sally0909/Llama3_Dataset huggingface dataset:
題目: 
答案: 再刪除二元搜尋樹時應考慮到以下幾種情況，1.刪除的節點為葉節點，2.刪除的節點擁有左或右的子節點，3. 刪除的節點同時擁有左與右子節點。  範例程式碼  struct Node* deleteNode(struct Node* root, int k)  {      // 基本條件      if (root == NULL)          return root;      // 遞迴呼叫      if (root->key > k) {         查找刪除節點          root->left = deleteNode(root->left, k);          return root;      }      else if (root->key < k) {     查找刪除節點          root->right = deleteNode(root->right, k);          return root;      }  以下情況node不為空且以為要刪除節點      // case1 & case2      if (root->left == NULL) {          struct Node* temp = root->right;          free(root);          return temp;      }      else if (root->right == NULL) {          struct Node* temp = root->left;          free(root);          return temp;      }      // case3      else {          定義刪除節點的右子節點的最左節點(succ) 及它的父節點(succParent )          struct Node* succParent = root;          struct Node* succ = root->right;          //用迴圈找到這兩節點的位置          while (succ->left != NULL) {              succParent = succ;              succ = succ->left;          }         // 如果succParent 是要刪除的節點 將 succ的右子節點給succParent  左子節點 因為succParent 在更新後會比succ的右子節點大         // 如果不是的話就簡單把succ的右子節點給succParent 的右子節點          if (succParent != root)              succParent->left = succ->right;          else              succParent->right = succ->right;          // 覆蓋資料給要被刪掉的node           root->key = succ->key;          // 釋放succ          free(succ);          return root;      }  }   利用以下二元搜尋樹當範例，   依照上述情形分類，case1: 2, 5, 9, 12  case2: 1 , case3: 7, 3, 10    先取case1 裡的2 當範例，若要刪除節點2那我們就需要找到節點2 的父節點然後將父節點的右節點指向NULL ，最後把節點2 的資料做釋放。樹在刪除節點2後的情況   如果要刪除1的話(case2): 節點三的左節點向下接接到節點2 後釋放節點1的資料。  如果要刪除節點10，需要先找到節點10的右子節點的最左子節點(suc)以及它的父節點(Parsuc)，檢查節點(Parsuc)是否與節點10一致，假設一致的話(Parsuc)的右子節點指向succ 的右子節點。將succ的資料copy到節點10，最後釋放succ的資料。刪除節點10後樹的狀況。
評論: OK
題目: 
答案: ・使用陣列  優點：          直觀性：易於理解的數據結構，透過索引訪問元素，代碼可讀性較高。  缺點：          固定大小：陣列的大小在創建時就已經固定，無法動態調整。          插入和刪除效率低：在陣列中執行插入和刪除操作可能需要移動大量元素。  ・使用指標  優點：          動態分配：使用指標可以方便的進行動態分配，大小可以根據需要時做動態調整。          插入和刪除效率高：透過指標，可以更輕鬆的進行元素的插入和刪除。  缺點：          複雜性：指標操作相對較為複雜，需要更多的程式來確保空間的正確管理，包括分配和釋放。
評論: OK
題目: 
答案: 如果要把一個陣列變成一個堆積（Heap），可以用std::make_heap來做。通常，std::make_heap會將陣列做成一個最大堆積，就是說所有的父節點都會比子節點大。  這裡舉個例子：    #include <algorithm> // std::make_heap #include <vector>    // std::vector，一種動態陣列  int main() {     std::vector<int> v = {3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5};      // 把vector變成最大堆積     std::make_heap(v.begin(), v.end());      // 不過如果要最小堆積的話，得多加一個參數讓最小的在前面     std::make_heap(v.begin(), v.end(), std::greater<int>());      // 現在這個vector v 就是個堆積了      return 0; }     我用std::vector來代替一般的陣列，因為它更靈活。先建立了一個帶有些數字的vector，然後用std::make_heap讓它成為最大堆積。如果想要最小堆積，就在std::make_heap加上std::greater<int>()這個比較器，這樣堆積裡的元素順序就會顛倒，變成最小的在前面。
評論: Good!  https://en.cppreference.com/w/cpp/algorithm/make_heap
題目: 
答案: 1. 排序方式  BST：左子樹上所有節點的值小於根節點的值，右子樹上所有節點的值大於等於根節點的值。  Heap：分為最大堆疊和最小堆疊。在最大堆疊中，root是最大的；而在最小堆中，root是最小的。  2. 平衡性  BST：不一定是complete tree。當新增或刪除時，可能會產生一個不平衡的樹結構，  Heap：不管新增或刪除資料，heap都會保持complete tree  3. 時間複雜度  BST：Average：O(log n）Worst：O（n）  Heap：O(n log n)
評論: 3. 時間複雜度：須說明運算
題目: 
答案: 節點是葉子節點（沒有子節點） 	直接刪除該葉子節點。 	節點有一個子節點               將該節點的父節點指向該節點的子節點，刪除該節點。   	節點有兩個子節點   1.找到該節點的右子樹的最小值（或左子樹的最大值），即右子樹一直往左走（或左子樹一直往右走）找到的最左（或最右）的葉子節點。  2.將該最小值（或最大值）複製到欲刪除的節點。  3.現在有兩個擁有相同值的節點，但是右子樹的最小值（或左子樹的最大值）節點一定是葉子節點，所以可以直接刪除該葉子節點，將這個節點刪除。  以下假設有該二元樹，現在要刪除30           50          /  \       30    70       / \     / \     20 40 60 80   	找到右子樹的最小值，也就是 40 的左子樹中的最左葉子節點，即 40。 	複製 40 的值到欲刪除的節點 30。 	刪除右子樹的最小值節點，即刪除 40。   最後會變成這樣          50        /  \       40   70              / \           60  80
評論: 左下角的20不見了...