# 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。 - 重要专有名词及其英文翻译会用 `「 」` 括号标注,例如 `「数组 array」` 。建议记住它们,以便阅读文献。 - 专有名词和有特指含义的词句会使用 `“引号”` 标注,以避免歧义。 - 重要名词、重点内容和总结性语句会 **加粗** ,这类文字值得特别关注。 - 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 */ ``` === "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)