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docs/chapter_preface/about_the_book.md

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 在写作过程中，我阅读了许多关于数据结构与算法的教材和文章。这些作品为本书提供了优秀的范本，确保了本书内容的准确性与品质。在此感谢所有老师和前辈们的杰出贡献！
 
-本书倡导“手脑并用”的学习方法，在此方面深受《动手学深度学习》的启发。在此向各位读者强烈推荐这本优秀著作，包括[中文版](https://github.com/d2l-ai/d2l-zh)、[英文版](https://github.com/d2l-ai/d2l-en)、[李沐老师 bilibili 主页](https://space.bilibili.com/1567748478)。
+本书倡导手脑并用的学习方式，在这一点上深受[《动手学深度学习》](https://github.com/d2l-ai/d2l-zh)的启发。在此向各位读者强烈推荐这本优秀著作。
 
 衷心感谢我的父母，正是你们一直以来的支持与鼓励，让我有机会做这些富有趣味的事。

docs/chapter_preface/suggestions.md

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     为了获得最佳的阅读体验，建议您通读本节内容。
 
-## 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：
-
-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。
-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。
-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。
-
-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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-![算法学习路线](suggestions.assets/learning_route.png)
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 ## 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，建议可以先跳过。
@@ -195,3 +183,15 @@ git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git
 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。
+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。
+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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+![算法学习路线](suggestions.assets/learning_route.png)