build

docs/chapter_tree/summary.md

@@ -20,39 +20,39 @@ comments: true
 
 ### 2.   Q & A
 
-!!! question "对于只有一个节点的二叉树，树的高度和根节点的深度都是 $0$ 吗？"
+**Q**：对于只有一个节点的二叉树，树的高度和根节点的深度都是 $0$ 吗？
 
-    是的，因为高度和深度通常定义为“经过的边的数量”。
+是的，因为高度和深度通常定义为“经过的边的数量”。
 
-!!! question "二叉树中的插入与删除一般由一套操作配合完成，这里的“一套操作”指什么呢？可以理解为资源的子节点的资源释放吗？"
+**Q**：二叉树中的插入与删除一般由一套操作配合完成，这里的“一套操作”指什么呢？可以理解为资源的子节点的资源释放吗？
 
-    拿二叉搜索树来举例，删除节点操作要分三种情况处理，其中每种情况都需要进行多个步骤的节点操作。
+拿二叉搜索树来举例，删除节点操作要分三种情况处理，其中每种情况都需要进行多个步骤的节点操作。
 
-!!! question "为什么 DFS 遍历二叉树有前、中、后三种顺序，分别有什么用呢？"
+**Q**：为什么 DFS 遍历二叉树有前、中、后三种顺序，分别有什么用呢？
 
-    与顺序和逆序遍历数组类似，前序、中序、后序遍历是三种二叉树遍历方法，我们可以使用它们得到一个特定顺序的遍历结果。例如在二叉搜索树中，由于节点大小满足 `左子节点值 < 根节点值 < 右子节点值` ，因此我们只要按照 `左 $\rightarrow$ 根 $\rightarrow$ 右` 的优先级遍历树，就可以获得有序的节点序列。
+与顺序和逆序遍历数组类似，前序、中序、后序遍历是三种二叉树遍历方法，我们可以使用它们得到一个特定顺序的遍历结果。例如在二叉搜索树中，由于节点大小满足 `左子节点值 < 根节点值 < 右子节点值` ，因此我们只要按照“左 $\rightarrow$ 根 $\rightarrow$ 右”的优先级遍历树，就可以获得有序的节点序列。
 
-!!! question "右旋操作是处理失衡节点 `node`、`child`、`grand_child` 之间的关系，那 `node` 的父节点和 `node` 原来的连接不需要维护吗？右旋操作后岂不是断掉了？"
+**Q**：右旋操作是处理失衡节点 `node`、`child`、`grand_child` 之间的关系，那 `node` 的父节点和 `node` 原来的连接不需要维护吗？右旋操作后岂不是断掉了？
 
-    我们需要从递归的视角来看这个问题。右旋操作 `right_rotate(root)` 传入的是子树的根节点，最终 `return child` 返回旋转之后的子树的根节点。子树的根节点和其父节点的连接是在该函数返回后完成的，不属于右旋操作的维护范围。
+我们需要从递归的视角来看这个问题。右旋操作 `right_rotate(root)` 传入的是子树的根节点，最终 `return child` 返回旋转之后的子树的根节点。子树的根节点和其父节点的连接是在该函数返回后完成的，不属于右旋操作的维护范围。
 
-!!! question "在 C++ 中，函数被划分到 `private` 和 `public` 中，这方面有什么考量吗？为什么要将 `height()` 函数和 `updateHeight()` 函数分别放在 `public` 和 `private` 中呢？"
+**Q**：在 C++ 中，函数被划分到 `private` 和 `public` 中，这方面有什么考量吗？为什么要将 `height()` 函数和 `updateHeight()` 函数分别放在 `public` 和 `private` 中呢？
 
-    主要看方法的使用范围，如果方法只在类内部使用，那么就设计为 `private` 。例如，用户单独调用 `updateHeight()` 是没有意义的，它只是插入、删除操作中的一步。而 `height()` 是访问节点高度，类似于 `vector.size()` ，因此设置成 `public` 以便使用。
+主要看方法的使用范围，如果方法只在类内部使用，那么就设计为 `private` 。例如，用户单独调用 `updateHeight()` 是没有意义的，它只是插入、删除操作中的一步。而 `height()` 是访问节点高度，类似于 `vector.size()` ，因此设置成 `public` 以便使用。
 
-!!! question "如何从一组输入数据构建一棵二叉搜索树？根节点的选择是不是很重要？"
+**Q**：如何从一组输入数据构建一棵二叉搜索树？根节点的选择是不是很重要？
 
-    是的，构建树的方法已在二叉搜索树代码中的 `build_tree()` 方法中给出。至于根节点的选择，我们通常会将输入数据排序，然后将中点元素作为根节点，再递归地构建左右子树。这样做可以最大程度保证树的平衡性。
+是的，构建树的方法已在二叉搜索树代码中的 `build_tree()` 方法中给出。至于根节点的选择，我们通常会将输入数据排序，然后将中点元素作为根节点，再递归地构建左右子树。这样做可以最大程度保证树的平衡性。
 
-!!! question "在 Java 中，字符串对比是否一定要用 `equals()` 方法？"
+**Q**：在 Java 中，字符串对比是否一定要用 `equals()` 方法？
 
-    在 Java 中，对于基本数据类型，`==` 用于对比两个变量的值是否相等。对于引用类型，两种符号的工作原理是不同的。
+在 Java 中，对于基本数据类型，`==` 用于对比两个变量的值是否相等。对于引用类型，两种符号的工作原理是不同的。
 
-    - `==` ：用来比较两个变量是否指向同一个对象，即它们在内存中的位置是否相同。
-    - `equals()`：用来对比两个对象的值是否相等。
+- `==` ：用来比较两个变量是否指向同一个对象，即它们在内存中的位置是否相同。
+- `equals()`：用来对比两个对象的值是否相等。
 
-    因此，如果要对比值，我们应该使用 `equals()` 。然而，通过 `String a = "hi"; String b = "hi";` 初始化的字符串都存储在字符串常量池中，它们指向同一个对象，因此也可以用 `a == b` 来比较两个字符串的内容。
+因此，如果要对比值，我们应该使用 `equals()` 。然而，通过 `String a = "hi"; String b = "hi";` 初始化的字符串都存储在字符串常量池中，它们指向同一个对象，因此也可以用 `a == b` 来比较两个字符串的内容。
 
-!!! question "广度优先遍历到最底层之前，队列中的节点数量是 $2^h$ 吗？"
+**Q**：广度优先遍历到最底层之前，队列中的节点数量是 $2^h$ 吗？
 
-    是的，例如高度 $h = 2$ 的满二叉树，其节点总数 $n = 7$ ，则底层节点数量 $4 = 2^h = (n + 1) / 2$ 。
+是的，例如高度 $h = 2$ 的满二叉树，其节点总数 $n = 7$ ，则底层节点数量 $4 = 2^h = (n + 1) / 2$ 。