xinyin025/hello-algo
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/krahets/hello-algo.git synced 2026-10-21 21:45:19 +08:00
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity

docs(ru): polish arrays, linked lists and searching explanations (#1895)

Browse Source 
* placeholder

* 0413更新

* 0413删除comments

* 第四章第一节进行一对一修改，发现几个核心问题，后续不再重复叙述。具体问题参见具体说明
因为该版本不会被用在最后的校对输出中，后续不再复制纸质版原文，只标注出现不一致的部分
1.非程序部分大量出现文本和纸质版不一致，已全部修改，AI翻译版本没有纸质版自然
2.程序部分python部分就和纸质版不一致，但是其他程序和AI翻译的python一致，建议让AI先搬运纸质版python的翻译，再加工其他的部分，翻译水平尚可。
3.程序部分AI翻译版本不稳定，大部分使用动宾结构表达，少部分使用动名词结构，出现少量语法错误。纸质版大多使用动名词结构
4.相对中文在线版格式未出现问题，该部分表现较好

* 第四章后续章节未精确修改和俄语版不一致的部分，因为从第一节可以看出，AI基本上都是自己翻的。
在这里标出了所有应该修改的部分
除了第一节以外新增的问题：
1.程序部分出现语法错误
2.单复数问题在程序和标题中出现多次，正文中更是屡见不鲜
3.程序部分，python错了之后，后续的程序全部参照python一起错，建议统一修改，还是参照python但是一起修改掉

* 第十章第一节整体检查
1.正文部分和纸质版的重叠仍然基本没有，都是AI翻译
2.程序部分除了python和纸质版翻译不一致以外，出现较为严重的术语错误
3.接下来的四节内容我将不再展示正文部分的不一致，以上已经可以充分说明了

* 第十章后续章节梳理（该部分仍然绝大部分的内容都和纸质版完全不一致，从措辞到表达方法都不一致，包括正文也包括程序）
考虑到还需要进行AI设计，在此没有重复标注
其他问题：
1.正文中有一些细节，比如说引号的删除、大小写的确认、
2.程序上也出现了术语错误和语法错误

* docs(ru): refine wording after sentence-level Chinese comparison

---------

Co-authored-by: Veronica <[email protected]>
Co-authored-by: krahets <[email protected]>
This commit is contained in:
veronicahuang2977
2026-10-11 02:35:33 +08:00
committed by GitHub
co-authored by Veronica krahets
parent f81f725c30
commit 817a24d7ef
9 changed files with 67 additions and 67 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files
ru/docs/chapter_array_and_linkedlist/array.md
+28 -28
View File
@@ -1,8 +1,8 @@
# Массив
<u>Массив (array)</u> - это линейная структура данных, в которой элементы одного типа хранятся в непрерывной области памяти. Положение элемента в массиве называется его <u>индексом (index)</u>. На рисунке ниже показаны основные понятия, связанные с массивом, и способ его хранения.
<u>Массив (array)</u> представляет собой линейную структуру данных, в которой элементы одного типа хранятся в непрерывной области памяти. Положение элемента в массиве называется его <u>индексом (index)</u>. На рисунке ниже изображены основные понятия и способ хранения массивов.
![Определение массива и способ хранения](array.assets/array_definition.png)
![Определение и способ хранения массива](array.assets/array_definition.png)
## Основные операции с массивом
@@ -132,13 +132,13 @@
### Доступ к элементам
Элементы массива хранятся в непрерывной области памяти, что упрощает вычисление их адресов. Зная адрес массива в памяти (то есть адрес первого элемента) и индекс некоторого элемента, мы можем вычислить адрес этого элемента по формуле, показанной на рисунке ниже, и напрямую обратиться к нему.
Элементы массива хранятся в непрерывной области памяти, что упрощает вычисление их адресов. Зная адрес массива (адрес первого элемента) и индекс элемента, можно вычислить адрес этого элемента по формуле, показанной на рисунке ниже, и получить к нему доступ.
![Вычисление адреса элемента массива](array.assets/array_memory_location_calculation.png)
Как видно на рисунке выше, индекс первого элемента массива равен $0$ , и это кажется не слишком интуитивным, ведь естественнее было бы начинать счет с $1$ . Однако с точки зрения формулы адресации **индекс по сути является смещением относительно адреса памяти**. Смещение первого элемента равно $0$ , поэтому индекс $0$ полностью логичен.
Как видно из рисунка выше, индекс первого элемента массива равен $0$ , что может показаться неочевидным, так как отсчет с $1$ кажется более естественным. Однако с точки зрения формулы вычисления адреса **индекс является смещением адреса в памяти**. Смещение адреса первого элемента равно $0$ , поэтому и его индекс равен $0$.
Доступ к элементам массива очень эффективен: любой элемент массива можно получить за $O(1)$ времени.
Доступ к элементам массива осуществляется очень эффективно, так как позволяет за время $O(1)$ произвольно обращаться к любому элементу.
```src
[file]{array}-[class]{}-[func]{random_access}
@@ -146,11 +146,11 @@
### Вставка элемента
Элементы массива в памяти расположены вплотную друг к другу, и между ними нет места для размещения новых данных. Как показано на рисунке ниже, если мы хотим вставить элемент в середину массива, то все элементы после этой позиции нужно сдвинуть на одну позицию вправо, а затем записать новое значение в освободившийся индекс.
Элементы массива в памяти расположены вплотную, между ними нет места для хранения других данных. Для вставки элемента в середину массива необходимо сдвинуть все последующие элементы на одну позицию вправо, а затем присвоить значение элементу по заданному индексу, как показано на рисунке ниже.
![Пример вставки элемента в массив](array.assets/array_insert_element.png)
Стоит отметить, что длина массива фиксирована, поэтому вставка нового элемента неизбежно приведет к потере элемента на конце массива. Решение этой проблемы мы оставим для обсуждения в разделе о «списках».
Стоит отметить, что длина массива фиксирована, поэтому вставка элемента неизбежно приведет к потере элемента на конце массива. Решение этой проблемы будет рассмотрено в разделе «Список».
```src
[file]{array}-[class]{}-[func]{insert}
@@ -158,11 +158,11 @@
### Удаление элемента
Аналогично, как показано на рисунке ниже, если нужно удалить элемент по индексу $i$ , то все элементы после индекса $i$ необходимо сдвинуть на одну позицию влево.
Аналогично для удаления элемента по индексу $i$ необходимо сдвинуть все элементы после индекса $i$ на одну позицию влево, как показано на рисунке ниже.
![Пример удаления элемента из массива](array.assets/array_remove_element.png)
Обрати внимание: после удаления исходный последний элемент становится бессмысленным, поэтому специально изменять его не требуется.
Обратите внимание, что после удаления элемента последний элемент становится бессмысленным, поэтому его можно не изменять.
```src
[file]{array}-[class]{}-[func]{remove}
@@ -170,13 +170,13 @@
В целом операции вставки и удаления в массиве имеют следующие недостатки.
- **Высокая временная сложность**: средняя временная сложность и вставки, и удаления равна $O(n)$ , где $n$ - длина массива.
- **Потеря элементов**: поскольку длина массива неизменяема, после вставки элементы, выходящие за пределы длины массива, будут потеряны.
- **Высокая временная сложность**: средняя временная сложность операций вставки и удаления в массиве составляет $O(n)$ , где $n$ - длина массива.
- **Потеря элементов**: так как длина массива фиксирована, при вставке элемента элементы, выходящие за пределы длины массива, теряются.
- **Потери памяти**: можно заранее инициализировать более длинный массив и использовать только его переднюю часть. Тогда теряемые при вставке элементы на конце не будут нести смысла, но такой подход приводит к лишнему расходу памяти.
### Обход массива
В большинстве языков программирования массив можно обходить как по индексу, так и напрямую перебирая каждый элемент:
В большинстве языков программирования массив можно обходить как по индексам, так и непосредственно по элементам.
```src
[file]{array}-[class]{}-[func]{traverse}
@@ -184,9 +184,9 @@
### Поиск элемента
Чтобы найти заданный элемент в массиве, нужно пройти по массиву и на каждой итерации проверять, совпадает ли значение. Если совпадает, вернуть соответствующий индекс.
Для поиска заданного элемента в массиве необходимо обойти массив и на каждой итерации проверить, совпадает ли значение элемента с искомым. Если совпадает, вернуть соответствующий индекс.
Поскольку массив - это линейная структура данных, такая операция поиска называется линейным поиском.
Поскольку массив является линейной структурой данных, этот процесс называется линейным поиском.
```src
[file]{array}-[class]{}-[func]{find}
@@ -194,9 +194,9 @@
### Расширение массива
В сложной системной среде программа не может гарантировать, что память сразу после массива доступна, поэтому безопасно расширить емкость массива невозможно. Поэтому в большинстве языков программирования **длина массива неизменяема**.
В сложных системных средах нельзя гарантировать, что ячейки памяти, расположенные после массива, являются свободными. Это делает невозможным безопасное расширение его размера. Поэтому в большинстве языков программирования **длина массива фиксирована**.
Если мы хотим расширить массив, нужно заново создать больший массив и затем по одному скопировать в него элементы исходного массива. Это операция с временной сложностью $O(n)$ , и при больших массивах она очень затратна. Соответствующий код показан ниже:
Если необходимо увеличить массив, нужно создать новый, больший массив и последовательно скопировать в него элементы исходного массива. Эта операция имеет сложность $O(n)$ и при больших массивах занимает много времени. Пример кода представлен ниже.
```src
[file]{array}-[class]{}-[func]{extend}
@@ -204,24 +204,24 @@
## Преимущества и ограничения массива
Массив хранится в непрерывной области памяти, и все его элементы имеют один и тот же тип. Такой подход содержит богатую априорную информацию, которую система может использовать для оптимизации эффективности операций с этой структурой данных.
Массивы хранятся в непрерывном пространстве памяти, а их элементы имеют одинаковый тип. Этот подход содержит богатую априорную информацию, которую система может использовать для оптимизации эффективности операций с данной структурой данных.
- **Высокая пространственная эффективность**: массив выделяет для данных непрерывный блок памяти без дополнительного структурного накладного расхода.
- **Поддержка произвольного доступа**: массив позволяет обращаться к любому элементу за $O(1)$ времени.
- **Высокая эффективность использования пространства**: массивы выделяют непрерывные блоки памяти для данных без дополнительных структурных затрат.
- **Поддержка произвольного доступа**: массивы позволяют получить доступ к любому элементу за время $O(1)$.
- **Локальность кэша**: при обращении к элементу массива компьютер загружает не только сам элемент, но и соседние данные, что позволяет использовать кэш для ускорения последующих операций.
Непрерывное хранение данных - это палка о двух концах, и у него есть следующие ограничения.
Непрерывное хранение в памяти – это палка о двух концах, имеющая следующие ограничения.
- **Низкая эффективность вставки и удаления**: когда элементов в массиве много, вставка и удаление требуют сдвига большого количества элементов.
- **Неизменяемая длина**: после инициализации длина массива фиксирована. Расширение массива требует копирования всех данных в новый массив, что стоит дорого.
- **Потери памяти**: если выделенный массив больше, чем реально необходимо, лишнее пространство пропадает впустую.
- **Низкая эффективность вставки и удаления**: при большом количестве элементов в массиве операции вставки и удаления требуют перемещения множества элементов.
- **Неизменная длина**: после инициализации длина массива фиксируется, а увеличение массива требует копирования всех данных в новый массив, что влечет за собой значительные затраты.
- **Потери памяти**: если размер выделенного массива превышает фактические потребности, избыточное пространство оказывается потраченным впустую.
## Типичные применения массива
Массив - это базовая и очень распространенная структура данных. Он часто используется как в различных алгоритмах, так и при реализации более сложных структур данных.
Массивы – это базовая и распространенная структура данных, часто используемая в различных алгоритмах и для реализации сложных структур данных.
- **Произвольный доступ**: если мы хотим случайным образом выбирать некоторые образцы, можно сохранить их в массиве и сгенерировать случайную последовательность индексов для выборки.
- **Сортировка и поиск**: массив - самая распространенная структура данных для алгоритмов сортировки и поиска. Быстрая сортировка, сортировка слиянием, двоичный поиск и многие другие алгоритмы в основном работают именно с массивами.
- **Таблица поиска**: когда нужно быстро находить элемент или его соответствие, массив можно использовать как таблицу поиска. Например, если мы хотим реализовать отображение символов в коды ASCII, можно использовать значение ASCII как индекс, а соответствующий элемент хранить по этой позиции массива.
- **Машинное обучение**: в нейронных сетях широко используются операции линейной алгебры над векторами, матрицами и тензорами, и все эти данные строятся в форме массивов. Массив - самая часто используемая структура данных в программировании нейросетей.
- **Реализация структур данных**: массивы можно использовать для реализации стеков, очередей, хеш-таблиц, куч, графов и других структур данных. Например, матрица смежности графа по сути является двумерным массивом.
- **Сортировка и поиск**: массивы являются наиболее часто используемой структурой данных для алгоритмов сортировки и поиска. Быстрая сортировка, сортировка слиянием, двоичный поиск и другие алгоритмы в основном работают с массивами.
- **Таблица поиска**: когда необходимо быстро найти элемент или его соответствие, можно использовать массив в качестве таблицы поиска. Например, для реализации отображения символов в ASCII-коды можно использовать значение ASCII-кода символа в качестве индекса, а соответствующий элемент хранить в соответствующем месте массива.
- **Машинное обучение**: в нейронных сетях широко используются операции линейной алгебры между векторами, матрицами и тензорами, которые реализуются в виде массивов. Массивы являются наиболее часто используемой структурой данных в программировании нейронных сетей.
- **Реализация структур данных**: массивы могут использоваться для реализации стека, очереди, хеш-таблицы, кучи, графа и других структур данных. Например, представление графа в виде матрицы смежности фактически является двумерным массивом.