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feat: Revised the book (#978)
* Sync recent changes to the revised Word. * Revised the preface chapter * Revised the introduction chapter * Revised the computation complexity chapter * Revised the chapter data structure * Revised the chapter array and linked list * Revised the chapter stack and queue * Revised the chapter hashing * Revised the chapter tree * Revised the chapter heap * Revised the chapter graph * Revised the chapter searching * Reivised the sorting chapter * Revised the divide and conquer chapter * Revised the chapter backtacking * Revised the DP chapter * Revised the greedy chapter * Revised the appendix chapter * Revised the preface chapter doubly * Revised the figures
This commit is contained in:
@@ -15,7 +15,7 @@ function randomAccess(nums: number[]): number {
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/* 扩展数组长度 */
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// 请注意,TypeScript 的 Array 是动态数组,可以直接扩展
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// 为了方便学习,本函数将 Array 看作是长度不可变的数组
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||||
// 为了方便学习,本函数将 Array 看作长度不可变的数组
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function extend(nums: number[], enlarge: number): number[] {
|
||||
// 初始化一个扩展长度后的数组
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const res = new Array(nums.length + enlarge).fill(0);
|
||||
@@ -33,11 +33,11 @@ function insert(nums: number[], num: number, index: number): void {
|
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for (let i = nums.length - 1; i > index; i--) {
|
||||
nums[i] = nums[i - 1];
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}
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// 将 num 赋给 index 处元素
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||||
// 将 num 赋给 index 处的元素
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nums[index] = num;
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}
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/* 删除索引 index 处元素 */
|
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/* 删除索引 index 处的元素 */
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||||
function remove(nums: number[], index: number): void {
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// 把索引 index 之后的所有元素向前移动一位
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for (let i = index; i < nums.length - 1; i++) {
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@@ -57,7 +57,7 @@ const n1 = new ListNode(3);
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const n2 = new ListNode(2);
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const n3 = new ListNode(5);
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const n4 = new ListNode(4);
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// 构建引用指向
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// 构建节点之间的引用
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n0.next = n1;
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n1.next = n2;
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n2.next = n3;
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@@ -20,7 +20,7 @@ console.log(`将索引 1 处的元素更新为 0 ,得到 nums = ${nums}`);
|
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nums.length = 0;
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console.log(`清空列表后 nums = ${nums}`);
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||||
/* 尾部添加元素 */
|
||||
/* 在尾部添加元素 */
|
||||
nums.push(1);
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nums.push(3);
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nums.push(2);
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@@ -28,7 +28,7 @@ nums.push(5);
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nums.push(4);
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console.log(`添加元素后 nums = ${nums}`);
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||||
/* 中间插入元素 */
|
||||
/* 在中间插入元素 */
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nums.splice(3, 0, 6);
|
||||
console.log(`在索引 3 处插入数字 6 ,得到 nums = ${nums}`);
|
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@@ -4,11 +4,11 @@
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||||
* Author: Justin (xiefahit@gmail.com)
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*/
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/* 列表类简易实现 */
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/* 列表类 */
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class MyList {
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private arr: Array<number>; // 数组(存储列表元素)
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||||
private _capacity: number = 10; // 列表容量
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||||
private _size: number = 0; // 列表长度(即当前元素数量)
|
||||
private _size: number = 0; // 列表长度(当前元素数量)
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||||
private extendRatio: number = 2; // 每次列表扩容的倍数
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||||
/* 构造方法 */
|
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@@ -16,7 +16,7 @@ class MyList {
|
||||
this.arr = new Array(this._capacity);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 获取列表长度(即当前元素数量)*/
|
||||
/* 获取列表长度(当前元素数量)*/
|
||||
public size(): number {
|
||||
return this._size;
|
||||
}
|
||||
@@ -39,7 +39,7 @@ class MyList {
|
||||
this.arr[index] = num;
|
||||
}
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||||
|
||||
/* 尾部添加元素 */
|
||||
/* 在尾部添加元素 */
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||||
public add(num: number): void {
|
||||
// 如果长度等于容量,则需要扩容
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if (this._size === this._capacity) this.extendCapacity();
|
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@@ -48,7 +48,7 @@ class MyList {
|
||||
this._size++;
|
||||
}
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||||
|
||||
/* 中间插入元素 */
|
||||
/* 在中间插入元素 */
|
||||
public insert(index: number, num: number): void {
|
||||
if (index < 0 || index >= this._size) throw new Error('索引越界');
|
||||
// 元素数量超出容量时,触发扩容机制
|
||||
@@ -103,7 +103,7 @@ class MyList {
|
||||
/* Driver Code */
|
||||
/* 初始化列表 */
|
||||
const nums = new MyList();
|
||||
/* 尾部添加元素 */
|
||||
/* 在尾部添加元素 */
|
||||
nums.add(1);
|
||||
nums.add(3);
|
||||
nums.add(2);
|
||||
@@ -113,7 +113,7 @@ console.log(
|
||||
`列表 nums = ${nums.toArray()} ,容量 = ${nums.capacity()} ,长度 = ${nums.size()}`
|
||||
);
|
||||
|
||||
/* 中间插入元素 */
|
||||
/* 在中间插入元素 */
|
||||
nums.insert(3, 6);
|
||||
console.log(`在索引 3 处插入数字 6 ,得到 nums = ${nums.toArray()}`);
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -24,7 +24,7 @@ function backtrack(
|
||||
// 计算该格子对应的主对角线和副对角线
|
||||
const diag1 = row - col + n - 1;
|
||||
const diag2 = row + col;
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||||
// 剪枝:不允许该格子所在列、主对角线、副对角线存在皇后
|
||||
// 剪枝:不允许该格子所在列、主对角线、副对角线上存在皇后
|
||||
if (!cols[col] && !diags1[diag1] && !diags2[diag2]) {
|
||||
// 尝试:将皇后放置在该格子
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||||
state[row][col] = 'Q';
|
||||
@@ -43,8 +43,8 @@ function nQueens(n: number): string[][][] {
|
||||
// 初始化 n*n 大小的棋盘,其中 'Q' 代表皇后,'#' 代表空位
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||||
const state = Array.from({ length: n }, () => Array(n).fill('#'));
|
||||
const cols = Array(n).fill(false); // 记录列是否有皇后
|
||||
const diags1 = Array(2 * n - 1).fill(false); // 记录主对角线是否有皇后
|
||||
const diags2 = Array(2 * n - 1).fill(false); // 记录副对角线是否有皇后
|
||||
const diags1 = Array(2 * n - 1).fill(false); // 记录主对角线上是否有皇后
|
||||
const diags2 = Array(2 * n - 1).fill(false); // 记录副对角线上是否有皇后
|
||||
const res: string[][][] = [];
|
||||
|
||||
backtrack(0, n, state, res, cols, diags1, diags2);
|
||||
|
||||
@@ -30,7 +30,7 @@ function whileLoop(n: number): number {
|
||||
function whileLoopII(n: number): number {
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||||
let res = 0;
|
||||
let i = 1; // 初始化条件变量
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||||
// 循环求和 1, 4, ...
|
||||
// 循环求和 1, 4, 10, ...
|
||||
while (i <= n) {
|
||||
res += i;
|
||||
// 更新条件变量
|
||||
|
||||
@@ -12,7 +12,7 @@ function move(src: number[], tar: number[]): void {
|
||||
tar.push(pan);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 求解汉诺塔:问题 f(i) */
|
||||
/* 求解汉诺塔问题 f(i) */
|
||||
function dfs(i: number, src: number[], buf: number[], tar: number[]): void {
|
||||
// 若 src 只剩下一个圆盘,则直接将其移到 tar
|
||||
if (i === 1) {
|
||||
@@ -27,7 +27,7 @@ function dfs(i: number, src: number[], buf: number[], tar: number[]): void {
|
||||
dfs(i - 1, buf, src, tar);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 求解汉诺塔 */
|
||||
/* 求解汉诺塔问题 */
|
||||
function solveHanota(A: number[], B: number[], C: number[]): void {
|
||||
const n = A.length;
|
||||
// 将 A 顶部 n 个圆盘借助 B 移到 C
|
||||
|
||||
@@ -25,7 +25,7 @@ function backtrack(
|
||||
|
||||
/* 爬楼梯:回溯 */
|
||||
function climbingStairsBacktrack(n: number): number {
|
||||
const choices = [1, 2]; // 可选择向上爬 1 或 2 阶
|
||||
const choices = [1, 2]; // 可选择向上爬 1 阶或 2 阶
|
||||
const state = 0; // 从第 0 阶开始爬
|
||||
const res = new Map();
|
||||
res.set(0, 0); // 使用 res[0] 记录方案数量
|
||||
|
||||
@@ -16,7 +16,7 @@ function coinChangeDP(coins: Array<number>, amt: number): number {
|
||||
for (let a = 1; a <= amt; a++) {
|
||||
dp[0][a] = MAX;
|
||||
}
|
||||
// 状态转移:其余行列
|
||||
// 状态转移:其余行和列
|
||||
for (let i = 1; i <= n; i++) {
|
||||
for (let a = 1; a <= amt; a++) {
|
||||
if (coins[i - 1] > a) {
|
||||
|
||||
@@ -74,7 +74,7 @@ function editDistanceDP(s: string, t: string): number {
|
||||
for (let j = 1; j <= m; j++) {
|
||||
dp[0][j] = j;
|
||||
}
|
||||
// 状态转移:其余行列
|
||||
// 状态转移:其余行和列
|
||||
for (let i = 1; i <= n; i++) {
|
||||
for (let j = 1; j <= m; j++) {
|
||||
if (s.charAt(i - 1) === t.charAt(j - 1)) {
|
||||
|
||||
@@ -11,11 +11,11 @@ function knapsackDFS(
|
||||
i: number,
|
||||
c: number
|
||||
): number {
|
||||
// 若已选完所有物品或背包无容量,则返回价值 0
|
||||
// 若已选完所有物品或背包无剩余容量,则返回价值 0
|
||||
if (i === 0 || c === 0) {
|
||||
return 0;
|
||||
}
|
||||
// 若超过背包容量,则只能不放入背包
|
||||
// 若超过背包容量,则只能选择不放入背包
|
||||
if (wgt[i - 1] > c) {
|
||||
return knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c);
|
||||
}
|
||||
@@ -34,7 +34,7 @@ function knapsackDFSMem(
|
||||
i: number,
|
||||
c: number
|
||||
): number {
|
||||
// 若已选完所有物品或背包无容量,则返回价值 0
|
||||
// 若已选完所有物品或背包无剩余容量,则返回价值 0
|
||||
if (i === 0 || c === 0) {
|
||||
return 0;
|
||||
}
|
||||
@@ -42,7 +42,7 @@ function knapsackDFSMem(
|
||||
if (mem[i][c] !== -1) {
|
||||
return mem[i][c];
|
||||
}
|
||||
// 若超过背包容量,则只能不放入背包
|
||||
// 若超过背包容量,则只能选择不放入背包
|
||||
if (wgt[i - 1] > c) {
|
||||
return knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c);
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -69,7 +69,7 @@ function minPathSumDP(grid: Array<Array<number>>): number {
|
||||
for (let i = 1; i < n; i++) {
|
||||
dp[i][0] = dp[i - 1][0] + grid[i][0];
|
||||
}
|
||||
// 状态转移:其余行列
|
||||
// 状态转移:其余行和列
|
||||
for (let i = 1; i < n; i++) {
|
||||
for (let j: number = 1; j < m; j++) {
|
||||
dp[i][j] = Math.min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]) + grid[i][j];
|
||||
|
||||
@@ -8,7 +8,7 @@ import { Vertex } from '../modules/Vertex';
|
||||
|
||||
/* 基于邻接表实现的无向图类 */
|
||||
class GraphAdjList {
|
||||
// 邻接表,key: 顶点,value:该顶点的所有邻接顶点
|
||||
// 邻接表,key:顶点,value:该顶点的所有邻接顶点
|
||||
adjList: Map<Vertex, Vertex[]>;
|
||||
|
||||
/* 构造方法 */
|
||||
|
||||
@@ -69,7 +69,7 @@ class GraphAdjMat {
|
||||
if (i < 0 || j < 0 || i >= this.size() || j >= this.size() || i === j) {
|
||||
throw new RangeError('Index Out Of Bounds Exception');
|
||||
}
|
||||
// 在无向图中,邻接矩阵沿主对角线对称,即满足 (i, j) === (j, i)
|
||||
// 在无向图中,邻接矩阵关于主对角线对称,即满足 (i, j) === (j, i)
|
||||
this.adjMat[i][j] = 1;
|
||||
this.adjMat[j][i] = 1;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -24,7 +24,7 @@ function graphBFS(graph: GraphAdjList, startVet: Vertex): Vertex[] {
|
||||
// 遍历该顶点的所有邻接顶点
|
||||
for (const adjVet of graph.adjList.get(vet) ?? []) {
|
||||
if (visited.has(adjVet)) {
|
||||
continue; // 跳过已被访问过的顶点
|
||||
continue; // 跳过已被访问的顶点
|
||||
}
|
||||
que.push(adjVet); // 只入队未访问
|
||||
visited.add(adjVet); // 标记该顶点已被访问
|
||||
|
||||
@@ -19,7 +19,7 @@ function dfs(
|
||||
// 遍历该顶点的所有邻接顶点
|
||||
for (const adjVet of graph.adjList.get(vet)) {
|
||||
if (visited.has(adjVet)) {
|
||||
continue; // 跳过已被访问过的顶点
|
||||
continue; // 跳过已被访问的顶点
|
||||
}
|
||||
// 递归访问邻接顶点
|
||||
dfs(graph, visited, res, adjVet);
|
||||
|
||||
@@ -15,7 +15,7 @@ class Pair {
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 基于数组简易实现的哈希表 */
|
||||
/* 基于数组实现的哈希表 */
|
||||
class ArrayHashMap {
|
||||
private readonly buckets: (Pair | null)[];
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -82,7 +82,7 @@ class MaxHeap {
|
||||
public pop(): number {
|
||||
// 判空处理
|
||||
if (this.isEmpty()) throw new RangeError('Heap is empty.');
|
||||
// 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
|
||||
// 交换根节点与最右叶节点(交换首元素与尾元素)
|
||||
this.swap(0, this.size() - 1);
|
||||
// 删除节点
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||||
const val = this.maxHeap.pop();
|
||||
|
||||
@@ -27,9 +27,9 @@ function binarySearch(nums: number[], target: number): number {
|
||||
return -1; // 未找到目标元素,返回 -1
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 二分查找(左闭右开) */
|
||||
/* 二分查找(左闭右开区间) */
|
||||
function binarySearchLCRO(nums: number[], target: number): number {
|
||||
// 初始化左闭右开 [0, n) ,即 i, j 分别指向数组首元素、尾元素+1
|
||||
// 初始化左闭右开区间 [0, n) ,即 i, j 分别指向数组首元素、尾元素+1
|
||||
let i = 0,
|
||||
j = nums.length;
|
||||
// 循环,当搜索区间为空时跳出(当 i = j 时为空)
|
||||
@@ -58,7 +58,7 @@ const nums = [1, 3, 6, 8, 12, 15, 23, 26, 31, 35];
|
||||
let index = binarySearch(nums, target);
|
||||
console.info('目标元素 6 的索引 = %d', index);
|
||||
|
||||
/* 二分查找(左闭右开) */
|
||||
/* 二分查找(左闭右开区间) */
|
||||
index = binarySearchLCRO(nums, target);
|
||||
console.info('目标元素 6 的索引 = %d', index);
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -7,7 +7,7 @@
|
||||
/* 方法一:暴力枚举 */
|
||||
function twoSumBruteForce(nums: number[], target: number): number[] {
|
||||
const n = nums.length;
|
||||
// 两层循环,时间复杂度 O(n^2)
|
||||
// 两层循环,时间复杂度为 O(n^2)
|
||||
for (let i = 0; i < n; i++) {
|
||||
for (let j = i + 1; j < n; j++) {
|
||||
if (nums[i] + nums[j] === target) {
|
||||
@@ -20,9 +20,9 @@ function twoSumBruteForce(nums: number[], target: number): number[] {
|
||||
|
||||
/* 方法二:辅助哈希表 */
|
||||
function twoSumHashTable(nums: number[], target: number): number[] {
|
||||
// 辅助哈希表,空间复杂度 O(n)
|
||||
// 辅助哈希表,空间复杂度为 O(n)
|
||||
let m: Map<number, number> = new Map();
|
||||
// 单层循环,时间复杂度 O(n)
|
||||
// 单层循环,时间复杂度为 O(n)
|
||||
for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
|
||||
let index = m.get(target - nums[i]);
|
||||
if (index !== undefined) {
|
||||
|
||||
@@ -14,7 +14,7 @@ function bucketSort(nums: number[]): void {
|
||||
}
|
||||
// 1. 将数组元素分配到各个桶中
|
||||
for (const num of nums) {
|
||||
// 输入数据范围 [0, 1),使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
|
||||
// 输入数据范围为 [0, 1),使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
|
||||
const i = Math.floor(num * k);
|
||||
// 将 num 添加进桶 i
|
||||
buckets[i].push(num);
|
||||
|
||||
@@ -36,7 +36,7 @@ function heapSort(nums: number[]): void {
|
||||
}
|
||||
// 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
|
||||
for (let i = nums.length - 1; i > 0; i--) {
|
||||
// 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
|
||||
// 交换根节点与最右叶节点(交换首元素与尾元素)
|
||||
[nums[0], nums[i]] = [nums[i], nums[0]];
|
||||
// 以根节点为起点,从顶至底进行堆化
|
||||
siftDown(nums, i, 0);
|
||||
|
||||
@@ -15,7 +15,7 @@ class QuickSort {
|
||||
|
||||
/* 哨兵划分 */
|
||||
partition(nums: number[], left: number, right: number): number {
|
||||
// 以 nums[left] 作为基准数
|
||||
// 以 nums[left] 为基准数
|
||||
let i = left,
|
||||
j = right;
|
||||
while (i < j) {
|
||||
@@ -86,7 +86,7 @@ class QuickSortMedian {
|
||||
);
|
||||
// 将中位数交换至数组最左端
|
||||
this.swap(nums, left, med);
|
||||
// 以 nums[left] 作为基准数
|
||||
// 以 nums[left] 为基准数
|
||||
let i = left,
|
||||
j = right;
|
||||
while (i < j) {
|
||||
@@ -127,7 +127,7 @@ class QuickSortTailCall {
|
||||
|
||||
/* 哨兵划分 */
|
||||
partition(nums: number[], left: number, right: number): number {
|
||||
// 以 nums[left] 作为基准数
|
||||
// 以 nums[left] 为基准数
|
||||
let i = left,
|
||||
j = right;
|
||||
while (i < j) {
|
||||
@@ -149,7 +149,7 @@ class QuickSortTailCall {
|
||||
while (left < right) {
|
||||
// 哨兵划分操作
|
||||
let pivot = this.partition(nums, left, right);
|
||||
// 对两个子数组中较短的那个执行快排
|
||||
// 对两个子数组中较短的那个执行快速排序
|
||||
if (pivot - left < right - pivot) {
|
||||
this.quickSort(nums, left, pivot - 1); // 递归排序左子数组
|
||||
left = pivot + 1; // 剩余未排序区间为 [pivot + 1, right]
|
||||
|
||||
@@ -12,7 +12,7 @@ function digit(num: number, exp: number): number {
|
||||
|
||||
/* 计数排序(根据 nums 第 k 位排序) */
|
||||
function countingSortDigit(nums: number[], exp: number): void {
|
||||
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶
|
||||
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶数组
|
||||
const counter = new Array(10).fill(0);
|
||||
const n = nums.length;
|
||||
// 统计 0~9 各数字的出现次数
|
||||
|
||||
@@ -32,7 +32,7 @@ class LinkedListDeque {
|
||||
/* 队尾入队操作 */
|
||||
pushLast(val: number): void {
|
||||
const node: ListNode = new ListNode(val);
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// 若链表为空,则令 front, rear 都指向 node
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// 若链表为空,则令 front 和 rear 都指向 node
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if (this.queSize === 0) {
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this.front = node;
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this.rear = node;
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@@ -48,7 +48,7 @@ class LinkedListDeque {
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/* 队首入队操作 */
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pushFirst(val: number): void {
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const node: ListNode = new ListNode(val);
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// 若链表为空,则令 front, rear 都指向 node
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||||
// 若链表为空,则令 front 和 rear 都指向 node
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if (this.queSize === 0) {
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||||
this.front = node;
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||||
this.rear = node;
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@@ -42,7 +42,7 @@ class ArrayBinaryTree {
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/* 获取索引为 i 节点的父节点的索引 */
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parent(i: number): number {
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return Math.floor((i - 1) / 2); // 向下取整
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||||
return Math.floor((i - 1) / 2); // 向下整除
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}
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/* 层序遍历 */
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@@ -14,7 +14,7 @@ let n1 = new TreeNode(1),
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n3 = new TreeNode(3),
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n4 = new TreeNode(4),
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n5 = new TreeNode(5);
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// 构建引用指向(即指针)
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// 构建节点之间的引用(指针)
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n1.left = n2;
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n1.right = n3;
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n2.left = n4;
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