Algo Review 🧠

算法刷题间隔复习提醒系统 —— 基于 艾宾浩斯遗忘曲线，帮助你科学安排算法题的复习计划。

功能特性

• 📊 概览仪表盘 — 今日待复习/已完成任务一目了然
• 📝 刷题模式 — 专注刷题，标记"会了"/"不会"自动进入下一轮复习
• 📚 题库管理 — 浏览所有题目，查看复习状态与阶段
• ⚙️ 设置 — 自定义每日新题数量
• 🔄 间隔复习 — 内置艾宾浩斯间隔：[1, 2, 3, 7, 21] 天
• 📅 每日日志 — 自动记录每日任务完成情况，未完成任务自动顺延

技术栈

• Python 3.11+
• tkinter — 原生 GUI 框架
• JSON — 本地数据存储

快速开始

安装依赖

本项目仅依赖 Python 标准库，无需额外安装第三方包。

准备题库

在项目根目录创建 problems.json，格式如下：

[
  {
    "id": 1,
    "name": "两数之和",
    "url": "https://leetcode.cn/problems/two-sum/"
  },
  {
    "id": 2,
    "name": "两数相加",
    "url": "https://leetcode.cn/problems/add-two-numbers/"
  }
]

运行

日常使用直接双击 启动.bat，不会显示控制台窗口。

排查问题时双击 启动-显示控制台.bat，会显示控制台并在异常退出时暂停。

或

python run.py

隐藏启动模式下如果出现异常，可查看 logs/app.log。

项目结构

AlgoLoop/
├── run.py                      # 启动入口
├── 启动.bat                     # Windows 快捷启动（隐藏控制台）
├── 启动-显示控制台.bat           # Windows 排错启动（显示控制台）
├── problems.json               # 题库数据
├── settings.json               # 用户设置（运行时生成）
├── progress.json               # 学习进度（运行时生成）
├── progress.json.bak           # 进度备份
├── daily_log.json              # 每日日志（运行时生成）
├── logs/                       # 应用日志（运行时生成）
└── algo_reminder/              # 核心代码
    ├── __init__.py
    ├── main.py                 # 应用入口
    ├── app.py                  # 主框架（Tab 导航 + 内容区）
    ├── data.py                 # 数据管理（JSON 读写、进度计算、备份）
    ├── models.py               # 常量、配色主题、字体定义
    ├── widgets.py              # 通用 UI 组件
    └── views/                  # 页面视图
        ├── dashboard.py        # 概览页
        ├── study.py            # 刷题页
        ├── problems.py         # 题库页
        └── settings.py         # 设置页

复习机制

系统基于 艾宾浩斯遗忘曲线 设计了 6 个复习阶段：

阶段	说明
新题	首次学习
第1天	1 天后复习
第2天	2 天后复习
第3天	3 天后复习
第7天	7 天后复习
第21天	21 天后复习
已掌握	不再安排复习

数据存储

所有数据以 JSON 文件形式存储在项目根目录：

• problems.json — 题库（需手动准备）
• progress.json — 学习进度与复习计划
• settings.json — 用户设置
• daily_log.json — 每日任务日志

💡 以上运行时生成的文件已被 .gitignore 排除，不会误提交到版本控制。