update frm

0 Numeral/数值.md

@@ -0,0 +1,4 @@
+# 数值
+
+
+

4 Tree/8-二叉堆(优先队列)/大顶堆 和 小顶堆.md

@@ -0,0 +1,5 @@
+# 大顶堆 和 小顶堆
+
+
+
+

4 Tree/91-反向索引/反向索引.md

@@ -1,13 +1,13 @@
 # 反向索引
 
+
+正排索引如 mysql中的索引实现 ，通常使用 B+ 树实现。 反向索引如何来实现呢？
+
 ### 应用场景
 
 * ES
 * 推荐内容召回
-* mysql中的索引实现
 
-
-通常使用 B+ 树实现。
 
 
 

4 Tree/92-并查集/并查集.md

@@ -0,0 +1 @@
+# 并查集

5 Graph/DFS 和 BFS.md

@@ -0,0 +1,4 @@
+# DFS 和 BFS
+
+
+

5 Graph/拓扑排序.md

@@ -0,0 +1,4 @@
+# 拓扑排序
+
+
+

5 Graph/最小生成树.md

@@ -0,0 +1,4 @@
+# 最小生成树
+
+
+

5 Graph/最短路径.md

@@ -0,0 +1 @@
+# 最短路径

7 Search/README.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 
-### 查找算法
+# 查找算法
 
 * 顺序查找
 * 二分查找
@@ -8,11 +8,11 @@
 * 哈希表
 
 
-#### 顺序查找
+## 顺序查找
 
 顺序表查找。复杂度O(n)
 
-#### 二分查找
+## 二分查找
 
 有序表中查找我们可以使用二分查找。
 
@@ -37,16 +37,17 @@ int binary_search(int *a,int length,int k){
 }
 ```
 
-#### 分块查找
+## 分块查找
 
 块内无序，块之间有序；可以先二分查找定位到块，然后再到块中顺序查找。
 
 
-#### 动态查找
+## 动态查找
 
 这里之所以叫 动态查找表，是因为表结构是查找的过程中动态生成的。查找结构通常是二叉排序树，AVL树，B- ，B+等。这部分的内容可以去看『二叉树』章节
 
-#### 哈希表
+
+## 哈希表
 
 哈希表以复杂度O(1)的成绩位列所有查找算法之首，大量查找的数据结构中都可以看到哈希表的应用。
 

9 Algorithms Job Interview/4 数值问题.md

@@ -6,11 +6,6 @@
 * 大数问题
 
 
-## int转二进
-
-
-
-
 ## 求1+2+…+n
 
 要求不能使用乘除法、for、while、if、else、switch、case等关键字以及条件判断语句（A?B:C）。