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README.md

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+<p align='center'>
+支持 Progressive Web Apps 的题解电子书《LeetCode Cookbook》在线阅读 <a href="https://books.halfrost.com/leetcode/" rel="nofollow">地址</a>
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 ## Data Structures
 
 > 标识了 ✅ 的专题是完成所有题目了的，没有标识的是还没有做完所有题目的

leetcode/0850.Rectangle-Area-II/README.md

@@ -56,7 +56,7 @@ Find the total area covered by all `rectangles` in the plane. Since the answer
 
     需要注意的一点是，**每次 query 的结果并不一定是连续线段**。如上图最右边的图，中间有一段是可能出现镂空的。这种情况看似复杂，其实很简单，因为每段线段树的线段代表的权值高度是不同的，每次 query 最大高度得到的结果已经考虑了中间可能有镂空的情况了。
 
-- 具体做法，先把各个矩形在 Y 轴方向上离散化，这里的**线段树叶子节点不再是一个点了，而是一个区间长度为 1 的区间段。**
+- 具体做法，先把各个矩形在 Y 轴方向上离散化，这里的**线段树叶子节点不再是一个点了，而是一个区间长度为 1 的区间段**。
 
     ![](https://img.halfrost.com/Leetcode/leetcode_850_0.png)
 

leetcode/1157.Online-Majority-Element-In-Subarray/README.md

@@ -73,6 +73,6 @@ Each `query(...)` returns the element in `arr[left], arr[left+1], ..., arr[ri
         		return segmentItem{candidate: j.candidate, count: j.count - i.count}
         	}
 
-    直到根节点的 candidate 和 count 都填满。**注意，这里的 count 并不是元素出现的总次数，而是摩尔投票中坚持没有被投出去的轮数。**当线段树构建完成以后，就可以开始查询任意区间内的众数了，candidate 即为众数。接下来还要确定众数是否满足 `threshold` 的条件。
+    直到根节点的 candidate 和 count 都填满。**注意，这里的 count 并不是元素出现的总次数，而是摩尔投票中坚持没有被投出去的轮数**。当线段树构建完成以后，就可以开始查询任意区间内的众数了，candidate 即为众数。接下来还要确定众数是否满足 `threshold` 的条件。
 
 - 用一个字典记录每个元素在数组中出现位置的下标，例如上述这个例子，用 map 记录下标：count = map[1:[0 1 4 5] 2:[2 3]]。由于下标在记录过程中是递增的，所以满足二分查找的条件。利用这个字典就可以查出在任意区间内，指定元素出现的次数。例如这里要查找 1 在 [0,5] 区间内出现的个数，那么利用 2 次二分查找，分别找到 `lowerBound` 和 `upperBound`，在 [lowerBound，upperBound) 区间内，都是元素 1 ，那么区间长度即是该元素重复出现的次数，和 `threshold` 比较，如果 ≥ `threshold` 说明找到了答案，否则没有找到就输出 -1 。

website/content/ChapterFour/0850.Rectangle-Area-II.md

@@ -56,7 +56,7 @@ Find the total area covered by all `rectangles` in the plane. Since the answer
 
     需要注意的一点是，**每次 query 的结果并不一定是连续线段**。如上图最右边的图，中间有一段是可能出现镂空的。这种情况看似复杂，其实很简单，因为每段线段树的线段代表的权值高度是不同的，每次 query 最大高度得到的结果已经考虑了中间可能有镂空的情况了。
 
-- 具体做法，先把各个矩形在 Y 轴方向上离散化，这里的**线段树叶子节点不再是一个点了，而是一个区间长度为 1 的区间段。**
+- 具体做法，先把各个矩形在 Y 轴方向上离散化，这里的**线段树叶子节点不再是一个点了，而是一个区间长度为 1 的区间段**。
 
     ![](https://img.halfrost.com/Leetcode/leetcode_850_0.png)
 

website/content/ChapterFour/1157.Online-Majority-Element-In-Subarray.md

@@ -73,7 +73,7 @@ Each `query(...)` returns the element in `arr[left], arr[left+1], ..., arr[ri
         		return segmentItem{candidate: j.candidate, count: j.count - i.count}
         	}
 
-    直到根节点的 candidate 和 count 都填满。**注意，这里的 count 并不是元素出现的总次数，而是摩尔投票中坚持没有被投出去的轮数。**当线段树构建完成以后，就可以开始查询任意区间内的众数了，candidate 即为众数。接下来还要确定众数是否满足 `threshold` 的条件。
+    直到根节点的 candidate 和 count 都填满。**注意，这里的 count 并不是元素出现的总次数，而是摩尔投票中坚持没有被投出去的轮数**。当线段树构建完成以后，就可以开始查询任意区间内的众数了，candidate 即为众数。接下来还要确定众数是否满足 `threshold` 的条件。
 
 - 用一个字典记录每个元素在数组中出现位置的下标，例如上述这个例子，用 map 记录下标：count = map[1:[0 1 4 5] 2:[2 3]]。由于下标在记录过程中是递增的，所以满足二分查找的条件。利用这个字典就可以查出在任意区间内，指定元素出现的次数。例如这里要查找 1 在 [0,5] 区间内出现的个数，那么利用 2 次二分查找，分别找到 `lowerBound` 和 `upperBound`，在 [lowerBound，upperBound) 区间内，都是元素 1 ，那么区间长度即是该元素重复出现的次数，和 `threshold` 比较，如果 ≥ `threshold` 说明找到了答案，否则没有找到就输出 -1 。
 

website/content/ChapterOne/_index.md

@@ -36,7 +36,7 @@ type: docs
 
 笔者是一个刚刚入行一年半的 gopher 新人，还请各位大佬多多指点小弟我。大学参加了 3 年 ACM-ICPC，但是由于资质不高，没有拿到一块金牌。所以在算法方面，我对自己的评价算是新手吧。参加 ACM-ICPC 最大的收获是训练了思维能力，这种能力也会运用到生活中。其次是认识了很多国内很聪明的选手，看到了自己和他们的差距。最后，就是那 200 多页，有些自己都没有完全理解的，打印的密密麻麻的算法模板。知识学会了，终身都是自己的，没有学会，那些知识都是身外之物。
 
-笔者从 2019 年 3 月 25 号开始刷题，到 2020 年 3 月 25 号，整整一年的时间。原计划是每天一题。实际上每天有时候不止一题，最终完成了 500+：
+笔者从 2019 年 3 月 25 号开始刷题，到 2020 年 3 月 25 号，整整一年的时间。原计划是每天一题。实际上每天有时候不止一题，最终完成了 600+：
 
 ![](https://img.halfrost.com/Blog/ArticleImage/2019_leetcode.png)
 

website/content/_index.md

@@ -36,7 +36,7 @@ type: docs
 
 笔者是一个刚刚入行一年半的 gopher 新人，还请各位大佬多多指点小弟我。大学参加了 3 年 ACM-ICPC，但是由于资质不高，没有拿到一块金牌。所以在算法方面，我对自己的评价算是新手吧。参加 ACM-ICPC 最大的收获是训练了思维能力，这种能力也会运用到生活中。其次是认识了很多国内很聪明的选手，看到了自己和他们的差距。最后，就是那 200 多页，有些自己都没有完全理解的，打印的密密麻麻的算法模板。知识学会了，终身都是自己的，没有学会，那些知识都是身外之物。
 
-笔者从 2019 年 3 月 25 号开始刷题，到 2020 年 3 月 25 号，整整一年的时间。原计划是每天一题。实际上每天有时候不止一题，最终完成了 500+：
+笔者从 2019 年 3 月 25 号开始刷题，到 2020 年 3 月 25 号，整整一年的时间。原计划是每天一题。实际上每天有时候不止一题，最终完成了 600+：
 
 ![](https://img.halfrost.com/Blog/ArticleImage/2019_leetcode.png)