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# 一起参与创作
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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。如果你发现笔误、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,烦请您帮忙修正内容,以帮助其他读者获取更优质的学习内容。
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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。
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## 修改文字
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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:
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1. 点击编辑按钮,如果遇到提示 “需要 Fork 此仓库” ,请通过;
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2. 修改 Markdown 源文件内容;
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3. 在页面底部填写更改说明,然后单击 “Propose file change” 按钮;
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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。
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## 修改图片
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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:
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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;
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2. 描述图片问题,应如何修改;
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3. 提交 Issue 即可,我会第一时间重新画图并替换图片。
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## 修改代码
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若发现代码源文件有错误,可以本地修改并提交 Pull Request :
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1. 登录 GitHub ,并 Fork [<u>本仓库</u>](https://github.com/krahets/hello-algo) 至个人账号;
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2. 使用 Git 克隆 Fork 的仓库至本地(Git 安装教程见上节 “编程环境安装” );
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3. 在本地修改 `.java` , `.cpp` , `.py` 文件中的代码,并运行测试;测试完毕后,请同步修改 Markdown 文件中的对应代码;
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5. 将本地更新 Commit ,并 Push 至远程仓库;
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6. 刷新仓库网页,点击 “Create pull request” 按钮发起拉取请求即可;
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(TODO:教学视频)
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## 创作新内容
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「修改代码」的流程是完整的,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!
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docs/chapter_introduction/index.md
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# 关于本书
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在 2018 年 10 月发生了一件事,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 的软件工程师实习。在二面中,面试官让我在白板上写出 “快速排序” 代码,我摇了摇头,畏畏缩缩地写了一个 “冒泡排序” ,并且还写错了。从面试官的表情上,我看到了一个大大的 Game Over 。
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从那次失利开始,找工作的压力就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” 就通过查资料把它解决掉,配合周期性的总结,逐渐形成了数据结构与算法的知识图景。幸运地,我在 2020 年秋招斩获了多家大厂的 Offer 。
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之后,分享题解成为了我的爱好。经常刷题的同学可能遇见过一个顶着路飞笑脸头像,名为「Krahets」的力扣 ID ,那便是我。截至目前,我已在力扣(LeetCode)上分享了近 100 道题目解析,累积了 1700 万阅读量,回复了数千条读者的评论和问题,并编写了 LeetBook《图解算法数据结构》,已免费售出 21 万多本。
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回想自己当初在 “扫雷式” 刷题中被炸的满头包的痛苦,我意识到有一本 “刷题前必看” 的读物可以使算法小白少走许多弯路,而这正与我的擅长点契合。强烈的写作意愿席卷而来,那就来吧:
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<h4 style="text-align:center"> Hello,算法! </h4>
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## 读者对象
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- 数据结构与算法零基础的同学,但需具备 Java, C++, Python 任一语言的编程基础
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- 具有一定算法刷题基础,想要系统地学习或复习数据结构与算法的同学
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- 本书以代码实践为导向,尤其适合在职或即将成为工程师(程序员)的同学
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<p style="text-align:center"> 追风赶月莫停留,平芜尽处是春山 </p>
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<p style="text-align:center"> 一起加油! </p>
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## 内容结构
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本书主要内容分为复杂度分析、数据结构、算法三个部分。
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<p style="text-align:center"> Fig. 知识点思维导图 </p>
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### 复杂度分析
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首先介绍数据结构与算法的评价维度,以及算法效率评估方法,引出了计算复杂度概念。
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接下来,介绍了函数渐进上界的含义,并分别介绍了时间复杂度和空间复杂度的定义、推算方法、常见类型等,以及最差、最佳、平均时间复杂度的区别。
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### 数据结构
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首先介绍了物理结构和逻辑结构两种数据结构的分类方法,随后介绍了各个数据结构,包括数组、链表、栈、队列、树、堆、图、散列表等,内容包括:
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- 基本定义:数据结构的设计来源、存在意义;
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- 主要特点:在各项数据操作中的优势、劣势;
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- 常用操作:例如访问、更新、插入、删除、遍历、搜索等;
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- 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;
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- 典型应用:此数据结构经常搭配哪些算法使用;
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- 实现方法:对于重要的数据结构,将给出完整的实现示例;
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### 算法
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介绍了常见的算法类型,包括查找算法、排序算法、搜索与回溯算法、动态规划、分治算法等,主要关心以下内容:
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- 基本定义:算法的设计思想;
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- 主要特点:使用前置要求、优势和劣势;
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- 算法效率:最差和平均时间复杂度、空间复杂度;
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- 应用场景:结合例题讲述算法应用;
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## 配套代码
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完整可运行的代码在 GitHub 仓库 [](https://github.com/krahets/hello-algo) ,你可以使用 Git 将仓库 Clone 至本地,也可以下载仓库压缩包使用。
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编程环境部署和代码使用方法请见下章 “编程环境安装” 和 “算法学习建议” 。
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## 风格约定
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- 文章中的重要名词会用「」符号标注,例如「数组 Array」。这类名词应该被牢记,英文翻译也建议记住,以便后续查阅资料时使用。
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- 重点内容、总起句、总结句会被 **加粗** ,此类文字值得更多关注。
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- 专有名词和有特指含义的词句会使用 “ ” 标注,以避免歧义。
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- 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。
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## 本书特点
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**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。
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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。
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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。
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“Talk is cheap. Show me the code.” ― Linus Torvalds
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“少吹牛,看代码”
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**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。
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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。
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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。
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!!! quote
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“A picture is worth a thousand words.”
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“一图胜千言”
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**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。
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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。
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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。
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## 致谢
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(TODO)
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docs/chapter_introduction/installation.md
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# 编程环境安装
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## 安装 Git
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前往 [Git 官网](https://git-scm.com/downloads) 下载对应系统安装包,本地安装即可。
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## 下载代码仓
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如果已经安装 Git ,可以打开一个命令行,输入以下命令克隆代码仓。
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```shell
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git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git
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```
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当然,你也可以不使用 Git ,直接点击 “Download ZIP” 下载压缩包并解压即可。
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## 安装 VSCode
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前往 [<u>VSCode 官网</u>](https://code.visualstudio.com/) 下载对应系统安装包,本地安装即可。
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## Python 环境
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1. 前往 [Miniconda3](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html) ,选择对应系统安装包,下载并安装。
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2. 在 VSCode 中的插件市场中搜索 Python ,安装 Python Extension Pack 。
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## Java 环境
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1. 前往 [OpenJDK](https://jdk.java.net/18/) ,选择对应系统安装包,下载并安装。
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2. 在 VSCode 中的插件市场中搜索 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 。
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2. 在 VSCode 中的插件市场中搜索 c++ ,安装 C/C++ Extension Pack 。
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docs/chapter_introduction/suggestions.md
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# 算法学习建议
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## 算法学习 “三步走”
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**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 [<u>剑指 Offer</u>](https://leetcode.cn/problem-list/xb9nqhhg/)、[<u>LeetCode 热题 HOT 100</u>](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。
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## 图文搭配学
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对比大部分教材,本书更倾向于以结构化的方式介绍知识。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。
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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**。
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## 运行源代码
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编程是门实践技术,知识内容最终都会落地到一行一行的代码上。本书提供配套 Java, C++, Python 代码仓。**若学习时间紧张,请至少将所有代码通读并运行一遍;在时间允许下,强力建议你对照着代码自己敲一遍,逐渐锻炼肌肉记忆,相比于读代码,写的过程也会带来新的收获。**
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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** 。
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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。
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!!! tip
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若你的 PC 仍没有编程环境,可以参照下节「编程环境安装」的内容进行安装。
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## 参与讨论区
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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)。
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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!
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