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docs/chapter_introduction/index.md

@@ -17,6 +17,14 @@ icon: material/calculator-variant-outline
     
     她邀请你共舞，请紧跟她的步伐，踏入充满逻辑与美感的算法世界。
 
+计算机的出现给世界带来了巨大变革，它凭借高速的计算能力和出色的可编程性，成为了执行算法与处理数据的理想媒介。无论是电子游戏的逼真画面、自动驾驶的智能决策，还是 AlphaGo 的精彩棋局、ChatGPT 的自然交互，这些应用都是算法在计算机上的精妙演绎。
+
+事实上，在计算机问世之前，算法和数据结构就已经存在于世界的各个角落。早期的算法相对简单，例如古代的计数方法和工具制作步骤等。随着文明的进步，算法逐渐变得更加精细和复杂。从巧夺天工的匠人技艺、到解放生产力的工业产品、再到宇宙运行的科学规律，几乎每一件平凡或令人惊叹的事物背后，都隐藏着精妙的算法思想。
+
+同样，数据结构无处不在：大到社会网络，小到地铁线路，许多系统都可以建模为“图”；大到一个国家，小到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下；羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。
+
+那么，什么是算法，它在我们日常生活中扮演着怎样的角色？接下来，我们将就这些问题展开探讨。
+
 ## 本章内容
 
 - [1.1   算法无处不在](https://www.hello-algo.com/chapter_introduction/algorithms_are_everywhere/)

docs/chapter_preface/index.md

@@ -17,6 +17,14 @@ icon: material/book-open-outline
     
     愿这本书在你的脑海中轻轻响起，留下独特而深刻的旋律。
 
+两年前，我在力扣上分享了“剑指 Offer”系列题解，受到了许多读者的鼓励和支持。在与读者交流期间，我最常被问的一个问题是“如何入门算法”。逐渐地，我对这个问题产生了浓厚的兴趣。
+
+两眼一抹黑地刷题似乎是最受欢迎的方法，简单、直接且有效。然而刷题就如同玩“扫雷”游戏，自学能力强的人能够顺利将地雷逐个排掉，而基础不足的人很可能被得的满头是包，并在挫折中步步退缩。通读教材也是一种常见做法，但对于面向求职的人来说，毕业论文、投递简历、准备笔试和面试已经消耗了大部分精力，啃厚重的书往往变成了一项艰巨的挑战。
+
+如果你也面临类似的困扰，那么很幸运这本书“找”到了你。本书是我对这个问题给出的答案，即使不是最优解，也至少是一次积极的尝试。本书虽然不足以让你直接拿到 Offer，但会引导你探索数据结构与算法的“知识地图”，带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置，让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领，相信你可以更加自如地刷题和阅读文献，逐步构建起完整的知识体系。
+
+我深深赞同费曼教授所言：“Knowledge isn’t free. You have to pay attention.”从这个意义上看，这本书并非完全“免费”。为了不辜负你为本书所付出的宝贵“注意力”，我会竭尽所能，投入最大的“注意力”来完成本书的创作。
+
 ## 本章内容
 
 - [0.1   关于本书](https://www.hello-algo.com/chapter_preface/about_the_book/)

docs/chapter_sorting/insertion_sort.md

@@ -265,7 +265,7 @@ comments: true
 
 插入排序的时间复杂度为 $O(n^2)$ ，而我们即将学习的快速排序的时间复杂度为 $O(n \log n)$ 。尽管插入排序的时间复杂度更高，**但在数据量较小的情况下，插入排序通常更快**。
 
-这个结论与线性查找和二分查找的适用情况的结论类似。快速排序这类 $O(n \log n)$ 的算法属于基于分治策略的排序算法，往往包含更多单元计算操作。而在数据量较小时，$n^2$ 和 $n \log n$ 的数值比较接近，复杂度不占主导地位；每轮中的单元操作数量起到决定性作用。
+这个结论与线性查找和二分查找的适用情况的结论类似。快速排序这类 $O(n \log n)$ 的算法属于基于分治策略的排序算法，往往包含更多单元计算操作。而在数据量较小时，$n^2$ 和 $n \log n$ 的数值比较接近，复杂度不占主导地位，每轮中的单元操作数量起到决定性作用。
 
 实际上，许多编程语言（例如 Java）的内置排序函数采用了插入排序，大致思路为：对于长数组，采用基于分治策略的排序算法，例如快速排序；对于短数组，直接使用插入排序。
 

docs/chapter_stack_and_queue/deque.md

@@ -577,8 +577,8 @@ comments: true
                 if (fNext != nullptr) {
                     fNext->prev = nullptr;
                     front->next = nullptr;
-                    delete front;
                 }
+                delete front;
                 front = fNext; // 更新头节点
             // 队尾出队操作
             } else {
@@ -588,8 +588,8 @@ comments: true
                 if (rPrev != nullptr) {
                     rPrev->next = nullptr;
                     rear->prev = nullptr;
-                    delete rear;
                 }
+                delete rear;
                 rear = rPrev; // 更新尾节点
             }
             queSize--; // 更新队列长度

docs/index.md

@@ -250,7 +250,7 @@ hide:
             <h3 style="margin-left: 0.5em;">互助学习</h3>
           </div>
           <p style="margin: 0;">欢迎讨论与提问，读者间携手共进</p>
-          <p class="intro-quote">"Knowledge increases by sharing."</br>“知识在分享中得以增长”</p>
+          <p class="intro-quote">"Learning by teaching."</br>“教学相长”</p>
         </div>
       </div>
       <img class="intro-image" src="index.assets/comment.gif">