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Author: PegasusWang

16_优先级队列/priority_queue/index.html

@@ -220,7 +220,7 @@ <h1 id="_1">优先级队列</h1>
 但其实是使用堆来实现的。上一章讲完了堆，这一章我们就趁热打铁来实现一个优先级队列。</p>
 <h1 id="_2">实现优先级队列</h1>
 <p>优先级队列(Priority Queue) 顾名思义，就是入队的时候可以给一个优先级，通常是个数字或者时间戳等，
-当出队的时候我们希望按照给定的优先级出队，我们按照 TDD 的方式先来写测试代码：</p>
+当出队的时候我们希望按照给定的优先级出队，我们按照 TDD(测试驱动开发) 的方式先来写测试代码：</p>
 <pre><code class="py">def test_priority_queue():
     size = 5
     pq = PriorityQueue(size)

17_二叉查找树/binary_search_tree/index.html

@@ -244,9 +244,11 @@ <h1 id="bst">二叉查找树(BST)</h1>
 前面有章节说到了查找操作，包括线性查找和二分查找，线性查找效率比较低，二分又要求必须是有序的序列，
 为了维持有序插入的代价比较高。能不能有一种插入和查找都比较快的数据结构呢？二叉查找树就是这样一种结构，可以高效地插入和查询节点。</p>
 <h1 id="bst_1">BST 定义</h1>
-<p>二叉查找树是这样一种二叉树结构，它的每个节点包含一个 key 和它附带的数据，对于每个内部节点 V：
-- 所有 key 小于 V 的都被存储在 V 的左子树
-- 所有 key 大于 V 的都存储在 V 的右子树</p>
+<p>二叉查找树是这样一种二叉树结构，它的每个节点包含一个 key 和它附带的数据，对于每个内部节点 V：</p>
+<ul>
+<li>所有 key 小于 V 的都被存储在 V 的左子树</li>
+<li>所有 key 大于 V 的都存储在 V 的右子树</li>
+</ul>
 <p><img alt="" src="../bst.png" /></p>
 <p>注意这个限制条件，可别和堆搞混了。说白了就是对于每个内部节点，左子树的 key 都比它小，右子树都比它大。
 如果中序遍历(二叉树遍历讲过了)这颗二叉树，你会发现输出的顺序正好是有序的。
@@ -380,15 +382,15 @@ <h4 id="_4">删除叶节点</h4>
 <p>这是最简单的一种情况，只需要把它的父亲指向它的指针设置为 None 就好。</p>
 <p><img alt="" src="../bst_remove_leaf.png" /></p>
 <h4 id="_5">删除只有一个孩子的节点</h4>
-<p>删除有一个孩子的节点时，我们拿掉需要删除的节点，之后把它的父亲指向它的孩子就行，以为根据 BST
+<p>删除有一个孩子的节点时，我们拿掉需要删除的节点，之后把它的父亲指向它的孩子就行，因为根据 BST
 左子树都小于节点，右子树都大于节点的特性，删除它之后这个条件依旧满足。</p>
 <p><img alt="" src="../bst_remove_node_with_one_child.png" /></p>
 <h4 id="_6">删除有两个孩子的内部节点</h4>
 <p>假如我们想删除 12 这个节点改怎么做呢？你的第一反应可能是按照下图的方式：</p>
 <p><img alt="" src="../remove_interior_replace.png" /></p>
 <p>但是这种方式可能会影响树的高度，降低查找的效率。这里我们用另一种非常巧妙的方式。
 还记得上边提到的吗，如果你中序遍历 BST 并且输出每个节点的 key，你会发现就是一个有序的数组。
-[1 4 12 23 29 37 41 60 71 84 90 100]。 这里我们定义两个概念，逻辑前任(predecessor)和后继(successor)，请看下图:</p>
+<code>[1 4 12 23 29 37 41 60 71 84 90 100]</code>。这里我们定义两个概念，逻辑前任(predecessor)和后继(successor)，请看下图:</p>
 <p><img alt="" src="../predecessor_successor.png" /></p>
 <p>12 在中序遍历中的逻辑前任和后继分别是 4 和 23 节点。于是我们还有一种方法来删除 12 这个节点：</p>
 <ul>
@@ -427,6 +429,7 @@ <h4 id="_6">删除有两个孩子的内部节点</h4>
     def remove(self, key):
         assert key in self
         self.size -= 1
+        return self._bst_remove(self.root, key)
 </code></pre>
 
 <p>完整代码你可以在本章的 bst.py  找到。</p>

index.html

@@ -479,5 +479,5 @@ <h2 id="_19">本电子书制作和写作方式</h2>
 
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 MkDocs version : 0.17.3
-Build Date UTC : 2018-05-23 01:16:25
+Build Date UTC : 2018-05-25 00:05:58
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