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Update README for zh-hant version (#1228)
* Bug fixes * Fix the term in heap figures * Unify the font of the chapter covers for the zh, en, and zh-Hant version * Sync the zh-hant vertion with the main branch * Update README for testing * Update README for testing * Update README for testing * Update README for zh, en, zh-hant version * Fix the issue links * Update README * Update README * edition -> version
This commit is contained in:
Yudong Jin
@@ -27,18 +27,18 @@
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| big-$O$ notation | 大 $O$ 记号 | 大 $O$ 記號 |
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| asymptotic upper bound | 渐近上界 | 漸近上界 |
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| sign-magnitude | 原码 | 原碼 |
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| 1’s complement | 反码 | 反碼 |
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| 2’s complement | 补码 | 補碼 |
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| 1’s complement | 反码 | 一補數 |
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| 2’s complement | 补码 | 二補數 |
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| array | 数组 | 陣列 |
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| index | 索引 | 索引 |
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| linked list | 链表 | 鏈結串列 |
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| linked list node, list node | 链表节点 | 鏈結串列節點 |
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| head node | 头节点 | 頭節點 |
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| tail node | 尾节点 | 尾節點 |
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| list | 列表 | 列表 |
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| list | 列表 | 串列 |
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| dynamic array | 动态数组 | 動態陣列 |
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| hard disk | 硬盘 | 硬碟 |
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| random-access memory (RAM) | 内存 | 內存 |
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| random-access memory (RAM) | 内存 | 記憶體 |
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| cache memory | 缓存 | 快取 |
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| cache miss | 缓存未命中 | 快取未命中 |
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| cache hit rate | 缓存命中率 | 快取命中率 |
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@@ -106,7 +106,7 @@
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| adjacency list | 邻接表 | 鄰接表 |
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| breadth-first search | 广度优先搜索 | 廣度優先搜尋 |
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| depth-first search | 深度优先搜索 | 深度優先搜尋 |
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| binary search | 二分查找 | 二分查找 |
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||||
| binary search | 二分查找 | 二分搜尋 |
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| searching algorithm | 搜索算法 | 搜尋演算法 |
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| sorting algorithm | 排序算法 | 排序演算法 |
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| selection sort | 选择排序 | 選擇排序 |
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@@ -130,7 +130,7 @@
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| $n$-queens problem | $n$ 皇后问题 | $n$ 皇后問題 |
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| dynamic programming | 动态规划 | 動態規劃 |
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| initial state | 初始状态 | 初始狀態 |
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| state-trasition equation | 状态转移方程 | 狀態轉移方程 |
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| state-transition equation | 状态转移方程 | 狀態轉移方程 |
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| knapsack problem | 背包问题 | 背包問題 |
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| edit distance problem | 编辑距离问题 | 編輯距離問題 |
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| greedy algorithm | 贪心算法 | 貪婪演算法 |
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@@ -563,13 +563,13 @@
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// 執行某些操作
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return 0;
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}
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/* 迴圈 O(1) */
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/* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
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void loop(int n) {
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for (int i = 0; i < n; i++) {
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func();
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}
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}
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/* 遞迴 O(n) */
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/* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
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void recur(int n) {
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if (n == 1) return;
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return recur(n - 1);
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@@ -583,13 +583,13 @@
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||||
// 執行某些操作
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return 0;
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}
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||||
/* 迴圈 O(1) */
|
||||
/* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
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void loop(int n) {
|
||||
for (int i = 0; i < n; i++) {
|
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function();
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}
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||||
}
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||||
/* 遞迴 O(n) */
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||||
/* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
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void recur(int n) {
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if (n == 1) return;
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return recur(n - 1);
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@@ -603,13 +603,13 @@
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||||
// 執行某些操作
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||||
return 0;
|
||||
}
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||||
/* 迴圈 O(1) */
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||||
/* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
|
||||
void Loop(int n) {
|
||||
for (int i = 0; i < n; i++) {
|
||||
Function();
|
||||
}
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}
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||||
/* 遞迴 O(n) */
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/* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
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||||
int Recur(int n) {
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if (n == 1) return 1;
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return Recur(n - 1);
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@@ -624,14 +624,14 @@
|
||||
return 0
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}
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/* 迴圈 O(1) */
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/* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
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func loop(n int) {
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for i := 0; i < n; i++ {
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function()
|
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}
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}
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/* 遞迴 O(n) */
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/* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
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func recur(n int) {
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if n == 1 {
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return
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||||
@@ -649,14 +649,14 @@
|
||||
return 0
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}
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/* 迴圈 O(1) */
|
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/* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
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func loop(n: Int) {
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||||
for _ in 0 ..< n {
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function()
|
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}
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}
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/* 遞迴 O(n) */
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/* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
|
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func recur(n: Int) {
|
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if n == 1 {
|
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return
|
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@@ -672,13 +672,13 @@
|
||||
// 執行某些操作
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return 0;
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}
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/* 迴圈 O(1) */
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/* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
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function loop(n) {
|
||||
for (let i = 0; i < n; i++) {
|
||||
constFunc();
|
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}
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}
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/* 遞迴 O(n) */
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/* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
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function recur(n) {
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if (n === 1) return;
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return recur(n - 1);
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@@ -692,13 +692,13 @@
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||||
// 執行某些操作
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return 0;
|
||||
}
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||||
/* 迴圈 O(1) */
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/* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
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function loop(n: number): void {
|
||||
for (let i = 0; i < n; i++) {
|
||||
constFunc();
|
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}
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}
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||||
/* 遞迴 O(n) */
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/* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
|
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function recur(n: number): void {
|
||||
if (n === 1) return;
|
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return recur(n - 1);
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@@ -712,13 +712,13 @@
|
||||
// 執行某些操作
|
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return 0;
|
||||
}
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||||
/* 迴圈 O(1) */
|
||||
/* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
|
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void loop(int n) {
|
||||
for (int i = 0; i < n; i++) {
|
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function();
|
||||
}
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}
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/* 遞迴 O(n) */
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/* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
|
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void recur(int n) {
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||||
if (n == 1) return;
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return recur(n - 1);
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||||
@@ -732,13 +732,13 @@
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||||
// 執行某些操作
|
||||
return 0;
|
||||
}
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||||
/* 迴圈 O(1) */
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/* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
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fn loop(n: i32) {
|
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for i in 0..n {
|
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function();
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}
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}
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/* 遞迴 O(n) */
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/* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
|
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fn recur(n: i32) {
|
||||
if n == 1 {
|
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return;
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@@ -754,13 +754,13 @@
|
||||
// 執行某些操作
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return 0;
|
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}
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/* 迴圈 O(1) */
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/* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
|
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void loop(int n) {
|
||||
for (int i = 0; i < n; i++) {
|
||||
func();
|
||||
}
|
||||
}
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/* 遞迴 O(n) */
|
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/* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
|
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void recur(int n) {
|
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if (n == 1) return;
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return recur(n - 1);
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@@ -774,13 +774,13 @@
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// 執行某些操作
|
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return 0
|
||||
}
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||||
/* 迴圈 O(1) */
|
||||
/* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
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fun loop(n: Int) {
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for (i in 0..<n) {
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function()
|
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}
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}
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/* 遞迴 O(n) */
|
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/* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
|
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fun recur(n: Int) {
|
||||
if (n == 1) return
|
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return recur(n - 1)
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@@ -743,7 +743,7 @@ $$
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$T(n)$ 是一次函式，說明其執行時間的增長趨勢是線性的，因此它的時間複雜度是線性階。
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我們將線性階的時間複雜度記為 $O(n)$ ，這個數學符號稱為<u>大（$O$ 記號 big-$O$ notation）</u>，表示函式 $T(n)$ 的<u>漸近上界（asymptotic upper bound）</u>。
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我們將線性階的時間複雜度記為 $O(n)$ ，這個數學符號稱為<u>大 $O$ 記號（big-$O$ notation）</u>，表示函式 $T(n)$ 的<u>漸近上界（asymptotic upper bound）</u>。
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時間複雜度分析本質上是計算“操作數量 $T(n)$”的漸近上界，它具有明確的數學定義。
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Reference in New Issue
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