fix: remove $146

lucifer · lucifer · commit 2ecb9e469af6 · 2020-03-08T23:52:28.000+08:00
diff --git a/README.en.md b/README.en.md
@@ -229,7 +229,6 @@ The data structures mainly includes:
 - [0124.binary-tree-maximum-path-sum](./problems/124.binary-tree-maximum-path-sum.md)
 - [0128.longest-consecutive-sequence](./problems/128.longest-consecutive-sequence.md)
 - [0145.binary-tree-postorder-traversal](./problems/145.binary-tree-postorder-traversal.md)
-- [0146.lru-cache](./problems/146.lru-cache.md)
 - [0239.sliding-window-maximum](./problems/239.sliding-window-maximum.md)
 - [0295.find-median-from-data-stream](./problems/295.find-median-from-data-stream.md) 🆕
 - [0301.remove-invalid-parentheses](./problems/301.remove-invalid-parentheses.md)
diff --git a/README.md b/README.md
@@ -261,7 +261,6 @@ leetcode 题解，记录自己的 leetcode 解题之路。
 - [0124.binary-tree-maximum-path-sum](./problems/124.binary-tree-maximum-path-sum.md)
 - [0128.longest-consecutive-sequence](./problems/128.longest-consecutive-sequence.md)
 - [0145.binary-tree-postorder-traversal](./problems/145.binary-tree-postorder-traversal.md)
-- [0146.lru-cache](./problems/146.lru-cache.md)
 - [0212.word-search-ii](./problems/212.word-search-ii.md) 🆕
 - [0239.sliding-window-maximum](./problems/239.sliding-window-maximum.md)
 - [0295.find-median-from-data-stream](./problems/295.find-median-from-data-stream.md) 🆕
@@ -333,6 +332,10 @@ anki - 文件 - 导入 - 下拉格式选择“打包的 anki 集合”，然后
 
 - 滑动窗口（思路 + 模板）#3 #76 #209 #438 #862 #904 #930 #992  #1004 #1234 #1248
 
+- 动态规划完善。最长递增子序列，最长回文子序列，编辑距离等“字符串”题目， 扔鸡蛋问题。 解题模板，滚动数组。
+
+- 堆可以解决的题目。 手写堆
+
 ## 关注我
 
 我重新整理了下自己的公众号，并且我还给它换了一个名字`脑洞前端`，它是一个帮助你打开大前端新世界大门的钥匙 🔑，在这里你可以听到新奇的观点，看到一些技术尝新，还会收到系统性总结和思考。
diff --git a/problems/146.lru-cache.md b/problems/146.lru-cache.md
@@ -30,68 +30,24 @@ cache.get(4);       // returns 4
 
 ## 思路
 
-由于是保留是最近使用的N条数据，这就和队列的特性很符合， 先进入队列的，先出队列。
+`本题已被收录到我的新书中，敬请期待～`
 
-因此思路就是用一个队列来记录目前缓存的所有key， 每次push都进行判断，如果
-超出最大容量限制则进行清除缓存的操作， 具体清除谁就按照刚才说的队列方式进行处理，同时对key进行入队操作。
+由于是保留是最近使用的 N 条数据，这就和队列的特性很符合， 先进入队列的，先出队列。
 
-get的时候，如果缓存中有，则调整队列（具体操作为删除指定元素和入队两个操作）。 缓存中没有则返回-1
+因此思路就是用一个队列来记录目前缓存的所有 key， 每次 push 都进行判断，如果
+超出最大容量限制则进行清除缓存的操作， 具体清除谁就按照刚才说的队列方式进行处理，同时对 key 进行入队操作。
+
+get 的时候，如果缓存中有，则调整队列（具体操作为删除指定元素和入队两个操作）。 缓存中没有则返回-1
 
 ## 关键点解析
 
 - 队列简化操作
 
 - 队列的操作是这道题的灵魂， 很容易少考虑情况
 
-
 ## 代码
 
 ```js
-/*
- * @lc app=leetcode id=146 lang=javascript
- *
- * [146] LRU Cache
- *
- * https://leetcode.com/problems/lru-cache/description/
- *
- * algorithms
- * Hard (24.17%)
- * Total Accepted:    272.8K
- * Total Submissions: 1.1M
- * Testcase Example:  '["LRUCache","put","put","get","put","get","put","get","get","get"]\n[[2],[1,1],[2,2],[1],[3,3],[2],[4,4],[1],[3],[4]]'
- *
- * 
- * Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache.
- * It should support the following operations: get and put.
- * 
- * 
- * 
- * get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key
- * exists in the cache, otherwise return -1.
- * put(key, value) - Set or insert the value if the key is not already present.
- * When the cache reached its capacity, it should invalidate the least recently
- * used item before inserting a new item.
- * 
- * 
- * Follow up:
- * Could you do both operations in O(1) time complexity?
- * 
- * Example:
- * 
- * LRUCache cache = new LRUCache( 2 );
- * 
- * cache.put(1, 1);
- * cache.put(2, 2);
- * cache.get(1);       // returns 1
- * cache.put(3, 3);    // evicts key 2
- * cache.get(2);       // returns -1 (not found)
- * cache.put(4, 4);    // evicts key 1
- * cache.get(1);       // returns -1 (not found)
- * cache.get(3);       // returns 3
- * cache.get(4);       // returns 4
- * 
- * 
- */
 /**
  * @param {number} capacity
  */
@@ -151,5 +107,6 @@ LRUCache.prototype.put = function(key, value) {
  * obj.put(key,value)
  */
 
-
 ```
+
+本题删除的时间复杂度是不符合要求的。 应该采用双向链表在 O(1) 时间找到前驱进行删除。
