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codes/go/chapter_array_and_linkedlist/my_list.go

@@ -79,16 +79,19 @@ func (l *MyList) insert(num, index int) {
 }
 
 /* 删除元素 */
-func (l *MyList) remove(index int) {
+func (l *MyList) remove(index int) int {
 	if index >= l.numsSize {
 		panic("索引越界")
 	}
+	num := l.nums[index]
 	// 索引 i 之后的元素都向前移动一位
 	for j := index; j < l.numsSize-1; j++ {
 		l.nums[j] = l.nums[j+1]
 	}
 	// 更新元素数量
 	l.numsSize--
+	// 返回被删除元素
+	return num
 }
 
 /* 列表扩容 */
@@ -103,4 +106,4 @@ func (l *MyList) extendCapacity() {
 func (l *MyList) toArray() []int {
 	// 仅转换有效长度范围内的列表元素
 	return l.nums[:l.numsSize]
-}
+}

codes/python/chapter_array_and_linkedlist/my_list.py

@@ -55,11 +55,14 @@ class MyList:
     """ 删除元素 """
     def remove(self, index):
         assert index < self.__size, "索引越界"
+        num = self.nums[index]
         # 索引 i 之后的元素都向前移动一位
         for j in range(index, self.__size - 1):
             self.__nums[j] = self.__nums[j + 1]
         # 更新元素数量
         self.__size -= 1
+        # 返回被删除元素
+        return num
 
     """ 列表扩容 """
     def extend_capacity(self):

docs/chapter_data_structure/data_and_memory.md

@@ -57,7 +57,11 @@ comments: true
 === "C++"
 
     ```cpp title=""
-    
+    /* 使用多种「基本数据类型」来初始化「数组」 */
+    int numbers[5];
+    float decimals[5];
+    char characters[5];
+    bool booleans[5];
     ```
 
 === "Python"
@@ -88,6 +92,11 @@ comments: true
 === "C"
 
     ```c title=""
+    /* 使用多种「基本数据类型」来初始化「数组」 */
+    int numbers[10];
+    float decimals[10];
+    char characters[10];
+    bool booleans[10];
 
     ```
 

docs/chapter_tree/binary_tree.md

@@ -108,12 +108,12 @@ comments: true
 
 结点的两个指针分别指向「左子结点 Left Child Node」和「右子结点 Right Child Node」，并且称该结点为两个子结点的「父结点 Parent Node」。给定二叉树某结点，将左子结点以下的树称为该结点的「左子树 Left Subtree」，右子树同理。
 
+除了叶结点外，每个结点都有子结点和子树。例如，若将上图的「结点 2」看作父结点，那么其左子结点和右子结点分别为「结点 4」和「结点 5」，左子树和右子树分别为「结点 4 以下的树」和「结点 5 以下的树」。
+
 ![binary_tree_definition](binary_tree.assets/binary_tree_definition.png)
 
 <p align="center"> Fig. 子结点与子树 </p>
 
-需要注意，父结点、子结点、子树是可以向下递推的。例如，如果将上图的「结点 2」看作父结点，那么其左子结点和右子结点分别为「结点 4」和「结点 5」，左子树和右子树分别为「结点 4 以下的树」和「结点 5 以下的树」。
-
 ## 二叉树常见术语
 
 二叉树的术语较多，建议尽量理解并记住。后续可能遗忘，可以在需要使用时回来查看确认。

docs/chapter_tree/summary.md

@@ -3,3 +3,16 @@ comments: true
 ---
 
 # 小结
+
+- 二叉树是一种非线性数据结构，代表着“一分为二”的分治逻辑。二叉树的结点包含「值」和两个「指针」，分别指向左子结点和右子结点。
+- 选定二叉树中某结点，将其左（右）子结点以下形成的树称为左（右）子树。
+- 二叉树的术语较多，包括根结点、叶结点、层、度、边、高度、深度等。
+- 二叉树的初始化、结点插入、结点删除操作与链表的操作方法类似。
+- 常见的二叉树类型包括完美二叉树、完全二叉树、完满二叉树、平衡二叉树。完美二叉树是理想状态，链表则是退化后的最差状态。
+- 二叉树可以使用数组表示，具体做法是将结点值和空位按照层序遍历的顺序排列，并基于父结点和子结点之间的索引映射公式实现指针。
+
+- 二叉树层序遍历是一种广度优先搜索，体现着“一圈一圈向外”的层进式遍历方式，通常借助队列来实现。
+- 前序、中序、后序遍历是深度优先搜索，体现着“走到头、再回头继续”的回溯遍历方式，通常使用递归实现。
+- 二叉搜索树是一种高效的元素查找数据结构，查找、插入、删除操作的时间复杂度皆为 $O(\log n)$ 。二叉搜索树退化为链表后，各项时间复杂度劣化至 $O(n)$ ，因此如何避免退化是非常重要的课题。
+- AVL 树又称平衡二叉搜索树，其通过旋转操作，使得在不断插入与删除结点后，仍然可以保持二叉树的平衡（不退化）。
+- AVL 树的旋转操作分为右旋、左旋、先右旋后左旋、先左旋后右旋。在插入或删除结点后，AVL 树会从底置顶地执行旋转操作，使树恢复平衡。