feat: Traditional Chinese version (#1163)

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* AVL -> AVL 樹

* 數組 -> 陣列

* 係統 -> 系統
斐波那契數列 -> 費波那契數列
運算元量 -> 運算量
引數 -> 參數

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* 面向物件 -> 物件導向
歸併排序 -> 合併排序
范式 -> 範式

* Fix 算法 -> 演算法

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反碼 -> 一補數
補碼 -> 二補數
列列尾部 -> 佇列尾部
區域性性 -> 區域性
一摞 -> 一疊

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* 賬號 -> 帳號
推匯 -> 推導

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Bug fixes.

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* Unify the font of the chapter covers for the zh, en, and zh-Hant version

* Move zh-Hant/ to zh-hant/

* Translate terminology.md to traditional Chinese
This commit is contained in:
Yudong Jin
2024-04-06 02:30:11 +08:00
committed by GitHub
parent 33d7f8a2e5
commit 5f7385c8a3
1875 changed files with 102923 additions and 18 deletions

View File

@@ -0,0 +1,52 @@
"""
File: binary_search.py
Created Time: 2022-11-26
Author: timi (xisunyy@163.com)
"""
def binary_search(nums: list[int], target: int) -> int:
"""二分搜尋(雙閉區間)"""
# 初始化雙閉區間 [0, n-1] ,即 i, j 分別指向陣列首元素、尾元素
i, j = 0, len(nums) - 1
# 迴圈,當搜尋區間為空時跳出(當 i > j 時為空)
while i <= j:
# 理論上 Python 的數字可以無限大(取決於記憶體大小),無須考慮大數越界問題
m = (i + j) // 2 # 計算中點索引 m
if nums[m] < target:
i = m + 1 # 此情況說明 target 在區間 [m+1, j] 中
elif nums[m] > target:
j = m - 1 # 此情況說明 target 在區間 [i, m-1] 中
else:
return m # 找到目標元素,返回其索引
return -1 # 未找到目標元素,返回 -1
def binary_search_lcro(nums: list[int], target: int) -> int:
"""二分搜尋(左閉右開區間)"""
# 初始化左閉右開區間 [0, n) ,即 i, j 分別指向陣列首元素、尾元素+1
i, j = 0, len(nums)
# 迴圈,當搜尋區間為空時跳出(當 i = j 時為空)
while i < j:
m = (i + j) // 2 # 計算中點索引 m
if nums[m] < target:
i = m + 1 # 此情況說明 target 在區間 [m+1, j) 中
elif nums[m] > target:
j = m # 此情況說明 target 在區間 [i, m) 中
else:
return m # 找到目標元素,返回其索引
return -1 # 未找到目標元素,返回 -1
"""Driver Code"""
if __name__ == "__main__":
target = 6
nums = [1, 3, 6, 8, 12, 15, 23, 26, 31, 35]
# 二分搜尋(雙閉區間)
index = binary_search(nums, target)
print("目標元素 6 的索引 = ", index)
# 二分搜尋(左閉右開區間)
index = binary_search_lcro(nums, target)
print("目標元素 6 的索引 = ", index)

View File

@@ -0,0 +1,49 @@
"""
File: binary_search_edge.py
Created Time: 2023-08-04
Author: krahets (krahets@163.com)
"""
import sys
from pathlib import Path
sys.path.append(str(Path(__file__).parent.parent))
from binary_search_insertion import binary_search_insertion
def binary_search_left_edge(nums: list[int], target: int) -> int:
"""二分搜尋最左一個 target"""
# 等價於查詢 target 的插入點
i = binary_search_insertion(nums, target)
# 未找到 target ,返回 -1
if i == len(nums) or nums[i] != target:
return -1
# 找到 target ,返回索引 i
return i
def binary_search_right_edge(nums: list[int], target: int) -> int:
"""二分搜尋最右一個 target"""
# 轉化為查詢最左一個 target + 1
i = binary_search_insertion(nums, target + 1)
# j 指向最右一個 target i 指向首個大於 target 的元素
j = i - 1
# 未找到 target ,返回 -1
if j == -1 or nums[j] != target:
return -1
# 找到 target ,返回索引 j
return j
"""Driver Code"""
if __name__ == "__main__":
# 包含重複元素的陣列
nums = [1, 3, 6, 6, 6, 6, 6, 10, 12, 15]
print(f"\n陣列 nums = {nums}")
# 二分搜尋左邊界和右邊界
for target in [6, 7]:
index = binary_search_left_edge(nums, target)
print(f"最左一個元素 {target} 的索引為 {index}")
index = binary_search_right_edge(nums, target)
print(f"最右一個元素 {target} 的索引為 {index}")

View File

@@ -0,0 +1,54 @@
"""
File: binary_search_insertion.py
Created Time: 2023-08-04
Author: krahets (krahets@163.com)
"""
def binary_search_insertion_simple(nums: list[int], target: int) -> int:
"""二分搜尋插入點(無重複元素)"""
i, j = 0, len(nums) - 1 # 初始化雙閉區間 [0, n-1]
while i <= j:
m = (i + j) // 2 # 計算中點索引 m
if nums[m] < target:
i = m + 1 # target 在區間 [m+1, j] 中
elif nums[m] > target:
j = m - 1 # target 在區間 [i, m-1] 中
else:
return m # 找到 target ,返回插入點 m
# 未找到 target ,返回插入點 i
return i
def binary_search_insertion(nums: list[int], target: int) -> int:
"""二分搜尋插入點(存在重複元素)"""
i, j = 0, len(nums) - 1 # 初始化雙閉區間 [0, n-1]
while i <= j:
m = (i + j) // 2 # 計算中點索引 m
if nums[m] < target:
i = m + 1 # target 在區間 [m+1, j] 中
elif nums[m] > target:
j = m - 1 # target 在區間 [i, m-1] 中
else:
j = m - 1 # 首個小於 target 的元素在區間 [i, m-1] 中
# 返回插入點 i
return i
"""Driver Code"""
if __name__ == "__main__":
# 無重複元素的陣列
nums = [1, 3, 6, 8, 12, 15, 23, 26, 31, 35]
print(f"\n陣列 nums = {nums}")
# 二分搜尋插入點
for target in [6, 9]:
index = binary_search_insertion_simple(nums, target)
print(f"元素 {target} 的插入點的索引為 {index}")
# 包含重複元素的陣列
nums = [1, 3, 6, 6, 6, 6, 6, 10, 12, 15]
print(f"\n陣列 nums = {nums}")
# 二分搜尋插入點
for target in [2, 6, 20]:
index = binary_search_insertion(nums, target)
print(f"元素 {target} 的插入點的索引為 {index}")

View File

@@ -0,0 +1,51 @@
"""
File: hashing_search.py
Created Time: 2022-11-26
Author: timi (xisunyy@163.com)
"""
import sys
from pathlib import Path
sys.path.append(str(Path(__file__).parent.parent))
from modules import ListNode, list_to_linked_list
def hashing_search_array(hmap: dict[int, int], target: int) -> int:
"""雜湊查詢(陣列)"""
# 雜湊表的 key: 目標元素value: 索引
# 若雜湊表中無此 key ,返回 -1
return hmap.get(target, -1)
def hashing_search_linkedlist(
hmap: dict[int, ListNode], target: int
) -> ListNode | None:
"""雜湊查詢(鏈結串列)"""
# 雜湊表的 key: 目標元素value: 節點物件
# 若雜湊表中無此 key ,返回 None
return hmap.get(target, None)
"""Driver Code"""
if __name__ == "__main__":
target = 3
# 雜湊查詢(陣列)
nums = [1, 5, 3, 2, 4, 7, 5, 9, 10, 8]
# 初始化雜湊表
map0 = dict[int, int]()
for i in range(len(nums)):
map0[nums[i]] = i # key: 元素value: 索引
index: int = hashing_search_array(map0, target)
print("目標元素 3 的索引 =", index)
# 雜湊查詢(鏈結串列)
head: ListNode = list_to_linked_list(nums)
# 初始化雜湊表
map1 = dict[int, ListNode]()
while head:
map1[head.val] = head # key: 節點值value: 節點
head = head.next
node: ListNode = hashing_search_linkedlist(map1, target)
print("目標節點值 3 的對應節點物件為", node)

View File

@@ -0,0 +1,45 @@
"""
File: linear_search.py
Created Time: 2022-11-26
Author: timi (xisunyy@163.com)
"""
import sys
from pathlib import Path
sys.path.append(str(Path(__file__).parent.parent))
from modules import ListNode, list_to_linked_list
def linear_search_array(nums: list[int], target: int) -> int:
"""線性查詢(陣列)"""
# 走訪陣列
for i in range(len(nums)):
if nums[i] == target: # 找到目標元素,返回其索引
return i
return -1 # 未找到目標元素,返回 -1
def linear_search_linkedlist(head: ListNode, target: int) -> ListNode | None:
"""線性查詢(鏈結串列)"""
# 走訪鏈結串列
while head:
if head.val == target: # 找到目標節點,返回之
return head
head = head.next
return None # 未找到目標節點,返回 None
"""Driver Code"""
if __name__ == "__main__":
target = 3
# 在陣列中執行線性查詢
nums = [1, 5, 3, 2, 4, 7, 5, 9, 10, 8]
index: int = linear_search_array(nums, target)
print("目標元素 3 的索引 =", index)
# 在鏈結串列中執行線性查詢
head: ListNode = list_to_linked_list(nums)
node: ListNode | None = linear_search_linkedlist(head, target)
print("目標節點值 3 的對應節點物件為", node)

View File

@@ -0,0 +1,42 @@
"""
File: two_sum.py
Created Time: 2022-11-25
Author: krahets (krahets@163.com)
"""
def two_sum_brute_force(nums: list[int], target: int) -> list[int]:
"""方法一:暴力列舉"""
# 兩層迴圈,時間複雜度為 O(n^2)
for i in range(len(nums) - 1):
for j in range(i + 1, len(nums)):
if nums[i] + nums[j] == target:
return [i, j]
return []
def two_sum_hash_table(nums: list[int], target: int) -> list[int]:
"""方法二:輔助雜湊表"""
# 輔助雜湊表,空間複雜度為 O(n)
dic = {}
# 單層迴圈,時間複雜度為 O(n)
for i in range(len(nums)):
if target - nums[i] in dic:
return [dic[target - nums[i]], i]
dic[nums[i]] = i
return []
"""Driver Code"""
if __name__ == "__main__":
# ======= Test Case =======
nums = [2, 7, 11, 15]
target = 13
# ====== Driver Code ======
# 方法一
res: list[int] = two_sum_brute_force(nums, target)
print("方法一 res =", res)
# 方法二
res: list[int] = two_sum_hash_table(nums, target)
print("方法二 res =", res)