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notes/Leetcode 题解.md

@@ -56,10 +56,10 @@
 
 二分查找思想简单，但是在实现时有一些需要注意的细节：
 
-1. 在计算 mid 时不能使用 mid = (l + h) / 2 这种方式，因为 l + h 可能会导致加法溢出，应该使用 mid = l + (h - l) / 2 。
+1. 在计算 mid 时不能使用 mid = (l + h) / 2 这种方式，因为 l + h 可能会导致加法溢出，应该使用 mid = l + (h - l) / 2。
 
 2. 对 h 的赋值和循环条件有关，当循环条件为 l <= h 时，h = mid - 1；当循环条件为 l < h 时，h = mid。
-解释如下：在循环条件为 l <= h 时，如果 h = mid，会出现循环无法退出的情况，例如 l = 1，h = 1，此时 mid 也等于 1，如果此时继续执行 h = mid ，那么就会无限循环；在循环条件为 l < h ，如果 h = mid - 1，会错误跳过查找的数，例如对于数组 1,2,3 ，要查找 1 ，最开始 l = 0，h = 2，mid = 1，判断 key < arr[mid] 执行 h = mid - 1 = 0，此时循环退出，直接把查找的数跳过了。
+解释如下：在循环条件为 l <= h 时，如果 h = mid，会出现循环无法退出的情况，例如 l = 1，h = 1，此时 mid 也等于 1，如果此时继续执行 h = mid，那么就会无限循环；在循环条件为 l < h，如果 h = mid - 1，会错误跳过查找的数，例如对于数组 [1,2,3]，要查找 1，最开始 l = 0，h = 2，mid = 1，判断 key < arr[mid] 执行 h = mid - 1 = 0，此时循环退出，直接把查找的数跳过了。
 
 3. l 的赋值一般都为 l = mid + 1。
 
@@ -113,7 +113,7 @@ The coins can form the following rows:
 Because the 4th row is incomplete, we return 3.
 ```
 
-题目描述：第 i 行摆 i 个，统计能够排列的行数。
+题目描述：第 i 行摆 i 个，统计能够摆的行数。
 
 返回 h 而不是 l，因为摆的硬币最后一行不能算进去。
 
@@ -155,7 +155,7 @@ public int singleNonDuplicate(int[] nums) {
     int l = 0, h = nums.length - 1;
     while(l < h) {
         int m = l + (h - l) / 2;
-        if(m % 2 == 1) m--; // 保证 l/h/m 都在偶数位，使得查找区间大小一直都是 奇数
+        if(m % 2 == 1) m--; // 保证 l/h/m 都在偶数位，使得查找区间大小一直都是奇数
         if(nums[m] == nums[m + 1]) l = m + 2;
         else h = m;
     }
@@ -175,7 +175,7 @@ public int singleNonDuplicate(int[] nums) {
 
 因为最小的孩子最容易得到满足，因此先满足最小孩子。给一个孩子的饼干应当尽量小又能满足该孩子，这样大饼干就能拿来给满足度比较大的孩子。
 
-证明：假设在某次选择中，贪心策略选择给第 i 个孩子分配第 m 个饼干，并且第 i 个孩子满足度最小，第 m 个饼干为可以满足第 i 个孩子的最小饼干，利用贪心策略最终可以满足 k 个孩子。假设最优策略在这次选择中给 i 个孩子分配第 n 个饼干，并且这个饼干大于第 m 个饼干，那么最优策略最终需要满足大于 k 个孩子。我们发现使用第 m 个饼干去替代第 n 个饼干完全不影响后续的结果，因此贪心策略就是最优策略，因此贪心策略是最优的。
+证明：假设在某次选择中，贪心策略选择给第 i 个孩子分配第 m 个饼干，并且第 i 个孩子满足度最小，第 m 个饼干为可以满足第 i 个孩子的最小饼干，利用贪心策略最终可以满足 k 个孩子。假设最优策略在这次选择中给 i 个孩子分配第 n 个饼干，并且这个饼干大于第 m 个饼干。我们发现使用第 m 个饼干去替代第 n 个饼干完全不影响后续的结果，因此不存在比贪心策略更优的策略，即贪心策略就是最优策略。
 
 ```java
 public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
@@ -4884,11 +4884,9 @@ public int maxProduct(String[] words) {
 # 参考资料
 
 - [Leetcode](https://leetcode.com/problemset/algorithms/?status=Todo)
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