diff --git a/ru/docs/chapter_backtracking/index.md b/ru/docs/chapter_backtracking/index.md index e81c20a5e..7c9c9bc6f 100644 --- a/ru/docs/chapter_backtracking/index.md +++ b/ru/docs/chapter_backtracking/index.md @@ -1,4 +1,3 @@ -```markdown # Поиск с возвратом ![Поиск с возвратом](../assets/covers/chapter_backtracking.jpg) @@ -8,4 +7,3 @@ Мы как исследователи в лабиринте, на пути вперед можем встретить трудности. Сила возврата позволяет нам начать заново, постоянно пробовать и в конечном итоге найти выход к свету. -``` \ No newline at end of file diff --git a/ru/docs/chapter_backtracking/n_queens_problem.md b/ru/docs/chapter_backtracking/n_queens_problem.md index 1ec9a28ec..200c749d6 100644 --- a/ru/docs/chapter_backtracking/n_queens_problem.md +++ b/ru/docs/chapter_backtracking/n_queens_problem.md @@ -1,4 +1,3 @@ -```markdown # Задача о n ферзях !!! question @@ -52,4 +51,3 @@ Расстановка по строкам выполняется $n$ раз, с учетом ограничения по столбцам от первой строки до последней строки имеется $n$, $n-1$, $\dots$, $2$, $1$ вариантов выбора, что требует $O(n!)$ времени. При записи решения необходимо скопировать матрицу `state` и добавить ее в `res`, операция копирования занимает $O(n^2)$ времени. Таким образом, **общая временная сложность составляет $O(n! \cdot n^2)$**. На самом деле, обрезка по диагональным ограничениям также может значительно сократить пространство поиска, поэтому эффективность поиска часто лучше указанной временной сложности. Массив `state` использует $O(n^2)$ пространства, массивы `cols`, `diags1` и `diags2` используют по $O(n)$ пространства. Максимальная глубина рекурсии равна $n$, используя $O(n)$ пространства стека. Таким образом, **пространственная сложность составляет $O(n^2)$**. -``` \ No newline at end of file diff --git a/ru/docs/chapter_backtracking/summary.md b/ru/docs/chapter_backtracking/summary.md index 94486f65c..707216c1a 100644 --- a/ru/docs/chapter_backtracking/summary.md +++ b/ru/docs/chapter_backtracking/summary.md @@ -1,4 +1,3 @@ -```markdown # Резюме ### Ключевые моменты @@ -22,4 +21,3 @@ - Алгоритм поиска с возвратом обычно реализуется на основе рекурсии. Однако поиск с возвратом -- это одна из областей применения рекурсии, это применение рекурсии в задачах поиска. - Структура рекурсии отражает парадигму решения задач «декомпозиция подзадач», часто используется для решения задач методом «разделяй и властвуй», поиска с возвратом, динамического программирования (рекурсия с мемоизацией) и других задач. -``` \ No newline at end of file diff --git a/ru/docs/chapter_data_structure/character_encoding.md b/ru/docs/chapter_data_structure/character_encoding.md index 395e31c22..e5dfc8115 100644 --- a/ru/docs/chapter_data_structure/character_encoding.md +++ b/ru/docs/chapter_data_structure/character_encoding.md @@ -1,4 +1,3 @@ -```markdown # Кодирование символов * В компьютере все данные хранятся в виде двоичных чисел, и символы `char` не являются исключением. Для представления символов необходимо создать «набор символов», определяющий взаимно однозначное соответствие между каждым символом и двоичным числом. Имея набор символов, компьютер может выполнять преобразование двоичных чисел в символы путем поиска в таблице. @@ -60,4 +59,3 @@ Unicode является универсальным набором символ - **Кодирование UTF-32**: каждый символ использует 4 байта. Это означает, что UTF-32 занимает больше места, чем UTF-8 и UTF-16, особенно для текстов с высокой долей символов ASCII. С точки зрения занимаемого пространства хранения использование UTF-8 для представления английских символов очень эффективно, поскольку требуется только 1 байт; -``` \ No newline at end of file diff --git a/ru/docs/chapter_hashing/index.md b/ru/docs/chapter_hashing/index.md index c61a92c8a..5a9f918a4 100644 --- a/ru/docs/chapter_hashing/index.md +++ b/ru/docs/chapter_hashing/index.md @@ -1,4 +1,3 @@ -```markdown # Хеш-таблицы ![Хеш-таблицы](../assets/media/image193.jpeg) @@ -8,5 +7,3 @@ *Хеш-таблица* реализует эффективный поиск элементов через установление соответствия между ключом key и значением value. Более конкретно, передав ключ в хеш-таблицу, можно получить соответствующее значение за время *O*(1). Пусть имеется *n* студентов, у каждого из которых есть имя и номер. Если нужно реализовать функцию «ввести номер студента и получить соответствующее имя», то можно использовать хеш-таблицу, как показано на рис. 6.1. - -``` \ No newline at end of file diff --git a/ru/docs/chapter_paperbook/index.md b/ru/docs/chapter_paperbook/index.md index 8f1cfb708..7187ec7fa 100644 --- a/ru/docs/chapter_paperbook/index.md +++ b/ru/docs/chapter_paperbook/index.md @@ -1,4 +1,3 @@ -```markdown --- comments: true icon: material/book-open-page-variant @@ -96,4 +95,3 @@ status: new -``` \ No newline at end of file diff --git a/ru/docs/chapter_reference/index.md b/ru/docs/chapter_reference/index.md index 1030d4456..1fcd05313 100644 --- a/ru/docs/chapter_reference/index.md +++ b/ru/docs/chapter_reference/index.md @@ -1,4 +1,3 @@ -```markdown --- icon: material/bookshelf --- @@ -24,4 +23,3 @@ icon: material/bookshelf [9] Gayle Laakmann McDowell. Cracking the Coding Interview: 189 Programming Questions and Solutions (6th Edition). [10] Aston Zhang, et al. Dive into Deep Learning. -``` \ No newline at end of file diff --git a/ru/docs/chapter_sorting/bucket_sort.md b/ru/docs/chapter_sorting/bucket_sort.md index 82c021e1a..a88f40fb3 100644 --- a/ru/docs/chapter_sorting/bucket_sort.md +++ b/ru/docs/chapter_sorting/bucket_sort.md @@ -1,4 +1,3 @@ -```markdown # Сортировка корзинами Несколько предыдущих алгоритмов сортировки относятся к "алгоритмам сортировки на основе сравнения", которые реализуют сортировку путем сравнения размеров элементов. Временная сложность таких алгоритмов сортировки не может превысить $O(n \log n)$. Далее мы рассмотрим несколько "алгоритмов сортировки не на основе сравнения", временная сложность которых может достигать линейного порядка. @@ -44,4 +43,3 @@ Как показано на рисунке ниже, мы предполагаем, что цены товаров подчиняются нормальному распределению, что позволяет разумно установить ценовые интервалы и таким образом равномерно распределить товары по корзинам. ![Деление корзин на основе распределения вероятностей](../assets/scatter_in_buckets_distribution.png) -``` \ No newline at end of file diff --git a/ru/docs/chapter_stack_and_queue/index.md b/ru/docs/chapter_stack_and_queue/index.md index faf20ecac..94758c5cf 100644 --- a/ru/docs/chapter_stack_and_queue/index.md +++ b/ru/docs/chapter_stack_and_queue/index.md @@ -1,4 +1,3 @@ -```markdown # Стек и очередь ![Стек и очередь](../assets/covers/chapter_stack_and_queue.jpg) @@ -8,4 +7,3 @@ Стек можно сравнить со стопкой котиков, а очередь — с котиками, стоящими в очереди. Они представляют логику «первый вошел — последний вышел» и «первый пришел — первый вышел» соответственно. -``` \ No newline at end of file diff --git a/ru/docs/chapter_tree/index.md b/ru/docs/chapter_tree/index.md index ece9a2504..11ee4aa61 100644 --- a/ru/docs/chapter_tree/index.md +++ b/ru/docs/chapter_tree/index.md @@ -1,4 +1,3 @@ -```markdown # Деревья ![](../assets/media/image210.jpeg) @@ -6,5 +5,3 @@ !!! abstract Двоичное (бинарное) дерево -- это нелинейная структура данных, представляющая отношения между предками и потомками и отражающая логику «разделяй и властвуй». - -``` \ No newline at end of file