fix: 电子书问题修复

lucifer · lucifer · commit 00c2a65d672d · 2020-10-18T23:30:59.000+08:00
diff --git a/.gitignore b/.gitignore
@@ -2,7 +2,7 @@
 _book/
 .idea/*
 node_modules/
-book.pdf
-book.mobi
-book.epub
-book.zip
+book*.pdf
+book*.mobi
+book*.epub
+book*.zip
diff --git a/SUMMARY.md b/SUMMARY.md
@@ -5,7 +5,6 @@
 
 * [第一章 - 算法专题](thinkings/README.md)
     * [数据结构](thinkings/basic-data-structure.md)
-    * [基础算法](thinkings/basic-algorithm.md)
     * [二叉树的遍历](thinkings/binary-tree-traversal.md)
     * [动态规划](thinkings/dynamic-programming.md)
     * [哈夫曼编码和游程编码](thinkings/run-length-encode-and-huffman-encode.md)
diff --git a/problems/4.median-of-two-sorted-arrays.md b/problems/4.median-of-two-sorted-arrays.md
@@ -119,7 +119,7 @@ Java Code：
 
 _解法一 - 暴力解法（Brute force）_
 
-```java []
+```java
 class MedianTwoSortedArrayBruteForce {
     public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
       int[] newArr = mergeTwoSortedArray(nums1, nums2);
@@ -157,7 +157,7 @@ class MedianTwoSortedArrayBruteForce {
 }
 ```
 
-```javascript []
+```javascript
 /**
  * @param {number[]} nums1
  * @param {number[]} nums2
@@ -196,7 +196,7 @@ var findMedianSortedArrays = function (nums1, nums2) {
 
 _解法二 - 二分查找（Binary Search)_
 
-```js []
+```js
 /**
  * 二分解法
  * @param {number[]} nums1
@@ -234,7 +234,7 @@ var findMedianSortedArrays = function (nums1, nums2) {
 };
 ```
 
-```java []
+```java
 class MedianSortedTwoArrayBinarySearch {
   public static double findMedianSortedArraysBinarySearch(int[] nums1, int[] nums2) {
      // do binary search for shorter length array, make sure time complexity log(min(m,n)).
@@ -285,6 +285,5 @@ class MedianSortedTwoArrayBinarySearch {
 
 大家对此有何看法，欢迎给我留言，我有时间都会一一查看回答。更多算法套路可以访问我的 LeetCode 题解仓库：https://github.com/azl397985856/leetcode 。 目前已经 37K star 啦。
 大家也可以关注我的公众号《力扣加加》带你啃下算法这块硬骨头。
-![](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfcuzagjalj30p00dwabs.jpg)
 
-![](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1ghltzedtodj31bi0hcq5s.jpg)
+![](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfcuzagjalj30p00dwabs.jpg)
diff --git a/problems/40.combination-sum-ii.md b/problems/40.combination-sum-ii.md
@@ -142,3 +142,7 @@ class Solution:
 - [90.subsets-ii](./90.subsets-ii.md)
 - [113.path-sum-ii](./113.path-sum-ii.md)
 - [131.palindrome-partitioning](./131.palindrome-partitioning.md)
+
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diff --git a/problems/52.N-Queens-II.md b/problems/52.N-Queens-II.md
@@ -96,3 +96,7 @@ const totalNQueens = function (n) {
 
 - 时间复杂度：O(N!)
 - 空间复杂度：O(N)
+
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diff --git a/problems/53.maximum-sum-subarray-cn.md b/problems/53.maximum-sum-subarray-cn.md
@@ -33,10 +33,6 @@ https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/
 - linkedin
 - microsoft
 
-## 公司
-
-- 阿里、百度、字节、腾讯
-
 ## 思路
 
 这道题求解连续最大子序列和，以下从时间复杂度角度分析不同的解题思路。
diff --git a/problems/56.merge-intervals.md b/problems/56.merge-intervals.md
@@ -120,3 +120,7 @@ class Solution:
 
 - 时间复杂度：由于采用了排序，因此复杂度大概为 $O(NlogN)$
 - 空间复杂度：$O(N)$
+
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diff --git a/problems/63.unique-paths-ii.md b/problems/63.unique-paths-ii.md
@@ -161,3 +161,7 @@ class Solution:
 
 - [70. 爬楼梯](https://leetcode-cn.com/problems/climbing-stairs/)
 - [62. 不同路径](./62.unique-paths.md)
+
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diff --git a/problems/78.subsets.md b/problems/78.subsets.md
@@ -66,41 +66,6 @@ https://leetcode-cn.com/problems/subsets/
 JavaScript Code:
 
 ```js
-/*
- * @lc app=leetcode id=78 lang=javascript
- *
- * [78] Subsets
- *
- * https://leetcode.com/problems/subsets/description/
- *
- * algorithms
- * Medium (51.19%)
- * Total Accepted:    351.6K
- * Total Submissions: 674.8K
- * Testcase Example:  '[1,2,3]'
- *
- * Given a set of distinct integers, nums, return all possible subsets (the
- * power set).
- *
- * Note: The solution set must not contain duplicate subsets.
- *
- * Example:
- *
- *
- * Input: nums = [1,2,3]
- * Output:
- * [
- * ⁠ [3],
- * [1],
- * [2],
- * [1,2,3],
- * [1,3],
- * [2,3],
- * [1,2],
- * []
- * ]
- *
- */
 function backtrack(list, tempList, nums, start) {
   list.push([...tempList]);
   for (let i = start; i < nums.length; i++) {
@@ -152,3 +117,7 @@ public:
 - [90.subsets-ii](./90.subsets-ii.md)
 - [113.path-sum-ii](./113.path-sum-ii.md)
 - [131.palindrome-partitioning](./131.palindrome-partitioning.md)
+
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diff --git a/problems/79.word-search.md b/problems/79.word-search.md
@@ -279,3 +279,7 @@ var exist = function (board, word) {
 ## 参考（References）
 
 1. [回溯法 Wiki](https://www.wikiwand.com/zh/%E5%9B%9E%E6%BA%AF%E6%B3%95)
+
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diff --git a/problems/84.largest-rectangle-in-histogram.md b/problems/84.largest-rectangle-in-histogram.md
@@ -25,19 +25,19 @@ https://leetcode-cn.com/problems/largest-rectangle-in-histogram/
 
 ```
 
-## 前置知识
-
-- 单调栈
-
-## 暴力枚举 - 左右端点法（TLE）
-
 ## 公司
 
 - 阿里
 - 腾讯
 - 百度
 - 字节
 
+## 前置知识
+
+- 单调栈
+
+## 暴力枚举 - 左右端点法（TLE）
+
 ### 思路
 
 我们暴力尝试`所有可能的矩形`。由于矩阵是二维图形， 我我们可以使用`左右两个端点来唯一确认一个矩阵`。因此我们使用双层循环枚举所有的可能性即可。 而矩形的面积等于`（右端点坐标 - 左端点坐标 + 1) * 最小的高度`，最小的高度我们可以在遍历的时候顺便求出。
@@ -192,6 +192,6 @@ class Solution:
 
 - [42.trapping-rain-water](https://github.com/azl397985856/leetcode/blob/master/problems/42.trapping-rain-water.md)
 
-欢迎关注我的公众号《脑洞前端》获取更多更新鲜的 LeetCode 题解
-
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diff --git a/thinkings/DFS.md b/thinkings/DFS.md
@@ -1,5 +1,7 @@
 # 深度优先遍历
 
+## 介绍
+
 深度优先搜索算法（英语：Depth-First-Search，DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点 v 的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点 v 的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。属于盲目搜索。
 
 深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题，如最大路径问题等等。
@@ -10,7 +12,39 @@
 
 另外深度优先遍历可以结合回溯专题来联系，建议将这两个专题放到一起来学习。
 
-## 题目
+DFS 的概念来自于图论，但是搜索中 DFS 和图论中 DFS 还是有一些区别，搜索中 DFS 一般指的是通过递归函数实现暴力枚举。
+
+## 算法流程
+
+1. 首先将根节点放入**stack**中。
+2. 从*stack*中取出第一个节点，并检验它是否为目标。如果找到目标，则结束搜寻并回传结果。否则将它某一个尚未检验过的直接子节点加入**stack**中。
+3. 重复步骤 2。
+4. 如果不存在未检测过的直接子节点。将上一级节点加入**stack**中。
+   重复步骤 2。
+5. 重复步骤 4。
+6. 若**stack**为空，表示整张图都检查过了——亦即图中没有欲搜寻的目标。结束搜寻并回传“找不到目标”。
+
+> 这里的 stack 可以理解为自实现的栈，也可以理解为调用栈
+
+## 算法模板
+
+```js
+const visited = {}
+function dfs(i) {
+	if (满足特定条件）{
+		// 返回结果 or 退出搜索空间
+	}
+
+	visited[i] = true // 将当前状态标为已搜索
+	for (根据i能到达的下个状态j) {
+		if (!visited[j]) { // 如果状态j没有被搜索过
+			dfs(j)
+		}
+	}
+}
+```
+
+## 题目推荐
 
 这是我近期总结的几个 DFS 题目，后续会持续更新～
 
diff --git a/thinkings/greedy.md b/thinkings/greedy.md
@@ -2,9 +2,9 @@
 
 贪婪策略是一种常见的算法思想，具体是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关，这点和动态规划一样。贪婪策略和动态规划类似，大多数情况也都是用来处理`极值问题`。
 
-LeetCode 上对于贪婪策略有 73 道题目。我们将其分成几个类型来讲解，截止目前我们暂时只提供`覆盖`问题，其他的可以期待我的新书或者之后的题解文章。
+LeetCode 上对于贪婪策略有 73 道题目。我们将其分成几个类型来讲解，截止目前我们暂时只提供`覆盖`问题，其他类型可以期待我的新书或者之后的题解文章。
 
-## 覆盖
+## 覆盖问题
 
 我们挑选三道来讲解，这三道题除了使用贪婪法，你也可以尝试动态规划来解决。
 
diff --git a/thinkings/island.md b/thinkings/island.md
@@ -1,7 +1,67 @@
-# 小岛
+# 小岛问题
 
 LeetCode 上有很多小岛题，虽然官方没有这个标签， 但是在我这里都差不多。不管是思路还是套路都比较类似，大家可以结合起来练习。
 
+## 套路
+
+这种题目的套路都是 DFS，从一个或多个入口 DFS即可。 DFS 的时候，我们往四个方向延伸即可。
+
+```py
+seen = set()
+def dfs(i, j):
+  if i 越界 or j 越界: return
+  if (i, j) in seen: return
+  temp = board[i][j]
+  # 标记为访问过
+  seen.add((i, j))
+  # 上
+  dfs(i + 1, j)
+  # 下
+  dfs(i - 1, j)
+  # 右
+  dfs(i, j + 1)
+  # 左
+  dfs(i, j - 1)
+  # 撤销标记
+  seen.remove((i, j))
+# 单点搜索
+dfs(0, 0)
+# 多点搜索
+for i in range(M):
+   for j in range(N):
+      dfs(i, j)
+```
+
+
+有时候我们甚至可以不用 visited 来标记每个 cell 的访问情况， 而是直接原地标记，这种算法的空间复杂度会更好。
+
+```py
+def dfs(i, j):
+  if i 越界 or j 越界: return
+  if board[i][j] == -1: return
+  temp = board[i][j]
+  # 标记为访问过
+  board[i][j] = -1
+  # 上
+  dfs(i + 1, j)
+  # 下
+  dfs(i - 1, j)
+  # 右
+  dfs(i, j + 1)
+  # 左
+  dfs(i, j - 1)
+  # 撤销标记
+  board[i][j] = temp
+# 单点搜索
+dfs(0, 0)
+# 多点搜索
+for i in range(M):
+   for j in range(N):
+      dfs(i, j)
+```
+
+## 相关题目
+
 - [200. 岛屿数量](https://github.com/azl397985856/leetcode/blob/master/problems/200.number-of-islands.md)
 - [695. 岛屿的最大面积](https://leetcode-cn.com/problems/max-area-of-island/solution/695-dao-yu-de-zui-da-mian-ji-dfspython3-by-fe-luci/)
 - [1162. 地图分析](https://leetcode-cn.com/problems/as-far-from-land-as-possible/solution/python-tu-jie-chao-jian-dan-de-bfs1162-di-tu-fen-x/)
diff --git a/thinkings/prefix.md b/thinkings/prefix.md
@@ -1,3 +1,5 @@
+# 前缀和专题
+
 我花了几天时间，从力扣中精选了五道相同思想的题目，来帮助大家解套，如果觉得文章对你有用，记得点赞分享，让我看到你的认可，有动力继续做下去。
 
 - [467. 环绕字符串中唯一的子字符串](https://leetcode-cn.com/problems/unique-substrings-in-wraparound-string/ "467. 环绕字符串中唯一的子字符串")(中等)
diff --git a/thinkings/string-problems.md b/thinkings/string-problems.md
@@ -1,4 +1,4 @@
-## 字符串问题
+# 字符串问题
 
 字符串问题有很多，从简单的实现substr，识别回文，到复杂一点的公共子串/子序列。其实字符串本质上也是字符数组，因此
 很多数据的思想和方法也可以用在字符串问题上，并且在有些时候能够发挥很好的作用。
diff --git a/thinkings/trie.md b/thinkings/trie.md
@@ -1,9 +1,13 @@
-## 前缀树问题
+# 前缀树问题
+
+## 介绍
 
 截止目前（2020-02-04） [前缀树（字典树）](https://leetcode-cn.com/tag/trie/) 在 LeetCode 一共有 17 道题目。其中 2 道简单，8 个中等，7 个困难。
 
 这里总结了四道题，弄懂这几道， 那么前缀树对你应该不是大问题， 希望这个专题可以帮到正在学习前缀树 的你。
 
+## API
+
 前缀树的 api 主要有以下几个：
 
 - `insert(word)`: 插入一个单词
@@ -12,6 +16,8 @@
 
 其中 startWith 是前缀树最核心的用法，其名称前缀树就从这里而来。大家可以先拿 208 题开始，熟悉一下前缀树，然后再尝试别的题目。
 
+## 图解
+
 一个前缀树大概是这个样子：
 
 ![](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1ghlug87vyfj30mz0gq406.jpg)
diff --git a/thinkings/union-find.md b/thinkings/union-find.md
@@ -147,3 +147,9 @@ class UF:
     def connected(self, p, q):
         return self.find(p) == self.find(q)
 ```
+
+## 总结
+
+如果题目有连通，等价的关系，那么你就可以考虑并查集，使用并查集的时候要注意路径压缩。
+
+本文提供的目模板是西法我用的比较多的，用了它不仅出错概率大大降低，而且速度也快了很多，整个人都更自信了呢 ^_^

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	`1`	`+# 前缀和专题`
	`2`	`+`
`1`	`3`	`我花了几天时间，从力扣中精选了五道相同思想的题目，来帮助大家解套，如果觉得文章对你有用，记得点赞分享，让我看到你的认可，有动力继续做下去。`
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`3`	`5`	`- [467. 环绕字符串中唯一的子字符串](https://leetcode-cn.com/problems/unique-substrings-in-wraparound-string/ "467. 环绕字符串中唯一的子字符串")(中等)`
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`1`		`-## 字符串问题`
	`1`	`+# 字符串问题`
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`3`	`3`	`字符串问题有很多，从简单的实现substr，识别回文，到复杂一点的公共子串/子序列。其实字符串本质上也是字符数组，因此`
`4`	`4`	`很多数据的思想和方法也可以用在字符串问题上，并且在有些时候能够发挥很好的作用。`