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Start to translate codes from Java to Python.

docs/chapter_preface/about_me.md

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+![profile](about_me.assets/profile.png){: .center}
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+<h2 align="center"> Krahets </h2>
+<h5 align="center"> 大厂高级算法工程师、算法爱好者 </h5>
+<p align="center"> 力扣（LeetCode）全网阅读量最高博主 </p>
+<p align="center"> 分享近百道算法题解，累积回复数千读者的评论问题 </p>
+<p align="center"> 创作 LeetBook《图解算法数据结构》，已免费售出 21 万本 </p>

docs/chapter_preface/contribution.md

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+comments: true
+---
+
+# 一起参与创作
+
+!!! success "开源的魅力"
+
+    纸质书籍的两次印刷的间隔时间往往需要数年，内容更新非常不方便。</br>但在本开源 HTML 书中，内容更迭的时间被缩短至数日甚至几个小时。
+
+由于作者水平有限，书中内容难免疏漏谬误，请您谅解。此外，希望您可以一同参与到本书的内容创作中来。如果发现笔误、无效链接、内容缺失、文字歧义、解释不清晰、行文结构不合理等问题，烦请您修正内容，以帮助其他读者获取更优质的学习内容。
+
+## 修改文字
+
+每个页面的右上角都有一个「编辑」按钮，你可以按照以下步骤修改文章：
+
+1. 点击编辑按钮，如果遇到提示 “需要 Fork 此仓库” ，请通过；
+2. 修改 Markdown 源文件内容；
+3. 在页面底部填写更改说明，然后单击 “Propose file change” 按钮；
+4. 页面跳转后，点击 “Create pull request” 按钮发起拉取请求即可，我会第一时间查看处理并及时更新内容。
+
+![edit_markdown](contribution.assets/edit_markdown.png)
+
+## 修改图片
+
+书中的配图无法直接修改，需要通过以下途径提出修改意见：
+
+1. 新建一个 Issue ，将需要修改的图片复制或截图，粘贴在面板中；
+2. 描述图片问题，应如何修改；
+3. 提交 Issue 即可，我会第一时间重新画图并替换图片。
+
+## 修改代码
+
+若发现代码源文件有错误，可以本地修改并提交 Pull Request ：
+
+1. 登录 GitHub ，并 Fork [本仓库](https://github.com/krahets/hello-algo) 至个人账号；
+2. 使用 Git 克隆该 Fork 仓库至本地；
+3. 在本地修改 `.java` , `.cpp` , `.py` 文件中的代码，并运行测试；测试完成后，请同步更新 Markdown 文章中的对应代码；
+5. 将本地更新 Commit ，并 Push 至远程仓库；
+6. 刷新仓库网页，点击 “Create pull request” 按钮发起拉取请求即可；
+
+（TODO：教学视频）
+
+## 创作新内容
+
+「修改代码」中介绍的是完整的 Pull Request 流程，还可以用来 **重写某章节、新增章节、翻译代码至其他编程语言** 等。非常欢迎您和我一同来创作本书！

docs/chapter_preface/index.md

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+comments: true
+---
+
+# 关于本书
+
+五年前发生的一件事，成为了我职业生涯的重要转折点。当时的我在交大读研，对互联网求职一无所知，但仍然硬着头皮申请了 Microsoft 软件工程师实习。面试官让我在白板上写出 “快速排序” 代码，我畏畏缩缩地写了一个 “冒泡排序” ，并且还写错了` (ToT) ` 。从面试官的表情上，我看到了一个大大的 "GG" 。
+
+此次失利倒逼我开始刷算法题。我采用 “扫雷游戏” 式的学习方法，两眼一抹黑刷题，扫到不会的 “雷” 就通过查资料把它 “排掉” ，配合周期性总结，逐渐形成了数据结构与算法的知识图景。幸运地，我在秋招斩获了多家大厂的 Offer 。
+
+回想自己当初在 “扫雷式” 刷题中被炸的满头包的痛苦，思考良久，我意识到一本 “前期刷题必看” 的读物可以使算法小白少走许多弯路。写作意愿滚滚袭来，那就动笔吧：
+
+<h4 align="center"> Hello，算法！ </h4>
+
+## 读者对象
+
+!!! success "前置条件"
+
+    您需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。
+
+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，那么这本书就是为您而写！本书能够带来：
+
+- 了解刷题所需的 **数据结构**，包括常用操作、优势和劣势、典型应用、实现方法等。
+- 学习各类 **算法**，介绍算法的设计思想、运行效率、优势劣势、实现方法等。
+- 可一键运行的 **配套代码**，包含详细注释，帮助你通过实践加深理解。
+
+如果您是 **算法熟练工**，已经积累一定刷题量，接触过大多数题型，那么本书内容对你来说可能稍显基础，但仍能够带来以下价值：
+
+- 本书篇幅不长，可以帮助你提纲挈领地回顾算法知识。
+- 书中包含许多对比性、总结性的算法内容，可以帮助你梳理算法知识体系。
+- 源代码实现了各种经典数据结构和算法，可以作为 “刷题工具库” 来使用。
+
+如果您是 **算法大佬**，请受我膜拜！希望您可以抽时间提出意见建议，或者[一起参与创作](https://www.hello-algo.com/chapter_preface/contribution/)，帮助各位同学获取更好的学习内容，感谢！
+
+## 内容结构
+
+本书主要内容分为复杂度分析、数据结构、算法三个部分。
+
+![mindmap](index.assets/mindmap.png)
+
+<p align="center"> Fig. 知识点思维导图 </p>
+
+### 复杂度分析
+
+首先介绍数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法，引出了计算复杂度概念。
+
+接下来，从 **函数渐进上界** 入手，分别介绍了 **时间复杂度** 和 **空间复杂度** ，包括推算方法、常见类型、示例等。同时，剖析了 **最差、最佳、平均** 时间复杂度的联系与区别。
+
+### 数据结构
+
+首先介绍了常用的 **基本数据类型** 、以及它们是如何在内存中存储的。
+
+接下来，介绍了两种 **数据结构分类方法** ，包括逻辑结构与物理结构。
+
+后续展开介绍了 **数组、链表、栈、队列、散列表、树、堆、图** 等数据结构，关心以下内容：
+
+- 基本定义：数据结构的设计来源、存在意义；
+- 主要特点：在各项数据操作中的优势、劣势；
+- 常用操作：例如访问、更新、插入、删除、遍历、搜索等；
+- 常见类型：在算法题或工程实际中，经常碰到的数据结构类型；
+- 典型应用：此数据结构经常搭配哪些算法使用；
+- 实现方法：对于重要的数据结构，将给出完整的实现示例；
+
+### 算法
+
+包括 **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：
+
+- 基本定义：算法的设计思想；
+- 主要特点：使用前置条件、优势和劣势；
+- 算法效率：最差和平均时间复杂度、空间复杂度；
+- 实现方法：完整的算法实现，以及优化措施；
+- 示例题目：结合例题加深理解；
+
+## 配套代码
+
+完整代码托管在 [GitHub 仓库](https://github.com/krahets/hello-algo) ，皆可一键运行。
+
+!!! tip "前置工作"
+
+    1. [编程环境安装](https://www.hello-algo.com/chapter_preface/installation/) ，若有请跳过
+    2. 代码下载与使用方法请见 [如何使用本书](https://www.hello-algo.com/chapter_preface/suggestions/#_4)
+
+## 风格约定
+
+- 文章中的重要名词会用「」符号标注，例如「数组 Array」。名词混淆会导致不必要的歧义，因此最好可以记住这类名词（包括中文和英文），以便后续阅读文献时使用。
+- 重点内容、总起句、总结句会被 **加粗** ，此类文字值得更多关注。
+- 专有名词和有特指含义的词句会使用 “ ” 标注，以避免歧义。
+- 标题后标注 * 符号的是选读章节，如果你的时间有限，可以先跳过这些章节。
+
+## 本书特点 *
+
+??? abstract "默认折叠，可以跳过"
+
+    **以实践为主。** 我们知道，学习英语期间光啃书本是远远不够的，需要多听、多说、多写，在实践中培养语感、积累经验。编程语言也是一门语言，因此学习方法也应是类似的，需要多看优秀代码、多敲键盘、多思考代码逻辑。
+    
+    本书的理论部分占少量篇幅，主要分为两类：一是基础且必要的概念知识，以培养读者对于算法的感性认识；二是重要的分类、对比或总结，这是为了帮助你站在更高视角俯瞰各个知识点，形成连点成面的效果。
+    
+    实践部分主要由示例和代码组成。代码配有简要注释，复杂示例会尽可能地使用视觉化的形式呈现。我强烈建议读者对照着代码自己敲一遍，如果时间有限，也至少逐行读、复制并运行一遍，配合着讲解将代码吃透。
+    
+    **视觉化学习。** 信息时代以来，视觉化的脚步从未停止。媒体形式经历了文字短信、图文 Email 、动图、短（长）视频、交互式 Web 、3D 游戏等演变过程，信息的视觉化程度越来越高、愈加符合人类感官、信息传播效率大大提升。科技界也在向视觉化迈进，iPhone 就是一个典型例子，其相对于传统手机是高度视觉化的，包含精心设计的字体、主题配色、交互动画等。
+    
+    近两年，短视频成为最受欢迎的信息媒介，可以在短时间内将高密度的信息 “灌” 给我们，有着极其舒适的观看体验。阅读则不然，读者与书本之间天然存在一种 “疏离感”，我们看书会累、会走神、会停下来想其他事、会划下喜欢的句子、会思考某一片段的含义，这种疏离感给了读者与书本之间对话的可能，拓宽了想象空间。
+    
+    本书作为一本入门教材，希望可以保有书本的 “慢节奏” ，但也会避免与读者产生过多 “疏离感” ，而是努力将知识完整清晰地推送到你聪明的小脑袋瓜中。我将采用视觉化的方式（例如配图、动画），尽我可能清晰易懂地讲解复杂概念和抽象示例。
+    
+    **内容精简化。** 大多数的经典教科书，会把每个主题都讲的很透彻。虽然透彻性正是其获得读者青睐的原因，但对于想要快速入门的初学者来说，这些教材的实用性不足。本书会避免引入非必要的概念、名词、定义等，也避免展开不必要的理论分析，毕竟这不是一本真正意义上的教材，主要任务是尽快地带领读者入门。
+    
+    引入一些生活案例或趣味内容，非常适合作为知识点的引子或者解释的补充，但当融入过多额外元素时，内容会稍显冗长，也许反而使读者容易迷失、抓不住重点，这也是本书需要避免的。
+    
+    敲代码如同写字，“美” 是统一的追求。本书力求美观的代码，保证规范的变量命名、统一的空格与换行、对齐的缩进、整齐的注释等。
+
+## 致谢
+
+感谢本开源书的每一位撰稿人，是他们的无私奉献让这本书变得更好，他们的 GitHub ID（按首次提交时间排序）为：krahets, *（等待下一位创作者）*
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+本书的成书过程中，我获得了许多人的帮助，包括但不限于：
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+- 感谢我的女朋友泡泡担任本书的首位读者，从算法小白的视角为本书的写作提出了许多建议，使这本书更加适合算法初学者来阅读。
+
+- 感谢腾宝、琦宝、飞宝为本书起了个响当当的名字，好听又有梗，直接唤起我最初敲下第一行代码 "Hello, World!" 的回忆。
+
+- 感谢苏潼为本书设计了封面和 LOGO ，我有些强迫症，前后多次修改，谢谢你的耐心。
+
+- 感谢我的导师李博，在小酌畅谈时你告诉我 “想做就去做” ，坚定了我写这本书的决心。
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+在写作过程中，我阅读了许多与数据结构与算法的书籍材料，学习到了许多知识，感谢前辈们的精彩创作。
+
+感谢父母，你们一贯的支持与鼓励给了我自由度来做这些有趣的事。

docs/chapter_preface/installation.md

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+comments: true
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+
+# 编程环境安装
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+（TODO 视频教程）
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+## 安装 VSCode
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+本书推荐使用开源轻量的 VSCode 作为本地 IDE ，下载并安装 [VSCode](https://code.visualstudio.com/) 。
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+## Python 环境
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+1. 下载并安装 [Miniconda3](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html) ，获取 Python 运行环境。
+2. 在 VSCode 的插件市场中搜索 `python` ，安装 Python Extension Pack 。
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+## Java 环境
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+1. 下载并安装 [OpenJDK](https://jdk.java.net/18/) ，获取 Java 运行环境。
+2. 在 VSCode 的插件市场中搜索 `java` ，安装 Java Extension Pack 。
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+## C++ 环境
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+1. Windows 系统需要安装 [MinGW](https://www.mingw-w64.org/downloads/) ，MacOS 自带 Clang 无需安装。
+2. 在 VSCode 的插件市场中搜索 `c++` ，安装 C/C++ Extension Pack 。

docs/chapter_preface/suggestions.md

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+comments: true
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+
+# 如何使用本书
+
+## 图文搭配学
+
+视频和图片相比于文字的信息密度和结构化程度更高，更容易让人理解。在本书中，重点和难点知识会主要以动画、图解的形式呈现，而文字的作用则是作为动画和图的解释与补充。
+
+在阅读本书的过程中，若发现某段内容提供了动画或图解，**建议你以图为主线**，将文字内容（一般在图的上方）对齐到图中内容，综合来理解。
+
+![algorithm_animation](suggestions.assets/algorithm_animation.gif)
+
+## 使用源代码
+
+!!! tip "前置工作"
+
+    安装本地编程环境。若无，可以参照下节 [编程环境安装](https://www.hello-algo.com/chapter_preface/installation/) 。
+
+### 下载代码仓
+
+如果已经安装 [Git](https://git-scm.com/downloads) ，可以通过命令行来克隆代码仓。
+
+```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，解压即可。
+
+![download_code](suggestions.assets/download_code.png)
+
+### 运行源代码
+
+本书提供配套 Java, C++, Python 代码仓（后续可能拓展支持语言）。书中的代码栏上若标有 `*.java` , `*.cpp` , `*.py` ，则可在仓库 codes 文件夹中找到对应的 **代码源文件** 。
+
+![code_md_to_repo](suggestions.assets/code_md_to_repo.png)
+
+这些源文件中包含测试样例，可以直接运行，帮助你省去不必要的调试时间，可以将精力集中在学习内容上。
+
+!!! tip "代码学习建议"
+
+    若学习时间紧张，请至少 **将所有代码通读并运行一遍**。若时间允许，强力建议 **对照着代码自己敲一遍**，逐渐锻炼肌肉记忆。相比于读代码，自己写的过程会带来新的收获。
+
+![running_code](suggestions.assets/running_code.gif)
+
+## 参与讨论区
+
+阅读本书时，请不要 “惯着” 那些弄不明白的知识点。如果有任何疑惑，可以在评论区留下你的问题，小伙伴们和我都会给予解答（我一般 2 ~ 3 天看一次评论区）。
+
+同时，也希望你可以多花时间逛逛评论区。一方面，可以看看大家遇到了什么问题，反过来查漏补缺，这往往可以引起更加深度的思考。另一方面，也希望你可以慷慨地解答小伙伴们的问题、分享自己的见解，大家一起加油与进步！
+
+![comment](suggestions.assets/comment.gif)
+
+## 算法学习 “三步走”
+
+**第一阶段，算法入门，也正是本书的定位。** 熟悉各种数据结构的特点、用法，学习各种算法的工作原理、用途、效率等。
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+**第二阶段，刷算法题。** 可以先从热门题单开刷，推荐 [剑指 Offer](https://leetcode.cn/problem-list/xb9nqhhg/)、[LeetCode 热题 HOT 100](https://leetcode.cn/problem-list/2cktkvj/) ，先积累至少 100 道题量，熟悉大多数的算法问题。刚开始刷题时，“遗忘” 是最大的困扰点，但这是很正常的，请不要担心。学习中有一种概念叫 “周期性回顾” ，同一道题隔段时间做一次，当做了三遍以上，往往就能牢记于心了。
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+**第三阶段，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，刷题方案在社区中可以找到一些讲解，在此不做赘述。
+
+![learning_route](suggestions.assets/learning_route.png)