fuhouyin/hello-algo
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krahets 2023-10-24 16:19:29 +08:00
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commit 17252b53a9
11 changed files with 42 additions and 48 deletions
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3
codes/javascript/chapter_dynamic_programming/edit_distance.js
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@ -74,7 +74,8 @@ function editDistanceDP(s, t) {
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]; dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
} else { } else {
// 最少编辑步数 = 插入、删除、替换这三种操作的最少编辑步数 + 1 // 最少编辑步数 = 插入、删除、替换这三种操作的最少编辑步数 + 1
dp[i][j] = Math.min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - 1]) + 1 dp[i][j] =
Math.min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - 1]) + 1;
} }
} }
} }

12
codes/python/chapter_tree/avl_tree.py
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@ -184,16 +184,8 @@ if __name__ == "__main__":
# 插入节点 # 插入节点
# 请关注插入节点后，AVL 树是如何保持平衡的 # 请关注插入节点后，AVL 树是如何保持平衡的
test_insert(avl_tree, 1) for val in [1, 2, 3, 4, 5, 8, 7, 9, 10, 6]:
test_insert(avl_tree, 2) test_insert(avl_tree, val)
test_insert(avl_tree, 3)
test_insert(avl_tree, 4)
test_insert(avl_tree, 5)
test_insert(avl_tree, 8)
test_insert(avl_tree, 7)
test_insert(avl_tree, 9)
test_insert(avl_tree, 10)
test_insert(avl_tree, 6)
# 插入重复节点 # 插入重复节点
test_insert(avl_tree, 7) test_insert(avl_tree, 7)

3
codes/typescript/chapter_dynamic_programming/edit_distance.ts
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@ -82,7 +82,8 @@ function editDistanceDP(s: string, t: string): number {
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]; dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
} else { } else {
// 最少编辑步数 = 插入、删除、替换这三种操作的最少编辑步数 + 1 // 最少编辑步数 = 插入、删除、替换这三种操作的最少编辑步数 + 1
dp[i][j] = Math.min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - 1]) + 1 dp[i][j] =
Math.min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - 1]) + 1;
} }
} }
} }

10
docs/chapter_divide_and_conquer/build_binary_tree_problem.md
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@ -2,7 +2,7 @@
!!! question !!! question
给定一个二叉树的前序遍历 `preorder` 和中序遍历 `inorder` ，请从中构建二叉树，返回二叉树的根节点。 给定一个二叉树的前序遍历 `preorder` 和中序遍历 `inorder` ，请从中构建二叉树，返回二叉树的根节点。假设二叉树中没有值重复的节点。
![构建二叉树的示例数据](build_binary_tree_problem.assets/build_tree_example.png) ![构建二叉树的示例数据](build_binary_tree_problem.assets/build_tree_example.png)
@ -44,10 +44,10 @@
<p align="center"> 表 <id> &nbsp; 根节点和子树在前序和中序遍历中的索引 </p> <p align="center"> 表 <id> &nbsp; 根节点和子树在前序和中序遍历中的索引 </p>
| | 根节点在 `preorder` 中的索引 | 子树在 `inorder` 中的索引区间 | | | 根节点在 `preorder` 中的索引 | 子树在 `inorder` 中的索引区间 |
| ------ | -------------------------------- | ----------------------------- | | ------ | ---------------------------- | ----------------------------- |
| 当前树 | $i$ | $[l, r]$ | | 当前树 | $i$ | $[l, r]$ |
| 左子树 | $i + 1$ | $[l, m-1]$ | | 左子树 | $i + 1$ | $[l, m-1]$ |
| 右子树 | $i + 1 + (m - l)$ | $[m+1, r]$ | | 右子树 | $i + 1 + (m - l)$ | $[m+1, r]$ |
请注意，右子树根节点索引中的 $(m-l)$ 的含义是“左子树的节点数量”，建议配合下图理解。 请注意，右子树根节点索引中的 $(m-l)$ 的含义是“左子树的节点数量”，建议配合下图理解。

10
docs/chapter_graph/graph.md
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@ -76,8 +76,8 @@ $$
<p align="center"> 表 <id> &nbsp; 现实生活中常见的图 </p> <p align="center"> 表 <id> &nbsp; 现实生活中常见的图 </p>
| | 顶点 | 边 | 图计算问题 | | | 顶点 | 边 | 图计算问题 |
| ------ | ---- | --------------- | ------------ | | -------- | ---- | -------------------- | ------------ |
| 社交网络 | 用户 | 好友关系 | 潜在好友推荐 | | 社交网络 | 用户 | 好友关系 | 潜在好友推荐 |
| 地铁线路 | 站点 | 站点间的连通性 | 最短路线推荐 | | 地铁线路 | 站点 | 站点间的连通性 | 最短路线推荐 |
| 太阳系 | 星体 | 星体间的万有引力作用 | 行星轨道计算 | | 太阳系 | 星体 | 星体间的万有引力作用 | 行星轨道计算 |

14
docs/chapter_heap/heap.md
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@ -23,13 +23,13 @@
<p align="center"> 表 <id> &nbsp; 堆的操作效率 </p> <p align="center"> 表 <id> &nbsp; 堆的操作效率 </p>
| 方法名 | 描述 | 时间复杂度 | | 方法名 | 描述 | 时间复杂度 |
| --------- | ------------------------------------------ | ----------- | | --------- | -------------------------------------------- | ----------- |
| push() | 元素入堆 | $O(\log n)$ | | push() | 元素入堆 | $O(\log n)$ |
| pop() | 堆顶元素出堆 | $O(\log n)$ | | pop() | 堆顶元素出堆 | $O(\log n)$ |
| peek() | 访问堆顶元素（大 / 小顶堆分别为最大 / 小值） | $O(1)$ | | peek() | 访问堆顶元素（大 / 小顶堆分别为最大 / 小值） | $O(1)$ |
| size() | 获取堆的元素数量 | $O(1)$ | | size() | 获取堆的元素数量 | $O(1)$ |
| isEmpty() | 判断堆是否为空 | $O(1)$ | | isEmpty() | 判断堆是否为空 | $O(1)$ |
在实际应用中，我们可以直接使用编程语言提供的堆类（或优先队列类）。 在实际应用中，我们可以直接使用编程语言提供的堆类（或优先队列类）。

2
docs/chapter_introduction/what_is_dsa.md
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@ -39,7 +39,7 @@
<p align="center"> 表 <id> &nbsp; 将数据结构与算法类比为积木 </p> <p align="center"> 表 <id> &nbsp; 将数据结构与算法类比为积木 </p>
| 数据结构与算法 | 拼装积木 | | 数据结构与算法 | 拼装积木 |
| -------------- | ---------------------------------------- | | -------------- | ---------------------------------------- |
| 输入数据 | 未拼装的积木 | | 输入数据 | 未拼装的积木 |
| 数据结构 | 积木组织形式，包括形状、大小、连接方式等 | | 数据结构 | 积木组织形式，包括形状、大小、连接方式等 |

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docs/chapter_stack_and_queue/deque.md
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@ -10,10 +10,10 @@
<p align="center"> 表 <id> &nbsp; 双向队列操作效率 </p> <p align="center"> 表 <id> &nbsp; 双向队列操作效率 </p>
| 方法名 | 描述 | 时间复杂度 | | 方法名 | 描述 | 时间复杂度 |
| ----------- | -------------- | ---------- | | ----------- | ---------------- | ---------- |
| pushFirst() | 将元素添加至队首 | $O(1)$ | | pushFirst() | 将元素添加至队首 | $O(1)$ |
| pushLast() | 将元素添加至队尾 | $O(1)$ | | pushLast() | 将元素添加至队尾 | $O(1)$ |
| popFirst() | 删除队首元素 | $O(1)$ | | popFirst() | 删除队首元素 | $O(1)$ |
| popLast() | 删除队尾元素 | $O(1)$ | | popLast() | 删除队尾元素 | $O(1)$ |
| peekFirst() | 访问队首元素 | $O(1)$ | | peekFirst() | 访问队首元素 | $O(1)$ |

10
docs/chapter_stack_and_queue/queue.md
View File

@ -12,11 +12,11 @@
<p align="center"> 表 <id> &nbsp; 队列操作效率 </p> <p align="center"> 表 <id> &nbsp; 队列操作效率 </p>
| 方法名 | 描述 | 时间复杂度 | | 方法名 | 描述 | 时间复杂度 |
| --------- | -------------------------- | -------- | | ------ | ---------------------------- | ---------- |
| push() | 元素入队，即将元素添加至队尾 | $O(1)$ | | push() | 元素入队，即将元素添加至队尾 | $O(1)$ |
| pop() | 队首元素出队 | $O(1)$ | | pop() | 队首元素出队 | $O(1)$ |
| peek() | 访问队首元素 | $O(1)$ | | peek() | 访问队首元素 | $O(1)$ |
我们可以直接使用编程语言中现成的队列类。 我们可以直接使用编程语言中现成的队列类。

10
docs/chapter_stack_and_queue/stack.md
View File

@ -14,11 +14,11 @@
<p align="center"> 表 <id> &nbsp; 栈的操作效率 </p> <p align="center"> 表 <id> &nbsp; 栈的操作效率 </p>
| 方法 | 描述 | 时间复杂度 | | 方法 | 描述 | 时间复杂度 |
| --------- | ---------------------- | ---------- | | ------ | ---------------------- | ---------- |
| push() | 元素入栈（添加至栈顶） | $O(1)$ | | push() | 元素入栈（添加至栈顶） | $O(1)$ |
| pop() | 栈顶元素出栈 | $O(1)$ | | pop() | 栈顶元素出栈 | $O(1)$ |
| peek() | 访问栈顶元素 | $O(1)$ | | peek() | 访问栈顶元素 | $O(1)$ |
通常情况下，我们可以直接使用编程语言内置的栈类。然而，某些语言可能没有专门提供栈类，这时我们可以将该语言的“数组”或“链表”视作栈来使用，并在程序逻辑上忽略与栈无关的操作。 通常情况下，我们可以直接使用编程语言内置的栈类。然而，某些语言可能没有专门提供栈类，这时我们可以将该语言的“数组”或“链表”视作栈来使用，并在程序逻辑上忽略与栈无关的操作。

8
docs/chapter_tree/avl_tree.md
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@ -295,12 +295,12 @@ AVL 树的特点在于“旋转”操作，它能够在不影响二叉树的中
<p align="center"> 表 <id> &nbsp; 四种旋转情况的选择条件 </p> <p align="center"> 表 <id> &nbsp; 四种旋转情况的选择条件 </p>
| 失衡节点的平衡因子 | 子节点的平衡因子 | 应采用的旋转方法 | | 失衡节点的平衡因子 | 子节点的平衡因子 | 应采用的旋转方法 |
| ---------------- | ---------------- | ---------------- | | ------------------- | ---------------- | ---------------- |
| $> 1$ （即左偏树） | $\geq 0$ | 右旋 | | $> 1$ （即左偏树） | $\geq 0$ | 右旋 |
| $> 1$ （即左偏树） | $<0$ | 先左旋后右旋 | | $> 1$ （即左偏树） | $<0$ | 先左旋后右旋 |
| $< -1$ （即右偏树） | $\leq 0$ | 左旋 | | $< -1$ （即右偏树） | $\leq 0$ | 左旋 |
| $< -1$ （即右偏树） | $>0$ | 先右旋后左旋 | | $< -1$ （即右偏树） | $>0$ | 先右旋后左旋 |
为了便于使用，我们将旋转操作封装成一个函数。**有了这个函数，我们就能对各种失衡情况进行旋转，使失衡节点重新恢复平衡**。 为了便于使用，我们将旋转操作封装成一个函数。**有了这个函数，我们就能对各种失衡情况进行旋转，使失衡节点重新恢复平衡**。