Xupengboo Algorithm Solutions

多语言实现的算法解析库，涵盖Python/Java/C++/Go/JavaScript等多种实现

📖 目录

• 项目特点
• 快速开始
• 目录结构
• 使用指南
• 贡献指南
• 许可证

🌟 项目特点

• 多语言实现 每道题目提供至少2种语言实现
• 深度解析 包含算法思路、复杂度分析和图形化示意图
• 分类索引 按算法类型和难度等级双重分类
• 持续更新 与LeetCode每周新题保持同步
• 测试驱动 所有解法附带单元测试用例

🚀 快速开始

git clone https://github.com/xupengboo/xupengboo-algorithm.git
cd xupengboo-algorithm/solutions/python
# 运行示例题解测试
python3 -m unittest 001_two_sum/test.py

📂 目录结构

/
├── solutions/               # 按语言分类的解决方案
│   ├── python/
│   │   └── 001_two_sum/     # 题目编号+名称
│   │       ├── solution.py  # 实现代码
│   │       ├── README.md     # 题目解析文档
│   │       └── test.py      # 单元测试
│   ├── java/
│   ├── cpp/
│   └── go/
├── docs/                    # 算法知识体系文档
│   ├── binary_search.md
│   ├── dynamic_programming.md
│   └── graph_theory.md
└── resources/               # 辅助学习资源
    ├── complexity.pdf       # 复杂度速查表
    └── cheat_sheet.png      # 算法思维导图

📝 使用指南

查找特定题目

# 通过题号查找（推荐）
solutions/python/001_two_sum/README.md

# 通过算法类型查找
docs/dynamic_programming.md -> 相关题目列表

代码规范

• 变量命名使用LeetCode题目中的原始命名
• 每个解法必须包含时间/空间复杂度注释

# Python示例
def two_sum(nums: List[int], target: int) -> List[int]:
    """
    时间复杂度：O(n)
    空间复杂度：O(n)
    使用哈希表实现一次遍历解法
    """
    num_map = {}
    for i, num in enumerate(nums):
        ...

🤝 贡献指南

欢迎通过以下方式参与贡献：

1. 提交新题解（请确保包含）
   • 至少两种语言实现
   • 解析文档（含示意图）
   • 边界测试用例
2. 优化现有解法
3. 补充算法理论文档

代码提交规范

• 目录命名：{题号}_{题目名称} (例：015_3sum)
• 文件命名：solution.{语言后缀}
• 提交信息格式：[语言] 类型 题号 (例：[Python] Add 015)

📜 许可证

本项目采用 MIT License

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相关资源

• LeetCode官网
• 算法可视化网站

🛠 效果增强建议

1. 添加实际截图：

![解题示意图](screenshots/demo.png)

2. 增加进度追踪表：

## 📈 完成进度
| 分类 | 总题数 | 完成数 | 进度 |
|------|-------|-------|-----|
| 数组 | 150   | 120   | 80% |
| 树   | 80    | 65    | 81% |

3. 添加学习路线图：

## 🗺 学习路线
​```mermaid
graph TD
  A[基础算法] --> B[排序与搜索]
  A --> C[递归回溯]
  B --> D[高级数据结构]
  C --> D
  D --> E[系统设计]

4. 增加自动化脚本提示：

### 自动化工具
​```bash
# 生成目录索引（需要安装tree）
./scripts/generate_toc.sh