mirror of
https://github.com/krahets/hello-algo.git
synced 2024-12-26 03:16:29 +08:00
5f7385c8a3
* First commit * Update mkdocs.yml * Translate all the docs to traditional Chinese * Translate the code files. * Translate the docker file * Fix mkdocs.yml * Translate all the figures from SC to TC * 二叉搜尋樹 -> 二元搜尋樹 * Update terminology. * Update terminology * 构造函数/构造方法 -> 建構子 异或 -> 互斥或 * 擴充套件 -> 擴展 * constant - 常量 - 常數 * 類 -> 類別 * AVL -> AVL 樹 * 數組 -> 陣列 * 係統 -> 系統 斐波那契數列 -> 費波那契數列 運算元量 -> 運算量 引數 -> 參數 * 聯絡 -> 關聯 * 麵試 -> 面試 * 面向物件 -> 物件導向 歸併排序 -> 合併排序 范式 -> 範式 * Fix 算法 -> 演算法 * 錶示 -> 表示 反碼 -> 一補數 補碼 -> 二補數 列列尾部 -> 佇列尾部 區域性性 -> 區域性 一摞 -> 一疊 * Synchronize with main branch * 賬號 -> 帳號 推匯 -> 推導 * Sync with main branch * First commit * Update mkdocs.yml * Translate all the docs to traditional Chinese * Translate the code files. * Translate the docker file * Fix mkdocs.yml * Translate all the figures from SC to TC * 二叉搜尋樹 -> 二元搜尋樹 * Update terminology * 构造函数/构造方法 -> 建構子 异或 -> 互斥或 * 擴充套件 -> 擴展 * constant - 常量 - 常數 * 類 -> 類別 * AVL -> AVL 樹 * 數組 -> 陣列 * 係統 -> 系統 斐波那契數列 -> 費波那契數列 運算元量 -> 運算量 引數 -> 參數 * 聯絡 -> 關聯 * 麵試 -> 面試 * 面向物件 -> 物件導向 歸併排序 -> 合併排序 范式 -> 範式 * Fix 算法 -> 演算法 * 錶示 -> 表示 反碼 -> 一補數 補碼 -> 二補數 列列尾部 -> 佇列尾部 區域性性 -> 區域性 一摞 -> 一疊 * Synchronize with main branch * 賬號 -> 帳號 推匯 -> 推導 * Sync with main branch * Update terminology.md * 操作数量（num. of operations）-> 操作數量 * 字首和->前綴和 * Update figures * 歸 -> 迴 記憶體洩漏 -> 記憶體流失 * Fix the bug of the file filter * 支援 -> 支持 Add zh-Hant/README.md * Add the zh-Hant chapter covers. Bug fixes. * 外掛 -> 擴充功能 * Add the landing page for zh-Hant version * Unify the font of the chapter covers for the zh, en, and zh-Hant version * Move zh-Hant/ to zh-hant/ * Translate terminology.md to traditional Chinese
30 lines
3.5 KiB
Markdown
30 lines
3.5 KiB
Markdown
---
|
||
comments: true
|
||
icon: material/rocket-launch-outline
|
||
---
|
||
|
||
# 序
|
||
|
||
幾年前，我在力扣上分享了“劍指 Offer”系列題解，受到了許多讀者的鼓勵和支持。在與讀者交流期間，我最常被問的一個問題是“如何入門演算法”。逐漸地，我對這個問題產生了濃厚的興趣。
|
||
|
||
兩眼一抹黑地刷題似乎是最受歡迎的方法，簡單、直接且有效。然而刷題就如同玩“掃雷”遊戲，自學能力強的人能夠順利將地雷逐個排掉，而基礎不足的人很可能被炸得滿頭是包，並在挫折中步步退縮。通讀教材也是一種常見做法，但對於面向求職的人來說，畢業論文、投遞簡歷、準備筆試和面試已經消耗了大部分精力，啃厚重的書往往變成了一項艱鉅的挑戰。
|
||
|
||
如果你也面臨類似的困擾，那麼很幸運這本書“找”到了你。本書是我對這個問題給出的答案，即使不是最優解，也至少是一次積極的嘗試。本書雖然不足以讓你直接拿到 Offer，但會引導你探索資料結構與演算法的“知識地圖”，帶你瞭解不同“地雷”的形狀、大小和分佈位置，讓你掌握各種“排雷方法”。有了這些本領，相信你可以更加自如地刷題和閱讀文獻，逐步構建起完整的知識體系。
|
||
|
||
我深深贊同費曼教授所言：“Knowledge isn't free. You have to pay attention.”從這個意義上看，這本書並非完全“免費”。為了不辜負你為本書所付出的寶貴“注意力”，我會竭盡所能，投入最大的“注意力”來完成本書的創作。
|
||
|
||
本人自知學疏才淺，書中內容雖然已經過一段時間的打磨，但一定仍有許多錯誤，懇請各位老師和同學批評指正。
|
||
|
||
{ class="cover-image" }
|
||
|
||
<div style="text-align: center;">
|
||
<h2 style="margin-top: 0.8em; margin-bottom: 0.8em;">Hello，演算法！</h2>
|
||
</div>
|
||
|
||
計算機的出現給世界帶來了巨大變革，它憑藉高速的計算能力和出色的可程式設計性，成為了執行演算法與處理資料的理想媒介。無論是電子遊戲的逼真畫面、自動駕駛的智慧決策，還是 AlphaGo 的精彩棋局、ChatGPT 的自然互動，這些應用都是演算法在計算機上的精妙演繹。
|
||
|
||
事實上，在計算機問世之前，演算法和資料結構就已經存在於世界的各個角落。早期的演算法相對簡單，例如古代的計數方法和工具製作步驟等。隨著文明的進步，演算法逐漸變得更加精細和複雜。從巧奪天工的匠人技藝、到解放生產力的工業產品、再到宇宙執行的科學規律，幾乎每一件平凡或令人驚歎的事物背後，都隱藏著精妙的演算法思想。
|
||
|
||
同樣，資料結構無處不在：大到社會網路，小到地鐵線路，許多系統都可以建模為“圖”；大到一個國家，小到一個家庭，社會的主要組織形式呈現出“樹”的特徵；冬天的衣服就像“堆疊”，最先穿上的最後才能脫下；羽毛球筒則如同“佇列”，一端放入、另一端取出；字典就像一個“雜湊表”，能夠快速查詢目標詞條。
|
||
|
||
本書旨在透過清晰易懂的動畫圖解和可執行的程式碼示例，使讀者理解演算法和資料結構的核心概念，並能夠透過程式設計來實現它們。在此基礎上，本書致力於揭示演算法在複雜世界中的生動體現，展現演算法之美。希望本書能夠幫助到你！
|