xinyin025/hello-algo
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/krahets/hello-algo.git synced 2026-09-23 06:46:34 +08:00
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity

deploy

Browse Source
This commit is contained in:
krahets
2026-03-30 08:17:41 +08:00
parent 68cafe99dd
commit 46bccf0065
484 changed files with 60193 additions and 20315 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files
ru/chapter_hello_algo/index.html
+36 -36
View File
@@ -63,8 +63,8 @@
<link rel="preconnect" href="https://fonts.gstatic.com" crossorigin>
<link rel="stylesheet" href="https://fonts.googleapis.com/css?family=Noto+Sans:300,300i,400,400i,500,500i,700,700i%7CJetBrains+Mono:400,400i,700,700i&display=fallback">
<style>:root{--md-text-font:"Noto Sans";--md-code-font:"JetBrains Mono"}</style>
<link rel="stylesheet" href="https://fonts.googleapis.com/css?family=PT+Sans:300,300i,400,400i,500,500i,700,700i%7CJetBrains+Mono:400,400i,700,700i&display=fallback">
<style>:root{--md-text-font:"PT Sans";--md-code-font:"JetBrains Mono"}</style>
@@ -574,7 +574,7 @@
<span class="md-ellipsis">
Глава 1. Знакомство с алгоритмами
Глава 1. Введение в алгоритмы
@@ -596,7 +596,7 @@
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
Глава 1. Знакомство с алгоритмами
Глава 1. Введение в алгоритмы
</label>
@@ -646,7 +646,7 @@
<span class="md-ellipsis">
1.2 Что такое структуры данных и алгоритмы
1.2 Что такое алгоритм
@@ -1181,7 +1181,7 @@
<span class="md-ellipsis">
Глава 4. Массив и связный список
Глава 4. Массивы и списки
@@ -1203,7 +1203,7 @@
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
Глава 4. Массив и связный список
Глава 4. Массивы и списки
</label>
@@ -1309,7 +1309,7 @@
<span class="md-ellipsis">
4.4 Память и кеш *
4.4 Оперативная память и кэш *
@@ -1591,7 +1591,7 @@
<span class="md-ellipsis">
Глава 6. Хеширование
Глава 6. Хеш-таблицы
@@ -1613,7 +1613,7 @@
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
Глава 6. Хеширование
Глава 6. Хеш-таблицы
</label>
@@ -1691,7 +1691,7 @@
<span class="md-ellipsis">
6.3 Хеш-алгоритмы
6.3 Алгоритмы хеширования
@@ -1786,7 +1786,7 @@
<span class="md-ellipsis">
Глава 7. Дерево
Глава 7. Деревья
@@ -1808,7 +1808,7 @@
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
Глава 7. Дерево
Глава 7. Деревья
</label>
@@ -1886,7 +1886,7 @@
<span class="md-ellipsis">
7.3 Представление дерева массивом
7.3 Представление двоичного дерева массивом
@@ -1970,7 +1970,7 @@
<span class="md-ellipsis">
7.6 Резюме
7.6 Краткие итоги
@@ -2133,7 +2133,7 @@
<span class="md-ellipsis">
8.3 Задача Top-K
8.3 Задача Top-k
@@ -2224,7 +2224,7 @@
<span class="md-ellipsis">
Глава 9. Граф
Глава 9. Графы
@@ -2246,7 +2246,7 @@
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
Глава 9. Граф
Глава 9. Графы
</label>
@@ -2296,7 +2296,7 @@
<span class="md-ellipsis">
9.2 Базовые операции над графами
9.2 Базовые операции графа
@@ -2352,7 +2352,7 @@
<span class="md-ellipsis">
9.4 Резюме
9.4 Краткие итоги
@@ -2491,7 +2491,7 @@
<span class="md-ellipsis">
10.2 Точка вставки двоичного поиска
10.2 Двоичный поиск точки вставки
@@ -2519,7 +2519,7 @@
<span class="md-ellipsis">
10.3 Граничные случаи двоичного поиска
10.3 Двоичный поиск границ
@@ -2547,7 +2547,7 @@
<span class="md-ellipsis">
10.4 Стратегия оптимизации через хеширование
10.4 Стратегии оптимизации хеширования
@@ -2575,7 +2575,7 @@
<span class="md-ellipsis">
10.5 Алгоритмы поиска: новый взгляд
10.5 Переосмысление алгоритмов поиска
@@ -2780,7 +2780,7 @@
<span class="md-ellipsis">
11.3 Пузырьковая сортировка
11.3 Сортировка пузырьком
@@ -2808,7 +2808,7 @@
<span class="md-ellipsis">
11.4 Сортировка вставкой
11.4 Сортировка вставками
@@ -3113,7 +3113,7 @@
<span class="md-ellipsis">
12.1 Алгоритмы разделяй и властвуй
12.1 Стратегия разделяй и властвуй
@@ -3141,7 +3141,7 @@
<span class="md-ellipsis">
12.2 Стратегия поиска разделяй и властвуй
12.2 Поисковая стратегия разделяй и властвуй
@@ -3418,7 +3418,7 @@
<span class="md-ellipsis">
13.4 Задача о $n$ ферзях
13.4 Задача о n ферзях
@@ -3559,7 +3559,7 @@
<span class="md-ellipsis">
14.1 Введение в динамическое программирование
14.1 Первое знакомство с динамическим программированием
@@ -3671,7 +3671,7 @@
<span class="md-ellipsis">
14.5 Задача о неограниченном рюкзаке
14.5 Задача о полном рюкзаке
@@ -4253,17 +4253,17 @@
<!-- Page content -->
<h1 id="_1">Перед началом<a class="headerlink" href="#_1" title="Permanent link">&para;</a></h1>
<p>Несколько лет назад я публиковал на LeetCode разборы серии задач "Sword for Offer" и получил поддержку и ободрение от многих читателей. Во время общения с ними чаще всего мне задавали один и тот же вопрос: "как начать изучать алгоритмы". Постепенно этот вопрос начал меня по-настоящему занимать.</p>
<p>Несколько лет назад я публиковал на LeetCode разборы серии задач "Sword for Offer" и получил поддержку и ободрение от многих читателей. Во время общения с ними мне чаще всего задавали один и тот же вопрос: "как начать изучать алгоритмы?" Постепенно этот вопрос начал меня по-настоящему занимать.</p>
<p>Слепо бросаться в решение задач кажется самым популярным способом: он прост, прямолинеен и действительно работает. Но решение задач похоже на игру в "Сапера": люди с сильными навыками самообучения способны обезвредить мины одну за другой, а тем, у кого не хватает базы, легко набить себе шишки и шаг за шагом отступить под давлением неудач. Полностью проходить учебники тоже принято часто, но для тех, кто готовится к поиску работы, диплом, резюме, письменные тесты и собеседования уже отнимают большую часть сил, и потому толстые книги нередко превращаются в тяжелое испытание.</p>
<p>Если ты тоже сталкиваешься с такими трудностями, то можно сказать, что эта книга сама "нашла" тебя. Она стала моим ответом на этот вопрос: пусть не идеальным, но как минимум честной и активной попыткой. Эта книга сама по себе не гарантирует оффер, но поможет тебе увидеть "карту знаний" по структурам данных и алгоритмам, понять форму, размер и расположение разных "мин" и освоить разные "способы разминирования". Освоив это, ты сможешь увереннее решать задачи и читать технические материалы, шаг за шагом выстраивая целостную систему знаний.</p>
<p>Если ты тоже сталкиваешься с такими трудностями, то можно сказать, что эта книга сама "нашла" тебя. Она стала моим ответом на этот вопрос: пусть и не идеальным, но как минимум честной и активной попыткой. Эта книга сама по себе не гарантирует предложения о работе, но поможет тебе увидеть "карту знаний" по структурам данных и алгоритмам, понять форму, размер и расположение разных "мин" и освоить разные "способы разминирования". Освоив это, ты сможешь увереннее решать задачи и читать технические материалы, шаг за шагом выстраивая целостную систему знаний.</p>
<p>Я глубоко согласен со словами профессора Фейнмана: "Knowledge isn't free. You have to pay attention." В этом смысле книга не совсем "бесплатна". Чтобы не подвести то драгоценное "внимание", которое ты ей уделишь, я постараюсь вложить в ее создание максимум собственного "внимания".</p>
<p>Я хорошо понимаю ограниченность собственных знаний. Хотя материал этой книги уже довольно долго шлифовался, в нем наверняка все еще осталось немало ошибок, поэтому я искренне прошу преподавателей и читателей указывать на неточности и недоработки.</p>
<p>Я хорошо понимаю пределы собственных знаний. Хотя материал этой книги уже довольно долго шлифовался, в нем наверняка все еще осталось немало ошибок, поэтому я искренне прошу преподавателей и читателей указывать на неточности и недоработки.</p>
<p><img alt="Hello Algo" class="cover-image" src="../assets/covers/chapter_hello_algo.jpg" /></p>
<div style="text-align: center;">
<h2 style="margin-top: 0.8em; margin-bottom: 0.8em;">Hello, Алго!</h2>
<h2 style="margin-top: 0.8em; margin-bottom: 0.8em;">Hello, алгоритмы!</h2>
</div>
<p>Появление компьютеров радикально изменило мир. Благодаря высокой вычислительной скорости и отличной программируемости они стали идеальной средой для исполнения алгоритмов и обработки данных. Реалистичная графика в играх, интеллектуальные решения в автономном вождении, впечатляющие партии AlphaGo и естественное взаимодействие ChatGPT: все это изящные проявления алгоритмов на компьютере.</p>
<p>Появление компьютеров радикально изменило мир. Благодаря высокой скорости вычислений и отличной программируемости они стали идеальной средой для исполнения алгоритмов и обработки данных. Реалистичная графика в играх, интеллектуальные решения в автономном вождении, впечатляющие партии AlphaGo и естественное взаимодействие ChatGPT: все это изящные проявления алгоритмов на компьютере.</p>
<p>На самом деле еще до появления компьютеров алгоритмы и структуры данных уже существовали во всех уголках мира. Ранние алгоритмы были сравнительно простыми: например, древние способы счета или последовательности действий при изготовлении инструментов. По мере развития цивилизации алгоритмы становились тоньше и сложнее. За мастерством ремесленников, промышленными продуктами, освобождающими производительные силы, и даже за научными законами движения Вселенной почти всегда стоит изобретательная алгоритмическая мысль.</p>
<p>Точно так же структуры данных встречаются повсюду: от социальных сетей до схем метро многие системы можно моделировать как "граф"; от государства до семьи основные формы общественной организации обладают свойствами "дерева"; зимняя одежда похожа на "стек", где то, что надевают первым, снимают последним; тубус для бадминтонных воланов похож на "очередь", где элементы добавляются с одного конца и извлекаются с другого; словарь похож на "хеш-таблицу", позволяющую быстро находить нужную статью.</p>
<p>Эта книга стремится с помощью понятных анимированных иллюстраций и исполняемых примеров кода помочь читателю понять ключевые идеи алгоритмов и структур данных и научиться реализовывать их программно. На этой основе книга также пытается показать живые проявления алгоритмов в сложном мире и раскрыть их красоту. Надеюсь, она окажется для тебя полезной.</p>