xinyin025/hello-algo
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/krahets/hello-algo.git synced 2026-08-31 04:17:14 +00:00
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity

deploy

Browse Source
This commit is contained in:
krahets
2026-03-30 08:17:41 +08:00
parent 68cafe99dd
commit 46bccf0065
484 changed files with 60193 additions and 20315 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files
ru/chapter_introduction/summary/index.html
+46 -46
View File
@@ -65,8 +65,8 @@
<link rel="preconnect" href="https://fonts.gstatic.com" crossorigin>
<link rel="stylesheet" href="https://fonts.googleapis.com/css?family=Noto+Sans:300,300i,400,400i,500,500i,700,700i%7CJetBrains+Mono:400,400i,700,700i&display=fallback">
<style>:root{--md-text-font:"Noto Sans";--md-code-font:"JetBrains Mono"}</style>
<link rel="stylesheet" href="https://fonts.googleapis.com/css?family=PT+Sans:300,300i,400,400i,500,500i,700,700i%7CJetBrains+Mono:400,400i,700,700i&display=fallback">
<style>:root{--md-text-font:"PT Sans";--md-code-font:"JetBrains Mono"}</style>
@@ -576,7 +576,7 @@
<span class="md-ellipsis">
Глава 1. Знакомство с алгоритмами
Глава 1. Введение в алгоритмы
@@ -598,7 +598,7 @@
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
Глава 1. Знакомство с алгоритмами
Глава 1. Введение в алгоритмы
</label>
@@ -648,7 +648,7 @@
<span class="md-ellipsis">
1.2 Что такое структуры данных и алгоритмы
1.2 Что такое алгоритм
@@ -1253,7 +1253,7 @@
<span class="md-ellipsis">
Глава 4. Массив и связный список
Глава 4. Массивы и списки
@@ -1275,7 +1275,7 @@
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
Глава 4. Массив и связный список
Глава 4. Массивы и списки
</label>
@@ -1381,7 +1381,7 @@
<span class="md-ellipsis">
4.4 Память и кеш *
4.4 Оперативная память и кэш *
@@ -1663,7 +1663,7 @@
<span class="md-ellipsis">
Глава 6. Хеширование
Глава 6. Хеш-таблицы
@@ -1685,7 +1685,7 @@
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
Глава 6. Хеширование
Глава 6. Хеш-таблицы
</label>
@@ -1763,7 +1763,7 @@
<span class="md-ellipsis">
6.3 Хеш-алгоритмы
6.3 Алгоритмы хеширования
@@ -1858,7 +1858,7 @@
<span class="md-ellipsis">
Глава 7. Дерево
Глава 7. Деревья
@@ -1880,7 +1880,7 @@
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
Глава 7. Дерево
Глава 7. Деревья
</label>
@@ -1958,7 +1958,7 @@
<span class="md-ellipsis">
7.3 Представление дерева массивом
7.3 Представление двоичного дерева массивом
@@ -2042,7 +2042,7 @@
<span class="md-ellipsis">
7.6 Резюме
7.6 Краткие итоги
@@ -2205,7 +2205,7 @@
<span class="md-ellipsis">
8.3 Задача Top-K
8.3 Задача Top-k
@@ -2296,7 +2296,7 @@
<span class="md-ellipsis">
Глава 9. Граф
Глава 9. Графы
@@ -2318,7 +2318,7 @@
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
Глава 9. Граф
Глава 9. Графы
</label>
@@ -2368,7 +2368,7 @@
<span class="md-ellipsis">
9.2 Базовые операции над графами
9.2 Базовые операции графа
@@ -2424,7 +2424,7 @@
<span class="md-ellipsis">
9.4 Резюме
9.4 Краткие итоги
@@ -2563,7 +2563,7 @@
<span class="md-ellipsis">
10.2 Точка вставки двоичного поиска
10.2 Двоичный поиск точки вставки
@@ -2591,7 +2591,7 @@
<span class="md-ellipsis">
10.3 Граничные случаи двоичного поиска
10.3 Двоичный поиск границ
@@ -2619,7 +2619,7 @@
<span class="md-ellipsis">
10.4 Стратегия оптимизации через хеширование
10.4 Стратегии оптимизации хеширования
@@ -2647,7 +2647,7 @@
<span class="md-ellipsis">
10.5 Алгоритмы поиска: новый взгляд
10.5 Переосмысление алгоритмов поиска
@@ -2852,7 +2852,7 @@
<span class="md-ellipsis">
11.3 Пузырьковая сортировка
11.3 Сортировка пузырьком
@@ -2880,7 +2880,7 @@
<span class="md-ellipsis">
11.4 Сортировка вставкой
11.4 Сортировка вставками
@@ -3185,7 +3185,7 @@
<span class="md-ellipsis">
12.1 Алгоритмы разделяй и властвуй
12.1 Стратегия разделяй и властвуй
@@ -3213,7 +3213,7 @@
<span class="md-ellipsis">
12.2 Стратегия поиска разделяй и властвуй
12.2 Поисковая стратегия разделяй и властвуй
@@ -3490,7 +3490,7 @@
<span class="md-ellipsis">
13.4 Задача о $n$ ферзях
13.4 Задача о n ферзях
@@ -3631,7 +3631,7 @@
<span class="md-ellipsis">
14.1 Введение в динамическое программирование
14.1 Первое знакомство с динамическим программированием
@@ -3743,7 +3743,7 @@
<span class="md-ellipsis">
14.5 Задача о неограниченном рюкзаке
14.5 Задача о полном рюкзаке
@@ -4357,23 +4357,23 @@
<h1 id="13">1.3 &nbsp; Резюме<a class="headerlink" href="#13" title="Permanent link">&para;</a></h1>
<h3 id="1">1. &nbsp; Ключевые выводы<a class="headerlink" href="#1" title="Permanent link">&para;</a></h3>
<ul>
<li>Алгоритмы повсюду встречаются в повседневной жизни и вовсе не являются чем-то далеким и эзотерическим. На деле мы уже давно незаметно для себя освоили множество алгоритмов и используем их для решения самых разных жизненных задач.</li>
<li>Принцип поиска в словаре соответствует алгоритму двоичного поиска. Двоичный поиск воплощает важную алгоритмическую идею "разделяй и властвуй".</li>
<li>Процесс раскладывания карт очень похож на алгоритм сортировки вставками. Сортировка вставками подходит для упорядочивания небольших наборов данных.</li>
<li>Выдача сдачи по шагам по своей сути является жадным алгоритмом, в котором на каждом этапе выбирается лучшее решение в текущей ситуации.</li>
<li>Алгоритм - это набор инструкций или шагов, который решает конкретную задачу за конечное время, а структура данных - это способ, которым компьютер организует и хранит данные.</li>
<li>Структуры данных и алгоритмы тесно связаны. Структуры данных являются основой алгоритмов, а алгоритмы оживляют структуры данных.</li>
<li>Структуры данных и алгоритмы можно сравнить со сборкой конструктора: детали представляют данные, форма деталей и способ их соединения представляют структуру данных, а шаги сборки соответствуют алгоритму.</li>
<li>Алгоритмы повсеместно присутствуют в нашей повседневной жизни и не являются недосягаемыми сложными знаниями. На самом деле мы уже освоили множество алгоритмов, которые помогают решать различные жизненные задачи.</li>
<li>Принцип поиска в словаре соответствует алгоритму двоичного поиска. Двоичный поиск иллюстрирует важную идею алгоритмов "разделяй и властвуй".</li>
<li>Процесс сортировки карт в колоде очень похож на алгоритм сортировки вставками, который хорошо подходит для сортировки небольших наборов данных.</li>
<li>Процесс размена по своей сути является жадным алгоритмом, в котором на каждом этапе принимается наилучшее на данный момент решение.</li>
<li>Алгоритм представляет собой набор инструкций или шагов, предназначенных для решения конкретной задачи в ограниченное время, а структура данных - это способ организации и хранения данных в компьютере.</li>
<li>Структуры данных и алгоритмы тесно связаны. Структуры данных являются основой для алгоритмов, а алгоритмы оживляют структуры данных.</li>
<li>Структуры данных и алгоритмы можно сравнить с конструктором: детали конструктора представляют данные, их форма и способы соединения - структуры данных, а этапы сборки конструктора соответствуют алгоритмам.</li>
</ul>
<h3 id="2-q-a">2. &nbsp; Q &amp; A<a class="headerlink" href="#2-q-a" title="Permanent link">&para;</a></h3>
<p><strong>Q</strong>: Я программист и в повседневной работе никогда не решал задачи "алгоритмами": распространенные алгоритмы уже инкапсулированы в языках программирования, и ими можно пользоваться напрямую. Значит ли это, что рабочие задачи еще не дошли до уровня, где действительно нужны алгоритмы?</p>
<p>Если сравнить конкретные рабочие навыки с "приемами" в боевых искусствах, то фундаментальные дисциплины скорее напоминают "внутреннюю силу".</p>
<p>Я считаю, что смысл изучения алгоритмов (и других фундаментальных дисциплин) не в том, чтобы каждый раз реализовывать их с нуля в работе, а в том, чтобы, опираясь на полученные знания, уметь профессионально реагировать и принимать решения при решении задач, тем самым повышая общее качество работы. Вот простой пример: в каждом языке программирования есть встроенная функция сортировки.</p>
<p><strong>Q</strong>: Я программист и в повседневной работе никогда не использовал алгоритмы для решения задач, поскольку часто используемые алгоритмы уже встроены в языки программирования и ими можно пользоваться напрямую. Значит ли это, что рабочие задачи еще не требуют применения алгоритмов?</p>
<p>Если сравнить конкретные профессиональные навыки с приемами в боевых искусствах, то базовые дисциплины скорее напоминают "внутреннюю силу".</p>
<p>Я считаю, что изучение алгоритмов и других базовых дисциплин важно не для того, чтобы реализовывать их с нуля в работе, а для того, чтобы на основе полученных знаний принимать профессиональные решения и оценки при решении задач, тем самым повышая общее качество работы. Простой пример: каждый язык программирования имеет встроенные функции сортировки.</p>
<ul>
<li>Если мы не изучали структуры данных и алгоритмы, то для любых данных, скорее всего, просто отдали бы их этой функции сортировки. Все работает гладко, производительность хорошая, и на первый взгляд никаких проблем нет.</li>
<li>Но если мы изучали алгоритмы, то знаем, что временная сложность встроенной сортировки равна <span class="arithmatex">\(O(n \log n)\)</span> ; однако если данные состоят из целых чисел фиксированной разрядности (например, номеров студентов), можно воспользоваться более эффективной "поразрядной сортировкой", снизив сложность до <span class="arithmatex">\(O(nk)\)</span> , где <span class="arithmatex">\(k\)</span> - число разрядов. Когда объем данных очень велик, сэкономленное время выполнения может принести заметную пользу, например снизить издержки и улучшить пользовательский опыт.</li>
<li>Если бы мы не изучали структуры данных и алгоритмы, то, получив любые данные, возможно, просто передали бы их этой функции сортировки. Все работает гладко, производительность хорошая, и на первый взгляд проблем нет.</li>
<li>Однако если мы изучили алгоритмы, то знаем, что временная сложность встроенной функции сортировки составляет <span class="arithmatex">\(O(n \log n)\)</span> ; если же данные представлены целыми числами фиксированной разрядности, например номерами студентов, то можно использовать более эффективный метод поразрядной сортировки, снизив временную сложность до <span class="arithmatex">\(O(nk)\)</span> , где <span class="arithmatex">\(k\)</span> - это количество разрядов, а при больших объемах данных выиграть во времени, затратах и пользовательском опыте.</li>
</ul>
<p>В инженерной практике огромное количество задач трудно довести до оптимального решения, и многие из них решаются лишь "примерно". Сложность задачи зависит, с одной стороны, от ее собственной природы, а с другой - от запаса знаний человека, который на нее смотрит. Чем полнее знания и чем больше опыт, тем глубже получается анализ задачи и тем изящнее ее можно решить.</p>
<p>В инженерной практике множество задач трудно решить оптимальным образом, и многие из них решаются "как-то". Сложность задачи зависит как от ее природы, так и от уровня знаний и опыта человека, который ее анализирует. Чем более полными знаниями и большим опытом обладает человек, тем глубже он может проанализировать проблему и тем изящнее может быть ее решение.</p>
<!-- Source file information -->
@@ -4396,7 +4396,7 @@ aria-label="Нижний колонтитул"
<a
href="../what_is_dsa/"
class="md-footer__link md-footer__link--prev"
aria-label="Назад: 1.2 Что такое структуры данных и алгоритмы"
aria-label="Назад: 1.2 Что такое алгоритм"
rel="prev"
>
<div class="md-footer__button md-icon">
@@ -4408,7 +4408,7 @@ aria-label="Нижний колонтитул"
Назад
</span>
<div class="md-ellipsis">
1.2 Что такое структуры данных и алгоритмы
1.2 Что такое алгоритм
</div>
</div>
</a>