《Hello 算法 1.2.0 简体中文 Swift 版》是一本面向算法初学者的开源教程，旨在通过动画图解和可运行代码帮助读者理解数据结构与算法的核心概念。本书内容涵盖复杂度分析、数据结构和算法三大部分，包括数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据结构，以及搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法。书中强调实践的重要性，鼓励读者运行源代码并亲自编写代码。此外，本书提供了评论区供读者交流讨论，共同进步。该书适合算法初学者，也可作为有一定基础读者的复习工具库。

本书《Hello 算法》是为算法初学者设计的入门书籍，涵盖复杂度分析、数据结构和算法三大核心领域。通过动画图解和可运行的代码示例，帮助读者理解算法和数据结构的核心概念。书中介绍了查找算法（如二分查找、哈希查找等）及哈希表的实现与优化方法，包括开放寻址和链表等冲突处理方式。强调实践的重要性，建议读者运行源代码并亲自编程，以加深对算法的理解。书中还展示了算法在日常生活中的广泛应用，旨在通过系统学习帮助读者高效掌握算法知识。

《Hello 算法 1.0.0b1 Swift版》是一本面向算法初学者的入门教材，内容涵盖了数据结构、算法及相关实现方法。书中详细介绍了数组、链表、栈、队列、散列表、树、堆、图等数据结构的定义、优劣势、常用操作和应用场景，同时涉及查找算法、排序算法、动态规划、分治算法等内容。该书提供了丰富的学习资源，包括动画、图解和配套代码，旨在通过动手实践加深对算法的理解。书中还提出了学习数据结构与算法的三阶段路线：算法入门、刷题、知识体系搭建。

本书主要介绍数据结构与算法的基础知识。书中内容分为复杂度分析、数据结构和算法三部分，涵盖了数组、链表、栈、队列等数据结构的定义、优劣势及实现方法。同时详细讲解了查找算法（如线性查找、二分查找、哈希查找）、排序算法、动态规划等内容，并提供了时间和空间复杂度的分析。书中还为算法学习者提供了学习路线和实践建议，推荐结合代码实践和图解动画进行学习。

《Hello 算法 1.0.0b5 Swift版》是一本开源免费、面向算法初学者的数据结构与算法入门教程，支持多种编程语言，包括Java、C++、Python等。书中内容涵盖复杂度分析、数据结构和算法三大部分，重点介绍了数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据结构的定义、优缺点、操作和应用，以及搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的原理、效率和应用场景。书中采用动画图解讲解知识点，并提供配套源代码，鼓励读者动手实践。书的目标读者是算法新手，旨在通过系统学习帮助读者构建知识体系，并为进一步刷题和学习提供基础。

文档是《Hello 算法 Swift版》的试读内容，主要介绍了数据结构和算法的基本概念及其在日常生活中的应用。内容涵盖了算法的定义、常见算法如贪心和动态规划，以及数据结构的作用。书中通过动画图解和多语言代码示例帮助读者理解复杂度分析、排序等关键知识点，鼓励读者通过实践和在线互动加深学习。

文档介绍了制作一个有趣的多人AR游戏的经验和方法。游戏采用了模块化设计，其中AREngine负责AR相关功能，MultipeerSession处理广播、玩家连接和数据传输，Game逻辑管理游戏规则，Dispatcher分发消息，HapticsGenerator提供触感反馈，同时View Controller负责UI布局和用户交互。开发过程中，strongly emphasized内容简短、操作直观，避免设备剧烈晃动，并支持AR Off Mode和平面识别功能。

_CollectionKit_是为Swift设计并实现的框架，旨在替代_UICollectionView_，提供了更简单和高效的数据驱动集合视图显示方式。它提供了布局和动画系统，无需使用Auto Layout或Storyboard。该框架由Luke Zhao开发，他是一位在北美工作的iOS开发人员，同时也是开源框架_Hero_和_CollectionKit_的作者。文档还介绍了_CollectionKit_的功能和设计思路，旨在帮助开发者更高效地创建和管理集合视图。

文档详细记录了猿辅导公司在2016年至2018年间Swift迁移的过程，包括不同产品线（如小猿搜题、猿辅导和老师端）的迁移路径及所面临的挑战。 Swift版本从2.0到3.0不等，团队需要在产品迭代需求的同时，处理混编Swift的问题。 Objective-C代码行数在不同项目中分别为8万行、25万行等，团队成员人数为2至3人。 2018年1月后新项目代码仍主要使用Objective-C。

文档介绍了CreateML在Swift生态系统中的作用，作为连接Swift与机器学习的桥梁。CreateML主要用于特定任务，如图像分类、自然语言处理和回归分析，但目前功能有限，无法处理自定义模型或更一般化的任务。文档还讨论了iOS开发者的未来出路，包括大前端和机器学习方向，并列举了一些机器学习相关的资源和学习资料。CreateML自2017年开源后，逐渐集成到Apple Developer Toolkit，并未来将支持更多学习任务。