增加多个模块

README.md

@@ -2,9 +2,23 @@
 
 leetcode 题解，记录自己的 leecode 解题之路。
 
+本仓库目前分为四个部分：
+
+- 第一个部分是 leetcode 经典题目的解析，包括思路，关键点和具体的代码实现。
+
+- 第二部分是对于数据结构与算法的总结
+
+- 第三部分是 anki 卡片， 将 leetcode 题目按照一定的方式记录在 anki 中，方便大家记忆。
+
+- 第四部分是计划， 这里会记录将来要加入到以上三个部分内容
+
+> 只有熟练掌握基础的数据结构与算法，才能对复杂问题迎刃有余
+
 ## 传送门
 
-### 简单难度
+### leetcode 经典题目的解析
+
+#### 简单难度
 
 - [20. Valid Parentheses](./problems/validParentheses.md)
 - [26.remove-duplicates-from-sorted-array](./problems/26.remove-duplicates-from-sorted-array.md)
@@ -16,7 +30,7 @@ leetcode 题解，记录自己的 leecode 解题之路。
 - [283.move-zeroes](./problems/283.move-zeroes.md)
 - [349.intersection-of-two-arrays](./problems/349.intersection-of-two-arrays.md)
 
-### 中等难度
+#### 中等难度
 
 - [2. Add Two Numbers](https://github.com/azl397985856/leetcode/blob/master/addTwoNumbers.md)
 - [3. Longest Substring Without Repeating Characters](https://github.com/azl397985856/leetcode/blob/master/longestSubstringWithoutRepeatingCharacters.md)
@@ -38,7 +52,22 @@ leetcode 题解，记录自己的 leecode 解题之路。
 - [199.binary-tree-right-side-view](./problems/199.binary-tree-right-side-view.md)
 - [209.minimum-size-subarray-sum](./problems/209.minimum-size-subarray-sum.md)
 
-### 困难难度
+#### 困难难度
 
 - [145.binary-tree-postorder-traversal](./problems/145.binary-tree-postorder-traversal.md)
 - [146.lru-cache](./problems/146.lru-cache.md)
+
+### 数据结构与算法的总结
+
+- [basic-data-structure](./thinkings/basic-data-structure.md)
+- [binary-tree-traversal](./thinkings/binary-tree-traversal.md)
+
+### anki 卡片
+
+TODO
+
+### 计划
+
+[301.remove-invalid-parentheses]
+
+[609.find-duplicate-file-in-system]

problems/136.single-number.md

-
 ## 题目地址
+
 https://leetcode.com/problems/single-number/description/
 
 ## 题目描述
@@ -11,22 +11,24 @@ Note:
 
 Your algorithm should have a linear runtime complexity. Could you implement it without using extra memory?
 ```
+
 ## 思路
 
-根据题目描述，由于加上了时间复杂度必须是O(n)，并且空间复杂度为O(1)的条件，因此不能用排序方法，也不能使用map数据结构。
+根据题目描述，由于加上了时间复杂度必须是 O(n)，并且空间复杂度为 O(1)的条件，因此不能用排序方法，也不能使用 map 数据结构。
 
 我们可以利用二进制异或的性质来完成，将所有数字异或即得到唯一出现的数字。
 
 ## 关键点
+
 1. 异或的性质
-两个数字异或的结果`a^b`是将a和b的二进制每一位进行运算，得出的数字。 运算的逻辑是
-如果同一位的数字相同则为0，不同则为1
+   两个数字异或的结果`a^b`是将 a 和 b 的二进制每一位进行运算，得出的数字。 运算的逻辑是
+   如果同一位的数字相同则为 0，不同则为 1
 
 2. 异或的规律
 
 - 任何数和本身异或则为`0`
 
-- 任何数和0异或是`本身`
+- 任何数和 0 异或是`本身`
 
 3. 很多人只是记得异或的性质和规律，但是缺乏对其本质的理解，导致很难想到这种解法（我本人也没想到）
 
@@ -48,52 +50,49 @@ Your algorithm should have a linear runtime complexity. Could you implement it w
  *
  * Given a non-empty array of integers, every element appears twice except for
  * one. Find that single one.
- * 
+ *
  * Note:
- * 
+ *
  * Your algorithm should have a linear runtime complexity. Could you implement
  * it without using extra memory?
- * 
+ *
  * Example 1:
- * 
- * 
+ *
+ *
  * Input: [2,2,1]
  * Output: 1
- * 
- * 
+ *
+ *
  * Example 2:
- * 
- * 
+ *
+ *
  * Input: [4,1,2,1,2]
  * Output: 4
- * 
- * 
+ *
+ *
  */
 /**
  * @param {number[]} nums
  * @return {number}
  */
 var singleNumber = function(nums) {
-    let ret = 0;
-    for (let index = 0; index < nums.length; index++) {
-        const element = nums[index];
-        ret = ret ^ element;
-        
-    }
-    return ret;
+  let ret = 0;
+  for (let index = 0; index < nums.length; index++) {
+    const element = nums[index];
+    ret = ret ^ element;
+  }
+  return ret;
 };
-
 ```
 
 ## 延伸
 
 有一个 n 个元素的数组，除了两个数只出现一次外，其余元素都出现两次，让你找出这两个只出现一次的数分别是几，要求时间复杂度为 O(n) 且再开辟的内存空间固定(与 n 无关)。
 
-
 和上面一样，只是这次不是一个数字，而是两个数字。还是按照上面的思路，我们进行一次全员异或操作，
 得到的结果就是那两个只出现一次的不同的数字的异或结果。
 
-我们刚才讲了异或的规律中有一个`任何数和本身异或则为0`， 因此我们的思路是能不能将这两个不同的数字分成两组A和B。
+我们刚才讲了异或的规律中有一个`任何数和本身异或则为0`， 因此我们的思路是能不能将这两个不同的数字分成两组 A 和 B。
 分组需要满足两个条件.
 
 1. 两个独特的的数字分成不同组
@@ -104,12 +103,10 @@ var singleNumber = function(nums) {
 
 问题的关键点是我们怎么进行分组呢？
 
-由于异或的性质是，同一位相同则为0，不同则为1. 我们将所有数字异或的结果一定不是0，也就是说至少有一位是1.
+由于异或的性质是，同一位相同则为 0，不同则为 1. 我们将所有数字异或的结果一定不是 0，也就是说至少有一位是 1.
 
-我们随便取一个， 分组的依据就来了， 就是你取的那一位是0分成1组，那一位是1的分成一组。
-这样肯定能保证`2. 相同的数字分成相同组`, 不同的数字会被分成不同组么。 很明显当然可以， 因此我们选择是1，也就是
+我们随便取一个， 分组的依据就来了， 就是你取的那一位是 0 分成 1 组，那一位是 1 的分成一组。
+这样肯定能保证`2. 相同的数字分成相同组`, 不同的数字会被分成不同组么。 很明显当然可以， 因此我们选择是 1，也就是
 说`两个独特的的数字`在那一位一定是不同的，因此两个独特元素一定会被分成不同组。
 
 Done！
-
-

thinkings/basic-data-structure.md

+# 基础的数据结构
+
+## 线性结构
+
+### 数组
+
+React Hooks
+
+### 队列
+
+message queue
+
+### 栈
+
+call stack, view stack
+
+### 链表
+
+React fiber
+
+### 非线性结构
+
+## 树
+
+### 二叉树
+
+#### 堆
+
+优先级队列
+
+#### 二叉查找树
+
+### 平衡树
+
+database engine
+
+#### AVL
+
+#### 红黑树
+
+## 图

thinkings/binary-tree-traversal.md

+# 二叉树的遍历算法
+
+## 概述
+
+二叉树作为一个基础的数据结构，遍历算法作为一个基础的算法，两者结合当然是经典的组合了。
+很多题目都会有 ta 的身影，有直接问二叉树的遍历的，有间接问的。
+
+> 你如果掌握了二叉树的遍历，那么也许其他复杂的树对于你来说也并不遥远了
+
+二叉数的遍历主要有前中后遍历和层次遍历。 前中后属于 DFS，层次遍历属于 BFS。
+DFS 和 BFS 都有着自己的应用，比如 leetcode 301 号问题和 609 号问题。
+
+DFS 都可以使用栈来简化操作，并且其实树本身是一种递归的数据结构，因此递归和栈对于 DFS 来说是两个关键点。
+
+BFS 的关键点在于如何记录每一层次是否遍历完成， 我们可以用一个标识位来表式当前层的结束。
+
+下面我们依次讲解：
+
+## 前序遍历
+
+相关问题[144.binary-tree-preorder-traversal](../problems/144.binary-tree-preorder-traversal.md)
+
+前序遍历的顺序是`根-左-右`
+
+思路是：
+
+1. 先将根结点入栈
+
+2. 出栈一个元素，将右节点和左节点依次入栈
+
+3. 重复 2 的步骤
+
+总结： 典型的递归数据结构，典型的用栈来简化操作的算法。
+
+## 中序遍历
+
+相关问题[94.binary-tree-inorder-traversal](../problems/94.binary-tree-inorder-traversal.md)
+
+中序遍历的顺序是 `左-根-右`，根节点不是先输出，这就有一点点复杂了。
+
+1. 根节点入栈
+
+2. 判断有没有左节点，如果有，则入栈，直到叶子节点
+
+> 此时栈中保存的就是所有的左节点和根节点。
+
+3. 出栈，判断有没有右节点，有则入栈，继续执行 2
+
+## 后序遍历
+
+相关问题[145.binary-tree-postorder-traversal](../problems/145.binary-tree-postorder-traversal.md)
+
+后序遍历的顺序是 `左-右-根`
+
+这个就有点难度了，要不也不会是 leetcode 困难的 难度啊。
+
+其实这个也是属于根节点先不输出，并且根节点是最后输出。 这里可以采用一种讨巧的做法，
+就是记录当前节点状态，如果 1. 当前节点是叶子节点或者 2.当前节点的左右子树都已经遍历过了，那么就可以出栈了。
+
+对于 1. 当前节点是叶子节点，这个比较好判断，只要判断 left 和 rigt 是否同时为 null 就好。
+
+对于 2. 当前节点的左右子树都已经遍历过了， 我们只需要用一个变量记录即可。最坏的情况，我们记录每一个节点的访问状况就好了，空间复杂度 O(n)
+但是仔细想一下，我们使用了栈的结构，从叶子节点开始输出，我们记录一个当前出栈的元素就好了，空间复杂度 O(1)， 具体请查看上方链接。
+
+## 层次遍历
+
+层次遍历的关键点在于如何记录每一层次是否遍历完成， 我们可以用一个标识位来表式当前层的结束。
+
+具体做法：
+
+1. 根节点入队列， 并入队列一个特殊的标识位，此处是 null
+
+2. 出队列
+
+3. 判断是不是 null， 如果是则代表本层已经结束。我们再次判断是否当前队列为空，如果不为空继续入队一个 null，否则说明遍历已经完成，我们什么都不不用做
+
+4. 如果不为 null，说明这一层还没完，则将其左右子树依次入队列。
+
+相关问题[102.binary-tree-level-order-traversal](../problems/102.binary-tree-level-order-traversal.md)

todo/301.remove-invalid-parentheses.js

+/*
+ * @lc app=leetcode id=301 lang=javascript
+ *
+ * [301] Remove Invalid Parentheses
+ *
+ * https://leetcode.com/problems/remove-invalid-parentheses/description/
+ *
+ * algorithms
+ * Hard (38.52%)
+ * Total Accepted:    114.3K
+ * Total Submissions: 295.4K
+ * Testcase Example:  '"()())()"'
+ *
+ * Remove the minimum number of invalid parentheses in order to make the input
+ * string valid. Return all possible results.
+ * 
+ * Note: The input string may contain letters other than the parentheses ( and
+ * ).
+ * 
+ * Example 1:
+ * 
+ * 
+ * Input: "()())()"
+ * Output: ["()()()", "(())()"]
+ * 
+ * 
+ * Example 2:
+ * 
+ * 
+ * Input: "(a)())()"
+ * Output: ["(a)()()", "(a())()"]
+ * 
+ * 
+ * Example 3:
+ * 
+ * 
+ * Input: ")("
+ * Output: [""]
+ * 
+ */
+/**
+ * @param {string} s
+ * @return {string[]}
+ */
+var removeInvalidParentheses = function(s) {
+    
+};
+

todo/609.find-duplicate-file-in-system.js

+/*
+ * @lc app=leetcode id=609 lang=javascript
+ *
+ * [609] Find Duplicate File in System
+ *
+ * https://leetcode.com/problems/find-duplicate-file-in-system/description/
+ *
+ * algorithms
+ * Medium (54.21%)
+ * Total Accepted:    24.1K
+ * Total Submissions: 44.2K
+ * Testcase Example:  '["root/a 1.txt(abcd) 2.txt(efgh)","root/c 3.txt(abcd)","root/c/d 4.txt(efgh)","root 4.txt(efgh)"]'
+ *
+ * Given a list of directory info including directory path, and all the files
+ * with contents in this directory, you need to find out all the groups of
+ * duplicate files in the file system in terms of their paths.
+ * 
+ * A group of duplicate files consists of at least two files that have exactly
+ * the same content.
+ * 
+ * A single directory info string in the input list has the following format:
+ * 
+ * "root/d1/d2/.../dm f1.txt(f1_content) f2.txt(f2_content) ...
+ * fn.txt(fn_content)"
+ * 
+ * It means there are n files (f1.txt, f2.txt ... fn.txt with content
+ * f1_content, f2_content ... fn_content, respectively) in directory
+ * root/d1/d2/.../dm. Note that n >= 1 and m >= 0. If m = 0, it means the
+ * directory is just the root directory.
+ * 
+ * The output is a list of group of duplicate file paths. For each group, it
+ * contains all the file paths of the files that have the same content. A file
+ * path is a string that has the following format:
+ * 
+ * "directory_path/file_name.txt"
+ * 
+ * Example 1:
+ * 
+ * 
+ * Input:
+ * ["root/a 1.txt(abcd) 2.txt(efgh)", "root/c 3.txt(abcd)", "root/c/d
+ * 4.txt(efgh)", "root 4.txt(efgh)"]
+ * Output:  
+ * 
+ * [["root/a/2.txt","root/c/d/4.txt","root/4.txt"],["root/a/1.txt","root/c/3.txt"]]
+ * 
+ * 
+ * 
+ * 
+ * Note:
+ * 
+ * 
+ * No order is required for the final output.
+ * You may assume the directory name, file name and file content only has
+ * letters and digits, and the length of file content is in the range of
+ * [1,50].
+ * The number of files given is in the range of [1,20000].
+ * You may assume no files or directories share the same name in the same
+ * directory.
+ * You may assume each given directory info represents a unique directory.
+ * Directory path and file info are separated by a single blank space.
+ * 
+ * 
+ * 
+ * Follow-up beyond contest:
+ * 
+ * 
+ * Imagine you are given a real file system, how will you search files? DFS or
+ * BFS?
+ * If the file content is very large (GB level), how will you modify your
+ * solution?
+ * If you can only read the file by 1kb each time, how will you modify your
+ * solution?
+ * What is the time complexity of your modified solution? What is the most
+ * time-consuming part and memory consuming part of it? How to optimize?
+ * How to make sure the duplicated files you find are not false positive?
+ * 
+ * 
+ */
+/**
+ * @param {string[]} paths
+ * @return {string[][]}
+ */
+var findDuplicate = function(paths) {
+    
+};
+