0.2   Как пользоваться этой книгой¶

0.2.1   Соглашения о стиле изложения¶

• 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 массив (array). 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.
• 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.

"""Комментарий-заголовок: используется для обозначения функций, классов, тестовых примеров и т. п."""

# Содержательный комментарий: подробно поясняет код

"""
Многострочный
комментарий
"""

/* Комментарий-заголовок: используется для обозначения функций, классов, тестовых примеров и т. п. */

// Содержательный комментарий: подробно поясняет код

/**
 * Многострочный
 * комментарий
 */

/* Комментарий-заголовок: используется для обозначения функций, классов, тестовых примеров и т. п. */

// Содержательный комментарий: подробно поясняет код

/**
 * Многострочный
 * комментарий
 */

/* Комментарий-заголовок: используется для обозначения функций, классов, тестовых примеров и т. п. */

// Содержательный комментарий: подробно поясняет код

/**
 * Многострочный
 * комментарий
 */

/* Комментарий-заголовок: используется для обозначения функций, классов, тестовых примеров и т. п. */

// Содержательный комментарий: подробно поясняет код

/**
 * Многострочный
 * комментарий
 */

/* Комментарий-заголовок: используется для обозначения функций, классов, тестовых примеров и т. п. */

// Содержательный комментарий: подробно поясняет код

/**
 * Многострочный
 * комментарий
 */

/* Комментарий-заголовок: используется для обозначения функций, классов, тестовых примеров и т. п. */

// Содержательный комментарий: подробно поясняет код

/**
 * Многострочный
 * комментарий
 */

/* Комментарий-заголовок: используется для обозначения функций, классов, тестовых примеров и т. п. */

// Содержательный комментарий: подробно поясняет код

/**
 * Многострочный
 * комментарий
 */

/* Комментарий-заголовок: используется для обозначения функций, классов, тестовых примеров и т. п. */

// Содержательный комментарий: подробно поясняет код

/**
 * Многострочный
 * комментарий
 */

/* Комментарий-заголовок: используется для обозначения функций, классов, тестовых примеров и т. п. */

// Содержательный комментарий: подробно поясняет код

// Многострочный
// комментарий

/* Комментарий-заголовок: используется для обозначения функций, классов, тестовых примеров и т. п. */

// Содержательный комментарий: подробно поясняет код

/**
 * Многострочный
 * комментарий
 */

/* Комментарий-заголовок: используется для обозначения функций, классов, тестовых примеров и т. п. */

// Содержательный комментарий: подробно поясняет код

/**
 * Многострочный
 * комментарий
 */

### Комментарий-заголовок: используется для обозначения функций, классов, тестовых примеров и т. п. ###

# Содержательный комментарий: подробно поясняет код

# Многострочный
# комментарий

0.2.2   Эффективное обучение с помощью анимированных иллюстраций¶

По сравнению с текстом видео и изображения обладают более высокой плотностью информации и более четкой структурой, поэтому их легче воспринимать. В этой книге ключевые и сложные моменты в основном представлены в виде анимированных иллюстраций, а текст служит пояснением и дополнением.

Если во время чтения вы встречаете фрагмент с анимированной иллюстрацией, как на рисунке 0-2, используйте иллюстрацию в качестве основного источника информации, а текст - в качестве вспомогательного, объединяя оба источника для понимания материала.

Рисунок 0-2   Пример анимированной иллюстрации

0.2.3   Углубление понимания через практику кода¶

Сопроводительный код этой книги размещен в репозитории GitHub. 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.

Процесс написания кода приносит больше пользы, чем его чтение. Настоящее обучение - это обучение на практике.

Рисунок 0-3   Пример запуска кода

Подготовка к запуску кода в основном состоит из трех этапов.

Шаг 1: установка локальной среды программирования. Воспользуйтесь руководством из приложения. Если среда уже установлена, этот шаг можно пропустить.

Шаг 2: клонирование или загрузка репозитория кода. Перейдите в репозиторий GitHub. Если у вас уже установлен Git, репозиторий можно клонировать следующей командой:

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.

Рисунок 0-4   Клонирование репозитория и загрузка кода

Шаг 3: запуск исходного кода. Как показано на рисунке 0-5, для блоков кода, у которых сверху указано имя файла, соответствующий исходный файл можно найти в папке codes репозитория. Исходные файлы запускаются одним нажатием, что помогает не тратить лишнее время на отладку и сосредоточиться на изучении материала.

Рисунок 0-5   Блоки кода и соответствующие исходные файлы

Помимо локального запуска, веб-версия также поддерживает визуальное выполнение Python-кода (на базе pythontutor). 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.

Рисунок 0-6   Визуальный запуск Python-кода

0.2.4   Совместный рост через вопросы и обсуждения¶

Во время чтения книги не стоит пропускать те места, которые остались непонятными. Мы призываем вас задавать вопросы в разделе комментариев: я и мои коллеги постараемся ответить вам как можно тщательнее, обычно в течение двух дней.

Как показано на рисунке 0-7, в веб-версии у каждой главы внизу есть раздел комментариев. Рекомендуется уделять внимание его содержанию. С одной стороны, это поможет увидеть, с какими трудностями сталкиваются другие читатели, восполнить пробелы и подтолкнуть себя к более глубокому пониманию. С другой стороны, мы надеемся, что вы будете отвечать на вопросы других участников и делиться своими мнениями.

Рисунок 0-7   Пример раздела комментариев

0.2.5   Дорожная карта изучения алгоритмов¶

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.
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.

Рисунок 0-8   Дорожная карта изучения алгоритмов

Оставляйте свои идеи, вопросы и предложения в комментариях