了许多读者的评论问题，遇到最多的问题是“如何入门学习算法”。我渐渐也对这个问题好奇了起来。 两眼一抹黑地刷题应该是最受欢迎的方式，简单粗暴且有效。然而，刷题就如同玩“扫雷”游戏，自学能力强 的同学能够顺利地将地雷逐个排掉，而基础不足的同学很可能被炸的满头是包，并在受挫中步步退缩。通读教 材书籍也是常用方法，但对于面向求职的同学来说，毕业季、投递简历、应付笔面试已经占用大部分精力，厚 重的书本也因此成为巨大的挑战。 如果你也 少代表一次积极的尝试。这本书虽然不足以让你直接拿到 Offer ，但会引导你探索数据结构与算法的“知识地 图”，带你了解不同“地雷”的形状大小和分布位置，让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领，相信你可以 更加得心应手地刷题与阅读文献，逐步搭建起完整的知识体系。 书内的代码配有可一键运行的源文件，托管在 github.com/krahets/hello‑algo 仓库。动画在 PDF 内的展示 效果有限，可前往 hello‑algo 0.1.1. 读者对象 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，那么这本书就是为你而写！ 如果您是「算法老手」，已经积累一定刷题量，接触过大多数题型，那么本书可以帮助你回顾与梳理算法知识 体系，仓库源代码可以被当作“刷题工具库”或“算法字典”来使用。 如果您是「算法大佬」，希望可以得到你的宝贵意见建议，或者一起参与创作。

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导开发者进行各种操作来实现混编的效 果，例如在 Build Setting 中开启某个选项，在 podspec 中增加某个字段，而鲜有文 章对这些操作背后的工作机制做剖析，大部分核心概念也都是一笔带过。 前端 < 109 正是因为这种现状，很多开发者在面对与预期不符的行为时，亦或者遇到各种奇怪的 报错时，都会无从下手，而这也是由于对其工作原理不够了解所导致的。 笔者在美团平台负责 CI/CD years ago”；最 后一点，macOS 开发资料更是少的可怜。 我们阅读了大量的文档却没有理清头绪，仿佛很多 Wiki 讲到关键地方，比如某个非 常期待的功能是怎么实现的时候，作者竟然一笔带过，让人摸不到头脑。知乎上一篇 Sketch Plugin 的科普文，很多网友会评论“求教学视频，我可以花钱买的”。经过 一步步踩坑，我们就总结了一些开发经验，为了避免大家“重复踩坑”，晚上可以早 ，可以通过 直接刷活动 API 接口的“作弊”方式来提升“手气”。这样的话，对普通用户来说， 就变得很不公平。 对于活动运营的主办方来说，如果风控措施做的不好，这类刷接口的“拼手气” 方式可能会对企业造成较大的损失。如本来计划按 7 天发放的红包，在上线 1 天就被 刷光了，活动的营销成本就会被意外提升。主办方想发放给用户的满减券、红包，却 大部分被黄牛使用自动脚本刷走，而真正想参与活动的用，却无法享受活动优惠。

两年前，我在力扣上分享了“剑指 Offer”系列题解，受到了许多读者的鼓励和支持。在与读者交流期间，我 最常被问的一个问题是“如何入门算法”。逐渐地，我对这个问题产生了浓厚的兴趣。 两眼一抹黑地刷题似乎是最受欢迎的方法，简单、直接且有效。然而刷题就如同玩“扫雷”游戏，自学能力 强的人能够顺利将地雷逐个排掉，而基础不足的人很可能被炸得满头是包，并在挫折中步步退缩。通读教材 也是一种常见做法，但对于面向求职的人来说， 优解，也至少是一次积极的尝试。本书虽然不足以让你直接拿到 Offer，但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”，带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置，让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领， 相信你可以更加自如地刷题和阅读文献，逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言：“Knowledge isn’t free. You have to pay attention.”从这个意义上看，这本 书并非完 可在两日内得到回复。 0.1.1 读者对象 若你是算法初学者，从未接触过算法，或者已经有一些刷题经验，对数据结构与算法有模糊的认识，在会与 不会之间反复横跳，那么本书正是为你量身定制的！ 如果你已经积累一定的刷题量，熟悉大部分题型，那么本书可助你回顾与梳理算法知识体系，仓库源代码可 以当作“刷题工具库”或“算法字典”来使用。 若你是算法“大神”，我们期待收到你的宝贵建议，或者一起参与创作。

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