課前準備與環境安裝

📌 本頁使用方式（先裝 compiler，再準備 notebook）

① Windows 同學分流：只跑課程 notebook → 走 PART 04 的路線 0（kernel 自動裝 g++）；要在 VS Code 寫作業 → 走路線 A／B，直到 g++ --version 與 gdb --version 都有輸出。 ② 照用途選工具：課程 notebook 走 PART 01；作業程式接著讀 00C。 ③ 完成 PART 05 環境驗收：指令或 include 失敗就回到對應步驟。 ④ 最後翻關鍵詞彙卡，能不看答案講出定義才算過關。

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CONTENTS · 內容目錄

P00為什麼要先準備環境 P01Notebook：Jupyter + C++ kernel P02作業首選：Windows VS Code P03方法三：線上編譯器 P04Windows 怎麼裝 g++ P05環境驗收 P06C++ kernel 踩坑 FAQ P07把 AI 調成家教模式 REF參考資源 CARD關鍵詞彙卡

PROLOGUE · 開場

C++ 不像 Python 打開就能跑

Python 的直譯器讀一行執行一行；C++ 要先編譯成執行檔才能跑。所以你至少需要一個編譯器（g++）；想下中斷點除錯，還需要 gdb。

⚠️ 安裝 VS Code ≠ 安裝 C++

VS Code 是編輯器，微軟的 C/C++ 擴充套件提供語法上色、IntelliSense 與除錯介面，兩者都不包含 compiler 或 debugger。Windows 同學分流：只跑課程 notebook → 走 PART 04 的路線 0（kernel 自動裝 g++）；要在 VS Code 寫作業 → 走路線 A／B，直到 g++ --version 與 gdb --version 都有輸出。

這門課有兩種工作：講義是 Jupyter notebook；作業則是一般的 .cpp 專案。它們共用同一套 compiler，但操作介面不同：

方法	時間	能跑課程 notebook	適合誰
① Jupyter + C++ kernel 講義用	15 分鐘	✅ 可以	執行課程 notebook、逐格練習
② Windows VS Code + g++/gdb 作業首選	20–30 分鐘	❌ 編譯一般 `.cpp`	寫作業、編譯多檔、執行與除錯
③ 線上編譯器	0 分鐘	❌ 完全不行	臨時想試一小段、或電腦不能裝東西

⚠️ 這門課沒有 Colab 這條路

Python 課可以用 Google Colab 免安裝，C++ 不行 —— Colab 只提供 Python kernel，裝不了 C++ kernel。所以本課的講義 notebook 一定要在本機跑。這也是為什麼方法①值得花那 15 分鐘。

PART 01 · NOTEBOOK 路線

本機 Jupyter + C++ kernel 課程講義用

需要三樣東西：g++、Python 與 pip、以及 JupyterLab。Linux 與 WSL 通常已經有 g++；macOS 裝 Xcode Command Line Tools；Windows 請先看 PART 04。裝完之後，講義 notebook 只要下載 .ipynb 一個檔案就能跑：課程標頭內建在 kernel 裡，測驗題目從 GitHub 線上載入。

# 1. 先裝 JupyterLab 與講義用的測驗套件（C++ kernel 本身沒有宣告相依，這步不能省；
#    電腦教室的 Anaconda 已內建 JupyterLab，只要裝後兩個 —— 見下方卡片）
pip install jupyterlab jupyterquiz jupytercards
 
# 2. 直接下載並安裝課程版 C++ kernel（不需 Git；--user：不需要管理員）
pip install --user https://github.com/phonchi/jupyter-cpp-kernel/archive/refs/heads/nsysu-math208.zip
 
# 3. 註冊 kernel；Windows 沒有 g++ 的話這一步會自動下載（約 100 MB，多連線分段，有進度條）
python -m jcppkernel.setup_cli
 
# 4. 確認 cpp17 有出現在清單裡
jupyter kernelspec list

電腦教室：每堂課重跑這三行約 5 分鐘

教室電腦關機後會重置，但 Anaconda 會保留，JupyterLab 不用重裝。
用 pip 安裝的套件每次都會消失。每堂課請開啟 Anaconda Prompt，依序執行以下三行，等上一行完成再執行下一行。

pip install jupyterquiz jupytercards
pip install --user https://github.com/phonchi/jupyter-cpp-kernel/archive/refs/heads/nsysu-math208.zip
python -m jcppkernel.setup_cli

第 1 行不能省：jupyterquiz 與 jupytercards 分別供測驗與詞彙卡使用。
第 2 行由 pip 直接下載並安裝課程版 kernel，不用另外安裝 Git。
第 3 行不能省：它負責把 C++ kernel 註冊進 Jupyter。只執行 pip install --user，Jupyter 找不到安裝的 kernelspec，kernel 選單就不會出現 C++。
kernel 會自動把 GCC 12.1 下載到 %LOCALAPPDATA%\jupyter-cpp-kernel\mingw64，並寫入使用者 Path；不必操作 PART 04。
第 3 行也會預先下載 g++。只有 g++ 的下載可以延後到第一個 cell 執行時，進度會顯示在 cell 下方；kernel 註冊仍須先完成。

✅ 為什麼裝的是這個 fork，而不是 PyPI 上的原版

上游版本的編譯指令少了 -I.。kernel 會把每個 cell 寫進一個暫存檔再編譯，而 #include "pythonds3/cppds/stack.hpp" 這種帶引號的相對 include，g++ 是相對「原始檔所在目錄」去找 —— 也就是暫存目錄，當然找不到。課程從第 06 章起大量使用這種寫法，所以要用補過這一行的版本。
差異只有一行，原始碼在 phonchi/jupyter-cpp-kernel（nsysu-math208 分支），fork 自 shiroinekotfs 的原專案，MIT 授權。

⚠️ 第一步不能省

這個 kernel 套件沒有宣告任何相依套件。只裝它而沒裝 JupyterLab 的話，一 import 就會噴 ModuleNotFoundError: No module named 'ipykernel'。裝完 jupyter kernelspec list 應該會看到 cpp03 到 cpp23 一整排，這門課用 cpp17。

教材怎麼拿：只要 .ipynb 每週一個檔

建一個沒有中文與空白的資料夾當教材目錄（例如 C:\ds208），之後 jupyter lab 一律從這裡啟動。每週從課程網站 Lectures 頁下載當週的 .ipynb（GitHub 頁面右上角 Download raw file）放進去，就這樣。

不用另外抓任何東西：講義 #include "pythonds3/cppds/stack.hpp" 用到的課程標頭已經內建在 C++ kernel 套件裡（kernel 編譯時自動加 -I），選擇題與詞彙卡則從 GitHub 線上載入（執行時要有網路）。

C:\ds208\
├── 01_Introduction.ipynb   ← 每週下載
└── 02_Analysis.ipynb

想在終端機或 VS Code 直接編譯用到課程標頭的 .cpp（notebook 以外），才需要 git clone https://github.com/phonchi/pythonds3 到 .cpp 同一層，並以 g++ -std=c++17 -I. main.cpp 編譯；標頭在 pythonds3/cppds/*.hpp，就是課程網站 Resources 指的那個 repo。

kernel 已經幫你 include 的標頭 gcpph.hpp

這個 kernel 在編譯每一個 cell 之前，都會自動先加上一份共用標頭 gcpph.hpp。所以有些標準函式庫不寫 #include 也能用 —— 但不是全部，分清楚哪些有帶、哪些要自己寫：

狀態	標頭	影響
✅ 自動帶入	<iostream> <string> <vector> <algorithm> <cmath> <sstream> <fstream> <iomanip> <stdexcept>	`cout`、`string`、`vector`、`sort`、`sqrt`、`setw`、例外型別…不寫 include 就能用；`ctype.h`／`stdlib.h` 等 C 標頭也在內，所以 `isdigit`、`rand` 也直接可用
❌ 要自己寫	<map> <set> <unordered_map> <unordered_set> <stack> <queue> <deque> <chrono> <climits>	忘了寫會得到 `'map' was not declared` 這類編譯錯誤 —— 講義從第 06 章起常用，cell 裡都有示範寫法

講義的 cell 大多仍把 #include 寫好寫滿 —— 那是刻意的：同一段程式碼貼到 VS Code 或線上編譯器也要能動。自己寫作業時請比照辦理，不要依賴 kernel 的自動帶入。完整清單見 gcpph.hpp 原始碼。

⚠️ cell 裡寫了 #include，就要自己寫 main()

kernel 的規則是看 cell 裡有沒有 main(：沒有的話，它會把整格內容自動包進 int main() { … return 0; } 再編譯 —— 所以講義很多格只寫兩三行敘述就能跑。但這也表示：如果你的 cell 有 #include 卻沒寫 main，那行 include 會被包進 main 的身體裡，整個標頭檔的內容被塞進函式中，編譯直接噴出一長串看不懂的錯誤。

你的 cell 長怎樣	怎麼寫
幾行小片段，只用到自動帶入的東西（`cout`、`vector`…）	不用 main，直接寫敘述（kernel 幫你包）
有任何 `#include`（如 `<map>`、課程標頭）	寫完整程式：include 放最上面＋自己的 `int main()`

講義 cell 兩種形態都有，照抄不會錯；自己開新 cell 實驗時記得這條規則。

開始上課每次 3 步

① 開終端機，cd 到放 .ipynb 的教材資料夾（之後要在終端機自己編譯的同學，先看下面的警告框）。
② 執行 jupyter lab。
③ 開啟 .ipynb，右上角 kernel 選 C++ 17，按 Shift + Enter 執行第一格。

⚠️ 要用終端機／VS Code 自己編譯的同學：注意 Anaconda 的舊 libstdc++

症狀：cell 一執行就跳出 Windows 對話框「無法找到程序輸入點 …seekpos… 在動態連結程式庫 …\Temp\tmp_xxxx.out」。原因是 conda 在 activate 時會把 anaconda3\Library\mingw-w64\bin 插到 Path 最前面，裡面有一份舊的 libstdc++-6.dll，蓋掉你在 PART 04 裝的那套。編譯用的是新 g++，執行時卻載到舊 DLL，所以對不上。這是執行期插隊，在「環境變數」設定裡把 bin 排到最前面也沒用。

診斷：在啟動 Jupyter 的那個視窗執行 where.exe libstdc++-6.dll。第一筆必須是你在 PART 04 確認過的那個 bin；如果第一筆在 anaconda3 底下，就是這個問題。

解法擇一（下面的 C:\mingw64\bin 請換成你自己的 bin）：
① 臨時：啟動前先 set PATH=C:\mingw64\bin;%PATH%，再執行 jupyter lab。
② 永久：在 <conda 根目錄>\etc\conda\activate.d\ 新增 mingw64.bat，內容一行 @set PATH=C:\mingw64\bin;%PATH%。根目錄用 conda info --base 查；若是用具名環境啟動 Jupyter，路徑改為 envs\<環境名>\etc\conda\activate.d\。重開 Anaconda Prompt 後再跑一次 where.exe 確認順序。
不要為了這件事移除 conda 的 mingw-w64 套件，它們是其他 conda 套件的相依。

備註：想把講義當投影片放（RISE）的話

一般同學不需要這一段，直接在 notebook 裡讀跟執行就好。若你想像上課那樣切成投影片模式，注意舊版 RISE（pip install rise）只支援 classic Notebook 6 以下，在 Notebook 7 與 JupyterLab 4 裡不會出現 View → Cell Toolbar → Slideshow，也沒有投影片按鈕 —— 不是你漏設定，是擴充套件架構換掉了。改裝新版：pip uninstall rise 再 pip install jupyterlab_rise（需 JupyterLab ≥ 4.1.2），然後重新啟動 Jupyter。新版的設定方式也不同：選取 cell 後在右側 Property Inspector（齒輪圖示）指定 slide / subslide / fragment，再按 Ctrl+R（Mac 是 Option+R）進入投影片模式。

PART 02 · 作業首選

Windows VS Code —— 作業程式走這條

作業常有多個 .cpp、自己的標頭檔、命令列參數與資料檔，不能只按「執行目前檔案」。本站把完整流程獨立成 00C · Windows VS Code 作業實戰：從開資料夾、設定三份 JSON，到編譯、執行與中斷點除錯都會實做。

# 編譯（-Wall 把警告打開，學習期一定要開）
g++ -std=c++17 -Wall -I. main.cpp -o main
 
# Windows PowerShell 執行
.\main.exe

這一頁先記住 3 件事

① C/C++ 擴充套件不含 g++ 或 gdb。
② 寫作業要在 VS Code 開啟整個資料夾，不是只點開某一個 .cpp。
③ 多檔作業要明列需要編譯的 .cpp；完整範例與三份 JSON 請讀 00C。

💡 -Wall 是學習期最划算的一個旗標

它會把「編譯得過但很可疑」的地方講出來：用了未初始化的變數、把陣列當指標算 sizeof、有分支沒回傳值。這些正是 C++ 最容易安靜出錯的地方。P1 會教怎麼讀這些訊息。

PART 03 · 方法三 · 免安裝

線上編譯器跑不了課程 notebook

想臨時試一小段語法、或手邊電腦不能安裝東西時很好用。但它只能跑單一檔案：課程的 pythonds3/cppds/*.hpp 沒辦法 include，notebook 更不用說。

工具	強項
Compiler Explorer	看得到編譯出來的組合語言，也能同時比對不同編譯器與最佳化等級。想知道「編譯器到底幫我做了什麼」就用它。
OnlineGDB	附一個真的除錯器，可以下中斷點、單步、看變數。學指標時很有用。
C++ Tutor	把記憶體畫出來給你看：堆疊、堆積、指標的箭頭。P4 會整頁靠它。

PART 04 · Windows

Windows 怎麼裝 g++ 與 gdb

Windows 沒有內建 GNU C++ 工具鏈。只跑 notebook 的人走路線 0，什麼都不用手動裝；筆電要寫作業、或想自選版本的人，從路線 A／B 選一條即可，不要兩套都裝，以免 Path 先後順序互相打架。

路線 0 · 讓 kernel 自己裝 notebook／電腦教室

照 PART 01 執行 python -m jcppkernel.setup_cli（這一步負責註冊 kernel、不可省；g++ 的下載才可以延後到第一個 cell）。kernel 找不到 g++ 時，會自動下載課程精簡版的 winlibs GCC 12.1（UCRT）到 %LOCALAPPDATA%\jupyter-cpp-kernel\mingw64——在你的使用者資料夾裡，不需要管理員權限——約 100 MB 下載（8 條連線分段抓，有進度條）、解開後約 450 MB。精簡版只拿掉 Fortran、Objective-C 與文件，C/C++ 編譯與 gdb 完整；抓不到時會自動退回 winlibs 官方的 198 MB 原版。之後 kernel 一律用完整路徑呼叫這套 g++，並把它的 bin 排在子行程 Path 最前面，所以 Anaconda 那份舊 DLL 也蓋不到它。同時會把這個 bin 寫進使用者層的 Path，新開的終端機與 VS Code 就能直接用 g++、gdb。
電腦上已經有 g++（路線 A／B 或別的來源）的話，kernel 會直接用現成的，不會重複下載。想強制指定某一套：設環境變數 JCPP_GXX 指到 g++.exe 的完整路徑。

下載太慢？自己抓檔案放進使用者資料夾

整班同時下載時校內對外頻寬可能塞住。可以先用別的網路（或請同學分享）抓好檔案，再自己放進去，kernel 會自動偵測，完全不用碰系統槽（C:\）：
① 下載 zip：課程精簡版（100 MB），或 winlibs 官方 12.1.0 UCRT r3 的 winlibs-x86_64-posix-seh-gcc-12.1.0-mingw-w64ucrt-10.0.0-r3.zip（198 MB）。
② 解壓後會得到一個 mingw64 資料夾，把它放到 C:\Users\你的帳號\mingw64（也就是 %USERPROFILE%\mingw64），確認裡面有 bin\g++.exe。
③ 重新執行 python -m jcppkernel.setup_cli，或直接開 notebook。它會印出「使用現有 g++：…\mingw64\bin」，不會再下載。
這種放法 kernel 找得到，但不會幫你寫進 Path；要在終端機或 VS Code 用的話，照路線 B 的步驟把那個 bin 加進使用者 Path。

路線 A · MSYS2 MinGW-w64 官方 VS Code 教學

① 安裝 MSYS2，保留預設位置 C:\msys64。
② 在剛開啟的 MSYS2 終端執行 pacman -S --needed base-devel mingw-w64-ucrt-x86_64-toolchain，按 Enter 接受整組套件，再輸入 Y。
③ 完成後工具通常在 C:\msys64\ucrt64\bin；確認裡面真的有 g++.exe 與 gdb.exe。

路線 B · WinLibs 免安裝版解壓即可

① 到 winlibs.com 下載 64-bit GCC + MinGW-w64 套件。
② 解壓到沒有中文與空白的路徑。若解壓後是 C:\mingw64\bin\g++.exe，要加進 Path 的就是 C:\mingw64\bin；不要憑印象猜資料夾。
③ 同一個 bin 裡也必須看到 gdb.exe，否則只能編譯、不能照 00C 除錯。

兩條路共用：把 bin 加進使用者 Path

Windows 搜尋「編輯您帳戶的環境變數」。
在「使用者變數」選 Path →「編輯」→「新增」。
貼上你剛才確認過的 bin 完整路徑，連按「確定」關閉視窗。
完全關閉 VS Code 與所有終端機，再重新開啟。

where.exe g++
where.exe gdb
g++ --version
gdb --version

where.exe 可能列出多筆。真正會被使用的是第一筆；00C 三份 JSON 裡的路徑也要指向同一套工具鏈。

⚠️ Dev-C++ 可應急，但本站不以它示範

電腦教室若已有 Dev-C++，可以臨時開舊專案；但版本與內附 compiler 常較舊，設定方式也和本課作業支援不同。自己電腦上的作業請優先使用 Windows VS Code。

進階選讀：已經熟悉 Linux 才走 WSL

系統管理員 PowerShell 執行 wsl --install，重開機後在 Ubuntu 裡安裝 g++、gdb 與 Python。VS Code 還要安裝 WSL extension，並從 WSL 資料夾執行 code .。Windows 路徑與 WSL 路徑是兩個環境；初學者不要混用。

PART 05 · 驗收

跑這一段，就知道環境好了沒

先確認 g++ --version 與 gdb --version 都成功；再把下面這段存成 check.cpp（或貼進一個 notebook cell）執行。沒有噴錯、而且印出五行，才代表編譯環境與課程標頭都就緒。

環境驗收（真的編譯執行過的輸出）

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include "pythonds3/cppds/stack.hpp"
#include "pythonds3/cppds/linked_list.hpp"
using namespace std;
 
int main() {
    cout << "C++ 標準  : " << __cplusplus << "  (201703 = C++17)" << endl;
    cout << "g++ 版本  : " << __GNUC__ << "." << __GNUC_MINOR__ << endl;
 
    Stack<int> s;
    s.push(42);
    s.push(7);
    cout << "Stack     : pop=" << s.pop() << " peek=" << s.peek() << " size=" << s.size() << endl;
 
    UnorderedList<int> lst;
    lst.add(31);
    lst.add(17);
    cout << "LinkedList: size=" << lst.size() << " search(31)=" << lst.search(31) << endl;
 
    cout << "環境檢查通過，可以開始第 01 章。" << endl;
    return 0;
}
 

預期輸出

C++ 標準  : 201703  (201703 = C++17)
g++ 版本  : 13.3
Stack     : pop=7 peek=42 size=1
LinkedList: size=2 search(31)=1
環境檢查通過，可以開始第 01 章。

版本號跟你的不一樣沒關係，C++17 以上都可以。重點是兩個課程標頭都 include 成功——在 notebook 裡那代表 kernel 裝的是課程 fork（標頭內建）；在終端機編譯則要先 clone pythonds3 到同一層並加 -I.：g++ -std=c++17 -I. check.cpp -o check。

✓

g++ 與 gdb 都找得到

✓

pythonds3/cppds 標頭 include 成功

✓

Stack 與串列都能用

✓

notebook 能選到 C++ 17

四項都打勾後，執行 notebook 的同學可進第 01 章 · C++ 導論；準備寫作業的同學接著完成 00C · Windows VS Code 作業實戰。

🔗 這在資料結構課哪裡會用到 · 第 01 章

第 01 章的第一個 cell 就會 #include 課程的標頭檔。這一節過不了，那一章一行都跑不動。

PART 06 · 疑難排解

踩坑 FAQ：六個 kernel 的、兩個 Windows 環境的

這個 kernel 把每一個 cell 當成一支獨立的完整程式去編譯執行。理解這一句，下面六個坑就都說得通了。

① 上一格定義的東西，下一格說找不到

cell 之間沒有共用狀態。每個 cell 各自編譯成一支程式，跑完就結束。所以 class 定義和用到它的 main() 必須寫在同一格。這也是課程講義把「類別定義 + 示範」合併成一格的原因。

② 裸的 `cout` 編不過

沒有 using namespace std; 的下場

int main() {
    cout << "hello" << endl;
    return 0;
}
 

預期輸出

[編譯失敗]
cell.cpp: In function ‘int main()’:
cell.cpp:2:5: error: ‘cout’ was not declared in this scope
    2 |     cout << "hello" << endl;

沒有寫 main() 的 cell 會被 kernel 自動包進一個 main()，但那個包裝不會幫你加 using namespace std;。短 cell 自己在開頭寫一行，或全部用 std::cout 前綴。

③ `map`、`set` 說沒宣告

錯誤訊息長這樣：error: ‘map’ was not declared in this scope——kernel 自動帶入的標頭裡沒有這一個，要自己寫 #include。哪些有帶、哪些要自己寫的清單，見 PART 01 的「kernel 已經幫你 include 的標頭」卡。

④ 只寫一個函式定義，編不過

沒有 main( 的 cell 會被整段包進 main()，函式定義變成「函式裡面的函式」、template 類別變成區域類別（區域類別不能是 template），錯誤訊息像 error: a function-definition is not allowed here。規則與寫法見 PART 01 的「cell 裡寫了 #include，就要自己寫 main()」框。

⑤ 字串裡不能出現 `//`

kernel 在編譯前會用正規表示式把註解剝掉，而它看不出來 // 是在字串裡面，會從那裡整行切斷。所以別把網址寫進字串字面值。真的需要就拆成 "https:/" "/example.com" 兩段接起來——重點是讓兩個斜線不相鄰。

⑥ `#include "pythonds3/cppds/…"` 找不到檔案

在 notebook 裡：課程標頭隨課程版 kernel 一起安裝。遇到找不到標頭的錯誤，先確認安裝來源是 phonchi/jupyter-cpp-kernel 的 nsysu-math208 分支，再依 PART 01 的方式重裝課程版 kernel（pip install --force-reinstall --no-deps "https://github.com/phonchi/jupyter-cpp-kernel/archive/refs/heads/nsysu-math208.zip"），重啟 JupyterLab。
在終端機用 g++ 編譯：要先 git clone https://github.com/phonchi/pythonds3 到 .cpp 同一層，並加 -I.。測驗與詞彙卡的題目是從 GitHub 線上抓的，與目錄無關；沒出現時先確認有網路。

接著檢查 Windows 的 DLL 載入路徑與 Jupyter 啟動網址。

⑦ 跳出對話框「無法找到程序輸入點 …seekpos…」

執行任何 cell 都跳出 Windows 錯誤對話框，訊息裡有一長串 _ZNSt15basic_streambuf…seekpos… 和 Temp\tmp_xxxx.out——這是執行時載到另一套較舊的 libstdc++-6.dll。診斷與處理方式見 PART 01 的「注意 Anaconda 的舊 libstdc++」警告框。在 notebook 遇到時，先重裝課程版 kernel 並重啟 JupyterLab；若仍出現錯誤，再依該說明檢查 DLL 路徑。

⑧ 瀏覽器說「無法存取你的檔案」ERR_FILE_NOT_FOUND

執行 jupyter lab 後瀏覽器自動開啟，卻顯示「無法存取你的檔案，檔案可能已遭到移動、編輯或刪除 ERR_FILE_NOT_FOUND」。先看網址列：正常應該是 http://localhost:8888/lab（Notebook 7 則是 /tree），如果是 file:///C:/Users/… 開頭就是這個問題 —— Jupyter 用來自動開頁的暫存 HTML 沒被瀏覽器正確接手，使用者名稱含中文、或從 Google Drive／OneDrive 同步資料夾啟動時特別常見。Jupyter 本身其實已經在跑：回到終端機，把它印出來的 http://localhost:8888/lab?token=… 整行複製貼進瀏覽器網址列即可。

PART 07 · AI 家教

把 AI 調成「家教模式」而不是「代工模式」

00A 說過：AI 要當助教，不要當代工。C++ 這門課有一個特別適合用 AI 的場合 —— 翻譯編譯錯誤訊息。template 出錯時 g++ 可以吐出兩百行，那不是給人讀的。

自訂指令範例可直接貼

不管你用 VS Code 的 Copilot、還是網頁版的模型，把這段設成常駐指令：

我正在修一門資料結構與演算法的課，用 C++17，教材風格照 cppds 這本書
（手動 new／delete、NULL 而非 nullptr、手刻結構而非直接用 STL 容器）。
 
請不要直接給我完整的解答程式碼。
請改成：先反問我目前的想法，指出我錯在哪一行、為什麼，並提示下一步該想什麼。
只有在我明確說「給我完整答案」時才給。
 
另外兩件事每次都要做：
一、說明這段程式的時間複雜度。
二、如果程式裡有 new，指出對應的 delete 在哪裡；沒有就講出來。

最後兩行是這門課的重點。讓它每次都順便講複雜度與記憶體歸屬，你會被動地養成這兩個反射。

⚠️ 提醒

AI 給的程式碼你要為它負責。作業與考試考的是你會不會，不是它會不會。把它當成隨時在旁邊的助教：可以問、可以吵，但最後那一行要自己按下去。

REFERENCE · 參考資源

參考資源

資源	用途
jupyter-cpp-kernel（課程 fork）	補過 `-I.` 的 C++ kernel，PART 01 用的就是它。
VS Code · Using GCC with MinGW	微軟官方的 MSYS2、Path、編譯與除錯教學。
MSYS2／WinLibs	Windows 原生 GCC/GDB 的兩種安裝來源。
cppreference	C++ 標準函式庫的權威文件，含各操作的複雜度保證。
cppds 教科書原文	本站每章 §徽章對應的章節。
nsysu-math208	課程講義、投影片與 notebook。
C++ Tutor	逐行視覺化記憶體與指標，不需要安裝任何東西。