xinyin025/hello-algo
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/krahets/hello-algo.git synced 2026-09-17 12:07:13 +00:00
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity

fix Ru translation (#1894)

Browse Source 
* docs(ru): replace prose quotes with guillemets

* docs(ru): replace prose semicolons with periods

* docs(ru): align animation title forms

* docs(ru): align figure and table references
This commit is contained in:
Yudong Jin
2026-04-14 18:10:12 +08:00
committed by GitHub
parent 1d12e2def5
commit 22b3b568ef
94 changed files with 565 additions and 570 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files
ru/docs/chapter_greedy/fractional_knapsack_problem.md
+1 -1
View File
@@ -17,7 +17,7 @@
### Определение жадной стратегии
Максимизация общей ценности предметов в рюкзаке **по сути равносильна максимизации ценности на единицу веса**. Отсюда естественно выводится следующая жадная стратегия.
Максимизация общей ценности предметов в рюкзаке **по сути равносильна максимизации ценности на единицу веса**. Отсюда естественно выводится жадная стратегия, показанная на рисунке ниже.
1. Отсортировать предметы по убыванию удельной ценности.
2. Перебирать все предметы и **на каждом шаге жадно выбирать предмет с наибольшей удельной ценностью**.
ru/docs/chapter_greedy/greedy_algorithm.md
+1 -1
View File
@@ -29,7 +29,7 @@
**Жадный алгоритм не только прост в реализации, но и обычно очень эффективен**. В приведенном выше коде обозначим минимальный номинал монеты через $\min(coins)$, тогда жадный выбор выполняется не более чем $amt / \min(coins)$ раз, а временная сложность равна $O(amt / \min(coins))$. Это на порядок меньше, чем временная сложность решения через динамическое программирование $O(n \times amt)$.
Однако **для некоторых наборов номиналов монет жадный алгоритм не может найти оптимальный ответ**. Ниже показаны два примера.
Однако **для некоторых наборов номиналов монет жадный алгоритм не может найти оптимальный ответ**. На рисунке ниже показаны два примера.
- **Положительный пример $coins = [1, 5, 10, 20, 50, 100]$**: для такого набора монет при любом $amt$ жадный алгоритм находит оптимальное решение.
- **Отрицательный пример $coins = [1, 20, 50]$**: пусть $amt = 60$. Жадный алгоритм найдет только комбинацию $50 + 1 \times 10$, то есть всего $11$ монет, тогда как динамическое программирование находит оптимум $20 + 20 + 20$, где требуется лишь $3$ монеты.
ru/docs/chapter_greedy/max_capacity_problem.md
+3 -3
View File
@@ -3,9 +3,9 @@
!!! question
Дан массив $ht$, где каждый элемент обозначает высоту вертикальной перегородки. Любые две перегородки в массиве вместе с пространством между ними образуют контейнер.
Вместимость контейнера равна произведению высоты и ширины (площади), где высота определяется более короткой перегородкой, а ширина - разностью индексов двух перегородок в массиве.
Требуется выбрать две перегородки так, чтобы образованный ими контейнер имел максимальную вместимость. Пример показан на рисунке ниже.
![Пример данных для задачи о максимальной вместимости](max_capacity_problem.assets/max_capacity_example.png)
@@ -38,7 +38,7 @@ $$
Отсюда и выводится жадная стратегия для этой задачи: инициализировать два указателя по краям контейнера и на каждом шаге сдвигать внутрь указатель, соответствующий короткой перегородке, пока указатели не встретятся.
На рисунках ниже показан процесс выполнения этой жадной стратегии.
На рисунке ниже показан процесс выполнения этой жадной стратегии.
1. В начальном состоянии указатели $i$ и $j$ стоят на двух концах массива.
2. Вычислить вместимость текущего состояния $cap[i, j]$ и обновить максимальную вместимость.