 版）或添加下划线（网页版），例如<u>数组（array）</u>。建议记住它们，以便阅读文献。
- 重点内容和总结性语句会 **加粗**，这类文字值得特别关注。
- 有特指含义的词句会使用“引号”标注，以避免歧义。
- 当涉及编程语言之间不一致的名词时，本书均以 Python 为准，例如使用 `None` 来表示“空”。
- 本书部分放弃了编程语言的注释规范，以换取更加紧凑的内容排版。注释主要分为三种类型：标题注释、内容注释、多行注释。

=== "Python"

    ```python title=""
    """标题注释，用于标注函数、类、测试样例等"""
    
    # 内容注释，用于详解代码
    
    """
    多行
    注释
    """
    ```

=== "C++"

    ```cpp title=""
    /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */
    
    // 内容注释，用于详解代码
    
    /**
     * 多行
     * 注释
     */
    ```

=== "Java"

    ```java title=""
    /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */
    
    // 内容注释，用于详解代码
    
    /**
     * 多行
     * 注释
     */
    ```

=== "C#"

    ```csharp title=""
    /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */
    
    // 内容注释，用于详解代码
    
    /**
     * 多行
     * 注释
     */
    ```

=== "Go"

    ```go title=""
    /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */
    
    // 内容注释，用于详解代码
    
    /**
     * 多行
     * 注释
     */
    ```

=== "Swift"

    ```swift title=""
    /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */
    
    // 内容注释，用于详解代码
    
    /**
     * 多行
     * 注释
     */
    ```

=== "JS"

    ```javascript title=""
    /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */
    
    // 内容注释，用于详解代码
    
    /**
     * 多行
     * 注释
     */
    ```

=== "TS"

    ```typescript title=""
    /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */
    
    // 内容注释，用于详解代码
    
    /**
     * 多行
     * 注释
     */
    ```

=== "Dart"

    ```dart title=""
    /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */
    
    // 内容注释，用于详解代码
    
    /**
     * 多行
     * 注释
     */
    ```

=== "Rust"

    ```rust title=""
    /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */

    // 内容注释，用于详解代码
    
    /**
     * 多行
     * 注释
     */
    ```

=== "C"

    ```c title=""
    /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */
    
    // 内容注释，用于详解代码
    
    /**
     * 多行
     * 注释
     */
    ```

=== "Kotlin"

    ```kotlin title=""
    /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */
    
    // 内容注释，用于详解代码
    
    /**
     * 多行
     * 注释
     */
    ```

=== "Ruby"

    ```ruby title=""
    ### 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 ###

    # 内容注释，用于详解代码
    
    # 多行
    # 注释
    ```

=== "Zig"

    ```zig title=""
    // 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等
    
    // 内容注释，用于详解代码
    
    // 多行
    // 注释
    ```

## 在动画图解中高效学习

相较于文字，视频和图片具有更高的信息密度和结构化程度，更易于理解。在本书中，**重点和难点知识将主要通过动画以图解形式展示**，而文字则作为解释与补充。

如果你在阅读本书时，发现某段内容提供了如下图所示的动画图解，**请以图为主、以文字为辅**，综合两者来理解内容。

![动画图解示例](../index.assets/animation.gif)

## 在代码实践中加深理解

本书的配套代码托管在 [GitHub 仓库](https://github.com/krahets/hello-algo)。如下图所示，**源代码附有测试样例，可一键运行**。

如果时间允许，**建议你参照代码自行敲一遍**。如果学习时间有限，请至少通读并运行所有代码。

与阅读代码相比，编写代码的过程往往能带来更多收获。**动手学，才是真的学**。

![运行代码示例](../index.assets/running_code.gif)

运行代码的前置工作主要分为三步。

**第一步：安装本地编程环境**。请参照附录所示的[教程](https://www.hello-algo.com/chapter_appendix/installation/)进行安装，如果已安装，则可跳过此步骤。

**第二步：克隆或下载代码仓库**。前往 [GitHub 仓库](https://github.com/krahets/hello-algo)。如果已经安装 [Git](https://git-scm.com/downloads) ，可以通过以下命令克隆本仓库：

```shell
git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git
```

当然，你也可以在下图所示的位置，点击“Download ZIP”按钮直接下载代码压缩包，然后在本地解压即可。

![克隆仓库与下载代码](suggestions.assets/download_code.png)

**第三步：运行源代码**。如下图所示，对于顶部标有文件名称的代码块，我们可以在仓库的 `codes` 文件夹内找到对应的源代码文件。源代码文件可一键运行，将帮助你节省不必要的调试时间，让你能够专注于学习内容。

![代码块与对应的源代码文件](suggestions.assets/code_md_to_repo.png)

除了本地运行代码，**网页版还支持 Python 代码的可视化运行**（基于 [pythontutor](https://pythontutor.com/) 实现）。如下图所示，你可以点击代码块下方的“可视化运行”来展开视图，观察算法代码的执行过程；也可以点击“全屏观看”，以获得更好的阅览体验。

![Python 代码的可视化运行](suggestions.assets/pythontutor_example.png)

## 在提问讨论中共同成长

在阅读本书时，请不要轻易跳过那些没学明白的知识点。**欢迎在评论区提出你的问题**，我和小伙伴们将竭诚为你解答，一般情况下可在两天内回复。

如下图所示，网页版每个章节的底部都配有评论区。希望你能多关注评论区的内容。一方面，你可以了解大家遇到的问题，从而查漏补缺，激发更深入的思考。另一方面，期待你能慷慨地回答其他小伙伴的问题，分享你的见解，帮助他人进步。

![评论区示例](../index.assets/comment.gif)

## 算法学习路线

从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。

1. **阶段一：算法入门**。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效率等方面的内容。
2. **阶段二：刷算法题**。建议从热门题目开刷，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初次刷题时，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请放心，这是很正常的。我们可以按照“艾宾浩斯遗忘曲线”来复习题目，通常在进行 3～5 轮的重复后，就能将其牢记在心。推荐的题单和刷题计划请见此 [GitHub 仓库](https://github.com/krahets/LeetCode-Book)。
3. **阶段三：搭建知识体系**。在学习方面，我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材，以不断丰富知识体系。在刷题方面，可以尝试采用进阶刷题策略，如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关的刷题心得可以在各个社区找到。

如下图所示，本书内容主要涵盖“阶段一”，旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。

![算法学习路线](suggestions.assets/learning_route.png)