(PR #204) update c code and doc for time_complexity

codes/c/chapter_array_and_linkedlist/array.c

@@ -0,0 +1,112 @@
+/*
+ * File: array.c
+ * Created Time: 2022-12-20
+ * Author: MolDuM (moldum@163.com)
+ */
+
+#include "../include/include.h"
+
+/* 随机返回一个数组元素 */
+int randomAccess(int* nums, int size) {
+    // 在区间 [0, size) 中随机抽取一个数字
+    int randomIndex = rand() % size;
+    // 获取并返回随机元素
+    int randomNum = nums[randomIndex];
+    return randomNum;
+}
+
+/* 扩展数组长度 */
+int* extend(int* nums, int size, int enlarge) {
+    // 初始化一个扩展长度后的数组
+    int* res = (int *)malloc(sizeof(int) * (size + enlarge));
+    // 将原数组中的所有元素复制到新数组
+    for (int i = 0; i < size; i++) {
+        res[i] = nums[i];
+    }
+    // 初始化扩展后的空间
+    for (int i = size; i < size + enlarge; i++) {
+        res[i] = 0;
+    }
+    // 返回扩展后的新数组
+    return res;
+}
+
+/* 在数组的索引 index 处插入元素 num */
+void insert(int* nums, int size, int num, int index) {
+    // 把索引 index 以及之后的所有元素向后移动一位
+    for (int i = size - 1; i > index; i--) {
+        nums[i] = nums[i - 1];
+    }
+    // 将 num 赋给 index 处元素
+    nums[index] = num;
+}
+
+/* 删除索引 index 处元素 */
+void removeItem(int* nums, int size, int index) {
+    // 把索引 index 之后的所有元素向前移动一位
+    for (int i = index; i < size - 1; i++) {
+        nums[i] = nums[i + 1];
+    }
+}
+
+/* 遍历数组 */
+void traverse(int* nums, int size) {
+    int count = 0;
+    // 通过索引遍历数组
+    for (int i = 0; i < size; i++) {
+        count++;
+    }
+}
+
+/* 在数组中查找指定元素 */
+int find(int* nums, int size, int target) {
+    for (int i = 0; i < size; i++) {
+        if (nums[i] == target)
+            return i;
+    }
+    return -1;
+}
+
+
+/* Driver Code */
+int main() {
+    /* 初始化数组 */
+    int size = 5;
+    int arr[5];
+    printf("数组 arr = ");
+    printArray(arr, size);
+
+    int nums[5] = { 1, 3, 2, 5, 4 };
+    printf("数组 nums = ");
+    printArray(nums, size);
+    
+    /* 随机访问 */
+    int randomNum = randomAccess(nums, size);
+    printf("在 nums 中获取随机元素 %d", randomNum);
+    
+    /* 长度扩展 */
+    int enlarge = 3;
+    int* res = extend(nums, size, enlarge);
+    size += enlarge;
+    printf("将数组长度扩展至 8 ，得到 nums = ");
+    printArray(res, size);
+    
+    /* 插入元素 */
+    insert(res, size, 6, 3);
+    printf("在索引 3 处插入数字 6 ，得到 nums = ");
+    printArray(res, size);
+
+    /* 删除元素 */
+    removeItem(res, size, 2);
+    printf("删除索引 2 处的元素，得到 nums = ");
+    printArray(res, size);
+    
+    /* 遍历数组 */
+    traverse(res, size);
+    
+    /* 查找元素 */
+    int index = find(res, size, 3);
+    printf("在 res 中查找元素 3 ，得到索引 = %d\n", index);
+
+    return 0;
+}

codes/c/chapter_computational_complexity/time_complexity.c

@@ -7,33 +7,30 @@
 #include "../include/include.h"
 
 /* 常数阶 */
-int constant(int n) 
-{
+int constant(int n) {
     int count = 0;
     int size = 100000;
     int i = 0;
-    for(int i = 0; i < size; i++){
+    for (int i = 0; i < size; i++) {
         count ++;
     }
     return count;
 }
 
 /* 线性阶 */
-int linear(int n) 
-{
+int linear(int n) {
     int count = 0;
-    for(int i = 0; i < n; i++){
+    for (int i = 0; i < n; i++) {
         count ++;
     }
     return count;
 }
 
 /* 线性阶（遍历数组） */
-int arrayTraversal(int *nums, int n)
-{
+int arrayTraversal(int *nums, int n) {
     int count = 0;
     // 循环次数与数组长度成正比
-    for(int i = 0; i < n; i++){
+    for (int i = 0; i < n; i++) {
         count ++;
     }
     return count;
@@ -44,8 +41,8 @@ int quadratic(int n)
 {
     int count = 0;
     // 循环次数与数组长度成平方关系
-    for(int i = 0; i < n; i++){
-        for(int j = 0; j < n; j++){
+    for (int i = 0; i < n; i++) {
+        for (int j = 0; j < n; j++) {
             count ++;
         }
     }
@@ -53,35 +50,29 @@ int quadratic(int n)
 }
 
 /* 平方阶（冒泡排序） */
-int bubbleSort(int *nums, int n)
-{
+int bubbleSort(int *nums, int n) {
     int count = 0;  // 计数器 
     // 外循环：待排序元素数量为 n-1, n-2, ..., 1
-    for(int i = n - 1; i > 0; i--){
+    for (int i = n - 1; i > 0; i--) {
         // 内循环：冒泡操作
-        for (int j = 0; j < i; j++)
-        {
+        for (int j = 0; j < i; j++) {
             // 交换 nums[j] 与 nums[j + 1]
             int tmp = nums[j];
             nums[j] = nums[j + 1];
             nums[j + 1] = tmp;
             count += 3;  // 元素交换包含 3 个单元操作
         }
-        
     }
     return count;
 }
 
 /* 指数阶（循环实现） */
-int exponential(int n) 
-{
+int exponential(int n) {
     int count = 0;
     int bas = 1;
     // cell 每轮一分为二，形成数列 1, 2, 4, 8, ..., 2^(n-1)
-    for (int i = 0; i < n; i++)
-    {
-        for (int j = 0; j < bas; j++)
-        {
+    for (int i = 0; i < n; i++) {
+        for (int j = 0; j < bas; j++) {
             count++;
         }
         bas *= 2;
@@ -91,18 +82,15 @@ int exponential(int n)
 }
 
 /* 指数阶（递归实现） */
-int expRecur(int n) 
-{
+int expRecur(int n) {
     if (n == 1) return 1;
     return expRecur(n - 1) + expRecur(n - 1) + 1;
 }
 
 /* 对数阶（循环实现） */
-int logarithmic(float n)
-{
+int logarithmic(float n) {
     int count = 0;
-    while (n > 1)
-    {
+    while (n > 1) {
         n = n / 2;
         count++;
     }
@@ -110,40 +98,34 @@ int logarithmic(float n)
 }
 
 /* 对数阶（递归实现） */
-int logRecur(float n)
-{
+int logRecur(float n) {
     if (n <= 1) return 0;
     return logRecur(n / 2) + 1;
 }
 
 /* 线性对数阶 */
-int linearLogRecur(float n)
-{
+int linearLogRecur(float n) {
     if (n <= 1) return 1;
     int count = linearLogRecur(n / 2) +
                 linearLogRecur(n / 2);
-    for (int i = 0; i < n; i++)
-    {
+    for (int i = 0; i < n; i++) {
         count ++;
     }
     return count;
 }
 
 /* 阶乘阶（递归实现） */
-int factorialRecur(int n) 
-{
+int factorialRecur(int n) {
     if (n == 0) return 1;
     int count = 0;
-    for (int i = 0; i < n; i++)
-    {
+    for (int i = 0; i < n; i++) {
         count += factorialRecur(n - 1);
     }
     return count;
 }
 
 /* Driver Code */
-int main(int argc, char *argv[])
- {
+int main(int argc, char *argv[]) {
     // 可以修改 n 运行，体会一下各种复杂度的操作数量变化趋势
     int n = 8;
     printf("输入数据大小 n = %d\n", n);
@@ -160,7 +142,7 @@ int main(int argc, char *argv[])
 
     count = quadratic(n);
     printf("平方阶的计算操作数量 = %d\n", count);
-    for(int i = 0; i < n; i++){
+    for (int i = 0; i < n; i++) {
         nums[i] = n - i;    // [n,n-1,...,2,1]
     }
     count = bubbleSort(nums, n);
@@ -183,7 +165,7 @@ int main(int argc, char *argv[])
     printf("阶乘阶（递归实现）的计算操作数量 = %d\n", count);
 
     // 释放堆区内存
-    if(nums != NULL){
+    if (nums != NULL) {
         free(nums);
         nums = NULL;
     }

codes/c/chapter_computational_complexity/worst_best_time_complexity.c

@@ -7,18 +7,15 @@
 #include "../include/include.h"
 
 /* 生成一个数组，元素为 { 1, 2, ..., n }，顺序被打乱 */
-int *randomNumbers(int n)  
-{
+int *randomNumbers(int n) {
     // 分配堆区内存（创建一维可变长数组：数组中元素数量为n，元素类型为int）
     int *nums = (int *)malloc(n * sizeof(int));
     // 生成数组 nums = { 1, 2, 3, ..., n }
-    for (int i = 0; i < n; i++)
-    {
+    for (int i = 0; i < n; i++) {
         nums[i] = i + 1;
     }
     // 随机打乱数组元素 
-	for (int i = n - 1; i > 0; i--)
-	{
+	for (int i = n - 1; i > 0; i--) {
 		int j = rand() % (i + 1);
 		int temp = nums[i];
 		nums[i] = nums[j];
@@ -28,33 +25,26 @@ int *randomNumbers(int n)
 }
 
 /* 查找数组 nums 中数字 1 所在索引 */
-int findOne(int *nums, int n) 
-{
-    for (int i = 0; i < n; i++)
-    {
+int findOne(int *nums, int n) {
+    for (int i = 0; i < n; i++) {
         if (nums[i] == 1) return i;
     }
     return -1;
 }
 
 /* Driver Code */
-int main(int argc, char *argv[])
-{
+int main(int argc, char *argv[]) {
     // 初始化随机数种子
     srand((unsigned int)time(NULL));
-    for (int i = 0; i < 10; i++)
-    {
+    for (int i = 0; i < 10; i++) {
         int n = 100;
         int *nums = randomNumbers(n);
         int index = findOne(nums, n);
         printf("\n数组 [ 1, 2, ..., n ] 被打乱后 = ");
-        for (int j = 0; j < n; j++)
-        {
-            printf("%d%s", nums[j], (j == n-1)? "" : "," );
-        }
-        printf("\n数字 1 的索引为 %d\n", index);
+        printArray(nums, n);
+        printf("数字 1 的索引为 %d\n", index);
         // 释放堆区内存
-        if(nums != NULL){
+        if (nums != NULL) {
             free(nums);
             nums = NULL;
         }

codes/c/include/PrintUtil.h

@@ -0,0 +1,30 @@
+/*
+ * File: PrintUtil.h
+ * Created Time: 2022-12-21
+ * Author: MolDum (moldum@163.com)
+ */
+
+#include <stdio.h>
+#include <string.h>
+#include <stdlib.h>
+
+// #include "ListNode.h"
+// #include "TreeNode.h"
+
+/**
+ * @brief Print an Array
+ * 
+ * @param arr 
+ * @param n 
+ */
+
+static void printArray(int* arr, int n)
+{
+    printf("[");
+    for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
+        printf("%d, ", arr[i]);
+    }
+    printf("%d]\n", arr[n-1]);
+}
+
+

codes/c/include/include.h

@@ -1,4 +1,15 @@
+/*
+ * File: include.h
+ * Created Time: 2022-12-20
+ * Author: MolDuM (moldum@163.com)
+ */
+
 #include <stdio.h>
-#include <stdbool.h>
 #include <stdlib.h>
+#include <string.h>
+#include <stdbool.h>
 #include <time.h>
+
+#include "PrintUtil.h"
+
+

codes/cpp/chapter_stack_and_queue/array_queue.cpp

@@ -50,11 +50,10 @@ public:
     }
 
     /* 出队 */
-    int poll() {
+    void poll() {
         int num = peek();
         // 队头指针向后移动一位，若越过尾部则返回到数组头部
         front = (front + 1) % capacity();
-        return num;
     }
 
     /* 访问队首元素 */
@@ -98,8 +97,8 @@ int main() {
     cout << "队首元素 peek = " << peek << endl;
     
     /* 元素出队 */
-    int poll = queue->poll();
-    cout << "出队元素 poll = " << poll << "，出队后 queue = ";
+    queue->poll();
+    cout << "出队元素 poll = " << peek << "，出队后 queue = ";
     PrintUtil::printVector(queue->toVector());
 
     /* 获取队列的长度 */

codes/cpp/chapter_stack_and_queue/array_stack.cpp

@@ -28,10 +28,9 @@ public:
     }
 
     /* 出栈 */
-    int pop() {
+    void pop() {
         int oldTop = top();
         stack.pop_back();
-        return oldTop;
     }
 
     /* 访问栈顶元素 */
@@ -67,8 +66,8 @@ int main() {
     cout << "栈顶元素 top = " << top << endl;
 
     /* 元素出栈 */
-    int pop = stack->pop();
-    cout << "出栈元素 pop = " << pop << "，出栈后 stack = ";
+    stack->pop();
+    cout << "出栈元素 pop = " << top << "，出栈后 stack = ";
     PrintUtil::printVector(stack->toVector());
 
     /* 获取栈的长度 */

codes/cpp/chapter_stack_and_queue/linkedlist_queue.cpp

@@ -47,7 +47,7 @@ public:
     }
 
     /* 出队 */
-    int poll() {
+    void poll() {
         int num = peek();
         // 删除头结点
         ListNode *tmp = front;
@@ -55,7 +55,6 @@ public:
         // 释放内存
         delete tmp; 
         queSize--;
-        return num;
     }
 
     /* 访问队首元素 */
@@ -97,8 +96,8 @@ int main() {
     cout << "队首元素 peek = " << peek << endl;
 
     /* 元素出队 */
-    int poll = queue->poll();
-    cout << "出队元素 poll = " << poll << "，出队后 queue = ";
+    queue->poll();
+    cout << "出队元素 poll = " << peek << "，出队后 queue = ";
     PrintUtil::printVector(queue->toVector());
 
     /* 获取队列的长度 */

codes/cpp/chapter_stack_and_queue/linkedlist_stack.cpp

@@ -37,14 +37,13 @@ public:
     }
 
     /* 出栈 */
-    int pop() {
+    void pop() {
         int num = top();
         ListNode *tmp = stackTop;
         stackTop = stackTop->next;
         // 释放内存
         delete tmp;
         stkSize--;
-        return num;
     }
 
     /* 访问栈顶元素 */
@@ -86,8 +85,8 @@ int main() {
     cout << "栈顶元素 top = " << top << endl;
 
     /* 元素出栈 */
-    int pop = stack->pop();
-    cout << "出栈元素 pop = " << pop << "，出栈后 stack = ";
+    stack->pop();
+    cout << "出栈元素 pop = " << top << "，出栈后 stack = ";
     PrintUtil::printVector(stack->toVector());
 
     /* 获取栈的长度 */

codes/swift/Package.swift

@@ -8,11 +8,13 @@ let package = Package(
         .executable(name: "time_complexity", targets: ["time_complexity"]),
         .executable(name: "worst_best_time_complexity", targets: ["worst_best_time_complexity"]),
         .executable(name: "space_complexity", targets: ["space_complexity"]),
+        .executable(name: "leetcode_two_sum", targets: ["leetcode_two_sum"]),
     ],
     targets: [
         .target(name: "utils", path: "utils"),
         .executableTarget(name: "time_complexity", path: "chapter_computational_complexity", sources: ["time_complexity.swift"]),
         .executableTarget(name: "worst_best_time_complexity", path: "chapter_computational_complexity", sources: ["worst_best_time_complexity.swift"]),
         .executableTarget(name: "space_complexity", dependencies: ["utils"], path: "chapter_computational_complexity", sources: ["space_complexity.swift"]),
+        .executableTarget(name: "leetcode_two_sum", path: "chapter_computational_complexity", sources: ["leetcode_two_sum.swift"]),
     ]
 )

codes/swift/chapter_computational_complexity/leetcode_two_sum.swift

@@ -0,0 +1,46 @@
+/*
+ * File: leetcode_two_sum.swift
+ * Created Time: 2023-01-03
+ * Author: nuomi1 (nuomi1@qq.com)
+ */
+
+func twoSumBruteForce(nums: [Int], target: Int) -> [Int] {
+    // 两层循环，时间复杂度 O(n^2)
+    for i in nums.indices.dropLast() {
+        for j in nums.indices.dropFirst(i + 1) {
+            if nums[i] + nums[j] == target {
+                return [i, j]
+            }
+        }
+    }
+    return [0]
+}
+
+func twoSumHashTable(nums: [Int], target: Int) -> [Int] {
+    // 辅助哈希表，空间复杂度 O(n)
+    var dic: [Int: Int] = [:]
+    // 单层循环，时间复杂度 O(n)
+    for i in nums.indices {
+        if let j = dic[target - nums[i]] {
+            return [j, i]
+        }
+        dic[nums[i]] = i
+    }
+    return [0]
+}
+
+@main
+enum LeetcodeTwoSum {
+    static func main() {
+        // ======= Test Case =======
+        let nums = [2, 7, 11, 15]
+        let target = 9
+        // ====== Driver Code ======
+        // 方法一
+        var res = twoSumBruteForce(nums: nums, target: target)
+        print("方法一 res = \(res)")
+        // 方法二
+        res = twoSumHashTable(nums: nums, target: target)
+        print("方法二 res = \(res)")
+    }
+}

docs/chapter_array_and_linkedlist/summary.md

@@ -4,7 +4,7 @@ comments: true
 
 # 小结
 
-- 数组和链表是两种基本数据结构，代表了数据在计算机内存中的两种存储方式，即连续空间存储和离散空间存储。两者的优缺点呈现出此消彼长的关系。
+- 数组和链表是两种基本数据结构，代表了数据在计算机内存中的两种存储方式，即连续空间存储和离散空间存储。两者的优点与缺点呈现出此消彼长的关系。
 - 数组支持随机访问、内存空间占用小；但插入与删除元素效率低，且初始化后长度不可变。
 - 链表可通过更改指针实现高效的结点插入与删除，并且可以灵活地修改长度；但结点访问效率低、占用内存多。常见的链表类型有单向链表、循环链表、双向链表。
 - 列表又称动态数组，是基于数组实现的一种数据结构，其保存了数组的优势，且可以灵活改变长度。列表的出现大大提升了数组的实用性，但副作用是会造成部分内存空间浪费。

docs/chapter_computational_complexity/space_time_tradeoff.md

@@ -149,6 +149,22 @@ comments: true
     }
     ```
 
+=== "Swift"
+
+    ```swift title="leetcode_two_sum.swift"
+    func twoSumBruteForce(nums: [Int], target: Int) -> [Int] {
+        // 两层循环，时间复杂度 O(n^2)
+        for i in nums.indices.dropLast() {
+            for j in nums.indices.dropFirst(i + 1) {
+                if nums[i] + nums[j] == target {
+                    return [i, j]
+                }
+            }
+        }
+        return [0]
+    }
+    ```
+
 ### 方法二：辅助哈希表
 
 时间复杂度 $O(N)$ ，空间复杂度 $O(N)$ ，属于「空间换时间」。
@@ -294,3 +310,20 @@ comments: true
         }
     }
     ```
+
+=== "Swift"
+
+    ```swift title="leetcode_two_sum.swift"
+    func twoSumHashTable(nums: [Int], target: Int) -> [Int] {
+        // 辅助哈希表，空间复杂度 O(n)
+        var dic: [Int: Int] = [:]
+        // 单层循环，时间复杂度 O(n)
+        for i in nums.indices {
+            if let j = dic[target - nums[i]] {
+                return [j, i]
+            }
+            dic[nums[i]] = i
+        }
+        return [0]
+    }
+    ```

docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md

@@ -92,8 +92,7 @@ $$
 
     ```c title=""
     // 在某运行平台下
-    void algorithm(int n) 
-    {
+    void algorithm(int n) {
         int a = 2;  // 1 ns
         a = a + 1;  // 1 ns
         a = a * 2;  // 10 ns
@@ -243,20 +242,17 @@ $$
 
     ```c title=""
     // 算法 A 时间复杂度：常数阶
-    void algorithm_A(int n) 
-    {
+    void algorithm_A(int n) {
         printf("%d", 0);
     }
     // 算法 B 时间复杂度：线性阶
-    void algorithm_B(int n) 
-    {
+    void algorithm_B(int n) {
         for (int i = 0; i < n; i++) {
             printf("%d", 0);
         }
     }
     // 算法 C 时间复杂度：常数阶
-    void algorithm_C(int n) 
-    {
+    void algorithm_C(int n) {
         for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
             printf("%d", 0);
         }
@@ -401,8 +397,7 @@ $$
 === "C"
 
     ```c title=""
-    void algorithm(int n) 
-    {
+    void algorithm(int n) {
         int a = 1;  // +1
         a = a + 1;  // +1
         a = a * 2;  // +1
@@ -579,8 +574,7 @@ $$
 === "C"
 
     ```c title=""
-    void algorithm(int n) 
-    {
+    void algorithm(int n) {
         int a = 1;  // +0（技巧 1）
         a = a + n;  // +0（技巧 1）
         // +n（技巧 2）
@@ -749,12 +743,11 @@ $$
 
     ```c title="time_complexity.c"
     /* 常数阶 */
-    int constant(int n) 
-    {
+    int constant(int n) {
         int count = 0;
         int size = 100000;
         int i = 0;
-        for(int i = 0; i < size; i++){
+        for (int i = 0; i < size; i++) {
             count ++;
         }
         return count;
@@ -857,10 +850,9 @@ $$
 
     ```c title="time_complexity.c"
     /* 线性阶 */
-    int linear(int n) 
-    {
+    int linear(int n) {
         int count = 0;
-        for(int i = 0; i < n; i++){
+        for (int i = 0; i < n; i++) {
             count ++;
         }
         return count;
@@ -969,11 +961,10 @@ $$
 
     ```c title="time_complexity.c"
     /* 线性阶（遍历数组） */
-    int arrayTraversal(int *nums, int n)
-    {
+    int arrayTraversal(int *nums, int n) {
         int count = 0;
         // 循环次数与数组长度成正比
-        for(int i = 0; i < n; i++){
+        for (int i = 0; i < n; i++) {
             count ++;
         }
         return count;
@@ -1091,12 +1082,11 @@ $$
 
     ```c title="time_complexity.c"
     /* 平方阶 */
-    int quadratic(int n) 
-    {
+    int quadratic(int n) {
         int count = 0;
         // 循环次数与数组长度成平方关系
-        for(int i = 0; i < n; i++){
-            for(int j = 0; j < n; j++){
+        for (int i = 0; i < n; i++) {
+            for (int j = 0; j < n; j++) {
                 count ++;
             }
         }
@@ -1253,14 +1243,12 @@ $$
 
     ```c title="time_complexity.c"
     /* 平方阶（冒泡排序） */
-    int bubbleSort(int *nums, int n)
-    {
+    int bubbleSort(int *nums, int n) {
         int count = 0;  // 计数器 
         // 外循环：待排序元素数量为 n-1, n-2, ..., 1
-        for(int i = n - 1; i > 0; i--){
+        for (int i = n - 1; i > 0; i--) {
             // 内循环：冒泡操作
-            for (int j = 0; j < i; j++)
-            {
+            for (int j = 0; j < i; j++) {
                 // 交换 nums[j] 与 nums[j + 1]
                 int tmp = nums[j];
                 nums[j] = nums[j + 1];
@@ -1417,15 +1405,12 @@ $$
 
     ```c title="time_complexity.c"
     /* 指数阶（循环实现） */
-    int exponential(int n) 
-    {
+    int exponential(int n) {
         int count = 0;
         int bas = 1;
         // cell 每轮一分为二，形成数列 1, 2, 4, 8, ..., 2^(n-1)
-        for (int i = 0; i < n; i++)
-        {
-            for (int j = 0; j < bas; j++)
-            {
+        for (int i = 0; i < n; i++) {
+            for (int j = 0; j < bas; j++) {
                 count++;
             }
             bas *= 2;
@@ -1538,8 +1523,7 @@ $$
 
     ```c title="time_complexity.c"
     /* 指数阶（递归实现） */
-    int expRecur(int n) 
-    {
+    int expRecur(int n) {
         if (n == 1) return 1;
         return expRecur(n - 1) + expRecur(n - 1) + 1;
     }
@@ -1646,11 +1630,9 @@ $$
 
     ```c title="time_complexity.c"
     /* 对数阶（循环实现） */
-    int logarithmic(float n)
-    {
+    int logarithmic(float n) {
         int count = 0;
-        while (n > 1)
-        {
+        while (n > 1) {
             n = n / 2;
             count++;
         }
@@ -1752,8 +1734,7 @@ $$
 
     ```c title="time_complexity.c"
     /* 对数阶（递归实现） */
-    int logRecur(float n)
-    {
+    int logRecur(float n) {
         if (n <= 1) return 0;
         return logRecur(n / 2) + 1;
     }
@@ -1864,13 +1845,11 @@ $$
 
     ```c title="time_complexity.c"
     /* 线性对数阶 */
-    int linearLogRecur(float n)
-    {
+    int linearLogRecur(float n) {
         if (n <= 1) return 1;
         int count = linearLogRecur(n / 2) +
                     linearLogRecur(n / 2);
-        for (int i = 0; i < n; i++)
-        {
+        for (int i = 0; i < n; i++) {
             count ++;
         }
         return count;
@@ -2000,12 +1979,10 @@ $$
 
     ```c title="time_complexity.c"
     /* 阶乘阶（递归实现） */
-    int factorialRecur(int n) 
-    {
+    int factorialRecur(int n) {
         if (n == 0) return 1;
         int count = 0;
-        for (int i = 0; i < n; i++)
-        {
+        for (int i = 0; i < n; i++) {
             count += factorialRecur(n - 1);
         }
         return count;
@@ -2226,18 +2203,15 @@ $$
 
     ```c title="worst_best_time_complexity.c"
     /* 生成一个数组，元素为 { 1, 2, ..., n }，顺序被打乱 */
-    int *randomNumbers(int n)  
-    {
+    int *randomNumbers(int n) {
         // 分配堆区内存（创建一维可变长数组：数组中元素数量为n，元素类型为int）
         int *nums = (int *)malloc(n * sizeof(int));
         // 生成数组 nums = { 1, 2, 3, ..., n }
-        for (int i = 0; i < n; i++)
-        {
+        for (int i = 0; i < n; i++) {
             nums[i] = i + 1;
         }
         // 随机打乱数组元素 
-        for (int i = n - 1; i > 0; i--)
-        {
+        for (int i = n - 1; i > 0; i--) {
             int j = rand() % (i + 1);
             int temp = nums[i];
             nums[i] = nums[j];
@@ -2247,33 +2221,26 @@ $$
     }
 
     /* 查找数组 nums 中数字 1 所在索引 */
-    int findOne(int *nums, int n) 
-    {
-        for (int i = 0; i < n; i++)
-        {
+    int findOne(int *nums, int n) {
+        for (int i = 0; i < n; i++) {
             if (nums[i] == 1) return i;
         }
         return -1;
     }
 
     /* Driver Code */
-    int main(int argc, char *argv[])
-    {
+    int main(int argc, char *argv[]) {
         // 初始化随机数种子
         srand((unsigned int)time(NULL));
-        for (int i = 0; i < 10; i++)
-        {
+        for (int i = 0; i < 10; i++) {
             int n = 100;
             int *nums = randomNumbers(n);
             int index = findOne(nums, n);
             printf("\n数组 [ 1, 2, ..., n ] 被打乱后 = ");
-            for (int j = 0; j < n; j++)
-            {
-                printf("%d%s", nums[j], (j == n-1)? "" : "," );
-            }
-            printf("\n数字 1 的索引为 %d\n", index);
+            printArray(nums, n);
+            printf("数字 1 的索引为 %d\n", index);
             // 释放堆区内存
-            if(nums != NULL){
+            if (nums != NULL) {
                 free(nums);
                 nums = NULL;
             }

docs/chapter_preface/about_the_book.md

@@ -82,10 +82,118 @@ comments: true
 
 ## 风格约定
 
-- 文章中的重要名词会用「」符号标注，例如「数组 Array」。名词混淆会导致不必要的歧义，因此最好可以记住这类名词（包括中文和英文），以便后续阅读文献时使用。
-- 重点内容、总起句、总结句会被 **加粗** ，此类文字值得更多关注。
-- 专有名词和有特指含义的词句会使用 “ ” 标注，以避免歧义。
 - 标题后标注 * 符号的是选读章节，如果你的时间有限，可以先跳过这些章节。
+- 文章中的重要名词会用「」符号标注，例如「数组 Array」。名词混淆会导致不必要的歧义，因此最好可以记住这类名词（包括中文和英文），以便后续阅读文献时使用。
+- 重点内容、总起句、总结句会被 **加粗** ，此类文字值得特别关注。
+- 专有名词和有特指含义的词句会使用 “ ” 标注，以避免歧义。
+- 在工程应用中，每种语言都有注释规范；而本书放弃了一部分的注释规范性，以换取更加紧凑的内容排版。注释主要分为三种类型：标题注释、内容注释、多行注释。
+
+=== "Java"
+
+    ```java title=""
+    /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */
+    
+    // 内容注释，用于详解代码
+
+    /**
+     * 多行
+     * 注释
+     */
+    ```
+
+=== "C++"
+
+    ```cpp title=""
+    /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */
+    
+    // 内容注释，用于详解代码
+
+    /**
+     * 多行
+     * 注释
+     */
+    ```
+
+=== "Python"
+
+    ```python title=""
+    """ 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 """
+    
+    # 内容注释，用于详解代码
+
+    """
+    多行
+    注释
+    """
+    ```
+
+=== "Go"
+
+    ```go title=""
+    /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */
+    
+    // 内容注释，用于详解代码
+
+    /**
+     * 多行
+     * 注释
+     */
+    ```
+
+=== "JavaScript"
+
+    ```js title=""
+    /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */
+    
+    // 内容注释，用于详解代码
+
+    /**
+     * 多行
+     * 注释
+     */
+    ```
+
+=== "TypeScript"
+
+    ```typescript title=""
+    /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */
+    
+    // 内容注释，用于详解代码
+
+    /**
+     * 多行
+     * 注释
+     */
+    ```
+
+=== "C"
+
+    ```c title=""
+    /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */
+    
+    // 内容注释，用于详解代码
+
+    /**
+     * 多行
+     * 注释
+     */
+    ```
+
+=== "C#"
+
+    ```csharp title=""
+    /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */
+    
+    // 内容注释，用于详解代码
+
+    /**
+     * 多行
+     * 注释
+     */
+    ```
+
+"""
+在 Java, C, C++, C#, Go, JS, TS 的代码注释中，`/* ... */` 用于注释函数、类、测试样例等标题， `// ...` 用于解释代码内容；类似地，在 Python 中，`""" ... """` 用于注释标题， `# ...` 用于解释代码。
 
 ## 本书特点 *
 

docs/chapter_searching/binary_search.md

@@ -466,7 +466,7 @@ $$
 
 **空间复杂度 $O(1)$ ：** 指针 `i` , `j` 使用常数大小空间。
 
-## 优缺点
+## 优点与缺点
 
 二分查找效率很高，体现在：
 

docs/chapter_searching/hashing_search.md

@@ -185,7 +185,7 @@ comments: true
 
 **空间复杂度：** $O(n)$ ，其中 $n$ 为数组或链表长度。
 
-## 优缺点
+## 优点与缺点
 
 在哈希表中，**查找、插入、删除操作的平均时间复杂度都为 $O(1)$** ，这意味着无论是高频增删还是高频查找场景，哈希查找的性能表现都非常好。当然，一切的前提是保证哈希表未退化。
 

docs/chapter_searching/linear_search.md

@@ -244,7 +244,7 @@ comments: true
 
 **空间复杂度 $O(1)$ ：** 无需使用额外空间。
 
-## 优缺点
+## 优点与缺点
 
 **线性查找的通用性极佳。** 由于线性查找是依次访问元素的，即没有跳跃访问元素，因此数组或链表皆适用。
 

docs/chapter_stack_and_queue/queue.md

@@ -328,7 +328,7 @@ comments: true
             queSize++;
         }
         /* 出队 */
-        int poll() {
+        void poll() {
             int num = peek();
             // 删除头结点
             ListNode *tmp = front;
@@ -336,7 +336,6 @@ comments: true
             // 释放内存
             delete tmp; 
             queSize--;
-            return num;
         }
         /* 访问队首元素 */
         int peek() {
@@ -719,11 +718,10 @@ comments: true
             rear = (rear + 1) % capacity();
         }
         /* 出队 */
-        int poll() {
+        void poll() {
             int num = peek();
             // 队头指针向后移动一位，若越过尾部则返回到数组头部
             front = (front + 1) % capacity();
-            return num;
         }
         /* 访问队首元素 */
         int peek() {

docs/chapter_stack_and_queue/stack.md

@@ -236,7 +236,9 @@ comments: true
 
 ### 基于链表的实现
 
-使用「链表」实现栈时，将链表的尾结点看作栈顶即可。
+使用「链表」实现栈时，将链表的头结点看作栈顶，尾结点看作栈底。
+
+对于入栈操作，将元素插入到链表头部即可，这种结点添加方式被称为“头插法”。而对于出栈操作，则将头结点从链表中删除即可。
 
 受益于链表的离散存储方式，栈的扩容更加灵活，删除元素的内存也会被系统自动回收；缺点是无法像数组一样高效地随机访问，并且由于链表结点需存储指针，导致单个元素占用空间更大。
 
@@ -311,14 +313,13 @@ comments: true
             stkSize++;
         }
         /* 出栈 */
-        int pop() {
+        void pop() {
             int num = top();
             ListNode *tmp = stackTop;
             stackTop = stackTop->next;
             // 释放内存
             delete tmp;
             stkSize--;
-            return num;
         }
         /* 访问栈顶元素 */
         int top() {
@@ -592,7 +593,7 @@ comments: true
 
 ### 基于数组的实现
 
-使用「数组」实现栈时，将数组的尾部当作栈顶。准确地说，我们需要使用「列表」，因为入栈的元素可能是源源不断的，因此使用动态数组可以方便扩容。
+使用「数组」实现栈时，将数组的尾部当作栈顶，这样可以保证入栈与出栈操作的时间复杂度都为 $O(1)$ 。准确地说，由于入栈的元素可能是源源不断的，我们需要使用可以动态扩容的「列表」。
 
 基于数组实现的栈，优点是支持随机访问，缺点是会造成一定的空间浪费，因为列表的容量始终 $\geq$ 元素数量。
 
@@ -655,10 +656,9 @@ comments: true
             stack.push_back(num);
         }
         /* 出栈 */
-        int pop() {
+        void pop() {
             int oldTop = top();
             stack.pop_back();
-            return oldTop;
         }
         /* 访问栈顶元素 */
         int top() {

docs/chapter_tree/binary_tree.md

@@ -120,7 +120,7 @@ comments: true
 
 - 「根结点 Root Node」：二叉树最顶层的结点，其没有父结点；
 - 「叶结点 Leaf Node」：没有子结点的结点，其两个指针都指向 $\text{null}$ ；
-- 结点所处「层 Level」：从顶置底依次增加，根结点所处层为 1 ；
+- 结点所处「层 Level」：从顶至底依次增加，根结点所处层为 1 ；
 - 结点「度 Degree」：结点的子结点数量。二叉树中，度的范围是 0, 1, 2 ；
 - 「边 Edge」：连接两个结点的边，即结点指针；
 - 二叉树「高度」：二叉树中根结点到最远叶结点走过边的数量；

docs/index.md

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     <h1 align="center"> 《 Hello，算法 》 </h1>
-    <p align="center"> 动画图解、能运行、可讨论的</br>数据结构与算法快速入门教程 </p>
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     <p align="center"> [![github-stars](https://img.shields.io/github/stars/krahets/hello-algo?style=social)](https://github.com/krahets/hello-algo)</p>
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