技术背景

《算法图解》（Grokking Algorithms）是一本广受欢迎的算法入门书籍，本书对应的代码仓库 egonSchiele/grokking_algorithms托管在 GitHub 上。该仓库为读者提供了书中代码的实现，同时还包含高分辨率的书中插图，方便读者更好地理解书中内容。

实现步骤

代码学习辅助

该仓库推荐了 Python Tutor 这个网站，它可以逐行引导你理解 Python 代码，对于学习书中代码非常有帮助。

勘误信息

仓库提供了本书的勘误页面，如果你在阅读过程中发现错误，可以参考该页面。

插图使用

仓库中包含了《算法图解》中所有高分辨率的插图，这些插图可用于非商业用途。如果你使用了这些插图，需要添加“copyright Manning Publications, drawn by adit.io”的版权声明，并且可以将其用于教学材料、演示文稿等非商业材料中。

贡献代码

如果你想为这个仓库做出贡献，可以按照以下步骤进行：

发现问题或疑问：如果你在书中发现错误或有疑问，最好通过作者网站（adit.io）上列出的邮箱联系作者，这样能更快得到回复。提出修改建议：如果你想对代码进行修改，可以直接发起一个 Pull Request（PR），作者处理 PR 的速度相对处理 Issues 会更快一些，不过处理 PR 仍然需要一些时间。有用的贡献类型：最有用的贡献包括修复现有代码中的错误、添加新语言的示例代码、随着语言的发展更新代码以及让代码更易读。不太可能合并的代码：涉及风格更改的代码不太可能被合并，添加复杂优化的 PR 则更不太可能被合并，因为该仓库的主要目的是提供易于阅读的示例，帮助人们理解概念。

核心代码

由于没有具体给出代码内容，我们可以以 Python 实现简单的二分查找算法为例，展示书中可能涉及的代码风格：

def binary_search(list, item): low = 0 high = len(list) – 1 while low <= high: mid = (low + high) // 2 guess = list[mid] if guess == item: return mid if guess > item: high = mid – 1 else: low = mid + 1 return None my_list = [1, 3, 5, 7, 9] print(binary_search(my_list, 3))

最佳实践

在学习代码时，结合 Python Tutor 逐行理解代码逻辑，加深对算法的理解。对于仓库中的插图，可以在学习和教学过程中合理使用，增强对书中概念的可视化理解。如果你想贡献代码，先确保自己的贡献符合仓库的需求，专注于修复错误、添加新语言示例等有用的方向。

常见问题

处理 PR 时间长：作者已经说明处理 PR 需要较长时间，这是因为作者正在努力改进这一点，所以贡献者需要耐心等待。代码合并问题：如果你的 PR 涉及风格更改或复杂优化，可能不会被合并，建议贡献者先了解仓库的主要目的，再进行代码贡献。