代码随想录——跟着Carl学算法

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出版者:
作者:孙秀洋
出品人:
页数:476
译者:
出版时间:2021-12
价格:138
装帧:
isbn号码:9787121423000
丛书系列:
图书标签:
  • 算法
  • 数据结构
  • 刷题
  • 面试
  • 编程
  • LeetCode
  • C++
  • Python
  • Java
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具体描述

《代码随想录——跟着Carl学算法》归纳了程序员面试中的经典算法题,并按照由浅入深、循序渐进的顺序讲解。

《代码随想录——跟着Carl学算法》首先讲解程序员面试时需要了解的制作简历的技巧和IT名企的面试流程,以及面试时经常忽略的代码规范性问题。然后详细分析程序的时间复杂度和空间复杂库,包括如何把控程序的实际运行时间,以及编程语言的内存管理。接着讲解数组、链表、哈希表、字符串、栈与队列、二叉树、回溯算法、贪心算法、动态规划的理论基础及其相关题目。

《代码随想录——跟着Carl学算法》采用了力扣(LeetCode)的原题,方便读者在学习算法的同时,及时练习相关代码,加深对相关概念的理解。

《代码随想录——跟着Carl学算法》适合所有程序员阅读,特别是正在准备面试的程序员。希望本书可以帮助读者循序渐进地学习算法,并搭建起知识框架,提升算法功力。

好的,这是一本假设的书籍《代码随想录——跟着Carl学算法》的简介,但内容不包含该书的任何已知信息,着重于构建一个全新的、引人入胜的编程学习体验。 --- 书名:《代码随想录——跟着Carl学算法》 副标题:重塑你的编程思维,从零构建高效算法蓝图 --- 引言:算法的“幕后英雄” 在这个信息爆炸的时代,软件的性能和效率已成为衡量产品价值的核心标准。我们每天使用的应用程序、搜索引擎、推荐系统乃至自动驾驶技术,其背后都隐藏着一套复杂而精妙的算法逻辑。然而,许多初学者在学习算法时,往往陷入题海战术和模板记忆的泥潭,最终只能停留在“会写代码”的层面,而无法达到“理解思想”的境界。他们看到的是结果,却错过了构成这些结果的优雅逻辑。 本书旨在打破这种被动的学习模式。我们相信,算法的学习不应是一项枯燥的任务,而是一场深入理解计算机科学核心原理的思维探索。本书的作者Carl(化名,一位深谙业界实践与学术理论的资深架构师)将以其独特的视角和丰富的项目经验,带你真正进入算法的“幕后”,揭示那些决定程序命运的关键决策点。 核心理念:从“为什么”到“怎么做” 《代码随想录——跟着Carl学算法》的核心目标是培养读者的“算法直觉”和“问题分解能力”,而非仅仅是“刷题能力”。我们不满足于提供标准解法,更关注解法背后的演化过程、不同选择的权衡取舍,以及如何根据实际应用场景选择最恰当的工具。 全书结构围绕三大支柱构建:思维导图、案例驱动、性能剖析。 第一部分:思维导图——构建你的算法知识网络 在接触具体数据结构之前,我们需要建立一个宏观的认知框架。本部分将算法学习视为一张不断扩展的思维导图,而非孤立的知识点。 1. 基础重塑:跳出教科书的视角:我们首先回顾经典的数据结构(数组、链表、栈、队列),但重点在于它们的“内存布局”和“并发处理”特性,这些是现代高性能计算的基础。 2. 时间与空间的哲学辩证:深入探讨大O表示法的实际意义,理解算法复杂度在不同硬件环境下的真实表现,而不是停留在理论上的$O(n^2)$与$O(n log n)$的简单对比。 3. 状态与抽象的艺术:讲解如何用面向对象和函数式编程的思想来设计更健壮、更易于测试的算法模块。例如,如何优雅地使用迭代器和生成器来优化大型数据集的处理流程。 第二部分:案例驱动——真实世界的算法挑战 本书摒弃了生硬的LeetCode式题目堆砌,转而采用来自工业界真实场景的案例来驱动算法的学习。每一个案例都代表了一类核心问题的解决方案。 1. “交通管制”问题:图论的实践应用:不再仅仅讲解Dijkstra或Floyd-Warshall,而是聚焦于如何用图算法解决城市物流路径规划、社交网络影响力分析等问题。我们将详细拆解如何将现实问题(如道路拥堵、数据依赖)映射到图的节点和边上,并讨论在超大规模图上的优化策略(如近似算法的应用)。 2. “资源调度”难题:动态规划的艺术重现:动态规划(DP)是许多人望而生畏的部分。本书通过构建一个虚拟的“云计算资源分配系统”,逐步引导读者理解DP的最优子结构和重叠子问题是如何自然浮现的。我们会展示如何通过“自底向上”和“自顶向下(带备忘录)”两种方式,实现同一个复杂调度问题的解决方案,并对比其在内存占用和递归深度上的差异。 3. “模式匹配与文本处理”:字符串算法的深度挖掘:除了KMP,我们还将深入探讨Rabin-Karp的哈希冲突处理,以及如何利用后缀树/数组来解决基因测序中的快速比对问题。案例将聚焦于高并发日志系统的实时错误检测。 第三部分:性能剖析——从正确到高效的飞跃 一个算法的价值,最终体现在它运行的速度和资源消耗上。本部分是本书的精髓,致力于教会读者如何“诊断”和“优化”自己的代码。 1. 内存屏障与缓存友好性:讲解CPU缓存(L1/L2/L3)对算法性能的隐性影响。为什么在某些情况下,改变数组的访问顺序能带来数倍的性能提升?我们将通过实际代码演示,揭示局部性原理在算法设计中的重要性。 2. 并行与并发的陷阱:算法的线程安全:在多核时代,算法设计必须考虑并行执行。我们将探讨如何在不破坏算法正确性的前提下,使用锁、无锁数据结构(如并发队列)来加速算法的执行。这部分将涵盖如何在常见的搜索和排序算法中安全地引入并行化。 3. 性能度量工具箱:介绍并实战使用Linux下的`perf`、C++的Google Benchmark等专业性能分析工具。教会读者如何量化算法的瓶颈,而不是凭感觉进行修改。通过对几个核心排序算法的实际性能画像,展示理论与实践之间的差距与联系。 你将从本书获得什么? 直觉而非死记硬背:你将学会识别问题类型,并本能地联想到最合适的算法范式。 批判性思维:你不再接受任何现成的解法,而是能评估其在特定约束条件下的优劣。 工程实践能力:代码不仅能跑起来,还能在高负载、大规模数据环境下保持高效稳定。 致读者: 本书假定你已经掌握一门主流编程语言(如C++, Java或Python)的基础语法,并对面向对象编程有所了解。如果你渴望超越“CRUD工程师”的身份,真正掌握计算机科学的核心竞争力,并能自信地在技术面试和工程设计中侃侃而谈,那么《代码随想录——跟着Carl学算法》将是你算法学习旅程中不可或缺的向导。准备好,我们将一起踏入一个更加清晰、更具逻辑性的算法世界。

作者简介

孙秀洋(@程序员Carl)

哈尔滨工业大学计算机科学与技术专业硕士,先后在腾讯和百度从事技术研发,微信公众号“代码随想录”作者,对数据结构与算法有深刻理解,擅长将一个个算法串联在一起并用通俗易懂的方式讲解出来。

目录信息

第1章 准备面试要知己知彼 1
1.1 面试官为什么要考查算法 1
1.2 编程语言 2
1.2.1 学好算法之前更要学好编程语言 2
1.2.2 代码规范 2
1.3 如何写简历 5
1.3.1 简历模板 5
1.3.2 谨慎使用“精通” 5
1.3.3 拿不准的内容绝对不要写在简历上 5
1.3.4 项目经验应该如何写 6
1.3.5 博客的重要性 7
1.4 企业技术面试的流程 7
1.4.1 一面——机试面 7
1.4.2 二面——基础算法面 8
1.4.3 三面——综合技术面 8
1.4.4 四面——技术leader面 8
1.4.5 五面——HR面 9
1.5 本章小结 10
第2章 程序的性能分析 11
2.1 时间复杂度分析 11
2.1.1 什么是时间复杂度 11
2.1.2 如何描述时间复杂度 12
2.1.3 递归算法的时间复杂度分析 14
2.2 程序的运行时间 17
2.2.1 超时是怎么回事 17
2.2.2 从硬件配置看计算机的性能 18
2.2.3 测试计算机的运行速度 18
2.3 编程语言的内存管理 20
2.3.1 C++的内存管理 21
2.3.2 如何计算程序占用多少内存 22
2.3.3 内存对齐 22
2.4 空间复杂度分析 24
2.4.1 什么是空间复杂度 24
2.4.2 递归算法的空间复杂度分析 25
2.4.3 以空间换时间是常见的优化思路 32
2.5 本章小结 33
第3章 数组 34
3.1 数组理论基础 34
3.2 二分查找 36
3.2.1 二分法写法(一) 37
3.2.2 二分法写法(二) 38
3.3 移除元素 39
3.3.1 暴力解法 40
3.3.2 双指针法 41
3.4 长度最小的子数组 42
3.4.1 暴力解法 42
3.4.2 滑动窗口 43
3.5 这个循环转懵了很多人 45
3.5.1 循环不变量 45
3.5.2 代码实现 46
3.6 本章小结 48
第4章 链表 49
4.1 链表理论基础 49
4.1.1 链表的类型 49
4.1.2 链表的存储方式 50
4.1.3 链表的定义 51
4.1.4 链表的操作 52
4.1.5 性能分析 52
4.2 用虚拟头节点会方便得多 53
4.3 链表常见的六个操作 57
4.4 反转链表 60
4.4.1 双指针法 60
4.4.2 递归法 61
4.5 删除倒数第n个节点 62
4.6 环形链表 64
4.6.1 判断链表是否有环 65
4.6.2 寻找环的入口 66
4.7 本章小结 69
第5章 哈希表 70
5.1 哈希表理论基础 70
5.1.1 哈希函数 71
5.1.2 哈希碰撞 71
5.1.3 常见的三种哈希结构 73
5.2 有效的字母异位词 74
5.3 两个数组的交集 76
5.4 两数之和 78
5.5 四数相加 80
5.6 三数之和 81
5.6.1 哈希解法 81
5.6.2 双指针法 82
5.7 四数之和 85
5.8 本章小结 87
第6章 字符串 88
6.1 字符串与数组的区别 88
6.2 反转字符串 89
6.3 反转字符串II 90
6.4 反转字符串里的单词 92
6.5 KMP算法理论基础 96
6.5.1 什么是KMP算法 96
6.5.2 什么是前缀表 96
6.5.3 为什么一定要用前缀表 97
6.5.4 如何计算前缀表 98
6.5.5 时间复杂度分析 100
6.6 使用KMP匹配字符串 101
6.6.1 构造next数组 101
6.6.2 使用next数组做匹配 103
6.6.3 前缀表统一减一的代码实现 104
6.6.4 前缀表(不减一)的代码实现 105
6.7 找到重复的子字符串 107
6.8 本章小结 109
第7章 栈与队列 110
7.1 栈与队列理论基础 110
7.2 用栈组成队列 112
7.3 用队列组成栈 114
7.3.1 使用两个队列实现栈 115
7.3.2 使用一个队列实现栈 117
7.4 匹配括号 118
7.5 逆波兰表达式 120
7.6 滑动窗口最大值 122
7.7 前k个高频元素 126
7.8 接雨水 129
7.8.1 双指针解法 130
7.8.2 动态规划解法 132
7.8.3 单调栈解法 133
7.9 本章小结 137
第8章 二叉树 139
8.1 二叉树理论基础 139
8.1.1 二叉树的种类 139
8.1.2 二叉树的存储方式 141
8.1.3 二叉树的遍历方式 142
8.1.4 二叉树的定义 143
8.2 前、中、后序的递归遍历 144
8.3 前、中、后序的迭代遍历 146
8.3.1 前序遍历 146
8.3.2 中序遍历 147
8.3.3 后序遍历 148
8.4 前、中、后序统一迭代法 149
8.5 二叉树的层序遍历 152
8.6 反转二叉树 155
8.6.1 递归法 156
8.6.2 迭代法 156
8.7 对称二叉树 158
8.7.1 递归法 159
8.7.2 迭代法 162
8.8 二叉树的最大深度 164
8.8.1 递归法 165
8.8.2 迭代法 166
8.9 二叉树的最小深度 167
8.9.1 递归法 168
8.9.2 迭代法 170
8.10 平衡二叉树 170
8.10.1 递归法 173
8.10.2 迭代法 175
8.11 二叉树的所有路径 176
8.11.1 递归法 177
8.11.2 迭代法 182
8.12 路径总和 183
8.12.1 递归法 183
8.12.2 迭代法 186
8.12.3 路径总和II 187
8.13 构造一棵二叉树 189
8.13.1 使用中序与后序遍历序列构造二叉树 189
8.13.2 使用前序与中序遍历序列构造二叉树 195
8.13.3 相关思考 197
8.14 合并两棵二叉树 197
8.14.1 递归 198
8.14.2 迭代法 200
8.15 在二叉搜索树中寻找节点 201
8.15.1 递归法 202
8.15.2 迭代法 203
8.16 验证二叉搜索树 204
8.16.1 递归法 205
8.16.2 迭代法 207
8.17 二叉搜索树的最小绝对差 208
8.17.1 递归法 208
8.17.2 迭代法 209
8.18 二叉搜索树中的众数 210
8.18.1 递归法 211
8.18.2 迭代法 215
8.19 二叉树的最近公共祖先 216
8.19.1 普通二叉树 216
8.19.2 二叉搜索树 221
8.20 在二叉搜索树中插入一个节点 224
8.20.1 递归法 225
8.20.2 迭代法 227
8.21 在二叉搜索树中删除一个节点 228
8.21.1 递归法 228
8.21.2 迭代法 230
8.22 修剪二叉搜索树 231
8.22.1 递归法 232
8.22.2 迭代法 234
8.23 构造一棵平衡二叉搜索树 235
8.23.1 递归法 236
8.23.2 迭代法 238
8.24 本章小结 239
第9章 回溯算法 240
9.1 回溯算法理论基础 240
9.1.1 什么是回溯算法 240
9.1.2 回溯法的性能 240
9.1.3 回溯法可以解决的问题 240
9.1.4 如何理解回溯法 241
9.1.5 回溯法模板 241
9.2 组合问题 243
9.2.1 回溯算法 244
9.2.2 剪枝优化 248
9.3 组合总和(一) 250
9.3.1 回溯算法 251
9.3.2 剪枝优化 254
9.4 电话号码的字母组合 255
9.5 组合总和(二) 260
9.5.1 回溯算法 261
9.5.2 剪枝优化 263
9.6 组合总和(三) 265
9.7 分割回文串 270
9.8 复原IP地址 274
9.9 子集问题(一) 279
9.10 子集问题(二) 281
9.11 递增子序列 284
9.11.1 回溯算法 285
9.11.2 哈希优化 287
9.12 排列问题(一) 288
9.13 排列问题(二) 291
9.13.1 回溯算法 291
9.13.2 拓展 293
9.14 N皇后问题 296
9.15 解数独 301
9.15.1 回溯算法 302
9.15.2 判断棋盘是否合法 304
9.16 本章小结 305
第10章 贪心算法 306
10.1 贪心算法理论基础 306
10.1.1 什么是贪心 306
10.1.2 贪心的套路 306
10.2 分发饼干 307
10.3 摆动序列 309
10.4 最大子序和 312
10.5 买卖股票的最佳时机II 314
10.6 跳跃游戏 316
10.7 跳跃游戏II 318
10.7.1 贪心解法(一) 320
10.7.2 贪心解法(二) 320
10.8 加油站 322
10.8.1 暴力解法 323
10.8.2 贪心解法(一) 324
10.8.3 贪心解法(二) 325
10.9 分发糖果 327
10.10 柠檬水找零 330
10.11 用最少数量的箭射爆气球 332
10.12 合并区间 335
10.13 单调递增的数字 338
10.13.1 暴力解法 338
10.13.2 贪心解法 339
10.14 本章小结 340
第11章 动态规划 341
11.1 动态规划理论基础 341
11.1.1 动态规划题目的解题步骤 341
11.1.2 动态规划应该如何排查问题 342
11.2 斐波那契数 343
11.2.1 动态规划解法 344
11.2.2 递归解法 345
11.3 爬楼梯 346
11.4 使用最低花费爬楼梯 349
11.5 不同路径(一) 353
11.5.1 深度优先搜索 354
11.5.2 动态规划 355
11.5.3 数论方法 356
11.6 不同路径(二) 358
11.7 整数拆分 361
11.7.1 动态规划 362
11.7.2 贪心算法 364
11.8 不同的二叉搜索树 364
11.9 0-1背包理论基础 369
11.9.1 二维dp数组 370
11.9.2 一维dp数组 375
11.10 分割等和子集 379
11.11 目标和 382
11.12 一和零 385
11.13 完全背包理论基础 388
11.14 零钱兑换(一) 392
11.15 拼凑一个正整数 395
11.16 多步爬楼梯 398
11.17 零钱兑换(二) 399
11.18 完全平方数 402
11.19 单词拆分 405
11.19.1 回溯算法 406
11.19.2 背包问题 407
11.20 买卖股票的最佳时机 410
11.20.1 暴力枚举 410
11.20.2 贪心算法 411
11.20.3 动态规划 411
11.21 买卖股票的最佳时机II 414
11.22 买卖股票的最佳时机III 416
11.23 买卖股票的最佳时机IV 420
11.24 最佳买卖股票时机(含冷冻期) 423
11.25 买卖股票的最佳时机(含手续费) 426
11.26 最长递增子序列 428
11.27 最长连续递增序列 430
11.27.1 动态规划 430
11.27.2 贪心算法 432
11.28 最长重复子数组 433
11.29 最长公共子序列 436
11.30 不相交的线 438
11.31 最大子序和 440
11.32 判断子序列 441
11.33 不同的子序列 444
11.34 两个字符串的删除操作 447
11.35 编辑距离 450
11.36 回文子串 453
11.36.1 动态规划 453
11.36.2 双指针法 456
11.37 最长回文子序列 457
11.38 本章小结 460
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

其实现在刚开始决定学习 前端的路线,学校正好开的数据结构算法,买来再学一遍。有时候会上一些无聊的课,买来上课看最爽了,网站版我刷过了数组,特别好。我要当高级React.js前端工程师,伙伴们快冲!!昨天买今天就到了,太爽了,感觉比得奖学金了还开心。我是生活委员,昨天...  

评分☆☆☆☆☆

作为一名软工大二的学生,本学期开了算法设计与分析的这门专业课,但是老师讲解的是在是水,有种茶壶煮饺子的感觉,加上本身算法学习就较困难,以至于到现在还没有真正学习算法,直到在网上看到这本书,买了之后发现里边讲解贴合实际,语气话语接地气,能听懂能看懂,感谢这本...  

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

之前跟着卡尔哥网页版随想录学习,这次支持纸质版,希望自己以后越来越顺,积极努力!努力在明年秋招拿到心仪的offer!冲冲冲!书是好书,纸质也很棒!希望坚持将它看完,对非科班类的同学是非常友好的。 之前跟着卡尔哥网页版随想录学习,这次支持纸质版,希望自己以后越来越...  

评分☆☆☆☆☆

一直在卡尔哥群里,之前一直看的是随想录里的pdf,现在终于出书了,是一本凝聚了卡哥心血的好书!对新手学习还是要找工作的毕业生都很适合,冲就对了,拿大厂offer了记得感谢我卡尔哥! 另外上面说价格的,我觉得一百多的技术书也不算贵啊,更何况如果真的是老粉,昨天五十九我...  

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我对技术书籍的评价往往很挑剔,尤其是算法类的书籍,因为它要求逻辑的严密性和阐述的清晰度达到极致。翻阅这本书的目录时,我注意到它对经典算法的覆盖非常全面,从基础的排序、搜索到图论、动态规划,几乎涵盖了面试和实际工作中会遇到的所有核心考点。更让我惊喜的是,它似乎不仅仅停留在算法的“是什么”和“怎么做”,而是深入探讨了算法背后的“为什么”——那种设计思想的演变和不同方案之间的权衡取舍。这种深层次的剖析,恰恰是检验一本算法书是否真正高水平的关键。我期待它能提供一些独到的视角,帮助我建立起一套稳固的算法思维框架,而不是仅仅停留在背诵模板的层面。如果内容真的能做到像宣传的那样深入浅出,那么它无疑将成为我书架上必备的工具书之一。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名本身就透露着一种“陪伴式学习”的温暖感,这在冰冷的计算机科学领域中显得尤为珍贵。我过去学习算法时,最大的障碍就是那种孤独感——面对一个复杂的递归或动态规划问题时,找不到人商量,也找不到合适的“导师”。这本书的写作语气,据说是非常亲切且富有耐心的,这一点非常吸引我。我希望它能像一个耐心的老师,在我迷失方向时,用温和而坚定的力量把我拉回来。特别是对于那些对数学基础不够自信的读者,如果作者能用通俗易懂的语言解释背后的数学原理,那就太棒了。我期待的不是一本速成宝典,而是一本可以长期陪伴我,随着我的成长而不断焕发新意的学习伙伴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气,那种深邃的蓝色调一下子就抓住了我的眼球,让人感觉这不是一本枯燥的技术手册,而是一次对知识的深度探索。我一直对算法和数据结构有很强的学习欲望,但市面上很多教材要么过于理论化,要么就是代码示例晦涩难懂,让我望而却步。然而,从这本书的介绍和目录来看,它似乎找到了一个绝佳的平衡点。作者的写作风格非常注重引导性,仿佛一位经验丰富的前辈在身边手把手地教你,而不是冷冰冰地陈述事实。我尤其欣赏它将复杂的概念分解成易于理解的小块,并且似乎还穿插了大量的实战案例,这对于我这种需要将理论应用于实际项目中的人来说,简直是福音。我已经迫不及待想翻开第一章,看看它如何用这种循序渐进的方式,带领我跨越学习算法的“死亡之谷”。这本书的装帧质量也很好,纸张厚实,印刷清晰,阅读体验无疑会非常舒适。

评分☆☆☆☆☆

我是一位有着多年编程经验的开发者,主要工作是后端系统优化。虽然日常工作中不常直接编写复杂的“算法题”,但对底层逻辑的理解深度直接决定了系统性能的天花板。我购买这本书,更看重的是它在“思维拓展”方面的潜力。我希望通过它来磨砺我的逻辑推理能力,学习如何从更抽象的层面去思考问题、设计模型。很多时候,一个优秀的算法思想比一行优化的代码更有价值。我关注它是否能深入讲解算法设计范式,比如贪心策略的应用边界、分治法的精髓所在,以及如何识别一个问题适合哪种高级算法模型。如果它能提供足够的“思考题”和“变式分析”,让我能跳出书本上的标准例子,自己去解决一些现实中的瓶颈问题,那么这本书的价值就远远超出了其定价。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说,我是在朋友的强烈推荐下才决定购买这本书的。他是一个在顶尖科技公司工作的朋友,平时工作强度很大,但对这本书的评价极高,说它“拯救了我的面试季”。这种来自一线实践者的背书,对我来说比任何官方宣传都更有说服力。我关注到一个细节,书中似乎非常强调代码实现的可读性和工程化思维,这一点在很多学术性的算法书中是缺失的。一个好的算法不仅要高效,更要健壮、易于维护。我希望这本书能教会我如何写出“生产级”的算法代码,而不是那种只能在竞赛环境中跑通的“玩具代码”。如果它能提供不同语言间的对比或者性能分析,那绝对是超乎预期的加分项。我对这本书的期待值已经拉满了,希望它能带来真正的质变。

评分☆☆☆☆☆

很好的一本刷题书,介绍很细,还在看

评分☆☆☆☆☆

书的内容很好,条理清晰,正好为学习算法梳理了路线

评分☆☆☆☆☆

跟着Carl哥学算法,以点带面,各个击破,这一段时间来进步了不少。 Carl哥除了算法讲得好,健身更是顶呱呱,跟着Carl哥学,继续冲冲冲!

评分☆☆☆☆☆

书挺厚的,内容比较务实,常用的算法与数据结构讲得很细致,内容难度介于基础和竞赛之间,还能配合力扣做题,赞一个

评分☆☆☆☆☆

一本内容翔实的算法编程书,每道题的讲解,以及代码的内容和注释都十分的到位,最重要是思路清晰,配合C++能够很清楚的理解每一步的具体过程,从网络追到实体书,能更好的沉淀和积累,而不是单单的背题。

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