Int) { val = x height = 0 } } 「结点高度」是最远叶结点到该结点的距离，即走过的「边」的数量。需要特别注意，叶结点的高度为 0 ，空结 点的高度为 ‑1。我们封装两个工具函数，分别用于获取与更新结点的高度。 // === File: avl_tree.swift === /* 获取结点高度 */ func height(node: TreeNode?) right)) + 1 } 结点平衡因子 结点的「平衡因子 Balance Factor」是 结点的左子树高度减去右子树高度，并定义空结点的平衡因子为 0 。 同样地，我们将获取结点平衡因子封装成函数，以便后续使用。 7. 树 hello‑algo.com 116 // === File: avl_tree.swift === /* 获取平衡因子 */ func balanceFactor(node: 应采用的旋转方法 > 0 （即左偏树） ≥ 0 右旋 > 0 （即左偏树） < 0 先左旋后右旋 < 0 （即右偏树） ≤ 0 左旋 < 0 （即右偏树） > 0 先右旋后左旋 为方便使用，我们将旋转操作封装成一个函数。至此，我们可以使用此函数来旋转各种失衡情况，使失衡结点 重新恢复平衡。 // === File: avl_tree.swift === /* 执行旋转操作，使该子树重新恢复平衡 */

Int) { val = x height = 0 } } 「结点高度」是最远叶结点到该结点的距离，即走过的「边」的数量。需要特别注意，叶结点的高度为 0 ，空结 点的高度为 ‑1。我们封装两个工具函数，分别用于获取与更新结点的高度。 // === File: avl_tree.swift === /* 获取结点高度 */ func height(node: TreeNode?) right)) + 1 } 结点平衡因子 结点的「平衡因子 Balance Factor」是 结点的左子树高度减去右子树高度，并定义空结点的平衡因子为 0 。 同样地，我们将获取结点平衡因子封装成函数，以便后续使用。 7. 树 hello‑algo.com 116 // === File: avl_tree.swift === /* 获取平衡因子 */ func balanceFactor(node: 应采用的旋转方法 > 0 （即左偏树） ≥ 0 右旋 > 0 （即左偏树） < 0 先左旋后右旋 < 0 （即右偏树） ≤ 0 左旋 < 0 （即右偏树） > 0 先右旋后左旋 为方便使用，我们将旋转操作封装成一个函数。至此，我们可以使用此函数来旋转各种失衡情况，使失衡结点 重新恢复平衡。 // === File: avl_tree.swift === /* 执行旋转操作，使该子树重新恢复平衡 */

我们可以将数据结构与算法类比为拼装积木，积木代表数据，积木的形状和连接方式等代表数据结构， 拼装积木的步骤则对应算法。 1. Q & A Q：作为一名程序员，我在日常工作中从未用算法解决过问题，常用算法都被编程语言封装好了，直接用就 可以了；这是否意味着我们工作中的问题还没有到达需要算法的程度？ 如果把具体的工作技能比作是武功的“招式”的话，那么基础科目应该更像是“内功”。 我认为学算法（以及其他基础科目） 100 。图 6‑2 以 key 学号 和 value 姓名为例，展示了哈希函数的工作原理。 图 6‑2 哈希函数工作原理 以下代码实现了一个简单哈希表。其中，我们将 key 和 value 封装成一个类 Pair ，以表示键值对。 // === File: array_hash_map.swift === /* 键值对 */ class Pair: Equatable { public 对于根节点，左子树中所有节点的值 < 根节点的值 < 右子树中所有节点的值。 2. 任意节点的左、右子树也是二叉搜索树，即同样满足条件 1. 。 图 7‑16 二叉搜索树 7.4.1 二叉搜索树的操作 我们将二叉搜索树封装为一个类 BinarySearchTree ，并声明一个成员变量 root ，指向树的根节点。 1. 查找节点 给定目标节点值 num ，可以根据二叉搜索树的性质来查找。如图 7‑17 所示，我们声明一个节点

100 。图 6‑2 以 key 学号 和 value 姓名为例，展示了哈希函数的工作原理。 图 6‑2 哈希函数工作原理 以下代码实现了一个简单哈希表。其中，我们将 key 和 value 封装成一个类 Pair ，以表示键值对。 // === File: array_hash_map.swift === /* 键值对 */ class Pair: Equatable { public 对于根节点，左子树中所有节点的值 < 根节点的值 < 右子树中所有节点的值。 2. 任意节点的左、右子树也是二叉搜索树，即同样满足条件 1. 。 图 7‑16 二叉搜索树 7.4.1 二叉搜索树的操作 我们将二叉搜索树封装为一个类 BinarySearchTree ，并声明一个成员变量 root ，指向树的根节点。 1. 查找节点 给定目标节点值 num ，可以根据二叉搜索树的性质来查找。如图 7‑17 所示，我们声明一个节点 right)) + 1 } 2. 节点平衡因子 节点的平衡因子（balance factor）定义为节点左子树的高度减去右子树的高度，同时规定空节点的平衡因子 为 0 。我们同样将获取节点平衡因子的功能封装成函数，方便后续使用： 第 7 章 树 hello‑algo.com 161 // === File: avl_tree.swift === /* 获取平衡因子 */ func balanceFactor(node:

100 。图 6‑2 以 key 学号 和 value 姓名为例，展示了哈希函数的工作原理。 图 6‑2 哈希函数工作原理 以下代码实现了一个简单哈希表。其中，我们将 key 和 value 封装成一个类 Pair ，以表示键值对。 // === File: array_hash_map.swift === /* 键值对 */ class Pair { var key: Int var 任意节点的左、右子树也是二叉搜索树，即同样满足条件 1. 。 第 7 章 树 hello‑algo.com 147 图 7‑16 二叉搜索树 7.4.1 二叉搜索树的操作 我们将二叉搜索树封装为一个类 ArrayBinaryTree ，并声明一个成员变量 root ，指向树的根节点。 1. 查找节点 给定目标节点值 num ，可以根据二叉搜索树的性质来查找。如图 7‑17 所示，我们声明一个节点 com 157 2. 节点平衡因子 节点的「平衡因子 balance factor」定义为节点左子树的高度减去右子树的高度，同时规定空节点的平衡因 子为 0 。我们同样将获取节点平衡因子的功能封装成函数，方便后续使用。 // === File: avl_tree.swift === /* 获取平衡因子 */ func balanceFactor(node: TreeNode?) -> Int

100 。图 6‑2 以 key 学号 和 value 姓名为例，展示了哈希函数的工作原理。 图 6‑2 哈希函数工作原理 以下代码实现了一个简单哈希表。其中，我们将 key 和 value 封装成一个类 Pair ，以表示键值对。 // === File: array_hash_map.swift === /* 键值对 */ class Pair: Equatable { public 对于根节点，左子树中所有节点的值 < 根节点的值 < 右子树中所有节点的值。 2. 任意节点的左、右子树也是二叉搜索树，即同样满足条件 1. 。 图 7‑16 二叉搜索树 7.4.1 二叉搜索树的操作 我们将二叉搜索树封装为一个类 BinarySearchTree ，并声明一个成员变量 root ，指向树的根节点。 1. 查找节点 给定目标节点值 num ，可以根据二叉搜索树的性质来查找。如图 7‑17 所示，我们声明一个节点 right)) + 1 } 2. 节点平衡因子 节点的「平衡因子 balance factor」定义为节点左子树的高度减去右子树的高度，同时规定空节点的平衡因 子为 0 。我们同样将获取节点平衡因子的功能封装成函数，方便后续使用： 第 7 章 树 hello‑algo.com 163 // === File: avl_tree.swift === /* 获取平衡因子 */ func balanceFactor(node:

FUNCTIONALLY 完⼯之后的样⼦ 看起来棒棒哒！ THINK FUNCTIONALLY THINK FUNCTIONALLY 第⼀步，定义⼀个叫做Async的 东西，将异步过程封装起来 其中⽤到的Result如下： THINK FUNCTIONALLY THINK FUNCTIONALLY 注意到它是⼀个Functor，所以 第⼆步，定义⼀个map函数 THINK

timeText = "\(NSDate().timeIntervalSince1970-news.updatedAt)秒前" } } Merits • 将UI配置和响应操作封装成protocol，代码更复⽤用 • UI改动对代码影响很⼩小 • 代码扁平化 Q&A 参考 - The Swift Programming Language (Swift 2.1) -