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https://github.com/krahets/hello-algo.git
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# 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，建议您通读本节内容。
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## 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，建议可以先跳过。
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- 文章中的重要名词会用 `「 」` 括号标注，例如 `「数组 Array」` 。请务必记住这些名词，包括英文翻译，以便后续阅读文献时使用。
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- **加粗的文字** 表示重点内容或总结性语句，这类文字值得特别关注。
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- 专有名词和有特指含义的词句会使用 `“双引号”` 标注，以避免歧义。
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- 涉及到编程语言之间不一致的名词，本书均以 Python 为准，例如使用 $\text{None}$ 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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=== "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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* 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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=== "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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=== "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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=== "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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=== "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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=== "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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* 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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* 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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=== "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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```
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## 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，因此更易于理解。在本书中，**重点和难点知识将主要通过动画和图解形式展示**，而文字则作为动画和图片的解释与补充。
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在阅读本书时，如果发现某段内容提供了动画或图解，**建议以图为主线**，以文字（通常位于图像上方）为辅，综合两者来理解内容。
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## 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)，**源代码包含详细注释，并附有测试样例，可直接运行**。
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如果学习时间有限，建议你至少通读并运行所有代码。如果时间充裕，**建议参照代码自行敲一遍**。与仅阅读代码相比，编写代码的过程往往能带来更多收获。
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**第一步：安装本地编程环境**。请参照[附录教程](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：下载代码仓**。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，你也可以点击“Download ZIP”直接下载代码压缩包，然后在本地解压即可。
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**第三步：运行源代码**。如果代码块顶部标有文件名称，则可以在仓库的 `codes` 文件夹中找到相应的源代码文件。源代码文件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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## 在提问讨论中共同成长
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阅读本书时，请不要“惯着”那些没学明白的知识点。**欢迎在评论区提出你的问题**，我和其他小伙伴们将竭诚为你解答，一般情况下可在两天内得到回复。
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同时，也希望您能在评论区多花些时间。一方面，您可以了解大家遇到的问题，从而查漏补缺，这将有助于激发更深入的思考。另一方面，希望您能慷慨地回答其他小伙伴的问题、分享您的见解，让大家共同学习和进步。
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## 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. **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、用途和效率等方面内容。
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2. **刷算法题**。建议从热门题目开刷，如[剑指 Offer](https://leetcode.cn/problem-list/xb9nqhhg/)和[LeetCode Hot 100](https://leetcode.cn/problem-list/2cktkvj/)，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. **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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作为一本入门教程，本书内容主要涵盖“第一阶段”，旨在帮助你更高效地展开第二和第三阶段的学习。
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