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https://github.com/krahets/hello-algo.git
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comments: true
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# 0.2 如何使用本书
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!!! tip
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为了获得最佳的阅读体验,建议你通读本节内容。
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## 0.2.1 行文风格约定
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- 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。
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- 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。
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- 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。
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- 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。
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- 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”。
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- 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。
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=== "Python"
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```python title=""
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"""标题注释,用于标注函数、类、测试样例等"""
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# 内容注释,用于详解代码
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"""
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多行
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注释
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"""
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```
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=== "C++"
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```cpp title=""
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/* 标题注释,用于标注函数、类、测试样例等 */
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// 内容注释,用于详解代码
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/**
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* 多行
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* 注释
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*/
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```
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=== "Java"
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```java title=""
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/* 标题注释,用于标注函数、类、测试样例等 */
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// 内容注释,用于详解代码
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||
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/**
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||
* 多行
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||
* 注释
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*/
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```
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=== "C#"
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```csharp title=""
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/* 标题注释,用于标注函数、类、测试样例等 */
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// 内容注释,用于详解代码
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||
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/**
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||
* 多行
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||
* 注释
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||
*/
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```
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=== "Go"
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```go title=""
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/* 标题注释,用于标注函数、类、测试样例等 */
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// 内容注释,用于详解代码
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/**
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||
* 多行
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||
* 注释
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||
*/
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```
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=== "Swift"
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```swift title=""
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/* 标题注释,用于标注函数、类、测试样例等 */
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// 内容注释,用于详解代码
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||
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||
/**
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||
* 多行
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||
* 注释
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||
*/
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```
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=== "JS"
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```javascript title=""
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/* 标题注释,用于标注函数、类、测试样例等 */
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||
// 内容注释,用于详解代码
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/**
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* 多行
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||
* 注释
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||
*/
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```
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=== "TS"
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```typescript title=""
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/* 标题注释,用于标注函数、类、测试样例等 */
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||
// 内容注释,用于详解代码
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/**
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||
* 多行
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||
* 注释
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||
*/
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```
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=== "Dart"
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```dart title=""
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/* 标题注释,用于标注函数、类、测试样例等 */
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// 内容注释,用于详解代码
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/**
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||
* 多行
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||
* 注释
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*/
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```
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=== "Rust"
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```rust title=""
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/* 标题注释,用于标注函数、类、测试样例等 */
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||
// 内容注释,用于详解代码
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/**
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||
* 多行
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||
* 注释
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*/
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```
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=== "C"
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```c title=""
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/* 标题注释,用于标注函数、类、测试样例等 */
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||
// 内容注释,用于详解代码
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/**
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||
* 多行
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||
* 注释
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||
*/
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```
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=== "Zig"
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```zig title=""
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// 标题注释,用于标注函数、类、测试样例等
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// 内容注释,用于详解代码
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// 多行
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// 注释
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```
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## 0.2.2 在动画图解中高效学习
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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。
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如果你在阅读本书时,发现某段内容提供了如图 0-2 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。
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![动画图解示例](../index.assets/animation.gif){ class="animation-figure" }
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<p align="center"> 图 0-2 动画图解示例 </p>
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## 0.2.3 在代码实践中加深理解
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本书的配套代码托管在 [GitHub 仓库](https://github.com/krahets/hello-algo)。如图 0-3 所示,**源代码附有测试样例,可一键运行**。
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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。
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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**。
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![运行代码示例](../index.assets/running_code.gif){ class="animation-figure" }
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<p align="center"> 图 0-3 运行代码示例 </p>
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运行代码的前置工作主要分为三步。
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**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。
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**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:
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```shell
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git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git
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```
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当然,你也可以在图 0-4 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。
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![克隆仓库与下载代码](suggestions.assets/download_code.png){ class="animation-figure" }
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<p align="center"> 图 0-4 克隆仓库与下载代码 </p>
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**第三步:运行源代码**。如图 0-5 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。
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![代码块与对应的源代码文件](suggestions.assets/code_md_to_repo.png){ class="animation-figure" }
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<p align="center"> 图 0-5 代码块与对应的源代码文件 </p>
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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)。如图 0-6 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。
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![Python 代码的可视化运行](suggestions.assets/pythontutor_example.png){ class="animation-figure" }
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<p align="center"> 图 0-6 Python 代码的可视化运行 </p>
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## 0.2.4 在提问讨论中共同成长
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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。
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如图 0-7 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。
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![评论区示例](../index.assets/comment.gif){ class="animation-figure" }
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<p align="center"> 图 0-7 评论区示例 </p>
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## 0.2.5 算法学习路线
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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。
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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。
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2. **阶段二:刷算法题**。建议从热门题目开刷,如“[剑指 Offer](https://leetcode.cn/studyplan/coding-interviews/)”和“[LeetCode Hot 100](https://leetcode.cn/studyplan/top-100-liked/)”,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。
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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。
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如图 0-8 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。
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![算法学习路线](suggestions.assets/learning_route.png){ class="animation-figure" }
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<p align="center"> 图 0-8 算法学习路线 </p>
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