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# 关于本书

五年前发生的一件事，成为了我职业生涯的重要转折点。当时的我在交大读研，对互联网求职一无所知，但仍然硬着头皮申请了 Microsoft 软件工程师实习。面试官让我在白板上写出“快速排序”代码，我畏畏缩缩地写了一个“冒泡排序”，并且还写错了` (ToT) ` 。从面试官的表情上，我看到了一个大大的 "GG" 。

此次失利倒逼我开始刷算法题。我采用“扫雷游戏”式的学习方法，两眼一抹黑刷题，扫到不会的“雷”就通过查资料把它“排掉”，配合周期性总结，逐渐形成了数据结构与算法的知识图景。幸运地，我在秋招斩获了多家大厂的 Offer 。

回想自己当初在“扫雷式”刷题中被炸的满头包的痛苦，思考良久，我意识到一本“前期刷题必看”的读物可以使算法小白少走许多弯路。写作意愿滚滚袭来，那就动笔吧：

<h4 align="center"> Hello，算法！ </h4>

## 读者对象

!!! success "前置条件"

    您需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。

如果您是 **算法初学者**，完全没有接触过算法，或者已经有少量刷题，对数据结构与算法有朦胧的理解，在会与不会之间反复横跳，那么这本书就是为您而写！本书能够带来：

- 了解刷题所需的 **数据结构**，包括常用操作、优势和劣势、典型应用、实现方法等。
- 学习各类 **算法**，介绍算法的设计思想、运行效率、优势劣势、实现方法等。
- 可一键运行的 **配套代码**，包含详细注释，帮助你通过实践加深理解。

如果您是 **算法熟练工**，已经积累一定刷题量，接触过大多数题型，那么本书内容对你来说可能稍显基础，但仍能够带来以下价值：

- 本书篇幅不长，可以帮助你提纲挈领地回顾算法知识。
- 书中包含许多对比性、总结性的算法内容，可以帮助你梳理算法知识体系。
- 源代码实现了各种经典数据结构和算法，可以作为“刷题工具库”来使用。

如果您是 **算法大佬**，请受我膜拜！希望您可以抽时间提出意见建议，或者[一起参与创作](https://www.hello-algo.com/chapter_preface/contribution/)，帮助各位同学获取更好的学习内容，感谢！

## 内容结构

本书主要内容分为复杂度分析、数据结构、算法三个部分。

![mindmap](index.assets/mindmap.png)

<p align="center"> Fig. 知识点思维导图 </p>

### 复杂度分析

首先介绍数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法，引出了计算复杂度概念。

接下来，从 **函数渐近上界** 入手，分别介绍了 **时间复杂度** 和 **空间复杂度** ，包括推算方法、常见类型、示例等。同时，剖析了 **最差、最佳、平均** 时间复杂度的联系与区别。

### 数据结构

首先介绍了常用的 **基本数据类型** 、以及它们是如何在内存中存储的。

接下来，介绍了两种 **数据结构分类方法** ，包括逻辑结构与物理结构。

后续展开介绍了 **数组、链表、栈、队列、散列表、树、堆、图** 等数据结构，关心以下内容：

- 基本定义：数据结构的设计来源、存在意义；
- 主要特点：在各项数据操作中的优势、劣势；
- 常用操作：例如访问、更新、插入、删除、遍历、搜索等；
- 常见类型：在算法题或工程实际中，经常碰到的数据结构类型；
- 典型应用：此数据结构经常搭配哪些算法使用；
- 实现方法：对于重要的数据结构，将给出完整的实现示例；

### 算法

包括 **查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法**，内容包括：

- 基本定义：算法的设计思想；
- 主要特点：使用前置条件、优势和劣势；
- 算法效率：最差和平均时间复杂度、空间复杂度；
- 实现方法：完整的算法实现，以及优化措施；
- 示例题目：结合例题加深理解；

## 配套代码

完整代码托管在 [GitHub 仓库](https://github.com/krahets/hello-algo) ，皆可一键运行。

!!! tip "前置工作"

    1. [编程环境安装](https://www.hello-algo.com/chapter_preface/installation/) ，若有请跳过
    2. 代码下载与使用方法请见 [如何使用本书](https://www.hello-algo.com/chapter_preface/suggestions/#_4)

## 风格约定

- 文章中的重要名词会用「」符号标注，例如「数组 Array」。名词混淆会导致不必要的歧义，因此最好可以记住这类名词（包括中文和英文），以便后续阅读文献时使用。
- 重点内容、总起句、总结句会被 **加粗** ，此类文字值得更多关注。
- 专有名词和有特指含义的词句会使用 “ ” 标注，以避免歧义。
- 标题后标注 * 符号的是选读章节，如果你的时间有限，可以先跳过这些章节。

## 本书特点 *

??? abstract "默认折叠，可以跳过"

    **以实践为主。** 我们知道，学习英语期间光啃书本是远远不够的，需要多听、多说、多写，在实践中培养语感、积累经验。编程语言也是一门语言，因此学习方法也应是类似的，需要多看优秀代码、多敲键盘、多思考代码逻辑。
    
    本书的理论部分占少量篇幅，主要分为两类：一是基础且必要的概念知识，以培养读者对于算法的感性认识；二是重要的分类、对比或总结，这是为了帮助你站在更高视角俯瞰各个知识点，形成连点成面的效果。
    
    实践部分主要由示例和代码组成。代码配有简要注释，复杂示例会尽可能地使用视觉化的形式呈现。我强烈建议读者对照着代码自己敲一遍，如果时间有限，也至少逐行读、复制并运行一遍，配合着讲解将代码吃透。
    
    **视觉化学习。** 信息时代以来，视觉化的脚步从未停止。媒体形式经历了文字短信、图文 Email 、动图、短（长）视频、交互式 Web 、3D 游戏等演变过程，信息的视觉化程度越来越高、愈加符合人类感官、信息传播效率大大提升。科技界也在向视觉化迈进，iPhone 就是一个典型例子，其相对于传统手机是高度视觉化的，包含精心设计的字体、主题配色、交互动画等。
    
    近两年，短视频成为最受欢迎的信息媒介，可以在短时间内将高密度的信息“灌”给我们，有着极其舒适的观看体验。阅读则不然，读者与书本之间天然存在一种“疏离感”，我们看书会累、会走神、会停下来想其他事、会划下喜欢的句子、会思考某一片段的含义，这种疏离感给了读者与书本之间对话的可能，拓宽了想象空间。
    
    本书作为一本入门教材，希望可以保有书本的“慢节奏”，但也会避免与读者产生过多“疏离感”，而是努力将知识完整清晰地推送到你聪明的小脑袋瓜中。我将采用视觉化的方式（例如配图、动画），尽我可能清晰易懂地讲解复杂概念和抽象示例。
    
    **内容精简化。** 大多数的经典教科书，会把每个主题都讲的很透彻。虽然透彻性正是其获得读者青睐的原因，但对于想要快速入门的初学者来说，这些教材的实用性不足。本书会避免引入非必要的概念、名词、定义等，也避免展开不必要的理论分析，毕竟这不是一本真正意义上的教材，主要任务是尽快地带领读者入门。
    
    引入一些生活案例或趣味内容，非常适合作为知识点的引子或者解释的补充，但当融入过多额外元素时，内容会稍显冗长，也许反而使读者容易迷失、抓不住重点，这也是本书需要避免的。
    
    敲代码如同写字，“美”是统一的追求。本书力求美观的代码，保证规范的变量命名、统一的空格与换行、对齐的缩进、整齐的注释等。

## 致谢

本书的成书过程中，我获得了许多人的帮助，包括但不限于：

- 感谢我的女朋友泡泡担任本书的首位读者，从算法小白的视角为本书的写作提出了许多建议，使这本书更加适合算法初学者来阅读。
- 感谢腾宝、琦宝、飞宝为本书起了个响当当的名字，好听又有梗，直接唤起我最初敲下第一行代码 "Hello, World!" 的回忆。
- 感谢我的导师李博，在小酌畅谈时您告诉我“觉得适合、想做就去做”，坚定了我写这本书的决心。
- 感谢苏潼为本书设计了封面和 LOGO ，我有些强迫症，前后多次修改，谢谢你的耐心。
- 感谢 @squidfunk ，包括 [Material-for-MkDocs](https://github.com/squidfunk/mkdocs-material/tree/master) 顶级开源项目以及给出的写作排版建议。

在写作过程中，我阅读了许多与数据结构与算法的书籍材料，学习到了许多知识，感谢前辈们的精彩创作。

感谢父母，你们一贯的支持与鼓励给了我自由度来做这些有趣的事。

## 作者简介

![profile](about_the_book.assets/profile.png){: .center}

<h2 align="center"> Krahets </h2>

<h5 align="center"> 大厂高级算法工程师、算法爱好者 </h5>

<p align="center"> 力扣（LeetCode）全网阅读量最高博主 </p>
<p align="center"> 分享近百道算法题解，累积回复数千读者的评论问题 </p>
<p align="center"> 创作 LeetBook《图解算法数据结构》，已免费售出 22 万本 </p>
