解题思路
这里还是归并排序，另建了一个数组，合并AB，最后再覆盖到A. 但是我想，其实也可以直接覆盖到A, 利用快慢指针法，两个指针指向A和B的最后一个数字，还有一个指针指向A的尾部，取更大的值赋给尾部，然后更新对应的指针。
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- Nov 2024
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sort_s = str(sorted(s))
我想到的方法是字典统计字母出现次数（或者使用a-z长度的数组向量），但是这里直接排序转化成字符串重新比较，比较巧妙！
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解题思路
还有一个解题思路是，从数组的右上角，即 0, col-1 处开始。 这个元素是这一行的最大值，是这一列的最小值
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代码
注意这里函数传入 min_v, max_v 约束以 root 为起始的二叉树的数值范围要求。 不可以直接简单地递归判断 node.val 和 node.left.val 和 node.right.val
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二叉搜索树特征：节点的左子树只包含小于当前节点的数。节点的右子树只包含大于当前节点的数。所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树。
这个是严格二叉搜索树的定义，不包含重复的数字！
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if node.min > topNode.min:
这里维护栈内最小值的方式是，存储元素为结构体，结构体额外存储一个 min，表示“这个元素在栈顶时，栈内的最小值” 为什么不能使用一个单纯的 min_val 变量存储栈内最小值，是因为如果这个变量 pop 出来后，你需要重新找最小值。
不过看这个代码实现，我觉得额外使用一个 mins 栈，和 stack 等长也挺好的。
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代码
这里 in-place 操作仍然需要标记所有需要置零的行和列。 只不过标记位置为 matrix 的第一行和第一列，遍历每个元素，如果为 0，那么就把对应行的第一列数字和对应列的第一行数字置零。 当然这样就没办法判断原本第一行和第一列是否需要置零了，所以额外使用两个 flag 标记一下原本是否要置零。
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size - i - 1
这里其实是 size-1 - i, 因为 size 是长度，索引值从 0 开始，最大索引是 size-1
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for i in range(len(self.ids))
这里通过 for 循环把所有 y 改成了 x 不过我还看到有实现直接 fa[find(i)] = find(j); 也就是只修改 father[y] = x，这样可能其他还有节点指向 y，没关系，下次 find 查询的时候路径压缩会更新为 x 的。
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- Jul 2024
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pypose.org pypose.org
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Lie Type ltype
Lie Type: ltype
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