This commit is contained in:
krahets 2023-09-02 23:53:33 +08:00
parent 503ca797b8
commit ca7b5c0ac2
12 changed files with 117 additions and 50 deletions

View file

@ -1239,10 +1239,10 @@ comments: true
/* 求解子集和 II */
vector *subsetSumII(vector *nums, int target) {
vector *state = newVector(); // 状态(子集)
vector *state = newVector(); // 状态(子集)
qsort(nums->data, nums->size, sizeof(int *), comp); // 对 nums 进行排序
int start = 0; // 子集和
vector *res = newVector(); // 结果列表(子集列表)
int start = 0; // 子集和
vector *res = newVector(); // 结果列表(子集列表)
backtrack(state, target, nums, start, res);
return res;
}

View file

@ -1607,7 +1607,7 @@ $$
int count = 0; // 计数器
// 外循环:未排序区间为 [0, i]
for (int i = nums.length - 1; i > 0; i--) {
// 内循环:将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
// 内循环:将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (nums[j] > nums[j + 1]) {
// 交换 nums[j] 与 nums[j + 1]
@ -1630,7 +1630,7 @@ $$
int count = 0; // 计数器
// 外循环:未排序区间为 [0, i]
for (int i = nums.size() - 1; i > 0; i--) {
// 内循环:将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
// 内循环:将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (nums[j] > nums[j + 1]) {
// 交换 nums[j] 与 nums[j + 1]
@ -1653,7 +1653,7 @@ $$
count = 0 # 计数器
# 外循环:未排序区间为 [0, i]
for i in range(len(nums) - 1, 0, -1):
# 内循环:将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
# 内循环:将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
for j in range(i):
if nums[j] > nums[j + 1]:
# 交换 nums[j] 与 nums[j + 1]
@ -1741,7 +1741,7 @@ $$
int count = 0; // 计数器
// 外循环:未排序区间为 [0, i]
for (int i = n - 1; i > 0; i--) {
// 内循环:将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
// 内循环:将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (nums[j] > nums[j + 1]) {
// 交换 nums[j] 与 nums[j + 1]

View file

@ -273,9 +273,32 @@ status: new
=== "Swift"
```swift title="binary_search_recur.swift"
[class]{}-[func]{dfs}
/* 二分查找:问题 f(i, j) */
func dfs(nums: [Int], target: Int, i: Int, j: Int) -> Int {
// 若区间为空,代表无目标元素,则返回 -1
if i > j {
return -1
}
// 计算中点索引 m
let m = (i + j) / 2
if nums[m] < target {
// 递归子问题 f(m+1, j)
return dfs(nums: nums, target: target, i: m + 1, j: j)
} else if nums[m] > target {
// 递归子问题 f(i, m-1)
return dfs(nums: nums, target: target, i: i, j: m - 1)
} else {
// 找到目标元素,返回其索引
return m
}
}
[class]{}-[func]{binarySearch}
/* 二分查找 */
func binarySearch(nums: [Int], target: Int) -> Int {
let n = nums.count
// 求解问题 f(0, n-1)
return dfs(nums: nums, target: target, i: 0, j: n - 1)
}
```
=== "Zig"

View file

@ -316,9 +316,30 @@ status: new
=== "Swift"
```swift title="build_tree.swift"
[class]{}-[func]{dfs}
/* 构建二叉树:分治 */
func dfs(preorder: [Int], inorder: [Int], hmap: [Int: Int], i: Int, l: Int, r: Int) -> TreeNode? {
// 子树区间为空时终止
if r - l < 0 {
return nil
}
// 初始化根节点
let root = TreeNode(x: preorder[i])
// 查询 m ,从而划分左右子树
let m = hmap[preorder[i]]!
// 子问题:构建左子树
root.left = dfs(preorder: preorder, inorder: inorder, hmap: hmap, i: i + 1, l: l, r: m - 1)
// 子问题:构建右子树
root.right = dfs(preorder: preorder, inorder: inorder, hmap: hmap, i: i + 1 + m - l, l: m + 1, r: r)
// 返回根节点
return root
}
[class]{}-[func]{buildTree}
/* 构建二叉树 */
func buildTree(preorder: [Int], inorder: [Int]) -> TreeNode? {
// 初始化哈希表,存储 inorder 元素到索引的映射
let hmap = inorder.enumerated().reduce(into: [:]) { $0[$1.element] = $1.offset }
return dfs(preorder: preorder, inorder: inorder, hmap: hmap, i: 0, l: 0, r: inorder.count - 1)
}
```
=== "Zig"

View file

@ -159,7 +159,7 @@ status: new
}
/* 求解汉诺塔 */
void hanota(vector<int> &A, vector<int> &B, vector<int> &C) {
void solveHanota(vector<int> &A, vector<int> &B, vector<int> &C) {
int n = A.size();
// 将 A 顶部 n 个圆盘借助 B 移到 C
dfs(n, A, B, C);
@ -189,7 +189,7 @@ status: new
# 子问题 f(i-1) :将 buf 顶部 i-1 个圆盘借助 src 移到 tar
dfs(i - 1, buf, src, tar)
def hanota(A: list[int], B: list[int], C: list[int]):
def solve_hanota(A: list[int], B: list[int], C: list[int]):
"""求解汉诺塔"""
n = len(A)
# 将 A 顶部 n 个圆盘借助 B 移到 C
@ -225,7 +225,7 @@ status: new
}
/* 求解汉诺塔 */
func hanota(A, B, C *list.List) {
func solveHanota(A, B, C *list.List) {
n := A.Len()
// 将 A 顶部 n 个圆盘借助 B 移到 C
dfsHanota(n, A, B, C)
@ -259,7 +259,7 @@ status: new
}
/* 求解汉诺塔 */
function hanota(A, B, C) {
function solveHanota(A, B, C) {
const n = A.length;
// 将 A 顶部 n 个圆盘借助 B 移到 C
dfs(n, A, B, C);
@ -293,7 +293,7 @@ status: new
}
/* 求解汉诺塔 */
function hanota(A: number[], B: number[], C: number[]): void {
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
dfs(n, A, B, C);
@ -307,7 +307,7 @@ status: new
[class]{}-[func]{dfs}
[class]{}-[func]{hanota}
[class]{}-[func]{solveHanota}
```
=== "C#"
@ -348,11 +348,36 @@ status: new
=== "Swift"
```swift title="hanota.swift"
[class]{}-[func]{move}
/* 移动一个圆盘 */
func move(src: inout [Int], tar: inout [Int]) {
// 从 src 顶部拿出一个圆盘
let pan = src.popLast()!
// 将圆盘放入 tar 顶部
tar.append(pan)
}
[class]{}-[func]{dfs}
/* 求解汉诺塔:问题 f(i) */
func dfs(i: Int, src: inout [Int], buf: inout [Int], tar: inout [Int]) {
// 若 src 只剩下一个圆盘,则直接将其移到 tar
if i == 1 {
move(src: &src, tar: &tar)
return
}
// 子问题 f(i-1) :将 src 顶部 i-1 个圆盘借助 tar 移到 buf
dfs(i: i - 1, src: &src, buf: &tar, tar: &buf)
// 子问题 f(1) :将 src 剩余一个圆盘移到 tar
move(src: &src, tar: &tar)
// 子问题 f(i-1) :将 buf 顶部 i-1 个圆盘借助 src 移到 tar
dfs(i: i - 1, src: &buf, buf: &src, tar: &tar)
}
[class]{}-[func]{hanota}
/* 求解汉诺塔 */
func solveHanota(A: inout [Int], B: inout [Int], C: inout [Int]) {
let n = A.count
// 列表尾部是柱子顶部
// 将 src 顶部 n 个圆盘借助 B 移到 C
dfs(i: n, src: &A, buf: &B, tar: &C)
}
```
=== "Zig"
@ -362,7 +387,7 @@ status: new
[class]{}-[func]{dfs}
[class]{}-[func]{hanota}
[class]{}-[func]{solveHanota}
```
=== "Dart"
@ -392,7 +417,7 @@ status: new
}
/* 求解汉诺塔 */
void hanota(List<int> A, List<int> B, List<int> C) {
void solveHanota(List<int> A, List<int> B, List<int> C) {
int n = A.length;
// 将 A 顶部 n 个圆盘借助 B 移到 C
dfs(n, A, B, C);
@ -426,7 +451,7 @@ status: new
}
/* 求解汉诺塔 */
fn hanota(A: &mut Vec<i32>, B: &mut Vec<i32>, C: &mut Vec<i32>) {
fn solve_hanota(A: &mut Vec<i32>, B: &mut Vec<i32>, C: &mut Vec<i32>) {
let n = A.len() as i32;
// 将 A 顶部 n 个圆盘借助 B 移到 C
dfs(n, A, B, C);

View file

@ -250,7 +250,7 @@ $$
/* 最小路径和:暴力搜索 */
int minPathSumDFS(int[][] grid, int i, int j) {
// 若为左上角单元格,则终止搜索
if (i == 0 && j == 0){
if (i == 0 && j == 0) {
return grid[0][0];
}
// 若行列索引越界,则返回 +∞ 代价

View file

@ -618,8 +618,6 @@ comments: true
// 如果实际使用不大于预设空间,则直接初始化新空间
if (t->size < t->capacity) {
t->vertices[t->size] = val; // 初始化新顶点值
for (int i = 0; i < t->size; i++) {
t->adjMat[i][t->size] = 0; // 邻接矩新列阵置0
}
@ -659,7 +657,7 @@ comments: true
free(t->adjMat);
// 扩容后,指向新地址
t->adjMat = tempMat; // 指向新的邻接矩阵地址
t->adjMat = tempMat; // 指向新的邻接矩阵地址
t->capacity = t->size * 2;
t->size++;
}
@ -682,7 +680,7 @@ comments: true
for (int j = index; j < t->size - 1; j++) {
t->adjMat[i][j] = t->adjMat[i][j + 1]; // 被删除列后的所有列前移
}
} else {
} else {
memcpy(t->adjMat[i], t->adjMat[i + 1], sizeof(unsigned int) * t->size); // 被删除行的下方所有行上移
for (int j = index; j < t->size; j++) {
t->adjMat[i][j] = t->adjMat[i][j + 1]; // 被删除列后的所有列前移
@ -725,12 +723,12 @@ comments: true
/* 构造函数 */
graphAdjMat *newGraphAjdMat(unsigned int numberVertices, int *vertices, unsigned int **adjMat) {
// 申请内存
graphAdjMat *newGraph = (graphAdjMat *)malloc(sizeof(graphAdjMat)); // 为图分配内存
newGraph->vertices = (int *)malloc(sizeof(int) * numberVertices * 2); // 为顶点列表分配内存
newGraph->adjMat = (unsigned int **)malloc(sizeof(unsigned int *) * numberVertices * 2); // 为邻接矩阵分配二维内存
graphAdjMat *newGraph = (graphAdjMat *)malloc(sizeof(graphAdjMat)); // 为图分配内存
newGraph->vertices = (int *)malloc(sizeof(int) * numberVertices * 2); // 为顶点列表分配内存
newGraph->adjMat = (unsigned int **)malloc(sizeof(unsigned int *) * numberVertices * 2); // 为邻接矩阵分配二维内存
unsigned int *temp = (unsigned int *)malloc(sizeof(unsigned int) * numberVertices * 2 * numberVertices * 2); // 为邻接矩阵分配一维内存
newGraph->size = numberVertices; // 初始化顶点数量
newGraph->capacity = numberVertices * 2; // 初始化图容量
newGraph->size = numberVertices; // 初始化顶点数量
newGraph->capacity = numberVertices * 2; // 初始化图容量
// 配置二维数组
for (int i = 0; i < numberVertices * 2; i++) {
@ -1730,7 +1728,7 @@ comments: true
Node *temp = vet->linked->head->next;
while (temp != 0) {
removeLink(temp->val->linked, vet); // 删除与该顶点有关的边
temp = temp->next;
temp = temp->next;
}
// 将顶点前移
@ -1741,7 +1739,7 @@ comments: true
t->verticesList[t->size - 1] = 0; // 将被删除顶点的位置置 0
t->size--;
//释放被删除顶点的内存
// 释放内存
freeVertex(vet);
}
@ -1773,7 +1771,7 @@ comments: true
newGraph->size = 0; // 初始化顶点数量
newGraph->capacity = verticesCapacity; // 初始化顶点容量
// 返回图指针
return newGraph;
return newGraph;
}
```

View file

@ -123,7 +123,7 @@ index = hash(key) % capacity
int hash = 0;
const int MODULUS = 1000000007;
for (unsigned char c : key) {
cout<<(int)c<<endl;
cout << (int)c << endl;
hash ^= (int)c;
}
return hash & MODULUS;
@ -647,13 +647,13 @@ $$
=== "JS"
```javascript title="built_in_hash.js"
// JavaScript 未提供内置 hash code 函数
```
=== "TS"
```typescript title="built_in_hash.ts"
// TypeScript 未提供内置 hash code 函数
```
=== "C"

View file

@ -168,7 +168,7 @@ comments: true
HashMapChaining() : size(0), capacity(4), loadThres(2.0 / 3), extendRatio(2) {
buckets.resize(capacity);
}
/* 析构方法 */
~HashMapChaining() {
for (auto &bucket : buckets) {

View file

@ -51,7 +51,7 @@ comments: true
void bubbleSort(int[] nums) {
// 外循环:未排序区间为 [0, i]
for (int i = nums.length - 1; i > 0; i--) {
// 内循环:将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
// 内循环:将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (nums[j] > nums[j + 1]) {
// 交换 nums[j] 与 nums[j + 1]
@ -71,7 +71,7 @@ comments: true
void bubbleSort(vector<int> &nums) {
// 外循环:未排序区间为 [0, i]
for (int i = nums.size() - 1; i > 0; i--) {
// 内循环:将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
// 内循环:将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (nums[j] > nums[j + 1]) {
// 交换 nums[j] 与 nums[j + 1]
@ -91,7 +91,7 @@ comments: true
n = len(nums)
# 外循环:未排序区间为 [0, i]
for i in range(n - 1, 0, -1):
# 内循环:将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
# 内循环:将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
for j in range(i):
if nums[j] > nums[j + 1]:
# 交换 nums[j] 与 nums[j + 1]
@ -163,7 +163,7 @@ comments: true
void bubbleSort(int nums[], int size) {
// 外循环:未排序区间为 [0, i]
for (int i = 0; i < size - 1; i++) {
// 内循环:将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
// 内循环:将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
for (int j = 0; j < size - 1 - i; j++) {
if (nums[j] > nums[j + 1]) {
int temp = nums[j];
@ -291,7 +291,7 @@ comments: true
// 外循环:未排序区间为 [0, i]
for (int i = nums.length - 1; i > 0; i--) {
boolean flag = false; // 初始化标志位
// 内循环:将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
// 内循环:将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (nums[j] > nums[j + 1]) {
// 交换 nums[j] 与 nums[j + 1]
@ -315,7 +315,7 @@ comments: true
// 外循环:未排序区间为 [0, i]
for (int i = nums.size() - 1; i > 0; i--) {
bool flag = false; // 初始化标志位
// 内循环:将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
// 内循环:将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (nums[j] > nums[j + 1]) {
// 交换 nums[j] 与 nums[j + 1]
@ -339,7 +339,7 @@ comments: true
# 外循环:未排序区间为 [0, i]
for i in range(n - 1, 0, -1):
flag = False # 初始化标志位
# 内循环:将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
# 内循环:将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
for j in range(i):
if nums[j] > nums[j + 1]:
# 交换 nums[j] 与 nums[j + 1]
@ -426,7 +426,7 @@ comments: true
// 外循环:未排序区间为 [0, i]
for (int i = 0; i < size - 1; i++) {
bool flag = false;
// 内循环:将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
// 内循环:将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
for (int j = 0; j < size - 1 - i; j++) {
if (nums[j] > nums[j + 1]) {
int temp = nums[j];

View file

@ -275,7 +275,7 @@ comments: true
// 1. 将数组元素分配到各个桶中
foreach (float num in nums) {
// 输入数据范围 [0, 1),使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
int i = (int) (num * k);
int i = (int)(num * k);
// 将 num 添加进桶 i
buckets[i].Add(num);
}

View file

@ -186,7 +186,7 @@ comments: true
int k = i;
for (int j = i + 1; j < n; j++) {
if (nums[j] < nums[k])
k = j; // 记录最小元素的索引
k = j; // 记录最小元素的索引
}
// 将该最小元素与未排序区间的首个元素交换
int temp = nums[i];