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algorithm-analysis.md

@@ -6,63 +6,63 @@
 
 - **定义：**
 
-  设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若存在正数 $c$ 和 $n_0$ ，使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le f(n) \le cg(n)$** 成立，则称 **$f(n)$ 的渐进上界是 $g(n)$**，记作：
+  设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若存在正数 $c$ 和 $n_0$ ，使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le f (n) \le cg(n)$** 成立，则称 **$f (n)$ 的渐进上界是 $g(n)$**，记作：
 
-  $f(n) = O(g(n))$
+  $f (n) = O(g(n))$
 
   > [自然数]([https://baike.baidu.com/item/%E8%87%AA%E7%84%B6%E6%95%B0/385394?fr=aladdin](https://baike.baidu.com/item/自然数/385394?fr=aladdin))：自然数是指用以计量事物的件数或表示事物次序的数。即用数码0，1，2，[3](https://baike.baidu.com/item/3/5833)，4……所表示的数。自然数由0开始，一个接一个，组成一个无穷的集体。自然数有有序性，无限性。分为偶数和奇数，合数和质数等。
 
 - **说明：**
 
-  - $f(n) = O(g(n))$，$f(n)$ 的阶不高于 $g(n)$ 的阶；
+  - $f (n) = O(g(n))$，$f (n)$ 的阶不高于 $g(n)$ 的阶；
   - 可能存在多个正数 $c$ ，只要指出一个即可；
   - 对前面有限多个值可以不满足不等式；
   - 常数函数可以写作 $O(1)$
 
 - **栗子：**
-  设 $f(n) = n^2 + n$，则：
+  设 $f (n) = n^2 + n$，则：
 
-  - $f(n) = O(n^2)$，取 $c = 2, n_0 = 1$ 即可；
-  - $f(n) = O(n^3)$，取 $c = 1, n_0 = 2$ 即可；
+  - $f (n) = O(n^2)$，取 $c = 2, n_0 = 1$ 即可；
+  - $f (n) = O(n^3)$，取 $c = 1, n_0 = 2$ 即可；
 
 ### 1.2 大 $\Omega$ 符号
 
 - **定义：**
 
-  设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若存在正数 $c$ 和 $n_0$ ，使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le cg(n) \le f(n)$** 成立，则称 **$f(n)$ 的渐进下界是 $g(n)$**，记作：
+  设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若存在正数 $c$ 和 $n_0$ ，使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le cg(n) \le f (n)$** 成立，则称 **$f (n)$ 的渐进下界是 $g(n)$**，记作：
 
-  $f(n) = \Omega(g(n))$
+  $f (n) = \Omega(g(n))$
 
 - **说明：**
 
-  - $f(n) = \Omega(g(n))$，$f(n)$ 的阶不低于 $g(n)$ 的阶；
+  - $f (n) = \Omega(g(n))$，$f (n)$ 的阶不低于 $g(n)$ 的阶；
   - 可能存在多个正数 $c$ ，只要指出一个即可；
   - 对前面有限多个值可以不满足不等式；
 
 - **栗子：**
 
-  设 $f(n) = n^2 + n$，则：
+  设 $f (n) = n^2 + n$，则：
 
-  - $f(n) = \Omega(n^2)$，取 $c = 1, n_0 = 1$ 即可；
-  - $f(n) = \Omega(100n)$，取 $c = \frac{1}{100}, n_0 = 1$ 即可；
+  - $f (n) = \Omega(n^2)$，取 $c = 1, n_0 = 1$ 即可；
+  - $f (n) = \Omega(100n)$，取 $c = \frac{1}{100}, n_0 = 1$ 即可；
 
 ### 1.3 小 $o$ 符号
 
 - **定义：**
 
-  设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若对于任意正数 $c$ 都存在 $n_0$**，**使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le f(n) \le cg(n)$** 成立，则记作：
+  设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若对于任意正数 $c$ 都存在 $n_0$**，**使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le f (n) \le cg(n)$** 成立，则记作：
 
-  $f(n) = o(g(n))$
+  $f (n) = o(g(n))$
 
 - **说明：**
 
-  - $f(n) = o(g(n))$，$f(n)$ 的阶低于 $g(n)$ 的阶；
+  - $f (n) = o(g(n))$，$f (n)$ 的阶低于 $g(n)$ 的阶；
   - 对不同的正数 $c$，$n_0$ 不一样，$c$ 越小 $n_0$ 越大；
   - 对前面有限多个值可以不满足不等式；
 
 - **栗子：**
 
-  设 $f(n) = n^2 + n$，则：$f(n) = o(n^3)$
+  设 $f (n) = n^2 + n$，则：$f (n) = o(n^3)$
 
   证：
 
@@ -78,13 +78,13 @@
 
 - **定义：**
 
-  设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若对于任意正数 $c$ 都存在 $n_0$**，**使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le cg(n) \le f(n) $** 成立，则记作：
+  设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若对于任意正数 $c$ 都存在 $n_0$**，**使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le cg(n) \le f (n) $** 成立，则记作：
 
-  $f(n) = \omega(g(n))$
+  $f (n) = \omega(g(n))$
 
 - **说明：**
 
-  - $f(n) = o(g(n))$，$f(n)$ 的阶高于 $g(n)$ 的阶；
+  - $f (n) = o(g(n))$，$f (n)$ 的阶高于 $g(n)$ 的阶；
   - 对不同的正数 $c$，$n_0$ 不一样，$c$ 越小 $n_0$ 越大；
   - 对前面有限多个值可以不满足不等式；
 
@@ -92,22 +92,22 @@
 
 - **定义：**
 
-  若 $f(n) = O(g(n))$ 且 $f(n) = \Omega(g(n))$，则记作：
+  若 $f (n) = O(g(n))$ 且 $f (n) = \Omega(g(n))$，则记作：
 
-  $f(n) = \Theta(g(n))$
+  $f (n) = \Theta(g(n))$
 
 - **说明：**
 
-  - $f(n)$ 的阶与 $g(n)$ 的阶相同
+  - $f (n)$ 的阶与 $g(n)$ 的阶相同
   - 对前面有限多个值可以不满足条件；
 
 |          |                             定义                             |                             说明                             |
 | :------: | :----------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------: |
-|   $O$    | 设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若存在正数 $c$ 和 $n_0$ ，使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le f(n) \le cg(n)$** 成立，则称 **$f(n)$ 的渐进上界是 $g(n)$**，记作：$f(n) = O(g(n))$ | $f(n) = O(g(n))$，$f(n)$ 的阶不高于 $g(n)$ 的阶； 可能存在多个正数 $c$ ，只要指出一个即可； 对前面有限多个值可以不满足不等式； 常数函数可以写作 $O(1)$ |
-| $\Omega$ | 设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若存在正数 $c$ 和 $n_0$ ，使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le cg(n) \le f(n)$** 成立，则称 **$f(n)$ 的渐进下界是 $g(n)$**，记作：$f(n) = \Omega(g(n))$ | $f(n) = \Omega(g(n))$，$f(n)$ 的阶不低于 $g(n)$ 的阶； 可能存在多个正数 $c$ ，只要指出一个即可； 对前面有限多个值可以不满足不等式； |
-|   $o$    | 设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若对于任意正数 $c$ 都存在 $n_0$**，**使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le f(n) \le cg(n)$** 成立，则记作：$f(n) = o(g(n))$ | $f(n) = o(g(n))$，$f(n)$ 的阶低于 $g(n)$ 的阶； 对不同的正数 $c$，$n_0$ 不一样，$c$ 越小 $n_0$ 越大； 对前面有限多个值可以不满足不等式； |
-| $\omega$ | 设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若对于任意正数 $c$ 都存在 $n_0$**，**使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le cg(n) \le f(n) $** 成立，则记作：$f(n) = \omega(g(n))$ | $f(n) = o(g(n))$，$f(n)$ 的阶高于 $g(n)$ 的阶； 对不同的正数 $c$，$n_0$ 不一样，$c$ 越小 $n_0$ 越大； 对前面有限多个值可以不满足不等式； |
-| $\Theta$ | 若 $f(n) = O(g(n))$ 且 $f(n) = \Omega(g(n))$，则记作：$f(n) = \Theta(g(n))$ | $f(n)$ 的阶与 $g(n)$ 的阶相同 对前面有限多个值可以不满足条件； |
+|   $O$    | 设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若存在正数 $c$ 和 $n_0$ ，使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le f (n) \le cg(n)$** 成立，则称 **$f (n)$ 的渐进上界是 $g(n)$**，记作：$f (n) = O(g(n))$ | $f (n) = O(g(n))$，$f (n)$ 的阶不高于 $g(n)$ 的阶； 可能存在多个正数 $c$ ，只要指出一个即可； 对前面有限多个值可以不满足不等式； 常数函数可以写作 $O(1)$ |
+| $\Omega$ | 设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若存在正数 $c$ 和 $n_0$ ，使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le cg(n) \le f (n)$** 成立，则称 **$f (n)$ 的渐进下界是 $g(n)$**，记作：$f (n) = \Omega(g(n))$ | $f (n) = \Omega(g(n))$，$f (n)$ 的阶不低于 $g(n)$ 的阶； 可能存在多个正数 $c$ ，只要指出一个即可； 对前面有限多个值可以不满足不等式； |
+|   $o$    | 设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若对于任意正数 $c$ 都存在 $n_0$**，**使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le f (n) \le cg(n)$** 成立，则记作：$f (n) = o(g(n))$ | $f (n) = o(g(n))$，$f (n)$ 的阶低于 $g(n)$ 的阶； 对不同的正数 $c$，$n_0$ 不一样，$c$ 越小 $n_0$ 越大； 对前面有限多个值可以不满足不等式； |
+| $\omega$ | 设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集N上的函数。**若对于任意正数 $c$ 都存在 $n_0$**，**使得对于一切 $n > n_0$ 有 $0 \le cg(n) \le f (n) $** 成立，则记作：$f (n) = \omega(g(n))$ | $f (n) = o(g(n))$，$f (n)$ 的阶高于 $g(n)$ 的阶； 对不同的正数 $c$，$n_0$ 不一样，$c$ 越小 $n_0$ 越大； 对前面有限多个值可以不满足不等式； |
+| $\Theta$ | 若 $f (n) = O(g(n))$ 且 $f (n) = \Omega(g(n))$，则记作：$f (n) = \Theta(g(n))$ | $f (n)$ 的阶与 $g(n)$ 的阶相同 对前面有限多个值可以不满足条件； |
 
 ## 2. 函数渐进界的定理
 
@@ -117,27 +117,27 @@
 
   设 $f$ 和 $g$ 是定义域为自然数集合的函数。
 
-  - 如果 $\lim_{n \to \infty}\frac{f(n)}{g(n)}$ 存在，并且等于某个常数 $c > 0$ ，那么：
+  - 如果 $\lim_{n \to \infty}\frac{f (n)}{g(n)}$ 存在，并且等于某个常数 $c > 0$ ，那么：
 
-    $f(n) = \Theta(g(n))$
+    $f (n) = \Theta(g(n))$
 
-  - 如果 $\lim_{n \to \infty}\frac{f(n)}{g(n)} = 0$ ，那么：
+  - 如果 $\lim_{n \to \infty}\frac{f (n)}{g(n)} = 0$ ，那么：
 
-    $f(n) = o(g(n))$
+    $f (n) = o(g(n))$
 
-  - 如果 $\lim_{n \to \infty}\frac{f(n)}{g(n)} = +\infty$ ，那么：
+  - 如果 $\lim_{n \to \infty}\frac{f (n)}{g(n)} = +\infty$ ，那么：
 
-    $f(n) = \omega(g(n))$ 
+    $f (n) = \omega(g(n))$ 
 
 - **栗子：**
 
-  设 $f(n) = \frac{1}{2}n^2 - 3n$，证明 $f(n) = \Theta(n^2)$ 
+  设 $f (n) = \frac{1}{2}n^2 - 3n$，证明 $f (n) = \Theta(n^2)$ 
 
   证：因为
 
-  ​	$\lim_{n \to \infty}\frac{f(n)}{n^2} = \lim_{n \to \infty}\frac{\frac{1}{2}n^2 - 3n}{n^2} = \frac{1}{2}$
+  ​	$\lim_{n \to \infty}\frac{f (n)}{n^2} = \lim_{n \to \infty}\frac{\frac{1}{2}n^2 - 3n}{n^2} = \frac{1}{2}$
 
-  根据定理1，有 $f(n) = \Theta(n^2)$
+  根据定理1，有 $f (n) = \Theta(n^2)$
 
 - **根据定理1，得到的一些重要的结论：**
 
@@ -282,11 +282,11 @@ $A(n) = \left \lfloor \log n \right \rfloor + \frac{1}{2}$
 
 - **主定理的应用背景：**
 
-  $T(n) = aT(\frac{n}{b}) + f(n)$
+  $T(n) = aT(\frac{n}{b}) + f (n)$
 
   - $a$ ：规约后的子问题个数
   - $\frac{n}{b} $ ：规约后子问题的规模
-  - $f(n)$ ：规约过程以及组合子问题的解的工作量
+  - $f (n)$ ：规约过程以及组合子问题的解的工作量
 
   二分检索 => $T(n) = T(\frac{n}{2}) + 1$
 
@@ -294,19 +294,19 @@ $A(n) = \left \lfloor \log n \right \rfloor + \frac{1}{2}$
 
 - **主定理：**
 
-  设 $a > 1, b > 1$ 为常数，$f(n)$ 为函数，$T(n)$ 为非负整数，且 $T(n) = aT(\frac{n}{b}) + f(n)$，则：
+  设 $a > 1, b > 1$ 为常数，$f (n)$ 为函数，$T(n)$ 为非负整数，且 $T(n) = aT(\frac{n}{b}) + f (n)$，则：
 
-  1. 若 $f(n) = O(n^{log_b a - \epsilon})$，$\epsilon > 0$ ，那么：
+  1. 若 $f (n) = O(n^{log_b a - \epsilon})$，$\epsilon > 0$ ，那么：
 
      $T(n) = \Theta(n^{\log_b a})$
 
-  2. 若 $f(n) = \Theta(n^{log_b a})$，那么：
+  2. 若 $f (n) = \Theta(n^{log_b a})$，那么：
 
      $T(n) = \Theta(n^{\log_b a}\log n)$ 
 
-  3. 若 $f(n) = \Omega(n^{\log_b a + \epsilon})$，$\epsilon > 0$，且对于某个常数 $c < 1$ 和充分大的 $n$ 有 $af(\frac{n}{b}) \le cf(n)$，那么：
+  3. 若 $f (n) = \Omega(n^{\log_b a + \epsilon})$，$\epsilon > 0$，且对于某个常数 $c < 1$ 和充分大的 $n$ 有 $af(\frac{n}{b}) \le cf (n)$，那么：
 
-     $T(n) = \Theta(f(n))$
+     $T(n) = \Theta(f (n))$
 
 - **例1：**
 
@@ -314,9 +314,9 @@ $A(n) = \left \lfloor \log n \right \rfloor + \frac{1}{2}$
 
   解：
 
-  ​	$a = 9, b = 3, f(n) = n$
+  ​	$a = 9, b = 3, f (n) = n$
 
-  ​	$n^{\log_b a} = n^{log_3 9} = n^2$，$f(n) = O(n^{log_3 9 - 1})$
+  ​	$n^{\log_b a} = n^{log_3 9} = n^2$，$f (n) = O(n^{log_3 9 - 1})$
 
   ​	根据主定理规则1，其中 $\epsilon = 1$：
 
@@ -328,9 +328,9 @@ $A(n) = \left \lfloor \log n \right \rfloor + \frac{1}{2}$
 
   解：
 
-  ​	$a = 1,  b = \frac{3}{2}, f(n) = 1$
+  ​	$a = 1,  b = \frac{3}{2}, f (n) = 1$
 
-  ​	$n^{log_b a} = n^{log_{\frac{3}{2}} 1} = 1$ ，$f(n) = n^{log_{\frac{3}{2}}1}$
+  ​	$n^{log_b a} = n^{log_{\frac{3}{2}} 1} = 1$ ，$f (n) = n^{log_{\frac{3}{2}}1}$
 
   ​	根据主定理规则2：
 
@@ -342,19 +342,19 @@ $A(n) = \left \lfloor \log n \right \rfloor + \frac{1}{2}$
 
   解：
 
-  ​	$a = 3, b = 4, f(n) = n\log n$
+  ​	$a = 3, b = 4, f (n) = n\log n$
 
   ​	$n^{\log_b a} = n^{\log_4 3} \approx 0.793$
 
-  ​	取 $\epsilon = 0.2$，则 $f(n) = n\log n = \Omega(n^{\log_4 3 + 0.2})$ = $\Omega(n^{0.993})$
+  ​	取 $\epsilon = 0.2$，则 $f (n) = n\log n = \Omega(n^{\log_4 3 + 0.2})$ = $\Omega(n^{0.993})$
 
-  ​	条件验证：要使 $af(\frac{n}{b}) \le cf(n)$ 成立，带入 $f(n) = n\log n$ 得到：
+  ​	条件验证：要使 $af(\frac{n}{b}) \le cf (n)$ 成立，带入 $f (n) = n\log n$ 得到：
 
   ​		$3(\frac{n}{4})\log (\frac{n}{4}) \le cn\log n$
 
   ​	当 $c \ge \frac{3}{4}$ 时，上述不等式可以对充分打的n成立，根据主定理规则3：
 
-  ​	$T(n) = \Theta(f(n)) = \Theta(n\log n)$	
+  ​	$T(n) = \Theta(f (n)) = \Theta(n\log n)$	
 
 - **二分检索：**
 
@@ -362,7 +362,7 @@ $A(n) = \left \lfloor \log n \right \rfloor + \frac{1}{2}$
 
   解：
 
-  ​	$a = 1, b = 2, f(n) = 1, n^{\log_2 1} = 1$
+  ​	$a = 1, b = 2, f (n) = 1, n^{\log_2 1} = 1$
 
   ​	根据主定理规则2：
 
@@ -373,7 +373,7 @@ $A(n) = \left \lfloor \log n \right \rfloor + \frac{1}{2}$
   $W(n) = 2W(\frac{n}{2}) + n - 1, W(1) = 0$
 
   解：
-  	$a = 2, b = 2, f(n) = n - 1, n^{\log_2 2} = n$
+  	$a = 2, b = 2, f (n) = n - 1, n^{\log_2 2} = n$
 
   ​	根据主定理规则2：
 
@@ -385,10 +385,10 @@ $A(n) = \left \lfloor \log n \right \rfloor + \frac{1}{2}$
 
   解：
 
-  ​	$a = 2, b = 2, f(n) = n\log n, n^{\log_b a} = n$
+  ​	$a = 2, b = 2, f (n) = n\log n, n^{\log_b a} = n$
 
   ​	不存在 $\epsilon > 0$ 使得：$n\log n = \Omega(n^{1 + \epsilon})$
 
-  ​	不存在 $c < 1$ 使 $af(\frac{n}{b}) \le cf(n)$ 对所有充分大的 $n$ 成立
+  ​	不存在 $c < 1$ 使 $af(\frac{n}{b}) \le cf (n)$ 对所有充分大的 $n$ 成立
 
   ​		$2(\frac{n}{2})\log{\frac{n}{2}} = n(\log n - 1) \le cn\log n$

chapter1/climbing-stairs.py

@@ -21,7 +21,7 @@
 #   解释： 有三种方法可以爬到楼顶。
 #   1.  1 阶 + 1 阶 + 1 阶
 #   2.  1 阶 + 2 阶
-#　 3.  2 阶 + 1 阶
+# 　 3.  2 阶 + 1 阶
 ###############################################################
 
 class Solution:

chapter1/twoSum.py

@@ -18,7 +18,6 @@ class Solution:
             if target - tmp in remain:
                 return [i, remain.index(target - tmp) + i + 1]
 
-
     ################################################
     #### 解法2
     ################################################
@@ -36,6 +35,7 @@ class Solution:
             else:
                 return [dict[target - nums[i]], i]
 
+
 if __name__ == '__main__':
     solution = Solution()
     print(solution.twoSum([2, 7, 11, 15], 9))

chapter2/check-out-of-order-string.py

@@ -86,4 +86,3 @@ if __name__ == '__main__':
     print(solution.anagramSolution2("heart", "earth"), " == True")
     print(solution.anagramSolution2("python", "typhon"), " == True")
     print(solution.anagramSolution2("qwert", "qwertg"), " == False")
-        

chapter3/13_sliding-window-maximum.py

@@ -105,9 +105,28 @@ class Solution:
 
         return res
 
+    def maxSlidingWindow2(self, nums, k):
+        if not nums:
+            return []
+        window, res = [], []
+
+        for i, x in enumerate(nums):
+            if i >= k and window[0] <= i - k:
+                window.pop(0)
+            while window and nums[window[-1]] <= x:
+                window.pop()
+            window.append(i)
+            if i >= k - 1:
+                res.append(nums[window[0]])
+        return res
+
 
 if __name__ == '__main__':
     solution = Solution()
     print(solution.maxSlidingWindow([1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7], 3), "= \n[3, 3, 5, 5, 6, 7]")
     print(solution.maxSlidingWindow([1, 3, 1, 2, 0, 5], 3), "= \n[3, 3, 2, 5]")
     print(solution.maxSlidingWindow([9, 10, 9, -7, -4, -8, 2, -6], 5), "= \n[10, 10, 9, 2]")
+
+    print(solution.maxSlidingWindow2([1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7], 3), "= \n[3, 3, 5, 5, 6, 7]")
+    print(solution.maxSlidingWindow2([1, 3, 1, 2, 0, 5], 3), "= \n[3, 3, 2, 5]")
+    print(solution.maxSlidingWindow2([9, 10, 9, -7, -4, -8, 2, -6], 5), "= \n[10, 10, 9, 2]")

chapter3/15_3sum.py

@@ -35,7 +35,6 @@ class Solution:
                 a. 用一个字典记录已经访问过的值及其下标
                 b. 如果访问到某个值num[i]是，发现其匹配值target - nums[i] 出现在dict里面，表示其左边有一个是可以与nums[i]想加得target，
                    此时返回[dict[nums[i]], i]即为结果
-        4. 过程中使用set对结果集去重，保证没有重复的三元组
         """
 
         # 特判，过滤掉数组元素不够三个的情况

chapter3/8_reverse-linked-list.py

@@ -42,6 +42,7 @@ class Solution:
             head.next, cur, head = cur, head, head.next
         return cur
 
+
 if __name__ == '__main__':
     head = ListNode(1)
     head.next = ListNode(2)

chapter4/3_remove-duplicates-from-sorted-list.py

@@ -35,17 +35,14 @@ class Solution:
         (Knowledge)
 
         1. 用两个指针，pre指向当前遍历节点的前一个节点，cur指向当前节点；
-        2. 用last记录上一次访问的数字；
-        3. 每次查看当前值和上一次访问的数字是否相同，相同则执行删除节点操作，不相同则更新last和两个指针
-        
-        （讲真，感觉last有点冗余hhh，直接pre.val好像可以替代last）
+        2. 每次查看当前值和上一次访问的数字是否相同，相同则执行删除节点操作，不相同则两个指针右移
         """
         if not head:
             return None
-        pre, last, cur = head, head.val, head.next
+        pre, cur = head, head.next
 
         while cur:
-            if cur.val == last:
+            if cur.val == pre.val:
                 pre.next = cur.next
             else:
                 last, pre = cur.val, cur

chapter5/1_3sum-closet.py

@@ -67,7 +67,6 @@ class Solution:
                         result, miniGap = tmp, abs(target - tmp)
         return result
 
-
     def threeSumClosest2(self, nums, target):
         """
         :type nums: List[int]
@@ -114,9 +113,6 @@ class Solution:
         return result
 
 
-    
-
-
 if __name__ == '__main__':
     solution = Solution()
     print(solution.threeSumClosest([-3, -2, -5, 3, -4], -1), "= -2")