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* Fix Python code * Add the pythontutor blocks of the chapter tree, heap, graph, searching, sorting, divide and conquer, dynamic programming and greedy. Improve the pythontutor blocks of the chapter array and linkedlist and backtracking. Add the tutorial of pythontutor in how-to-read section. * Reduce the image's file size.
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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或图解，请以图为主、以文字为辅，综合两者来理解内容。
在代码实践中加深理解
本书的配套代码托管在 GitHub 仓库。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。如果已经安装 Git ，可以通过以下命令克隆本仓库：
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。
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。
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 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。
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。
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。
- 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。
- 阶段二：刷算法题。建议从热门题目开刷，如“剑指 Offer”和“LeetCode Hot 100”，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。
- 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。
