build

zh-Hant/docs/chapter_data_structure/basic_data_types.md

@@ -181,7 +181,19 @@ comments: true
 === "Zig"
 
     ```zig title=""
+    const hello = [5]u8{ 'h', 'e', 'l', 'l', 'o' };
+    // 以上程式碼展示了定義一個字面量陣列的方式，其中你可以選擇指明陣列的大小或者使用 _ 代替。使用 _ 時，Zig 會嘗試自動計算陣列的長度
+    
+    const matrix_4x4 = [4][4]f32{
+        [_]f32{ 1.0, 0.0, 0.0, 0.0 },
+        [_]f32{ 0.0, 1.0, 0.0, 1.0 },
+        [_]f32{ 0.0, 0.0, 1.0, 0.0 },
+        [_]f32{ 0.0, 0.0, 0.0, 1.0 },
+    };
+    // 多維陣列（矩陣）實際上就是巢狀陣列，我們很容易就可以建立一個多維陣列出來
 
+    const array = [_:0]u8{ 1, 2, 3, 4 };
+    // 定義一個哨兵終止陣列，本質上來說，這是為了相容 C 中的規定的字串結尾字元\0。我們使用語法 [N:x]T 來描述一個元素為型別 T，長度為 N 的陣列，在它對應 N 的索引處的值應該是 x
     ```
 
 ??? pythontutor "視覺化執行"

zh-Hant/docs/chapter_graph/graph_operations.md

@@ -1759,7 +1759,8 @@ comments: true
             if (
                 !this.adjList.has(vet1) ||
                 !this.adjList.has(vet2) ||
-                vet1 === vet2
+                vet1 === vet2 ||
+                this.adjList.get(vet1).indexOf(vet2) === -1
             ) {
                 throw new Error('Illegal Argument Exception');
             }
@@ -1848,7 +1849,8 @@ comments: true
             if (
                 !this.adjList.has(vet1) ||
                 !this.adjList.has(vet2) ||
-                vet1 === vet2
+                vet1 === vet2 ||
+                this.adjList.get(vet1).indexOf(vet2) === -1
             ) {
                 throw new Error('Illegal Argument Exception');
             }

zh-Hant/docs/chapter_searching/binary_search.md

@@ -758,4 +758,4 @@ comments: true
 
 - 二分搜尋僅適用於有序資料。若輸入資料無序，為了使用二分搜尋而專門進行排序，得不償失。因為排序演算法的時間複雜度通常為 $O(n \log n)$ ，比線性查詢和二分搜尋都更高。對於頻繁插入元素的場景，為保持陣列有序性，需要將元素插入到特定位置，時間複雜度為 $O(n)$ ，也是非常昂貴的。
 - 二分搜尋僅適用於陣列。二分搜尋需要跳躍式（非連續地）訪問元素，而在鏈結串列中執行跳躍式訪問的效率較低，因此不適合應用在鏈結串列或基於鏈結串列實現的資料結構。
-- 小資料量下，線性查詢效能更佳。線上性查詢中，每輪只需 1 次判斷操作；而在二分搜尋中，需要 1 次加法、1 次除法、1 ~ 3 次判斷操作、1 次加法（減法），共 4 ~ 6 個單元操作；因此，當資料量 $n$ 較小時，線性查詢反而比二分搜尋更快。
+- 小資料量下，線性查詢效能更佳。在線性查詢中，每輪只需 1 次判斷操作；而在二分搜尋中，需要 1 次加法、1 次除法、1 ~ 3 次判斷操作、1 次加法（減法），共 4 ~ 6 個單元操作；因此，當資料量 $n$ 較小時，線性查詢反而比二分搜尋更快。

zh-Hant/docs/chapter_sorting/counting_sort.md

@@ -183,10 +183,7 @@ comments: true
     // 簡單實現，無法用於排序物件
     function countingSortNaive(nums) {
         // 1. 統計陣列最大元素 m
-        let m = 0;
-        for (const num of nums) {
-            m = Math.max(m, num);
-        }
+        let m = Math.max(...nums);
         // 2. 統計各數字的出現次數
         // counter[num] 代表 num 的出現次數
         const counter = new Array(m + 1).fill(0);
@@ -210,10 +207,7 @@ comments: true
     // 簡單實現，無法用於排序物件
     function countingSortNaive(nums: number[]): void {
         // 1. 統計陣列最大元素 m
-        let m = 0;
-        for (const num of nums) {
-            m = Math.max(m, num);
-        }
+        let m: number = Math.max(...nums);
         // 2. 統計各數字的出現次數
         // counter[num] 代表 num 的出現次數
         const counter: number[] = new Array<number>(m + 1).fill(0);
@@ -650,10 +644,7 @@ $$
     // 完整實現，可排序物件，並且是穩定排序
     function countingSort(nums) {
         // 1. 統計陣列最大元素 m
-        let m = 0;
-        for (const num of nums) {
-            m = Math.max(m, num);
-        }
+        let m = Math.max(...nums);
         // 2. 統計各數字的出現次數
         // counter[num] 代表 num 的出現次數
         const counter = new Array(m + 1).fill(0);
@@ -688,10 +679,7 @@ $$
     // 完整實現，可排序物件，並且是穩定排序
     function countingSort(nums: number[]): void {
         // 1. 統計陣列最大元素 m
-        let m = 0;
-        for (const num of nums) {
-            m = Math.max(m, num);
-        }
+        let m: number = Math.max(...nums);
         // 2. 統計各數字的出現次數
         // counter[num] 代表 num 的出現次數
         const counter: number[] = new Array<number>(m + 1).fill(0);

zh-Hant/docs/chapter_sorting/radix_sort.md

@@ -388,12 +388,7 @@ $$
     /* 基數排序 */
     function radixSort(nums) {
         // 獲取陣列的最大元素，用於判斷最大位數
-        let m = Number.MIN_VALUE;
-        for (const num of nums) {
-            if (num > m) {
-                m = num;
-            }
-        }
+        let m = Math.max(... nums);
         // 按照從低位到高位的順序走訪
         for (let exp = 1; exp <= m; exp *= 10) {
             // 對陣列元素的第 k 位執行計數排序
@@ -445,12 +440,7 @@ $$
     /* 基數排序 */
     function radixSort(nums: number[]): void {
         // 獲取陣列的最大元素，用於判斷最大位數
-        let m = Number.MIN_VALUE;
-        for (const num of nums) {
-            if (num > m) {
-                m = num;
-            }
-        }
+        let m: number = Math.max(... nums);
         // 按照從低位到高位的順序走訪
         for (let exp = 1; exp <= m; exp *= 10) {
             // 對陣列元素的第 k 位執行計數排序