如何主动增加自己的开源项目star数的方法汇总

本文介绍了通过短视频、平台发布和人脉互助等方式增加开源项目的曝光度,从而提高GitHub等平台上的Star数。建议在抖音、B站等分享项目介绍视频,通过优快云、公众号发布文章,以及在不同代码托管平台发布项目来扩大覆盖范围。此外,互助互换和提供协同者身份也是增加Star数的有效方法。

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本篇文章主要讲解,通过自媒体、短视频、网络平台等渠道形式增加自己的开源项目的曝光度以增加star数的方法。
作者:任聪聪
日期:2023年4月20日

开源项目的star数在某些找工作的情况下是有一定的加分的,故此价值是一定的。但是自己做的开源项目star只有1或者0,并且持续很久都没有增加,并且自己的开源项目并不差,但始终没有人使用,没有人watch、star、fork。

star数图示:
在这里插入图片描述

这个时候我们就必须通过其他的渠道进行宣传和引导自己的开源项目给到他人使用了,对此我整理了如下的几种方法方式。

方式一、通过短视频

如:通过抖音、快手、小红书、csdn、B站等平台,录制项目介绍和使用视频,并发布。在底部介绍中留下自己的开源地址,从而产生一定的曝光引流,获得相应的star数的增加。

例子:如下是小红书的卡片类型的推荐形式。

参考图
在这里插入图片描述

方式二、通过平台

如:可以通过csdn发布文章推文、公众号发布文章推文、有穹平台发布软件单页、开源社区发布推文等均可以产生一定的搜索引擎的流量引入。

例子:通过有穹进行发布自己的软件单页,如下这是我发布的软件单页。
在这里插入图片描述
参考地址:https://www.youqiong.net/product/show/11195

方式三、通过互助

可以利用自己的朋友、粉丝、同学等人脉,和对方进行交换star,你帮我我帮你,增加star数。

例子:如群内互助。

参考图
在这里插入图片描述

此外还可以通过推文,帮助一些正在找工作,但是没有开源项目的同学,给他们加入一个协同者身份,以获取对应的star数。

推文形式参考

基于 Springboot 和 Mybatis 的后台管理系统 BootD

免费开源的thinkphp办公管理系统

其他形式

除此之外还有一些其他类型的方法,如通过增加曝光渠道的方式,本来是只在github上发布的,但是又在gitcode、gitee中也发布了,对此渠道从1就变成了3个,这样就产生了多个渠道的曝光,同时事倍功半。

end:以上便是通过个人能力推广,推文对开源项目的satr数提升方法。传递爱,世界才会美好。

### 关于代码随想录 Day04 的学习资料与解析 #### 一、Day04 主要内容概述 代码随想录 Day04 的主要内容围绕 **二叉树的遍历** 展开,包括前序、中序和后序三种遍历方式。这些遍历可以通过递归实现,也可以通过栈的方式进行迭代实现[^1]。 #### 二、二叉树的遍历方法详解 ##### 1. 前序遍历(Pre-order Traversal) 前序遍历遵循访问顺序:根节点 -> 左子树 -> 右子树。以下是基于递归的实现: ```python def preorderTraversal(root): result = [] def traversal(node): if not node: return result.append(node.val) # 访问根节点 traversal(node.left) # 遍历左子树 traversal(node.right) # 遍历右子树 traversal(root) return result ``` 对于迭代版本,则可以利用显式的栈来模拟递归过程: ```python def preorderTraversal_iterative(root): stack, result = [], [] current = root while stack or current: while current: result.append(current.val) # 访问当前节点 stack.append(current) # 将当前节点压入栈 current = current.left # 转向左子树 current = stack.pop() # 弹出栈顶元素 current = current.right # 转向右子树 return result ``` ##### 2. 中序遍历(In-order Traversal) 中序遍历遵循访问顺序:左子树 -> 根节点 -> 右子树。递归实现如下: ```python def inorderTraversal(root): result = [] def traversal(node): if not node: return traversal(node.left) # 遍历左子树 result.append(node.val) # 访问根节点 traversal(node.right) # 遍历右子树 traversal(root) return result ``` 迭代版本同样依赖栈结构: ```python def inorderTraversal_iterative(root): stack, result = [], [] current = root while stack or current: while current: stack.append(current) # 当前节点压入栈 current = current.left # 转向左子树 current = stack.pop() # 弹出栈顶元素 result.append(current.val) # 访问当前节点 current = current.right # 转向右子树 return result ``` ##### 3. 后序遍历(Post-order Traversal) 后序遍历遵循访问顺序:左子树 -> 右子树 -> 根节点。递归实现较为直观: ```python def postorderTraversal(root): result = [] def traversal(node): if not node: return traversal(node.left) # 遍历左子树 traversal(node.right) # 遍历右子树 result.append(node.val) # 访问根节点 traversal(root) return result ``` 而迭代版本则稍复杂一些,通常采用双栈法或标记法完成: ```python def postorderTraversal_iterative(root): if not root: return [] stack, result = [root], [] while stack: current = stack.pop() result.insert(0, current.val) # 插入到结果列表头部 if current.left: stack.append(current.left) # 先压左子树 if current.right: stack.append(current.right) # 再压右子树 return result ``` #### 三、补充知识点 除了上述基本的二叉树遍历外,Day04 还可能涉及其他相关内容,例如卡特兰数的应用场景以及组合问题的基础模板[^2][^4]。如果遇到具体题目,可以根据实际需求调用相应算法工具。 --- ####
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