修改一些命名问题

README.md

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 3、**加粗等信息需要保留，同时鼓励扩展自己的知识**，增加参考文献，将重要知识点添加粗体或使用英语（或其他语言）特有的表达形式来表达某些思想。
 
-4、对于图片，很少包含汉字，如果不影响理解，比如图片右下角的公众号水印，就不必修改了。**如果汉字涉及算法理解，需要把图片一同修改了**，把汉字抹掉换成英文，或者汉字比较少的话，在汉字旁添加对应英文。**对于一些描述题目的图片**，都是我在中文版 LeetCode 上截的图，你可以去英文版 LeetCode 上寻找对应题目截图替换，如果不知道是哪一题，可以要求我给你找。
+4、对于图片，很少包含汉字，如果不影响理解，比如图片右下角的公众号水印，就不必修改了。**如果汉字涉及算法理解，需要把图片一同修改了**，把汉字抹掉换成英文，或者汉字比较少的话，在汉字旁添加对应英文。**对于一些描述题目的图片**，都是我在中文版 LeetCode 上截的图，你可以去英文版 LeetCode 上寻找对应题目截图替换，如果不知道是哪一题，可以在 issue 留言我给你找。原中文 md 文件需要删除。
 
-5、**保持原有的目录结构，但文件和文件夹的名称应改为英文**，md 文件的名称根据具体文章内容修改成恰当的英文，文章引用的图片路径有时也会包含中文，需要你将装有该图片的文件夹改成适当的英文。
+5、**保持原有的目录结构，但文件和文件夹的名称应改为英文**，md 文件的名称根据具体文章内容修改成恰当的英文（文件名不要带空格），文章引用的图片路径有时也会包含中文，需要你将装有该图片的文件夹改成适当的英文。
 
 6、**只处理在 issue 中约定的文章（和相关的图片），不要动其他任何的内容**，否则后续你对主仓库提交成果的时候，容易出现冲突。如果出现冲突，你需要先想办法使用 Git 工具解决本地仓库和主仓库的版本冲突才能提交 pull request，练习 Git 的使用是非常重要的。
 

interview/座位调度.md

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-# 如何调度考生的座位
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-这是 LeetCode 第 885 题，有趣且具有一定技巧性。这种题目并不像动态规划这类算法拼智商，而是看你对常用数据结构的理解和写代码的水平，个人认为值得重视和学习。
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-另外说句题外话，很多读者都问，算法框架是如何总结出来的，其实框架反而是慢慢从细节里抠出来的。希望大家看了我们的文章之后，最好能抽时间把相关的问题亲自做一做，纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行嘛。
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-先来描述一下题目：假设有一个考场，考场有一排共 `N` 个座位，索引分别是 `[0..N-1]`，考生会**陆续**进入考场考试，并且可能在**任何时候**离开考场。
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-你作为考官，要安排考生们的座位，满足：**每当一个学生进入时，你需要最大化他和最近其他人的距离；如果有多个这样的座位，安排到他到索引最小的那个座位**。这很符合实际情况对吧，
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-也就是请你实现下面这样一个类：
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-```java
-class ExamRoom {
-    // 构造函数，传入座位总数 N
-    public ExamRoom(int N);
-    // 来了一名考生，返回你给他分配的座位
-    public int seat();
-    // 坐在 p 位置的考生离开了
-    // 可以认为 p 位置一定坐有考生
-    public void leave(int p);
-}
-```
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-比方说考场有 5 个座位，分别是 `[0..4]`：
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-第一名考生进入时（调用 `seat()`），坐在任何位置都行，但是要给他安排索引最小的位置，也就是返回位置 0。
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-第二名学生进入时（再调用 `seat()`），要和旁边的人距离最远，也就是返回位置 4。
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-第三名学生进入时，要和旁边的人距离最远，应该做到中间，也就是座位 2。
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-如果再进一名学生，他可以坐在座位 1 或者 3，取较小的索引 1。
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-以此类推。
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-刚才所说的情况，没有调用 `leave` 函数，不过读者肯定能够发现规律：
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-**如果将每两个相邻的考生看做线段的两端点，新安排考生就是找最长的线段，然后让该考生在中间把这个线段「二分」，中点就是给他分配的座位。`leave(p)` 其实就是去除端点 `p`，使得相邻两个线段合并为一个**。
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-核心思路很简单对吧，所以这个问题实际上实在考察你对数据结构的理解。对于上述这个逻辑，你用什么数据结构来实现呢？
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-### 一、思路分析
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-根据上述思路，首先需要把坐在教室的学生抽象成线段，我们可以简单的用一个大小为 2 的数组表示。
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-另外，思路需要我们找到「最长」的线段，还需要去除线段，增加线段。
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-**但凡遇到在动态过程中取最值的要求，肯定要使用有序数据结构，我们常用的数据结构就是二叉堆和平衡二叉搜索树了**。二叉堆实现的优先级队列取最值的时间复杂度是 O(logN)，但是只能删除最大值。平衡二叉树也可以取最值，也可以修改、删除任意一个值，而且时间复杂度都是 O(logN)。
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-综上，二叉堆不能满足 `leave` 操作，应该使用平衡二叉树。所以这里我们会用到 Java 的一种数据结构 `TreeSet`，这是一种有序数据结构，底层由红黑树维护有序性。
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-这里顺便提一下，一说到集合（Set）或者映射（Map），有的读者可能就想当然的认为是哈希集合（HashSet）或者哈希表（HashMap），这样理解是有点问题的。
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-因为哈希集合/映射底层是由哈希函数和数组实现的，特性是遍历无固定顺序，但是操作效率高，时间复杂度为 O(1)。
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-而集合/映射还可以依赖其他底层数据结构，常见的就是红黑树（一种平衡二叉搜索树），特性是自动维护其中元素的顺序，操作效率是 O(logN)。这种一般称为「有序集合/映射」。
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-我们使用的 `TreeSet` 就是一个有序集合，目的就是为了保持线段长度的有序性，快速查找最大线段，快速删除和插入。
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-### 二、简化问题
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-首先，如果有多个可选座位，需要选择索引最小的座位对吧？**我们先简化一下问题，暂时不管这个要求**，实现上述思路。
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-这个问题还用到一个常用的编程技巧，就是使用一个「虚拟线段」让算法正确启动，这就和链表相关的算法需要「虚拟头结点」一个道理。
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-```java
-// 将端点 p 映射到以 p 为左端点的线段
-private Map<Integer, int[]> startMap;
-// 将端点 p 映射到以 p 为右端点的线段
-private Map<Integer, int[]> endMap;
-// 根据线段长度从小到大存放所有线段
-private TreeSet<int[]> pq;
-private int N;
-
-public ExamRoom(int N) {
-    this.N = N;
-    startMap = new HashMap<>();
-    endMap = new HashMap<>();
-    pq = new TreeSet<>((a, b) -> {
-        // 算出两个线段的长度
-        int distA = distance(a);
-        int distB = distance(b);
-        // 长度更长的更大，排后面
-        return distA - distB;
-    });
-    // 在有序集合中先放一个虚拟线段
-    addInterval(new int[] {-1, N});
-}
-
-/* 去除一个线段 */
-private void removeInterval(int[] intv) {
-    pq.remove(intv);
-    startMap.remove(intv[0]);
-    endMap.remove(intv[1]);
-}
-
-/* 增加一个线段 */
-private void addInterval(int[] intv) {
-    pq.add(intv);
-    startMap.put(intv[0], intv);
-    endMap.put(intv[1], intv);
-}
-
-/* 计算一个线段的长度 */
-private int distance(int[] intv) {
-    return intv[1] - intv[0] - 1;
-}
-```
-
-「虚拟线段」其实就是为了将所有座位表示为一个线段：
-
-![](../pictures/座位调度/1.jpg)
-
-有了上述铺垫，主要 API `seat` 和 `leave` 就可以写了：
-
-```java
-public int seat() {
-    // 从有序集合拿出最长的线段
-    int[] longest = pq.last();
-    int x = longest[0];
-    int y = longest[1];
-    int seat;
-    if (x == -1) { // 情况一
-        seat = 0;
-    } else if (y == N) { // 情况二
-        seat = N - 1;
-    } else { // 情况三
-        seat = (y - x) / 2 + x;
-    }
-    // 将最长的线段分成两段
-    int[] left = new int[] {x, seat};
-    int[] right = new int[] {seat, y};
-    removeInterval(longest);
-    addInterval(left);
-    addInterval(right);
-    return seat;
-}
-
-public void leave(int p) {
-    // 将 p 左右的线段找出来
-    int[] right = startMap.get(p);
-    int[] left = endMap.get(p);
-    // 合并两个线段成为一个线段
-    int[] merged = new int[] {left[0], right[1]};
-    removeInterval(left);
-    removeInterval(right);
-    addInterval(merged);
-}
-```
-
-![三种情况](../pictures/座位调度/2.jpg)
-
-至此，算法就基本实现了，代码虽多，但思路很简单：找最长的线段，从中间分隔成两段，中点就是 `seat()` 的返回值；找 `p` 的左右线段，合并成一个线段，这就是 `leave(p)` 的逻辑。
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-### 三、进阶问题
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-但是，题目要求多个选择时选择索引最小的那个座位，我们刚才忽略了这个问题。比如下面这种情况会出错：
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-![](../pictures/座位调度/3.jpg)
-
-现在有序集合里有线段 `[0,4]` 和 `[4,9]`，那么最长线段 `longest` 就是后者，按照 `seat` 的逻辑，就会分割 `[4,9]`，也就是返回座位 6。但正确答案应该是座位 2，因为 2 和 6 都满足最大化相邻考生距离的条件，二者应该取较小的。
-
-![](../pictures/座位调度/4.jpg)
-
-**遇到题目的这种要求，解决方式就是修改有序数据结构的排序方式**。具体到这个问题，就是修改 `TreeMap` 的比较函数逻辑：
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-```java
-pq = new TreeSet<>((a, b) -> {
-    int distA = distance(a);
-    int distB = distance(b);
-    // 如果长度相同，就比较索引
-    if (distA == distB)
-        return b[0] - a[0];
-    return distA - distB;
-});
-```
-
-除此之外，还要改变 `distance` 函数，**不能简单地让它计算一个线段两个端点间的长度，而是让它计算该线段中点和端点之间的长度**。
-
-```java
-private int distance(int[] intv) {
-    int x = intv[0];
-    int y = intv[1];
-    if (x == -1) return y;
-    if (y == N) return N - 1 - x;
-    // 中点和端点之间的长度
-    return (y - x) / 2;
-}
-```
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-![](../pictures/座位调度/5.jpg)
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-这样，`[0,4]` 和 `[4,9]` 的 `distance` 值就相等了，算法会比较二者的索引，取较小的线段进行分割。到这里，这道算法题目算是完全解决了。
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-### 四、最后总结
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-本文聊的这个问题其实并不算难，虽然看起来代码很多。核心问题就是考察有序数据结构的理解和使用，来梳理一下。
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-处理动态问题一般都会用到有序数据结构，比如平衡二叉搜索树和二叉堆，二者的时间复杂度差不多，但前者支持的操作更多。
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-既然平衡二叉搜索树这么好用，还用二叉堆干嘛呢？因为二叉堆底层就是数组，实现简单啊，详见旧文「二叉堆详解」。你实现个红黑树试试？操作复杂，而且消耗的空间相对来说会多一些。具体问题，还是要选择恰当的数据结构来解决。
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-希望本文对大家有帮助。
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-![labuladong](../pictures/labuladong.jpg)