build

chapter_computational_complexity/iteration_and_recursion.md

@@ -122,7 +122,15 @@ status: new
 === "Swift"
 
     ```swift title="iteration.swift"
-    [class]{}-[func]{forLoop}
+    /* for 循环 */
+    func forLoop(n: Int) -> Int {
+        var res = 0
+        // 循环求和 1, 2, ..., n-1, n
+        for i in 1 ... n {
+            res += i
+        }
+        return res
+    }
     ```
 
 === "Zig"
@@ -148,7 +156,7 @@ status: new
 === "Rust"
 
     ```rust title="iteration.rs"
-    /*  for 循环 */
+    /* for 循环 */
     fn for_loop(n: i32) -> i32 {
         let mut res = 0;
         // 循环求和 1, 2, ..., n-1, n
@@ -294,7 +302,17 @@ status: new
 === "Swift"
 
     ```swift title="iteration.swift"
-    [class]{}-[func]{whileLoop}
+    /* while 循环 */
+    func whileLoop(n: Int) -> Int {
+        var res = 0
+        var i = 1 // 初始化条件变量
+        // 循环求和 1, 2, ..., n-1, n
+        while i <= n {
+            res += i
+            i += 1 // 更新条件变量
+        }
+        return res
+    }
     ```
 
 === "Zig"
@@ -473,7 +491,19 @@ status: new
 === "Swift"
 
     ```swift title="iteration.swift"
-    [class]{}-[func]{whileLoopII}
+    /* while 循环（两次更新） */
+    func whileLoopII(n: Int) -> Int {
+        var res = 0
+        var i = 1 // 初始化条件变量
+        // 循环求和 1, 4, ...
+        while i <= n {
+            res += i
+            // 更新条件变量
+            i += 1
+            i *= 2
+        }
+        return res
+    }
     ```
 
 === "Zig"
@@ -649,7 +679,18 @@ status: new
 === "Swift"
 
     ```swift title="iteration.swift"
-    [class]{}-[func]{nestedForLoop}
+    /* 双层 for 循环 */
+    func nestedForLoop(n: Int) -> String {
+        var res = ""
+        // 循环 i = 1, 2, ..., n-1, n
+        for i in 1 ... n {
+            // 循环 j = 1, 2, ..., n-1, n
+            for j in 1 ... n {
+                res.append("(\(i), \(j)), ")
+            }
+        }
+        return res
+    }
     ```
 
 === "Zig"
@@ -829,7 +870,17 @@ status: new
 === "Swift"
 
     ```swift title="recursion.swift"
-    [class]{}-[func]{recur}
+    /* 递归 */
+    func recur(n: Int) -> Int {
+        // 终止条件
+        if n == 1 {
+            return 1
+        }
+        // 递：递归调用
+        let res = recur(n: n - 1)
+        // 归：返回结果
+        return n + res
+    }
     ```
 
 === "Zig"
@@ -1006,7 +1057,15 @@ status: new
 === "Swift"
 
     ```swift title="recursion.swift"
-    [class]{}-[func]{tailRecur}
+    /* 尾递归 */
+    func tailRecur(n: Int, res: Int) -> Int {
+        // 终止条件
+        if n == 0 {
+            return res
+        }
+        // 尾递归调用
+        return tailRecur(n: n - 1, res: res + n)
+    }
     ```
 
 === "Zig"
@@ -1179,7 +1238,17 @@ status: new
 === "Swift"
 
     ```swift title="recursion.swift"
-    [class]{}-[func]{fib}
+    /* 斐波那契数列：递归 */
+    func fib(n: Int) -> Int {
+        // 终止条件 f(1) = 0, f(2) = 1
+        if n == 1 || n == 2 {
+            return n - 1
+        }
+        // 递归调用 f(n) = f(n-1) + f(n-2)
+        let res = fib(n: n - 1) + fib(n: n - 2)
+        // 返回结果 f(n)
+        return res
+    }
     ```
 
 === "Zig"

chapter_computational_complexity/time_complexity.md

@@ -1695,7 +1695,7 @@ $$
         let count = 0; // 计数器
         // 外循环：未排序区间为 [0, i]
         for (let i = nums.length - 1; i > 0; i--) {
-            // 内循环：将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端 
+            // 内循环：将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
             for (let j = 0; j < i; j++) {
                 if (nums[j] > nums[j + 1]) {
                     // 交换 nums[j] 与 nums[j + 1]
@@ -1718,7 +1718,7 @@ $$
         let count = 0; // 计数器
         // 外循环：未排序区间为 [0, i]
         for (let i = nums.length - 1; i > 0; i--) {
-            // 内循环：将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端 
+            // 内循环：将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
             for (let j = 0; j < i; j++) {
                 if (nums[j] > nums[j + 1]) {
                     // 交换 nums[j] 与 nums[j + 1]

chapter_dynamic_programming/dp_problem_features.md

@@ -659,10 +659,7 @@ $$
             return 1;
         }
         // 初始化 dp 表，用于存储子问题的解
-        const dp = Array.from(
+        const dp = Array.from({ length: n + 1 }, () => new Array(3));
-            { length: n + 1 },
-            () => new Array(3)
-        );
         // 初始状态：预设最小子问题的解
         dp[1][1] = 1;
         dp[1][2] = 0;

chapter_dynamic_programming/knapsack_problem.md

@@ -185,8 +185,7 @@ $$
         }
         // 计算不放入和放入物品 i 的最大价值
         const no = knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c);
-        const yes =
+        const yes = knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c - wgt[i - 1]) + val[i - 1];
-            knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c - wgt[i - 1]) + val[i - 1];
         // 返回两种方案中价值更大的那一个
         return Math.max(no, yes);
     }
@@ -438,7 +437,8 @@ $$
         }
         // 计算不放入和放入物品 i 的最大价值
         const no = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c);
-        const yes = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c - wgt[i - 1]) + val[i - 1];
+        const yes =
+            knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c - wgt[i - 1]) + val[i - 1];
         // 记录并返回两种方案中价值更大的那一个
         mem[i][c] = Math.max(no, yes);
         return mem[i][c];

chapter_greedy/fractional_knapsack_problem.md

@@ -193,17 +193,74 @@ status: new
 === "JS"
 
     ```javascript title="fractional_knapsack.js"
-    [class]{Item}-[func]{}
+    /* 物品 */
+    class Item {
+        constructor(w, v) {
+            this.w = w; // 物品重量
+            this.v = v; // 物品价值
+        }
+    }
 
-    [class]{}-[func]{fractionalKnapsack}
+    /* 分数背包：贪心 */
+    function fractionalKnapsack(wgt, val, cap) {
+        // 创建物品列表，包含两个属性：重量、价值
+        const items = wgt.map((w, i) => new Item(w, val[i]));
+        // 按照单位价值 item.v / item.w 从高到低进行排序
+        items.sort((a, b) => b.v / b.w - a.v / a.w);
+        // 循环贪心选择
+        let res = 0;
+        for (const item of items) {
+            if (item.w <= cap) {
+                // 若剩余容量充足，则将当前物品整个装进背包
+                res += item.v;
+                cap -= item.w;
+            } else {
+                // 若剩余容量不足，则将当前物品的一部分装进背包
+                res += (item.v / item.w) * cap;
+                // 已无剩余容量，因此跳出循环
+                break;
+            }
+        }
+        return res;
+    }
     ```
 
 === "TS"
 
     ```typescript title="fractional_knapsack.ts"
-    [class]{Item}-[func]{}
+    /* 物品 */
+    class Item {
+        w: number; // 物品重量
+        v: number; // 物品价值
 
-    [class]{}-[func]{fractionalKnapsack}
+        constructor(w: number, v: number) {
+            this.w = w;
+            this.v = v;
+        }
+    }
+
+    /* 分数背包：贪心 */
+    function fractionalKnapsack(wgt: number[], val: number[], cap: number): number {
+        // 创建物品列表，包含两个属性：重量、价值
+        const items: Item[] = wgt.map((w, i) => new Item(w, val[i]));
+        // 按照单位价值 item.v / item.w 从高到低进行排序
+        items.sort((a, b) => b.v / b.w - a.v / a.w);
+        // 循环贪心选择
+        let res = 0;
+        for (const item of items) {
+            if (item.w <= cap) {
+                // 若剩余容量充足，则将当前物品整个装进背包
+                res += item.v;
+                cap -= item.w;
+            } else {
+                // 若剩余容量不足，则将当前物品的一部分装进背包
+                res += (item.v / item.w) * cap;
+                // 已无剩余容量，因此跳出循环
+                break;
+            }
+        }
+        return res;
+    }
     ```
 
 === "C"

chapter_greedy/greedy_algorithm.md

@@ -121,13 +121,47 @@ status: new
 === "JS"
 
     ```javascript title="coin_change_greedy.js"
-    [class]{}-[func]{coinChangeGreedy}
+    /* 零钱兑换：贪心 */
+    function coinChangeGreedy(coins, amt) {
+        // 假设 coins 数组有序
+        let i = coins.length - 1;
+        let count = 0;
+        // 循环进行贪心选择，直到无剩余金额
+        while (amt > 0) {
+            // 找到小于且最接近剩余金额的硬币
+            while (i > 0 && coins[i] > amt) {
+                i--;
+            }
+            // 选择 coins[i]
+            amt -= coins[i];
+            count++;
+        }
+        // 若未找到可行方案，则返回 -1
+        return amt === 0 ? count : -1;
+    }
     ```
 
 === "TS"
 
     ```typescript title="coin_change_greedy.ts"
-    [class]{}-[func]{coinChangeGreedy}
+    /* 零钱兑换：贪心 */
+    function coinChangeGreedy(coins: number[], amt: number): number {
+        // 假设 coins 数组有序
+        let i = coins.length - 1;
+        let count = 0;
+        // 循环进行贪心选择，直到无剩余金额
+        while (amt > 0) {
+            // 找到小于且最接近剩余金额的硬币
+            while (i > 0 && coins[i] > amt) {
+                i--;
+            }
+            // 选择 coins[i]
+            amt -= coins[i];
+            count++;
+        }
+        // 若未找到可行方案，则返回 -1
+        return amt === 0 ? count : -1;
+    }
     ```
 
 === "C"

chapter_greedy/max_capacity_problem.md

@@ -193,13 +193,53 @@ $$
 === "JS"
 
     ```javascript title="max_capacity.js"
-    [class]{}-[func]{maxCapacity}
+    /* 最大容量：贪心 */
+    function maxCapacity(ht) {
+        // 初始化 i, j 分列数组两端
+        let i = 0,
+            j = ht.length - 1;
+        // 初始最大容量为 0
+        let res = 0;
+        // 循环贪心选择，直至两板相遇
+        while (i < j) {
+            // 更新最大容量
+            const cap = Math.min(ht[i], ht[j]) * (j - i);
+            res = Math.max(res, cap);
+            // 向内移动短板
+            if (ht[i] < ht[j]) {
+                i += 1;
+            } else {
+                j -= 1;
+            }
+        }
+        return res;
+    }
     ```
 
 === "TS"
 
     ```typescript title="max_capacity.ts"
-    [class]{}-[func]{maxCapacity}
+    /* 最大容量：贪心 */
+    function maxCapacity(ht: number[]): number {
+        // 初始化 i, j 分列数组两端
+        let i = 0,
+            j = ht.length - 1;
+        // 初始最大容量为 0
+        let res = 0;
+        // 循环贪心选择，直至两板相遇
+        while (i < j) {
+            // 更新最大容量
+            const cap: number = Math.min(ht[i], ht[j]) * (j - i);
+            res = Math.max(res, cap);
+            // 向内移动短板
+            if (ht[i] < ht[j]) {
+                i += 1;
+            } else {
+                j -= 1;
+            }
+        }
+        return res;
+    }
     ```
 
 === "C"

chapter_greedy/max_product_cutting_problem.md

@@ -172,13 +172,51 @@ $$
 === "JS"
 
     ```javascript title="max_product_cutting.js"
-    [class]{}-[func]{maxProductCutting}
+    /* 最大切分乘积：贪心 */
+    function maxProductCutting(n) {
+        // 当 n <= 3 时，必须切分出一个 1
+        if (n <= 3) {
+            return 1 * (n - 1);
+        }
+        // 贪心地切分出 3 ，a 为 3 的个数，b 为余数
+        let a = Math.floor(n / 3);
+        let b = n % 3;
+        if (b === 1) {
+            // 当余数为 1 时，将一对 1 * 3 转化为 2 * 2
+            return Math.pow(3, a - 1) * 2 * 2;
+        }
+        if (b === 2) {
+            // 当余数为 2 时，不做处理
+            return Math.pow(3, a) * 2;
+        }
+        // 当余数为 0 时，不做处理
+        return Math.pow(3, a);
+    }
     ```
 
 === "TS"
 
     ```typescript title="max_product_cutting.ts"
-    [class]{}-[func]{maxProductCutting}
+    /* 最大切分乘积：贪心 */
+    function maxProductCutting(n: number): number {
+        // 当 n <= 3 时，必须切分出一个 1
+        if (n <= 3) {
+            return 1 * (n - 1);
+        }
+        // 贪心地切分出 3 ，a 为 3 的个数，b 为余数
+        let a: number = Math.floor(n / 3);
+        let b: number = n % 3;
+        if (b === 1) {
+            // 当余数为 1 时，将一对 1 * 3 转化为 2 * 2
+            return Math.pow(3, a - 1) * 2 * 2;
+        }
+        if (b === 2) {
+            // 当余数为 2 时，不做处理
+            return Math.pow(3, a) * 2;
+        }
+        // 当余数为 0 时，不做处理
+        return Math.pow(3, a);
+    }
     ```
 
 === "C"

chapter_searching/binary_search_insertion.md

@@ -141,7 +141,10 @@ status: new
 
     ```typescript title="binary_search_insertion.ts"
     /* 二分查找插入点（无重复元素） */
-    function binarySearchInsertionSimple(nums: Array<number>, target: number): number {
+    function binarySearchInsertionSimple(
+        nums: Array<number>,
+        target: number
+    ): number {
         let i = 0,
             j = nums.length - 1; // 初始化双闭区间 [0, n-1]
         while (i <= j) {

chapter_searching/replace_linear_by_hashing.md

@@ -330,7 +330,7 @@ comments: true
         // 单层循环，时间复杂度 O(n)
         for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
             if (m[target - nums[i]] !== undefined) {
-                return [m[target-nums[i]], i];
+                return [m[target - nums[i]], i];
             } else {
                 m[nums[i]] = i;
             }

chapter_sorting/bubble_sort.md

@@ -123,7 +123,7 @@ comments: true
     function bubbleSort(nums) {
         // 外循环：未排序区间为 [0, i]
         for (let i = nums.length - 1; i > 0; i--) {
-            // 内循环：将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端 
+            // 内循环：将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
             for (let j = 0; j < i; j++) {
                 if (nums[j] > nums[j + 1]) {
                     // 交换 nums[j] 与 nums[j + 1]
@@ -143,7 +143,7 @@ comments: true
     function bubbleSort(nums: number[]): void {
         // 外循环：未排序区间为 [0, i]
         for (let i = nums.length - 1; i > 0; i--) {
-            // 内循环：将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端 
+            // 内循环：将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
             for (let j = 0; j < i; j++) {
                 if (nums[j] > nums[j + 1]) {
                     // 交换 nums[j] 与 nums[j + 1]
@@ -380,7 +380,7 @@ comments: true
         // 外循环：未排序区间为 [0, i]
         for (let i = nums.length - 1; i > 0; i--) {
             let flag = false; // 初始化标志位
-            // 内循环：将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端 
+            // 内循环：将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
             for (let j = 0; j < i; j++) {
                 if (nums[j] > nums[j + 1]) {
                     // 交换 nums[j] 与 nums[j + 1]
@@ -403,7 +403,7 @@ comments: true
         // 外循环：未排序区间为 [0, i]
         for (let i = nums.length - 1; i > 0; i--) {
             let flag = false; // 初始化标志位
-            // 内循环：将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端 
+            // 内循环：将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
             for (let j = 0; j < i; j++) {
                 if (nums[j] > nums[j + 1]) {
                     // 交换 nums[j] 与 nums[j + 1]

chapter_tree/binary_search_tree.md

@@ -155,17 +155,16 @@ comments: true
 
     ```typescript title="binary_search_tree.ts"
     /* 查找节点 */
-    function search(num: number): TreeNode | null {
+    search(num: number): TreeNode | null {
-        let cur = root;
+        let cur = this.root;
         // 循环查找，越过叶节点后跳出
         while (cur !== null) {
-            if (cur.val < num) {
+            // 目标节点在 cur 的右子树中
-                cur = cur.right; // 目标节点在 cur 的右子树中
+            if (cur.val < num) cur = cur.right;
-            } else if (cur.val > num) {
+            // 目标节点在 cur 的左子树中
-                cur = cur.left; // 目标节点在 cur 的左子树中
+            else if (cur.val > num) cur = cur.left;
-            } else {
+            // 找到目标节点，跳出循环
-                break; // 找到目标节点，跳出循环
+            else break;
-            }
         }
         // 返回目标节点
         return cur;
@@ -489,7 +488,7 @@ comments: true
             else cur = cur.left;
         }
         // 插入节点
-        let node = new TreeNode(num);
+        const node = new TreeNode(num);
         if (pre.val < num) pre.right = node;
         else pre.left = node;
     }
@@ -499,33 +498,28 @@ comments: true
 
     ```typescript title="binary_search_tree.ts"
     /* 插入节点 */
-    function insert(num: number): void {
+    insert(num: number): void {
         // 若树为空，则初始化根节点
-        if (root === null) {
+        if (this.root === null) {
-            root = new TreeNode(num);
+            this.root = new TreeNode(num);
             return;
         }
-        let cur = root,
+        let cur: TreeNode | null = this.root,
             pre: TreeNode | null = null;
         // 循环查找，越过叶节点后跳出
         while (cur !== null) {
-            if (cur.val === num) {
+            // 找到重复节点，直接返回
-                return; // 找到重复节点，直接返回
+            if (cur.val === num) return;
-            }
             pre = cur;
-            if (cur.val < num) {
+            // 插入位置在 cur 的右子树中
-                cur = cur.right as TreeNode; // 插入位置在 cur 的右子树中
+            if (cur.val < num) cur = cur.right;
-            } else {
+            // 插入位置在 cur 的左子树中
-                cur = cur.left as TreeNode; // 插入位置在 cur 的左子树中
+            else cur = cur.left;
-            }
         }
         // 插入节点
-        let node = new TreeNode(num);
+        const node = new TreeNode(num);
-        if (pre!.val < num) {
+        if (pre!.val < num) pre!.right = node;
-            pre!.right = node;
+        else pre!.left = node;
-        } else {
-            pre!.left = node;
-        }
     }
     ```
 
@@ -1044,7 +1038,7 @@ comments: true
         // 子节点数量 = 0 or 1
         if (cur.left === null || cur.right === null) {
             // 当子节点数量 = 0 / 1 时， child = null / 该子节点
-            let child = cur.left !== null ? cur.left : cur.right;
+            const child = cur.left !== null ? cur.left : cur.right;
             // 删除节点 cur
             if (cur !== this.root) {
                 if (pre.left === cur) pre.left = child;
@@ -1073,57 +1067,48 @@ comments: true
 
     ```typescript title="binary_search_tree.ts"
     /* 删除节点 */
-    function remove(num: number): void {
+    remove(num: number): void {
         // 若树为空，直接提前返回
-        if (root === null) {
+        if (this.root === null) return;
-            return;
+        let cur: TreeNode | null = this.root,
-        }
-        let cur = root,
             pre: TreeNode | null = null;
         // 循环查找，越过叶节点后跳出
         while (cur !== null) {
             // 找到待删除节点，跳出循环
-            if (cur.val === num) {
+            if (cur.val === num) break;
-                break;
-            }
             pre = cur;
-            if (cur.val < num) {
+            // 待删除节点在 cur 的右子树中
-                cur = cur.right as TreeNode; // 待删除节点在 cur 的右子树中
+            if (cur.val < num) cur = cur.right;
-            } else {
+            // 待删除节点在 cur 的左子树中
-                cur = cur.left as TreeNode; // 待删除节点在 cur 的左子树中
+            else cur = cur.left;
-            }
         }
         // 若无待删除节点，则直接返回
-        if (cur === null) {
+        if (cur === null) return;
-            return;
-        }
         // 子节点数量 = 0 or 1
         if (cur.left === null || cur.right === null) {
             // 当子节点数量 = 0 / 1 时， child = null / 该子节点
-            let child = cur.left !== null ? cur.left : cur.right;
+            const child: TreeNode | null =
+                cur.left !== null ? cur.left : cur.right;
             // 删除节点 cur
-            if (cur != root) {
+            if (cur !== this.root) {
-                if (pre!.left === cur) {
+                if (pre!.left === cur) pre!.left = child;
-                    pre!.left = child;
+                else pre!.right = child;
-                } else {
-                    pre!.right = child;
-                }
             } else {
                 // 若删除节点为根节点，则重新指定根节点
-                root = child;
+                this.root = child;
             }
         }
         // 子节点数量 = 2
         else {
             // 获取中序遍历中 cur 的下一个节点
-            let tmp = cur.right;
+            let tmp: TreeNode | null = cur.right;
-            while (tmp.left !== null) {
+            while (tmp!.left !== null) {
-                tmp = tmp.left;
+                tmp = tmp!.left;
             }
             // 递归删除节点 tmp
-            remove(tmp!.val);
+            this.remove(tmp!.val);
             // 用 tmp 覆盖 cur
-            cur.val = tmp.val;
+            cur.val = tmp!.val;
         }
     }
     ```