一、每日一题 - 填充
详细题解
python
s = input() # 输入字符串
n = len(s) # 定义字符的长度
judge = ["00", "11", "0?", "1?", "?0", "?1", "??"]
# 把所有的情况一一列举出来
count = 0 # 设置计数器
i = 1 # 设置循环条件索引值
while i < n:
if s[i-1:i+1] in judge: # 在循环中将字符串遍历进行判断
count += 1 # 如果符合计数器 + 1
i += 2 # 并将索引值向后移动2个
else:
i += 1 # 不符合条件索引值向后移1个
print(count) # 最后打印出结果我觉得最难的在于不纠结？到底是0还是1，而是直接把他看成数字去跟已知情况进行判断。我一直在纠结？到底应该什么时候是1，什么时候是0，把自己的思路的限制住了。
二、堆排序
预备基础知识 - 树
一些基本知识：
根节点：每棵树最上面的单独的一个节点，如上图A为根节点。
叶子节点：每棵树中最末梢的，不再有分支的节点。如上图B,C,H,I,P,Q,K,L,M,N为叶子节点。
树的深度(高度)：层数是几，深度(高度)是几。如上图树的深度(高度)是4，因为有4层。
节点的度：某个分叉的节点分了几个叉，节点的度就是几。如上图E的度为2，F的度为3.
树的度： 节点的度中最大的数，就是树的度。如上图节点的度最大为A分了6个叉，所以树的度为6
孩子节点/父节点：挂在某个节点下面，称为这个节点的孩子节点，某个节点称为父节点。如上图中E是父节点，I,J是孩子节点。
子树：在树中单独拎出来一些节点还能组成树的，称为这棵树的子树。如上图中E,F,G单独拎出来后还是一棵树，故能称为是A这棵树的子树。
这些都是按照我理解的概念写出来的，可能不完善也不是很清楚，最好还是参考课本上的定义概念。
二叉树
满二叉树、完全二叉树
完全二叉树：最下一层可以不满，但节点序号必须按照从左到右排序的方式进行排列
二叉树的存储方式
因为堆排序要用到二叉树的存储方式，所以要了解一下
在堆排序中我们使用顺序存储方式，那么就是把数字放到列表中，在下图中找到父节点与左孩子和右孩子节点之间的数字关系，以方便我们去寻找数据。
堆排序 - 什么是堆
堆的向下调整
节点的左右子树都是堆，但自身不是堆，可以通过一次次的向下调整来将其变成一个堆。
堆排序的过程
ok代码实现问题明日再学习。
三、学习碎碎念
慢慢开始上难度了，今天上算法课回答问题了，根据之前自己的冒泡排序的笔记，果然是一份耕耘一份收获啊。也想对自己说别太浮躁，别太着急，慢慢来，一步一个脚印，踏踏实实的，努力的去迎接自己的未来。