Github链接：https://github.com/andyRon/LearnSwift/blob/master/Tips/Swift中optionals使用总结.md

1. 变量声明

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let optional: String? = "unicorn"
var optional2: Int?
let optionals: [String?] = ["unicorn", nil, "dragon"]
var optionals2: [Int]?

2. if let

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if let value = optional {

// 多变量
if let value = optional, let value2 = optional2 {

// 布尔值判断从句（boolean clause）
if let value = optional, value.hasSuffix("saurus") {

本文是对 Swift Algorithm Club 翻译的一篇文章。
Swift Algorithm Club是 raywenderlich.com网站出品的用Swift实现算法和数据结构的开源项目，目前在GitHub上有18000+⭐️，我初略统计了一下，大概有一百左右个的算法和数据结构，基本上常见的都包含了，是iOSer学习算法和数据结构不错的资源。
🐙andyRon/swift-algorithm-club-cn是我对Swift Algorithm Club，边学习边翻译的项目。由于能力有限，如发现错误或翻译不妥，请指正，欢迎pull request。也欢迎有兴趣、有时间的小伙伴一起参与翻译和学习🤓。当然也欢迎加⭐️，🤩🤩🤩🤨🤪。
本文的翻译原文和代码可以查看🐙swift-algorithm-club-cn/Shortest Path(Unweighted))

最短路径算法（Shortest Path(Unweighted Graph)）

目标：找到图中从一个节点到另一个节点的最短路径。

假设我们以下图为例：

我们可能想知道从节点A到节点F的最短路径是什么。

如果图是未加权的，那么找到最短路径很容易：我们可以使用广度优先搜索算法。 对于加权图，我们可以使用Dijkstra算法。

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本文的翻译原文和代码可以查看🐙swift-algorithm-club-cn/Depth-First Search

深度优先搜索(DFS，Depth-First Search)

这个主题已经有辅导文章

深度优先搜索（DFS）是用于遍历或搜索树或图数据结构的算法。它从源节点开始，并在回溯之前尽可能地沿着每个分支进行探索。

深度优先搜索可以用于有向图和无向图。

动画示例

以下是深度优先搜索在图上的工作方式：

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本文的翻译原文和代码可以查看🐙swift-algorithm-club-cn/Breadth-First Search

广度优先搜索(BFS，Breadth-First Search)

这个话题已经有个辅导文章

广度优先搜索（BFS，Breadth-First Search）是用于遍历、搜索树或图数据结构的算法。它从源节点开始，在移动到下一级邻居之前首先探索直接邻居节点。

广度优先搜索可以用于有向图和无向图。

动画示例

以下是广度优先搜索在图上的工作原理：

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图(Graph)

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图看上去像下图：

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最大公约数算法（Greatest Common Divisor）

两个数字a和b的 最大公约数（或最大公因数）是将a和b整除都没有余数的最大正整数。

例如，gcd(39, 52) = 13，因为13除以39(39/13 = 3)以及52(52/13 = 4)，而且没有比13更大的数字。

在某些时候你可能不得不在学校里了解这一点。:-)

找到两个数字的GCD的费力方法是先找出两个数字的因子，然后取其共同的最大数。 问题在于分解数字是非常困难的，特别是当它们变大时。 （从好的方面来说，这种困难也是保证您的在线支付安全的原因。）

有一种更聪明的方法来计算GCD：欧几里德的算法。 这个算法主要观点是，

gcd(a, b) = gcd(b, a % b)

其中a％b是a除以b的余数。

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四叉树（QuadTree）

四叉树是一种树，其中每个内部（非叶节点）节点有四个子节点。

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八叉树（Octree）

八叉树是树，其中每个内部（非叶节点）节点有八个子节点。 例如，通常用于游戏中的碰撞检测。

问题

考虑以下问题：您需要在3D空间中存储多个对象（每个对象在某个位置使用X，Y和Z坐标表示）然后您需要回答哪些对象位于某个3D区域。 一个天真的解决方案是将点存储在一个数组中，然后迭代这些点并分别检查每个点。 该解决方案花费O(n)。

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本文的翻译原文和代码可以查看🐙swift-algorithm-club-cn/Trie

字典树（Trie）

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什么是字典树

Trie（在一些其他实现中也称为前缀树或基数树）是用于存储关联数据结构的特殊类型的树。 Trie作为一个字典可能如下所示：

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本文的翻译原文和代码可以查看🐙swift-algorithm-club-cn/Segment Tree

线段树（Segment Tree）

有关懒惰传播的示例，请参阅此文章。

我很高兴向您介绍线段树（Segment Tree）。 它实际上是我最喜欢的数据结构之一，因为它非常灵活且实现简单。

假设你有一个某种类型的数组a和一些关联函数f。 例如，函数可以是求和，乘法，最小，最大，最大公约数等。

你的任务是：

• 回答由l和r给出的间隔的查询，即执行 f(a[l], a[l+1], ..., a[r-1], a[r])
• 支持替换某个索引的一个项目a[index] = newItem

例如，如果我们有一个数字数组：

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var a = [ 20, 3, -1, 101, 14, 29, 5, 61, 99 ]