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Yudong Jin 2 months ago committed by GitHub
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commit 5849ae4ada
No known key found for this signature in database
GPG Key ID: B5690EEEBB952194

@ -9,13 +9,6 @@
/* 快速排序類別 */ /* 快速排序類別 */
class QuickSort { class QuickSort {
private: private:
/* 元素交換 */
static void swap(vector<int> &nums, int i, int j) {
int tmp = nums[i];
nums[i] = nums[j];
nums[j] = tmp;
}
/* 哨兵劃分 */ /* 哨兵劃分 */
static int partition(vector<int> &nums, int left, int right) { static int partition(vector<int> &nums, int left, int right) {
// 以 nums[left] 為基準數 // 以 nums[left] 為基準數
@ -25,9 +18,9 @@ class QuickSort {
j--; // 從右向左找首個小於基準數的元素 j--; // 從右向左找首個小於基準數的元素
while (i < j && nums[i] <= nums[left]) while (i < j && nums[i] <= nums[left])
i++; // 從左向右找首個大於基準數的元素 i++; // 從左向右找首個大於基準數的元素
swap(nums, i, j); // 交換這兩個元素 swap(nums[i], nums[j]); // 交換這兩個元素
} }
swap(nums, i, left); // 將基準數交換至兩子陣列的分界線 swap(nums[i], nums[left]); // 將基準數交換至兩子陣列的分界線
return i; // 返回基準數的索引 return i; // 返回基準數的索引
} }
@ -48,13 +41,6 @@ class QuickSort {
/* 快速排序類別(中位基準數最佳化) */ /* 快速排序類別(中位基準數最佳化) */
class QuickSortMedian { class QuickSortMedian {
private: private:
/* 元素交換 */
static void swap(vector<int> &nums, int i, int j) {
int tmp = nums[i];
nums[i] = nums[j];
nums[j] = tmp;
}
/* 選取三個候選元素的中位數 */ /* 選取三個候選元素的中位數 */
static int medianThree(vector<int> &nums, int left, int mid, int right) { static int medianThree(vector<int> &nums, int left, int mid, int right) {
int l = nums[left], m = nums[mid], r = nums[right]; int l = nums[left], m = nums[mid], r = nums[right];
@ -70,7 +56,7 @@ class QuickSortMedian {
// 選取三個候選元素的中位數 // 選取三個候選元素的中位數
int med = medianThree(nums, left, (left + right) / 2, right); int med = medianThree(nums, left, (left + right) / 2, right);
// 將中位數交換至陣列最左端 // 將中位數交換至陣列最左端
swap(nums, left, med); swap(nums[left], nums[med]);
// 以 nums[left] 為基準數 // 以 nums[left] 為基準數
int i = left, j = right; int i = left, j = right;
while (i < j) { while (i < j) {
@ -78,9 +64,9 @@ class QuickSortMedian {
j--; // 從右向左找首個小於基準數的元素 j--; // 從右向左找首個小於基準數的元素
while (i < j && nums[i] <= nums[left]) while (i < j && nums[i] <= nums[left])
i++; // 從左向右找首個大於基準數的元素 i++; // 從左向右找首個大於基準數的元素
swap(nums, i, j); // 交換這兩個元素 swap(nums[i], nums[j]); // 交換這兩個元素
} }
swap(nums, i, left); // 將基準數交換至兩子陣列的分界線 swap(nums[i], nums[left]); // 將基準數交換至兩子陣列的分界線
return i; // 返回基準數的索引 return i; // 返回基準數的索引
} }
@ -101,13 +87,6 @@ class QuickSortMedian {
/* 快速排序類別(尾遞迴最佳化) */ /* 快速排序類別(尾遞迴最佳化) */
class QuickSortTailCall { class QuickSortTailCall {
private: private:
/* 元素交換 */
static void swap(vector<int> &nums, int i, int j) {
int tmp = nums[i];
nums[i] = nums[j];
nums[j] = tmp;
}
/* 哨兵劃分 */ /* 哨兵劃分 */
static int partition(vector<int> &nums, int left, int right) { static int partition(vector<int> &nums, int left, int right) {
// 以 nums[left] 為基準數 // 以 nums[left] 為基準數
@ -117,9 +96,9 @@ class QuickSortTailCall {
j--; // 從右向左找首個小於基準數的元素 j--; // 從右向左找首個小於基準數的元素
while (i < j && nums[i] <= nums[left]) while (i < j && nums[i] <= nums[left])
i++; // 從左向右找首個大於基準數的元素 i++; // 從左向右找首個大於基準數的元素
swap(nums, i, j); // 交換這兩個元素 swap(nums[i], nums[j]); // 交換這兩個元素
} }
swap(nums, i, left); // 將基準數交換至兩子陣列的分界線 swap(nums[i], nums[left]); // 將基準數交換至兩子陣列的分界線
return i; // 返回基準數的索引 return i; // 返回基準數的索引
} }

@ -70,7 +70,7 @@ class MyList {
remove(index) { remove(index) {
if (index < 0 || index >= this.#size) throw new Error('索引越界'); if (index < 0 || index >= this.#size) throw new Error('索引越界');
let num = this.#arr[index]; let num = this.#arr[index];
// 將索引 index 之後的元素都向前移動一位 // 將索引 index 之後的元素都向前移動一位
for (let j = index; j < this.#size - 1; j++) { for (let j = index; j < this.#size - 1; j++) {
this.#arr[j] = this.#arr[j + 1]; this.#arr[j] = this.#arr[j + 1];
} }

@ -16,11 +16,7 @@ fn backtrack(
) { ) {
// 當放置完所有行時,記錄解 // 當放置完所有行時,記錄解
if row == n { if row == n {
let mut copy_state: Vec<Vec<String>> = Vec::new(); res.push(state.clone());
for s_row in state.clone() {
copy_state.push(s_row);
}
res.push(copy_state);
return; return;
} }
// 走訪所有列 // 走訪所有列
@ -31,12 +27,12 @@ fn backtrack(
// 剪枝:不允許該格子所在列、主對角線、次對角線上存在皇后 // 剪枝:不允許該格子所在列、主對角線、次對角線上存在皇后
if !cols[col] && !diags1[diag1] && !diags2[diag2] { if !cols[col] && !diags1[diag1] && !diags2[diag2] {
// 嘗試:將皇后放置在該格子 // 嘗試:將皇后放置在該格子
state.get_mut(row).unwrap()[col] = "Q".into(); state[row][col] = "Q".into();
(cols[col], diags1[diag1], diags2[diag2]) = (true, true, true); (cols[col], diags1[diag1], diags2[diag2]) = (true, true, true);
// 放置下一行 // 放置下一行
backtrack(row + 1, n, state, res, cols, diags1, diags2); backtrack(row + 1, n, state, res, cols, diags1, diags2);
// 回退:將該格子恢復為空位 // 回退:將該格子恢復為空位
state.get_mut(row).unwrap()[col] = "#".into(); state[row][col] = "#".into();
(cols[col], diags1[diag1], diags2[diag2]) = (false, false, false); (cols[col], diags1[diag1], diags2[diag2]) = (false, false, false);
} }
} }
@ -45,14 +41,7 @@ fn backtrack(
/* 求解 n 皇后 */ /* 求解 n 皇后 */
fn n_queens(n: usize) -> Vec<Vec<Vec<String>>> { fn n_queens(n: usize) -> Vec<Vec<Vec<String>>> {
// 初始化 n*n 大小的棋盤,其中 'Q' 代表皇后,'#' 代表空位 // 初始化 n*n 大小的棋盤,其中 'Q' 代表皇后,'#' 代表空位
let mut state: Vec<Vec<String>> = Vec::new(); let mut state: Vec<Vec<String>> = vec![vec!["#".to_string(); n]; n];
for _ in 0..n {
let mut row: Vec<String> = Vec::new();
for _ in 0..n {
row.push("#".into());
}
state.push(row);
}
let mut cols = vec![false; n]; // 記錄列是否有皇后 let mut cols = vec![false; n]; // 記錄列是否有皇后
let mut diags1 = vec![false; 2 * n - 1]; // 記錄主對角線上是否有皇后 let mut diags1 = vec![false; 2 * n - 1]; // 記錄主對角線上是否有皇后
let mut diags2 = vec![false; 2 * n - 1]; // 記錄次對角線上是否有皇后 let mut diags2 = vec![false; 2 * n - 1]; // 記錄次對角線上是否有皇后

@ -6,7 +6,7 @@
/* 回溯演算法:子集和 I */ /* 回溯演算法:子集和 I */
fn backtrack( fn backtrack(
mut state: Vec<i32>, state: &mut Vec<i32>,
target: i32, target: i32,
choices: &[i32], choices: &[i32],
start: usize, start: usize,
@ -14,7 +14,7 @@ fn backtrack(
) { ) {
// 子集和等於 target 時,記錄解 // 子集和等於 target 時,記錄解
if target == 0 { if target == 0 {
res.push(state); res.push(state.clone());
return; return;
} }
// 走訪所有選擇 // 走訪所有選擇
@ -28,7 +28,7 @@ fn backtrack(
// 嘗試:做出選擇,更新 target, start // 嘗試:做出選擇,更新 target, start
state.push(choices[i]); state.push(choices[i]);
// 進行下一輪選擇 // 進行下一輪選擇
backtrack(state.clone(), target - choices[i], choices, i, res); backtrack(state, target - choices[i], choices, i, res);
// 回退:撤銷選擇,恢復到之前的狀態 // 回退:撤銷選擇,恢復到之前的狀態
state.pop(); state.pop();
} }
@ -36,11 +36,11 @@ fn backtrack(
/* 求解子集和 I */ /* 求解子集和 I */
fn subset_sum_i(nums: &mut [i32], target: i32) -> Vec<Vec<i32>> { fn subset_sum_i(nums: &mut [i32], target: i32) -> Vec<Vec<i32>> {
let state = Vec::new(); // 狀態(子集) let mut state = Vec::new(); // 狀態(子集)
nums.sort(); // 對 nums 進行排序 nums.sort(); // 對 nums 進行排序
let start = 0; // 走訪起始點 let start = 0; // 走訪起始點
let mut res = Vec::new(); // 結果串列(子集串列) let mut res = Vec::new(); // 結果串列(子集串列)
backtrack(state, target, nums, start, &mut res); backtrack(&mut state, target, nums, start, &mut res);
res res
} }

@ -6,7 +6,7 @@
/* 回溯演算法:子集和 I */ /* 回溯演算法:子集和 I */
fn backtrack( fn backtrack(
mut state: Vec<i32>, state: &mut Vec<i32>,
target: i32, target: i32,
total: i32, total: i32,
choices: &[i32], choices: &[i32],
@ -14,7 +14,7 @@ fn backtrack(
) { ) {
// 子集和等於 target 時,記錄解 // 子集和等於 target 時,記錄解
if total == target { if total == target {
res.push(state); res.push(state.clone());
return; return;
} }
// 走訪所有選擇 // 走訪所有選擇
@ -26,7 +26,7 @@ fn backtrack(
// 嘗試:做出選擇,更新元素和 total // 嘗試:做出選擇,更新元素和 total
state.push(choices[i]); state.push(choices[i]);
// 進行下一輪選擇 // 進行下一輪選擇
backtrack(state.clone(), target, total + choices[i], choices, res); backtrack(state, target, total + choices[i], choices, res);
// 回退:撤銷選擇,恢復到之前的狀態 // 回退:撤銷選擇,恢復到之前的狀態
state.pop(); state.pop();
} }
@ -34,10 +34,10 @@ fn backtrack(
/* 求解子集和 I包含重複子集 */ /* 求解子集和 I包含重複子集 */
fn subset_sum_i_naive(nums: &[i32], target: i32) -> Vec<Vec<i32>> { fn subset_sum_i_naive(nums: &[i32], target: i32) -> Vec<Vec<i32>> {
let state = Vec::new(); // 狀態(子集) let mut state = Vec::new(); // 狀態(子集)
let total = 0; // 子集和 let total = 0; // 子集和
let mut res = Vec::new(); // 結果串列(子集串列) let mut res = Vec::new(); // 結果串列(子集串列)
backtrack(state, target, total, nums, &mut res); backtrack(&mut state, target, total, nums, &mut res);
res res
} }

@ -6,7 +6,7 @@
/* 回溯演算法:子集和 II */ /* 回溯演算法:子集和 II */
fn backtrack( fn backtrack(
mut state: Vec<i32>, state: &mut Vec<i32>,
target: i32, target: i32,
choices: &[i32], choices: &[i32],
start: usize, start: usize,
@ -14,7 +14,7 @@ fn backtrack(
) { ) {
// 子集和等於 target 時,記錄解 // 子集和等於 target 時,記錄解
if target == 0 { if target == 0 {
res.push(state); res.push(state.clone());
return; return;
} }
// 走訪所有選擇 // 走訪所有選擇
@ -33,7 +33,7 @@ fn backtrack(
// 嘗試:做出選擇,更新 target, start // 嘗試:做出選擇,更新 target, start
state.push(choices[i]); state.push(choices[i]);
// 進行下一輪選擇 // 進行下一輪選擇
backtrack(state.clone(), target - choices[i], choices, i + 1, res); backtrack(state, target - choices[i], choices, i + 1, res);
// 回退:撤銷選擇,恢復到之前的狀態 // 回退:撤銷選擇,恢復到之前的狀態
state.pop(); state.pop();
} }
@ -41,11 +41,11 @@ fn backtrack(
/* 求解子集和 II */ /* 求解子集和 II */
fn subset_sum_ii(nums: &mut [i32], target: i32) -> Vec<Vec<i32>> { fn subset_sum_ii(nums: &mut [i32], target: i32) -> Vec<Vec<i32>> {
let state = Vec::new(); // 狀態(子集) let mut state = Vec::new(); // 狀態(子集)
nums.sort(); // 對 nums 進行排序 nums.sort(); // 對 nums 進行排序
let start = 0; // 走訪起始點 let start = 0; // 走訪起始點
let mut res = Vec::new(); // 結果串列(子集串列) let mut res = Vec::new(); // 結果串列(子集串列)
backtrack(state, target, nums, start, &mut res); backtrack(&mut state, target, nums, start, &mut res);
res res
} }

@ -29,7 +29,7 @@ impl<T> ListNode<T> {
for item in array.iter().rev() { for item in array.iter().rev() {
let node = Rc::new(RefCell::new(ListNode { let node = Rc::new(RefCell::new(ListNode {
val: *item, val: *item,
next: head.clone(), next: head.take(),
})); }));
head = Some(node); head = Some(node);
} }
@ -44,14 +44,14 @@ impl<T> ListNode<T> {
T: std::hash::Hash + Eq + Copy + Clone, T: std::hash::Hash + Eq + Copy + Clone,
{ {
let mut hashmap = HashMap::new(); let mut hashmap = HashMap::new();
if let Some(node) = linked_list { let mut node = linked_list;
let mut current = Some(node.clone());
while let Some(cur) = current { while let Some(cur) = node {
let borrow = cur.borrow(); let borrow = cur.borrow();
hashmap.insert(borrow.val.clone(), cur.clone()); hashmap.insert(borrow.val.clone(), cur.clone());
current = borrow.next.clone(); node = borrow.next.clone();
}
} }
hashmap hashmap
} }
} }

@ -72,23 +72,21 @@ pub fn vec_to_tree(arr: Vec<Option<i32>>) -> Option<Rc<RefCell<TreeNode>>> {
} }
/* 將二元樹序列化為串列:遞迴 */ /* 將二元樹序列化為串列:遞迴 */
fn tree_to_vec_dfs(root: Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>, i: usize, res: &mut Vec<Option<i32>>) { fn tree_to_vec_dfs(root: Option<&Rc<RefCell<TreeNode>>>, i: usize, res: &mut Vec<Option<i32>>) {
if root.is_none() { if let Some(root) = root {
return;
}
let root = root.unwrap();
// i + 1 is the minimum valid size to access index i // i + 1 is the minimum valid size to access index i
while res.len() < i + 1 { while res.len() < i + 1 {
res.push(None); res.push(None);
} }
res[i] = Some(root.borrow().val); res[i] = Some(root.borrow().val);
tree_to_vec_dfs(root.borrow().left.clone(), 2 * i + 1, res); tree_to_vec_dfs(root.borrow().left.as_ref(), 2 * i + 1, res);
tree_to_vec_dfs(root.borrow().right.clone(), 2 * i + 2, res); tree_to_vec_dfs(root.borrow().right.as_ref(), 2 * i + 2, res);
}
} }
/* 將二元樹序列化為串列 */ /* 將二元樹序列化為串列 */
pub fn tree_to_vec(root: Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>) -> Vec<Option<i32>> { pub fn tree_to_vec(root: Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>) -> Vec<Option<i32>> {
let mut res = vec![]; let mut res = vec![];
tree_to_vec_dfs(root, 0, &mut res); tree_to_vec_dfs(root.as_ref(), 0, &mut res);
res res
} }

@ -635,8 +635,8 @@
/* 雙向鏈結串列節點類別 */ /* 雙向鏈結串列節點類別 */
class ListNode { class ListNode {
int val; // 節點值 int val; // 節點值
ListNode next; // 指向後繼節點的引用 ListNode? next; // 指向後繼節點的引用
ListNode prev; // 指向前驅節點的引用 ListNode? prev; // 指向前驅節點的引用
ListNode(this.val, [this.next, this.prev]); // 建構子 ListNode(this.val, [this.next, this.prev]); // 建構子
} }
``` ```

@ -651,7 +651,7 @@
### 完全二元樹 ### 完全二元樹
如下圖所示,<u>完全二元樹complete binary tree</u>只有最底層的節點未被填滿,且最底層節點儘量靠左填充。 如下圖所示,<u>完全二元樹complete binary tree</u>只有最底層的節點未被填滿,且最底層節點儘量靠左填充。請注意,完美二元樹也是一棵完全二元樹。
![完全二元樹](binary_tree.assets/complete_binary_tree.png) ![完全二元樹](binary_tree.assets/complete_binary_tree.png)

@ -1,5 +1,5 @@
# Hello 演算法 # Hello 演算法
動畫圖解、一鍵執行的資料結構與演算法教程 動畫圖解、一鍵執行的資料結構與演算法教程
[開始閱讀](chapter_hello_algo/) [開始閱讀](chapter_hello_algo/)

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