专题路线
算法可视化专题
把 8 皇后、N 皇后、回溯、位运算、复杂度和浏览器实验台串成可交互的算法学习入口。
面向搜索 8 皇后回溯、位运算优化、N 皇后复杂度和算法可视化实验台的读者。
你会完成什么
你会看到同一个问题如何从普通回溯写法升级到位运算优化，并能在实验台里观察搜索过程。
推荐阅读顺序
先建立概念，再进入可运行项目
回溯算法入门：用 C 和 Python 解决 8 皇后问题
用 C 和 Python 讲清楚 8 皇后回溯搜索的状态表示、冲突判断、递归过程与完整求解思路。
回溯算法进阶：用位运算优化 8 皇后（C / Python）
介绍如何用位运算优化 8 皇后搜索，降低状态判断成本，并给出 C / Python 对照实现。
K-means 聚类算法入门：基于 Iris 数据集的 C 语言实现
结合 Iris.csv、C 语言源码、流程图和可视化，完整讲解 K-means++ 初始化、迭代收敛与结果分析。
资源与分发素材
代码、数据、图示和可分享摘要集中管理
算法实现项目 / DIAGRAM
K-means 流程图
对应 C 程序执行顺序的 SVG 流程图。
算法实现项目 / DIAGRAM
聚类可视化图
基于花瓣长度和花瓣宽度投影的二维散点图。
算法实现项目 / ARCHIVE
K-means 打包下载
包含数据、源码、流程图和可视化图。
算法实现项目 / SOCIAL
算法可视化专题分享图
用于分享 8 皇后、回溯、位运算和实验台专题页的 1200x630 SVG 图。
站点建设项目 / VIDEO
SEO 分发短视频脚本
4 个内容集群的 45-60 秒短视频脚本，可后续交给 Remotion 制作。
常见问题
把搜索问题直接回答清楚
为什么算法文章需要实验台？
实验台能把递归、回溯和迭代状态变成可观察过程，降低只看代码时的理解成本。
英文页为什么也链接中文算法文章？
当前真实已发布内容里，部分算法长文只有中文版本；英文 Hub 先用英文摘要和路线承接，后续再补全文翻译。