資訊專欄INFORMATION COLUMN
今天我們一起學(xué)習(xí)什特殊的二叉樹(shù)二叉搜索樹(shù)（BSTBinary Search Tree），您也可以叫它二叉排序樹(shù)、二叉查找樹(shù)。現(xiàn)在我們看看。
二叉搜索樹(shù)說(shuō)說(shuō)明
二叉搜索樹(shù)顧名思義就是樹(shù)形叉一樣，現(xiàn)在說(shuō)特質(zhì)：
對(duì)于任何一個(gè)非空節(jié)點(diǎn)來(lái)說(shuō)，它左子樹(shù)上的值必須小于當(dāng)前值；
對(duì)于任何一個(gè)非空節(jié)點(diǎn)來(lái)說(shuō)，它右子樹(shù)上的值必須大于當(dāng)前值；
任何一顆子樹(shù)滿足上面的條件；
如下圖所示：
上圖就是一顆二叉搜索樹(shù)，總結(jié)來(lái)說(shuō)就是右邊數(shù)值大于左邊數(shù)值。上圖的根節(jié)點(diǎn)的值71，它的左子樹(shù)的值分別是22、35、46、53和66，這幾個(gè)都是滿足左子樹(shù)小于當(dāng)前值；它的右子樹(shù)的值分別是78、87和98，這幾個(gè)值是滿足右子樹(shù)大于當(dāng)前值的；上述就顯示出二叉搜索樹(shù)特質(zhì)。
根據(jù)二叉搜索樹(shù)的特質(zhì)，我們還能得到以下結(jié)論：
二叉搜索樹(shù)的任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)的左子樹(shù)、右子樹(shù)都是一顆二叉搜索樹(shù)；
二叉搜索樹(shù)的最小的節(jié)點(diǎn)是整顆樹(shù)的最左下角的葉子節(jié)點(diǎn)；
二叉搜索樹(shù)的最大的節(jié)點(diǎn)是整棵樹(shù)的最右下角的葉子節(jié)點(diǎn)；
構(gòu)建一顆二叉搜索樹(shù)
先項(xiàng)目中用avaScript來(lái)實(shí)現(xiàn)構(gòu)建一顆二叉搜索樹(shù)，我們可以想象成一個(gè)一個(gè)節(jié)點(diǎn)組成，這里我們就用于class創(chuàng)建一個(gè)節(jié)點(diǎn)類，
示例代碼如下：
class BinarySearchTree {
constructor() {
// 初始化根節(jié)點(diǎn)
this.root = null
}
// 創(chuàng)建一個(gè)節(jié)點(diǎn)
Node(val) {
return {
left: null, // 左子樹(shù)
right: null, // 右子樹(shù)
parent: null, // 父節(jié)點(diǎn)
val,
}
}
}這里一個(gè)節(jié)點(diǎn)由四部分組成，分別是指向左子樹(shù)的指針、指向右子樹(shù)的指針、指向父節(jié)點(diǎn)的指針以及當(dāng)前值。
二叉搜索樹(shù)的操作
關(guān)于二叉樹(shù)的遍歷操作我們?cè)谏弦黄恼轮幸呀?jīng)介紹了，這里不在重復(fù)，這里主要介紹如下操作：
插入操作
查找操作
刪除操作
向二叉搜索樹(shù)中插入數(shù)據(jù)
向一個(gè)二叉搜索樹(shù)插入數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)思路如下：
判斷root是否為空，如果為空則創(chuàng)建root；
如果root非空，則需要判斷插入節(jié)點(diǎn)的val比根節(jié)點(diǎn)的val是大還是小；
如果比根節(jié)點(diǎn)小，說(shuō)明是左子樹(shù)的節(jié)點(diǎn)；
如果比根節(jié)點(diǎn)大，說(shuō)明是右子樹(shù)的節(jié)點(diǎn)；
上面重復(fù)執(zhí)行直至我們找到一個(gè)點(diǎn)，當(dāng)這個(gè)點(diǎn)小于我們要插入的值，且不存在右子樹(shù)，將這個(gè)點(diǎn)作為其右葉子節(jié)點(diǎn)；當(dāng)這個(gè)點(diǎn)大于我們要插入的值，且不存在右子樹(shù)，將這個(gè)點(diǎn)作為其左葉子節(jié)點(diǎn)。
示例代碼如下
// 創(chuàng)建要給插入節(jié)點(diǎn)的方法
insertNode(val) {
const that = this
// 允許接受一個(gè)數(shù)組，批量插入
if (Object.prototype.toString.call(val) === '[object Array]') {
val.forEach(function (v) {
that.insertNode(v)
})
return
}
if (typeof val !== 'number') throw Error('插入的值不是一個(gè)數(shù)字')
const newNode = this.Node(val)
if (this.root) {
// 根節(jié)點(diǎn)非空
this.#insertNode(this.root, newNode)
} else {
// 根節(jié)點(diǎn)是空的，直接創(chuàng)建
this.root = newNode
}
}
// 私有方法，插入節(jié)點(diǎn)
#insertNode(root, newNode) {
if (newNode.val < root.val) {
// 新節(jié)點(diǎn)比根節(jié)點(diǎn)小，左子樹(shù)
if (root.left === null) {
// 如果左子樹(shù)上沒(méi)有內(nèi)容，則直接插入，如果有，尋找下一個(gè)插入位置
root.left = newNode
root.left.parent = root
} else {
this.#insertNode(root.left, newNode)
}
} else {
// 新節(jié)點(diǎn)比根節(jié)點(diǎn)大，右子樹(shù)
if (root.right === null) {
// 如果右子樹(shù)上沒(méi)有內(nèi)容，則直接插入，如果有，尋找下一個(gè)插入位置
root.right = newNode
root.right.parent = root
} else {
this.#insertNode(root.right, newNode)
}
}
}在類中定義了insertNode方法，這個(gè)方法接受數(shù)值或者數(shù)值類型的數(shù)組，將其插入這個(gè)二叉搜索樹(shù)中；插入方法我們定義了一個(gè)私有的#insertNode方法，用于節(jié)點(diǎn)的插入。
現(xiàn)在為實(shí)現(xiàn)預(yù)估動(dòng)作結(jié)果，在這里定義了一個(gè)靜態(tài)方法，用于中序遍歷（因?yàn)橹行虮闅v的順序是左根右，在二叉搜索樹(shù)中使用中序排序，最終結(jié)果是從小到大依次排序的）這個(gè)樹(shù)，并返回一個(gè)數(shù)組，
示例代碼如下：
// 中序遍歷這個(gè)樹(shù)
static inorder(root) {
if (!root) return
const result = []
const stack = []
// 定義一個(gè)指針
let p = root
// 如果棧中有數(shù)據(jù)或者p不是null，則繼續(xù)遍歷
while (stack.length || p) {
// 如果p存在則一致將p入棧并移動(dòng)指針
while (p) {
// 將 p 入棧，并以移動(dòng)指針
stack.push(p)
p = p.left
}
const node = stack.pop()
result.push(node.val)
p = node.right
}
return result
}測(cè)試代碼如下：
const tree = new BinarySearchTree()
tree.insertNode([71, 35, 87, 22, 53, 46, 66, 78, 98])
const arr = BinarySearchTree.inorder(tree.root)
console.log(arr) // [ 22, 35, 46, 53, 66,71, 78, 87, 98 ]
最終的樹(shù)結(jié)構(gòu)如下：
查找二叉搜索樹(shù)中的數(shù)據(jù)
現(xiàn)在我們封裝一個(gè)find方法，用于查找二叉搜索樹(shù)中的某個(gè)數(shù)據(jù)，假如我們查找66這個(gè)數(shù)據(jù)，利用上面那個(gè)樹(shù)，
其查找思路如下圖所示：
遞歸方式實(shí)現(xiàn)如下：
/**
* 根據(jù) val 查找節(jié)點(diǎn)
* @param {number} val 需要查找的數(shù)值
* @returns 如果找到返回當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的引用，如果未找到返回 undefined
*/
find(val) {
if (typeof val !== 'number') throw Error('插入的值不是一個(gè)數(shù)字')
let node = this.root
while (node) {
if (node.val < val) {
// 進(jìn)入右子樹(shù)
node = node.right
} else if (node.val > val) {
// 進(jìn)入左子樹(shù)
node = node.left
} else {
return node
}
}
return
}兩者相對(duì)來(lái)說(shuō)，使用迭代的方式更優(yōu)一些。
刪除二叉搜索樹(shù)的某個(gè)節(jié)點(diǎn)
前驅(qū)后繼節(jié)點(diǎn)
在開(kāi)始刪除二叉搜索樹(shù)中的某個(gè)節(jié)點(diǎn)之前，我們先來(lái)了解一下什么是前驅(qū)和后繼節(jié)點(diǎn)；
前驅(qū)節(jié)點(diǎn)指的是使用中序遍歷當(dāng)前二叉搜索樹(shù)時(shí)，當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的上一個(gè)節(jié)點(diǎn)就是前驅(qū)節(jié)點(diǎn)，換一種說(shuō)法就是在二叉搜索樹(shù)中，當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的左子樹(shù)的最大值，就是該節(jié)點(diǎn)的前驅(qū)節(jié)點(diǎn)；
后繼節(jié)點(diǎn)指的是使用中序遍歷當(dāng)前二叉搜索樹(shù)時(shí)，當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的下一個(gè)節(jié)點(diǎn)就是后繼節(jié)點(diǎn)，換一種說(shuō)法就是在二叉搜索樹(shù)中，當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的右子樹(shù)的最小值，就是該節(jié)點(diǎn)的后繼節(jié)點(diǎn)；
如下圖所示：
了解了什么是前驅(qū)和后繼節(jié)點(diǎn)之后，現(xiàn)在我們來(lái)開(kāi)始刪除某個(gè)節(jié)點(diǎn)。
刪除一個(gè)節(jié)點(diǎn)的三種情況
當(dāng)刪除的節(jié)點(diǎn)是葉子節(jié)點(diǎn)時(shí)，只需要將指向它的指針修改為null，即可，如下圖所示：
當(dāng)需要?jiǎng)h除的節(jié)點(diǎn)存在一個(gè)子節(jié)點(diǎn)時(shí)，需要將要?jiǎng)h除節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)的parent指針指向要?jiǎng)h除節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)，然后將當(dāng)前要?jiǎng)h除節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)指向子節(jié)點(diǎn)即可，
如下圖所示：
當(dāng)需要?jiǎng)h除的節(jié)點(diǎn)存在一個(gè)子節(jié)點(diǎn)時(shí)， 刪除步驟如下：
找到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的前驅(qū)或者后繼節(jié)點(diǎn)，這里選擇后繼；
然后將后繼節(jié)點(diǎn)的值賦值給當(dāng)前節(jié)點(diǎn)；
刪除后繼節(jié)點(diǎn)。
如下圖所示：
現(xiàn)在我們將這些情況已經(jīng)分析完成了，現(xiàn)在通過(guò)代碼實(shí)現(xiàn)一下。
實(shí)現(xiàn)代碼
實(shí)現(xiàn)代碼如下：
remove(val) {
// 1. 刪除節(jié)點(diǎn)
const cur = this.find(val)
if (!val) return false // 未找到需要?jiǎng)h除的節(jié)點(diǎn)
if (!cur.left && !cur.right) {
// 1. 當(dāng)前節(jié)點(diǎn)是葉子節(jié)點(diǎn)的情況
this.#removeLeaf(cur)
} else if (cur.left && cur.right) {
// 2. 當(dāng)前節(jié)點(diǎn)存在兩個(gè)子節(jié)點(diǎn)
// 2.1 找到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的后繼節(jié)點(diǎn)
const successorNode = this.#minNode(cur.right)
// 2.2 將后繼節(jié)點(diǎn)的值賦值給當(dāng)前值
cur.val = successorNode.val
if (!successorNode.left && !successorNode.right) {
// 2.3 后繼節(jié)點(diǎn)是葉子節(jié)點(diǎn)，直接刪除
this.#removeLeaf(successorNode)
} else {
// 2.4 后繼節(jié)點(diǎn)不是葉子節(jié)點(diǎn)
// 2.4.1記錄該節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)，
let child =
successorNode.left !== null ? successorNode.left : successorNode.right
// 2.4.2 記錄該節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)
let parent = successorNode.parent
// 2.4.3 如果當(dāng)前父節(jié)點(diǎn)的left是后繼結(jié)點(diǎn)，則把后繼結(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)的left指向后繼結(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)
if (parent.left === successorNode) {
parent.left = child
} else {
// 2.4.4 如果不是，則讓父節(jié)點(diǎn)的right指向后繼結(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)
parent.right = child
}
// 2.4.5 修改子節(jié)點(diǎn)的parent指針
child.parent = parent
}
// 2.3 刪除后繼節(jié)點(diǎn)
} else {
// 記錄當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的是否是父節(jié)點(diǎn)的左子樹(shù)
const isLeft = cur.val < cur.parent.val
// 3. 僅存在一個(gè)子節(jié)點(diǎn)
if (cur.left) {
// 3.1 當(dāng)前節(jié)點(diǎn)存在左子樹(shù)
cur.parent[isLeft ? 'left' : 'right'] = cur.left
cur.left.parent = cur.parent
} else if (cur.right) {
// 3.2 當(dāng)前節(jié)點(diǎn)存在右子樹(shù)
cur.parent[isLeft ? 'left' : 'right'] = cur.right
cur.right.parent = cur.parent
}
}
}
// 刪除葉子節(jié)點(diǎn)
#removeLeaf(node) {
if (!node) return
const parent = node.parent
if (node.val < parent.val) {
// 當(dāng)前要?jiǎng)h除的葉子節(jié)點(diǎn)是左節(jié)點(diǎn)
parent.left = null
} else {
// 當(dāng)前要?jiǎng)h除的葉子節(jié)點(diǎn)是右節(jié)點(diǎn)
parent.right = null
}
}
// 查找最小值
#minNode(node) {
if (!node) return
if (!node.left) return node
let p = node.left
while (p.left) {
p = p.left
}
return p
}完整代碼
本篇文章中的完整代碼如下：
class BinarySearchTree {
constructor() {
// 初始化根節(jié)點(diǎn)
this.root = null
}
// 創(chuàng)建一個(gè)節(jié)點(diǎn)
Node(val) {
return {
left: null, // 左子樹(shù)
right: null, // 右子樹(shù)
parent: null, // 父節(jié)點(diǎn)
val,
}
}
/**
* 創(chuàng)建要給插入節(jié)點(diǎn)的方法
* @param {number | array[number]} val
* @returns
*/
insertNode(val) {
const that = this
// 允許接受一個(gè)數(shù)組，批量插入
if (Object.prototype.toString.call(val) === '[object Array]') {
val.forEach(function (v) {
that.insertNode(v)
})
return
}
if (typeof val !== 'number') throw Error('插入的值不是一個(gè)數(shù)字')
const newNode = this.Node(val)
if (this.root) {
// 根節(jié)點(diǎn)非空
this.#insertNode(this.root, newNode)
} else {
// 根節(jié)點(diǎn)是空的，直接創(chuàng)建
this.root = newNode
}
}
/**
* 私有方法，插入節(jié)點(diǎn)
* @param {Object{Node}} root
* @param {Object{Node}} newNode
*/
#insertNode(root, newNode) {
if (newNode.val < root.val) {
// 新節(jié)點(diǎn)比根節(jié)點(diǎn)小，左子樹(shù)
if (root.left === null) {
// 如果左子樹(shù)上沒(méi)有內(nèi)容，則直接插入，如果有，尋找下一個(gè)插入位置
root.left = newNode
root.left.parent = root
} else {
this.#insertNode(root.left, newNode)
}
} else {
// 新節(jié)點(diǎn)比根節(jié)點(diǎn)大，右子樹(shù)
if (root.right === null) {
root.right = newNode
root.right.parent = root
} else {
this.#insertNode(root.right, newNode)
}
}
}
/**
* 根據(jù) val 查找節(jié)點(diǎn)
* @param {number} val 需要查找的數(shù)值
* @returns 如果找到返回當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的引用，如果未找到返回 undefined
*/
find(val) {
if (typeof val !== 'number') throw Error('插入的值不是一個(gè)數(shù)字')
let node = this.root
while (node) {
if (node.val < val) {
// 進(jìn)入右子樹(shù)
node = node.right
} else if (node.val > val) {
// 進(jìn)入左子樹(shù)
node = node.left
} else {
return node
}
}
return
}
// /**
// * 根據(jù) val 查找節(jié)點(diǎn) 遞歸版
// * @param {number} val 需要查找的數(shù)值
// * @returns 如果找到返回當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的引用，如果未找到返回 undefined
// */
// find(val) {
// if (typeof val !== 'number') throw Error('插入的值不是一個(gè)數(shù)字')
// function r(node, val) {
// // console.log(node)
// if (!node) return
// if (node.val < val) {
// return r(node.right, val)
// } else if (node.val > val) {
// return r(node.left, val)
// } else {
// return node
// }
// }
// return r(this.root, val)
// }
remove(val) {
// 1. 刪除節(jié)點(diǎn)
const cur = this.find(val)
if (!val) return false // 未找到需要?jiǎng)h除的節(jié)點(diǎn)
if (!cur.left && !cur.right) {
// 1. 當(dāng)前節(jié)點(diǎn)是葉子節(jié)點(diǎn)的情況
this.#removeLeaf(cur)
} else if (cur.left && cur.right) {
// 2. 當(dāng)前節(jié)點(diǎn)存在兩個(gè)子節(jié)點(diǎn)
// 2.1 找到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的后繼節(jié)點(diǎn)
const successorNode = this.#minNode(cur.right)
// 2.2 將后繼節(jié)點(diǎn)的值賦值給當(dāng)前值
cur.val = successorNode.val
if (!successorNode.left && !successorNode.right) {
// 2.3 后繼節(jié)點(diǎn)是葉子節(jié)點(diǎn)，直接刪除
this.#removeLeaf(successorNode)
} else {
// 2.4 后繼節(jié)點(diǎn)不是葉子節(jié)點(diǎn)
// 2.4.1記錄該節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)，
let child =
successorNode.left !== null ? successorNode.left : successorNode.right
// 2.4.2 記錄該節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)
let parent = successorNode.parent
// 2.4.3 如果當(dāng)前父節(jié)點(diǎn)的left是后繼結(jié)點(diǎn)，則把后繼結(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)的left指向后繼結(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)
if (parent.left === successorNode) {
parent.left = child
} else {
// 2.4.4 如果不是，則讓父節(jié)點(diǎn)的right指向后繼結(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)
parent.right = child
}
// 2.4.5 修改子節(jié)點(diǎn)的parent指針
child.parent = parent
}
// 2.3 刪除后繼節(jié)點(diǎn)
} else {
// 記錄當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的是否是父節(jié)點(diǎn)的左子樹(shù)
const isLeft = cur.val < cur.parent.val
// 3. 僅存在一個(gè)子節(jié)點(diǎn)
if (cur.left) {
// 3.1 當(dāng)前節(jié)點(diǎn)存在左子樹(shù)
cur.parent[isLeft ? 'left' : 'right'] = cur.left
cur.left.parent = cur.parent
} else if (cur.right) {
// 3.2 當(dāng)前節(jié)點(diǎn)存在右子樹(shù)
cur.parent[isLeft ? 'left' : 'right'] = cur.right
cur.right.parent = cur.parent
}
}
}
// 刪除葉子節(jié)點(diǎn)
#removeLeaf(node) {
if (!node) return
const parent = node.parent
if (node.val < parent.val) {
// 當(dāng)前要?jiǎng)h除的葉子節(jié)點(diǎn)是左節(jié)點(diǎn)
parent.left = null
} else {
// 當(dāng)前要?jiǎng)h除的葉子節(jié)點(diǎn)是右節(jié)點(diǎn)
parent.right = null
}
}
// 查找最小值
#minNode(node) {
if (!node) return
if (!node.left) return node
let p = node.left
while (p.left) {
p = p.left
}
return p
}
// 中序遍歷這個(gè)樹(shù)
static inorder(root) {
if (!root) return
const result = []
const stack = []
// 定義一個(gè)指針
let p = root
// 如果棧中有數(shù)據(jù)或者p不是null，則繼續(xù)遍歷
while (stack.length || p) {
// 如果p存在則一致將p入棧并移動(dòng)指針
while (p) {
// 將 p 入棧，并以移動(dòng)指針
stack.push(p)
p = p.left
}
const node = stack.pop()
result.push(node.val)
p = node.right
}
return result
}
}
const tree = new BinarySearchTree()
tree.insertNode([71, 35, 84, 22, 53, 46, 66, 81, 83, 82, 88, 98])
console.log(BinarySearchTree.inorder(tree.root)) // [ 22, 35, 46, 53, 66, 71, 81, 82, 83, 84, 88, 98 ]
tree.remove(71
console.log(BinarySearchTree.inorder(tree.root)) // [ 22, 35, 46, 53, 66, 81, 82, 83, 84, 88, 98 ]總結(jié)
此篇結(jié)束，大家可以更多深入了解關(guān)于二叉搜索樹(shù)的其他內(nèi)容。
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摘要：筆者作為一位，將工作以來(lái)用到的各種優(yōu)秀資料神器及框架整理在此，畢竟好記性不如爛鍵盤(pán)，此前端知識(shí)點(diǎn)大百科全書(shū)前端掘金，，不定期更新技巧前端掘金技巧，偶爾更新。計(jì)算數(shù)組的極值技巧使你的更加專業(yè)前端掘金一個(gè)幫你提升技巧的收藏集。 CSS 樣式畫(huà)各種圖形 - 前端 - 掘金下面是一些我在 CSS 中經(jīng)常用到的圖案，還有一些是在css-tricks看到的。記錄一下，以后會(huì)用到。會(huì)持續(xù)更新… 一、...
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摘要：每個(gè)節(jié)點(diǎn)都必須滿足這個(gè)屬性，這就是二叉搜索樹(shù)。自平衡二叉樹(shù)自平衡二叉搜索樹(shù)或高度平衡二叉搜索樹(shù)是一種特殊類型的二叉搜索樹(shù)，它試圖通過(guò)自動(dòng)調(diào)整來(lái)盡量保持樹(shù)的高度或?qū)哟伪M可能小。自平衡或高度平衡二叉搜索樹(shù)有不同的實(shí)現(xiàn)。 理解和實(shí)現(xiàn)樹(shù) 迄今為止，我們對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的探索僅觸及線性部分。無(wú)論我們使用數(shù)組、鏈表、棧還是隊(duì)列，都是線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。我們已經(jīng)看到了線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操作的復(fù)雜性，大多數(shù)時(shí)候，插入和...
摘要：每個(gè)列表中的數(shù)據(jù)項(xiàng)稱為元素。棧被稱為一種后入先出，的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。散列使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)叫做散列表。不包含任何成員的集合稱為空集，全集則是包含一切可能成員的集合。因此二叉搜索樹(shù)需要平衡，即左右子樹(shù)高度要相近。 樓樓非計(jì)算機(jī)專業(yè)，但是對(duì)計(jì)算機(jī)也還算喜歡。個(gè)人理解若有偏差，歡迎各位批評(píng)指正！ 對(duì)于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法一直是我的薄弱環(huán)節(jié)，相信大多數(shù)前端工程師可能多少會(huì)有些這方面的弱點(diǎn)，加上數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法本...
閱讀 547·2023-03-27 18:33
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