From cfc73291298ef3a224ebdaf2ac3a632f4252166f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: krahets Date: Mon, 11 Sep 2023 04:31:45 +0800 Subject: [PATCH] build --- chapter_appendix/contribution.md | 8 +++--- chapter_heap/top_k.md | 42 ++++++++++++++++++++++++++++++-- index.md | 4 +-- 3 files changed, 45 insertions(+), 9 deletions(-) diff --git a/chapter_appendix/contribution.md b/chapter_appendix/contribution.md index 26452ad8f..c4711e36e 100644 --- a/chapter_appendix/contribution.md +++ b/chapter_appendix/contribution.md @@ -4,9 +4,9 @@ comments: true # 16.2   一起参与创作 -由于作者能力有限，书中难免存在一些遗漏和错误，请您谅解。如果您发现了笔误、失效链接、内容缺失、文字歧义、解释不清晰或行文结构不合理等问题，请协助我们进行修正，以帮助其他读者获得更优质的学习资源。 +由于作者能力有限，书中难免存在一些遗漏和错误，请您谅解。如果您发现了笔误、失效链接、内容缺失、文字歧义、解释不清晰或行文结构不合理等问题，请协助我们进行修正，以给读者提供更优质的学习资源。 -所有[撰稿人](https://github.com/krahets/hello-algo/graphs/contributors)的 GitHub ID 将在仓库、网页版和 PDF 版的主页上进行展示，以感谢他们对开源社区的无私奉献。 +所有[撰稿人](https://github.com/krahets/hello-algo/graphs/contributors)的 GitHub ID 将被展示在本书的仓库主页上，以感谢他们对开源社区的无私奉献。 !!! success "开源的魅力" @@ -40,11 +40,9 @@ comments: true ### 3.   Docker 部署 -执行以下 Docker 脚本，稍等片刻，即可在网页 `http://localhost:8000` 访问本项目。 +在 `hello-algo` 根目录下，执行以下 Docker 脚本，即可在 `http://localhost:8000` 访问本项目。 ```shell -git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git -cd hello-algo docker-compose up -d ``` diff --git a/chapter_heap/top_k.md b/chapter_heap/top_k.md index 8de4a252e..508dd76f7 100644 --- a/chapter_heap/top_k.md +++ b/chapter_heap/top_k.md @@ -205,13 +205,51 @@ comments: true === "JS" ```javascript title="top_k.js" - [class]{}-[func]{topKHeap} + /* 基于堆查找数组中最大的 k 个元素 */ + function topKHeap(nums, k) { + // 使用大顶堆 MaxHeap，对数组 nums 取相反数 + const invertedNums = nums.map((num) => -num); + // 将数组的前 k 个元素入堆 + const heap = new MaxHeap(invertedNums.slice(0, k)); + // 从第 k+1 个元素开始，保持堆的长度为 k + for (let i = k; i < invertedNums.length; i++) { + // 若当前元素小于堆顶元素，则将堆顶元素出堆、当前元素入堆 + if (invertedNums[i] < heap.peek()) { + heap.pop(); + heap.push(invertedNums[i]); + } + } + // 取出堆中元素 + const maxHeap = heap.getMaxHeap(); + // 对堆中元素取相反数 + const invertedMaxHeap = maxHeap.map((num) => -num); + return invertedMaxHeap; + } ``` === "TS" ```typescript title="top_k.ts" - [class]{}-[func]{topKHeap} + /* 基于堆查找数组中最大的 k 个元素 */ + function topKHeap(nums: number[], k: number): number[] { + // 将堆中所有元素取反，从而用大顶堆来模拟小顶堆 + const invertedNums = nums.map((num) => -num); + // 将数组的前 k 个元素入堆 + const heap = new MaxHeap(invertedNums.slice(0, k)); + // 从第 k+1 个元素开始，保持堆的长度为 k + for (let i = k; i < invertedNums.length; i++) { + // 若当前元素小于堆顶元素，则将堆顶元素出堆、当前元素入堆 + if (invertedNums[i] < heap.peek()) { + heap.pop(); + heap.push(invertedNums[i]); + } + } + // 取出堆中元素 + const maxHeap = heap.getMaxHeap(); + // 对堆中元素取相反数 + const invertedMaxHeap = maxHeap.map((num) => -num); + return invertedMaxHeap; + } ``` === "Dart" diff --git a/index.md b/index.md index 81a3af132..eb668b3e6 100644 --- a/index.md +++ b/index.md @@ -84,9 +84,9 @@ hide:

序

-两年前，我在力扣上分享了《剑指 Offer》系列题解，受到了许多同学的喜爱和支持。在与读者的交流期间，最常收到的一个问题是“如何入门学习算法”。逐渐地，我对这个问题产生了浓厚的兴趣。 +两年前，我在力扣上分享了《剑指 Offer》系列题解，受到了许多同学的喜爱和支持。在与读者的交流期间，最常收到的一个问题是“如何入门学习算法”。我逐渐对这个问题产生了浓厚的兴趣。 -两眼一抹黑地刷题似乎是最受欢迎的方法，简单直接且有效。然而刷题就如同玩“扫雷”游戏，自学能力强的同学能够顺利地将地雷逐个排掉，而基础不足的同学很可能被炸的满头是包，并在挫折中步步退缩。通读教材书籍也是一种常见做法，但对于面向求职的同学来说，毕业季、投递简历、准备笔试面试已经占据了大部分精力，厚重的书籍往往变成了一项艰巨的挑战。 +两眼一抹黑地刷题似乎是最受欢迎的方法，简单直接且有效。刷题就如同玩“扫雷”游戏，自学能力强的同学能够顺利地将地雷逐个排掉，而基础不足的同学很可能被炸的满头是包，并在挫折中步步退缩。通读教材书籍也是一种常见做法，但对于面向求职的同学来说，毕业季、投递简历、准备笔试面试已经占据了大部分精力，厚重的书籍往往变成了一项艰巨的挑战。 如果你也面临类似的困扰，那么很幸运这本书找到了你。本书是我对此问题的给出的答案，即使不是最优解，也至少是一次积极的尝试。这本书虽然不足以让你直接拿到 Offer ，但会引导你探索数据结构与算法的“知识地图”，带你了解不同“地雷”的形状大小和分布位置，让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领，相信你可以更加自如地应对刷题和阅读文献，逐步构建起完整的知识体系。