mirror of
https://github.com/krahets/hello-algo.git
synced 2026-08-14 04:30:58 +00:00
build
This commit is contained in:
krahets
@@ -28,7 +28,7 @@ comments: true
|
||||
|
||||
- **Анализ сложности**: критерии и методы оценки структур данных и алгоритмов. Методы расчета временной и пространственной сложности, распространенные типы, примеры и т. д.
|
||||
- **Структуры данных**: классификация основных типов данных и структур данных. Определение, преимущества и недостатки, основные операции, распространенные типы, типичные приложения и методы реализации массивов, списков, стеков, очередей, хеш-таблиц, деревьев, куч и графов.
|
||||
- **Алгоритмы**: определение, преимущества и недостатки, эффективность, области применения, этапы решения и примеры задач для поиска, сортировки, алгоритма "разделяй и властвуй", поиска с возвратом, динамического программирования и жадных алгоритмов.
|
||||
- **Алгоритмы**: определение, преимущества и недостатки, эффективность, области применения, этапы решения и примеры задач для поиска, сортировки, алгоритма «разделяй и властвуй», поиска с возвратом, динамического программирования и жадных алгоритмов.
|
||||
|
||||
{ class="animation-figure" }
|
||||
|
||||
@@ -36,25 +36,20 @@ comments: true
|
||||
|
||||
## 0.1.3 Благодарности
|
||||
|
||||
Эта книга постоянно совершенствуется благодаря совместным усилиям множества участников открытого сообщества. Благодарим каждого автора, вложившего свое время и силы; их имена перечислены в порядке, автоматически сгенерированном GitHub: krahets, coderonion, Gonglja, nuomi1, Reanon, justin-tse, hpstory, danielsss, curtishd, night-cruise, S-N-O-R-L-A-X, rongyi, msk397, gvenusleo, khoaxuantu, rivertwilight, K3v123, gyt95, zhuoqinyue, yuelinxin, Zuoxun, mingXta, Phoenix0415, FangYuan33, GN-Yu, longsizhuo, pengchzn, QiLOL, Cathay-Chen, guowei-gong, xBLACKICEx, IsChristina, JoseHung, qualifier1024, hello-ikun, magentaqin, Guanngxu, thomasq0, sunshinesDL, L-Super, Transmigration-zhou, WSL0809, Slone123c, lhxsm, yuan0221, what-is-me, theNefelibatas, Shyam-Chen, sangxiaai, longranger2, codeberg-user, xiongsp, JeffersonHuang, prinpal, seven1240, Wonderdch, malone6, xiaomiusa87, gaofer, bluebean-cloud, a16su, SamJin98, hongyun-robot, nanlei, XiaChuerwu, yd-j, iron-irax, mgisr, steventimes, junminhong, heshuyue, danny900714, Nigh, Dr-XYZ, MolDuM, XC-Zero, reeswell, PXG-XPG, NI-SW, Horbin-Magician, Enlightenus, YangXuanyi, xjr7670, beatrix-chan, DullSword, qq909244296, iStig, boloboloda, hts0000, gledfish, fbigm, echo1937, jiaxianhua, wenjianmin, keshida, kilikilikid, lclc6, lwbaptx, linyejoe2, liuxjerry, szu17dmy, dshlstarr, Yucao-cy, coderlef, czruby, bongbongbakudan, beintentional, ZongYangL, ZhongYuuu, ZhongGuanbin, hezhizhen, linzeyan, ZJKung, JTCPOWI, KawaiiAsh, luluxia, xb534, ztkuaikuai, yw-1021, ElaBosak233, baagod, zhouLion, yishangzhang, yi427, yanedie, yabo083, weibk, wangwang105, th1nk3r-ing, tao363, 4yDX3906, syd168, sslmj2020, smilelsb, siqyka, selear, sdshaoda, Xi-Row, popozhu, nuquist19, noobcodemaker, XiaoK29, chadyi, lyl625760, lucaswangdev, llql1211, 0130w, shanghai-Jerry, EJackYang, Javesun99, eltociear, lipusheng, KNChiu, BlindTerran, ShiMaRing, lovelock, FreddieLi, FloranceYeh, fanchenggang, gltianwen, goerll, nedchu, curly210102, CuB3y0nd, KraHsu, CarrotDLaw, youshaoXG, bubble9um, Asashishi, Asa0oo0o0o, fanenr, eagleanurag, akshiterate, 52coder, foursevenlove, KorsChen, hopkings2008, yang-le, realwujing, Evilrabbit520, Umer-Jahangir, Turing-1024-Lee, Suremotoo, paoxiaomooo, Chieko-Seren, Senrian, Allen-Scai, 19santosh99, ymmmas, Risuntsy, Richard-Zhang1019, RafaelCaso, qingpeng9802, primexiao, Urbaner3, codetypess, nidhoggfgg, MwumLi, CreatorMetaSky, martinx, ZnYang2018, hugtyftg, logan-qiu, psychelzh, Kunchen-Luo, Keynman и KeiichiKasai.
|
||||
Эта книга постоянно совершенствуется благодаря совместным усилиям множества участников открытого сообщества. Благодарим каждого автора, вложившего свое время и силы. Их имена перечислены в порядке, автоматически сгенерированном GitHub: krahets, coderonion, Gonglja, nuomi1, Reanon, justin-tse, hpstory, danielsss, curtishd, night-cruise, S-N-O-R-L-A-X, rongyi, msk397, gvenusleo, khoaxuantu, rivertwilight, K3v123, gyt95, zhuoqinyue, yuelinxin, Zuoxun, mingXta, Phoenix0415, FangYuan33, GN-Yu, longsizhuo, pengchzn, QiLOL, Cathay-Chen, guowei-gong, xBLACKICEx, IsChristina, JoseHung, qualifier1024, hello-ikun, magentaqin, Guanngxu, thomasq0, sunshinesDL, L-Super, Transmigration-zhou, WSL0809, Slone123c, lhxsm, yuan0221, what-is-me, theNefelibatas, Shyam-Chen, sangxiaai, longranger2, codeberg-user, xiongsp, JeffersonHuang, prinpal, seven1240, Wonderdch, malone6, xiaomiusa87, gaofer, bluebean-cloud, a16su, SamJin98, hongyun-robot, nanlei, XiaChuerwu, yd-j, iron-irax, mgisr, steventimes, junminhong, heshuyue, danny900714, Nigh, Dr-XYZ, MolDuM, XC-Zero, reeswell, PXG-XPG, NI-SW, Horbin-Magician, Enlightenus, YangXuanyi, xjr7670, beatrix-chan, DullSword, qq909244296, iStig, boloboloda, hts0000, gledfish, fbigm, echo1937, jiaxianhua, wenjianmin, keshida, kilikilikid, lclc6, lwbaptx, linyejoe2, liuxjerry, szu17dmy, dshlstarr, Yucao-cy, coderlef, czruby, bongbongbakudan, beintentional, ZongYangL, ZhongYuuu, ZhongGuanbin, hezhizhen, linzeyan, ZJKung, JTCPOWI, KawaiiAsh, luluxia, xb534, ztkuaikuai, yw-1021, ElaBosak233, baagod, zhouLion, yishangzhang, yi427, yanedie, yabo083, weibk, wangwang105, th1nk3r-ing, tao363, 4yDX3906, syd168, sslmj2020, smilelsb, siqyka, selear, sdshaoda, Xi-Row, popozhu, nuquist19, noobcodemaker, XiaoK29, chadyi, lyl625760, lucaswangdev, llql1211, 0130w, shanghai-Jerry, EJackYang, Javesun99, eltociear, lipusheng, KNChiu, BlindTerran, ShiMaRing, lovelock, FreddieLi, FloranceYeh, fanchenggang, gltianwen, goerll, nedchu, curly210102, CuB3y0nd, KraHsu, CarrotDLaw, youshaoXG, bubble9um, Asashishi, Asa0oo0o0o, fanenr, eagleanurag, akshiterate, 52coder, foursevenlove, KorsChen, hopkings2008, yang-le, realwujing, Evilrabbit520, Umer-Jahangir, Turing-1024-Lee, Suremotoo, paoxiaomooo, Chieko-Seren, Senrian, Allen-Scai, 19santosh99, ymmmas, Risuntsy, Richard-Zhang1019, RafaelCaso, qingpeng9802, primexiao, Urbaner3, codetypess, nidhoggfgg, MwumLi, CreatorMetaSky, martinx, ZnYang2018, hugtyftg, logan-qiu, psychelzh, Kunchen-Luo, Keynman и KeiichiKasai.
|
||||
|
||||
Рецензирование кода книги выполнили coderonion, curtishd, Gonglja, gvenusleo, hpstory, justin-tse, khoaxuantu, krahets, night-cruise, nuomi1, Reanon и rongyi (в алфавитном порядке). Благодарим их за потраченное время и силы, которые обеспечили стандартизацию и единообразие кода на различных языках.
|
||||
|
||||
Английскую версию книги вычитали yuelinxin, K3v123, magentaqin, QiLOL, Phoenix0415, SamJin98, yanedie, RafaelCaso, pengchzn и thomasq0; японскую версию - eltociear; русскую версию - И. А. Шевкун и Yuyan Huang; традиционную китайскую версию - Shyam-Chen и Dr-XYZ. Именно благодаря их вкладу эта книга может служить более широкому кругу читателей, и мы искренне благодарим их.
|
||||
Английскую версию книги вычитали yuelinxin, K3v123, magentaqin, QiLOL, Phoenix0415, SamJin98, yanedie, RafaelCaso, pengchzn и thomasq0. Японскую версию - eltociear. Русскую версию - И. А. Шевкун и Yuyan Huang. Традиционную китайскую версию - Shyam-Chen и Dr-XYZ. Именно благодаря их вкладу эта книга может служить более широкому кругу читателей, и мы искренне благодарим их.
|
||||
|
||||
Инструмент генерации ePub-версии этой книги разработал zhongfq. Благодарим его за вклад, который дал читателям более гибкий способ чтения.
|
||||
|
||||
В процессе создания этой книги мне помогало много людей.
|
||||
|
||||
- Благодарю моего наставника в компании, доктора Ли Си: в одной из бесед вы вдохновили меня быстрее начать, что укрепило мою решимость написать эту книгу;
|
||||
- Благодарю мою девушку Bubble, первого читателя этой книги: с позиции новичка в алгоритмах она дала много ценных советов, благодаря которым книга стала более понятной и доступной;
|
||||
- Благодарю Tengbao, Qibao и Feibao за креативное название книги, которое навевает приятные воспоминания о первой строке кода "Hello World!";
|
||||
- Благодарю Xiaoquan за профессиональную помощь в вопросах интеллектуальной собственности, что сыграло важную роль в совершенствовании этой открытой книги;
|
||||
- Благодарю Sutong за дизайн обложки и логотипа книги, а также за терпение при многочисленных исправлениях по моим просьбам;
|
||||
- Благодарю @squidfunk за советы по оформлению и за разработку открытой темы документации [Material-for-MkDocs](https://github.com/squidfunk/mkdocs-material).
|
||||
- Благодарю моего наставника в компании, доктора Ли Си: в одной из бесед вы вдохновили меня быстрее начать, что укрепило мою решимость написать эту книгу. - Благодарю мою девушку Bubble, первого читателя этой книги: с позиции новичка в алгоритмах она дала много ценных советов, благодаря которым книга стала более понятной и доступной. - Благодарю Tengbao, Qibao и Feibao за креативное название книги, которое навевает приятные воспоминания о первой строке кода «Hello World!». - Благодарю Xiaoquan за профессиональную помощь в вопросах интеллектуальной собственности, что сыграло важную роль в совершенствовании этой открытой книги. - Благодарю Sutong за дизайн обложки и логотипа книги, а также за терпение при многочисленных исправлениях по моим просьбам. - Благодарю @squidfunk за советы по оформлению и за разработку открытой темы документации [Material-for-MkDocs](https://github.com/squidfunk/mkdocs-material).
|
||||
|
||||
В процессе написания книги я ознакомился с множеством учебников и статей по структурам данных и алгоритмам. Эти работы послужили отличным образцом для этой книги, обеспечив ее точность и качество. Я искренне благодарю всех преподавателей и предшественников за их выдающийся вклад!
|
||||
|
||||
Эта книга пропагандирует метод обучения, сочетающий умственную и практическую деятельность; в этом отношении на меня сильно повлияла [Dive into Deep Learning](https://github.com/d2l-ai/d2l-zh). Я настоятельно рекомендую эту замечательную работу всем читателям.
|
||||
Эта книга пропагандирует метод обучения, сочетающий умственную и практическую деятельность. В этом отношении на меня сильно повлияла [Dive into Deep Learning](https://github.com/d2l-ai/d2l-zh). Я настоятельно рекомендую эту замечательную работу всем читателям.
|
||||
|
||||
**Сердечно благодарю моих родителей: именно ваша постоянная поддержка и ободрение дали мне возможность заняться этим увлекательным делом**.
|
||||
|
||||
@@ -13,8 +13,8 @@ comments: true
|
||||
- Главы, помеченные `*` в заголовке, являются дополнительными и содержат более сложный материал. Если времени мало, их можно пропустить.
|
||||
- Профессиональные термины выделяются полужирным шрифтом в печатной и PDF-версии или подчеркиванием в веб-версии, например <u>массив (array)</u>. Рекомендуется запоминать их для удобства чтения литературы.
|
||||
- Важные моменты и обобщающие фразы будут **выделяться полужирным шрифтом**, и на такие тексты следует обращать особое внимание.
|
||||
- Слова и выражения со специальным смыслом будут отмечаться "кавычками", чтобы избежать неоднозначности.
|
||||
- Когда термины различаются между языками программирования, в качестве стандарта используется Python; например, `None` применяется для обозначения "пустого" значения.
|
||||
- Слова и выражения со специальным смыслом будут отмечаться «кавычками», чтобы избежать неоднозначности.
|
||||
- Когда термины различаются между языками программирования, в качестве стандарта используется Python. Например, `None` применяется для обозначения «пустого» значения.
|
||||
- В некоторых местах книга отходит от стандартов комментирования программного кода ради более компактного оформления. Комментарии в основном делятся на три типа: заголовочные, содержательные и многострочные.
|
||||
|
||||
=== "Python"
|
||||
@@ -194,7 +194,7 @@ comments: true
|
||||
|
||||
## 0.2.3 Углубление понимания через практику кода
|
||||
|
||||
Сопроводительный код этой книги размещен в [репозитории GitHub](https://github.com/krahets/hello-algo). Как показано ниже, **исходный код содержит тестовые примеры и может быть запущен одним нажатием кнопки**.
|
||||
Сопроводительный код этой книги размещен в [репозитории GitHub](https://github.com/krahets/hello-algo). Как показано на рисунке 0-3, **исходный код содержит тестовые примеры и может быть запущен одним нажатием кнопки**.
|
||||
|
||||
Если позволяет время, **рекомендуется самостоятельно набирать код**. Если времени на обучение мало, по крайней мере **просмотрите и выполните весь код**.
|
||||
|
||||
@@ -214,7 +214,7 @@ comments: true
|
||||
git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git
|
||||
```
|
||||
|
||||
Также можно нажать кнопку "Download ZIP" в месте, показанном на рисунке 0-4, напрямую скачать архив с кодом и затем распаковать его локально.
|
||||
Также можно нажать кнопку «Download ZIP» в месте, показанном на рисунке 0-4, напрямую скачать архив с кодом и затем распаковать его локально.
|
||||
|
||||
{ class="animation-figure" }
|
||||
|
||||
@@ -226,7 +226,7 @@ git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git
|
||||
|
||||
<p align="center"> Рисунок 0-5 Блоки кода и соответствующие исходные файлы </p>
|
||||
|
||||
Помимо локального запуска, **веб-версия также поддерживает визуальное выполнение Python-кода** (на базе [pythontutor](https://pythontutor.com/)). Как показано ниже, можно нажать "Визуализировать выполнение" под блоком кода, чтобы раскрыть окно и наблюдать за выполнением алгоритма; также можно нажать "Полноэкранный режим" для более удобного просмотра.
|
||||
Помимо локального запуска, **веб-версия также поддерживает визуальное выполнение Python-кода** (на базе [pythontutor](https://pythontutor.com/)). Как показано на рисунке 0-6, можно нажать «Визуализировать выполнение» под блоком кода, чтобы раскрыть окно и наблюдать за выполнением алгоритма. Также можно нажать «Полноэкранный режим» для более удобного просмотра.
|
||||
|
||||
{ class="animation-figure" }
|
||||
|
||||
@@ -247,10 +247,10 @@ git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git
|
||||
В целом процесс изучения структур данных и алгоритмов можно разделить на три этапа.
|
||||
|
||||
1. **Этап 1: введение в алгоритмы**. Необходимо познакомиться с особенностями и применением различных структур данных, изучить принципы, процессы, назначение и эффективность различных алгоритмов.
|
||||
2. **Этап 2: решение алгоритмических задач**. Рекомендуется начинать с популярных задач и решить не менее 100 из них, чтобы познакомиться с основными алгоритмическими проблемами. При первых попытках "забывание знаний" может стать испытанием, но это нормально. Следуйте при повторении задач "кривой забывания Эббингауза", и обычно после 3-5 циклов повторения материал хорошо запоминается. Рекомендуемые списки задач и планы практики см. в этом [репозитории GitHub](https://github.com/krahets/LeetCode-Book).
|
||||
3. **Этап 3: построение системы знаний**. В процессе обучения можно читать статьи по алгоритмам, изучать каркасы решений и учебники, чтобы постоянно обогащать свою систему знаний. В решении задач можно применять продвинутые стратегии, например классификацию по темам, несколько решений одной задачи или одно решение для нескольких задач; соответствующий опыт можно найти в различных сообществах.
|
||||
2. **Этап 2: решение алгоритмических задач**. Рекомендуется начинать с популярных задач и решить не менее 100 из них, чтобы познакомиться с основными алгоритмическими проблемами. При первых попытках «забывание знаний» может стать испытанием, но это нормально. Следуйте при повторении задач «кривой забывания Эббингауза», и обычно после 3-5 циклов повторения материал хорошо запоминается. Рекомендуемые списки задач и планы практики см. в этом [репозитории GitHub](https://github.com/krahets/LeetCode-Book).
|
||||
3. **Этап 3: построение системы знаний**. В процессе обучения можно читать статьи по алгоритмам, изучать каркасы решений и учебники, чтобы постоянно обогащать свою систему знаний. В решении задач можно применять продвинутые стратегии, например классификацию по темам, несколько решений одной задачи или одно решение для нескольких задач. Соответствующий опыт можно найти в различных сообществах.
|
||||
|
||||
Как показано на рисунке 0-8, содержание этой книги в основном охватывает "этап 1" и призвано помочь вам более эффективно перейти к обучению на этапах 2 и 3.
|
||||
Как показано на рисунке 0-8, содержание этой книги в основном охватывает «этап 1» и призвано помочь вам более эффективно перейти к обучению на этапах 2 и 3.
|
||||
|
||||
{ class="animation-figure" }
|
||||
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user