diff --git a/docs/chapter_appendix/terminology.md b/docs/chapter_appendix/terminology.md index c663155d2..2f8efe468 100644 --- a/docs/chapter_appendix/terminology.md +++ b/docs/chapter_appendix/terminology.md @@ -4,142 +4,139 @@ comments: true # 16.3   术语表 -表 16-1 列出了书中出现的重要术语，值得注意以下几点。 - -- 建议记住名词的英文叫法，以便阅读英文文献。 -- 部分名词在简体中文和繁体中文下的叫法不同。 +表 16-1 列出了书中出现的重要术语。建议记住各个名词的英文叫法，以便阅读英文文献。

表 16-1   数据结构与算法的重要名词

-| English | 简体中文 | 繁体中文 | -| ------------------------------ | -------------- | -------------- | -| algorithm | 算法 | 演算法 | -| data structure | 数据结构 | 資料結構 | -| code | 代码 | 程式碼 | -| file | 文件 | 檔案 | -| function | 函数 | 函式 | -| method | 方法 | 方法 | -| variable | 变量 | 變數 | -| asymptotic complexity analysis | 渐近复杂度分析 | 漸近複雜度分析 | -| time complexity | 时间复杂度 | 時間複雜度 | -| space complexity | 空间复杂度 | 空間複雜度 | -| loop | 循环 | 迴圈 | -| iteration | 迭代 | 迭代 | -| recursion | 递归 | 遞迴 | -| tail recursion | 尾递归 | 尾遞迴 | -| recursion tree | 递归树 | 遞迴樹 | -| big-$O$ notation | 大 $O$ 记号 | 大 $O$ 記號 | -| asymptotic upper bound | 渐近上界 | 漸近上界 | -| sign-magnitude | 原码 | 原碼 | -| 1’s complement | 反码 | 一補數 | -| 2’s complement | 补码 | 二補數 | -| array | 数组 | 陣列 | -| index | 索引 | 索引 | -| linked list | 链表 | 鏈結串列 | -| linked list node, list node | 链表节点 | 鏈結串列節點 | -| head node | 头节点 | 頭節點 | -| tail node | 尾节点 | 尾節點 | -| list | 列表 | 串列 | -| dynamic array | 动态数组 | 動態陣列 | -| hard disk | 硬盘 | 硬碟 | -| random-access memory (RAM) | 内存 | 記憶體 | -| cache memory | 缓存 | 快取 | -| cache miss | 缓存未命中 | 快取未命中 | -| cache hit rate | 缓存命中率 | 快取命中率 | -| stack | 栈 | 堆疊 | -| top of the stack | 栈顶 | 堆疊頂 | -| bottom of the stack | 栈底 | 堆疊底 | -| queue | 队列 | 佇列 | -| double-ended queue | 双向队列 | 雙向佇列 | -| front of the queue | 队首 | 佇列首 | -| rear of the queue | 队尾 | 佇列尾 | -| hash table | 哈希表 | 雜湊表 | -| hash set | 哈希集合 | 雜湊集合 | -| bucket | 桶 | 桶 | -| hash function | 哈希函数 | 雜湊函式 | -| hash collision | 哈希冲突 | 雜湊衝突 | -| load factor | 负载因子 | 負載因子 | -| separate chaining | 链式地址 | 鏈結位址 | -| open addressing | 开放寻址 | 開放定址 | -| linear probing | 线性探测 | 線性探查 | -| lazy deletion | 懒删除 | 懶刪除 | -| binary tree | 二叉树 | 二元樹 | -| tree node | 树节点 | 樹節點 | -| left-child node | 左子节点 | 左子節點 | -| right-child node | 右子节点 | 右子節點 | -| parent node | 父节点 | 父節點 | -| left subtree | 左子树 | 左子樹 | -| right subtree | 右子树 | 右子樹 | -| root node | 根节点 | 根節點 | -| leaf node | 叶节点 | 葉節點 | -| edge | 边 | 邊 | -| level | 层 | 層 | -| degree | 度 | 度 | -| height | 高度 | 高度 | -| depth | 深度 | 深度 | -| perfect binary tree | 完美二叉树 | 完美二元樹 | -| complete binary tree | 完全二叉树 | 完全二元樹 | -| full binary tree | 完满二叉树 | 完滿二元樹 | -| balanced binary tree | 平衡二叉树 | 平衡二元樹 | -| binary search tree | 二叉搜索树 | 二元搜尋樹 | -| AVL tree | AVL 树 | AVL 樹 | -| red-black tree | 红黑树 | 紅黑樹 | -| level-order traversal | 层序遍历 | 層序走訪 | -| breadth-first traversal | 广度优先遍历 | 廣度優先走訪 | -| depth-first traversal | 深度优先遍历 | 深度優先走訪 | -| binary search tree | 二叉搜索树 | 二元搜尋樹 | -| balanced binary search tree | 平衡二叉搜索树 | 平衡二元搜尋樹 | -| balance factor | 平衡因子 | 平衡因子 | -| heap | 堆 | 堆積 | -| max heap | 大顶堆 | 大頂堆積 | -| min heap | 小顶堆 | 小頂堆積 | -| priority queue | 优先队列 | 優先佇列 | -| heapify | 堆化 | 堆積化 | -| top-$k$ problem | Top-$k$ 问题 | Top-$k$ 問題 | -| graph | 图 | 圖 | -| vertex | 顶点 | 頂點 | -| undirected graph | 无向图 | 無向圖 | -| directed graph | 有向图 | 有向圖 | -| connected graph | 连通图 | 連通圖 | -| disconnected graph | 非连通图 | 非連通圖 | -| weighted graph | 有权图 | 有權圖 | -| adjacency | 邻接 | 鄰接 | -| path | 路径 | 路徑 | -| in-degree | 入度 | 入度 | -| out-degree | 出度 | 出度 | -| adjacency matrix | 邻接矩阵 | 鄰接矩陣 | -| adjacency list | 邻接表 | 鄰接表 | -| breadth-first search | 广度优先搜索 | 廣度優先搜尋 | -| depth-first search | 深度优先搜索 | 深度優先搜尋 | -| binary search | 二分查找 | 二分搜尋 | -| searching algorithm | 搜索算法 | 搜尋演算法 | -| sorting algorithm | 排序算法 | 排序演算法 | -| selection sort | 选择排序 | 選擇排序 | -| bubble sort | 冒泡排序 | 泡沫排序 | -| insertion sort | 插入排序 | 插入排序 | -| quick sort | 快速排序 | 快速排序 | -| merge sort | 归并排序 | 合併排序 | -| heap sort | 堆排序 | 堆積排序 | -| bucket sort | 桶排序 | 桶排序 | -| counting sort | 计数排序 | 計數排序 | -| radix sort | 基数排序 | 基數排序 | -| divide and conquer | 分治 | 分治 | -| hanota problem | 汉诺塔问题 | 河內塔問題 | -| backtracking algorithm | 回溯算法 | 回溯演算法 | -| constraint | 约束 | 約束 | -| solution | 解 | 解 | -| state | 状态 | 狀態 | -| pruning | 剪枝 | 剪枝 | -| permutations problem | 全排列问题 | 全排列問題 | -| subset-sum problem | 子集和问题 | 子集合問題 | -| $n$-queens problem | $n$ 皇后问题 | $n$ 皇后問題 | -| dynamic programming | 动态规划 | 動態規劃 | -| initial state | 初始状态 | 初始狀態 | -| state-transition equation | 状态转移方程 | 狀態轉移方程 | -| knapsack problem | 背包问题 | 背包問題 | -| edit distance problem | 编辑距离问题 | 編輯距離問題 | -| greedy algorithm | 贪心算法 | 貪婪演算法 | +| English | 简体中文 | +| ------------------------------ | -------------- | +| algorithm | 算法 | +| data structure | 数据结构 | +| code | 代码 | +| file | 文件 | +| function | 函数 | +| method | 方法 | +| variable | 变量 | +| asymptotic complexity analysis | 渐近复杂度分析 | +| time complexity | 时间复杂度 | +| space complexity | 空间复杂度 | +| loop | 循环 | +| iteration | 迭代 | +| recursion | 递归 | +| tail recursion | 尾递归 | +| recursion tree | 递归树 | +| big-$O$ notation | 大 $O$ 记号 | +| asymptotic upper bound | 渐近上界 | +| sign-magnitude | 原码 | +| 1’s complement | 反码 | +| 2’s complement | 补码 | +| array | 数组 | +| index | 索引 | +| linked list | 链表 | +| linked list node, list node | 链表节点 | +| head node | 头节点 | +| tail node | 尾节点 | +| list | 列表 | +| dynamic array | 动态数组 | +| hard disk | 硬盘 | +| random-access memory (RAM) | 内存 | +| cache memory | 缓存 | +| cache miss | 缓存未命中 | +| cache hit rate | 缓存命中率 | +| stack | 栈 | +| top of the stack | 栈顶 | +| bottom of the stack | 栈底 | +| queue | 队列 | +| double-ended queue | 双向队列 | +| front of the queue | 队首 | +| rear of the queue | 队尾 | +| hash table | 哈希表 | +| hash set | 哈希集合 | +| bucket | 桶 | +| hash function | 哈希函数 | +| hash collision | 哈希冲突 | +| load factor | 负载因子 | +| separate chaining | 链式地址 | +| open addressing | 开放寻址 | +| linear probing | 线性探测 | +| lazy deletion | 懒删除 | +| binary tree | 二叉树 | +| tree node | 树节点 | +| left-child node | 左子节点 | +| right-child node | 右子节点 | +| parent node | 父节点 | +| left subtree | 左子树 | +| right subtree | 右子树 | +| root node | 根节点 | +| leaf node | 叶节点 | +| edge | 边 | +| level | 层 | +| degree | 度 | +| height | 高度 | +| depth | 深度 | +| perfect binary tree | 完美二叉树 | +| complete binary tree | 完全二叉树 | +| full binary tree | 完满二叉树 | +| balanced binary tree | 平衡二叉树 | +| binary search tree | 二叉搜索树 | +| AVL tree | AVL 树 | +| red-black tree | 红黑树 | +| level-order traversal | 层序遍历 | +| breadth-first traversal | 广度优先遍历 | +| depth-first traversal | 深度优先遍历 | +| binary search tree | 二叉搜索树 | +| balanced binary search tree | 平衡二叉搜索树 | +| balance factor | 平衡因子 | +| heap | 堆 | +| max heap | 大顶堆 | +| min heap | 小顶堆 | +| priority queue | 优先队列 | +| heapify | 堆化 | +| top-$k$ problem | Top-$k$ 问题 | +| graph | 图 | +| vertex | 顶点 | +| undirected graph | 无向图 | +| directed graph | 有向图 | +| connected graph | 连通图 | +| disconnected graph | 非连通图 | +| weighted graph | 有权图 | +| adjacency | 邻接 | +| path | 路径 | +| in-degree | 入度 | +| out-degree | 出度 | +| adjacency matrix | 邻接矩阵 | +| adjacency list | 邻接表 | +| breadth-first search | 广度优先搜索 | +| depth-first search | 深度优先搜索 | +| binary search | 二分查找 | +| searching algorithm | 搜索算法 | +| sorting algorithm | 排序算法 | +| selection sort | 选择排序 | +| bubble sort | 冒泡排序 | +| insertion sort | 插入排序 | +| quick sort | 快速排序 | +| merge sort | 归并排序 | +| heap sort | 堆排序 | +| bucket sort | 桶排序 | +| counting sort | 计数排序 | +| radix sort | 基数排序 | +| divide and conquer | 分治 | +| hanota problem | 汉诺塔问题 | +| backtracking algorithm | 回溯算法 | +| constraint | 约束 | +| solution | 解 | +| state | 状态 | +| pruning | 剪枝 | +| permutations problem | 全排列问题 | +| subset-sum problem | 子集和问题 | +| $n$-queens problem | $n$ 皇后问题 | +| dynamic programming | 动态规划 | +| initial state | 初始状态 | +| state-transition equation | 状态转移方程 | +| knapsack problem | 背包问题 | +| edit distance problem | 编辑距离问题 | +| greedy algorithm | 贪心算法 |
diff --git a/docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md b/docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md index c107ddd6b..c0aa74d2d 100755 --- a/docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md +++ b/docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md @@ -812,8 +812,8 @@ comments: true $$ \begin{aligned} -O(1) < O(\log n) < O(n) < O(n^2) < O(2^n) \newline -\text{常数阶} < \text{对数阶} < \text{线性阶} < \text{平方阶} < \text{指数阶} +& O(1) < O(\log n) < O(n) < O(n^2) < O(2^n) \newline +& \text{常数阶} < \text{对数阶} < \text{线性阶} < \text{平方阶} < \text{指数阶} \end{aligned} $$ diff --git a/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md b/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md index 387558fa7..76337f034 100755 --- a/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md +++ b/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md @@ -1004,8 +1004,8 @@ $$ $$ \begin{aligned} -O(1) < O(\log n) < O(n) < O(n \log n) < O(n^2) < O(2^n) < O(n!) \newline -\text{常数阶} < \text{对数阶} < \text{线性阶} < \text{线性对数阶} < \text{平方阶} < \text{指数阶} < \text{阶乘阶} +& O(1) < O(\log n) < O(n) < O(n \log n) < O(n^2) < O(2^n) < O(n!) \newline +& \text{常数阶} < \text{对数阶} < \text{线性阶} < \text{线性对数阶} < \text{平方阶} < \text{指数阶} < \text{阶乘阶} \end{aligned} $$ diff --git a/en/docs/chapter_appendix/terminology.md b/en/docs/chapter_appendix/terminology.md index cab433d79..be07bbc07 100644 --- a/en/docs/chapter_appendix/terminology.md +++ b/en/docs/chapter_appendix/terminology.md @@ -4,142 +4,139 @@ comments: true # 16.3   Glossary -The following table lists important terms that appear in this book. It is worth noting the following points: - -- We recommend remembering the English terms to help with reading English-language literature. -- Some terms have different names in Simplified Chinese and Traditional Chinese. +The following table lists important terms that appear in this book.

Table 16-1   Important Terms in Data Structures and Algorithms

-| English | Simplified Chinese | Traditional Chinese | -| ------------------------------ | ------------------ | ------------------- | -| algorithm | 算法 | 演算法 | -| data structure | 数据结构 | 資料結構 | -| code | 代码 | 程式碼 | -| file | 文件 | 檔案 | -| function | 函数 | 函式 | -| method | 方法 | 方法 | -| variable | 变量 | 變數 | -| asymptotic complexity analysis | 渐近复杂度分析 | 漸近複雜度分析 | -| time complexity | 时间复杂度 | 時間複雜度 | -| space complexity | 空间复杂度 | 空間複雜度 | -| loop | 循环 | 迴圈 | -| iteration | 迭代 | 迭代 | -| recursion | 递归 | 遞迴 | -| tail recursion | 尾递归 | 尾遞迴 | -| recursion tree | 递归树 | 遞迴樹 | -| big-$O$ notation | 大 $O$ 记号 | 大 $O$ 記號 | -| asymptotic upper bound | 渐近上界 | 漸近上界 | -| sign-magnitude | 原码 | 原碼 | -| 1’s complement | 反码 | 一補數 | -| 2’s complement | 补码 | 二補數 | -| array | 数组 | 陣列 | -| index | 索引 | 索引 | -| linked list | 链表 | 鏈結串列 | -| linked list node, list node | 链表节点 | 鏈結串列節點 | -| head node | 头节点 | 頭節點 | -| tail node | 尾节点 | 尾節點 | -| list | 列表 | 串列 | -| dynamic array | 动态数组 | 動態陣列 | -| hard disk | 硬盘 | 硬碟 | -| random-access memory (RAM) | 内存 | 記憶體 | -| cache memory | 缓存 | 快取 | -| cache miss | 缓存未命中 | 快取未命中 | -| cache hit rate | 缓存命中率 | 快取命中率 | -| stack | 栈 | 堆疊 | -| top of the stack | 栈顶 | 堆疊頂 | -| bottom of the stack | 栈底 | 堆疊底 | -| queue | 队列 | 佇列 | -| double-ended queue | 双向队列 | 雙向佇列 | -| front of the queue | 队首 | 佇列首 | -| rear of the queue | 队尾 | 佇列尾 | -| hash table | 哈希表 | 雜湊表 | -| hash set | 哈希集合 | 雜湊集合 | -| bucket | 桶 | 桶 | -| hash function | 哈希函数 | 雜湊函式 | -| hash collision | 哈希冲突 | 雜湊衝突 | -| load factor | 负载因子 | 負載因子 | -| separate chaining | 链式地址 | 鏈結位址 | -| open addressing | 开放寻址 | 開放定址 | -| linear probing | 线性探测 | 線性探查 | -| lazy deletion | 懒删除 | 懶刪除 | -| binary tree | 二叉树 | 二元樹 | -| tree node | 树节点 | 樹節點 | -| left-child node | 左子节点 | 左子節點 | -| right-child node | 右子节点 | 右子節點 | -| parent node | 父节点 | 父節點 | -| left subtree | 左子树 | 左子樹 | -| right subtree | 右子树 | 右子樹 | -| root node | 根节点 | 根節點 | -| leaf node | 叶节点 | 葉節點 | -| edge | 边 | 邊 | -| level | 层 | 層 | -| degree | 度 | 度 | -| height | 高度 | 高度 | -| depth | 深度 | 深度 | -| perfect binary tree | 完美二叉树 | 完美二元樹 | -| complete binary tree | 完全二叉树 | 完全二元樹 | -| full binary tree | 完满二叉树 | 完滿二元樹 | -| balanced binary tree | 平衡二叉树 | 平衡二元樹 | -| binary search tree | 二叉搜索树 | 二元搜尋樹 | -| AVL tree | AVL 树 | AVL 樹 | -| red-black tree | 红黑树 | 紅黑樹 | -| level-order traversal | 层序遍历 | 層序走訪 | -| breadth-first traversal | 广度优先遍历 | 廣度優先走訪 | -| depth-first traversal | 深度优先遍历 | 深度優先走訪 | -| binary search tree | 二叉搜索树 | 二元搜尋樹 | -| balanced binary search tree | 平衡二叉搜索树 | 平衡二元搜尋樹 | -| balance factor | 平衡因子 | 平衡因子 | -| heap | 堆 | 堆積 | -| max heap | 大顶堆 | 大頂堆積 | -| min heap | 小顶堆 | 小頂堆積 | -| priority queue | 优先队列 | 優先佇列 | -| heapify | 堆化 | 堆積化 | -| top-$k$ problem | Top-$k$ 问题 | Top-$k$ 問題 | -| graph | 图 | 圖 | -| vertex | 顶点 | 頂點 | -| undirected graph | 无向图 | 無向圖 | -| directed graph | 有向图 | 有向圖 | -| connected graph | 连通图 | 連通圖 | -| disconnected graph | 非连通图 | 非連通圖 | -| weighted graph | 有权图 | 有權圖 | -| adjacency | 邻接 | 鄰接 | -| path | 路径 | 路徑 | -| in-degree | 入度 | 入度 | -| out-degree | 出度 | 出度 | -| adjacency matrix | 邻接矩阵 | 鄰接矩陣 | -| adjacency list | 邻接表 | 鄰接表 | -| breadth-first search | 广度优先搜索 | 廣度優先搜尋 | -| depth-first search | 深度优先搜索 | 深度優先搜尋 | -| binary search | 二分查找 | 二分搜尋 | -| searching algorithm | 搜索算法 | 搜尋演算法 | -| sorting algorithm | 排序算法 | 排序演算法 | -| selection sort | 选择排序 | 選擇排序 | -| bubble sort | 冒泡排序 | 泡沫排序 | -| insertion sort | 插入排序 | 插入排序 | -| quick sort | 快速排序 | 快速排序 | -| merge sort | 归并排序 | 合併排序 | -| heap sort | 堆排序 | 堆積排序 | -| bucket sort | 桶排序 | 桶排序 | -| counting sort | 计数排序 | 計數排序 | -| radix sort | 基数排序 | 基數排序 | -| divide and conquer | 分治 | 分治 | -| hanota problem | 汉诺塔问题 | 河內塔問題 | -| backtracking algorithm | 回溯算法 | 回溯演算法 | -| constraint | 约束 | 約束 | -| solution | 解 | 解 | -| state | 状态 | 狀態 | -| pruning | 剪枝 | 剪枝 | -| permutations problem | 全排列问题 | 全排列問題 | -| subset-sum problem | 子集和问题 | 子集合問題 | -| $n$-queens problem | $n$ 皇后问题 | $n$ 皇后問題 | -| dynamic programming | 动态规划 | 動態規劃 | -| initial state | 初始状态 | 初始狀態 | -| state-transition equation | 状态转移方程 | 狀態轉移方程 | -| knapsack problem | 背包问题 | 背包問題 | -| edit distance problem | 编辑距离问题 | 編輯距離問題 | -| greedy algorithm | 贪心算法 | 貪婪演算法 | +| English | +| ------------------------------ | +| algorithm | +| data structure | +| code | +| file | +| function | +| method | +| variable | +| asymptotic complexity analysis | +| time complexity | +| space complexity | +| loop | +| iteration | +| recursion | +| tail recursion | +| recursion tree | +| big-$O$ notation | +| asymptotic upper bound | +| sign-magnitude | +| 1’s complement | +| 2’s complement | +| array | +| index | +| linked list | +| linked list node, list node | +| head node | +| tail node | +| list | +| dynamic array | +| hard disk | +| random-access memory (RAM) | +| cache memory | +| cache miss | +| cache hit rate | +| stack | +| top of the stack | +| bottom of the stack | +| queue | +| double-ended queue | +| front of the queue | +| rear of the queue | +| hash table | +| hash set | +| bucket | +| hash function | +| hash collision | +| load factor | +| separate chaining | +| open addressing | +| linear probing | +| lazy deletion | +| binary tree | +| tree node | +| left-child node | +| right-child node | +| parent node | +| left subtree | +| right subtree | +| root node | +| leaf node | +| edge | +| level | +| degree | +| height | +| depth | +| perfect binary tree | +| complete binary tree | +| full binary tree | +| balanced binary tree | +| binary search tree | +| AVL tree | +| red-black tree | +| level-order traversal | +| breadth-first traversal | +| depth-first traversal | +| binary search tree | +| balanced binary search tree | +| balance factor | +| heap | +| max heap | +| min heap | +| priority queue | +| heapify | +| top-$k$ problem | +| graph | +| vertex | +| undirected graph | +| directed graph | +| connected graph | +| disconnected graph | +| weighted graph | +| adjacency | +| path | +| in-degree | +| out-degree | +| adjacency matrix | +| adjacency list | +| breadth-first search | +| depth-first search | +| binary search | +| searching algorithm | +| sorting algorithm | +| selection sort | +| bubble sort | +| insertion sort | +| quick sort | +| merge sort | +| heap sort | +| bucket sort | +| counting sort | +| radix sort | +| divide and conquer | +| hanota problem | +| backtracking algorithm | +| constraint | +| solution | +| state | +| pruning | +| permutations problem | +| subset-sum problem | +| $n$-queens problem | +| dynamic programming | +| initial state | +| state-transition equation | +| knapsack problem | +| edit distance problem | +| greedy algorithm |
diff --git a/en/docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md b/en/docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md index b9ec99bac..6023a05e7 100644 --- a/en/docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md +++ b/en/docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md @@ -812,8 +812,8 @@ Let the input data size be $n$. The following figure shows common types of space $$ \begin{aligned} -O(1) < O(\log n) < O(n) < O(n^2) < O(2^n) \newline -\text{Constant} < \text{Logarithmic} < \text{Linear} < \text{Quadratic} < \text{Exponential} +& O(1) < O(\log n) < O(n) < O(n^2) < O(2^n) \newline +& \text{Constant} < \text{Logarithmic} < \text{Linear} < \text{Quadratic} < \text{Exponential} \end{aligned} $$ diff --git a/en/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md b/en/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md index d505b2005..6e3b16fa0 100644 --- a/en/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md +++ b/en/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md @@ -1004,8 +1004,8 @@ Let the input data size be $n$. Common time complexity types are shown in Figure $$ \begin{aligned} -O(1) < O(\log n) < O(n) < O(n \log n) < O(n^2) < O(2^n) < O(n!) \newline -\text{Constant} < \text{Logarithmic} < \text{Linear} < \text{Linearithmic} < \text{Quadratic} < \text{Exponential} < \text{Factorial} +& O(1) < O(\log n) < O(n) < O(n \log n) < O(n^2) < O(2^n) < O(n!) \newline +& \text{Constant} < \text{Logarithmic} < \text{Linear} < \text{Linearithmic} < \text{Quadratic} < \text{Exponential} < \text{Factorial} \end{aligned} $$ diff --git a/en/docs/chapter_data_structure/character_encoding.md b/en/docs/chapter_data_structure/character_encoding.md index b89d26463..3d2b88ce3 100644 --- a/en/docs/chapter_data_structure/character_encoding.md +++ b/en/docs/chapter_data_structure/character_encoding.md @@ -6,7 +6,7 @@ comments: true In computers, all data is stored in binary form, and character `char` is no exception. To represent characters, we need to establish a "character set" that defines a one-to-one correspondence between each character and binary numbers. With a character set, computers can convert binary numbers to characters by looking up the table. -## 3.4.1   Ascii Character Set +## 3.4.1   ASCII Character Set ASCII code is the earliest character set, with the full name American Standard Code for Information Interchange. It uses 7 binary bits (the lower 7 bits of one byte) to represent a character, and can represent a maximum of 128 different characters. As shown in Figure 3-6, ASCII code includes uppercase and lowercase English letters, numbers 0 ~ 9, some punctuation marks, and some control characters (such as newline and tab). @@ -18,7 +18,7 @@ However, **ASCII code can only represent English**. With the globalization of co Worldwide, a batch of EASCII character sets suitable for different regions have appeared successively. The first 128 characters of these character sets are unified as ASCII code, and the last 128 characters are defined differently to adapt to the needs of different languages. -## 3.4.2   Gbk Character Set +## 3.4.2   GBK Character Set Later, people found that **EASCII still could not provide enough characters for many languages**. For example, there are nearly one hundred thousand Chinese characters, and several thousand are used in everyday life. In 1980, the China National Standardization Administration released the GB2312 character set, which included 6,763 Chinese characters, basically meeting the needs of computer processing for Chinese. @@ -30,7 +30,7 @@ With the vigorous development of computer technology, character sets and encodin Researchers of that era thought: **If a sufficiently complete character set were released to include all languages and symbols in the world, wouldn't that solve problems in cross-language environments and eliminate garbled text**? Driven by this idea, a large and comprehensive character set, Unicode, was born. -Unicode is called "统一码" (Unified Code) in Chinese and can theoretically accommodate over one million characters. It is committed to including characters from around the world into a unified character set, providing a universal character set to handle and display various language texts, reducing garbled character problems caused by different encoding standards. +Unicode, or Unified Code, can theoretically accommodate over one million characters. It is committed to including characters from around the world into a unified character set, providing a universal character set to handle and display various language texts, reducing garbled character problems caused by different encoding standards. Since its release in 1991, Unicode has continuously expanded to include new languages and characters. As of September 2022, Unicode has included 149,186 characters, including characters, symbols, and even emojis from various languages. In practical storage and encoding schemes for this vast character set, commonly used characters often occupy 2 bytes, while some rare characters occupy 3 bytes or even 4 bytes. @@ -44,7 +44,7 @@ For the above problem, **a straightforward solution is to store all characters a However, ASCII code has already proven to us that encoding English only requires 1 byte. If the above scheme is adopted, the size of English text will be twice that under ASCII encoding, which is very wasteful of memory space. Therefore, we need a more efficient Unicode encoding method. -## 3.4.4   Utf-8 Encoding +## 3.4.4   UTF-8 Encoding Currently, UTF-8 has become the most widely used Unicode encoding method internationally. **It is a variable-length encoding** that uses 1 to 4 bytes to represent a character, depending on the complexity of the character. ASCII characters only require 1 byte, Latin and Greek letters require 2 bytes, commonly used Chinese characters require 3 bytes, and some other rare characters require 4 bytes. @@ -53,7 +53,7 @@ The encoding rules of UTF-8 are not complicated and can be divided into the foll - For 1-byte characters, set the highest bit to $0$, and set the remaining 7 bits to the Unicode code point. It is worth noting that ASCII characters occupy the first 128 code points in the Unicode character set. That is to say, **UTF-8 encoding is backward compatible with ASCII code**. This means we can use UTF-8 to parse very old ASCII code text. - For characters with a length of $n$ bytes (where $n > 1$), set the highest $n$ bits of the first byte to $1$, and set the $(n + 1)$-th bit to $0$; starting from the second byte, set the highest 2 bits of each byte to $10$; use all remaining bits to fill in the Unicode code point of the character. -Figure 3-8 shows the UTF-8 encoding corresponding to "Hello算法". It can be observed that since the highest $n$ bits are all set to $1$, the system can determine that the character length is $n$ by counting the leading $1$ bits. +Figure 3-8 shows the UTF-8 encoding corresponding to "Hello 算法". It can be observed that since the highest $n$ bits are all set to $1$, the system can determine that the character length is $n$ by counting the leading $1$ bits. But why set the highest 2 bits of all other bytes to $10$? In fact, this $10$ can serve as a check symbol. Assuming the system starts parsing text from an incorrect byte, the $10$ at the beginning of the byte can help the system quickly determine an anomaly. diff --git a/en/docs/chapter_data_structure/summary.md b/en/docs/chapter_data_structure/summary.md index f5ece4b6f..999ec8c8a 100644 --- a/en/docs/chapter_data_structure/summary.md +++ b/en/docs/chapter_data_structure/summary.md @@ -65,6 +65,6 @@ $$ In summary, both "first negate then add 1" and "first subtract 1 then negate" are computing the complement to $10000$, and they are equivalent. -Essentially, the "negate" operation is actually finding the complement to $1111$ (because `sign-magnitude + 1's complement = 1111` always holds); and adding 1 to the 1's complement yields the 2's complement, which is the complement to $10000$. +Essentially, the "negate" operation is actually finding the complement to $1111$ (because "sign-magnitude + 1's complement = 1111" always holds); and adding 1 to the 1's complement yields the 2's complement, which is the complement to $10000$. The above uses $n = 4$ as an example, and it can be generalized to binary numbers of any number of bits. diff --git a/en/docs/chapter_hashing/index.md b/en/docs/chapter_hashing/index.md index 8e8f79931..dcdd4161c 100644 --- a/en/docs/chapter_hashing/index.md +++ b/en/docs/chapter_hashing/index.md @@ -3,9 +3,9 @@ comments: true icon: material/table-search --- -# Chapter 6.   Hash Table +# Chapter 6.   Hashing -![Hash Table](../assets/covers/chapter_hashing.jpg){ class="cover-image" } +![Hashing](../assets/covers/chapter_hashing.jpg){ class="cover-image" } !!! abstract diff --git a/ja/docs/chapter_appendix/terminology.md b/ja/docs/chapter_appendix/terminology.md index bc69c2d35..47aa69072 100644 --- a/ja/docs/chapter_appendix/terminology.md +++ b/ja/docs/chapter_appendix/terminology.md @@ -4,142 +4,139 @@ comments: true # 16.3   用語集 -以下の表は、本書に登場する重要な用語を一覧にしたものです。特に次の点に注意してください。 - -- 名詞の英語表現も覚えておくと、英語文献を読む際に役立ちます。 -- 一部の名詞は、簡体字中国語と繁体字中国語で呼び方が異なります。 +以下の表は、本書に登場する重要な用語を一覧にしたものです。英語文献を読む際に役立つよう、各名詞の英語表現も覚えておくことをおすすめします。

表 16-1   データ構造とアルゴリズムの重要用語

-| English | 日本語 | 日本語 | -| ------------------------------ | -------------- | -------------- | -| algorithm | アルゴリズム | アルゴリズム | -| data structure | データ構造 | データ構造 | -| code | コード | コード | -| file | ファイル | ファイル | -| function | 関数 | 関数 | -| method | メソッド | メソッド | -| variable | 変数 | 変数 | -| asymptotic complexity analysis | 漸近計算量解析 | 漸近計算量解析 | -| time complexity | 時間計算量 | 時間計算量 | -| space complexity | 空間計算量 | 空間計算量 | -| loop | ループ | ループ | -| iteration | 反復 | 反復 | -| recursion | 再帰 | 再帰 | -| tail recursion | 末尾再帰 | 末尾再帰 | -| recursion tree | 再帰木 | 再帰木 | -| big-$O$ notation | ビッグオー記法 | ビッグオー記法 | -| asymptotic upper bound | 漸近上界 | 漸近上界 | -| sign-magnitude | 符号絶対値表現 | 符号絶対値表現 | -| 1’s complement | 1の補数 | 1の補数 | -| 2’s complement | 2の補数 | 2の補数 | -| array | 配列 | 配列 | -| index | インデックス | インデックス | -| linked list | 連結リスト | 連結リスト | -| linked list node, list node | 連結リストノード | 連結リストノード | -| head node | 先頭ノード | 先頭ノード | -| tail node | 末尾ノード | 末尾ノード | -| list | リスト | リスト | -| dynamic array | 動的配列 | 動的配列 | -| hard disk | ハードディスク | ハードディスク | -| random-access memory (RAM) | メモリ | メモリ | -| cache memory | キャッシュ | キャッシュ | -| cache miss | キャッシュミス | キャッシュミス | -| cache hit rate | キャッシュヒット率 | キャッシュヒット率 | -| stack | スタック | スタック | -| top of the stack | スタックトップ | スタックトップ | -| bottom of the stack | スタックボトム | スタックボトム | -| queue | キュー | キュー | -| double-ended queue | 両端キュー | 両端キュー | -| front of the queue | キュー先頭 | キュー先頭 | -| rear of the queue | キュー末尾 | キュー末尾 | -| hash table | ハッシュテーブル | ハッシュテーブル | -| hash set | ハッシュ集合 | ハッシュ集合 | -| bucket | バケット | バケット | -| hash function | ハッシュ関数 | ハッシュ関数 | -| hash collision | ハッシュ衝突 | ハッシュ衝突 | -| load factor | 負荷率 | 負荷率 | -| separate chaining | 連鎖アドレス法 | 連鎖アドレス法 | -| open addressing | オープンアドレス法 | オープンアドレス法 | -| linear probing | 線形探索 | 線形探索 | -| lazy deletion | 遅延削除 | 遅延削除 | -| binary tree | 二分木 | 二分木 | -| tree node | ノード | ノード | -| left-child node | 左子ノード | 左子ノード | -| right-child node | 右子ノード | 右子ノード | -| parent node | 親ノード | 親ノード | -| left subtree | 左部分木 | 左部分木 | -| right subtree | 右部分木 | 右部分木 | -| root node | 根ノード | 根ノード | -| leaf node | 葉ノード | 葉ノード | -| edge | 辺 | 辺 | -| level | レベル | レベル | -| degree | 次数 | 次数 | -| height | 高さ | 高さ | -| depth | 深さ | 深さ | -| perfect binary tree | 完備二分木 | 完備二分木 | -| complete binary tree | 完全二分木 | 完全二分木 | -| full binary tree | 満二分木 | 満二分木 | -| balanced binary tree | 平衡二分木 | 平衡二分木 | -| binary search tree | 二分探索木 | 二分探索木 | -| AVL tree | AVL 木 | AVL 木 | -| red-black tree | 赤黒木 | 赤黒木 | -| level-order traversal | レベル順走査 | レベル順走査 | -| breadth-first traversal | 幅優先走査 | 幅優先走査 | -| depth-first traversal | 深さ優先走査 | 深さ優先走査 | -| binary search tree | 二分探索木 | 二分探索木 | -| balanced binary search tree | 平衡二分探索木 | 平衡二分探索木 | -| balance factor | 平衡係数 | 平衡係数 | -| heap | ヒープ | ヒープ | -| max heap | 最大ヒープ | 最大ヒープ | -| min heap | 最小ヒープ | 最小ヒープ | -| priority queue | 優先度付きキュー | 優先度付きキュー | -| heapify | ヒープ化 | ヒープ化 | -| top-$k$ problem | Top-$k$ 問題 | Top-$k$ 問題 | -| graph | グラフ | グラフ | -| vertex | 頂点 | 頂点 | -| undirected graph | 無向グラフ | 無向グラフ | -| directed graph | 有向グラフ | 有向グラフ | -| connected graph | 連結グラフ | 連結グラフ | -| disconnected graph | 非連結グラフ | 非連結グラフ | -| weighted graph | 重み付きグラフ | 重み付きグラフ | -| adjacency | 隣接 | 隣接 | -| path | 経路 | 経路 | -| in-degree | 入次数 | 入次数 | -| out-degree | 出次数 | 出次数 | -| adjacency matrix | 隣接行列 | 隣接行列 | -| adjacency list | 隣接リスト | 隣接リスト | -| breadth-first search | 幅優先探索 | 幅優先探索 | -| depth-first search | 深さ優先探索 | 深さ優先探索 | -| binary search | 二分探索 | 二分探索 | -| searching algorithm | 探索アルゴリズム | 探索アルゴリズム | -| sorting algorithm | ソートアルゴリズム | ソートアルゴリズム | -| selection sort | 選択ソート | 選択ソート | -| bubble sort | バブルソート | バブルソート | -| insertion sort | 挿入ソート | 挿入ソート | -| quick sort | クイックソート | クイックソート | -| merge sort | マージソート | マージソート | -| heap sort | ヒープソート | ヒープソート | -| bucket sort | バケットソート | バケットソート | -| counting sort | 計数ソート | 計数ソート | -| radix sort | 基数ソート | 基数ソート | -| divide and conquer | 分割統治 | 分割統治 | -| hanota problem | ハノイの塔問題 | ハノイの塔問題 | -| backtracking algorithm | バックトラッキングアルゴリズム | バックトラッキングアルゴリズム | -| constraint | 制約 | 制約 | -| solution | 解 | 解 | -| state | 状態 | 状態 | -| pruning | 枝刈り | 枝刈り | -| permutations problem | 全順列問題 | 全順列問題 | -| subset-sum problem | 部分和問題 | 部分和問題 | -| $n$-queens problem | $n$ クイーン問題 | $n$ クイーン問題 | -| dynamic programming | 動的計画法 | 動的計画法 | -| initial state | 初期状態 | 初期状態 | -| state-transition equation | 状態遷移方程式 | 状態遷移方程式 | -| knapsack problem | ナップサック問題 | ナップサック問題 | -| edit distance problem | 編集距離問題 | 編集距離問題 | -| greedy algorithm | 貪欲法 | 貪欲法 | +| English | 日本語 | +| ------------------------------ | ------------------------------ | +| algorithm | アルゴリズム | +| data structure | データ構造 | +| code | コード | +| file | ファイル | +| function | 関数 | +| method | メソッド | +| variable | 変数 | +| asymptotic complexity analysis | 漸近計算量解析 | +| time complexity | 時間計算量 | +| space complexity | 空間計算量 | +| loop | ループ | +| iteration | 反復 | +| recursion | 再帰 | +| tail recursion | 末尾再帰 | +| recursion tree | 再帰木 | +| big-$O$ notation | ビッグオー記法 | +| asymptotic upper bound | 漸近上界 | +| sign-magnitude | 符号絶対値表現 | +| 1’s complement | 1の補数 | +| 2’s complement | 2の補数 | +| array | 配列 | +| index | インデックス | +| linked list | 連結リスト | +| linked list node, list node | 連結リストノード | +| head node | 先頭ノード | +| tail node | 末尾ノード | +| list | リスト | +| dynamic array | 動的配列 | +| hard disk | ハードディスク | +| random-access memory (RAM) | メモリ | +| cache memory | キャッシュ | +| cache miss | キャッシュミス | +| cache hit rate | キャッシュヒット率 | +| stack | スタック | +| top of the stack | スタックトップ | +| bottom of the stack | スタックボトム | +| queue | キュー | +| double-ended queue | 両端キュー | +| front of the queue | キュー先頭 | +| rear of the queue | キュー末尾 | +| hash table | ハッシュテーブル | +| hash set | ハッシュ集合 | +| bucket | バケット | +| hash function | ハッシュ関数 | +| hash collision | ハッシュ衝突 | +| load factor | 負荷率 | +| separate chaining | 連鎖アドレス法 | +| open addressing | オープンアドレス法 | +| linear probing | 線形探索 | +| lazy deletion | 遅延削除 | +| binary tree | 二分木 | +| tree node | ノード | +| left-child node | 左子ノード | +| right-child node | 右子ノード | +| parent node | 親ノード | +| left subtree | 左部分木 | +| right subtree | 右部分木 | +| root node | 根ノード | +| leaf node | 葉ノード | +| edge | 辺 | +| level | レベル | +| degree | 次数 | +| height | 高さ | +| depth | 深さ | +| perfect binary tree | 完備二分木 | +| complete binary tree | 完全二分木 | +| full binary tree | 満二分木 | +| balanced binary tree | 平衡二分木 | +| binary search tree | 二分探索木 | +| AVL tree | AVL 木 | +| red-black tree | 赤黒木 | +| level-order traversal | レベル順走査 | +| breadth-first traversal | 幅優先走査 | +| depth-first traversal | 深さ優先走査 | +| binary search tree | 二分探索木 | +| balanced binary search tree | 平衡二分探索木 | +| balance factor | 平衡係数 | +| heap | ヒープ | +| max heap | 最大ヒープ | +| min heap | 最小ヒープ | +| priority queue | 優先度付きキュー | +| heapify | ヒープ化 | +| top-$k$ problem | Top-$k$ 問題 | +| graph | グラフ | +| vertex | 頂点 | +| undirected graph | 無向グラフ | +| directed graph | 有向グラフ | +| connected graph | 連結グラフ | +| disconnected graph | 非連結グラフ | +| weighted graph | 重み付きグラフ | +| adjacency | 隣接 | +| path | 経路 | +| in-degree | 入次数 | +| out-degree | 出次数 | +| adjacency matrix | 隣接行列 | +| adjacency list | 隣接リスト | +| breadth-first search | 幅優先探索 | +| depth-first search | 深さ優先探索 | +| binary search | 二分探索 | +| searching algorithm | 探索アルゴリズム | +| sorting algorithm | ソートアルゴリズム | +| selection sort | 選択ソート | +| bubble sort | バブルソート | +| insertion sort | 挿入ソート | +| quick sort | クイックソート | +| merge sort | マージソート | +| heap sort | ヒープソート | +| bucket sort | バケットソート | +| counting sort | 計数ソート | +| radix sort | 基数ソート | +| divide and conquer | 分割統治 | +| hanota problem | ハノイの塔問題 | +| backtracking algorithm | バックトラッキングアルゴリズム | +| constraint | 制約 | +| solution | 解 | +| state | 状態 | +| pruning | 枝刈り | +| permutations problem | 全順列問題 | +| subset-sum problem | 部分和問題 | +| $n$-queens problem | $n$ クイーン問題 | +| dynamic programming | 動的計画法 | +| initial state | 初期状態 | +| state-transition equation | 状態遷移方程式 | +| knapsack problem | ナップサック問題 | +| edit distance problem | 編集距離問題 | +| greedy algorithm | 貪欲法 |
diff --git a/ja/docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md b/ja/docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md index 4fcfa2605..eecfc13b9 100644 --- a/ja/docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md +++ b/ja/docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md @@ -812,8 +812,8 @@ comments: true $$ \begin{aligned} -O(1) < O(\log n) < O(n) < O(n^2) < O(2^n) \newline -\text{定数階} < \text{対数階} < \text{線形階} < \text{平方階} < \text{指数階} +& O(1) < O(\log n) < O(n) < O(n^2) < O(2^n) \newline +& \text{定数階} < \text{対数階} < \text{線形階} < \text{平方階} < \text{指数階} \end{aligned} $$ diff --git a/ja/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md b/ja/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md index 8d5aac239..639c5258f 100644 --- a/ja/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md +++ b/ja/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md @@ -1004,8 +1004,8 @@ $$ $$ \begin{aligned} -O(1) < O(\log n) < O(n) < O(n \log n) < O(n^2) < O(2^n) < O(n!) \newline -\text{定数階} < \text{対数階} < \text{線形階} < \text{線形対数階} < \text{平方階} < \text{指数階} < \text{階乗階} +& O(1) < O(\log n) < O(n) < O(n \log n) < O(n^2) < O(2^n) < O(n!) \newline +& \text{定数階} < \text{対数階} < \text{線形階} < \text{線形対数階} < \text{平方階} < \text{指数階} < \text{階乗階} \end{aligned} $$ diff --git a/ru/docs/chapter_appendix/terminology.md b/ru/docs/chapter_appendix/terminology.md index c29d642cc..e83aecd50 100644 --- a/ru/docs/chapter_appendix/terminology.md +++ b/ru/docs/chapter_appendix/terminology.md @@ -4,144 +4,141 @@ comments: true # 16.3   Глоссарий -В таблице 16-1 приведены важные термины, встречающиеся в книге. Обратите внимание на следующие моменты. - -- Рекомендуем запомнить английские названия терминов, чтобы легче читать англоязычные материалы. -- В русской версии для каждого термина приводится единый рекомендуемый перевод. +В таблице 16-1 приведены важные термины, встречающиеся в книге. Рекомендуем запомнить английские названия терминов, чтобы легче читать англоязычные материалы.

Таблица 16-1   Важные термины по структурам данных и алгоритмам

-| English | Русский | -| ------------------------------ | ------------------------------ | -| algorithm | алгоритм | -| data structure | структура данных | -| code | код | -| file | файл | -| function | функция | -| method | метод | -| variable | переменная | -| asymptotic complexity analysis | асимптотический анализ сложности | -| time complexity | временная сложность | -| space complexity | пространственная сложность | -| loop | цикл | -| iteration | итерация | -| recursion | рекурсия | -| tail recursion | хвостовая рекурсия | -| recursion tree | дерево рекурсии | -| big-$O$ notation | нотация big-$O$ | -| asymptotic upper bound | асимптотическая верхняя граница | -| sign-magnitude | прямой код | -| 1’s complement | обратный код | -| 2’s complement | дополнительный код | -| array | массив | -| index | индекс | -| linked list | связный список | -| linked list node, list node | узел связного списка | -| head node | головной узел | -| tail node | хвостовой узел | -| list | список | -| dynamic array | динамический массив | -| hard disk | жесткий диск | -| random-access memory (RAM) | оперативная память | -| cache memory | кеш-память | -| cache miss | промах кеша | -| cache hit rate | коэффициент попадания в кеш | -| stack | стек | -| top of the stack | вершина стека | -| bottom of the stack | основание стека | -| queue | очередь | -| double-ended queue | двусторонняя очередь | -| front of the queue | голова очереди | -| rear of the queue | хвост очереди | -| hash table | хеш-таблица | -| hash set | хеш-набор | -| bucket | бакет | -| hash function | хеш-функция | -| hash collision | хеш-коллизия | -| load factor | коэффициент заполнения | -| separate chaining | цепная адресация | -| open addressing | открытая адресация | -| linear probing | линейное зондирование | -| lazy deletion | ленивое удаление | -| binary tree | двоичное дерево | -| tree node | узел дерева | -| left-child node | левый дочерний узел | -| right-child node | правый дочерний узел | -| parent node | родительский узел | -| left subtree | левое поддерево | -| right subtree | правое поддерево | -| root node | корневой узел | -| leaf node | листовой узел | -| edge | ребро | -| level | уровень | -| degree | степень | -| height | высота | -| depth | глубина | -| perfect binary tree | идеальное двоичное дерево | -| complete binary tree | полное двоичное дерево | -| full binary tree | строгое двоичное дерево | -| balanced binary tree | сбалансированное двоичное дерево | -| binary search tree | двоичное дерево поиска | -| AVL tree | АВЛ-дерево | -| red-black tree | красно-черное дерево | -| level-order traversal | обход по уровням | -| breadth-first traversal | обход в ширину | -| depth-first traversal | обход в глубину | -| pre-order traversal | прямой обход | -| in-order traversal | симметричный обход | -| post-order traversal | обратный обход | +| English | Русский | +| ------------------------------ | --------------------------------------- | +| algorithm | алгоритм | +| data structure | структура данных | +| code | код | +| file | файл | +| function | функция | +| method | метод | +| variable | переменная | +| asymptotic complexity analysis | асимптотический анализ сложности | +| time complexity | временная сложность | +| space complexity | пространственная сложность | +| loop | цикл | +| iteration | итерация | +| recursion | рекурсия | +| tail recursion | хвостовая рекурсия | +| recursion tree | дерево рекурсии | +| big-$O$ notation | нотация big-$O$ | +| asymptotic upper bound | асимптотическая верхняя граница | +| sign-magnitude | прямой код | +| 1’s complement | обратный код | +| 2’s complement | дополнительный код | +| array | массив | +| index | индекс | +| linked list | связный список | +| linked list node, list node | узел связного списка | +| head node | головной узел | +| tail node | хвостовой узел | +| list | список | +| dynamic array | динамический массив | +| hard disk | жесткий диск | +| random-access memory (RAM) | оперативная память | +| cache memory | кеш-память | +| cache miss | промах кеша | +| cache hit rate | коэффициент попадания в кеш | +| stack | стек | +| top of the stack | вершина стека | +| bottom of the stack | основание стека | +| queue | очередь | +| double-ended queue | двусторонняя очередь | +| front of the queue | голова очереди | +| rear of the queue | хвост очереди | +| hash table | хеш-таблица | +| hash set | хеш-набор | +| bucket | бакет | +| hash function | хеш-функция | +| hash collision | хеш-коллизия | +| load factor | коэффициент заполнения | +| separate chaining | цепная адресация | +| open addressing | открытая адресация | +| linear probing | линейное зондирование | +| lazy deletion | ленивое удаление | +| binary tree | двоичное дерево | +| tree node | узел дерева | +| left-child node | левый дочерний узел | +| right-child node | правый дочерний узел | +| parent node | родительский узел | +| left subtree | левое поддерево | +| right subtree | правое поддерево | +| root node | корневой узел | +| leaf node | листовой узел | +| edge | ребро | +| level | уровень | +| degree | степень | +| height | высота | +| depth | глубина | +| perfect binary tree | идеальное двоичное дерево | +| complete binary tree | полное двоичное дерево | +| full binary tree | строгое двоичное дерево | +| balanced binary tree | сбалансированное двоичное дерево | +| binary search tree | двоичное дерево поиска | +| AVL tree | АВЛ-дерево | +| red-black tree | красно-черное дерево | +| level-order traversal | обход по уровням | +| breadth-first traversal | обход в ширину | +| depth-first traversal | обход в глубину | +| pre-order traversal | прямой обход | +| in-order traversal | симметричный обход | +| post-order traversal | обратный обход | | balanced binary search tree | сбалансированное двоичное дерево поиска | -| balance factor | фактор баланса | -| heap | куча | -| max heap | максимальная куча | -| min heap | минимальная куча | -| priority queue | приоритетная очередь | -| heapify | упорядочивание кучи | -| top-$k$ problem | поиск $k$ наибольших элементов | -| graph | граф | -| vertex | вершина | -| undirected graph | неориентированный граф | -| directed graph | ориентированный граф | -| connected graph | связный граф | -| disconnected graph | несвязный граф | -| weighted graph | взвешенный граф | -| adjacency | смежность | -| path | путь | -| in-degree | входящая степень | -| out-degree | исходящая степень | -| adjacency matrix | матрица смежности | -| adjacency list | список смежности | -| breadth-first search | поиск в ширину | -| depth-first search | поиск в глубину | -| binary search | двоичный поиск | -| searching algorithm | алгоритм поиска | -| sorting algorithm | алгоритм сортировки | -| selection sort | сортировка выбором | -| bubble sort | сортировка пузырьком | -| insertion sort | сортировка вставкой | -| quick sort | быстрая сортировка | -| merge sort | сортировка слиянием | -| heap sort | пирамидальная сортировка | -| bucket sort | блочная сортировка | -| counting sort | сортировка подсчетом | -| radix sort | поразрядная сортировка | -| divide and conquer | разделяй и властвуй | -| hanota problem | задача о Ханойской башне | -| backtracking algorithm | алгоритм поиска с возвратом | -| constraint | ограничение | -| solution | решение | -| state | состояние | -| pruning | отсечение | -| permutations problem | задача о перестановках | -| subset-sum problem | задача о сумме подмножеств | -| $n$-queens problem | задача о $n$ ферзях | -| dynamic programming | динамическое программирование | -| initial state | начальное состояние | -| state-transition equation | уравнение перехода состояния | -| knapsack problem | задача о рюкзаке | -| edit distance problem | задача о расстоянии редактирования | -| greedy algorithm | жадный алгоритм | +| balance factor | фактор баланса | +| heap | куча | +| max heap | максимальная куча | +| min heap | минимальная куча | +| priority queue | приоритетная очередь | +| heapify | упорядочивание кучи | +| top-$k$ problem | поиск $k$ наибольших элементов | +| graph | граф | +| vertex | вершина | +| undirected graph | неориентированный граф | +| directed graph | ориентированный граф | +| connected graph | связный граф | +| disconnected graph | несвязный граф | +| weighted graph | взвешенный граф | +| adjacency | смежность | +| path | путь | +| in-degree | входящая степень | +| out-degree | исходящая степень | +| adjacency matrix | матрица смежности | +| adjacency list | список смежности | +| breadth-first search | поиск в ширину | +| depth-first search | поиск в глубину | +| binary search | двоичный поиск | +| searching algorithm | алгоритм поиска | +| sorting algorithm | алгоритм сортировки | +| selection sort | сортировка выбором | +| bubble sort | сортировка пузырьком | +| insertion sort | сортировка вставкой | +| quick sort | быстрая сортировка | +| merge sort | сортировка слиянием | +| heap sort | пирамидальная сортировка | +| bucket sort | блочная сортировка | +| counting sort | сортировка подсчетом | +| radix sort | поразрядная сортировка | +| divide and conquer | разделяй и властвуй | +| hanota problem | задача о Ханойской башне | +| backtracking algorithm | алгоритм поиска с возвратом | +| constraint | ограничение | +| solution | решение | +| state | состояние | +| pruning | отсечение | +| permutations problem | задача о перестановках | +| subset-sum problem | задача о сумме подмножеств | +| $n$-queens problem | задача о $n$ ферзях | +| dynamic programming | динамическое программирование | +| initial state | начальное состояние | +| state-transition equation | уравнение перехода состояния | +| knapsack problem | задача о рюкзаке | +| edit distance problem | задача о расстоянии редактирования | +| greedy algorithm | жадный алгоритм |
diff --git a/ru/docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md b/ru/docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md index d71d1ea94..c19745233 100644 --- a/ru/docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md +++ b/ru/docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md @@ -812,8 +812,8 @@ comments: true $$ \begin{aligned} -O(1) < O(\log n) < O(n) < O(n^2) < O(2^n) \newline -\text{Постоянная} < \text{Логарифмическая} < \text{Линейная} < \text{Квадратичная} < \text{Экспоненциальная} +& O(1) < O(\log n) < O(n) < O(n^2) < O(2^n) \newline +& \text{Постоянная} < \text{Логарифмическая} < \text{Линейная} < \text{Квадратичная} < \text{Экспоненциальная} \end{aligned} $$ diff --git a/ru/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md b/ru/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md index fd4b7fac1..df31ef44c 100644 --- a/ru/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md +++ b/ru/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md @@ -1004,8 +1004,8 @@ $$ $$ \begin{aligned} -O(1) < O(\log n) < O(n) < O(n \log n) < O(n^2) < O(2^n) < O(n!) \newline -\text{Постоянная} < \text{Логарифмическая} < \text{Линейная} < \text{Линейно-логарифмическая} < \text{Квадратичная} < \text{Экспоненциальная} < \text{Факториальная} +& O(1) < O(\log n) < O(n) < O(n \log n) < O(n^2) < O(2^n) < O(n!) \newline +& \text{Постоянная} < \text{Логарифмическая} < \text{Линейная} < \text{Линейно-логарифмическая} < \text{Квадратичная} < \text{Экспоненциальная} < \text{Факториальная} \end{aligned} $$ diff --git a/zh-Hant/docs/chapter_appendix/terminology.md b/zh-Hant/docs/chapter_appendix/terminology.md index 1517f244d..2f232414c 100644 --- a/zh-Hant/docs/chapter_appendix/terminology.md +++ b/zh-Hant/docs/chapter_appendix/terminology.md @@ -4,142 +4,139 @@ comments: true # 16.3   術語表 -表 16-1 列出了書中出現的重要術語，值得注意以下幾點。 - -- 建議記住名詞的英文叫法，以便閱讀英文文獻。 -- 部分名詞在簡體中文和繁體中文下的叫法不同。 +表 16-1 列出了書中出現的重要術語。建議記住各個名詞的英文叫法，以便閱讀英文文獻。

表 16-1   資料結構與演算法的重要名詞

-| English | 簡體中文 | 繁體中文 | -| ------------------------------ | -------------- | -------------- | -| algorithm | 算法 | 演算法 | -| data structure | 数据结构 | 資料結構 | -| code | 代码 | 程式碼 | -| file | 文件 | 檔案 | -| function | 函数 | 函式 | -| method | 方法 | 方法 | -| variable | 变量 | 變數 | -| asymptotic complexity analysis | 渐近复杂度分析 | 漸近複雜度分析 | -| time complexity | 时间复杂度 | 時間複雜度 | -| space complexity | 空间复杂度 | 空間複雜度 | -| loop | 循环 | 迴圈 | -| iteration | 迭代 | 迭代 | -| recursion | 递归 | 遞迴 | -| tail recursion | 尾递归 | 尾遞迴 | -| recursion tree | 递归树 | 遞迴樹 | -| big-$O$ notation | 大 $O$ 记号 | 大 $O$ 記號 | -| asymptotic upper bound | 渐近上界 | 漸近上界 | -| sign-magnitude | 原码 | 原碼 | -| 1’s complement | 反码 | 一補數 | -| 2’s complement | 补码 | 二補數 | -| array | 数组 | 陣列 | -| index | 索引 | 索引 | -| linked list | 链表 | 鏈結串列 | -| linked list node, list node | 链表节点 | 鏈結串列節點 | -| head node | 头节点 | 頭節點 | -| tail node | 尾节点 | 尾節點 | -| list | 列表 | 串列 | -| dynamic array | 动态数组 | 動態陣列 | -| hard disk | 硬盘 | 硬碟 | -| random-access memory (RAM) | 内存 | 記憶體 | -| cache memory | 缓存 | 快取 | -| cache miss | 缓存未命中 | 快取未命中 | -| cache hit rate | 缓存命中率 | 快取命中率 | -| stack | 栈 | 堆疊 | -| top of the stack | 栈顶 | 堆疊頂 | -| bottom of the stack | 栈底 | 堆疊底 | -| queue | 队列 | 佇列 | -| double-ended queue | 双向队列 | 雙向佇列 | -| front of the queue | 队首 | 佇列首 | -| rear of the queue | 队尾 | 佇列尾 | -| hash table | 哈希表 | 雜湊表 | -| hash set | 哈希集合 | 雜湊集合 | -| bucket | 桶 | 桶 | -| hash function | 哈希函数 | 雜湊函式 | -| hash collision | 哈希冲突 | 雜湊衝突 | -| load factor | 负载因子 | 負載因子 | -| separate chaining | 链式地址 | 鏈結位址 | -| open addressing | 开放寻址 | 開放定址 | -| linear probing | 线性探测 | 線性探查 | -| lazy deletion | 懒删除 | 懶刪除 | -| binary tree | 二叉树 | 二元樹 | -| tree node | 树节点 | 樹節點 | -| left-child node | 左子节点 | 左子節點 | -| right-child node | 右子节点 | 右子節點 | -| parent node | 父节点 | 父節點 | -| left subtree | 左子树 | 左子樹 | -| right subtree | 右子树 | 右子樹 | -| root node | 根节点 | 根節點 | -| leaf node | 叶节点 | 葉節點 | -| edge | 边 | 邊 | -| level | 层 | 層 | -| degree | 度 | 度 | -| height | 高度 | 高度 | -| depth | 深度 | 深度 | -| perfect binary tree | 完美二叉树 | 完美二元樹 | -| complete binary tree | 完全二叉树 | 完全二元樹 | -| full binary tree | 完满二叉树 | 完滿二元樹 | -| balanced binary tree | 平衡二叉树 | 平衡二元樹 | -| binary search tree | 二叉搜索树 | 二元搜尋樹 | -| AVL tree | AVL 树 | AVL 樹 | -| red-black tree | 红黑树 | 紅黑樹 | -| level-order traversal | 层序遍历 | 層序走訪 | -| breadth-first traversal | 广度优先遍历 | 廣度優先走訪 | -| depth-first traversal | 深度优先遍历 | 深度優先走訪 | -| binary search tree | 二叉搜索树 | 二元搜尋樹 | -| balanced binary search tree | 平衡二叉搜索树 | 平衡二元搜尋樹 | -| balance factor | 平衡因子 | 平衡因子 | -| heap | 堆 | 堆積 | -| max heap | 大顶堆 | 大頂堆積 | -| min heap | 小顶堆 | 小頂堆積 | -| priority queue | 优先队列 | 優先佇列 | -| heapify | 堆化 | 堆積化 | -| top-$k$ problem | Top-$k$ 问题 | Top-$k$ 問題 | -| graph | 图 | 圖 | -| vertex | 顶点 | 頂點 | -| undirected graph | 无向图 | 無向圖 | -| directed graph | 有向图 | 有向圖 | -| connected graph | 连通图 | 連通圖 | -| disconnected graph | 非连通图 | 非連通圖 | -| weighted graph | 有权图 | 有權圖 | -| adjacency | 邻接 | 鄰接 | -| path | 路径 | 路徑 | -| in-degree | 入度 | 入度 | -| out-degree | 出度 | 出度 | -| adjacency matrix | 邻接矩阵 | 鄰接矩陣 | -| adjacency list | 邻接表 | 鄰接表 | -| breadth-first search | 广度优先搜索 | 廣度優先搜尋 | -| depth-first search | 深度优先搜索 | 深度優先搜尋 | -| binary search | 二分查找 | 二分搜尋 | -| searching algorithm | 搜索算法 | 搜尋演算法 | -| sorting algorithm | 排序算法 | 排序演算法 | -| selection sort | 选择排序 | 選擇排序 | -| bubble sort | 冒泡排序 | 泡沫排序 | -| insertion sort | 插入排序 | 插入排序 | -| quick sort | 快速排序 | 快速排序 | -| merge sort | 归并排序 | 合併排序 | -| heap sort | 堆排序 | 堆積排序 | -| bucket sort | 桶排序 | 桶排序 | -| counting sort | 计数排序 | 計數排序 | -| radix sort | 基数排序 | 基數排序 | -| divide and conquer | 分治 | 分治 | -| hanota problem | 汉诺塔问题 | 河內塔問題 | -| backtracking algorithm | 回溯算法 | 回溯演算法 | -| constraint | 约束 | 約束 | -| solution | 解 | 解 | -| state | 状态 | 狀態 | -| pruning | 剪枝 | 剪枝 | -| permutations problem | 全排列问题 | 全排列問題 | -| subset-sum problem | 子集和问题 | 子集合問題 | -| $n$-queens problem | $n$ 皇后问题 | $n$ 皇后問題 | -| dynamic programming | 动态规划 | 動態規劃 | -| initial state | 初始状态 | 初始狀態 | -| state-transition equation | 状态转移方程 | 狀態轉移方程 | -| knapsack problem | 背包问题 | 背包問題 | -| edit distance problem | 编辑距离问题 | 編輯距離問題 | -| greedy algorithm | 贪心算法 | 貪婪演算法 | +| English | 繁體中文 | +| ------------------------------ | -------------- | +| algorithm | 演算法 | +| data structure | 資料結構 | +| code | 程式碼 | +| file | 檔案 | +| function | 函式 | +| method | 方法 | +| variable | 變數 | +| asymptotic complexity analysis | 漸近複雜度分析 | +| time complexity | 時間複雜度 | +| space complexity | 空間複雜度 | +| loop | 迴圈 | +| iteration | 迭代 | +| recursion | 遞迴 | +| tail recursion | 尾遞迴 | +| recursion tree | 遞迴樹 | +| big-$O$ notation | 大 $O$ 記號 | +| asymptotic upper bound | 漸近上界 | +| sign-magnitude | 原碼 | +| 1’s complement | 一補數 | +| 2’s complement | 二補數 | +| array | 陣列 | +| index | 索引 | +| linked list | 鏈結串列 | +| linked list node, list node | 鏈結串列節點 | +| head node | 頭節點 | +| tail node | 尾節點 | +| list | 串列 | +| dynamic array | 動態陣列 | +| hard disk | 硬碟 | +| random-access memory (RAM) | 記憶體 | +| cache memory | 快取 | +| cache miss | 快取未命中 | +| cache hit rate | 快取命中率 | +| stack | 堆疊 | +| top of the stack | 堆疊頂 | +| bottom of the stack | 堆疊底 | +| queue | 佇列 | +| double-ended queue | 雙向佇列 | +| front of the queue | 佇列首 | +| rear of the queue | 佇列尾 | +| hash table | 雜湊表 | +| hash set | 雜湊集合 | +| bucket | 桶 | +| hash function | 雜湊函式 | +| hash collision | 雜湊衝突 | +| load factor | 負載因子 | +| separate chaining | 鏈結位址 | +| open addressing | 開放定址 | +| linear probing | 線性探查 | +| lazy deletion | 懶刪除 | +| binary tree | 二元樹 | +| tree node | 樹節點 | +| left-child node | 左子節點 | +| right-child node | 右子節點 | +| parent node | 父節點 | +| left subtree | 左子樹 | +| right subtree | 右子樹 | +| root node | 根節點 | +| leaf node | 葉節點 | +| edge | 邊 | +| level | 層 | +| degree | 度 | +| height | 高度 | +| depth | 深度 | +| perfect binary tree | 完美二元樹 | +| complete binary tree | 完全二元樹 | +| full binary tree | 完滿二元樹 | +| balanced binary tree | 平衡二元樹 | +| binary search tree | 二元搜尋樹 | +| AVL tree | AVL 樹 | +| red-black tree | 紅黑樹 | +| level-order traversal | 層序走訪 | +| breadth-first traversal | 廣度優先走訪 | +| depth-first traversal | 深度優先走訪 | +| binary search tree | 二元搜尋樹 | +| balanced binary search tree | 平衡二元搜尋樹 | +| balance factor | 平衡因子 | +| heap | 堆積 | +| max heap | 大頂堆積 | +| min heap | 小頂堆積 | +| priority queue | 優先佇列 | +| heapify | 堆積化 | +| top-$k$ problem | Top-$k$ 問題 | +| graph | 圖 | +| vertex | 頂點 | +| undirected graph | 無向圖 | +| directed graph | 有向圖 | +| connected graph | 連通圖 | +| disconnected graph | 非連通圖 | +| weighted graph | 有權圖 | +| adjacency | 鄰接 | +| path | 路徑 | +| in-degree | 入度 | +| out-degree | 出度 | +| adjacency matrix | 鄰接矩陣 | +| adjacency list | 鄰接表 | +| breadth-first search | 廣度優先搜尋 | +| depth-first search | 深度優先搜尋 | +| binary search | 二分搜尋 | +| searching algorithm | 搜尋演算法 | +| sorting algorithm | 排序演算法 | +| selection sort | 選擇排序 | +| bubble sort | 泡沫排序 | +| insertion sort | 插入排序 | +| quick sort | 快速排序 | +| merge sort | 合併排序 | +| heap sort | 堆積排序 | +| bucket sort | 桶排序 | +| counting sort | 計數排序 | +| radix sort | 基數排序 | +| divide and conquer | 分治 | +| hanota problem | 河內塔問題 | +| backtracking algorithm | 回溯演算法 | +| constraint | 約束 | +| solution | 解 | +| state | 狀態 | +| pruning | 剪枝 | +| permutations problem | 全排列問題 | +| subset-sum problem | 子集合問題 | +| $n$-queens problem | $n$ 皇后問題 | +| dynamic programming | 動態規劃 | +| initial state | 初始狀態 | +| state-transition equation | 狀態轉移方程 | +| knapsack problem | 背包問題 | +| edit distance problem | 編輯距離問題 | +| greedy algorithm | 貪婪演算法 |
diff --git a/zh-Hant/docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md b/zh-Hant/docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md index cc7ffae81..06db42e1a 100755 --- a/zh-Hant/docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md +++ b/zh-Hant/docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md @@ -812,8 +812,8 @@ comments: true $$ \begin{aligned} -O(1) < O(\log n) < O(n) < O(n^2) < O(2^n) \newline -\text{常數階} < \text{對數階} < \text{線性階} < \text{平方階} < \text{指數階} +& O(1) < O(\log n) < O(n) < O(n^2) < O(2^n) \newline +& \text{常數階} < \text{對數階} < \text{線性階} < \text{平方階} < \text{指數階} \end{aligned} $$ diff --git a/zh-Hant/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md b/zh-Hant/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md index cd1fdc679..0008345c6 100755 --- a/zh-Hant/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md +++ b/zh-Hant/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md @@ -1004,8 +1004,8 @@ $$ $$ \begin{aligned} -O(1) < O(\log n) < O(n) < O(n \log n) < O(n^2) < O(2^n) < O(n!) \newline -\text{常數階} < \text{對數階} < \text{線性階} < \text{線性對數階} < \text{平方階} < \text{指數階} < \text{階乘階} +& O(1) < O(\log n) < O(n) < O(n \log n) < O(n^2) < O(2^n) < O(n!) \newline +& \text{常數階} < \text{對數階} < \text{線性階} < \text{線性對數階} < \text{平方階} < \text{指數階} < \text{階乘階} \end{aligned} $$