CS_learn/hello-algo
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@@ -1887,14 +1898,6 @@
10.2 &nbsp; 二分查找插入点
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@@ -1915,14 +1918,6 @@
10.3 &nbsp; 二分查找边界
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@@ -2342,14 +2337,6 @@
第 12 章 &nbsp; 分治
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@@ -2381,14 +2368,6 @@
12.1 &nbsp; 分治算法
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</li>
@@ -2409,14 +2388,6 @@
12.2 &nbsp; 分治搜索策略
</span>
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</a>
</li>
@@ -2437,14 +2408,6 @@
12.3 &nbsp; 构建树问题
</span>
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</li>
@@ -2465,14 +2428,6 @@
12.4 &nbsp; 汉诺塔问题
</span>
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</li>
@@ -2493,14 +2448,6 @@
12.5 &nbsp; 小结
</span>
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</span>
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</li>
@@ -2732,14 +2679,6 @@
第 14 章 &nbsp; 动态规划
</span>
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@@ -2771,14 +2710,6 @@
14.1 &nbsp; 初探动态规划
</span>
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</li>
@@ -2799,14 +2730,6 @@
14.2 &nbsp; DP 问题特性
</span>
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</span>
</a>
</li>
@@ -2827,14 +2750,6 @@
14.3 &nbsp; DP 解题思路
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2855,14 +2770,6 @@
14.4 &nbsp; 0-1 背包问题
</span>
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</span>
</a>
</li>
@@ -2883,14 +2790,6 @@
14.5 &nbsp; 完全背包问题
</span>
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</a>
</li>
@@ -2911,14 +2810,6 @@
14.6 &nbsp; 编辑距离问题
</span>
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</span>
</a>
</li>
@@ -2939,14 +2830,6 @@
14.7 &nbsp; 小结
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3005,14 +2888,6 @@
第 15 章 &nbsp; 贪心
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
@@ -3044,14 +2919,6 @@
15.1 &nbsp; 贪心算法
</span>
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</span>
</a>
</li>
@@ -3072,14 +2939,6 @@
15.2 &nbsp; 分数背包问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
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</a>
</li>
@@ -3100,14 +2959,6 @@
15.3 &nbsp; 最大容量问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
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</li>
@@ -3128,14 +2979,6 @@
15.4 &nbsp; 最大切分乘积问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3156,14 +2999,6 @@
15.5 &nbsp; 小结
</span>
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</span>
</a>
</li>
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204
chapter_data_structure/character_encoding/index.html
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10.2 &nbsp; 二分查找插入点
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10.3 &nbsp; 二分查找边界
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第 12 章 &nbsp; 分治
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@@ -2446,14 +2433,6 @@
12.1 &nbsp; 分治算法
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12.2 &nbsp; 分治搜索策略
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@@ -2502,14 +2473,6 @@
12.3 &nbsp; 构建树问题
</span>
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</a>
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12.4 &nbsp; 汉诺塔问题
</span>
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</span>
</a>
</li>
@@ -2558,14 +2513,6 @@
12.5 &nbsp; 小结
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2797,14 +2744,6 @@
第 14 章 &nbsp; 动态规划
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
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@@ -2836,14 +2775,6 @@
14.1 &nbsp; 初探动态规划
</span>
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</li>
@@ -2864,14 +2795,6 @@
14.2 &nbsp; DP 问题特性
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
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</li>
@@ -2892,14 +2815,6 @@
14.3 &nbsp; DP 解题思路
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
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@@ -2920,14 +2835,6 @@
14.4 &nbsp; 0-1 背包问题
</span>
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</span>
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@@ -2948,14 +2855,6 @@
14.5 &nbsp; 完全背包问题
</span>
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</span>
</a>
</li>
@@ -2976,14 +2875,6 @@
14.6 &nbsp; 编辑距离问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3004,14 +2895,6 @@
14.7 &nbsp; 小结
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3070,14 +2953,6 @@
第 15 章 &nbsp; 贪心
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
@@ -3109,14 +2984,6 @@
15.1 &nbsp; 贪心算法
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3137,14 +3004,6 @@
15.2 &nbsp; 分数背包问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3165,14 +3024,6 @@
15.3 &nbsp; 最大容量问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3193,14 +3044,6 @@
15.4 &nbsp; 最大切分乘积问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3221,14 +3064,6 @@
15.5 &nbsp; 小结
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3519,7 +3354,7 @@
<p>在计算机中，所有数据都是以二进制数的形式存储的，字符 <code>char</code> 也不例外。为了表示字符，我们需要建立一套“字符集”，规定每个字符和二进制数之间的一一对应关系。有了字符集之后，计算机就可以通过查表完成二进制数到字符的转换。</p>
<h2 id="341-ascii">3.4.1 &nbsp; ASCII 字符集<a class="headerlink" href="#341-ascii" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<p>「ASCII 码」是最早出现的字符集，全称为“美国标准信息交换代码”。它使用 7 位二进制数（即一个字节的低 7 位）表示一个字符，最多能够表示 128 个不同的字符。如图 3-6 所示，ASCII 码包括英文字母的大小写、数字 0 ~ 9、一些标点符号，以及一些控制字符（如换行符和制表符）。</p>
<p><img alt="ASCII 码" src="../character_encoding.assets/ascii_table.png" /></p>
<p><a class="glightbox" href="../character_encoding.assets/ascii_table.png" data-type="image" data-width="100%" data-height="auto" data-desc-position="bottom"><img alt="ASCII 码" src="../character_encoding.assets/ascii_table.png" /></a></p>
<p align="center"> 图 3-6 &nbsp; ASCII 码 </p>
<p>然而，<strong>ASCII 码仅能够表示英文</strong>。随着计算机的全球化，诞生了一种能够表示更多语言的字符集「EASCII」。它在 ASCII 的 7 位基础上扩展到 8 位，能够表示 256 个不同的字符。</p>
@@ -3534,7 +3369,7 @@
<p>自 1991 年发布以来，Unicode 不断扩充新的语言与字符。截止 2022 年 9 月，Unicode 已经包含 149186 个字符，包括各种语言的字符、符号、甚至是表情符号等。在庞大的 Unicode 字符集中，常用的字符占用 2 字节，有些生僻的字符占 3 字节甚至 4 字节。</p>
<p>Unicode 是一种字符集标准，本质上是给每个字符分配一个编号（称为“码点”），<strong>但它并没有规定在计算机中如何存储这些字符码点</strong>。我们不禁会问：当多种长度的 Unicode 码点同时出现在同一个文本中时，系统如何解析字符？例如给定一个长度为 2 字节的编码，系统如何确认它是一个 2 字节的字符还是两个 1 字节的字符？</p>
<p>对于以上问题，<strong>一种直接的解决方案是将所有字符存储为等长的编码</strong>。如图 3-7 所示，“Hello”中的每个字符占用 1 字节，“算法”中的每个字符占用 2 字节。我们可以通过高位填 0 ，将“Hello 算法”中的所有字符都编码为 2 字节长度。这样系统就可以每隔 2 字节解析一个字符，恢复出这个短语的内容了。</p>
<p><img alt="Unicode 编码示例" src="../character_encoding.assets/unicode_hello_algo.png" /></p>
<p><a class="glightbox" href="../character_encoding.assets/unicode_hello_algo.png" data-type="image" data-width="100%" data-height="auto" data-desc-position="bottom"><img alt="Unicode 编码示例" src="../character_encoding.assets/unicode_hello_algo.png" /></a></p>
<p align="center"> 图 3-7 &nbsp; Unicode 编码示例 </p>
<p>然而 ASCII 码已经向我们证明，编码英文只需要 1 字节。若采用上述方案，英文文本占用空间的大小将会是 ASCII 编码下大小的两倍，非常浪费内存空间。因此，我们需要一种更加高效的 Unicode 编码方法。</p>
@@ -3548,7 +3383,7 @@
<p>图 3-8 展示了“Hello算法”对应的 UTF-8 编码。观察发现，由于最高 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 位都被设置为 <span class="arithmatex">\(1\)</span> ，因此系统可以通过读取最高位 <span class="arithmatex">\(1\)</span> 的个数来解析出字符的长度为 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 。</p>
<p>但为什么要将其余所有字节的高 2 位都设置为 <span class="arithmatex">\(10\)</span> 呢？实际上，这个 <span class="arithmatex">\(10\)</span> 能够起到校验符的作用。假设系统从一个错误的字节开始解析文本，字节头部的 <span class="arithmatex">\(10\)</span> 能够帮助系统快速的判断出异常。</p>
<p>之所以将 <span class="arithmatex">\(10\)</span> 当作校验符，是因为在 UTF-8 编码规则下，不可能有字符的最高两位是 <span class="arithmatex">\(10\)</span> 。这个结论可以用反证法来证明：假设一个字符的最高两位是 <span class="arithmatex">\(10\)</span> ，说明该字符的长度为 <span class="arithmatex">\(1\)</span> ，对应 ASCII 码。而 ASCII 码的最高位应该是 <span class="arithmatex">\(0\)</span> ，与假设矛盾。</p>
<p><img alt="UTF-8 编码示例" src="../character_encoding.assets/utf-8_hello_algo.png" /></p>
<p><a class="glightbox" href="../character_encoding.assets/utf-8_hello_algo.png" data-type="image" data-width="100%" data-height="auto" data-desc-position="bottom"><img alt="UTF-8 编码示例" src="../character_encoding.assets/utf-8_hello_algo.png" /></a></p>
<p align="center"> 图 3-8 &nbsp; UTF-8 编码示例 </p>
<p>除了 UTF-8 之外，常见的编码方式还包括以下两种。</p>
@@ -3742,10 +3577,15 @@ aria-label="页脚"
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204
chapter_data_structure/classification_of_data_structure/index.html
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@@ -1931,14 +1942,6 @@
10.2 &nbsp; 二分查找插入点
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -1959,14 +1962,6 @@
10.3 &nbsp; 二分查找边界
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2386,14 +2381,6 @@
第 12 章 &nbsp; 分治
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
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@@ -2425,14 +2412,6 @@
12.1 &nbsp; 分治算法
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2453,14 +2432,6 @@
12.2 &nbsp; 分治搜索策略
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2481,14 +2452,6 @@
12.3 &nbsp; 构建树问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2509,14 +2472,6 @@
12.4 &nbsp; 汉诺塔问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2537,14 +2492,6 @@
12.5 &nbsp; 小结
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2776,14 +2723,6 @@
第 14 章 &nbsp; 动态规划
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
@@ -2815,14 +2754,6 @@
14.1 &nbsp; 初探动态规划
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2843,14 +2774,6 @@
14.2 &nbsp; DP 问题特性
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2871,14 +2794,6 @@
14.3 &nbsp; DP 解题思路
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2899,14 +2814,6 @@
14.4 &nbsp; 0-1 背包问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2927,14 +2834,6 @@
14.5 &nbsp; 完全背包问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2955,14 +2854,6 @@
14.6 &nbsp; 编辑距离问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2983,14 +2874,6 @@
14.7 &nbsp; 小结
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3049,14 +2932,6 @@
第 15 章 &nbsp; 贪心
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
@@ -3088,14 +2963,6 @@
15.1 &nbsp; 贪心算法
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3116,14 +2983,6 @@
15.2 &nbsp; 分数背包问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3144,14 +3003,6 @@
15.3 &nbsp; 最大容量问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3172,14 +3023,6 @@
15.4 &nbsp; 最大切分乘积问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3200,14 +3043,6 @@
15.5 &nbsp; 小结
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3482,7 +3317,7 @@
<li><strong>线性数据结构</strong>：数组、链表、栈、队列、哈希表。</li>
<li><strong>非线性数据结构</strong>：树、堆、图、哈希表。</li>
</ul>
<p><img alt="线性与非线性数据结构" src="../classification_of_data_structure.assets/classification_logic_structure.png" /></p>
<p><a class="glightbox" href="../classification_of_data_structure.assets/classification_logic_structure.png" data-type="image" data-width="100%" data-height="auto" data-desc-position="bottom"><img alt="线性与非线性数据结构" src="../classification_of_data_structure.assets/classification_logic_structure.png" /></a></p>
<p align="center"> 图 3-1 &nbsp; 线性与非线性数据结构 </p>
<p>非线性数据结构可以进一步被划分为树形结构和网状结构。</p>
@@ -3495,12 +3330,12 @@
<p>在计算机中，内存和硬盘是两种主要的存储硬件设备。硬盘主要用于长期存储数据，容量较大（通常可达到 TB 级别）、速度较慢。内存用于运行程序时暂存数据，速度较快，但容量较小（通常为 GB 级别）。</p>
<p><strong>在算法运行过程中，相关数据都存储在内存中</strong>。图 3-2 展示了一个计算机内存条，其中每个黑色方块都包含一块内存空间。我们可以将内存想象成一个巨大的 Excel 表格，其中每个单元格都可以存储一定大小的数据，在算法运行时，所有数据都被存储在这些单元格中。</p>
<p><strong>系统通过内存地址来访问目标位置的数据</strong>。如图 3-2 所示，计算机根据特定规则为表格中的每个单元格分配编号，确保每个内存空间都有唯一的内存地址。有了这些地址，程序便可以访问内存中的数据。</p>
<p><img alt="内存条、内存空间、内存地址" src="../classification_of_data_structure.assets/computer_memory_location.png" /></p>
<p><a class="glightbox" href="../classification_of_data_structure.assets/computer_memory_location.png" data-type="image" data-width="100%" data-height="auto" data-desc-position="bottom"><img alt="内存条、内存空间、内存地址" src="../classification_of_data_structure.assets/computer_memory_location.png" /></a></p>
<p align="center"> 图 3-2 &nbsp; 内存条、内存空间、内存地址 </p>
<p>内存是所有程序的共享资源，当某块内存被某个程序占用时，则无法被其他程序同时使用了。<strong>因此在数据结构与算法的设计中，内存资源是一个重要的考虑因素</strong>。比如，算法所占用的内存峰值不应超过系统剩余空闲内存；如果缺少连续大块的内存空间，那么所选用的数据结构必须能够存储在离散的内存空间内。</p>
<p>如图 3-3 所示，<strong>物理结构反映了数据在计算机内存中的存储方式</strong>，可分为连续空间存储（数组）和离散空间存储（链表）。物理结构从底层决定了数据的访问、更新、增删等操作方法，同时在时间效率和空间效率方面呈现出互补的特点。</p>
<p><img alt="连续空间存储与离散空间存储" src="../classification_of_data_structure.assets/classification_phisical_structure.png" /></p>
<p><a class="glightbox" href="../classification_of_data_structure.assets/classification_phisical_structure.png" data-type="image" data-width="100%" data-height="auto" data-desc-position="bottom"><img alt="连续空间存储与离散空间存储" src="../classification_of_data_structure.assets/classification_phisical_structure.png" /></a></p>
<p align="center"> 图 3-3 &nbsp; 连续空间存储与离散空间存储 </p>
<p>值得说明的是，<strong>所有数据结构都是基于数组、链表或二者的组合实现的</strong>。例如，栈和队列既可以使用数组实现，也可以使用链表实现；而哈希表的实现可能同时包含数组和链表。</p>
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200
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10.2 &nbsp; 二分查找插入点
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10.3 &nbsp; 二分查找边界
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第 12 章 &nbsp; 分治
</span>
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12.1 &nbsp; 分治算法
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</li>
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12.2 &nbsp; 分治搜索策略
</span>
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12.3 &nbsp; 构建树问题
</span>
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</span>
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</li>
@@ -2455,14 +2418,6 @@
12.4 &nbsp; 汉诺塔问题
</span>
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12.5 &nbsp; 小结
</span>
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</span>
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第 14 章 &nbsp; 动态规划
</span>
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14.1 &nbsp; 初探动态规划
</span>
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14.2 &nbsp; DP 问题特性
</span>
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</span>
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</li>
@@ -2817,14 +2740,6 @@
14.3 &nbsp; DP 解题思路
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2845,14 +2760,6 @@
14.4 &nbsp; 0-1 背包问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2873,14 +2780,6 @@
14.5 &nbsp; 完全背包问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2901,14 +2800,6 @@
14.6 &nbsp; 编辑距离问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2929,14 +2820,6 @@
14.7 &nbsp; 小结
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2995,14 +2878,6 @@
第 15 章 &nbsp; 贪心
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
@@ -3034,14 +2909,6 @@
15.1 &nbsp; 贪心算法
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3062,14 +2929,6 @@
15.2 &nbsp; 分数背包问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3090,14 +2949,6 @@
15.3 &nbsp; 最大容量问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3118,14 +2969,6 @@
15.4 &nbsp; 最大切分乘积问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3146,14 +2989,6 @@
15.5 &nbsp; 小结
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3414,7 +3249,7 @@
<!-- Page content -->
<h1 id="3">第 3 章 &nbsp; 数据结构<a class="headerlink" href="#3" title="Permanent link">&para;</a></h1>
<div class="center-table">
<p><img alt="数据结构" src="../assets/covers/chapter_data_structure.jpg" width="600" /></p>
<p><a class="glightbox" href="../assets/covers/chapter_data_structure.jpg" data-type="image" data-width="100%" data-height="auto" data-desc-position="bottom"><img alt="数据结构" src="../assets/covers/chapter_data_structure.jpg" width="600" /></a></p>
</div>
<div class="admonition abstract">
<p class="admonition-title">Abstract</p>
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202
chapter_data_structure/number_encoding/index.html
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@@ -1931,14 +1942,6 @@
10.2 &nbsp; 二分查找插入点
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -1959,14 +1962,6 @@
10.3 &nbsp; 二分查找边界
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2386,14 +2381,6 @@
第 12 章 &nbsp; 分治
</span>
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</span>
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@@ -2425,14 +2412,6 @@
12.1 &nbsp; 分治算法
</span>
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</span>
</a>
</li>
@@ -2453,14 +2432,6 @@
12.2 &nbsp; 分治搜索策略
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2481,14 +2452,6 @@
12.3 &nbsp; 构建树问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2509,14 +2472,6 @@
12.4 &nbsp; 汉诺塔问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2537,14 +2492,6 @@
12.5 &nbsp; 小结
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2776,14 +2723,6 @@
第 14 章 &nbsp; 动态规划
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
@@ -2815,14 +2754,6 @@
14.1 &nbsp; 初探动态规划
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2843,14 +2774,6 @@
14.2 &nbsp; DP 问题特性
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2871,14 +2794,6 @@
14.3 &nbsp; DP 解题思路
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2899,14 +2814,6 @@
14.4 &nbsp; 0-1 背包问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2927,14 +2834,6 @@
14.5 &nbsp; 完全背包问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2955,14 +2854,6 @@
14.6 &nbsp; 编辑距离问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2983,14 +2874,6 @@
14.7 &nbsp; 小结
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3049,14 +2932,6 @@
第 15 章 &nbsp; 贪心
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
@@ -3088,14 +2963,6 @@
15.1 &nbsp; 贪心算法
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3116,14 +2983,6 @@
15.2 &nbsp; 分数背包问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3144,14 +3003,6 @@
15.3 &nbsp; 最大容量问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3172,14 +3023,6 @@
15.4 &nbsp; 最大切分乘积问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3200,14 +3043,6 @@
15.5 &nbsp; 小结
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -3487,7 +3322,7 @@
<li><strong>补码</strong>：正数的补码与其原码相同，负数的补码是在其反码的基础上加 <span class="arithmatex">\(1\)</span> 。</li>
</ul>
<p>图 3-4 展示了原码、反码和补码之间的转换方法。</p>
<p><img alt="原码、反码与补码之间的相互转换" src="../number_encoding.assets/1s_2s_complement.png" /></p>
<p><a class="glightbox" href="../number_encoding.assets/1s_2s_complement.png" data-type="image" data-width="100%" data-height="auto" data-desc-position="bottom"><img alt="原码、反码与补码之间的相互转换" src="../number_encoding.assets/1s_2s_complement.png" /></a></p>
<p align="center"> 图 3-4 &nbsp; 原码、反码与补码之间的相互转换 </p>
<p>「原码 true form」虽然最直观，但存在一些局限性。一方面，<strong>负数的原码不能直接用于运算</strong>。例如在原码下计算 <span class="arithmatex">\(1 + (-2)\)</span> ，得到的结果是 <span class="arithmatex">\(-3\)</span> ，这显然是不对的。</p>
@@ -3569,7 +3404,7 @@ b_{31} b_{30} b_{29} \ldots b_2 b_1 b_0
(1 + \mathrm{N}) = &amp; (1 + \sum_{i=1}^{23} b_{23-i} 2^{-i}) \subset [1, 2 - 2^{-23}]
\end{aligned}
\]</div>
<p><img alt="IEEE 754 标准下的 float 的计算示例" src="../number_encoding.assets/ieee_754_float.png" /></p>
<p><a class="glightbox" href="../number_encoding.assets/ieee_754_float.png" data-type="image" data-width="100%" data-height="auto" data-desc-position="bottom"><img alt="IEEE 754 标准下的 float 的计算示例" src="../number_encoding.assets/ieee_754_float.png" /></a></p>
<p align="center"> 图 3-5 &nbsp; IEEE 754 标准下的 float 的计算示例 </p>
<p>观察图 3-5 ，给定一个示例数据 <span class="arithmatex">\(\mathrm{S} = 0\)</span> ， <span class="arithmatex">\(\mathrm{E} = 124\)</span> ，<span class="arithmatex">\(\mathrm{N} = 2^{-2} + 2^{-3} = 0.375\)</span> ，则有：</p>
@@ -3778,10 +3613,15 @@ aria-label="页脚"
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198
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10.2 &nbsp; 二分查找插入点
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -1959,14 +1962,6 @@
10.3 &nbsp; 二分查找边界
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2386,14 +2381,6 @@
第 12 章 &nbsp; 分治
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
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@@ -2425,14 +2412,6 @@
12.1 &nbsp; 分治算法
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
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12.2 &nbsp; 分治搜索策略
</span>
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</span>
</a>
</li>
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12.3 &nbsp; 构建树问题
</span>
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</span>
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</li>
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12.4 &nbsp; 汉诺塔问题
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2537,14 +2492,6 @@
12.5 &nbsp; 小结
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@@ -2776,14 +2723,6 @@
第 14 章 &nbsp; 动态规划
</span>
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</span>
</a>
@@ -2815,14 +2754,6 @@
14.1 &nbsp; 初探动态规划
</span>
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14.2 &nbsp; DP 问题特性
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14.3 &nbsp; DP 解题思路
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</span>
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</li>
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14.4 &nbsp; 0-1 背包问题
</span>
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</span>
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14.5 &nbsp; 完全背包问题
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14.6 &nbsp; 编辑距离问题
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14.7 &nbsp; 小结
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第 15 章 &nbsp; 贪心
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
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15.1 &nbsp; 贪心算法
</span>
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15.2 &nbsp; 分数背包问题
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</span>
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15.3 &nbsp; 最大容量问题
</span>
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</span>
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15.4 &nbsp; 最大切分乘积问题
</span>
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15.5 &nbsp; 小结
</span>
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