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所有的编程语言知识,都包含在这100张思维导图里了丨开源

发表于:2020-08-31 作者:萧箫 来源:量子位

本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。

编程里能用到的所有知识,都在这里了。

这个号称东半球最全最酷的编程学习项目,不仅容纳了30万字的算法图解题典、100张各种编程语言的思维导图、1000本编程电子书,还有100篇大厂的面经。

无论你是想收获大厂offer,还是不图名利、遍历编程的各种算法语言精髓,这里都能找到适合你的读物。

最关键的是,0门槛

所有的编程语言知识,都包含在这100张思维导图里了丨开源

那么,这份最近超火的编程学习项目,到底都有什么?

30万字,图解100道算法难题

整个学习项目中的精华,自然是小浩亲自编写的算法题解。

据小浩本人介绍,这份算法绝对严谨,所有题解都在Leetcode上进行过测试运行。

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至于算法价值,小浩透露,有培训中心将他的这本算法图解拿去「卖钱」。

竟然能让培训中心拿来作为打广告的筹码?

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 图源自公众号小浩算法

是不是有点好奇了,来看看这些算法题解的画风:

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看起来,小浩本人给每个算法都加上了图解,并配上了文字说明,让整个算法的解题方法看起来更加通俗易懂。

不仅如此,每个算法的后面也配有相应的题解:

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不仅有简单易懂的注释,而且整体程序的结构也非常清晰。

看起来,0经验上手代码的确不是梦。

什么,你说这样的算法太简单,对你来说不适用?

没关系,算法题目被分成了简单与进阶两个程度,如果简单的题目已经无法难倒你,可以直接上手进阶题目,走向算法的更高境界。

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当然,除了算法题解,这里也收集了非常全面的面试经验,几乎可以说是从入门到offer一路通了。

100篇大厂面经,狂揽Offer

编程作为一个讲求实际的技术,无论学习多少知识,最终变现、手拿offer才是进步的动力(doge)。

这里直接列出了100篇大厂的面经,而且还对相关岗位做了细分,从题目类型、解答到面试内容都有。

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如果你学完这里面的面试题和基本知识,大厂offer也手持在望了。

不仅如此,作者小浩还对如何刷题、什么样的需求适合刷什么样的题进行了解读。

例如,心仪的公司是中小型公司的话,那就考虑一下这个「千方百计C语言部分500题」吧。

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100张思维导图,遍历所有编程语言

当然,如果想成为一个合格的码农,了解一种编程语言是远远不够的。

毕竟,每种编程语言都有彼此的共通之处,也各自适用于不同的地方,例如,Python就整天被拿来当成计算器(雾)。

无论是最近很火的JavaScript,还是踏实稳健的C++,在这里都能找到详细的思维导图图解。

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以Docker镜像下的分支为例,非常详细地将需要了解的重点码了出来,哪个知识点不会,就去恶补一下,整体框架一目了然。

这样,就不用担心面试的时候突然被问到某个语言时,当场愣住了。

1000本电子书

电子书看起来有些杂,不仅有操作系统、智能系统、MySQL、大数据等等语言无关的计算机相关知识;还有Android、Go、Shell、PHP这种语言相关的学习书籍。

光是语言无关类的大分类,就有19种。

至于语言,则有33种时下比较热门的编程电子书。

大致画风是这样的:

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也就是说,无论是算法,还是编程理论知识,都能在这里找到你想要的书籍。

当然,作者本人也说了,在精不在多,找到适合自己的资料最重要

一点小限制

一切看起来都非常完美,就是有一点小缺陷,这个算法的所有解题答案基本都是通过go语言java语言编写的(看起来,作者本人的确是这两种语言的忠实粉丝)。

不过,算法的逻辑依旧适用于所有语言。

如果能用其他语言将算法的逻辑实现出来,相信对答案本身也会有进一步了解。

事实上,每道算法题的下面基本都有评论,有好学的网友,已经开始在题目下面「打卡」,例如一位学习JavaScript的网友,就在一道题下面给出了自己的答案。

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如果实在想不出来,也不妨逛逛评论区,说不定会有意想不到的收获。

“意外”走红的项目

据作者小浩本人介绍,事实上,除了学习教程类项目在GitHub上本身吃香以外,这次的算法走红也有一定的原因。

小浩分析了一些GitHub上的项目后发现,此前有关于学习教程类的中文项目,之所以在国外不太受欢迎,某种程度上也是因为没有英文。

于是,小浩做了一些努力,在自己的项目中创建了英文分支,也对其中的一些内容进行了英文翻译。

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在那之后,小浩也收到了不少邮件和Issue,询问他是否有完整翻译版本,在国外的受欢迎度也有所提高。

虽然如此,这次的走红还是让他有点意外。

毕竟,将这个项目开源到GitHub的初衷,只是因为有不良商家将他的算法图解拿去卖钱。

不过,对于算法项目走红,小浩也感到高兴,毕竟这样能给更多想要入门算法的人提供帮助。

项目链接:
https://github.com/geekxh/hello-algorithm