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Author: KingArthur0205

README.md

@@ -571,7 +571,7 @@
 也欢迎与我交流，备注：「个人简单介绍」 + 交流，围观朋友圈，做点赞之交（备注没有自我介绍不通过哦）
 
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 # 公众号

problems/0104.二叉树的最大深度.md

@@ -48,7 +48,7 @@ int getdepth(treenode* node)
 
 代码如下：
 ```CPP
-if (node == null) return 0;
+if (node == NULL) return 0;
 ```
 
 3. 确定单层递归的逻辑：先求它的左子树的深度，再求的右子树的深度，最后取左右深度最大的数值 再+1 （加1是因为算上当前中间节点）就是目前节点为根节点的树的深度。
@@ -68,7 +68,7 @@ return depth;
 class solution {
 public:
     int getdepth(treenode* node) {
-        if (node == null) return 0;
+        if (node == NULL) return 0;
         int leftdepth = getdepth(node->left);       // 左
         int rightdepth = getdepth(node->right);     // 右
         int depth = 1 + max(leftdepth, rightdepth); // 中
@@ -104,7 +104,7 @@ public:
     void getdepth(treenode* node, int depth) {
         result = depth > result ? depth : result; // 中
 
-        if (node->left == null && node->right == null) return ;
+        if (node->left == NULL && node->right == NULL) return ;
 
         if (node->left) { // 左
             depth++;    // 深度+1
@@ -137,7 +137,7 @@ public:
     int result;
     void getdepth(treenode* node, int depth) {
         result = depth > result ? depth : result; // 中
-        if (node->left == null && node->right == null) return ;
+        if (node->left == NULL && node->right == NULL) return ;
         if (node->left) { // 左
             getdepth(node->left, depth + 1);
         }
@@ -173,7 +173,7 @@ c++代码如下：
 class solution {
 public:
     int maxdepth(treenode* root) {
-        if (root == null) return 0;
+        if (root == NULL) return 0;
         int depth = 0;
         queue<treenode*> que;
         que.push(root);
@@ -238,7 +238,7 @@ class solution {
 public:
     int maxdepth(node* root) {
         queue<node*> que;
-        if (root != null) que.push(root);
+        if (root != NULL) que.push(root);
         int depth = 0;
         while (!que.empty()) {
             int size = que.size();

problems/0188.买卖股票的最佳时机IV.md

@@ -71,14 +71,14 @@ vector<vector<int>> dp(prices.size(), vector<int>(2 * k + 1, 0));
 * 操作一：第i天买入股票了，那么dp[i][1] = dp[i - 1][0] - prices[i]
 * 操作二：第i天没有操作，而是沿用前一天买入的状态，即：dp[i][1] = dp[i - 1][1]
 
-选最大的，所以 dp[i][1] = max(dp[i - 1][0] - prices[i], dp[i - 1][0]);
+选最大的，所以 dp[i][1] = max(dp[i - 1][0] - prices[i], dp[i - 1][1]);
 
 同理dp[i][2]也有两个操作：
 
 * 操作一：第i天卖出股票了，那么dp[i][2] = dp[i - 1][1] + prices[i]
 * 操作二：第i天没有操作，沿用前一天卖出股票的状态，即：dp[i][2] = dp[i - 1][2]
 
-所以dp[i][2] = max(dp[i - 1][i] + prices[i], dp[i][2])
+所以dp[i][2] = max(dp[i - 1][1] + prices[i], dp[i - 1][2])
 
 同理可以类比剩下的状态，代码如下：
 

problems/0347.前K个高频元素.md

@@ -64,6 +64,8 @@
 
 那么问题来了，定义一个大小为k的大顶堆，在每次移动更新大顶堆的时候，每次弹出都把最大的元素弹出去了，那么怎么保留下来前K个高频元素呢。
 
+而且使用大顶堆就要把所有元素都进行排序，那能不能只排序k个元素呢？ 
+
 **所以我们要用小顶堆，因为要统计最大前k个元素，只有小顶堆每次将最小的元素弹出，最后小顶堆里积累的才是前k个最大元素。**
 
 寻找前k个最大元素流程如图所示：（图中的频率只有三个，所以正好构成一个大小为3的小顶堆，如果频率更多一些，则用这个小顶堆进行扫描）

problems/0844.比较含退格的字符串.md

@@ -34,7 +34,7 @@
 * 解释：S 会变成 “c”，但 T 仍然是 “b”。
 
 
-# 思路
+## 思路
 
 本文将给出 空间复杂度$O(n)$的栈模拟方法 以及空间复杂度是$O(1)$的双指针方法。
 
@@ -155,9 +155,9 @@ public:
 * 空间复杂度：$O(1)$
 
 
-# 其他语言版本
+## 其他语言版本
 
-Java：
+### Java：
 
 ```java
 // 普通方法（使用栈的思路）
@@ -185,9 +185,8 @@ class Solution {
 }
 ```
 
-Python：
 
-python3
+### python
 
 ```python
 class Solution:
@@ -207,8 +206,7 @@ class Solution:
         pass
 ```
 
-
-Go：
+### Go 
 
 ```go
 
@@ -230,7 +228,7 @@ func backspaceCompare(s string, t string) bool {
 
 ```
 
-JavaScript：
+### JavaScript 
 ```javascript
 // 双栈
 var backspaceCompare = function(s, t) {

problems/0925.长按键入.md

@@ -34,7 +34,7 @@
 * 输出：true
 * 解释：长按名字中的字符并不是必要的。
 
-# 思路
+## 思路
 
 这道题目一看以为是哈希，仔细一看不行，要有顺序。
 
@@ -94,9 +94,9 @@ public:
 空间复杂度：$O(1)$
 
 
-# 其他语言版本
+## 其他语言版本
 
-Java：
+### Java 
 ```java
 class Solution {
     public boolean isLongPressedName(String name, String typed) {
@@ -127,7 +127,7 @@ class Solution {
     }
 }
 ```
-Python：
+### Python
 ```python
 class Solution:
     def isLongPressedName(self, name: str, typed: str) -> bool:
@@ -154,7 +154,7 @@ class Solution:
         return True
 ```
 
-Go：
+### Go
 
 ```go
 
@@ -179,7 +179,7 @@ func isLongPressedName(name string, typed string) bool {
 }
 ```
 
-JavaScript：
+### JavaScript：
 ```javascript
 var isLongPressedName = function(name, typed) {
     let i = 0, j = 0;

problems/1221.分割平衡字符串.md

@@ -38,7 +38,7 @@
 * 输出：2
 * 解释：s 可以分割为 "RL"、"RRRLLRLL" ，每个子字符串中都包含相同数量的 'L' 和 'R' 。
 
-# 思路
+## 思路
 
 这道题目看起来好像很复杂，其实是非常简单的贪心，关于贪心，我在这里[关于贪心算法，你该了解这些！](https://programmercarl.com/贪心算法理论基础.html)有详细的讲解。
 
@@ -71,7 +71,7 @@ public:
 };
 ```
 
-# 拓展
+## 拓展
 
 一些同学可能想，你这个推理不靠谱，都没有数学证明。怎么就能说是合理的呢，怎么就能说明 局部最优可以推出全局最优呢？
 
@@ -86,9 +86,9 @@ public:
 
 
 
-# 其他语言版本
+## 其他语言版本
 
-## Java
+### Java
 
 ```java
 class Solution {
@@ -105,17 +105,17 @@ class Solution {
 }
 ```
 
-## Python
+### Python
 
 ```python
 ```
 
-## Go
+### Go
 
 ```go
 ```
 
-## JavaScript
+### JavaScript
 
 ```js
 var balancedStringSplit = function(s) {

problems/二叉树中递归带着回溯.md

@@ -90,7 +90,7 @@ public:
 
 
 如下为精简之后的递归代码：(257. 二叉树的所有路径)
-```
+```CPP
 class Solution {
 private:
     void traversal(TreeNode* cur, string path, vector<string>& result) {
@@ -131,8 +131,7 @@ traversal(cur->left, path, result); // 左
 
 即：
 
-```
-
+``` CPP
 if (cur->left) {
     path += "->";
     traversal(cur->left, path, result); // 左

problems/二叉树的迭代遍历.md

@@ -454,6 +454,79 @@ var postorderTraversal = function(root, res = []) {
 };
 ```
 
+Swift:
+
+> 迭代法前序遍历
+```swift
+func preorderTraversal(_ root: TreeNode?) -> [Int] {
+    var res = [Int]()
+    if root == nil {
+        return res
+    }
+    var stack = [TreeNode]()
+    stack.append(root!)
+    while !stack.isEmpty {
+        let node = stack.popLast()!
+        res.append(node.val)
+        if node.right != nil {
+            stack.append(node.right!)
+        }
+        if node.left != nil {
+            stack.append(node.left!)
+        }
+    }
+    return res
+}
+```
+
+> 迭代法中序遍历
+```swift
+func inorderTraversal(_ root: TreeNode?) -> [Int] {
+    var res = [Int]()
+    if root == nil {
+        return res
+    }
+    var stack = [TreeNode]()
+    var cur: TreeNode? = root
+    while cur != nil || !stack.isEmpty {
+        if cur != nil {
+            stack.append(cur!)
+            cur = cur!.left
+        } else {
+            cur = stack.popLast()
+            res.append(cur!.val)
+            cur = cur!.right
+        }
+    }
+    return res
+}
+```
+
+> 迭代法后序遍历
+```swift
+func postorderTraversal(_ root: TreeNode?) -> [Int] {
+    var res = [Int]()
+    if root == nil {
+        return res
+    }
+    var stack = [TreeNode]()
+    stack.append(root!)
+    // res 存储 中 -> 右 -> 左
+    while !stack.isEmpty {
+        let node = stack.popLast()!
+        res.append(node.val)
+        if node.left != nil  {
+            stack.append(node.left!)
+        }
+        if node.right != nil  {
+            stack.append(node.right!)
+        }
+    }
+    // res 翻转
+    res.reverse()
+    return res
+}
+```
 
 -----------------------
 <div align="center"><img src=https://code-thinking.cdn.bcebos.com/pics/01二维码一.jpg width=500> </img></div>

problems/背包问题理论基础多重背包.md

@@ -147,6 +147,51 @@ int main() {
 
 Java：
 
+```Java
+public void testMultiPack1(){
+    // 版本一：改变物品数量为01背包格式
+    List<Integer> weight = new ArrayList<>(Arrays.asList(1, 3, 4));
+    List<Integer> value = new ArrayList<>(Arrays.asList(15, 20, 30));
+    List<Integer> nums = new ArrayList<>(Arrays.asList(2, 3, 2));
+    int bagWeight = 10;
+
+    for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
+        while (nums.get(i) > 1) { // 把物品展开为i
+            weight.add(weight.get(i));
+            value.add(value.get(i));
+            nums.set(i, nums.get(i) - 1);
+        }
+    }
+
+    int[] dp = new int[bagWeight + 1];
+    for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
+        for(int j = bagWeight; j >= weight.get(i); j--) { // 遍历背包容量
+            dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - weight.get(i)] + value.get(i));
+        }
+        System.out.println(Arrays.toString(dp));
+    }
+}
+
+public void testMultiPack2(){
+    // 版本二：改变遍历个数
+    int[] weight = new int[] {1, 3, 4};
+    int[] value = new int[] {15, 20, 30};
+    int[] nums = new int[] {2, 3, 2};
+    int bagWeight = 10;
+
+    int[] dp = new int[bagWeight + 1];
+    for(int i = 0; i < weight.length; i++) { // 遍历物品
+        for(int j = bagWeight; j >= weight[i]; j--) { // 遍历背包容量
+            // 以上为01背包，然后加一个遍历个数
+            for (int k = 1; k <= nums[i] && (j - k * weight[i]) >= 0; k++) { // 遍历个数
+                dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - k * weight[i]] + k * value[i]);
+            }
+            System.out.println(Arrays.toString(dp));
+        }
+    }
+}
+```
+
 Python：
 
 ```python