feat: update

.prettierrc

@@ -0,0 +1,8 @@
+{
+  "singleQuote": true,
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+  "tabWidth": 2,
+  "printWidth": 100,
+  "semi": true
+}
+

README.md

@@ -7,14 +7,19 @@
 
 > 按照类别分类来刷
 > 刷当前题的时候，看下『题目描述』最底下有个『相似题目』，这些题的思路大致也相当
-> 通常都是看别人的面经，然后看到有LeetCode题，然后来刷，比如有些DP的题，看完当前的题的时候，可以把当前DP类的简单的都刷下，毕竟简单的一般都不用怎么思考，就是学习一下思路
-> 
+> 通常都是看别人的面经，然后看到有 LeetCode 题，然后来刷，比如有些 DP 的题，看完当前的题的时候，可以把当前 DP 类的简单的都刷下，毕竟简单的一般都不用怎么思考，就是学习一下思路
+>
 > 每个题目都先按照最容易理解，最简单的方式实现，先不用看多种解法
 
+
+---
+
 ## 排序
+
 - [排序](./sort/README.md)
 
 ## 字符串
+
 [14-最长公共前缀](./solutions/14-最长公共前缀.md)\
 [22-括号生成](./solutions/22-括号生成.md)\
 [43-字符串相乘](./solutions/43-字符串相乘.md)\
@@ -27,11 +32,13 @@
 [844-比较含退格的字符串](./solutions/844-比较含退格的字符串.md)\
 [1663-具有给定数值的最小字符串](./solutions/1663-具有给定数值的最小字符串.md)\
 [字符串匹配]
+
 > 搜索一下 阮一峰 kmp (阮老师有一篇讲 kmp 的还挺好的)
 
 [大数相加](./solutions/大数相加.md)\
 
 ## 数组
+
 > [总结](./articles/array.md)
 
 [1-两数之和](./solutions/1-两数之和.md)\
@@ -45,76 +52,82 @@
 [80-删除有序数组中的重复项-ii](./solutions/80-删除有序数组中的重复项-ii.md)\
 [283-移动零](./solutions/283-移动零.md)\
 [349-两个数组的交集](./solutions/349-两个数组的交集.md)\
-[350-两个数组的交集2](./solutions/350-两个数组的交集2.md)\
+[350-两个数组的交集 2](./solutions/350-两个数组的交集2.md)\
 [384-打乱数组](./solutions/384-打乱数组.md)\
 [509-斐波那契](./solutions/509-斐波那契.md)\
-[560-和为K的子数组](./solutions/560-和为K的子数组.md)\
-[692-前K个高频单词](./solutions/692-前K个高频单词.md)\
+[560-和为 K 的子数组](./solutions/560-和为K的子数组.md)\
+[692-前 K 个高频单词](./solutions/692-前K个高频单词.md)\
 [697-数组的度](./solutions/697-数组的度.md)\
 [969-烧饼排序](./solutions/969-烧饼排序.md)\
 [1002-查找常用字符](./solutions/1002-查找常用字符.md)\
-[215-数组中的第K个最大元素](./solutions/215-数组中的第K个最大元素.md)\
+[215-数组中的第 K 个最大元素](./solutions/215-数组中的第K个最大元素.md)\
 [1296-划分数组为连续的数字的集合](./solutions/1296-划分数组为连续的数字的集合.md)\
 [17-电话号码的字母组合 | 也叫多维数组合并成单维数组](./solutions/17-电话号码的字母组合.md)\
-[一个已排序好的数组，找到匹配num的index，需要最优解（使用二分法，但是如何写这个二分法）](./solutions/-找到匹配值.md)\
+[一个已排序好的数组，找到匹配 num 的 index，需要最优解（使用二分法，但是如何写这个二分法）](./solutions/-找到匹配值.md)\
 [连续出现的数字区间](./solutions/连续出现的数字区间.md)\
 [阿拉伯数字转中文](./solutions/阿拉伯数字转中文.md)\
 [去除数组重复项-数组中含有对象](./solutions/去除数组重复项.md)
 [多维数组合并](./solutions/多维数组合并.md)
 
-
 ## 栈和队列
+
 > 队列是先进先出，栈是先进后出
 
-[20-有效的括号](./solutions/20-有效的括号.md)\ 
+[20-有效的括号](./solutions/20-有效的括号.md)\
 [有效的括号-ii](./solutions/有效的括号-ii.md)\
 [239-滑动窗口最大值](./solutions/239-滑动窗口最大值.md)\
+
 - valid-parentheses
 - 155 min-stack
 - design-circular-deque
 - trapping-rain-water
 
 ## 滑动窗口
+
 > 通过窗口的大小不断调整来找到合适的值，或者窗口大小不变，通过左右移动来找到相应的结果
 
 [3-无重复字符的最长子串](./solutions/3-无重复字符的最长子串.md)\
-[无重复字符的最长子串和索引](./solutions/无重复字符的最长子串和索引.md)\ 
+[无重复字符的最长子串和索引](./solutions/无重复字符的最长子串和索引.md)\
 [76-最小覆盖子串](./solutions/76-最小覆盖子串.md)\
 [438-找到字符串中所有字母异位词](./solutions/438-找到字符串中所有字母异位词.md)\
 
 ### 其他
+
 > 非 LeetCode 题，单纯在别人面试中看到的
 
 [组成顺子的概率](./solutions/组成顺子的概率.md)\
-[剑指Offer61-扑克牌中的顺子](./solutions/剑指Offer61-扑克牌中的顺子.md)\
+[剑指 Offer61-扑克牌中的顺子](./solutions/剑指Offer61-扑克牌中的顺子.md)\
 
 ## 链表
+
 [206-反转链表](./solutions/206-翻转链表.md)\
 [106-相交链表](./solutions/106-相交链表.md)\
 [61-旋转链表](./solutions/61-旋转链表.md)\
-[146-LRU缓存机制](./solutions/146-LRU缓存机制.md)\
+[146-LRU 缓存机制](./solutions/146-LRU缓存机制.md)\
 [876-链表的中间节点](./solutions/876-链表的中间节点.md)
+
 - swap-nodes-in-pairs
 - linked-list-cycle
 - linked-list-cycle-ii
 - reverse-nodes-in-k-group
 
 ## 二叉树
+
 - [ ] 实现一个二叉树
 - [ ] 二叉树二叉树的前中后序遍历\
-[94-二叉树的中序遍历](./solutions/94-二叉树的中序遍历.md)\
-[144-二叉树的前序遍历](./solutions/144-二叉树的前序遍历.md)\
-[145-二叉树的后序遍历](./solutions/145-二叉树的后序遍历.md)\
-[958-二叉树的完全性检验](./solutions/958-二叉树的完全性检验.md)\
-[105-已知前中序，求原有的二叉树](./solutions/105-已知前中序，求原有的二叉树.md)\
-[173-二叉搜索树迭代器](./solutions/173-二叉搜索树迭代器.md)
-> 这题还是没太理解解法的含义
-> 
-[823-带因子的二叉树](./solutions/823-带因子的二叉树.md)
+       [94-二叉树的中序遍历](./solutions/94-二叉树的中序遍历.md)\
+       [144-二叉树的前序遍历](./solutions/144-二叉树的前序遍历.md)\
+       [145-二叉树的后序遍历](./solutions/145-二叉树的后序遍历.md)\
+       [958-二叉树的完全性检验](./solutions/958-二叉树的完全性检验.md)\
+       [105-已知前中序，求原有的二叉树](./solutions/105-已知前中序，求原有的二叉树.md)\
+       [173-二叉搜索树迭代器](./solutions/173-二叉搜索树迭代器.md)
+  > 这题还是没太理解解法的含义
+  >
+  > [823-带因子的二叉树](./solutions/823-带因子的二叉树.md)
 - binary-tree-inorder-traversal
 - binary-tree-preorder-traversal
 - n-ary-tree-postorder-traversal
-- n-ary-tree-level-order-traversal 
+- n-ary-tree-level-order-traversal
 - invert-binary-tree
 - validate-binary-search-tree
 - maximum-depth-of-binary-tree
@@ -125,35 +138,39 @@
 - combinations
 - permutations
 - permutations-ii
-  
+
 ## 深度/广度
+
 - [深度/广度遍历](./solutions/深度-广度遍历.md)
 - [491-递增子序列](./solutions/491-递增子序列.md)
 
 ## 动态规划
+
 [5-最长回文字符串](./solutions/5-最长回文字符串.md)\
 [10-正则表达式匹配](./solutions/10-正则表达式匹配.md)\
 [42-接雨水](./solutions/42-接雨水.md)\
 [62-不同路径](./solutions/62-不同路径.md)\
-[63-不同路径2](./solutions/63-不同路径2.md)\
+[63-不同路径 2](./solutions/63-不同路径2.md)\
 [70-爬楼梯](./solutions/70-爬楼梯.md)\
 [70-青蛙跳台阶问题](./solutions/70-青蛙跳台阶问题.md)\
 [72-编辑距离](./solutions/72-编辑距离.md)
-> 这个的解法和651-四键键盘的解法还是挺像的，每次都是有不同路径，然后每次都是遍历每一次的路径，然后看最优的那一个作为当前的这个
-> 
-[115-不同的子序列](./solutions/115-不同的子序列.md)\
-[300-最长递增子序列](./solutions/300-最长递增子序列.md)\
-[322-零钱兑换](./solutions/322-零钱兑换.md)\
-[416-分割等和子集](./solutions/416-分割等和子集.md)\
-[516-最长回文子序列](./solutions/516-最长回文子序列.md)\
-[651-四键键盘](./solutions/651-四键键盘.md)\
-[887-鸡蛋掉落](./solutions/887-鸡蛋掉落.md)\
-[1143-最长公共子序列](./solutions/1143-最长公共子序列.md)
+
+> 这个的解法和 651-四键键盘的解法还是挺像的，每次都是有不同路径，然后每次都是遍历每一次的路径，然后看最优的那一个作为当前的这个
+>
+> [115-不同的子序列](./solutions/115-不同的子序列.md)\
+> [300-最长递增子序列](./solutions/300-最长递增子序列.md)\
+> [322-零钱兑换](./solutions/322-零钱兑换.md)\
+> [416-分割等和子集](./solutions/416-分割等和子集.md)\
+> [516-最长回文子序列](./solutions/516-最长回文子序列.md)\
+> [651-四键键盘](./solutions/651-四键键盘.md)\
+> [887-鸡蛋掉落](./solutions/887-鸡蛋掉落.md)\
+> [1143-最长公共子序列](./solutions/1143-最长公共子序列.md)
 > 这个是非常典型的动态规划题
-> 
-[背包问题](./solutions/背包问题.md)
+>
+> [背包问题](./solutions/背包问题.md)
 
 ## 贪心算法
+
 > 每次都选择当前这一步的最优的选择，以达到全局的最优
 
 [区间调度](./solutions/区间调度.md)\
@@ -164,16 +181,20 @@
 [455-分发饼干](./solutions/455-分发饼干.md)\
 [860-柠檬水找零](./solutions/860-柠檬水找零.md)\
 [1663-具有给定数值的最小字符串](./solutions/1663-具有给定数值的最小字符串.md)
+
 - walking-robot-simulation
 - jump-game
 - jump-game-ii
 
 ## 指针
+
 指针也有单指针和双指针，双指针又有快慢指针和左右指针，都是针对具体场景的具体分析
 
 [1-两数之和](./solutions/1-两数之和.md)\
-[19-删除链表的倒数第N个节点](./solutions/19-删除链表的倒数第N个节点.md)\
+[19-删除链表的倒数第 N 个节点](./solutions/19-删除链表的倒数第N个节点.md)\
 [42-接雨水](./solutions/42-接雨水.md)\
+[80-删除排序链表中的重复元素](./solutions/80-删除排序链表中的重复元素.md)\
+[80-删除有序数组中的重复项-ii](./solutions/80-删除有序数组中的重复项-ii.md)\
 [121-买卖股票的最佳时机](./solutions/121-买卖股票的最佳时机.md)\
 [986-区间列表的交集](./solutions/986-区间列表的交集.md)\
 [11]
@@ -183,51 +204,54 @@
 [1047]
 
 ## 回溯法
-> 回溯主要还是要考 DFS，然后就是把在递归前的数据设置一下，递归之后设置回来，然后第三点就是在判断条件符合输出条件的时候，添加到结果集中，并return空。
-> 
+
+> 回溯主要还是要考 DFS，然后就是把在递归前的数据设置一下，递归之后设置回来，然后第三点就是在判断条件符合输出条件的时候，添加到结果集中，并 return 空。
+>
 > 所以要考虑的点就是，在设置进入递归的条件是什么？
 
 [22-括号生成](./solutions/22-括号生成.md)\
 [32-最长有效括号](./solutions/32-最长有效括号.md)\
 [39-组合总和](./solutions/39-组合总和.md)\
 [46-全排列](./solutions/46-全排列.md)\
 [47-全排列-ii](./solutions/47-全排列-ii.md)\
-[51-N皇后](./solutions/51-N皇后.md)\
+[51-N 皇后](./solutions/51-N皇后.md)\
 [78-子集](./solutions/78-子集.md)
+
 > 这个是非常经典的入门回溯的方法，先看这个来熟悉回溯
 
 [90]
 []
+
 - majority-element
 - letter-combinations-of-a-phone-number
 
 ## 二分查找
+
 > 二分法求解的时候是需要注意左右边界的，参考[二分查找详解](https://labuladong.gitee.io/algo/%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%80%9D%E7%BB%B4%E7%B3%BB%E5%88%97/%E4%BA%8C%E5%88%86%E6%9F%A5%E6%89%BE%E8%AF%A6%E8%A7%A3/#_4)
 
 [354-俄罗斯套娃信封问题](./solutions/354-俄罗斯套娃信封问题.md)\
 [875-爱吃香蕉的珂珂](./solutions/875-爱吃香蕉的珂珂.md)\
-[1011-在D天内送达包裹的能力](./solutions/1011-在D天内送达包裹的能力.md)
+[1011-在 D 天内送达包裹的能力](./solutions/1011-在D天内送达包裹的能力.md)
 
 ## 暂未归类
+
 [611-有效三角形的个数](./solutions/611-有效三角形的个数.md)\
 [836-矩形重叠](./solutions/836-矩形重叠.md)\
 [223-矩形面积](./solutions/223-矩形面积.md)\
 [寻找素数](./solutions/寻找素数.md)
 
-
 ## 算法经典解法集合
->  leetcode 题解法
+
+> leetcode 题解法
+
 - Dijkstra/迪杰斯特拉（计算最短路径
-
-    > Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。 主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。
+  > Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。 主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。
 - 贪心算法
-
-    > 是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。
+  > 是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。
 - 动态规划
 - 回溯
-
-    > 回溯算法实际上一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。
+  > 回溯算法实际上一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。
 - 分治
-    > 在计算机科学中，分治法是构建基于多项分支递归的一种很重要的算法范式。字面上的解释是「分而治之」，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。
-    这个技巧是很多高效算法的基础，如排序算法（快速排序、归并排序）、傅立叶变换（快速傅立叶变换）。
+  > 在计算机科学中，分治法是构建基于多项分支递归的一种很重要的算法范式。字面上的解释是「分而治之」，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。
+  > 这个技巧是很多高效算法的基础，如排序算法（快速排序、归并排序）、傅立叶变换（快速傅立叶变换）。
 - 指针

data-structures/README.md

@@ -11,7 +11,7 @@
 - 队列 Queue
 - 链表 Linked List
 - 双向链表 Doubly Linked List
-- 图 Graph
+- 图 Graph 
 - 哈希 Hash Table
 - 树 Tree
     - 二叉树 Binary Search Tree 
@@ -26,7 +26,7 @@
 参考
 - [lago](https://github.com/yangshun/lago)
 
-    > 看一下数据结构的实现
+    > 看一下数据结构的实现(这里面的例子也比较好懂一点，tree / list)
     
 - [data-structures](https://github.com/trekhleb/javascript-algorithms/tree/master/src/data-structures)
 

data-structures/Tree/binary-tree/README.md

@@ -2,6 +2,10 @@
 
 > 因为需要测试二叉树的前中后序遍历，但是写了之后，不知道怎么调试，写的对不对，网上看了别人写的遍历算法单页不知道对不对，要想更深入的理解，肯定是需要测试的，所以就需要自己来实现二叉树的结构了，然后插入数据之后，然后进行前中后序遍历测试结果
 
+
+- binary tree 好像和 binary search tree 其实就是能不能 search 的区别
+
+
 ## 相关
 > 相关的问题
 - 二叉树的最大深度

data-structures/Tree/binary-tree/binarySearchTree.js

@@ -107,8 +107,13 @@ class BinarySearchTree {
     }
   }
 
-  // 刚开始看，好像下面这三个遍历都一样
-  // 但是其实还是不一样，而且肯定是不一样，要不然怎么会是三种遍历呢
+  /*
+  * imp 刚开始看，好像下面这三个遍历都一样
+  *   但是其实还是不一样，而且肯定是不一样，要不然怎么会是三种遍历呢
+  *
+  * imp 不一样的点在于这里的 console.log 的顺序，输出的顺序就是遍历的结果
+  *  可以换成 arr.push(node.data) 最后的 arr 的数据就是遍历的结果
+  * */
   // 前序遍历
   preorder(node) {
     if (node !== null) {
@@ -151,4 +156,4 @@ BST.insert(9);
 BST.insert(27);
 
 let root = BST.getRootNode();
-console.log(root);
+console.log(JSON.stringify(root, null, 2));

pre.md

@@ -0,0 +1,28 @@
+> 这个是在刷题之前的预览和汇总，比如总共就五类题，每题下面有两三道题难道最好的讲解这类题是怎么来做的
+
+首先是通过最经典的问题来熟悉解法
+
+- 指针
+  - 快慢指针
+  - 左右指针
+- 滑动窗口
+  - 滑动窗口也是在快慢指针的基础上增加一点东西，通过不断修改 left/right 指针来达到调控窗口大小
+- 动态规划
+- 贪心算法
+- 回溯
+- 深度、广度
+
+---
+
+## 指针
+
+## 动态规划
+
+> 斐波那契 是最经典的动态规划，以及如何优化动态规划的题目了，参考 labuladong 的[动态规划阶梯套路框架](https://labuladong.gitee.io/algo/1/7/) \
+> 优化的主要方向就是
+>
+> 1. 建立缓存，这样计算过的就不用再计算，时间复杂度降低 2. 缓存从数组到只有两个变量存储就可以，空间复杂度降低
+
+- [509-斐波那契](./solutions/509-斐波那契.md)\
+
+## 回溯