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krahets 2023-04-14 00:12:10 +08:00
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commit f8513455b5
39 changed files with 195 additions and 205 deletions

3
.gitignore vendored
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@ -13,3 +13,6 @@ docs/overrides/
build/
site/
utils/
# test script
test.sh

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@ -13,8 +13,7 @@ public class array {
/* 随机返回一个数组元素 */
static int randomAccess(int[] nums) {
// 在区间 [0, nums.length) 中随机抽取一个数字
int randomIndex = ThreadLocalRandom.current().
nextInt(0, nums.length);
int randomIndex = ThreadLocalRandom.current().nextInt(0, nums.length);
// 获取并返回随机元素
int randomNum = nums[randomIndex];
return randomNum;
@ -79,15 +78,15 @@ public class array {
System.out.println("数组 arr = " + Arrays.toString(arr));
int[] nums = { 1, 3, 2, 5, 4 };
System.out.println("数组 nums = " + Arrays.toString(nums));
/* 随机访问 */
int randomNum = randomAccess(nums);
System.out.println("在 nums 中获取随机元素 " + randomNum);
/* 长度扩展 */
nums = extend(nums, 3);
System.out.println("将数组长度扩展至 8 ,得到 nums = " + Arrays.toString(nums));
/* 插入元素 */
insert(nums, 6, 3);
System.out.println("在索引 3 处插入数字 6 ,得到 nums = " + Arrays.toString(nums));
@ -95,10 +94,10 @@ public class array {
/* 删除元素 */
remove(nums, 2);
System.out.println("删除索引 2 处的元素,得到 nums = " + Arrays.toString(nums));
/* 遍历数组 */
traverse(nums);
/* 查找元素 */
int index = find(nums, 3);
System.out.println("在 nums 中查找元素 3 ,得到索引 = " + index);

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@ -51,7 +51,7 @@ public class linked_list {
/* Driver Code */
public static void main(String[] args) {
/* 初始化链表 */
// 初始化各个节点
// 初始化各个节点
ListNode n0 = new ListNode(1);
ListNode n1 = new ListNode(3);
ListNode n2 = new ListNode(2);

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@ -10,17 +10,17 @@ import java.util.*;
/* 列表类简易实现 */
class MyList {
private int[] nums; // 数组存储列表元素
private int capacity = 10; // 列表容量
private int size = 0; // 列表长度即当前元素数量
private int extendRatio = 2; // 每次列表扩容的倍数
private int[] nums; // 数组存储列表元素
private int capacity = 10; // 列表容量
private int size = 0; // 列表长度即当前元素数量
private int extendRatio = 2; // 每次列表扩容的倍数
/* 构造方法 */
public MyList() {
nums = new int[capacity];
}
/* 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) */
public int size() {
return size;
}
@ -118,7 +118,7 @@ public class my_list {
list.add(5);
list.add(4);
System.out.println("列表 list = " + Arrays.toString(list.toArray()) +
" ,容量 = " + list.capacity() + " ,长度 = " + list.size());
" ,容量 = " + list.capacity() + " ,长度 = " + list.size());
/* 中间插入元素 */
list.insert(3, 6);
@ -142,6 +142,6 @@ public class my_list {
list.add(i);
}
System.out.println("扩容后的列表 list = " + Arrays.toString(list.toArray()) +
" ,容量 = " + list.capacity() + " ,长度 = " + list.size());
" ,容量 = " + list.capacity() + " ,长度 = " + list.size());
}
}

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@ -8,7 +8,6 @@ package chapter_computational_complexity;
import java.util.*;
public class leetcode_two_sum {
/* 方法一:暴力枚举 */
static int[] twoSumBruteForce(int[] nums, int target) {
@ -40,9 +39,9 @@ public class leetcode_two_sum {
public static void main(String[] args) {
// ======= Test Case =======
int[] nums = { 2,7,11,15 };
int[] nums = { 2, 7, 11, 15 };
int target = 9;
// ====== Driver Code ======
// 方法一
int[] res = twoSumBruteForce(nums, target);

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@ -15,7 +15,7 @@ public class space_complexity {
// do something
return 0;
}
/* 常数阶 */
static void constant(int n) {
// 常量变量对象占用 O(1) 空间
@ -52,7 +52,8 @@ public class space_complexity {
/* 线性阶(递归实现) */
static void linearRecur(int n) {
System.out.println("递归 n = " + n);
if (n == 1) return;
if (n == 1)
return;
linearRecur(n - 1);
}
@ -73,7 +74,8 @@ public class space_complexity {
/* 平方阶(递归实现) */
static int quadraticRecur(int n) {
if (n <= 0) return 0;
if (n <= 0)
return 0;
// 数组 nums 长度为 n, n-1, ..., 2, 1
int[] nums = new int[n];
System.out.println("递归 n = " + n + " 中的 nums 长度 = " + nums.length);
@ -82,7 +84,8 @@ public class space_complexity {
/* 指数阶(建立满二叉树) */
static TreeNode buildTree(int n) {
if (n == 0) return null;
if (n == 0)
return null;
TreeNode root = new TreeNode(0);
root.left = buildTree(n - 1);
root.right = buildTree(n - 1);

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@ -23,7 +23,7 @@ public class time_complexity {
count++;
return count;
}
/* 线性阶(遍历数组) */
static int arrayTraversal(int[] nums) {
int count = 0;
@ -48,7 +48,7 @@ public class time_complexity {
/* 平方阶(冒泡排序) */
static int bubbleSort(int[] nums) {
int count = 0; // 计数器
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 = nums.length - 1; i > 0; i--) {
// 内循环冒泡操作
@ -58,7 +58,7 @@ public class time_complexity {
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
count += 3; // 元素交换包含 3 个单元操作
}
}
}
@ -81,7 +81,8 @@ public class time_complexity {
/* 指数阶(递归实现) */
static int expRecur(int n) {
if (n == 1) return 1;
if (n == 1)
return 1;
return expRecur(n - 1) + expRecur(n - 1) + 1;
}
@ -97,15 +98,17 @@ public class time_complexity {
/* 对数阶(递归实现) */
static int logRecur(float n) {
if (n <= 1) return 0;
if (n <= 1)
return 0;
return logRecur(n / 2) + 1;
}
/* 线性对数阶 */
static int linearLogRecur(float n) {
if (n <= 1) return 1;
int count = linearLogRecur(n / 2) +
linearLogRecur(n / 2);
if (n <= 1)
return 1;
int count = linearLogRecur(n / 2) +
linearLogRecur(n / 2);
for (int i = 0; i < n; i++) {
count++;
}
@ -114,7 +117,8 @@ public class time_complexity {
/* 阶乘阶(递归实现) */
static int factorialRecur(int n) {
if (n == 0) return 1;
if (n == 0)
return 1;
int count = 0;
// 1 个分裂出 n
for (int i = 0; i < n; i++) {
@ -141,7 +145,7 @@ public class time_complexity {
System.out.println("平方阶的计算操作数量 = " + count);
int[] nums = new int[n];
for (int i = 0; i < n; i++)
nums[i] = n - i; // [n,n-1,...,2,1]
nums[i] = n - i; // [n,n-1,...,2,1]
count = bubbleSort(nums);
System.out.println("平方阶(冒泡排序)的计算操作数量 = " + count);

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@ -36,7 +36,7 @@ public class worst_best_time_complexity {
}
return -1;
}
/* Driver Code */
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 10; i++) {

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@ -84,7 +84,7 @@ public class graph_adjacency_list {
public static void main(String[] args) {
/* 初始化无向图 */
Vertex[] v = Vertex.valsToVets(new int[] { 1, 3, 2, 5, 4 });
Vertex[][] edges = { { v[0], v[1] }, { v[0], v[3] }, { v[1], v[2] },
Vertex[][] edges = { { v[0], v[1] }, { v[0], v[3] }, { v[1], v[2] },
{ v[2], v[3] }, { v[2], v[4] }, { v[3], v[4] } };
GraphAdjList graph = new GraphAdjList(edges);
System.out.println("\n初始化后图为");

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@ -11,7 +11,7 @@ import java.util.*;
/* 基于邻接矩阵实现的无向图类 */
class GraphAdjMat {
List<Integer> vertices; // 顶点列表元素代表顶点值索引代表顶点索引
List<Integer> vertices; // 顶点列表元素代表顶点值索引代表顶点索引
List<List<Integer>> adjMat; // 邻接矩阵行列索引对应顶点索引
/* 构造方法 */

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@ -38,7 +38,7 @@ public class graph_bfs {
public static void main(String[] args) {
/* 初始化无向图 */
Vertex[] v = Vertex.valsToVets(new int[] { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 });
Vertex[][] edges = { { v[0], v[1] }, { v[0], v[3] }, { v[1], v[2] }, { v[1], v[4] },
Vertex[][] edges = { { v[0], v[1] }, { v[0], v[3] }, { v[1], v[2] }, { v[1], v[4] },
{ v[2], v[5] }, { v[3], v[4] }, { v[3], v[6] }, { v[4], v[5] },
{ v[4], v[7] }, { v[5], v[8] }, { v[6], v[7] }, { v[7], v[8] } };
GraphAdjList graph = new GraphAdjList(edges);

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@ -37,7 +37,7 @@ public class graph_dfs {
public static void main(String[] args) {
/* 初始化无向图 */
Vertex[] v = Vertex.valsToVets(new int[] { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6 });
Vertex[][] edges = { { v[0], v[1] }, { v[0], v[3] }, { v[1], v[2] },
Vertex[][] edges = { { v[0], v[1] }, { v[0], v[3] }, { v[1], v[2] },
{ v[2], v[5] }, { v[4], v[5] }, { v[5], v[6] } };
GraphAdjList graph = new GraphAdjList(edges);
System.out.println("\n初始化后图为");

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@ -12,6 +12,7 @@ import java.util.*;
class Entry {
public int key;
public String val;
public Entry(int key, String val) {
this.key = key;
this.val = val;
@ -21,6 +22,7 @@ class Entry {
/* 基于数组简易实现的哈希表 */
class ArrayHashMap {
private List<Entry> buckets;
public ArrayHashMap() {
// 初始化数组包含 100 个桶
buckets = new ArrayList<>();
@ -39,7 +41,8 @@ class ArrayHashMap {
public String get(int key) {
int index = hashFunc(key);
Entry pair = buckets.get(index);
if (pair == null) return null;
if (pair == null)
return null;
return pair.val;
}
@ -89,13 +92,12 @@ class ArrayHashMap {
/* 打印哈希表 */
public void print() {
for (Entry kv: entrySet()) {
for (Entry kv : entrySet()) {
System.out.println(kv.key + " -> " + kv.val);
}
}
}
public class array_hash_map {
public static void main(String[] args) {
/* 初始化哈希表 */
@ -103,9 +105,9 @@ public class array_hash_map {
/* 添加操作 */
// 在哈希表中添加键值对 (key, value)
map.put(12836, "小哈");
map.put(15937, "小啰");
map.put(16750, "小算");
map.put(12836, "小哈");
map.put(15937, "小啰");
map.put(16750, "小算");
map.put(13276, "小法");
map.put(10583, "小鸭");
System.out.println("\n添加完成后哈希表为\nKey -> Value");
@ -124,15 +126,15 @@ public class array_hash_map {
/* 遍历哈希表 */
System.out.println("\n遍历键值对 Key->Value");
for (Entry kv: map.entrySet()) {
for (Entry kv : map.entrySet()) {
System.out.println(kv.key + " -> " + kv.val);
}
System.out.println("\n单独遍历键 Key");
for (int key: map.keySet()) {
for (int key : map.keySet()) {
System.out.println(key);
}
System.out.println("\n单独遍历值 Value");
for (String val: map.valueSet()) {
for (String val : map.valueSet()) {
System.out.println(val);
}
}

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@ -16,9 +16,9 @@ public class hash_map {
/* 添加操作 */
// 在哈希表中添加键值对 (key, value)
map.put(12836, "小哈");
map.put(15937, "小啰");
map.put(16750, "小算");
map.put(12836, "小哈");
map.put(15937, "小啰");
map.put(16750, "小算");
map.put(13276, "小法");
map.put(10583, "小鸭");
System.out.println("\n添加完成后哈希表为\nKey -> Value");
@ -37,15 +37,15 @@ public class hash_map {
/* 遍历哈希表 */
System.out.println("\n遍历键值对 Key->Value");
for (Map.Entry <Integer, String> kv: map.entrySet()) {
for (Map.Entry<Integer, String> kv : map.entrySet()) {
System.out.println(kv.getKey() + " -> " + kv.getValue());
}
System.out.println("\n单独遍历键 Key");
for (int key: map.keySet()) {
for (int key : map.keySet()) {
System.out.println(key);
}
System.out.println("\n单独遍历值 Value");
for (String val: map.values()) {
for (String val : map.values()) {
System.out.println(val);
}
}

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@ -9,7 +9,6 @@ package chapter_heap;
import include.*;
import java.util.*;
public class heap {
public static void testPush(Queue<Integer> heap, int val) {
heap.offer(val); // 元素入堆

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@ -41,9 +41,9 @@ class MaxHeap {
/* 交换元素 */
private void swap(int i, int j) {
int a = maxHeap.get(i),
b = maxHeap.get(j),
tmp = a;
int a = maxHeap.get(i);
int b = maxHeap.get(j);
int tmp = a;
maxHeap.set(i, b);
maxHeap.set(j, tmp);
}
@ -111,7 +111,8 @@ class MaxHeap {
if (r < size() && maxHeap.get(r) > maxHeap.get(ma))
ma = r;
// 若节点 i 最大或索引 l, r 越界则无需继续堆化跳出
if (ma == i) break;
if (ma == i)
break;
// 交换两节点
swap(i, ma);
// 循环向下堆化
@ -127,7 +128,6 @@ class MaxHeap {
}
}
public class my_heap {
public static void main(String[] args) {
/* 初始化大顶堆 */

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@ -42,11 +42,11 @@ public class binary_search {
// 未找到目标元素返回 -1
return -1;
}
public static void main(String[] args) {
int target = 6;
int[] nums = { 1, 3, 6, 8, 12, 15, 23, 67, 70, 92 };
/* 二分查找(双闭区间) */
int index = binarySearch(nums, target);
System.out.println("目标元素 6 的索引 = " + index);

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@ -32,7 +32,7 @@ public class hashing_search {
// 初始化哈希表
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
map.put(nums[i], i); // key: 元素value: 索引
map.put(nums[i], i); // key: 元素value: 索引
}
int index = hashingSearchArray(map, target);
System.out.println("目标元素 3 的索引 = " + index);
@ -42,7 +42,7 @@ public class hashing_search {
// 初始化哈希表
Map<Integer, ListNode> map1 = new HashMap<>();
while (head != null) {
map1.put(head.val, head); // key: 节点值value: 节点
map1.put(head.val, head); // key: 节点值value: 节点
head = head.next;
}
ListNode node = hashingSearchLinkedList(map1, target);

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@ -25,7 +25,7 @@ public class bubble_sort {
}
}
/* 冒泡排序(标志优化)*/
/* 冒泡排序(标志优化) */
static void bubbleSortWithFlag(int[] nums) {
// 外循环待排序元素数量为 n-1, n-2, ..., 1
for (int i = nums.length - 1; i > 0; i--) {
@ -37,10 +37,11 @@ public class bubble_sort {
int tmp = nums[j];
nums[j] = nums[j + 1];
nums[j + 1] = tmp;
flag = true; // 记录交换元素
flag = true; // 记录交换元素
}
}
if (!flag) break; // 此轮冒泡未交换任何元素直接跳出
if (!flag)
break; // 此轮冒泡未交换任何元素直接跳出
}
}

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@ -70,7 +70,7 @@ public class counting_sort {
int[] nums = { 1, 0, 1, 2, 0, 4, 0, 2, 2, 4 };
countingSortNaive(nums);
System.out.println("计数排序(无法排序对象)完成后 nums = " + Arrays.toString(nums));
int[] nums1 = { 1, 0, 1, 2, 0, 4, 0, 2, 2, 4 };
countingSort(nums1);
System.out.println("计数排序完成后 nums1 = " + Arrays.toString(nums1));

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@ -16,10 +16,10 @@ public class insertion_sort {
int base = nums[i], j = i - 1;
// 内循环 base 插入到左边的正确位置
while (j >= 0 && nums[j] > base) {
nums[j + 1] = nums[j]; // 1. nums[j] 向右移动一位
nums[j + 1] = nums[j]; // 1. nums[j] 向右移动一位
j--;
}
nums[j + 1] = base; // 2. base 赋值到正确位置
nums[j + 1] = base; // 2. base 赋值到正确位置
}
}

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@ -14,13 +14,13 @@ public class merge_sort {
// 右子数组区间 [mid + 1, right]
static void merge(int[] nums, int left, int mid, int right) {
// 初始化辅助数组
int[] tmp = Arrays.copyOfRange(nums, left, right + 1);
// 左子数组的起始索引和结束索引
int[] tmp = Arrays.copyOfRange(nums, left, right + 1);
// 左子数组的起始索引和结束索引
int leftStart = left - left, leftEnd = mid - left;
// 右子数组的起始索引和结束索引
// 右子数组的起始索引和结束索引
int rightStart = mid + 1 - left, rightEnd = right - left;
// i, j 分别指向左子数组右子数组的首元素
int i = leftStart, j = rightStart;
int i = leftStart, j = rightStart;
// 通过覆盖原数组 nums 来合并左子数组和右子数组
for (int k = left; k <= right; k++) {
// 左子数组已全部合并完则选取右子数组元素并且 j++
@ -38,7 +38,8 @@ public class merge_sort {
/* 归并排序 */
static void mergeSort(int[] nums, int left, int right) {
// 终止条件
if (left >= right) return; // 当子数组长度为 1 时终止递归
if (left >= right)
return; // 当子数组长度为 1 时终止递归
// 划分阶段
int mid = (left + right) / 2; // 计算中点
mergeSort(nums, left, mid); // 递归左子数组

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@ -119,7 +119,7 @@ class QuickSortTailCall {
swap(nums, i, j); // 交换这两个元素
}
swap(nums, i, left); // 将基准数交换至两子数组的分界线
return i; // 返回基准数的索引
return i; // 返回基准数的索引
}
/* 快速排序(尾递归优化) */
@ -130,8 +130,8 @@ class QuickSortTailCall {
int pivot = partition(nums, left, right);
// 对两个子数组中较短的那个执行快排
if (pivot - left < right - pivot) {
quickSort(nums, left, pivot - 1); // 递归排序左子数组
left = pivot + 1; // 剩余待排序区间为 [pivot + 1, right]
quickSort(nums, left, pivot - 1); // 递归排序左子数组
left = pivot + 1; // 剩余待排序区间为 [pivot + 1, right]
} else {
quickSort(nums, pivot + 1, right); // 递归排序右子数组
right = pivot - 1; // 剩余待排序区间为 [left, pivot - 1]

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@ -47,7 +47,8 @@ public class radix_sort {
// 获取数组的最大元素用于判断最大位数
int m = Integer.MIN_VALUE;
for (int num : nums)
if (num > m) m = num;
if (num > m)
m = num;
// 按照从低位到高位的顺序遍历
for (int exp = 1; exp <= m; exp *= 10)
// 对数组元素的第 k 位执行计数排序
@ -59,7 +60,7 @@ public class radix_sort {
public static void main(String[] args) {
// 基数排序
int[] nums = { 10546151, 35663510, 42865989, 34862445, 81883077,
int[] nums = { 10546151, 35663510, 42865989, 34862445, 81883077,
88906420, 72429244, 30524779, 82060337, 63832996 };
radixSort(nums);
System.out.println("基数排序完成后 nums = " + Arrays.toString(nums));

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@ -10,8 +10,8 @@ import java.util.*;
/* 基于环形数组实现的双向队列 */
class ArrayDeque {
private int[] nums; // 用于存储双向队列元素的数组
private int front; // 队首指针指向队首元素
private int[] nums; // 用于存储双向队列元素的数组
private int front; // 队首指针指向队首元素
private int queSize; // 双向队列长度
/* 构造方法 */

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@ -10,8 +10,8 @@ import java.util.*;
/* 基于环形数组实现的队列 */
class ArrayQueue {
private int[] nums; // 用于存储队列元素的数组
private int front; // 队首指针指向队首元素
private int[] nums; // 用于存储队列元素的数组
private int front; // 队首指针指向队首元素
private int queSize; // 队列长度
public ArrayQueue(int capacity) {

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@ -11,6 +11,7 @@ import java.util.*;
/* 基于数组实现的栈 */
class ArrayStack {
private ArrayList<Integer> stack;
public ArrayStack() {
// 初始化列表动态数组
stack = new ArrayList<>();

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@ -10,9 +10,10 @@ import java.util.*;
/* 双向链表节点 */
class ListNode {
int val; // 节点值
int val; // 节点值
ListNode next; // 后继节点引用指针
ListNode prev; // 前驱节点引用指针
ListNode(int val) {
this.val = val;
prev = next = null;
@ -22,7 +23,7 @@ class ListNode {
/* 基于双向链表实现的双向队列 */
class LinkedListDeque {
private ListNode front, rear; // 头节点 front 尾节点 rear
private int queSize = 0; // 双向队列的长度
private int queSize = 0; // 双向队列的长度
public LinkedListDeque() {
front = rear = null;
@ -55,7 +56,7 @@ class LinkedListDeque {
// node 添加至链表尾部
rear.next = node;
node.prev = rear;
rear = node; // 更新尾节点
rear = node; // 更新尾节点
}
queSize++; // 更新队列长度
}
@ -85,17 +86,17 @@ class LinkedListDeque {
fNext.prev = null;
front.next = null;
}
front = fNext; // 更新头节点
front = fNext; // 更新头节点
// 队尾出队操作
} else {
val = rear.val; // 暂存尾节点值
val = rear.val; // 暂存尾节点值
// 删除尾节点
ListNode rPrev = rear.prev;
if (rPrev != null) {
rPrev.next = null;
rear.prev = null;
}
rear = rPrev; // 更新尾节点
rear = rPrev; // 更新尾节点
}
queSize--; // 更新队列长度
return val;

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@ -10,7 +10,7 @@ import java.util.*;
/* 基于链表实现的队列 */
class LinkedListQueue {
private ListNode front, rear; // 头节点 front 尾节点 rear
private ListNode front, rear; // 头节点 front 尾节点 rear
private int queSize = 0;
public LinkedListQueue() {

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@ -11,9 +11,9 @@ import include.*;
/* 基于链表实现的栈 */
class LinkedListStack {
private ListNode stackPeek; // 将头节点作为栈顶
private int stkSize = 0; // 栈的长度
private ListNode stackPeek; // 将头节点作为栈顶
private int stkSize = 0; // 栈的长度
public LinkedListStack() {
stackPeek = null;
}

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@ -27,7 +27,8 @@ class AVLTree {
/* 获取平衡因子 */
public int balanceFactor(TreeNode node) {
// 空节点平衡因子为 0
if (node == null) return 0;
if (node == null)
return 0;
// 节点平衡因子 = 左子树高度 - 右子树高度
return height(node.left) - height(node.right);
}
@ -98,15 +99,16 @@ class AVLTree {
/* 递归插入节点(辅助方法) */
private TreeNode insertHelper(TreeNode node, int val) {
if (node == null) return new TreeNode(val);
if (node == null)
return new TreeNode(val);
/* 1. 查找插入位置,并插入节点 */
if (val < node.val)
node.left = insertHelper(node.left, val);
else if (val > node.val)
node.right = insertHelper(node.right, val);
else
return node; // 重复节点不插入直接返回
updateHeight(node); // 更新节点高度
return node; // 重复节点不插入直接返回
updateHeight(node); // 更新节点高度
/* 2. 执行旋转操作,使该子树重新恢复平衡 */
node = rotate(node);
// 返回子树的根节点
@ -121,7 +123,8 @@ class AVLTree {
/* 递归删除节点(辅助方法) */
private TreeNode removeHelper(TreeNode node, int val) {
if (node == null) return null;
if (node == null)
return null;
/* 1. 查找节点,并删除之 */
if (val < node.val)
node.left = removeHelper(node.left, val);
@ -143,7 +146,7 @@ class AVLTree {
node.val = temp.val;
}
}
updateHeight(node); // 更新节点高度
updateHeight(node); // 更新节点高度
/* 2. 执行旋转操作,使该子树重新恢复平衡 */
node = rotate(node);
// 返回子树的根节点
@ -152,7 +155,8 @@ class AVLTree {
/* 获取中序遍历中的下一个节点(仅适用于 root 有左子节点的情况) */
private TreeNode getInOrderNext(TreeNode node) {
if (node == null) return node;
if (node == null)
return node;
// 循环访问左子节点直到叶节点时为最小节点跳出
while (node.left != null) {
node = node.left;

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@ -15,7 +15,7 @@ class BinarySearchTree {
public BinarySearchTree(int[] nums) {
Arrays.sort(nums); // 排序数组
root = buildTree(nums, 0, nums.length - 1); // 构建二叉搜索树
root = buildTree(nums, 0, nums.length - 1); // 构建二叉搜索树
}
/* 获取二叉树根节点 */
@ -25,7 +25,8 @@ class BinarySearchTree {
/* 构建二叉搜索树 */
public TreeNode buildTree(int[] nums, int i, int j) {
if (i > j) return null;
if (i > j)
return null;
// 将数组中间节点作为根节点
int mid = (i + j) / 2;
TreeNode root = new TreeNode(nums[mid]);
@ -41,11 +42,14 @@ class BinarySearchTree {
// 循环查找越过叶节点后跳出
while (cur != null) {
// 目标节点在 cur 的右子树中
if (cur.val < num) cur = cur.right;
if (cur.val < num)
cur = cur.right;
// 目标节点在 cur 的左子树中
else if (cur.val > num) cur = cur.left;
else if (cur.val > num)
cur = cur.left;
// 找到目标节点跳出循环
else break;
else
break;
}
// 返回目标节点
return cur;
@ -54,49 +58,62 @@ class BinarySearchTree {
/* 插入节点 */
public TreeNode insert(int num) {
// 若树为空直接提前返回
if (root == null) return null;
if (root == null)
return null;
TreeNode cur = root, pre = null;
// 循环查找越过叶节点后跳出
while (cur != null) {
// 找到重复节点直接返回
if (cur.val == num) return null;
if (cur.val == num)
return null;
pre = cur;
// 插入位置在 cur 的右子树中
if (cur.val < num) cur = cur.right;
if (cur.val < num)
cur = cur.right;
// 插入位置在 cur 的左子树中
else cur = cur.left;
else
cur = cur.left;
}
// 插入节点 val
TreeNode node = new TreeNode(num);
if (pre.val < num) pre.right = node;
else pre.left = node;
if (pre.val < num)
pre.right = node;
else
pre.left = node;
return node;
}
/* 删除节点 */
public TreeNode remove(int num) {
// 若树为空直接提前返回
if (root == null) return null;
if (root == null)
return null;
TreeNode cur = root, pre = null;
// 循环查找越过叶节点后跳出
while (cur != null) {
// 找到待删除节点跳出循环
if (cur.val == num) break;
if (cur.val == num)
break;
pre = cur;
// 待删除节点在 cur 的右子树中
if (cur.val < num) cur = cur.right;
if (cur.val < num)
cur = cur.right;
// 待删除节点在 cur 的左子树中
else cur = cur.left;
else
cur = cur.left;
}
// 若无待删除节点则直接返回
if (cur == null) return null;
if (cur == null)
return null;
// 子节点数量 = 0 or 1
if (cur.left == null || cur.right == null) {
// 当子节点数量 = 0 / 1 child = null / 该子节点
TreeNode child = cur.left != null ? cur.left : cur.right;
// 删除节点 cur
if (pre.left == cur) pre.left = child;
else pre.right = child;
if (pre.left == cur)
pre.left = child;
else
pre.right = child;
}
// 子节点数量 = 2
else {
@ -113,7 +130,8 @@ class BinarySearchTree {
/* 获取中序遍历中的下一个节点(仅适用于 root 有左子节点的情况) */
public TreeNode getInOrderNext(TreeNode root) {
if (root == null) return root;
if (root == null)
return root;
// 循环访问左子节点直到叶节点时为最小节点跳出
while (root.left != null) {
root = root.left;

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@ -17,12 +17,12 @@ public class binary_tree_bfs {
// 初始化一个列表用于保存遍历序列
List<Integer> list = new ArrayList<>();
while (!queue.isEmpty()) {
TreeNode node = queue.poll(); // 队列出队
list.add(node.val); // 保存节点值
TreeNode node = queue.poll(); // 队列出队
list.add(node.val); // 保存节点值
if (node.left != null)
queue.offer(node.left); // 左子节点入队
queue.offer(node.left); // 左子节点入队
if (node.right != null)
queue.offer(node.right); // 右子节点入队
queue.offer(node.right); // 右子节点入队
}
return list;
}

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@ -15,7 +15,8 @@ public class binary_tree_dfs {
/* 前序遍历 */
static void preOrder(TreeNode root) {
if (root == null) return;
if (root == null)
return;
// 访问优先级根节点 -> 左子树 -> 右子树
list.add(root.val);
preOrder(root.left);
@ -24,7 +25,8 @@ public class binary_tree_dfs {
/* 中序遍历 */
static void inOrder(TreeNode root) {
if (root == null) return;
if (root == null)
return;
// 访问优先级左子树 -> 根节点 -> 右子树
inOrder(root.left);
list.add(root.val);
@ -33,7 +35,8 @@ public class binary_tree_dfs {
/* 后序遍历 */
static void postOrder(TreeNode root) {
if (root == null) return;
if (root == null)
return;
// 访问优先级左子树 -> 右子树 -> 根节点
postOrder(root.left);
postOrder(root.right);

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@ -6,9 +6,7 @@
package include;
/**
* Definition for a singly-linked list node
*/
/* Definition for a singly-linked list node */
public class ListNode {
public int val;
public ListNode next;
@ -16,12 +14,8 @@ public class ListNode {
public ListNode(int x) {
val = x;
}
/**
* Generate a linked list with an array
* @param arr
* @return
*/
/* Generate a linked list with an array */
public static ListNode arrToLinkedList(int[] arr) {
ListNode dum = new ListNode(0);
ListNode head = dum;
@ -32,12 +26,7 @@ public class ListNode {
return dum.next;
}
/**
* Get a list node with specific value from a linked list
* @param head
* @param val
* @return
*/
/* Get a list node with specific value from a linked list */
public static ListNode getListNode(ListNode head, int val) {
while (head != null && head.val != val) {
head = head.next;

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@ -8,7 +8,6 @@ package include;
import java.util.*;
class Trunk {
Trunk prev;
String str;
@ -21,11 +20,7 @@ class Trunk {
public class PrintUtil {
/**
* Print a matrix (Array)
* @param <T>
* @param matrix
*/
/* Print a matrix (Array) */
public static <T> void printMatrix(T[][] matrix) {
System.out.println("[");
for (T[] row : matrix) {
@ -34,11 +29,7 @@ public class PrintUtil {
System.out.println("]");
}
/**
* Print a matrix (List)
* @param <T>
* @param matrix
*/
/* Print a matrix (List) */
public static <T> void printMatrix(List<List<T>> matrix) {
System.out.println("[");
for (List<T> row : matrix) {
@ -47,10 +38,7 @@ public class PrintUtil {
System.out.println("]");
}
/**
* Print a linked list
* @param head
*/
/* Print a linked list */
public static void printLinkedList(ListNode head) {
List<String> list = new ArrayList<>();
while (head != null) {
@ -64,18 +52,12 @@ public class PrintUtil {
* The interface of the tree printer
* This tree printer is borrowed from TECHIE DELIGHT
* https://www.techiedelight.com/c-program-print-binary-tree/
* @param root
*/
public static void printTree(TreeNode root) {
printTree(root, null, false);
}
/**
* Print a binary tree
* @param root
* @param prev
* @param isLeft
*/
/* Print a binary tree */
public static void printTree(TreeNode root, Trunk prev, boolean isLeft) {
if (root == null) {
return;
@ -107,10 +89,7 @@ public class PrintUtil {
printTree(root.left, trunk, false);
}
/**
* Helper function to print branches of the binary tree
* @param p
*/
/* Helper function to print branches of the binary tree */
public static void showTrunks(Trunk p) {
if (p == null) {
return;
@ -120,22 +99,14 @@ public class PrintUtil {
System.out.print(p.str);
}
/**
* Print a hash map
* @param <K>
* @param <V>
* @param map
*/
/* Print a hash map */
public static <K, V> void printHashMap(Map<K, V> map) {
for (Map.Entry <K, V> kv: map.entrySet()) {
for (Map.Entry<K, V> kv : map.entrySet()) {
System.out.println(kv.getKey() + " -> " + kv.getValue());
}
}
/**
* Print a heap (PriorityQueue)
* @param queue
*/
/* Print a heap (PriorityQueue) */
public static void printHeap(Queue<Integer> queue) {
List<Integer> list = new ArrayList<>(queue);
System.out.print("堆的数组表示:");

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@ -8,40 +8,36 @@ package include;
import java.util.*;
/**
* Definition for a binary tree node.
*/
/* Definition for a binary tree node. */
public class TreeNode {
public int val; // 节点值
public int height; // 节点高度
public TreeNode left; // 左子节点引用
public int val; // 节点值
public int height; // 节点高度
public TreeNode left; // 左子节点引用
public TreeNode right; // 右子节点引用
public TreeNode(int x) {
val = x;
}
/**
* Generate a binary tree given an array
* @param list
* @return
*/
/* Generate a binary tree given an array */
public static TreeNode listToTree(List<Integer> list) {
int size = list.size();
if (size == 0)
return null;
TreeNode root = new TreeNode(list.get(0));
Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>() {{ add(root); }};
int i = 0;
while(!queue.isEmpty()) {
while (!queue.isEmpty()) {
TreeNode node = queue.poll();
if (++i >= size) break;
if (++i >= size)
break;
if (list.get(i) != null) {
node.left = new TreeNode(list.get(i));
queue.add(node.left);
}
if (++i >= size) break;
if (++i >= size)
break;
if (list.get(i) != null) {
node.right = new TreeNode(list.get(i));
queue.add(node.right);
@ -50,23 +46,19 @@ public class TreeNode {
return root;
}
/**
* Serialize a binary tree to a list
* @param root
* @return
*/
/* Serialize a binary tree to a list */
public static List<Integer> treeToList(TreeNode root) {
List<Integer> list = new ArrayList<>();
if(root == null) return list;
if (root == null)
return list;
Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>() {{ add(root); }};
while(!queue.isEmpty()) {
while (!queue.isEmpty()) {
TreeNode node = queue.poll();
if(node != null) {
if (node != null) {
list.add(node.val);
queue.add(node.left);
queue.add(node.right);
}
else {
} else {
list.add(null);
}
}

View file

@ -11,6 +11,7 @@ import java.util.*;
/* 顶点类 */
public class Vertex {
public int val;
public Vertex(int val) {
this.val = val;
}
@ -32,4 +33,4 @@ public class Vertex {
}
return vals;
}
}
}

View file

@ -1,3 +1 @@
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