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52
docs/chapter_array_and_linkedlist/list.md
View file

@ -872,77 +872,77 @@ comments: true
def __init__(self): def __init__(self):
"""构造方法""" """构造方法"""
self.__capacity: int = 10 # 列表容量 self._capacity: int = 10 # 列表容量
self.__arr: list[int] = [0] * self.__capacity # 数组（存储列表元素） self._arr: list[int] = [0] * self._capacity # 数组（存储列表元素）
self.__size: int = 0 # 列表长度（即当前元素数量） self._size: int = 0 # 列表长度（即当前元素数量）
self.__extend_ratio: int = 2 # 每次列表扩容的倍数 self._extend_ratio: int = 2 # 每次列表扩容的倍数
def size(self) -> int: def size(self) -> int:
"""获取列表长度（即当前元素数量）""" """获取列表长度（即当前元素数量）"""
return self.__size return self._size
def capacity(self) -> int: def capacity(self) -> int:
"""获取列表容量""" """获取列表容量"""
return self.__capacity return self._capacity
def get(self, index: int) -> int: def get(self, index: int) -> int:
"""访问元素""" """访问元素"""
# 索引如果越界则抛出异常，下同 # 索引如果越界则抛出异常，下同
if index < 0 or index >= self.__size: if index < 0 or index >= self._size:
raise IndexError("索引越界") raise IndexError("索引越界")
return self.__arr[index] return self._arr[index]
def set(self, num: int, index: int): def set(self, num: int, index: int):
"""更新元素""" """更新元素"""
if index < 0 or index >= self.__size: if index < 0 or index >= self._size:
raise IndexError("索引越界") raise IndexError("索引越界")
self.__arr[index] = num self._arr[index] = num
def add(self, num: int): def add(self, num: int):
"""尾部添加元素""" """尾部添加元素"""
# 元素数量超出容量时，触发扩容机制 # 元素数量超出容量时，触发扩容机制
if self.size() == self.capacity(): if self.size() == self.capacity():
self.extend_capacity() self.extend_capacity()
self.__arr[self.__size] = num self._arr[self._size] = num
self.__size += 1 self._size += 1
def insert(self, num: int, index: int): def insert(self, num: int, index: int):
"""中间插入元素""" """中间插入元素"""
if index < 0 or index >= self.__size: if index < 0 or index >= self._size:
raise IndexError("索引越界") raise IndexError("索引越界")
# 元素数量超出容量时，触发扩容机制 # 元素数量超出容量时，触发扩容机制
if self.__size == self.capacity(): if self._size == self.capacity():
self.extend_capacity() self.extend_capacity()
# 将索引 index 以及之后的元素都向后移动一位 # 将索引 index 以及之后的元素都向后移动一位
for j in range(self.__size - 1, index - 1, -1): for j in range(self._size - 1, index - 1, -1):
self.__arr[j + 1] = self.__arr[j] self._arr[j + 1] = self._arr[j]
self.__arr[index] = num self._arr[index] = num
# 更新元素数量 # 更新元素数量
self.__size += 1 self._size += 1
def remove(self, index: int) -> int: def remove(self, index: int) -> int:
"""删除元素""" """删除元素"""
if index < 0 or index >= self.__size: if index < 0 or index >= self._size:
raise IndexError("索引越界") raise IndexError("索引越界")
num = self.__arr[index] num = self._arr[index]
# 索引 i 之后的元素都向前移动一位 # 索引 i 之后的元素都向前移动一位
for j in range(index, self.__size - 1): for j in range(index, self._size - 1):
self.__arr[j] = self.__arr[j + 1] self._arr[j] = self._arr[j + 1]
# 更新元素数量 # 更新元素数量
self.__size -= 1 self._size -= 1
# 返回被删除元素 # 返回被删除元素
return num return num
def extend_capacity(self): def extend_capacity(self):
"""列表扩容""" """列表扩容"""
# 新建一个长度为原数组 __extend_ratio 倍的新数组，并将原数组拷贝到新数组 # 新建一个长度为原数组 __extend_ratio 倍的新数组，并将原数组拷贝到新数组
self.__arr = self.__arr + [0] * self.capacity() * (self.__extend_ratio - 1) self._arr = self._arr + [0] * self.capacity() * (self._extend_ratio - 1)
# 更新列表容量 # 更新列表容量
self.__capacity = len(self.__arr) self._capacity = len(self._arr)
def to_array(self) -> list[int]: def to_array(self) -> list[int]:
"""返回有效长度的列表""" """返回有效长度的列表"""
return self.__arr[: self.__size] return self._arr[: self._size]
``` ```
=== "C++" === "C++"

96
docs/chapter_dynamic_programming/dp_solution_pipeline.md
View file

@ -122,8 +122,8 @@ $$
if i < 0 or j < 0: if i < 0 or j < 0:
return inf return inf
# 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价 # 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价
left = min_path_sum_dfs(grid, i - 1, j) up = min_path_sum_dfs(grid, i - 1, j)
up = min_path_sum_dfs(grid, i, j - 1) left = min_path_sum_dfs(grid, i, j - 1)
# 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价 # 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价
return min(left, up) + grid[i][j] return min(left, up) + grid[i][j]
``` ```
@ -142,8 +142,8 @@ $$
return INT_MAX; return INT_MAX;
} }
// 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价 // 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价
int left = minPathSumDFS(grid, i - 1, j); int up = minPathSumDFS(grid, i - 1, j);
int up = minPathSumDFS(grid, i, j - 1); int left = minPathSumDFS(grid, i, j - 1);
// 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价 // 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价
return min(left, up) != INT_MAX ? min(left, up) + grid[i][j] : INT_MAX; return min(left, up) != INT_MAX ? min(left, up) + grid[i][j] : INT_MAX;
} }
@ -163,8 +163,8 @@ $$
return Integer.MAX_VALUE; return Integer.MAX_VALUE;
} }
// 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价 // 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价
int left = minPathSumDFS(grid, i - 1, j); int up = minPathSumDFS(grid, i - 1, j);
int up = minPathSumDFS(grid, i, j - 1); int left = minPathSumDFS(grid, i, j - 1);
// 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价 // 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价
return Math.min(left, up) + grid[i][j]; return Math.min(left, up) + grid[i][j];
} }
@ -184,8 +184,8 @@ $$
return int.MaxValue; return int.MaxValue;
} }
// 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价 // 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价
int left = MinPathSumDFS(grid, i - 1, j); int up = MinPathSumDFS(grid, i - 1, j);
int up = MinPathSumDFS(grid, i, j - 1); int left = MinPathSumDFS(grid, i, j - 1);
// 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价 // 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价
return Math.Min(left, up) + grid[i][j]; return Math.Min(left, up) + grid[i][j];
} }
@ -205,8 +205,8 @@ $$
return math.MaxInt return math.MaxInt
} }
// 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价 // 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价
left := minPathSumDFS(grid, i-1, j) up := minPathSumDFS(grid, i-1, j)
up := minPathSumDFS(grid, i, j-1) left := minPathSumDFS(grid, i, j-1)
// 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价 // 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价
return int(math.Min(float64(left), float64(up))) + grid[i][j] return int(math.Min(float64(left), float64(up))) + grid[i][j]
} }
@ -226,8 +226,8 @@ $$
return .max return .max
} }
// 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价 // 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价
let left = minPathSumDFS(grid: grid, i: i - 1, j: j) let up = minPathSumDFS(grid: grid, i: i - 1, j: j)
let up = minPathSumDFS(grid: grid, i: i, j: j - 1) let left = minPathSumDFS(grid: grid, i: i, j: j - 1)
// 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价 // 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价
return min(left, up) + grid[i][j] return min(left, up) + grid[i][j]
} }
@ -247,8 +247,8 @@ $$
return Infinity; return Infinity;
} }
// 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价 // 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价
const left = minPathSumDFS(grid, i - 1, j); const up = minPathSumDFS(grid, i - 1, j);
const up = minPathSumDFS(grid, i, j - 1); const left = minPathSumDFS(grid, i, j - 1);
// 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价 // 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价
return Math.min(left, up) + grid[i][j]; return Math.min(left, up) + grid[i][j];
} }
@ -272,8 +272,8 @@ $$
return Infinity; return Infinity;
} }
// 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价 // 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价
const left = minPathSumDFS(grid, i - 1, j); const up = minPathSumDFS(grid, i - 1, j);
const up = minPathSumDFS(grid, i, j - 1); const left = minPathSumDFS(grid, i, j - 1);
// 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价 // 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价
return Math.min(left, up) + grid[i][j]; return Math.min(left, up) + grid[i][j];
} }
@ -294,8 +294,8 @@ $$
return BigInt.from(2).pow(31).toInt(); return BigInt.from(2).pow(31).toInt();
} }
// 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价 // 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价
int left = minPathSumDFS(grid, i - 1, j); int up = minPathSumDFS(grid, i - 1, j);
int up = minPathSumDFS(grid, i, j - 1); int left = minPathSumDFS(grid, i, j - 1);
// 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价 // 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价
return min(left, up) + grid[i][j]; return min(left, up) + grid[i][j];
} }
@ -315,8 +315,8 @@ $$
return i32::MAX; return i32::MAX;
} }
// 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价 // 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价
let left = min_path_sum_dfs(grid, i - 1, j); let up = min_path_sum_dfs(grid, i - 1, j);
let up = min_path_sum_dfs(grid, i, j - 1); let left = min_path_sum_dfs(grid, i, j - 1);
// 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价 // 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价
std::cmp::min(left, up) + grid[i as usize][j as usize] std::cmp::min(left, up) + grid[i as usize][j as usize]
} }
@ -336,8 +336,8 @@ $$
return INT_MAX; return INT_MAX;
} }
// 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价 // 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价
int left = minPathSumDFS(gridCols, grid, i - 1, j); int up = minPathSumDFS(gridCols, grid, i - 1, j);
int up = minPathSumDFS(gridCols, grid, i, j - 1); int left = minPathSumDFS(gridCols, grid, i, j - 1);
// 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价 // 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价
return min(left, up) != INT_MAX ? min(left, up) + grid[i][j] : INT_MAX; return min(left, up) != INT_MAX ? min(left, up) + grid[i][j] : INT_MAX;
} }
@ -357,8 +357,8 @@ $$
return std.math.maxInt(i32); return std.math.maxInt(i32);
} }
// 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价 // 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价
var left = minPathSumDFS(grid, i - 1, j); var up = minPathSumDFS(grid, i - 1, j);
var up = minPathSumDFS(grid, i, j - 1); var left = minPathSumDFS(grid, i, j - 1);
// 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价 // 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价
return @min(left, up) + grid[@as(usize, @intCast(i))][@as(usize, @intCast(j))]; return @min(left, up) + grid[@as(usize, @intCast(i))][@as(usize, @intCast(j))];
} }
@ -395,8 +395,8 @@ $$
if mem[i][j] != -1: if mem[i][j] != -1:
return mem[i][j] return mem[i][j]
# 左边和上边单元格的最小路径代价 # 左边和上边单元格的最小路径代价
left = min_path_sum_dfs_mem(grid, mem, i - 1, j) up = min_path_sum_dfs_mem(grid, mem, i - 1, j)
up = min_path_sum_dfs_mem(grid, mem, i, j - 1) left = min_path_sum_dfs_mem(grid, mem, i, j - 1)
# 记录并返回左上角到 (i, j) 的最小路径代价 # 记录并返回左上角到 (i, j) 的最小路径代价
mem[i][j] = min(left, up) + grid[i][j] mem[i][j] = min(left, up) + grid[i][j]
return mem[i][j] return mem[i][j]
@ -420,8 +420,8 @@ $$
return mem[i][j]; return mem[i][j];
} }
// 左边和上边单元格的最小路径代价 // 左边和上边单元格的最小路径代价
int left = minPathSumDFSMem(grid, mem, i - 1, j); int up = minPathSumDFSMem(grid, mem, i - 1, j);
int up = minPathSumDFSMem(grid, mem, i, j - 1); int left = minPathSumDFSMem(grid, mem, i, j - 1);
// 记录并返回左上角到 (i, j) 的最小路径代价 // 记录并返回左上角到 (i, j) 的最小路径代价
mem[i][j] = min(left, up) != INT_MAX ? min(left, up) + grid[i][j] : INT_MAX; mem[i][j] = min(left, up) != INT_MAX ? min(left, up) + grid[i][j] : INT_MAX;
return mem[i][j]; return mem[i][j];
@ -446,8 +446,8 @@ $$
return mem[i][j]; return mem[i][j];
} }
// 左边和上边单元格的最小路径代价 // 左边和上边单元格的最小路径代价
int left = minPathSumDFSMem(grid, mem, i - 1, j); int up = minPathSumDFSMem(grid, mem, i - 1, j);
int up = minPathSumDFSMem(grid, mem, i, j - 1); int left = minPathSumDFSMem(grid, mem, i, j - 1);
// 记录并返回左上角到 (i, j) 的最小路径代价 // 记录并返回左上角到 (i, j) 的最小路径代价
mem[i][j] = Math.min(left, up) + grid[i][j]; mem[i][j] = Math.min(left, up) + grid[i][j];
return mem[i][j]; return mem[i][j];
@ -472,8 +472,8 @@ $$
return mem[i][j]; return mem[i][j];
} }
// 左边和上边单元格的最小路径代价 // 左边和上边单元格的最小路径代价
int left = MinPathSumDFSMem(grid, mem, i - 1, j); int up = MinPathSumDFSMem(grid, mem, i - 1, j);
int up = MinPathSumDFSMem(grid, mem, i, j - 1); int left = MinPathSumDFSMem(grid, mem, i, j - 1);
// 记录并返回左上角到 (i, j) 的最小路径代价 // 记录并返回左上角到 (i, j) 的最小路径代价
mem[i][j] = Math.Min(left, up) + grid[i][j]; mem[i][j] = Math.Min(left, up) + grid[i][j];
return mem[i][j]; return mem[i][j];
@ -498,8 +498,8 @@ $$
return mem[i][j] return mem[i][j]
} }
// 左边和上边单元格的最小路径代价 // 左边和上边单元格的最小路径代价
left := minPathSumDFSMem(grid, mem, i-1, j) up := minPathSumDFSMem(grid, mem, i-1, j)
up := minPathSumDFSMem(grid, mem, i, j-1) left := minPathSumDFSMem(grid, mem, i, j-1)
// 记录并返回左上角到 (i, j) 的最小路径代价 // 记录并返回左上角到 (i, j) 的最小路径代价
mem[i][j] = int(math.Min(float64(left), float64(up))) + grid[i][j] mem[i][j] = int(math.Min(float64(left), float64(up))) + grid[i][j]
return mem[i][j] return mem[i][j]
@ -524,8 +524,8 @@ $$
return mem[i][j] return mem[i][j]
} }
// 左边和上边单元格的最小路径代价 // 左边和上边单元格的最小路径代价
let left = minPathSumDFSMem(grid: grid, mem: &mem, i: i - 1, j: j) let up = minPathSumDFSMem(grid: grid, mem: &mem, i: i - 1, j: j)
let up = minPathSumDFSMem(grid: grid, mem: &mem, i: i, j: j - 1) let left = minPathSumDFSMem(grid: grid, mem: &mem, i: i, j: j - 1)
// 记录并返回左上角到 (i, j) 的最小路径代价 // 记录并返回左上角到 (i, j) 的最小路径代价
mem[i][j] = min(left, up) + grid[i][j] mem[i][j] = min(left, up) + grid[i][j]
return mem[i][j] return mem[i][j]
@ -550,8 +550,8 @@ $$
return mem[i][j]; return mem[i][j];
} }
// 左边和上边单元格的最小路径代价 // 左边和上边单元格的最小路径代价
const left = minPathSumDFSMem(grid, mem, i - 1, j); const up = minPathSumDFSMem(grid, mem, i - 1, j);
const up = minPathSumDFSMem(grid, mem, i, j - 1); const left = minPathSumDFSMem(grid, mem, i, j - 1);
// 记录并返回左上角到 (i, j) 的最小路径代价 // 记录并返回左上角到 (i, j) 的最小路径代价
mem[i][j] = Math.min(left, up) + grid[i][j]; mem[i][j] = Math.min(left, up) + grid[i][j];
return mem[i][j]; return mem[i][j];
@ -581,8 +581,8 @@ $$
return mem[i][j]; return mem[i][j];
} }
// 左边和上边单元格的最小路径代价 // 左边和上边单元格的最小路径代价
const left = minPathSumDFSMem(grid, mem, i - 1, j); const up = minPathSumDFSMem(grid, mem, i - 1, j);
const up = minPathSumDFSMem(grid, mem, i, j - 1); const left = minPathSumDFSMem(grid, mem, i, j - 1);
// 记录并返回左上角到 (i, j) 的最小路径代价 // 记录并返回左上角到 (i, j) 的最小路径代价
mem[i][j] = Math.min(left, up) + grid[i][j]; mem[i][j] = Math.min(left, up) + grid[i][j];
return mem[i][j]; return mem[i][j];
@ -608,8 +608,8 @@ $$
return mem[i][j]; return mem[i][j];
} }
// 左边和上边单元格的最小路径代价 // 左边和上边单元格的最小路径代价
int left = minPathSumDFSMem(grid, mem, i - 1, j); int up = minPathSumDFSMem(grid, mem, i - 1, j);
int up = minPathSumDFSMem(grid, mem, i, j - 1); int left = minPathSumDFSMem(grid, mem, i, j - 1);
// 记录并返回左上角到 (i, j) 的最小路径代价 // 记录并返回左上角到 (i, j) 的最小路径代价
mem[i][j] = min(left, up) + grid[i][j]; mem[i][j] = min(left, up) + grid[i][j];
return mem[i][j]; return mem[i][j];
@ -634,8 +634,8 @@ $$
return mem[i as usize][j as usize]; return mem[i as usize][j as usize];
} }
// 左边和上边单元格的最小路径代价 // 左边和上边单元格的最小路径代价
let left = min_path_sum_dfs_mem(grid, mem, i - 1, j); let up = min_path_sum_dfs_mem(grid, mem, i - 1, j);
let up = min_path_sum_dfs_mem(grid, mem, i, j - 1); let left = min_path_sum_dfs_mem(grid, mem, i, j - 1);
// 记录并返回左上角到 (i, j) 的最小路径代价 // 记录并返回左上角到 (i, j) 的最小路径代价
mem[i as usize][j as usize] = std::cmp::min(left, up) + grid[i as usize][j as usize]; mem[i as usize][j as usize] = std::cmp::min(left, up) + grid[i as usize][j as usize];
mem[i as usize][j as usize] mem[i as usize][j as usize]
@ -660,8 +660,8 @@ $$
return mem[i][j]; return mem[i][j];
} }
// 左边和上边单元格的最小路径代价 // 左边和上边单元格的最小路径代价
int left = minPathSumDFSMem(gridCols, grid, mem, i - 1, j); int up = minPathSumDFSMem(gridCols, grid, mem, i - 1, j);
int up = minPathSumDFSMem(gridCols, grid, mem, i, j - 1); int left = minPathSumDFSMem(gridCols, grid, mem, i, j - 1);
// 记录并返回左上角到 (i, j) 的最小路径代价 // 记录并返回左上角到 (i, j) 的最小路径代价
mem[i][j] = min(left, up) != INT_MAX ? min(left, up) + grid[i][j] : INT_MAX; mem[i][j] = min(left, up) != INT_MAX ? min(left, up) + grid[i][j] : INT_MAX;
return mem[i][j]; return mem[i][j];
@ -686,8 +686,8 @@ $$
return mem[@as(usize, @intCast(i))][@as(usize, @intCast(j))]; return mem[@as(usize, @intCast(i))][@as(usize, @intCast(j))];
} }
// 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价 // 计算从左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路径代价
var left = minPathSumDFSMem(grid, mem, i - 1, j); var up = minPathSumDFSMem(grid, mem, i - 1, j);
var up = minPathSumDFSMem(grid, mem, i, j - 1); var left = minPathSumDFSMem(grid, mem, i, j - 1);
// 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价 // 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价
// 记录并返回左上角到 (i, j) 的最小路径代价 // 记录并返回左上角到 (i, j) 的最小路径代价
mem[@as(usize, @intCast(i))][@as(usize, @intCast(j))] = @min(left, up) + grid[@as(usize, @intCast(i))][@as(usize, @intCast(j))]; mem[@as(usize, @intCast(i))][@as(usize, @intCast(j))] = @min(left, up) + grid[@as(usize, @intCast(i))][@as(usize, @intCast(j))];

92
docs/chapter_stack_and_queue/deque.md
View file

@ -400,13 +400,13 @@ comments: true
def __init__(self): def __init__(self):
"""构造方法""" """构造方法"""
self.front: ListNode | None = None # 头节点 front self._front: ListNode | None = None # 头节点 front
self.rear: ListNode | None = None # 尾节点 rear self._rear: ListNode | None = None # 尾节点 rear
self.__size: int = 0 # 双向队列的长度 self._size: int = 0 # 双向队列的长度
def size(self) -> int: def size(self) -> int:
"""获取双向队列的长度""" """获取双向队列的长度"""
return self.__size return self._size
def is_empty(self) -> bool: def is_empty(self) -> bool:
"""判断双向队列是否为空""" """判断双向队列是否为空"""
@ -417,20 +417,20 @@ comments: true
node = ListNode(num) node = ListNode(num)
# 若链表为空，则令 front, rear 都指向 node # 若链表为空，则令 front, rear 都指向 node
if self.is_empty(): if self.is_empty():
self.front = self.rear = node self._front = self._rear = node
# 队首入队操作 # 队首入队操作
elif is_front: elif is_front:
# 将 node 添加至链表头部 # 将 node 添加至链表头部
self.front.prev = node self._front.prev = node
node.next = self.front node.next = self._front
self.front = node # 更新头节点 self._front = node # 更新头节点
# 队尾入队操作 # 队尾入队操作
else: else:
# 将 node 添加至链表尾部 # 将 node 添加至链表尾部
self.rear.next = node self._rear.next = node
node.prev = self.rear node.prev = self._rear
self.rear = node # 更新尾节点 self._rear = node # 更新尾节点
self.__size += 1 # 更新队列长度 self._size += 1 # 更新队列长度
def push_first(self, num: int): def push_first(self, num: int):
"""队首入队""" """队首入队"""
@ -446,23 +446,23 @@ comments: true
raise IndexError("双向队列为空") raise IndexError("双向队列为空")
# 队首出队操作 # 队首出队操作
if is_front: if is_front:
val: int = self.front.val # 暂存头节点值 val: int = self._front.val # 暂存头节点值
# 删除头节点 # 删除头节点
fnext: ListNode | None = self.front.next fnext: ListNode | None = self._front.next
if fnext != None: if fnext != None:
fnext.prev = None fnext.prev = None
self.front.next = None self._front.next = None
self.front = fnext # 更新头节点 self._front = fnext # 更新头节点
# 队尾出队操作 # 队尾出队操作
else: else:
val: int = self.rear.val # 暂存尾节点值 val: int = self._rear.val # 暂存尾节点值
# 删除尾节点 # 删除尾节点
rprev: ListNode | None = self.rear.prev rprev: ListNode | None = self._rear.prev
if rprev != None: if rprev != None:
rprev.next = None rprev.next = None
self.rear.prev = None self._rear.prev = None
self.rear = rprev # 更新尾节点 self._rear = rprev # 更新尾节点
self.__size -= 1 # 更新队列长度 self._size -= 1 # 更新队列长度
return val return val
def pop_first(self) -> int: def pop_first(self) -> int:
@ -477,17 +477,17 @@ comments: true
"""访问队首元素""" """访问队首元素"""
if self.is_empty(): if self.is_empty():
raise IndexError("双向队列为空") raise IndexError("双向队列为空")
return self.front.val return self._front.val
def peek_last(self) -> int: def peek_last(self) -> int:
"""访问队尾元素""" """访问队尾元素"""
if self.is_empty(): if self.is_empty():
raise IndexError("双向队列为空") raise IndexError("双向队列为空")
return self.rear.val return self._rear.val
def to_array(self) -> list[int]: def to_array(self) -> list[int]:
"""返回数组用于打印""" """返回数组用于打印"""
node = self.front node = self._front
res = [0] * self.size() res = [0] * self.size()
for i in range(self.size()): for i in range(self.size()):
res[i] = node.val res[i] = node.val
@ -2038,21 +2038,21 @@ comments: true
def __init__(self, capacity: int): def __init__(self, capacity: int):
"""构造方法""" """构造方法"""
self.__nums: list[int] = [0] * capacity self._nums: list[int] = [0] * capacity
self.__front: int = 0 self._front: int = 0
self.__size: int = 0 self._size: int = 0
def capacity(self) -> int: def capacity(self) -> int:
"""获取双向队列的容量""" """获取双向队列的容量"""
return len(self.__nums) return len(self._nums)
def size(self) -> int: def size(self) -> int:
"""获取双向队列的长度""" """获取双向队列的长度"""
return self.__size return self._size
def is_empty(self) -> bool: def is_empty(self) -> bool:
"""判断双向队列是否为空""" """判断双向队列是否为空"""
return self.__size == 0 return self._size == 0
def index(self, i: int) -> int: def index(self, i: int) -> int:
"""计算环形数组索引""" """计算环形数组索引"""
@ -2063,61 +2063,61 @@ comments: true
def push_first(self, num: int): def push_first(self, num: int):
"""队首入队""" """队首入队"""
if self.__size == self.capacity(): if self._size == self.capacity():
print("双向队列已满") print("双向队列已满")
return return
# 队首指针向左移动一位 # 队首指针向左移动一位
# 通过取余操作，实现 front 越过数组头部后回到尾部 # 通过取余操作，实现 front 越过数组头部后回到尾部
self.__front = self.index(self.__front - 1) self._front = self.index(self._front - 1)
# 将 num 添加至队首 # 将 num 添加至队首
self.__nums[self.__front] = num self._nums[self._front] = num
self.__size += 1 self._size += 1
def push_last(self, num: int): def push_last(self, num: int):
"""队尾入队""" """队尾入队"""
if self.__size == self.capacity(): if self._size == self.capacity():
print("双向队列已满") print("双向队列已满")
return return
# 计算尾指针，指向队尾索引 + 1 # 计算尾指针，指向队尾索引 + 1
rear = self.index(self.__front + self.__size) rear = self.index(self._front + self._size)
# 将 num 添加至队尾 # 将 num 添加至队尾
self.__nums[rear] = num self._nums[rear] = num
self.__size += 1 self._size += 1
def pop_first(self) -> int: def pop_first(self) -> int:
"""队首出队""" """队首出队"""
num = self.peek_first() num = self.peek_first()
# 队首指针向后移动一位 # 队首指针向后移动一位
self.__front = self.index(self.__front + 1) self._front = self.index(self._front + 1)
self.__size -= 1 self._size -= 1
return num return num
def pop_last(self) -> int: def pop_last(self) -> int:
"""队尾出队""" """队尾出队"""
num = self.peek_last() num = self.peek_last()
self.__size -= 1 self._size -= 1
return num return num
def peek_first(self) -> int: def peek_first(self) -> int:
"""访问队首元素""" """访问队首元素"""
if self.is_empty(): if self.is_empty():
raise IndexError("双向队列为空") raise IndexError("双向队列为空")
return self.__nums[self.__front] return self._nums[self._front]
def peek_last(self) -> int: def peek_last(self) -> int:
"""访问队尾元素""" """访问队尾元素"""
if self.is_empty(): if self.is_empty():
raise IndexError("双向队列为空") raise IndexError("双向队列为空")
# 计算尾元素索引 # 计算尾元素索引
last = self.index(self.__front + self.__size - 1) last = self.index(self._front + self._size - 1)
return self.__nums[last] return self._nums[last]
def to_array(self) -> list[int]: def to_array(self) -> list[int]:
"""返回数组用于打印""" """返回数组用于打印"""
# 仅转换有效长度范围内的列表元素 # 仅转换有效长度范围内的列表元素
res = [] res = []
for i in range(self.__size): for i in range(self._size):
res.append(self.__nums[self.index(self.__front + i)]) res.append(self._nums[self.index(self._front + i)])
return res return res
``` ```

60
docs/chapter_stack_and_queue/queue.md
View file

@ -345,50 +345,50 @@ comments: true
def __init__(self): def __init__(self):
"""构造方法""" """构造方法"""
self.__front: ListNode | None = None # 头节点 front self._front: ListNode | None = None # 头节点 front
self.__rear: ListNode | None = None # 尾节点 rear self._rear: ListNode | None = None # 尾节点 rear
self.__size: int = 0 self._size: int = 0
def size(self) -> int: def size(self) -> int:
"""获取队列的长度""" """获取队列的长度"""
return self.__size return self._size
def is_empty(self) -> bool: def is_empty(self) -> bool:
"""判断队列是否为空""" """判断队列是否为空"""
return not self.__front return not self._front
def push(self, num: int): def push(self, num: int):
"""入队""" """入队"""
# 尾节点后添加 num # 尾节点后添加 num
node = ListNode(num) node = ListNode(num)
# 如果队列为空，则令头、尾节点都指向该节点 # 如果队列为空，则令头、尾节点都指向该节点
if self.__front is None: if self._front is None:
self.__front = node self._front = node
self.__rear = node self._rear = node
# 如果队列不为空，则将该节点添加到尾节点后 # 如果队列不为空，则将该节点添加到尾节点后
else: else:
self.__rear.next = node self._rear.next = node
self.__rear = node self._rear = node
self.__size += 1 self._size += 1
def pop(self) -> int: def pop(self) -> int:
"""出队""" """出队"""
num = self.peek() num = self.peek()
# 删除头节点 # 删除头节点
self.__front = self.__front.next self._front = self._front.next
self.__size -= 1 self._size -= 1
return num return num
def peek(self) -> int: def peek(self) -> int:
"""访问队首元素""" """访问队首元素"""
if self.is_empty(): if self.is_empty():
raise IndexError("队列为空") raise IndexError("队列为空")
return self.__front.val return self._front.val
def to_list(self) -> list[int]: def to_list(self) -> list[int]:
"""转化为列表用于打印""" """转化为列表用于打印"""
queue = [] queue = []
temp = self.__front temp = self._front
while temp: while temp:
queue.append(temp.val) queue.append(temp.val)
temp = temp.next temp = temp.next
@ -1240,53 +1240,53 @@ comments: true
def __init__(self, size: int): def __init__(self, size: int):
"""构造方法""" """构造方法"""
self.__nums: list[int] = [0] * size # 用于存储队列元素的数组 self._nums: list[int] = [0] * size # 用于存储队列元素的数组
self.__front: int = 0 # 队首指针，指向队首元素 self._front: int = 0 # 队首指针，指向队首元素
self.__size: int = 0 # 队列长度 self._size: int = 0 # 队列长度
def capacity(self) -> int: def capacity(self) -> int:
"""获取队列的容量""" """获取队列的容量"""
return len(self.__nums) return len(self._nums)
def size(self) -> int: def size(self) -> int:
"""获取队列的长度""" """获取队列的长度"""
return self.__size return self._size
def is_empty(self) -> bool: def is_empty(self) -> bool:
"""判断队列是否为空""" """判断队列是否为空"""
return self.__size == 0 return self._size == 0
def push(self, num: int): def push(self, num: int):
"""入队""" """入队"""
if self.__size == self.capacity(): if self._size == self.capacity():
raise IndexError("队列已满") raise IndexError("队列已满")
# 计算尾指针，指向队尾索引 + 1 # 计算尾指针，指向队尾索引 + 1
# 通过取余操作，实现 rear 越过数组尾部后回到头部 # 通过取余操作，实现 rear 越过数组尾部后回到头部
rear: int = (self.__front + self.__size) % self.capacity() rear: int = (self._front + self._size) % self.capacity()
# 将 num 添加至队尾 # 将 num 添加至队尾
self.__nums[rear] = num self._nums[rear] = num
self.__size += 1 self._size += 1
def pop(self) -> int: def pop(self) -> int:
"""出队""" """出队"""
num: int = self.peek() num: int = self.peek()
# 队首指针向后移动一位，若越过尾部则返回到数组头部 # 队首指针向后移动一位，若越过尾部则返回到数组头部
self.__front = (self.__front + 1) % self.capacity() self._front = (self._front + 1) % self.capacity()
self.__size -= 1 self._size -= 1
return num return num
def peek(self) -> int: def peek(self) -> int:
"""访问队首元素""" """访问队首元素"""
if self.is_empty(): if self.is_empty():
raise IndexError("队列为空") raise IndexError("队列为空")
return self.__nums[self.__front] return self._nums[self._front]
def to_list(self) -> list[int]: def to_list(self) -> list[int]:
"""返回列表用于打印""" """返回列表用于打印"""
res = [0] * self.size() res = [0] * self.size()
j: int = self.__front j: int = self._front
for i in range(self.size()): for i in range(self.size()):
res[i] = self.__nums[(j % self.capacity())] res[i] = self._nums[(j % self.capacity())]
j += 1 j += 1
return res return res
``` ```

36
docs/chapter_stack_and_queue/stack.md
View file

@ -345,41 +345,41 @@ comments: true
def __init__(self): def __init__(self):
"""构造方法""" """构造方法"""
self.__peek: ListNode | None = None self._peek: ListNode | None = None
self.__size: int = 0 self._size: int = 0
def size(self) -> int: def size(self) -> int:
"""获取栈的长度""" """获取栈的长度"""
return self.__size return self._size
def is_empty(self) -> bool: def is_empty(self) -> bool:
"""判断栈是否为空""" """判断栈是否为空"""
return not self.__peek return not self._peek
def push(self, val: int): def push(self, val: int):
"""入栈""" """入栈"""
node = ListNode(val) node = ListNode(val)
node.next = self.__peek node.next = self._peek
self.__peek = node self._peek = node
self.__size += 1 self._size += 1
def pop(self) -> int: def pop(self) -> int:
"""出栈""" """出栈"""
num = self.peek() num = self.peek()
self.__peek = self.__peek.next self._peek = self._peek.next
self.__size -= 1 self._size -= 1
return num return num
def peek(self) -> int: def peek(self) -> int:
"""访问栈顶元素""" """访问栈顶元素"""
if self.is_empty(): if self.is_empty():
raise IndexError("栈为空") raise IndexError("栈为空")
return self.__peek.val return self._peek.val
def to_list(self) -> list[int]: def to_list(self) -> list[int]:
"""转化为列表用于打印""" """转化为列表用于打印"""
arr = [] arr = []
node = self.__peek node = self._peek
while node: while node:
arr.append(node.val) arr.append(node.val)
node = node.next node = node.next
@ -1111,35 +1111,35 @@ comments: true
def __init__(self): def __init__(self):
"""构造方法""" """构造方法"""
self.__stack: list[int] = [] self._stack: list[int] = []
def size(self) -> int: def size(self) -> int:
"""获取栈的长度""" """获取栈的长度"""
return len(self.__stack) return len(self._stack)
def is_empty(self) -> bool: def is_empty(self) -> bool:
"""判断栈是否为空""" """判断栈是否为空"""
return self.__stack == [] return self._stack == []
def push(self, item: int): def push(self, item: int):
"""入栈""" """入栈"""
self.__stack.append(item) self._stack.append(item)
def pop(self) -> int: def pop(self) -> int:
"""出栈""" """出栈"""
if self.is_empty(): if self.is_empty():
raise IndexError("栈为空") raise IndexError("栈为空")
return self.__stack.pop() return self._stack.pop()
def peek(self) -> int: def peek(self) -> int:
"""访问栈顶元素""" """访问栈顶元素"""
if self.is_empty(): if self.is_empty():
raise IndexError("栈为空") raise IndexError("栈为空")
return self.__stack[-1] return self._stack[-1]
def to_list(self) -> list[int]: def to_list(self) -> list[int]:
"""返回列表用于打印""" """返回列表用于打印"""
return self.__stack return self._stack
``` ```
=== "C++" === "C++"

18
docs/chapter_tree/array_representation_of_tree.md
View file

@ -151,18 +151,18 @@ comments: true
def __init__(self, arr: list[int | None]): def __init__(self, arr: list[int | None]):
"""构造方法""" """构造方法"""
self.__tree = list(arr) self._tree = list(arr)
def size(self): def size(self):
"""节点数量""" """节点数量"""
return len(self.__tree) return len(self._tree)
def val(self, i: int) -> int: def val(self, i: int) -> int:
"""获取索引为 i 节点的值""" """获取索引为 i 节点的值"""
# 若索引越界，则返回 None ，代表空位 # 若索引越界，则返回 None ，代表空位
if i < 0 or i >= self.size(): if i < 0 or i >= self.size():
return None return None
return self.__tree[i] return self._tree[i]
def left(self, i: int) -> int | None: def left(self, i: int) -> int | None:
"""获取索引为 i 节点的左子节点的索引""" """获取索引为 i 节点的左子节点的索引"""
@ -185,18 +185,18 @@ comments: true
self.res.append(self.val(i)) self.res.append(self.val(i))
return self.res return self.res
def __dfs(self, i: int, order: str): def dfs(self, i: int, order: str):
"""深度优先遍历""" """深度优先遍历"""
if self.val(i) is None: if self.val(i) is None:
return return
# 前序遍历 # 前序遍历
if order == "pre": if order == "pre":
self.res.append(self.val(i)) self.res.append(self.val(i))
self.__dfs(self.left(i), order) self.dfs(self.left(i), order)
# 中序遍历 # 中序遍历
if order == "in": if order == "in":
self.res.append(self.val(i)) self.res.append(self.val(i))
self.__dfs(self.right(i), order) self.dfs(self.right(i), order)
# 后序遍历 # 后序遍历
if order == "post": if order == "post":
self.res.append(self.val(i)) self.res.append(self.val(i))
@ -204,19 +204,19 @@ comments: true
def pre_order(self) -> list[int]: def pre_order(self) -> list[int]:
"""前序遍历""" """前序遍历"""
self.res = [] self.res = []
self.__dfs(0, order="pre") self.dfs(0, order="pre")
return self.res return self.res
def in_order(self) -> list[int]: def in_order(self) -> list[int]:
"""中序遍历""" """中序遍历"""
self.res = [] self.res = []
self.__dfs(0, order="in") self.dfs(0, order="in")
return self.res return self.res
def post_order(self) -> list[int]: def post_order(self) -> list[int]:
"""后序遍历""" """后序遍历"""
self.res = [] self.res = []
self.__dfs(0, order="post") self.dfs(0, order="post")
return self.res return self.res
``` ```

54
docs/chapter_tree/avl_tree.md
View file

@ -229,7 +229,7 @@ AVL 树既是二叉搜索树也是平衡二叉树，同时满足这两类二叉
return node.height return node.height
return -1 return -1
def __update_height(self, node: TreeNode | None): def update_height(self, node: TreeNode | None):
"""更新节点高度""" """更新节点高度"""
# 节点高度等于最高子树高度 + 1 # 节点高度等于最高子树高度 + 1
node.height = max([self.height(node.left), self.height(node.right)]) + 1 node.height = max([self.height(node.left), self.height(node.right)]) + 1
@ -636,7 +636,7 @@ AVL 树的特点在于“旋转”操作，它能够在不影响二叉树的中
=== "Python" === "Python"
```python title="avl_tree.py" ```python title="avl_tree.py"
def __right_rotate(self, node: TreeNode | None) -> TreeNode | None: def right_rotate(self, node: TreeNode | None) -> TreeNode | None:
"""右旋操作""" """右旋操作"""
child = node.left child = node.left
grand_child = child.right grand_child = child.right
@ -644,8 +644,8 @@ AVL 树的特点在于“旋转”操作，它能够在不影响二叉树的中
child.right = node child.right = node
node.left = grand_child node.left = grand_child
# 更新节点高度 # 更新节点高度
self.__update_height(node) self.update_height(node)
self.__update_height(child) self.update_height(child)
# 返回旋转后子树的根节点 # 返回旋转后子树的根节点
return child return child
``` ```
@ -873,7 +873,7 @@ AVL 树的特点在于“旋转”操作，它能够在不影响二叉树的中
=== "Python" === "Python"
```python title="avl_tree.py" ```python title="avl_tree.py"
def __left_rotate(self, node: TreeNode | None) -> TreeNode | None: def left_rotate(self, node: TreeNode | None) -> TreeNode | None:
"""左旋操作""" """左旋操作"""
child = node.right child = node.right
grand_child = child.left grand_child = child.left
@ -881,8 +881,8 @@ AVL 树的特点在于“旋转”操作，它能够在不影响二叉树的中
child.left = node child.left = node
node.right = grand_child node.right = grand_child
# 更新节点高度 # 更新节点高度
self.__update_height(node) self.update_height(node)
self.__update_height(child) self.update_height(child)
# 返回旋转后子树的根节点 # 返回旋转后子树的根节点
return child return child
``` ```
@ -1135,7 +1135,7 @@ AVL 树的特点在于“旋转”操作，它能够在不影响二叉树的中
=== "Python" === "Python"
```python title="avl_tree.py" ```python title="avl_tree.py"
def __rotate(self, node: TreeNode | None) -> TreeNode | None: def rotate(self, node: TreeNode | None) -> TreeNode | None:
"""执行旋转操作，使该子树重新恢复平衡""" """执行旋转操作，使该子树重新恢复平衡"""
# 获取节点 node 的平衡因子 # 获取节点 node 的平衡因子
balance_factor = self.balance_factor(node) balance_factor = self.balance_factor(node)
@ -1143,20 +1143,20 @@ AVL 树的特点在于“旋转”操作，它能够在不影响二叉树的中
if balance_factor > 1: if balance_factor > 1:
if self.balance_factor(node.left) >= 0: if self.balance_factor(node.left) >= 0:
# 右旋 # 右旋
return self.__right_rotate(node) return self.right_rotate(node)
else: else:
# 先左旋后右旋 # 先左旋后右旋
node.left = self.__left_rotate(node.left) node.left = self.left_rotate(node.left)
return self.__right_rotate(node) return self.right_rotate(node)
# 右偏树 # 右偏树
elif balance_factor < -1: elif balance_factor < -1:
if self.balance_factor(node.right) <= 0: if self.balance_factor(node.right) <= 0:
# 左旋 # 左旋
return self.__left_rotate(node) return self.left_rotate(node)
else: else:
# 先右旋后左旋 # 先右旋后左旋
node.right = self.__right_rotate(node.right) node.right = self.right_rotate(node.right)
return self.__left_rotate(node) return self.left_rotate(node)
# 平衡树，无须旋转，直接返回 # 平衡树，无须旋转，直接返回
return node return node
``` ```
@ -1552,24 +1552,24 @@ AVL 树的节点插入操作与二叉搜索树在主体上类似。唯一的区
```python title="avl_tree.py" ```python title="avl_tree.py"
def insert(self, val): def insert(self, val):
"""插入节点""" """插入节点"""
self.root = self.__insert_helper(self.root, val) self._root = self.insert_helper(self._root, val)
def __insert_helper(self, node: TreeNode | None, val: int) -> TreeNode: def insert_helper(self, node: TreeNode | None, val: int) -> TreeNode:
"""递归插入节点（辅助方法）""" """递归插入节点（辅助方法）"""
if node is None: if node is None:
return TreeNode(val) return TreeNode(val)
# 1. 查找插入位置，并插入节点 # 1. 查找插入位置，并插入节点
if val < node.val: if val < node.val:
node.left = self.__insert_helper(node.left, val) node.left = self.insert_helper(node.left, val)
elif val > node.val: elif val > node.val:
node.right = self.__insert_helper(node.right, val) node.right = self.insert_helper(node.right, val)
else: else:
# 重复节点不插入，直接返回 # 重复节点不插入，直接返回
return node return node
# 更新节点高度 # 更新节点高度
self.__update_height(node) self.update_height(node)
# 2. 执行旋转操作，使该子树重新恢复平衡 # 2. 执行旋转操作，使该子树重新恢复平衡
return self.__rotate(node) return self.rotate(node)
``` ```
=== "C++" === "C++"
@ -1904,17 +1904,17 @@ AVL 树的节点插入操作与二叉搜索树在主体上类似。唯一的区
```python title="avl_tree.py" ```python title="avl_tree.py"
def remove(self, val: int): def remove(self, val: int):
"""删除节点""" """删除节点"""
self.root = self.__remove_helper(self.root, val) self._root = self.remove_helper(self._root, val)
def __remove_helper(self, node: TreeNode | None, val: int) -> TreeNode | None: def remove_helper(self, node: TreeNode | None, val: int) -> TreeNode | None:
"""递归删除节点（辅助方法）""" """递归删除节点（辅助方法）"""
if node is None: if node is None:
return None return None
# 1. 查找节点，并删除之 # 1. 查找节点，并删除之
if val < node.val: if val < node.val:
node.left = self.__remove_helper(node.left, val) node.left = self.remove_helper(node.left, val)
elif val > node.val: elif val > node.val:
node.right = self.__remove_helper(node.right, val) node.right = self.remove_helper(node.right, val)
else: else:
if node.left is None or node.right is None: if node.left is None or node.right is None:
child = node.left or node.right child = node.left or node.right
@ -1929,12 +1929,12 @@ AVL 树的节点插入操作与二叉搜索树在主体上类似。唯一的区
temp = node.right temp = node.right
while temp.left is not None: while temp.left is not None:
temp = temp.left temp = temp.left
node.right = self.__remove_helper(node.right, temp.val) node.right = self.remove_helper(node.right, temp.val)
node.val = temp.val node.val = temp.val
# 更新节点高度 # 更新节点高度
self.__update_height(node) self.update_height(node)
# 2. 执行旋转操作，使该子树重新恢复平衡 # 2. 执行旋转操作，使该子树重新恢复平衡
return self.__rotate(node) return self.rotate(node)
``` ```
=== "C++" === "C++"

16
docs/chapter_tree/binary_search_tree.md
View file

@ -46,7 +46,7 @@ comments: true
```python title="binary_search_tree.py" ```python title="binary_search_tree.py"
def search(self, num: int) -> TreeNode | None: def search(self, num: int) -> TreeNode | None:
"""查找节点""" """查找节点"""
cur = self.__root cur = self._root
# 循环查找，越过叶节点后跳出 # 循环查找，越过叶节点后跳出
while cur is not None: while cur is not None:
# 目标节点在 cur 的右子树中 # 目标节点在 cur 的右子树中
@ -340,11 +340,11 @@ comments: true
def insert(self, num: int): def insert(self, num: int):
"""插入节点""" """插入节点"""
# 若树为空，则初始化根节点 # 若树为空，则初始化根节点
if self.__root is None: if self._root is None:
self.__root = TreeNode(num) self._root = TreeNode(num)
return return
# 循环查找，越过叶节点后跳出 # 循环查找，越过叶节点后跳出
cur, pre = self.__root, None cur, pre = self._root, None
while cur is not None: while cur is not None:
# 找到重复节点，直接返回 # 找到重复节点，直接返回
if cur.val == num: if cur.val == num:
@ -792,10 +792,10 @@ comments: true
def remove(self, num: int): def remove(self, num: int):
"""删除节点""" """删除节点"""
# 若树为空，直接提前返回 # 若树为空，直接提前返回
if self.__root is None: if self._root is None:
return return
# 循环查找，越过叶节点后跳出 # 循环查找，越过叶节点后跳出
cur, pre = self.__root, None cur, pre = self._root, None
while cur is not None: while cur is not None:
# 找到待删除节点，跳出循环 # 找到待删除节点，跳出循环
if cur.val == num: if cur.val == num:
@ -816,14 +816,14 @@ comments: true
# 当子节点数量 = 0 / 1 时， child = null / 该子节点 # 当子节点数量 = 0 / 1 时， child = null / 该子节点
child = cur.left or cur.right child = cur.left or cur.right
# 删除节点 cur # 删除节点 cur
if cur != self.__root: if cur != self._root:
if pre.left == cur: if pre.left == cur:
pre.left = child pre.left = child
else: else:
pre.right = child pre.right = child
else: else:
# 若删除节点为根节点，则重新指定根节点 # 若删除节点为根节点，则重新指定根节点
self.__root = child self._root = child
# 子节点数量 = 2 # 子节点数量 = 2
else: else:
# 获取中序遍历中 cur 的下一个节点 # 获取中序遍历中 cur 的下一个节点