0.2 Как пользоваться этой книгой¶
Tip
Чтобы получить наилучший опыт чтения, рекомендуется полностью прочитать этот раздел.
0.2.1 Соглашения о стиле изложения¶
- Разделы, помеченные
*в заголовке, являются дополнительными и сравнительно более сложными. Если времени мало, их можно пока пропустить. - Технические термины будут выделяться полужирным шрифтом (в бумажной и PDF-версиях) или подчеркиванием (в веб-версии), например массив (array). Рекомендуется запоминать их, чтобы легче читать техническую литературу.
- Ключевое содержание и итоговые формулировки будут выделяться полужирным, и на такие фрагменты стоит обращать особое внимание.
- Слова и выражения со специальным смыслом будут отмечаться "кавычками", чтобы избежать неоднозначности.
- Когда названия различаются между языками программирования, эта книга ориентируется на Python; например, для обозначения "пустого" значения используется
None. - В книге частично отказались от строгих правил оформления комментариев в языках программирования ради более компактной верстки. Комментарии в основном делятся на три типа: комментарии-заголовки, содержательные комментарии и многострочные комментарии.
0.2.2 Эффективное обучение с помощью анимированных иллюстраций¶
По сравнению с текстом видео и изображения обладают большей информационной плотностью и более четкой структурой, поэтому их легче воспринимать. В этой книге ключевые и сложные идеи в основном будут показываться в виде анимированных иллюстраций, а текст будет играть роль пояснения и дополнения.
Если во время чтения ты встречаешь фрагмент с анимированной иллюстрацией, как на рисунке 0-2, в первую очередь ориентируйся на изображение, а текст используй как дополнение, соединяя 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 ниже, исходный код снабжен тестовыми примерами и может запускаться одним нажатием.
Если позволяет время, рекомендуется самостоятельно перепечатать код. Если времени на обучение мало, то хотя бы полностью прочитай и запусти весь код.
По сравнению с простым чтением кода сам процесс его написания обычно дает больше пользы. Учиться на практике - значит учиться по-настоящему.
Рисунок 0-3 Пример запуска кода
Подготовка к запуску кода в основном состоит из трех шагов.
Шаг 1: установить локальную среду программирования. Воспользуйся руководством из приложения. Если среда уже установлена, этот шаг можно пропустить.
Шаг 2: клонировать или скачать репозиторий с кодом. Перейди в репозиторий GitHub. Если у тебя уже установлен Git, репозиторий можно клонировать следующей командой:
Конечно, можно также 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: запустить исходный код. Как показано на рисунке 0-5, для блоков кода, у которых сверху указано имя файла, соответствующий исходный файл можно найти в папке codes репозитория. Эти 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 визуальный запуск Python-кода (на базе pythontutor). Как показано ниже, можно нажать "Визуализировать выполнение" под блоком кода, чтобы раскрыть окно и наблюдать за выполнением алгоритма; также можно нажать "Полноэкранный режим", чтобы получить более удобный просмотр.
Рисунок 0-6 Визуальный запуск Python-кода
0.2.4 Совместный рост через вопросы и обсуждения¶
Во время чтения книги не стоит легко пропускать те места, которые остались непонятными. Смело задавай свои вопросы в разделе комментариев: я и мои друзья постараемся ответить тебе как можно тщательнее, обычно в течение двух дней.
Как показано на рисунке 0-7, в веб-версии у каждой главы внизу есть раздел комментариев. Надеюсь, ты будешь чаще обращать внимание на его содержание. С одной стороны, это поможет увидеть, с какими трудностями сталкиваются другие читатели, восполнить пробелы и подтолкнуть себя к более глубоким размышлениям. С другой стороны, буду рад, если ты щедро ответишь на вопросы других участников, поделишься своими наблюдениями и поможешь им продвинуться вперед.
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.
- Этап 1: введение в алгоритмы. Нужно познакомиться с особенностями и способами применения разных структур данных, а также изучить принципы, ход работы, назначение и эффективность различных алгоритмов.
- Этап 2: решение алгоритмических задач. Рекомендуется начинать с популярных задач и сначала накопить не менее 100 решенных примеров, чтобы познакомиться с основными типами алгоритмических проблем. На первых порах "забывание знаний" может стать испытанием, но это нормально. Мы можем повторять задачи по "кривой забывания Эббингауза", и обычно после 3-5 циклов повторения материал прочно закрепляется. Рекомендуемые списки задач и планы практики см. в этом репозитории GitHub.
- Этап 3: построение системы знаний. В учебной части можно читать статьи по алгоритмам, разбирать каркасы решений и учебники, чтобы постоянно обогащать свою систему знаний. В практической части можно пробовать более продвинутые стратегии, например классификацию по темам, несколько решений одной задачи или одно решение для нескольких задач; соответствующий опыт можно найти в разных сообществах.
Как показано на рисунке 0-8, содержание этой книги в основном покрывает "этап 1" и призвано помочь тебе более эффективно перейти к обучению на этапах 2 и 3.
Рисунок 0-8 Дорожная карта изучения алгоритмов