目录
每周至少写一道算法题，阅读并点评至少一篇英文文章，学习至少一个技术技巧，分享一篇有观点和思考的技术文章。本周学习了二叉树的一些知识，主要选择做了一些经典的二叉树的习题（102、105 和 106），英文文章是关于谷歌公司对待 AI 的一些看法，之后的 Tip 是在翻译过程中寻找的提高翻译水平的一些技巧和注意事项，希望能提高自己的翻译水平，最后的分享的是 Redis 的源码分析，其中用到了很多数据结构和一些十分有用的设计思想，十分值得学习。
Algorithm
本周做了一些二叉树相关的题目。
102. Binary Tree Level Order Traversal
二叉树的层次遍历，主要思路就是将节点放在队列中进行树的宽度优先搜索，每次都将队列中的节点全部取出，将每个节点的左子节点和右子节点放进去，重复上面的操作就能得到层次遍历。
class TreeNode:
def __init__(self, x):
self.val = x
self.left = None
self.right = None
class Solution:
def levelOrder(self, root: TreeNode) -> List[List[int]]:
# 记录节点的队列
node_list = [root]
# 记录答案
ans = list()
if root is None:
return []
while node_list:
current_node_list = list()
current_ans = list()
# 每次都将队列中的全部元素取出来
while node_list:
current_node = node_list.pop(0)
current_ans.append(current_node.val)
# 判断是否存在左右子节点，按左到右的顺序添加到数组中
if current_node.left:
current_node_list.append(current_node.left)
if current_node.right:
current_node_list.append(current_node.right)
ans.append(current_ans)
# 之后再将其中的元素有子节点的全部按顺序放进去
node_list.extend(current_node_list)
return ans
在放回子节点的时候注意要按取出来的节点的从左到右的顺序放，而且取出节点的时候要注意是使用先进先出队列，每次都要取出头节点，这样就能保证层次遍历的时候顺序。
105. Construct Binary Tree from Preorder and Inorder Traversal
已知先序遍历和中序遍历，求该二叉树。
依据先序遍历的特点，第一个元素，假设为 x，则这个 x 一定是该二叉树的根节点，之后根据中序遍历的特点，在中序遍历中的该元素 x 的左半部分的元素则是该 x 节点的全部左半节点，右边部分就是全部右半节点。
利用这一特点，就可以很简单的写出递归的方式：
class TreeNode:
def __init__(self, x):
self.val = x
self.left = None
self.right = None
class Solution:
def buildTree(self, preorder: List[int], inorder: List[int]) -> TreeNode:
if not preorder:
return None
root_val = preorder[0]
root = TreeNode(root_val)
# 求出中序遍历中的位置
index = inorder.index(root_val)
# 如果求出来的位置在第一个，则便是当前节点没有左子节点
if index != 0:
root.left = self.buildTree(preorder[1:index+1], inorder[:index])
# 如果位置在最后一个，则便是没有右子节点
if index != len(inorder)-1:
root.right = self.buildTree(preorder[index+1:], inorder[index+1:])
return root
在分割先序遍历和中序遍历的数组的时候，需要注意要丢去当前的节点元素，也就是对应的地方要记得数组下标加一的操作。
106. Construct Binary Tree from Inorder and Postorder Traversal
与上一题类似，还可以根据后序遍历和中序遍历求出二叉树。
class TreeNode:
def __init__(self, x):
self.val = x
self.left = None
self.right = None
class Solution:
def buildTree(self, inorder: List[int], postorder: List[int]) -> TreeNode:
if not postorder:
return None
root_val = postorder[-1]
root = TreeNode(root_val)
# 找到中序遍历中的位置
index = inorder.index(root_val)
if index != 0:
root.left = self.buildTree(inorder[:index], postorder[0:index])
if index != len(inorder)-1:
root.right = self.buildTree(inorder[index+1:], postorder[index: -1])
return root
后序遍历与先序遍历刚好相反，后序遍历中，根节点的位置在最后一个，其余的类似，判断中序遍历中根节点的位置，分割中序遍历和后序遍历，递归求出答案。
Review
谷歌 AI 原则，Google CEO 孙达尔·皮柴（Sundar Pichai）写的一篇文章，讲述了 Google 公司在 AI 方面的一些基本原则，其中包括 Google 公司对待人工智能的七个原则，以及表明在哪些领域不会使用人工智能，最后还写了公司所坚信的事和所作出的决策。
翻译：文章翻译 | 谷歌 AI 原则 | AI at Google: our principles
Tip
微软 Python 教程
微软公开的 Python 教程，适合使用 Windows 的 Python 初学者观看，主要以教程为主，在 Windows 上用 Microsoft 提供的工具一步步搭建 Python 环境，以及进行一些 Web 的搭建和人工智能相关的学习。
（截图来源：微软Python教程）
文章挺适合初学者，没有太多复杂的知识，只要一步步跟着来就能快速学会一个大体的纲要，对于初学者掌握大局观有一定的帮助。
技术类文章翻译规范
为了提升自己的翻译水平去查询的一些资料，下面这几篇看下来很有启发，开始注意自己在翻译时的小细节，例如哪些该翻译，哪些不需要，还有中英文空格标点符号问题，以及陈述句，被动语句的问题，翻译的时候应该要注重不仅仅只是讲文章意思翻译到位，也要注意在翻译过程中更加贴合中文的使用习惯，需要在不断尝试摸索中成长进步。
参考：
Share
Redis 源码
学习 Redis 的时候发现的文章，是介绍 Redis 源码的，里面介绍了 Redis 字符串、列表、跳表等，采用图文的形式，介绍的很详细具体，很值得学习。
原文：Redis 源码学习系列
0 条评论