From ca06a7eaeae624fea25d9ea1e5a17d6c2da40697 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: krahets Date: Fri, 23 Feb 2024 02:19:04 +0800 Subject: [PATCH] build --- docs/chapter_backtracking/backtracking_algorithm.md | 4 ++-- docs/chapter_preface/suggestions.md | 2 +- 2 files changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/docs/chapter_backtracking/backtracking_algorithm.md b/docs/chapter_backtracking/backtracking_algorithm.md index 4548f99ba..9416d0704 100644 --- a/docs/chapter_backtracking/backtracking_algorithm.md +++ b/docs/chapter_backtracking/backtracking_algorithm.md @@ -629,7 +629,7 @@ comments: true *path = append(*path, root) if root.Val.(int) == 7 { // 记录解 - *res = append(*res, *path) + *res = append(*res, append([]*TreeNode{}, *path...)) } preOrderIII(root.Left, res, path) preOrderIII(root.Right, res, path) @@ -1300,7 +1300,7 @@ comments: true /* 记录解 */ func recordSolution(state *[]*TreeNode, res *[][]*TreeNode) { - *res = append(*res, *state) + *res = append(*res, append([]*TreeNode{}, *state...)) } /* 判断在当前状态下，该选择是否合法 */ diff --git a/docs/chapter_preface/suggestions.md b/docs/chapter_preface/suggestions.md index 695222034..64c001e92 100644 --- a/docs/chapter_preface/suggestions.md +++ b/docs/chapter_preface/suggestions.md @@ -236,7 +236,7 @@ git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. **阶段一：算法入门**。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效率等方面的内容。 -2. **阶段二：刷算法题**。建议从热门题目开刷，如“[剑指 Offer](https://leetcode.cn/studyplan/coding-interviews/)”和“[LeetCode Hot 100](https://leetcode.cn/studyplan/top-100-liked/)”，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初次刷题时，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请放心，这是很正常的。我们可以按照“艾宾浩斯遗忘曲线”来复习题目，通常在进行 3～5 轮的重复后，就能将其牢记在心。 +2. **阶段二：刷算法题**。建议从热门题目开刷，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初次刷题时，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请放心，这是很正常的。我们可以按照“艾宾浩斯遗忘曲线”来复习题目，通常在进行 3～5 轮的重复后，就能将其牢记在心。推荐的题单和刷题计划请见此 [GitHub 仓库](https://github.com/krahets/LeetCode-Book)。 3. **阶段三：搭建知识体系**。在学习方面，我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材，以不断丰富知识体系。在刷题方面，可以尝试采用进阶刷题策略，如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关的刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0-8 所示，本书内容主要涵盖“阶段一”，旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。