备战ACM，想问下有什么算法网课推荐吗?
备战 ACM，算法功底可是重中之重！想要在竞赛中脱颖而出，扎实的算法基础是必不可少的。那么，市面上的算法网课琳琅满目，到底哪家强？今天就来给你掰扯掰扯，希望能帮你找到最适合你的那一个！
在开始推荐之前，咱们先聊聊选课的几个关键点：
1. 目标人群： 你是ACM新手，还是已经有一定基础，想冲刺更高级的算法？不同的课程侧重点不同。
2. 课程体系： 是零散的知识点讲解，还是系统的、循序渐进的课程体系？一个好的体系能让你少走弯路。
3. 实战训练： ACM竞赛考的是实操，所以光听理论不够，一定要有大量的在线练习题和模拟赛。
4. 讲师风格： 讲师是否幽默风趣、条理清晰、善于引导思考？这直接影响学习的乐趣和效率。
5. 社区支持： 是否有活跃的学员社区，可以提问、交流、组队？有时候一个好的社区比课程本身更有价值。
6. 性价比： 毕竟不是所有人都财力雄厚，在预算范围内找到性价比最高的课程也很重要。
好，明确了这些，咱们就来正式聊聊那些备受好评的算法网课，我尽量从不同角度给你讲讲它们各自的特点，让你自己心里有个数。
1. LeetCode 官方课程（和社区）
为什么推荐？ LeetCode 本身就是ACMer的“圣经”，它的官方课程和社区可以说是最贴近竞赛需求、最接地气的选择。
课程内容： LeetCode 的课程体系相对来说更侧重于“实战”和“刷题”。它们通常会围绕着一些经典的数据结构和算法主题，通过讲解题目的解法来引导你理解算法。例如，它会有专门的“学习路径”或者“专题练习”，比如“字符串匹配”、“动态规划入门”、“图论基础”等等。
特点：
海量题目： LeetCode 拥有全球最庞大的算法题库，涵盖了从简单到困难的各种级别，几乎所有 ACM 比赛中会遇到的题型都能在这里找到类似的影子。
多种语言支持： 你可以用 C++、Java、Python 等多种主流语言进行练习。
详细题解： 每道题都有官方的题解，而且社区用户贡献的题解更是五花八门，各种思路、各种优化，能让你从不同角度理解问题。
打卡与排行榜： 这种竞争机制能有效激发学习动力，让你更有冲劲。
“学习路径”/“专项训练”： LeetCode 会根据不同的算法主题或者难度等级，为你规划好刷题顺序，这对于新手来说非常友好。比如，它会有一个“剑指 Offer”的专题，或者“Hot 100”之类的精选题目集。
社区活跃： LeetCode 的社区是全球范围内最活跃的算法讨论区之一，你可以找到各种解法、交流思路、提问问题，甚至找到一起刷题的伙伴。
适合人群：
ACM 新手，想从零开始建立算法体系，并通过大量练习巩固。
有一定基础，想系统性地刷题，提升解题速度和准确率。
对特定算法领域（如动态规划、图论）有深入学习需求的用户。
不适合人群：
完全零基础，需要从最基础的概念（比如什么是数组、什么是循环）开始讲解的。LeetCode 的讲解通常假定你已经掌握了基本的编程概念。
对算法理论推导、数学证明有极高要求的。LeetCode 更偏向于“如何做”而非“为什么这么做”。
2. 各种平台的“算法进阶”课程（如：Codeforces Prep, TopCoder Tutorials, ICPC Coach）
为什么推荐？ 这些平台或社区通常由经验丰富的 ACM 选手或者教练运营，他们的课程内容往往更深入，更贴近 ACM 竞赛的实际考点和难度。
课程内容： 这些课程会更加系统地讲解 ACM 常用的数据结构和算法，比如：
基础数据结构： 数组、链表、栈、队列、哈希表、二叉搜索树、堆。
进阶数据结构： AVL树、红黑树、B树、并查集、线段树、字典树（Trie）、后缀数组/树、KMP 算法。
经典算法： 排序（快速排序、归并排序、堆排序）、搜索（二分查找、DFS、BFS）、贪心算法、分治算法、动态规划（线性DP、区间DP、树形DP）、图论（最短路径、最小生成树、拓扑排序、强连通分量、二分图匹配）、数论（素数、模运算、欧几里得算法）、计算几何基础。
高级算法： 主席树、扫描线、网络流、组合数学。
特点：
体系化强： 很多课程会设计成一个完整的体系，从基础到进阶，循序渐进。
讲解深入： 往往会花时间讲解算法的原理、复杂度分析、各种优化以及在实际问题中的应用。
注重“为什么”： 不仅仅告诉你怎么写代码，还会深入剖析算法背后的思想和数学原理。
实战导向： 会结合大量的 ACM 竞赛题目进行讲解和练习，让你能够学以致用。
教练或大神主讲： 很多是前 ACM 冠军、知名教练，他们的经验非常宝贵。
知名平台/社区（需要一些辨别和搜寻）：
Codeforces: 虽然 Codeforces 本身是比赛平台，但其社区和一些用户的博客（Blog）里面有很多优秀的算法教学文章和题解。你可以关注一些著名的用户（如 tourist, Petr）的博客，或者搜索“Codeforces Educational Round”之类的教学性质的比赛。
TopCoder Tutorials: TopCoder 曾经是算法竞赛的领先者，其官网上有大量高质量的教程，虽然有些内容可能年代久远，但核心算法原理依然适用。
UVa Online Judge / SPOJ: 这些平台虽然主要是 OJ，但用户社区会分享很多学习资源和题解。
国内一些知名的算法培训机构或教练的个人站点/B站频道： 比如一些 ACMer 创办的网站、大学ACM集训队的教练分享的课程等等。这些往往需要你花点时间去挖掘，但一旦找到，往往是“宝藏”。
适合人群：
已经掌握了基本的编程语言和数据结构，想系统提升算法能力的选手。
目标是参加更高难度的 ACM 比赛，需要学习更高级的算法和技巧。
希望深入理解算法原理，而不仅仅是背代码。
不适合人群：
完全零基础，需要从编程入门开始的。
对理论推导不感兴趣，只希望快速刷题提升分数的人。
3. B站上的高质量免费课程/UP主
为什么推荐？ B站现在已经成为一个非常宝贵的学习资源库，许多优秀的 ACMer、教练、甚至大学教授都会在上面分享高质量的算法课程。而且，免费！
课程内容： 内容非常广泛，从基础数据结构、算法入门，到各种进阶专题、套题讲解、竞赛经验分享，应有尽有。
入门级： 很多 UP 主会从 C++ 基础讲起，然后讲解数组、链表、排序、搜索等基础知识。
进阶级： 动态规划、图论、数论、计算几何、网络流等都会有非常深入的讲解，而且很多 UP 主会结合自己的实战经验来解读。
专题讲解： 比如专门讲“如何学好图论”、“如何攻克动态规划”、“ACM竞赛技巧与心态”等等。
比赛复盘： 很多 UP 主会直播或者录制比赛后的复盘，分析失误原因，讲解题目。
特点：
免费！免费！免费！ 这是最大的优势。
内容质量差异大，需要甄别： 你需要花点时间去筛选，寻找那些讲解清晰、条理分明、有系统性、有一定深度的 UP 主。
讲师风格多样： 总能找到你喜欢的讲师类型，有些风趣幽默，有些严谨认真。
互动性强： B站的弹幕和评论区可以实现一定的互动，有时候能获得其他观众的帮助。
更新及时： 很多 UP 主会随着比赛的进展更新内容。
如何寻找？
搜索关键词： “ACM 算法”、“数据结构”、“动态规划”、“图论”、“二分查找”、“KMP”、“网络流”、“ACM 集训”、“算法竞赛讲解”等。
关注知名 UP 主： 很多在 ACM 界小有名气的选手或教练都会在 B站开频道。
看评论和弹幕： 如果一个视频的评论区非常活跃，很多人表示“学到了”、“茅塞顿开”，那通常是个不错的视频。
寻找“系列教程”： 有些 UP 主会制作一系列的算法教程，这种比零散的知识点更有系统性。
适合人群：
预算有限，但学习能力强，能够主动筛选和学习的学生。
已经有一定基础，想针对性地学习某个算法专题。
喜欢通过视频学习，并且能从 UP 主的讲解风格中获得启发。
不适合人群：
完全依赖老师一步步带着走，不喜欢主动探索和筛选内容的人。
需要一个完全封闭、有严格学习计划的在线平台的人。
4. GitHub 上的开源学习资源（如：AlgorithmsBooks, ACMCheatsheet, ICPCResources）
为什么推荐？ GitHub 已经成为开源社区的聚集地，上面有无数由社区贡献的、高质量的学习资料，包括算法书籍的电子版（需注意版权）、笔记、题解、学习路线图、常用代码模板等等。
课程内容： 主要是各种形式的文档、代码库、教程链接。
算法书籍： 很多经典的算法书籍（如《算法导论》、《程序员的数学》、《算法竞赛入门经典》）的电子版或者勘误。
学习路线图/清单： 帮你规划学习路径，知道该学什么，不该学什么。
代码模板： 许多 ACMer 会把自己常用的、经过优化的代码模板（如图论模板、数论模板）开源出来。
题解集合： 针对特定平台（如 LeetCode, Codeforces, POJ）的题目，有用户整理的题解合集。
常见问题解答 (FAQ)： 整理了 ACMer 常常遇到的问题和解答。
特点：
海量且多样： 资源种类繁多，总能找到你需要的。
社区驱动： 内容由全球的开发者和 ACMer 贡献，更新迭代快。
免费获取： 大部分资源都是免费的。
需要主动挖掘和整理： 你需要有一定的搜索能力，知道自己要找什么，并且能够将零散的资源整理成自己的学习体系。
代码质量参差不齐： 需要自己判断代码的优劣和规范性。
如何寻找？
搜索关键词： “ACM programming”、“competitive programming resources”、“algorithms”、“data structures”、“algorithm cheatsheet”、“contest programming templates”、“LeetCode solutions”、“Codeforces solutions” 等。
关注知名仓库： 很多有影响力的 ACMer 或机构会维护自己的资源库。
通过“Awesome”列表： GitHub 上有很多“Awesome [主题]”的仓库，里面会聚合该主题下最优质的资源。
适合人群：
有一定自学能力，善于搜索和整合信息。
需要快速查找某个算法的实现、模板或者题解。
想了解其他优秀选手的代码风格和常用技巧。
不适合人群：
完全零基础，需要有人一步步讲解概念和写代码的人。
不习惯阅读大量英文文档或者代码的人。
总结一下，我的建议是：
1. 从 LeetCode 入手： 如果你是 ACM 新手，或者基础不扎实，强烈建议从 LeetCode 开始。它的题库是你最好的训练场，官方的学习路径也能帮你建立起一个基本的概念框架。可以先从“简单”和“中等”难度的题目开始，逐步攻克。
2. 结合 B站和 GitHub 查漏补缺和深入学习： 在 LeetCode 刷题的过程中，你会遇到很多不理解的概念，或者想学习更高级的算法。这时候就可以去 B站搜索相关的讲解视频，或者去 GitHub 寻找更深入的资料、代码模板。例如，当你刷到一道复杂的动态规划题，可以在 B站搜索“动态规划入门”、“区间DP”、“树形DP”等视频，然后在 GitHub 上找相关的代码模板。
3. 关注优质的“算法进阶”平台/社区： 如果你的目标是参加区域赛甚至世界赛，并且已经有比较扎实的基础，那么可以考虑一些更专业的 ACM 学习平台或社区。这些平台的内容往往更前沿、更深入，能够帮助你冲击更高的水平。但是，这些平台的内容门槛可能也更高，需要你具备一定的基础才能跟上。
4. 不要只看理论，多动手实践： 算法学习最重要的就是动手实践。看再多的视频、再好的资料，如果不自己写代码、调试、提交，永远学不好。ACM 比赛的本质是“见过”、“会做”、“写得快”。
5. 找到适合自己的学习节奏和风格： 每个人的学习方式都不一样，有人喜欢系统性学习，有人喜欢碎片化学习，有人喜欢看视频，有人喜欢看书。找到最适合你的方式，并且坚持下去。
最后，再强调一点： ACM 算法竞赛的学习是一个持续积累的过程，没有捷径可走。选择一个好的起点，然后通过大量的练习和反思，不断地提升自己，你一定能在 ACM 的世界里找到属于你的乐趣和成就！祝你备战顺利！
在开始推荐之前，咱们先聊聊选课的几个关键点：
1. 目标人群： 你是ACM新手，还是已经有一定基础，想冲刺更高级的算法？不同的课程侧重点不同。
2. 课程体系： 是零散的知识点讲解，还是系统的、循序渐进的课程体系？一个好的体系能让你少走弯路。
3. 实战训练： ACM竞赛考的是实操，所以光听理论不够，一定要有大量的在线练习题和模拟赛。
4. 讲师风格： 讲师是否幽默风趣、条理清晰、善于引导思考？这直接影响学习的乐趣和效率。
5. 社区支持： 是否有活跃的学员社区，可以提问、交流、组队？有时候一个好的社区比课程本身更有价值。
6. 性价比： 毕竟不是所有人都财力雄厚，在预算范围内找到性价比最高的课程也很重要。
好，明确了这些，咱们就来正式聊聊那些备受好评的算法网课，我尽量从不同角度给你讲讲它们各自的特点，让你自己心里有个数。
1. LeetCode 官方课程（和社区）
为什么推荐？ LeetCode 本身就是ACMer的“圣经”，它的官方课程和社区可以说是最贴近竞赛需求、最接地气的选择。
课程内容： LeetCode 的课程体系相对来说更侧重于“实战”和“刷题”。它们通常会围绕着一些经典的数据结构和算法主题，通过讲解题目的解法来引导你理解算法。例如，它会有专门的“学习路径”或者“专题练习”，比如“字符串匹配”、“动态规划入门”、“图论基础”等等。
特点：
海量题目： LeetCode 拥有全球最庞大的算法题库，涵盖了从简单到困难的各种级别，几乎所有 ACM 比赛中会遇到的题型都能在这里找到类似的影子。
多种语言支持： 你可以用 C++、Java、Python 等多种主流语言进行练习。
详细题解： 每道题都有官方的题解，而且社区用户贡献的题解更是五花八门，各种思路、各种优化，能让你从不同角度理解问题。
打卡与排行榜： 这种竞争机制能有效激发学习动力，让你更有冲劲。
“学习路径”/“专项训练”： LeetCode 会根据不同的算法主题或者难度等级，为你规划好刷题顺序，这对于新手来说非常友好。比如，它会有一个“剑指 Offer”的专题，或者“Hot 100”之类的精选题目集。
社区活跃： LeetCode 的社区是全球范围内最活跃的算法讨论区之一，你可以找到各种解法、交流思路、提问问题，甚至找到一起刷题的伙伴。
适合人群：
ACM 新手，想从零开始建立算法体系，并通过大量练习巩固。
有一定基础，想系统性地刷题，提升解题速度和准确率。
对特定算法领域（如动态规划、图论）有深入学习需求的用户。
不适合人群：
完全零基础，需要从最基础的概念（比如什么是数组、什么是循环）开始讲解的。LeetCode 的讲解通常假定你已经掌握了基本的编程概念。
对算法理论推导、数学证明有极高要求的。LeetCode 更偏向于“如何做”而非“为什么这么做”。
2. 各种平台的“算法进阶”课程（如：Codeforces Prep, TopCoder Tutorials, ICPC Coach）
为什么推荐？ 这些平台或社区通常由经验丰富的 ACM 选手或者教练运营，他们的课程内容往往更深入，更贴近 ACM 竞赛的实际考点和难度。
课程内容： 这些课程会更加系统地讲解 ACM 常用的数据结构和算法，比如：
基础数据结构： 数组、链表、栈、队列、哈希表、二叉搜索树、堆。
进阶数据结构： AVL树、红黑树、B树、并查集、线段树、字典树（Trie）、后缀数组/树、KMP 算法。
经典算法： 排序（快速排序、归并排序、堆排序）、搜索（二分查找、DFS、BFS）、贪心算法、分治算法、动态规划（线性DP、区间DP、树形DP）、图论（最短路径、最小生成树、拓扑排序、强连通分量、二分图匹配）、数论（素数、模运算、欧几里得算法）、计算几何基础。
高级算法： 主席树、扫描线、网络流、组合数学。
特点：
体系化强： 很多课程会设计成一个完整的体系，从基础到进阶，循序渐进。
讲解深入： 往往会花时间讲解算法的原理、复杂度分析、各种优化以及在实际问题中的应用。
注重“为什么”： 不仅仅告诉你怎么写代码，还会深入剖析算法背后的思想和数学原理。
实战导向： 会结合大量的 ACM 竞赛题目进行讲解和练习，让你能够学以致用。
教练或大神主讲： 很多是前 ACM 冠军、知名教练，他们的经验非常宝贵。
知名平台/社区（需要一些辨别和搜寻）：
Codeforces: 虽然 Codeforces 本身是比赛平台，但其社区和一些用户的博客（Blog）里面有很多优秀的算法教学文章和题解。你可以关注一些著名的用户（如 tourist, Petr）的博客，或者搜索“Codeforces Educational Round”之类的教学性质的比赛。
TopCoder Tutorials: TopCoder 曾经是算法竞赛的领先者，其官网上有大量高质量的教程，虽然有些内容可能年代久远，但核心算法原理依然适用。
UVa Online Judge / SPOJ: 这些平台虽然主要是 OJ，但用户社区会分享很多学习资源和题解。
国内一些知名的算法培训机构或教练的个人站点/B站频道： 比如一些 ACMer 创办的网站、大学ACM集训队的教练分享的课程等等。这些往往需要你花点时间去挖掘，但一旦找到，往往是“宝藏”。
适合人群：
已经掌握了基本的编程语言和数据结构，想系统提升算法能力的选手。
目标是参加更高难度的 ACM 比赛，需要学习更高级的算法和技巧。
希望深入理解算法原理，而不仅仅是背代码。
不适合人群：
完全零基础，需要从编程入门开始的。
对理论推导不感兴趣，只希望快速刷题提升分数的人。
3. B站上的高质量免费课程/UP主
为什么推荐？ B站现在已经成为一个非常宝贵的学习资源库，许多优秀的 ACMer、教练、甚至大学教授都会在上面分享高质量的算法课程。而且，免费！
课程内容： 内容非常广泛，从基础数据结构、算法入门，到各种进阶专题、套题讲解、竞赛经验分享，应有尽有。
入门级： 很多 UP 主会从 C++ 基础讲起，然后讲解数组、链表、排序、搜索等基础知识。
进阶级： 动态规划、图论、数论、计算几何、网络流等都会有非常深入的讲解，而且很多 UP 主会结合自己的实战经验来解读。
专题讲解： 比如专门讲“如何学好图论”、“如何攻克动态规划”、“ACM竞赛技巧与心态”等等。
比赛复盘： 很多 UP 主会直播或者录制比赛后的复盘，分析失误原因，讲解题目。
特点：
免费！免费！免费！ 这是最大的优势。
内容质量差异大，需要甄别： 你需要花点时间去筛选，寻找那些讲解清晰、条理分明、有系统性、有一定深度的 UP 主。
讲师风格多样： 总能找到你喜欢的讲师类型，有些风趣幽默，有些严谨认真。
互动性强： B站的弹幕和评论区可以实现一定的互动，有时候能获得其他观众的帮助。
更新及时： 很多 UP 主会随着比赛的进展更新内容。
如何寻找？
搜索关键词： “ACM 算法”、“数据结构”、“动态规划”、“图论”、“二分查找”、“KMP”、“网络流”、“ACM 集训”、“算法竞赛讲解”等。
关注知名 UP 主： 很多在 ACM 界小有名气的选手或教练都会在 B站开频道。
看评论和弹幕： 如果一个视频的评论区非常活跃，很多人表示“学到了”、“茅塞顿开”，那通常是个不错的视频。
寻找“系列教程”： 有些 UP 主会制作一系列的算法教程，这种比零散的知识点更有系统性。
适合人群：
预算有限，但学习能力强，能够主动筛选和学习的学生。
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不适合人群：
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4. GitHub 上的开源学习资源（如：AlgorithmsBooks, ACMCheatsheet, ICPCResources）
为什么推荐？ GitHub 已经成为开源社区的聚集地，上面有无数由社区贡献的、高质量的学习资料，包括算法书籍的电子版（需注意版权）、笔记、题解、学习路线图、常用代码模板等等。
课程内容： 主要是各种形式的文档、代码库、教程链接。
算法书籍： 很多经典的算法书籍（如《算法导论》、《程序员的数学》、《算法竞赛入门经典》）的电子版或者勘误。
学习路线图/清单： 帮你规划学习路径，知道该学什么，不该学什么。
代码模板： 许多 ACMer 会把自己常用的、经过优化的代码模板（如图论模板、数论模板）开源出来。
题解集合： 针对特定平台（如 LeetCode, Codeforces, POJ）的题目，有用户整理的题解合集。
常见问题解答 (FAQ)： 整理了 ACMer 常常遇到的问题和解答。
特点：
海量且多样： 资源种类繁多，总能找到你需要的。
社区驱动： 内容由全球的开发者和 ACMer 贡献，更新迭代快。
免费获取： 大部分资源都是免费的。
需要主动挖掘和整理： 你需要有一定的搜索能力，知道自己要找什么，并且能够将零散的资源整理成自己的学习体系。
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通过“Awesome”列表： GitHub 上有很多“Awesome [主题]”的仓库，里面会聚合该主题下最优质的资源。
适合人群：
有一定自学能力，善于搜索和整合信息。
需要快速查找某个算法的实现、模板或者题解。
想了解其他优秀选手的代码风格和常用技巧。
不适合人群：
完全零基础，需要有人一步步讲解概念和写代码的人。
不习惯阅读大量英文文档或者代码的人。
总结一下，我的建议是：
1. 从 LeetCode 入手： 如果你是 ACM 新手，或者基础不扎实，强烈建议从 LeetCode 开始。它的题库是你最好的训练场，官方的学习路径也能帮你建立起一个基本的概念框架。可以先从“简单”和“中等”难度的题目开始，逐步攻克。
2. 结合 B站和 GitHub 查漏补缺和深入学习： 在 LeetCode 刷题的过程中，你会遇到很多不理解的概念，或者想学习更高级的算法。这时候就可以去 B站搜索相关的讲解视频，或者去 GitHub 寻找更深入的资料、代码模板。例如，当你刷到一道复杂的动态规划题，可以在 B站搜索“动态规划入门”、“区间DP”、“树形DP”等视频，然后在 GitHub 上找相关的代码模板。
3. 关注优质的“算法进阶”平台/社区： 如果你的目标是参加区域赛甚至世界赛，并且已经有比较扎实的基础，那么可以考虑一些更专业的 ACM 学习平台或社区。这些平台的内容往往更前沿、更深入，能够帮助你冲击更高的水平。但是，这些平台的内容门槛可能也更高，需要你具备一定的基础才能跟上。
4. 不要只看理论，多动手实践： 算法学习最重要的就是动手实践。看再多的视频、再好的资料，如果不自己写代码、调试、提交，永远学不好。ACM 比赛的本质是“见过”、“会做”、“写得快”。
5. 找到适合自己的学习节奏和风格： 每个人的学习方式都不一样，有人喜欢系统性学习，有人喜欢碎片化学习，有人喜欢看视频，有人喜欢看书。找到最适合你的方式，并且坚持下去。
最后，再强调一点： ACM 算法竞赛的学习是一个持续积累的过程，没有捷径可走。选择一个好的起点，然后通过大量的练习和反思，不断地提升自己，你一定能在 ACM 的世界里找到属于你的乐趣和成就！祝你备战顺利！
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备考 CFA，这绝对是一场硬仗，但同时也是一场含金量极高的投资。我这几年一路摸爬滚打过来，也踩过不少坑，积累了一些经验，想分享给正在这条路上摸索的你。希望我的这些“血泪史”能让你少走弯路，更高效地备考。一、 心态调整：认识到 CFA 是 Marathon，不是 Sprint首先，别想着一口吃成个胖子.............
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没问题，非常乐意帮你梳理一下备考2015年CFA一级Book1的相关事宜。虽然时间已经过去很久了，但CFA的知识体系相对稳定，很多核心概念是不会改变的。备考经验更是许多前人总结下来的宝贵财富，我们可以从中汲取精华。关于用2012版Book1备考2015年CFA一级直接回答：可以，但有风险，而且不推荐.............
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