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problems/0106.从中序与后序遍历序列构造二叉树.md

@@ -775,6 +775,20 @@ var buildTree = function(inorder, postorder) {
 };
 ```
 
+从前序与中序遍历序列构造二叉树
+
+```javascript
+var buildTree = function(preorder, inorder) {
+    if(!preorder.length)
+        return null;
+    let root = new TreeNode(preorder[0]);
+    let mid = inorder.findIndex((number) => number === root.val);
+    root.left = buildTree(preorder.slice(1, mid + 1), inorder.slice(0, mid));
+    root.right = buildTree(preorder.slice(mid + 1, preorder.length), inorder.slice(mid + 1, inorder.length));
+    return root;
+};
+```
+
 -----------------------
 * 作者微信：[程序员Carl](https://mp.weixin.qq.com/s/b66DFkOp8OOxdZC_xLZxfw)
 * B站视频：[代码随想录](https://space.bilibili.com/525438321)

problems/0151.翻转字符串里的单词.md

@@ -318,6 +318,57 @@ class Solution {
 
 Python：
 
+```Python3
+class Solution:
+  #1.去除多余的空格
+        def trim_spaces(self,s):     
+            n=len(s)
+            left=0
+            right=n-1
+        
+            while left<=right and s[left]==' ':       #去除开头的空格
+                left+=1
+            while left<=right and s[right]==' ':        #去除结尾的空格
+                right=right-1
+            tmp=[]
+            while left<=right:                                    #去除单词中间多余的空格
+                if s[left]!=' ':
+                    tmp.append(s[left])
+                elif tmp[-1]!=' ':                                  #当前位置是空格，但是相邻的上一个位置不是空格，则该空格是合理的
+                    tmp.append(s[left])
+                left+=1
+            return tmp
+#2.翻转字符数组
+        def reverse_string(self,nums,left,right):
+            while left<right:
+                nums[left], nums[right]=nums[right],nums[left]
+                left+=1
+                right-=1
+            return None
+#3.翻转每个单词
+        def reverse_each_word(self, nums):
+            start=0
+            end=0
+            n=len(nums)
+            while start<n:
+                while end<n and nums[end]!=' ':
+                    end+=1
+                self.reverse_string(nums,start,end-1)
+                start=end+1
+                end+=1
+            return None
+
+#4.翻转字符串里的单词
+        def reverseWords(self, s): #测试用例："the sky is blue"
+            l = self.trim_spaces(s)                     #输出：['t', 'h', 'e', ' ', 's', 'k', 'y', ' ', 'i', 's', ' ', 'b', 'l', 'u', 'e'
+            self.reverse_string( l,  0, len(l) - 1)   #输出：['e', 'u', 'l', 'b', ' ', 's', 'i', ' ', 'y', 'k', 's', ' ', 'e', 'h', 't']
+            self.reverse_each_word(l)               #输出：['b', 'l', 'u', 'e', ' ', 'i', 's', ' ', 's', 'k', 'y', ' ', 't', 'h', 'e']
+            return ''.join(l)                                 #输出：blue is sky the
+
+
+'''
+
+
 Go：
 
 ```go

problems/0209.长度最小的子数组.md

@@ -118,8 +118,8 @@ public:
 
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problems/0654.最大二叉树.md

@@ -311,6 +311,42 @@ func findMax(nums []int) (index int){
 }
 ```
 
+JavaScript版本
+
+```javascript
+/**
+ * Definition for a binary tree node.
+ * function TreeNode(val, left, right) {
+ *     this.val = (val===undefined ? 0 : val)
+ *     this.left = (left===undefined ? null : left)
+ *     this.right = (right===undefined ? null : right)
+ * }
+ */
+/**
+ * @param {number[]} nums
+ * @return {TreeNode}
+ */
+var constructMaximumBinaryTree = function (nums) {
+    const BuildTree = (arr, left, right) => {
+        if (left > right)
+            return null;
+        let maxValue = -1;
+        let maxIndex = -1;
+        for (let i = left; i <= right; ++i) {
+            if (arr[i] > maxValue) {
+                maxValue = arr[i];
+                maxIndex = i;
+            }
+        }
+        let root = new TreeNode(maxValue);
+        root.left = BuildTree(arr, left, maxIndex - 1);
+        root.right = BuildTree(arr, maxIndex + 1, right);
+        return root;
+    }
+    let root = BuildTree(nums, 0, nums.length - 1);
+    return root;
+};
+```
 
 
 

problems/背包理论基础01背包-2.md

@@ -5,6 +5,7 @@
   <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/QVF6upVMSbgvZy8lHZS3CQ"><img src="https://img.shields.io/badge/知识星球-代码随想录-blue" alt=""></a>
 </p>
 <p align="center"><strong>欢迎大家<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/tqCxrMEU-ajQumL1i8im9A">参与本项目</a>，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！</strong></p>
+
 # 动态规划：关于01背包问题，你该了解这些！（滚动数组）
 
 昨天[动态规划：关于01背包问题，你该了解这些！](https://mp.weixin.qq.com/s/FwIiPPmR18_AJO5eiidT6w)中是用二维dp数组来讲解01背包。
@@ -35,7 +36,7 @@
 
 **其实可以发现如果把dp[i - 1]那一层拷贝到dp[i]上，表达式完全可以是：dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i][j - weight[i]] + value[i]);**
 
-**于其把dp[i - 1]这一层拷贝到dp[i]上，不如只用一个一维数组了**，只用dp[j]（一维数组，也可以理解是一个滚动数组）。
+**与其把dp[i - 1]这一层拷贝到dp[i]上，不如只用一个一维数组了**，只用dp[j]（一维数组，也可以理解是一个滚动数组）。
 
 这就是滚动数组的由来，需要满足的条件是上一层可以重复利用，直接拷贝到当前层。
 
@@ -242,7 +243,24 @@ Java：
 
 
 Python：
+```python
+def test_1_wei_bag_problem():
+    weight = [1, 3, 4]
+    value = [15, 20, 30]
+    bag_weight = 4
+    # 初始化: 全为0
+    dp = [0] * (bag_weight + 1)
 
+    # 先遍历物品, 再遍历背包容量
+    for i in range(len(weight)):
+        for j in range(bag_weight, weight[i] - 1, -1):
+            # 递归公式
+            dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i])
+
+    print(dp)
+
+test_1_wei_bag_problem()
+```
 
 Go：
 ```go