[pull] master from youngyangyang04:master

problems/0027.移除元素.md

@@ -28,6 +28,8 @@
 
 ## 思路
 
+[本题B站视频讲解](https://www.bilibili.com/video/BV12A4y1Z7LP)
+
 有的同学可能说了，多余的元素，删掉不就得了。
 
 **要知道数组的元素在内存地址中是连续的，不能单独删除数组中的某个元素，只能覆盖。**
@@ -75,10 +77,20 @@ public:
 
 双指针法（快慢指针法）： **通过一个快指针和慢指针在一个for循环下完成两个for循环的工作。**
 
+定义快慢指针 
+
+* 快指针：寻找新数组的元素 ，新数组就是不含有目标元素的数组
+* 慢指针：指向更新 新数组下标的位置
+
+很多同学这道题目做的很懵，就是不理解 快慢指针究竟都是什么含义，所以一定要明确含义，后面的思路就更容易理解了。
+
 删除过程如下：
 
 ![27.移除元素-双指针法](https://tva1.sinaimg.cn/large/008eGmZEly1gntrds6r59g30du09mnpd.gif)
 
+很多同学不了解
+
+
 **双指针法（快慢指针法）在数组和链表的操作中是非常常见的，很多考察数组、链表、字符串等操作的面试题，都使用双指针法。**
 
 后续都会一一介绍到，本题代码如下：
@@ -104,8 +116,6 @@ public:
 * 时间复杂度：O(n)
 * 空间复杂度：O(1)
 
-旧文链接：[数组：就移除个元素很难么？](https://programmercarl.com/0027.移除元素.html)
-
 ```CPP
 /**
 * 相向双指针方法，基于元素顺序可以改变的题目描述改变了元素相对位置，确保了移动最少元素

problems/0035.搜索插入位置.md

@@ -73,8 +73,8 @@ public:
 };
 ```
 
-* 时间复杂度：$O(n)$
-* 空间复杂度：$O(1)$
+* 时间复杂度：O(n)
+* 空间复杂度：O(1)
 
 效率如下：
 
@@ -135,14 +135,14 @@ public:
         // 目标值在数组所有元素之前  [0, -1]
         // 目标值等于数组中某一个元素  return middle;
         // 目标值插入数组中的位置 [left, right]，return  right + 1
-        // 目标值在数组所有元素之后的情况 [left, right]， return right + 1
+        // 目标值在数组所有元素之后的情况 [left, right]， 因为是右闭区间，所以 return right + 1
         return right + 1;
     }
 };
 ```
 
-* 时间复杂度：$O(\log n)$
-* 时间复杂度：$O(1)$
+* 时间复杂度：O(log n)
+* 时间复杂度：O(1) 
 
 效率如下：
 ![35_搜索插入位置2](https://img-blog.csdnimg.cn/2020121623272877.png)
@@ -178,7 +178,7 @@ public:
         // 目标值在数组所有元素之前 [0,0)
         // 目标值等于数组中某一个元素 return middle
         // 目标值插入数组中的位置 [left, right) ，return right 即可
-        // 目标值在数组所有元素之后的情况 [left, right)，return right 即可
+        // 目标值在数组所有元素之后的情况 [left, right)，因为是右开区间，所以 return right
         return right;
     }
 };

problems/0102.二叉树的层序遍历.md

@@ -318,6 +318,31 @@ func levelOrder(_ root: TreeNode?) -> [[Int]] {
     return result
 }
 ```
+Scala:
+```scala
+// 102.二叉树的层序遍历
+object Solution {
+  import scala.collection.mutable
+  def levelOrder(root: TreeNode): List[List[Int]] = {
+    val res = mutable.ListBuffer[List[Int]]()
+    if (root == null) return res.toList
+    val queue = mutable.Queue[TreeNode]() // 声明一个队列
+    queue.enqueue(root) // 把根节点加入queue
+    while (!queue.isEmpty) {
+      val tmp = mutable.ListBuffer[Int]()
+      val len = queue.size // 求出len的长度
+      for (i <- 0 until len) { // 从0到当前队列长度的所有节点都加入到结果集
+        val curNode = queue.dequeue()
+        tmp.append(curNode.value)
+        if (curNode.left != null) queue.enqueue(curNode.left)
+        if (curNode.right != null) queue.enqueue(curNode.right)
+      }
+      res.append(tmp.toList)
+    }
+    res.toList
+  }
+}
+```
 
 Rust:
 
@@ -578,6 +603,32 @@ func levelOrderBottom(_ root: TreeNode?) -> [[Int]] {
 }
 ```
 
+
+Scala:
+```scala
+// 107.二叉树的层次遍历II
+object Solution {
+  import scala.collection.mutable
+  def levelOrderBottom(root: TreeNode): List[List[Int]] = {
+    val res = mutable.ListBuffer[List[Int]]()
+    if (root == null) return res.toList
+    val queue = mutable.Queue[TreeNode]()
+    queue.enqueue(root)
+    while (!queue.isEmpty) {
+      val tmp = mutable.ListBuffer[Int]()
+      val len = queue.size
+      for (i <- 0 until len) {
+        val curNode = queue.dequeue()
+        tmp.append(curNode.value)
+        if (curNode.left != null) queue.enqueue(curNode.left)
+        if (curNode.right != null) queue.enqueue(curNode.right)
+      }
+      res.append(tmp.toList)
+    }
+    // 最后翻转一下
+    res.reverse.toList
+  }
+
 Rust:
 
 ```rust
@@ -829,6 +880,31 @@ func rightSideView(_ root: TreeNode?) -> [Int] {
 }
 ```
 
+Scala:
+```scala
+// 199.二叉树的右视图
+object Solution {
+  import scala.collection.mutable
+  def rightSideView(root: TreeNode): List[Int] = {
+    val res = mutable.ListBuffer[Int]()
+    if (root == null) return res.toList
+    val queue = mutable.Queue[TreeNode]()
+    queue.enqueue(root)
+    while (!queue.isEmpty) {
+      val len = queue.size
+      var curNode: TreeNode = null
+      for (i <- 0 until len) {
+        curNode = queue.dequeue()
+        if (curNode.left != null) queue.enqueue(curNode.left)
+        if (curNode.right != null) queue.enqueue(curNode.right)
+      }
+      res.append(curNode.value)   // 把最后一个节点的值加入解集
+    }
+    res.toList  // 最后需要把res转换为List，return关键字可以省略
+  }
+}
+```
+
 # 637.二叉树的层平均值
 
 [力扣题目链接](https://leetcode-cn.com/problems/average-of-levels-in-binary-tree/)
@@ -1060,6 +1136,30 @@ func averageOfLevels(_ root: TreeNode?) -> [Double] {
     return result
 }
 ```
+Scala:
+```scala
+// 637.二叉树的层平均值
+object Solution {
+  import scala.collection.mutable
+  def averageOfLevels(root: TreeNode): Array[Double] = {
+    val res = mutable.ArrayBuffer[Double]()
+    val queue = mutable.Queue[TreeNode]()
+    queue.enqueue(root)
+    while (!queue.isEmpty) {
+      var sum = 0.0
+      var len = queue.size
+      for (i <- 0 until len) {
+        var curNode = queue.dequeue()
+        sum += curNode.value // 累加该层的值
+        if (curNode.left != null) queue.enqueue(curNode.left)
+        if (curNode.right != null) queue.enqueue(curNode.right)
+      }
+      res.append(sum / len) // 平均值即为sum/len
+    }
+    res.toArray // 最后需要转换为Array，return关键字可以省略
+  }
+}
+```
 
 # 429.N叉树的层序遍历
 
@@ -1304,6 +1404,34 @@ func levelOrder(_ root: Node?) -> [[Int]] {
 }
 ```
 
+Scala:
+```scala
+// 429.N叉树的层序遍历
+object Solution {
+  import scala.collection.mutable
+  def levelOrder(root: Node): List[List[Int]] = {
+    val res = mutable.ListBuffer[List[Int]]()
+    if (root == null) return res.toList
+    val queue = mutable.Queue[Node]()
+    queue.enqueue(root) // 根节点入队
+    while (!queue.isEmpty) {
+      val tmp = mutable.ListBuffer[Int]() // 存储每层节点
+      val len = queue.size
+      for (i <- 0 until len) {
+        val curNode = queue.dequeue()
+        tmp.append(curNode.value) // 将该节点的值加入tmp
+        // 循环遍历该节点的子节点，加入队列
+        for (child <- curNode.children) {
+          queue.enqueue(child)
+        }
+      }
+      res.append(tmp.toList) // 将该层的节点放到结果集
+    }
+    res.toList
+  }
+}
+```
+
 # 515.在每个树行中找最大值
 
 [力扣题目链接](https://leetcode-cn.com/problems/find-largest-value-in-each-tree-row/)

problems/0110.平衡二叉树.md

@@ -208,7 +208,7 @@ int getHeight(TreeNode* node) {
 ```CPP
 class Solution {
 public:
-    // 返回以该节点为根节点的二叉树的高度，如果不是二叉搜索树了则返回-1
+    // 返回以该节点为根节点的二叉树的高度，如果不是平衡二叉树了则返回-1
     int getHeight(TreeNode* node) {
         if (node == NULL) {
             return 0;

problems/0226.翻转二叉树.md

@@ -368,9 +368,7 @@ func invertTree(root *TreeNode) *TreeNode {
     if root ==nil{
         return nil
     }
-    temp:=root.Left
-    root.Left=root.Right
-    root.Right=temp
+    root.Left,root.Right=root.Right,root.Left//交换
 
     invertTree(root.Left)
     invertTree(root.Right)

problems/0300.最长上升子序列.md

@@ -237,6 +237,27 @@ const lengthOfLIS = (nums) => {
 };
 ```
 
+TypeScript
+
+```typescript
+function lengthOfLIS(nums: number[]): number {
+    /**
+        dp[i]: 前i个元素中，以nums[i]结尾，最长子序列的长度
+     */
+    const dp: number[] = new Array(nums.length).fill(1);
+    let resMax: number = 0;
+    for (let i = 0, length = nums.length; i < length; i++) {
+        for (let j = 0; j < i; j++) {
+            if (nums[i] > nums[j]) {
+                dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
+            }
+        }
+        resMax = Math.max(resMax, dp[i]);
+    }
+    return resMax;
+};
+```
+
 
 
 

problems/0674.最长连续递增序列.md

@@ -338,6 +338,45 @@ const findLengthOfLCIS = (nums) => {
 };
 ```
 
+TypeScript：
+
+> 动态规划：
+
+```typescript
+function findLengthOfLCIS(nums: number[]): number {
+    /**
+        dp[i]: 前i个元素，以nums[i]结尾，最长连续子序列的长度
+     */
+    const dp: number[] = new Array(nums.length).fill(1);
+    let resMax: number = 1;
+    for (let i = 1, length = nums.length; i < length; i++) {
+        if (nums[i] > nums[i - 1]) {
+            dp[i] = dp[i - 1] + 1;
+        }
+        resMax = Math.max(resMax, dp[i]);
+    }
+    return resMax;
+};
+```
+
+> 贪心：
+
+```typescript
+function findLengthOfLCIS(nums: number[]): number {
+    let resMax: number = 1;
+    let count: number = 1;
+    for (let i = 0, length = nums.length; i < length - 1; i++) {
+        if (nums[i] < nums[i + 1]) {
+            count++;
+        } else {
+            count = 1;
+        }
+        resMax = Math.max(resMax, count);
+    }
+    return resMax;
+};
+```
+
 
 
 

problems/0704.二分查找.md

@@ -36,6 +36,8 @@
 
 ## 思路
 
+为了易于大家理解，我还录制了视频，可以看这里：[手把手带你撕出正确的二分法](https://www.bilibili.com/video/BV1fA4y1o715)
+
 **这道题目的前提是数组为有序数组**，同时题目还强调**数组中无重复元素**，因为一旦有重复元素，使用二分查找法返回的元素下标可能不是唯一的，这些都是使用二分法的前提条件，当大家看到题目描述满足如上条件的时候，可要想一想是不是可以用二分法了。
 
 二分查找涉及的很多的边界条件，逻辑比较简单，但就是写不好。例如到底是 `while(left < right)` 还是 `while(left <= right)`，到底是`right = middle`呢，还是要`right = middle - 1`呢？

problems/0977.有序数组的平方.md

@@ -23,6 +23,8 @@
 
 # 思路
 
+为了易于大家理解，我还特意录制了视频，[本题视频讲解](https://www.bilibili.com/video/BV1QB4y1D7ep)
+
 ## 暴力排序
 
 最直观的想法，莫过于：每个数平方之后，排个序，美滋滋，代码如下：