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# 0.2. 如何使用本书
!!! tip
为了获得最佳的阅读体验，建议您通读本节内容。
## 0.2.1. 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。
- 文章中的重要名词会用 `「 」` 括号标注，例如 `「数组 Array」` 。请务必记住这些名词，包括英文翻译，以便后续阅读文献时使用。
- **加粗的文字** 表示重点内容或总结性语句，这类文字值得特别关注。
- 专有名词和有特指含义的词句会使用 `“双引号”` 标注，以避免歧义。
- 涉及到编程语言之间不一致的名词，本书均以 Python 为准，例如使用 $\text{None}$ 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。
=== "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++"
```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
*/
```
=== "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
"""
```
=== "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
*/
```
=== "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
*/
```
=== "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
*/
```
=== "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
*/
```
=== "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
*/
```
=== "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
```
=== "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=""
```
## 0.2.2. 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和图解形式展示**，而文字则作为动画和图片的解释与补充。
在阅读本书时，如果发现某段内容提供了动画或图解，**建议以图为主线**，以文字（通常位于图像上方）为辅，综合两者来理解内容。
Fig. 动画图解示例
## 0.2.3. 在代码实践中加深理解
本书的配套代码被托管在 [GitHub 仓库](https://github.com/krahets/hello-algo)。**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**。
Fig. 运行代码示例
**第一步：安装本地编程环境**。请参照[附录教程](https://www.hello-algo.com/chapter_appendix/installation/)进行安装，如果已安装则可跳过此步骤。
**第二步：下载代码仓**。如果已经安装 [Git](https://git-scm.com/downloads) ，可以通过以下命令克隆本仓库。
```shell
git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git
```
当然，你也可以点击“Download ZIP”直接下载代码压缩包，然后在本地解压即可。
Fig. 克隆仓库与下载代码
**第三步：运行源代码**。如果代码块顶部标有文件名称，则可以在仓库的 `codes` 文件夹中找到相应的源代码文件。源代码文件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。
Fig. 代码块与对应的源代码文件
## 0.2.4. 在提问讨论中共同成长
阅读本书时，请不要“惯着”那些没学明白的知识点。**欢迎在评论区提出你的问题**，我和其他小伙伴们将竭诚为你解答，一般情况下可在两天内得到回复。
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。
Fig. 评论区示例
## 0.2.5. 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。
Fig. 算法学习路线