根据自己熟悉的程序设计语言，通过网络下载Apriori算法的源代码进行学习和注释介绍，然后运行程序与书上的例子和作业进行比较结果的正确性。

首先，以Python为例，因为其语法简洁明了，非常适合初学者理解和实现复杂的算法。Apriori算法是一种用于关联规则挖掘的算法，通常用于市场篮子分析。为了下载并理解Apriori源代码，你可以按照以下步骤操作：

1. **下载源码**：在GitHub、GitLab或StackExchange Data Science等平台上搜索"Python Apriori Algorithm"，会找到许多开源项目提供这个算法的实现。例如，`mlxtend`库就包含了一个易于使用的Apriori实现。

pip install mlxtend

2. **查看和熟悉代码**：
- 打开源码文件，如`mlxtend.preprocessing.apriori.py`，注意查找`apriori()`函数，这是核心部分。
- 查看变量名和注释，了解输入数据格式（如交易记录列表）、支持度、置信度阈值等关键参数含义。

from mlxtend.preprocessing import apriori

# 示例数据，假设每一行是一个购物篮，逗号分隔每个商品
transactions = [['milk', 'bread'], ['bread', 'diapers', 'beer'], ['milk', 'diapers', 'beer']]

3. **编写测试和注释**：
- 创建一个简单的测试用例，模拟书上的例子或作业题目提供的数据集。
- 编写代码运行Apriori算法，并设置所需的最小支持度和置信度。
- 添加适当的注释说明每一步骤的作用以及计算过程。

frequent_itemsets, association_rules = apriori(transactions, min_support=0.6, use_colnames=True)
# `min_support=0.6` 表示只有支持度大于60%的项集才会被保留
# `use_colnames=True` 使结果更易读，商品名称作为列名

print("频繁项集：", frequent_itemsets)
print("关联规则：", association_rules)

4. **对比结果**：
- 检查生成的频繁项集和关联规则是否与书本上给定的结果一致，或者是否满足作业的要求。
- 如果结果不匹配，检查数据处理、参数设置或是算法的理解是否有误。