. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3. 数据结构 37 3.1. 数据结构分类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 3.2. 基本数据类型 . . . . 2. 内容结构 本书主要内容包括： ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度，算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度的推算方 法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型，数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、散列表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤、 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。 Figure 0‑7. 算法学习路线

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 第 3 章 数据结构 51 3.1 数据结构分类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 3.2 基本数据类型 . . . . 2 内容结构 本书的主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和空间复杂度的推算方法、常见类型、示 例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 刷题计划请见此 GitHub 仓库。 3. 阶段三：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。 如图 0‑8 所示，本书内容主要涵盖“阶段一”，旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 第 3 章 数据结构 49 3.1 数据结构分类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 3.2 基本数据类型 . . . . 2 内容结构 本书主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度、空间复杂度的推算方法、常见类型、示 例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型，数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤、 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。 如图 0‑7 所示，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。 第 0 章 前言 hello‑algo

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 第 3 章 数据结构 51 3.1 数据结构分类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 3.2 基本数据类型 . . . . 2 内容结构 本书的主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和空间复杂度的推算方法、常见类型、示 例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 3～5 轮的重复后，就能将其牢记在心。 3. 阶段三：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。 如图 0‑8 所示，本书内容主要涵盖“阶段一”，旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 第 3 章 数据结构 51 3.1 数据结构分类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 3.2 基本数据类型 . . . . 2 内容结构 本书的主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和空间复杂度的推算方法、常见类型、示 例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 刷题计划请见此 GitHub 仓库。 3. 阶段三：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。 如图 0‑8 所示，本书内容主要涵盖“阶段一”，旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 www.hello‑algo

数据与内存 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 3.2. 数据结构分类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 3.3. 小结 . . . . . 本书主要内容有： ‧ 复杂度分析：数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度，包括推算 方法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时 一次，在重复 3 轮以上后，往往就能牢记于心了。 3. 搭建知识体系。在学习方面，可以阅读算法专栏文章、解题框架、算法教材，不断地丰富知识体系。在 刷题方面，可以开始采用进阶刷题方案，例如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关刷题心得可以 在各个社区中找到。 作为一本入门教程，本书内容主要对应“第一阶段”，致力于帮助你更高效地开展第二、三阶段的学习。 Figure 0‑2. 算法学习路线

com/video/BV1m34y157wb 课程安排 1. vector 容器初体验 & 迭代器入门 (BV1qF411T7sd) 2. 你所不知道的 set 容器 & 迭代器分类 (BV1m34y157wb) 3. string ， string_view ， const char * 的爱恨纠葛 ( 本期 ) 4. 万能的 map 容器全家桶及其妙用举例 Linux 命令行实验 Linux 命令行实验 字符串应用实战（作业） 第 10 章 课后作业 • 输入是一个文本文件 a.txt ： • 1 xxx • 4 yyyyyyy • 3 zzzz • 2 wwwww • 要求按照前面的数字排序，输 出到另一个文本文件 b.txt ： • 1 xxx • 2 wwwww • 3 zzzz • 4 yyyyyyy 非常感谢相依同学提供了这道有趣的题目：

数据与内存 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 3.2. 数据结构分类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 3.3. 小结 . . . . . 本书主要内容有： ‧ 复杂度分析：数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度，包括推算 方法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时 一次，在重复 3 轮以上后，往往就能牢记于心了。 3. 搭建知识体系。在学习方面，可以阅读算法专栏文章、解题框架、算法教材，不断地丰富知识体系。在 刷题方面，可以开始采用进阶刷题方案，例如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关刷题心得可以 在各个社区中找到。 作为一本入门教程，本书内容主要对应“第一阶段”，致力于帮助你更高效地开展第二、三阶段的学习。 Figure 0‑2. 算法学习路线

入」是由操作系统捕捉到之后，以消息形式（一种数据结构）进入程序之中。操作系统 如何捕捉外围设备（如键盘和鼠标）所发生的事件呢？噢，USER 模块掌管各个外围的 驱动程序，它们各有侦测回路。 如果把应用程序获得的各种「输入」分类，可以分为由硬件装置所产生的消息（如鼠标 移动或键盘被按下），放在系统队列（system queue）中，以及由Windows 系统或其它 Windows 程序传送过来的消息，放在程序队列（application Robustness Features TN015: Windows for Pen TN017: Destroying Window Objects 以下是MFC Tech Notes 的性质分类： 第４章 Visual C++ 整合開發環境 231 TN034: Writing a Windows 3.0 Compatible MFC Application TN051: Using 并不做细部操作解说（完整手册可参考Online Help 中的Visual C++ User's Guide）。基 本上，如果你一边看这些文字说明一边实际玩玩这些工具，马上会有深刻的印象。 以功能菜单来分类，大致上Visual C++ 整合环境有以下功能： File - 在此开启或储存文件。文字文件开启于一个文字编辑器中，这个编辑器对 程序的撰写饶有助益，因为不同类型的关键词会以不同颜色标示。如果你新开

类型，以及标准库的具体实现。 数组作为函数参数和返回有哪些坑？ 函数需要输入或输出数组？分类讨论 • 第一种情况，函数只是读取这个数组，不修改数组： • void func(const T* data, size_t size); • 例子：在一个 char 数组中查找特定元素的 memchr 函数。 函数需要输入或输出数组？分类讨论 • 第二种情况，函数只是修改了这个数组，长度是不变的： • void void func(T* data, size_t size); • 例子：把一个 char 数组中所有元素填充特定值的 memset 函数。 函数需要输入或输出数组？分类讨论 • 第三种情况，函数创建了这个数组，长度是可变的： • T* func(size_t* psize); • 这里我们是在 func 内部调用了 malloc ，当然我们需要告诉调用者去 free 我们返回的指 针。 size_t* n 用于额外返回数组的大小，如果不需要也可以不加。 • 例子：读取图像像素值作为数组的 stbi_load 函数（稍后要 stbi_free 释放他返回的指 针）。 函数需要输入或输出数组？分类讨论 • 第三种情况有一个更好的解决方案，那就是分成两个函数： • size_t func_calc_size(); • void func(T* data); • 第一个函数预先计算出大小，第二个函数才实际把值写入到数组。