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Author: PegasusWang

14_树与二叉树/btree.py

@@ -74,16 +74,16 @@ def preorder_trav_use_stack(self, subtree):
             while not s.empty():
                 peek = s.pop()
                 print(peek.data)    # 注意这里我用了 print，你可以用 yield 产出值然后在调用的地方转成 list
-                if subtree.left:
-                    s.push(subtree.left)
-                if subtree.right:
-                    s.push(subtree.right)
+                if peek.right:
+                    s.push(peek.right)
+                if peek.left:
+                    s.push(peek.left)
 
     def inorder_trav(self, subtree):
         if subtree is not None:
-            self.preorder_trav(subtree.left)
+            self.inorder_trav(subtree.left)
             print(subtree.data)
-            self.preorder_trav(subtree.right)
+            self.inorder_trav(subtree.right)
 
     def reverse(self, subtree):
         if subtree is not None:
@@ -133,8 +133,10 @@ def layer_trav_use_queue(self, subtree):
 btree = BinTree.build_from(node_list)
 print('====先序遍历=====')
 btree.preorder_trav(btree.root)
+
 print('====使用 stack 实现先序遍历=====')
-btree.preorder_trav(btree.root)
+btree.preorder_trav_use_stack(btree.root)
+
 print('====层序遍历=====')
 btree.layer_trav(btree.root)
 print('====用队列层序遍历=====')

14_树与二叉树/tree/index.html

@@ -182,6 +182,9 @@
     <li class="toctree-l2"><a href="#_10">延伸阅读</a></li>
 
 
+    <li class="toctree-l2"><a href="#leetcode">Leetcode</a></li>
+    
+
     </ul>
 	    </li>
 
@@ -477,13 +480,15 @@ <h1 id="_9">练习题</h1>
 <li>树的遍历我们用了 print，请你尝试换成一个 callback，这样就能自定义处理树节点的方式了。</li>
 <li>请问树的遍历操作时间复杂度是多少？假设它的 size 是 n</li>
 <li>你能用非递归的方式来实现树的遍历吗？我们知道计算机内部使用了 stack，如果我们自己模拟如何实现？请你尝试完成</li>
-<li>使用树的层序遍历我们能实现一个树的左右视图，比如从一个二叉树的左边能看到哪些节点。请你尝试做这个练习题 https://leetcode.com/problems/binary-tree-right-side-view/description/</li>
 </ul>
 <h1 id="_10">延伸阅读</h1>
 <ul>
 <li>《Data Structures and Algorithms in Python》 13 章 Binary Trees</li>
 <li><a href="https://www.geeksforgeeks.org/iterative-preorder-traversal/">https://www.geeksforgeeks.org/iterative-preorder-traversal/</a></li>
 </ul>
+<h1 id="leetcode">Leetcode</h1>
+<p>使用树的层序遍历我们能实现一个树的左右视图，比如从一个二叉树的左边能看到哪些节点。
+请你尝试做这个练习题 https://leetcode.com/problems/binary-tree-right-side-view/description/</p>
 
             </div>
           </div>

15_堆与堆排序/heap_and_heapsort/index.html

@@ -353,12 +353,20 @@ <h1 id="_5">实现堆排序</h1>
 
 <h1 id="python-heapq">Python 里的 heapq 模块</h1>
 <p>python 其实自带了 heapq 模块，用来实现堆的相关操作，原理是类似的。请你阅读相关文档并使用内置的 heapq 模块完成堆排序。
-一般我们刷题或者写业务代码的时候，使用这个内置的 heapq 模块就够用了。</p>
+一般我们刷题或者写业务代码的时候，使用这个内置的 heapq 模块就够用了，内置的实现了是最小堆。</p>
 <h1 id="top-k">Top K 问题</h1>
 <p>面试题中有这样一类问题，让求出大量数据中的top k 个元素，比如一亿个数字中最大的100个数字。
 对于这种问题有很多种解法，比如直接排序、mapreduce、trie 树、分治法等，当然如果内存够用直接排序是最简单的。
-如果内存不够用呢？ 这里我们提一下使用固定大小的堆来解决这个问题的方式。
-其实思路比较简单，先迭代前 k 个元素建立一个最小堆，之后的元素如果小于堆顶最小值，跳过，否则替换堆顶元素。</p>
+如果内存不够用呢？ 这里我们提一下使用固定大小的堆来解决这个问题的方式。</p>
+<p>一开始的思路可能是，既然求最大的 k 个数，是不是应该维护一个包含 k 个元素的最大堆呢？
+稍微尝试下你会发现走不通。我们先用数组的前面 k 个元素建立最大堆，然后对剩下的元素进行比对，但是最大堆只能每次获取堆顶
+最大的一个元素，如果我们取下一个大于堆顶的值和堆顶替换，你会发现堆底部的小数一直不会被换掉。如果下一个元素小于堆顶
+就替换也不对，这样可能最大的元素就被我们丢掉了。</p>
+<p>相反我们用最小堆呢？
+先迭代前 k 个元素建立一个最小堆，之后的元素如果小于堆顶最小值，跳过，否则替换堆顶元素并重新调整堆。你会发现最小堆里
+慢慢就被替换成了最大的那些值，并且最后堆顶是最大的 topk 个值中的最小值。
+（比如1000个数找10个，最后堆里剩余的是 [990, 991, 992, 996, 994, 993, 997, 998, 999, 995]，第一个 990 最小)</p>
+<p>按照这个思路很容易写出来代码：</p>
 <pre><code class="py">import heapq
 
 
@@ -382,9 +390,9 @@ <h1 id="top-k">Top K 问题</h1>
             if val &lt; min_val:  # 当然你可以直接 if val &gt; min_val操作，这里我只是显示指出跳过这个元素
                 pass
             else:
-                heapq.heapreplace(self.minheap, val)
+                heapq.heapreplace(self.minheap, val)  # 返回并且pop堆顶最小值，推入新的 val 值并调整堆
         else:
-            heapq.heappush(self.minheap, val)
+            heapq.heappush(self.minheap, val)  # 前面 k 个元素直接放入minheap
 
     def get_topk(self):
         for val in self.iterable:
@@ -397,7 +405,7 @@ <h1 id="top-k">Top K 问题</h1>
     i = list(range(1000))  # 这里可以是一个可迭代元素，节省内存
     random.shuffle(i)
     _ = TopK(i, 10)
-    print(_.get_topk())
+    print(_.get_topk())  # [990, 991, 992, 996, 994, 993, 997, 998, 999, 995]
 
 
 if __name__ == '__main__':

index.html

@@ -581,5 +581,5 @@ <h2 id="_21">本电子书制作和写作方式</h2>
 
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 MkDocs version : 1.0.4
-Build Date UTC : 2018-12-23 03:03:35
+Build Date UTC : 2018-12-23 10:31:06
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