Format code and docs.

codes/javascript/chapter_dynamic_programming/edit_distance.js

@@ -74,7 +74,8 @@ function editDistanceDP(s, t) {
                 dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
             } else {
                 // 最少编辑步数 = 插入、删除、替换这三种操作的最少编辑步数 + 1
-                dp[i][j] = Math.min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - 1]) + 1
+                dp[i][j] =
+                    Math.min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - 1]) + 1;
             }
         }
     }

codes/python/chapter_tree/avl_tree.py

@@ -184,16 +184,8 @@ if __name__ == "__main__":
 
     # 插入节点
     # 请关注插入节点后，AVL 树是如何保持平衡的
-    test_insert(avl_tree, 1)
-    test_insert(avl_tree, 2)
-    test_insert(avl_tree, 3)
-    test_insert(avl_tree, 4)
-    test_insert(avl_tree, 5)
-    test_insert(avl_tree, 8)
-    test_insert(avl_tree, 7)
-    test_insert(avl_tree, 9)
-    test_insert(avl_tree, 10)
-    test_insert(avl_tree, 6)
+    for val in [1, 2, 3, 4, 5, 8, 7, 9, 10, 6]:
+        test_insert(avl_tree, val)
 
     # 插入重复节点
     test_insert(avl_tree, 7)

codes/typescript/chapter_dynamic_programming/edit_distance.ts

@@ -82,7 +82,8 @@ function editDistanceDP(s: string, t: string): number {
                 dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
             } else {
                 // 最少编辑步数 = 插入、删除、替换这三种操作的最少编辑步数 + 1
-                dp[i][j] = Math.min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - 1]) + 1
+                dp[i][j] =
+                    Math.min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - 1]) + 1;
             }
         }
     }

docs/chapter_divide_and_conquer/build_binary_tree_problem.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 !!! question
 
-    给定一个二叉树的前序遍历 `preorder` 和中序遍历 `inorder` ，请从中构建二叉树，返回二叉树的根节点。
+    给定一个二叉树的前序遍历 `preorder` 和中序遍历 `inorder` ，请从中构建二叉树，返回二叉树的根节点。假设二叉树中没有值重复的节点。
 
 ![构建二叉树的示例数据](build_binary_tree_problem.assets/build_tree_example.png)
 
@@ -44,7 +44,7 @@
 <p align="center"> 表 <id> &nbsp; 根节点和子树在前序和中序遍历中的索引 </p>
 
 |        | 根节点在 `preorder` 中的索引 | 子树在 `inorder` 中的索引区间 |
-| ------ | -------------------------------- | ----------------------------- |
+| ------ | ---------------------------- | ----------------------------- |
 | 当前树 | $i$                          | $[l, r]$                      |
 | 左子树 | $i + 1$                      | $[l, m-1]$                    |
 | 右子树 | $i + 1 + (m - l)$            | $[m+1, r]$                    |

docs/chapter_graph/graph.md

@@ -77,7 +77,7 @@ $$
 <p align="center"> 表 <id> &nbsp; 现实生活中常见的图 </p>
 
 |          | 顶点 | 边                   | 图计算问题   |
-| ------ | ---- | --------------- | ------------ |
+| -------- | ---- | -------------------- | ------------ |
 | 社交网络 | 用户 | 好友关系             | 潜在好友推荐 |
 | 地铁线路 | 站点 | 站点间的连通性       | 最短路线推荐 |
 | 太阳系   | 星体 | 星体间的万有引力作用 | 行星轨道计算 |

docs/chapter_heap/heap.md

@@ -24,7 +24,7 @@
 <p align="center"> 表 <id> &nbsp; 堆的操作效率 </p>
 
 | 方法名    | 描述                                         | 时间复杂度  |
-| --------- | ------------------------------------------ | ----------- |
+| --------- | -------------------------------------------- | ----------- |
 | push()    | 元素入堆                                     | $O(\log n)$ |
 | pop()     | 堆顶元素出堆                                 | $O(\log n)$ |
 | peek()    | 访问堆顶元素（大 / 小顶堆分别为最大 / 小值） | $O(1)$      |

docs/chapter_stack_and_queue/deque.md

@@ -11,7 +11,7 @@
 <p align="center"> 表 <id> &nbsp; 双向队列操作效率 </p>
 
 | 方法名      | 描述             | 时间复杂度 |
-| ----------- | -------------- | ---------- |
+| ----------- | ---------------- | ---------- |
 | pushFirst() | 将元素添加至队首 | $O(1)$     |
 | pushLast()  | 将元素添加至队尾 | $O(1)$     |
 | popFirst()  | 删除队首元素     | $O(1)$     |

docs/chapter_stack_and_queue/queue.md

@@ -13,7 +13,7 @@
 <p align="center"> 表 <id> &nbsp; 队列操作效率 </p>
 
 | 方法名 | 描述                         | 时间复杂度 |
-| --------- | -------------------------- | -------- |
+| ------ | ---------------------------- | ---------- |
 | push() | 元素入队，即将元素添加至队尾 | $O(1)$     |
 | pop()  | 队首元素出队                 | $O(1)$     |
 | peek() | 访问队首元素                 | $O(1)$     |

docs/chapter_stack_and_queue/stack.md

@@ -15,7 +15,7 @@
 <p align="center"> 表 <id> &nbsp; 栈的操作效率 </p>
 
 | 方法   | 描述                   | 时间复杂度 |
-| --------- | ---------------------- | ---------- |
+| ------ | ---------------------- | ---------- |
 | push() | 元素入栈（添加至栈顶） | $O(1)$     |
 | pop()  | 栈顶元素出栈           | $O(1)$     |
 | peek() | 访问栈顶元素           | $O(1)$     |

docs/chapter_tree/avl_tree.md

@@ -296,7 +296,7 @@ AVL 树的特点在于“旋转”操作，它能够在不影响二叉树的中
 <p align="center"> 表 <id> &nbsp; 四种旋转情况的选择条件 </p>
 
 | 失衡节点的平衡因子  | 子节点的平衡因子 | 应采用的旋转方法 |
-| ---------------- | ---------------- | ---------------- |
+| ------------------- | ---------------- | ---------------- |
 | $> 1$ （即左偏树）  | $\geq 0$         | 右旋             |
 | $> 1$ （即左偏树）  | $<0$             | 先左旋后右旋     |
 | $< -1$ （即右偏树） | $\leq 0$         | 左旋             |