Translate all code to English (#1836)

* Review the EN heading format.

* Fix pythontutor headings.

* Fix pythontutor headings.

* bug fixes

* Fix headings in **/summary.md

* Revisit the CN-to-EN translation for Python code using Claude-4.5

* Revisit the CN-to-EN translation for Java code using Claude-4.5

* Revisit the CN-to-EN translation for Cpp code using Claude-4.5.

* Fix the dictionary.

* Fix cpp code translation for the multipart strings.

* Translate Go code to English.

* Update workflows to test EN code.

* Add EN translation for C.

* Add EN translation for CSharp.

* Add EN translation for Swift.

* Trigger the CI check.

* Revert.

* Update en/hash_map.md

* Add the EN version of Dart code.

* Add the EN version of Kotlin code.

* Add missing code files.

* Add the EN version of JavaScript code.

* Add the EN version of TypeScript code.

* Fix the workflows.

* Add the EN version of Ruby code.

* Add the EN version of Rust code.

* Update the CI check for the English version  code.

* Update Python CI check.

* Fix cmakelists for en/C code.

* Fix Ruby comments

docs/chapter_divide_and_conquer/summary.md

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 # 小结
 
+### 重点回顾
+
 - 分治是一种常见的算法设计策略，包括分（划分）和治（合并）两个阶段，通常基于递归实现。
 - 判断是否是分治算法问题的依据包括：问题能否分解、子问题是否独立、子问题能否合并。
 - 归并排序是分治策略的典型应用，其递归地将数组划分为等长的两个子数组，直到只剩一个元素时开始逐层合并，从而完成排序。

docs/chapter_dynamic_programming/summary.md

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 # 小结
 
+### 重点回顾
+
 - 动态规划对问题进行分解，并通过存储子问题的解来规避重复计算，提高计算效率。
 - 不考虑时间的前提下，所有动态规划问题都可以用回溯（暴力搜索）进行求解，但递归树中存在大量的重叠子问题，效率极低。通过引入记忆化列表，可以存储所有计算过的子问题的解，从而保证重叠子问题只被计算一次。
 - 记忆化搜索是一种从顶至底的递归式解法，而与之对应的动态规划是一种从底至顶的递推式解法，其如同“填写表格”一样。由于当前状态仅依赖某些局部状态，因此我们可以消除 $dp$ 表的一个维度，从而降低空间复杂度。

docs/chapter_greedy/summary.md

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 # 小结
 
+### 重点回顾
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 - 贪心算法通常用于解决最优化问题，其原理是在每个决策阶段都做出局部最优的决策，以期获得全局最优解。
 - 贪心算法会迭代地做出一个又一个的贪心选择，每轮都将问题转化成一个规模更小的子问题，直到问题被解决。
 - 贪心算法不仅实现简单，还具有很高的解题效率。相比于动态规划，贪心算法的时间复杂度通常更低。

docs/chapter_introduction/summary.md

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 # 小结
 
+### 重点回顾
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 - 算法在日常生活中无处不在，并不是遥不可及的高深知识。实际上，我们已经在不知不觉中学会了许多算法，用以解决生活中的大小问题。
 - 查字典的原理与二分查找算法相一致。二分查找算法体现了分而治之的重要算法思想。
 - 整理扑克的过程与插入排序算法非常类似。插入排序算法适合排序小型数据集。

docs/chapter_preface/summary.md

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 # 小结
 
+### 重点回顾
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 - 本书的主要受众是算法初学者。如果你已有一定基础，本书能帮助你系统回顾算法知识，书中源代码也可作为“刷题工具库”使用。
 - 书中内容主要包括复杂度分析、数据结构和算法三部分，涵盖了该领域的大部分主题。
 - 对于算法新手，在初学阶段阅读一本入门书至关重要，可以少走许多弯路。

docs/chapter_searching/summary.md

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 # 小结
 
+### 重点回顾
+
 - 二分查找依赖数据的有序性，通过循环逐步缩减一半搜索区间来进行查找。它要求输入数据有序，且仅适用于数组或基于数组实现的数据结构。
 - 暴力搜索通过遍历数据结构来定位数据。线性搜索适用于数组和链表，广度优先搜索和深度优先搜索适用于图和树。此类算法通用性好，无须对数据进行预处理，但时间复杂度 $O(n)$ 较高。
 - 哈希查找、树查找和二分查找属于高效搜索方法，可在特定数据结构中快速定位目标元素。此类算法效率高，时间复杂度可达 $O(\log n)$ 甚至 $O(1)$ ，但通常需要借助额外数据结构。