Add build check with py_compile

codes/python/build.py

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+import glob
+import py_compile as pyc
+
+src_paths = sorted(glob.glob("codes/python/**/*.py"))
+num_src = len(src_paths)
+num_src_error = 0
+
+for src_path in src_paths:
+    try:
+        pyc.compile(src_path, doraise=True)
+    except pyc.PyCompileError as e:
+        num_src_error += 1
+        print(e)
+
+print(f"===== Build Summary =====")
+print(f"Total: {num_src}")
+print(f"Error: {num_src - num_src_error}")

docs/chapter_array_and_linkedlist/summary.md

@@ -70,7 +70,7 @@
     另一方面，必要使用链表的情况主要是二叉树和图。栈和队列往往会使用编程语言提供的 `stack` 和 `queue` ，而非链表。
 
 !!! question "初始化列表 `res = [0] * self.size()` 操作，会导致 `res` 的每个元素引用相同的地址吗？"
-    
+
     不会。但二维数组会有这个问题，例如初始化二维列表 `res = [[0] * self.size()]` ，则多次引用了同一个列表 `[0]` 。
 
 !!! question "在删除节点中，需要断开该节点与其后继节点之间的引用指向吗？"

docs/chapter_graph/graph_operations.md

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 - 为了方便添加与删除顶点，以及简化代码，我们使用列表（动态数组）来代替链表。
 - 使用哈希表来存储邻接表，`key` 为顶点实例，`value` 为该顶点的邻接顶点列表（链表）。
 
-另外，我们在邻接表中使用 `Vertex` 类来表示顶点。这是因为如果与邻接矩阵一样用列表索引来区分不同顶点。那么假设想要删除索引为 $i$ 的顶点，则需要遍历整个邻接表，将所有大于 $i$ 的索引全部减 $1$ ，效率很低。而如果每个顶点都是唯一的 `Vertex` 实例，删除某一顶点之后就无须改动其他顶点了。
+另外，我们在邻接表中使用 `Vertex` 类来表示顶点，这样做的原因是：如果与邻接矩阵一样，用列表索引来区分不同顶点，那么假设要删除索引为 $i$ 的顶点，则需遍历整个邻接表，将所有大于 $i$ 的索引全部减 $1$ ，效率很低。而如果每个顶点都是唯一的 `Vertex` 实例，删除某一顶点之后就无须改动其他顶点了。
 
 ```src
 [file]{graph_adjacency_list}-[class]{graph_adj_list}-[func]{}