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commit e98f947c04
5 changed files with 104 additions and 36 deletions
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -141,9 +141,9 @@

 1. [字符串：344.反转字符串](./problems/0344.反转字符串.md)
 2. [字符串：541.反转字符串II](./problems/0541.反转字符串II.md)
-3. [字符串：替换数字](./problems/kama54.替换数字.md)
+3. [字符串：替换数字](./problems/kamacoder/0054.替换数字.md)
 4. [字符串：151.翻转字符串里的单词](./problems/0151.翻转字符串里的单词.md)
-5. [字符串：右旋字符串](./problems/kama55.右旋字符串.md)
+5. [字符串：右旋字符串](./problems/kamacoder/0055.右旋字符串.md)
 6. [帮你把KMP算法学个通透](./problems/0028.实现strStr.md)
 8. [字符串：459.重复的子字符串](./problems/0459.重复的子字符串.md)
 9. [字符串：总结篇！](./problems/字符串总结.md)
@@ -154,7 +154,7 @@

 1. [数组：27.移除元素](./problems/0027.移除元素.md)
 2. [字符串：344.反转字符串](./problems/0344.反转字符串.md)
-3. [字符串：替换数字](./problems/kama54.替换数字.md)
+3. [字符串：替换数字](./problems/kamacoder/0054.替换数字.md)
 4. [字符串：151.翻转字符串里的单词](./problems/0151.翻转字符串里的单词.md)
 5. [链表：206.翻转链表](./problems/0206.翻转链表.md)
 6. [链表：19.删除链表的倒数第 N 个结点](./problems/0019.删除链表的倒数第N个节点.md)
--- a/problems/0226.翻转二叉树.md
+++ b/problems/0226.翻转二叉树.md
@@ -81,7 +81,7 @@ if (root == NULL) return root;

 3. 确定单层递归的逻辑

-因为是先前序遍历，所以先进行交换左右孩子节点，然后反转左子树，反转右子树。
+因为是前序遍历，所以先进行交换左右孩子节点，然后反转左子树，反转右子树。

 ```cpp
 swap(root->left, root->right);
@@ -348,14 +348,13 @@ class Solution:
        while stack:
            node = stack.pop()   
            node.left, node.right = node.right, node.left                   
+            if node.right:
+                stack.append(node.right)
            if node.left:
                stack.append(node.left)
-            if node.right:
-                stack.append(node.right)  
        return root
 ```

-
 递归法：中序遍历：
 ```python
 # Definition for a binary tree node.
@@ -374,7 +373,7 @@ class Solution:
        return root
 ```

-迭代法：中序遍历：
+迭代法，伪中序遍历（结果是对的，看起来像是中序遍历，实际上它是前序遍历，只不过把中间节点处理逻辑放到了中间。还是要用'统一写法'才是真正的中序遍历）：
 ```python
 # Definition for a binary tree node.
 # class TreeNode:
@@ -386,18 +385,17 @@ class Solution:
    def invertTree(self, root: TreeNode) -> TreeNode:
        if not root:
            return None      
-        stack = [root]        
+        stack = [root]
        while stack:
-            node = stack.pop()                   
-            if node.left:
-                stack.append(node.left)
-            node.left, node.right = node.right, node.left               
-            if node.left:
-                stack.append(node.left)       
+            node = stack.pop()
+            if node.right:
+                stack.append(node.right)
+            node.left, node.right = node.right, node.left # 放到中间，依然是前序遍历
+            if node.right:
+                stack.append(node.right)
        return root
 ```

-
 递归法：后序遍历：
 ```python
 # Definition for a binary tree node.
@@ -416,7 +414,7 @@ class Solution:
        return root
 ```

-迭代法：后序遍历：
+迭代法，伪后序遍历（结果是对的，看起来像是后序遍历，实际上它是前序遍历，只不过把中间节点处理逻辑放到了最后。还是要用'统一写法'才是真正的后序遍历）：
 ```python
 # Definition for a binary tree node.
 # class TreeNode:
@@ -427,23 +425,19 @@ class Solution:
 class Solution:
    def invertTree(self, root: TreeNode) -> TreeNode:
        if not root:
-            return None      
-        stack = [root]        
+            return None
+        stack = [root]    
        while stack:
-            node = stack.pop()                   
+            node = stack.pop()
+            if node.right:
+                stack.append(node.right)
            if node.left:
                stack.append(node.left)
-            if node.right:
-                stack.append(node.right)  
            node.left, node.right = node.right, node.left               
     
        return root
 ```

-
-
-
-
 迭代法：广度优先遍历（层序遍历）：
 ```python
 # Definition for a binary tree node.
--- a/problems/0583.两个字符串的删除操作.md
+++ b/problems/0583.两个字符串的删除操作.md
@@ -33,7 +33,7 @@

 dp[i][j]：以i-1为结尾的字符串word1，和以j-1位结尾的字符串word2，想要达到相等，所需要删除元素的最少次数。 

-这里dp数组的定义有点点绕，大家要撸清思路。
+这里dp数组的定义有点点绕，大家要理清思路。

 2. 确定递推公式

@@ -255,6 +255,8 @@ class Solution(object):
 ```
 ### Go：

+动态规划一
+
 ```go
 func minDistance(word1 string, word2 string) int {
 	dp := make([][]int, len(word1)+1)
@@ -287,8 +289,40 @@ func min(a, b int) int {
 	return b
 }
 ```
+
+
+动态规划二
+
+```go
+func minDistance(word1 string, word2 string) int {
+    dp := make([][]int, len(word1) + 1)
+    for i := range dp {
+        dp[i] = make([]int, len(word2) + 1)
+    }
+    for i := 1; i <= len(word1); i++ {
+        for j := 1; j <= len(word2); j++ {
+            if word1[i-1] == word2[j-1] {
+                dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
+            } else {
+                dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])
+            }
+        }
+    }
+    return len(word1) + len(word2) - dp[len(word1)][len(word2)] * 2
+}
+
+func max(x, y int) int {
+    if x > y {
+        return x
+    }
+    return y
+}
+```
+
+
 ### JavaScript：

+
 ```javascript
 // 方法一
 var minDistance = (word1, word2) => {
--- a/problems/二叉树的迭代遍历.md
+++ b/problems/二叉树的迭代遍历.md
@@ -240,14 +240,14 @@ class Solution {
 # 前序遍历-迭代-LC144_二叉树的前序遍历
 class Solution:
    def preorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
-        # 根结点为空则返回空列表
+        # 根节点为空则返回空列表
        if not root:
            return []
        stack = [root]
        result = []
        while stack:
            node = stack.pop()
-            # 中结点先处理
+            # 中节点先处理
            result.append(node.val)
            # 右孩子先入栈
            if node.right:
@@ -262,25 +262,27 @@ class Solution:
 # 中序遍历-迭代-LC94_二叉树的中序遍历
 class Solution:
    def inorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
+
        if not root:
            return []
-        stack = []  # 不能提前将root结点加入stack中
+        stack = []  # 不能提前将root节点加入stack中
+
        result = []
        cur = root
        while cur or stack:
-            # 先迭代访问最底层的左子树结点
+            # 先迭代访问最底层的左子树节点
            if cur:     
                stack.append(cur)
                cur = cur.left		
-            # 到达最左结点后处理栈顶结点    
+            # 到达最左节点后处理栈顶节点    
            else:		
                cur = stack.pop()
                result.append(cur.val)
-                # 取栈顶元素右结点
+                # 取栈顶元素右节点
                cur = cur.right	
        return result
 ```
- ```python
+```python

 # 后序遍历-迭代-LC145_二叉树的后序遍历
 class Solution:
@@ -291,7 +293,7 @@ class Solution:
        result = []
        while stack:
            node = stack.pop()
-            # 中结点先处理
+            # 中节点先处理
            result.append(node.val)
            # 左孩子先入栈
            if node.left:
@@ -303,6 +305,44 @@ class Solution:
        return result[::-1]
 ```

+#### Python 后序遍历的迭代新解法：
+* 本解法不同于前文介绍的`逆转前序遍历调整后的结果`，而是采用了对每个节点直接处理。这个实现方法在面试中不容易写出来，在下一节，我将改造本代码，奉上代码更简洁、更套路化、更容易实现的统一方法。
+
+```python
+class Solution:
+    def postorderTraversal(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]:
+        values = []
+        stack = []
+        popped_nodes = set() # 记录值已经被收割了的 nodes，这是关键，已经被收割的节点还在树中，还会被访问到，但逻辑上已经等同于 null 节点。
+        current = root
+
+        while current or stack:
+            if current: # 一次处理完一个节点和他的左右儿子节点，不处理孙子节点，孙子节点由左右儿子等会分别处理。
+                stack.append(current) # 入栈自己
+
+                if current.right:
+                    stack.append(current.right) # 入栈右儿子
+                
+                if current.left: # 因为栈是后进先出，后序是‘左右中’，所以后加左儿子
+                    stack.append(current.left) # 入栈左儿子
+
+                current = None # 会导致后面A处出栈
+                continue
+
+            node = stack.pop() # A处，出的是左儿子，如果无左儿子，出的就是右儿子，如果连右儿子也没有，出的就是自己了。
+
+            # 如果 node 是叶子节点，就可以收割了；如果左右儿子都已经被收割了，也可以收割
+            if (node.left is None or node.left in popped_nodes) and \
+                (node.right is None or node.right in popped_nodes):
+                popped_nodes.add(node)
+                values.append(node.val)
+                continue
+            
+            current = node # 不符合收割条件，说明 node 下还有未入栈的儿子，就去入栈
+        
+        return values
+```
+
 ### Go：

 > 迭代法前序遍历
--- a/problems/栈与队列总结.md
+++ b/problems/栈与队列总结.md
@@ -107,7 +107,7 @@ cd a/b/c/../../
 设计单调队列的时候，pop，和push操作要保持如下规则：

 1. pop(value)：如果窗口移除的元素value等于单调队列的出口元素，那么队列弹出元素，否则不用任何操作
-2. push(value)：如果push的元素value大于入口元素的数值，那么就将队列出口的元素弹出，直到push元素的数值小于等于队列入口元素的数值为止 
+2. push(value)：如果push的元素value大于入口元素的数值，那么就将队列入口的元素弹出，直到push元素的数值小于等于队列入口元素的数值为止 

 保持如上规则，每次窗口移动的时候，只要问que.front()就可以返回当前窗口的最大值。