# RUSTSEEK2

**Repository Path**: MFBg7r/rust-seeker-ii

## Basic Information

- **Project Name**: RUSTSEEK2
- **Description**: 学习记录
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: CC-BY-SA-4.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 12
- **Created**: 2025-06-05
- **Last Updated**: 2025-06-06

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# RUSTSEEK2 ：Rust 数据结构精进训练营

[![license](https://img.shields.io/badge/license-MIT-green)](LICENSE)
[![Gitee Stars](https://gitee.com/wyh--wyh--wyh/rust-seeker-ii/badge/star.svg)](https://gitee.com/wyh--wyh--wyh/rust-seeker-ii/stargazers)

> 本系列练习由《RUST数据结构》教材作者与深度求索（DeepSeek）联合研发  
> 每期训练包含30道精心设计的实践题，涵盖数据结构核心知识点与Rust特性深度结合

## 环境配置

### 开发环境要求
- Rust 1.75+（推荐使用rustup管理工具）
- Cargo 包管理器
- Git 版本控制 2.43+

```bash
# 验证环境
rustc --version
cargo --version
```

### 快速开始
```bash
# 克隆仓库
git clone https://gitee.com/wyh--wyh--wyh/rust-seeker-ii.git
cd rust-seeker-ii

# 安装依赖（使用Gitee镜像源加速）
mkdir -p .cargo
echo '[source.crates-io]
replace-with = "gitee"

[source.gitee]
registry = "https://gitee.com/rustcc/crates.io-index"' > .cargo/config.toml

# 运行测试（示例）
cargo test --bin vec1
```

## 项目结构
```
rust-seeker-ii/
├── exercises/          # 练习题目目录
│   ├── vec1.rs         # 向量基础操作
│   ├── algorithm1.rs   # 排序算法实现
│   └── ...            # 其他题目（共30题）
├── LICENSE            # MIT 许可证
└── README.md          # 项目说明
```

## 训练指南

### 测试运行
```bash
# 运行单个题目测试
cargo test --bin <题目名>

# 示例：测试向量操作题
cargo test --bin vec1

# 运行全部测试（约需3分钟）
cargo test
```

### 常用命令
```bash
cargo build --bin <题目名>  # 编译指定题目
cargo run --bin <题目名>    # 运行题目示例
cargo clean               # 清理构建缓存
```

## 学习建议
1. 建议每天完成2-3题，配合教材对应章节学习
2. 遇到编译错误时：
   - 优先阅读错误提示
   - 使用 `rustc --explain <错误码>` 查看详细解释
3. 每期训练结束后公布参考答案（[往期解析](https://gitee.com/deepseek-r1/rustseek/issues/IBYQES)）
4. 推荐使用 [DeepSeek](https://deepseek.com) 智能辅助进行探索性学习

> 本系列题目会持续迭代更新，建议通过 Watch 功能关注项目动态  
> 每期题目均有适当调整，建议勿直接复用往期答案

---

*Copyright © 2024 by rustseek2 项目组。保留所有权利。*  
*在 [MIT 许可证](LICENSE) 下授权使用。*

> 本文，由 DEEPSEEK AI 产生，未做修改，以展示 AI 辅助学习的方法。