build

ru/docs/chapter_heap/build_heap.md

@@ -4,13 +4,13 @@ comments: true
 
 # 8.2   Построение кучи
 
-В некоторых случаях мы хотим построить кучу, используя сразу все элементы списка. Этот процесс называется "построением кучи".
+В некоторых случаях требуется построить кучу, используя сразу все элементы списка. Этот процесс называется построением кучи.
 
 ## 8.2.1   Реализация через операцию добавления в кучу
 
-Сначала мы создаем пустую кучу, затем обходим список и для каждого элемента по очереди выполняем "операцию добавления в кучу": сначала помещаем элемент в хвост кучи, а затем выполняем для него упорядочивание "снизу вверх".
+Сначала мы создаем пустую кучу, затем обходим список и для каждого элемента по очереди выполняем операцию добавления в кучу: сначала помещаем элемент в хвост кучи, а затем выполняем для него упорядочивание снизу вверх.
 
-Каждый раз, когда элемент добавляется в кучу, ее длина увеличивается на единицу. Поскольку узлы последовательно добавляются в двоичное дерево сверху вниз, куча строится "сверху вниз".
+Каждый раз, когда элемент добавляется в кучу, ее длина увеличивается на единицу. Поскольку узлы последовательно добавляются в двоичное дерево сверху вниз, куча строится сверху вниз.
 
 Пусть число элементов равно $n$ ; так как каждая операция добавления требует $O(\log{n})$ времени, временная сложность такого построения кучи составляет $O(n \log n)$ .
 
@@ -19,9 +19,9 @@ comments: true
 На самом деле можно реализовать и более эффективный способ построения кучи, который состоит из двух шагов.
 
 1. Без изменений добавить все элементы списка в кучу; в этот момент свойства кучи еще не выполняются.
-2. Обойти кучу в обратном порядке, то есть в порядке, обратном обходу по уровням, и по очереди выполнить упорядочивание "сверху вниз" для каждого нелистового узла.
+2. Обойти кучу в обратном порядке, то есть в порядке, обратном обходу по уровням, и по очереди выполнить упорядочивание сверху вниз для каждого нелистового узла.
 
-**После того как некоторый узел был упорядочен, поддерево с этим узлом в качестве корня становится корректной подкучей**. А поскольку обход выполняется в обратном порядке, куча строится "снизу вверх".
+**После того как некоторый узел был упорядочен, поддерево с этим узлом в качестве корня становится корректной подкучей**. А поскольку обход выполняется в обратном порядке, куча строится снизу вверх.
 
 Причина выбора обратного обхода в том, что он гарантирует: поддеревья ниже текущего узла уже являются корректными подкучами, а значит, упорядочивание текущего узла действительно будет эффективным.
 
@@ -342,7 +342,7 @@ comments: true
 
 <p align="center"> Рисунок 8-5 &nbsp; Число узлов на каждом уровне идеального двоичного дерева </p>
 
-Как показано на рисунке 8-5, максимальное число итераций упорядочивания "сверху вниз" для некоторого узла равно расстоянию от этого узла до листового узла, а это расстояние как раз и есть "высота узла". Поэтому мы можем просуммировать для каждого уровня выражение "число узлов $\times$ высота узла" и **получить суммарное число итераций упорядочивания для всех узлов**.
+Как показано на рисунке 8-5, максимальное число итераций упорядочивания сверху вниз для некоторого узла равно расстоянию от этого узла до листового узла, а это расстояние как раз и есть высота узла. Поэтому мы можем просуммировать для каждого уровня выражение "число узлов $\times$ высота узла" и **получить суммарное число итераций упорядочивания для всех узлов**.
 
 $$
 T(h) = 2^0h + 2^1(h-1) + 2^2(h-2) + \dots + 2^{(h-1)}\times1
@@ -373,4 +373,4 @@ T(h) & = 2 \frac{1 - 2^h}{1 - 2} - h \newline
 \end{aligned}
 $$
 
-Далее, число узлов идеального двоичного дерева высоты $h$ равно $n = 2^{h+1} - 1$ , поэтому несложно получить сложность $O(2^h) = O(n)$ . Из этого вывода следует, что **построение кучи из входного списка имеет временную сложность $O(n)$ , что очень эффективно**.
+Далее, число узлов идеального двоичного дерева высоты $h$ равно $n = 2^{h+1} - 1$ , поэтому несложно получить сложность $O(2^h) = O(n)$ . Из этого вывода следует, что **построение кучи из входного списка имеет временную сложность $O(n)$ , то есть выполняется очень эффективно**.

ru/docs/chapter_heap/heap.md

@@ -16,14 +16,14 @@ comments: true
 Куча, являясь частным случаем полного двоичного дерева, обладает следующими свойствами.
 
 - Узлы самого нижнего уровня заполняются слева, а все остальные уровни заполнены полностью.
-- Корневой узел двоичного дерева мы называем "вершиной кучи", а самый правый узел нижнего уровня - "основанием кучи".
+- Корневой узел двоичного дерева мы называем вершиной кучи, а самый правый узел нижнего уровня - основанием кучи.
 - Для максимальной (минимальной) кучи значение элемента на вершине, то есть у корневого узла, является максимальным (минимальным).
 
 ## 8.1.1   Распространенные операции с кучей
 
 Нужно отметить, что многие языки программирования предоставляют не саму кучу, а <u>очередь с приоритетом (priority queue)</u> - абстрактную структуру данных, определяемую как очередь, в которой элементы извлекаются в соответствии с приоритетом.
 
-На практике **куча обычно используется для реализации очереди с приоритетом, а максимальная куча эквивалентна очереди с приоритетом, в которой элементы извлекаются по убыванию**. С точки зрения использования "очередь с приоритетом" и "куча" можно считать эквивалентными структурами данных. Поэтому в этой книге мы не будем специально различать их и в дальнейшем будем единообразно называть "кучей".
+На практике **куча обычно используется для реализации очереди с приоритетом, а максимальная куча эквивалентна очереди с приоритетом, в которой элементы извлекаются по убыванию**. С точки зрения использования очередь с приоритетом и куча могут считаться эквивалентными структурами данных. Поэтому в этой книге мы не будем специально различать их и в дальнейшем будем единообразно называть кучей.
 
 Распространенные операции с кучей приведены в таблице 8-1. Конкретные имена методов зависят от языка программирования.
 
@@ -812,7 +812,7 @@ comments: true
 
 ### 3. &nbsp; Добавление элемента в кучу
 
-Пусть дан элемент `val` . Сначала мы помещаем его в основание кучи. После добавления свойства кучи могут нарушиться, потому что `val` может оказаться больше, чем другие элементы в куче. **Поэтому необходимо восстановить порядок на пути от вставленного узла к корню** ; эта операция называется <u>heapify</u>, то есть упорядочиванием кучи.
+Пусть дан элемент `val` . Сначала мы помещаем его в основание кучи. После добавления свойства кучи могут нарушиться, потому что `val` может оказаться больше, чем другие элементы в куче. **Поэтому необходимо восстановить порядок на пути от вставленного узла к корню** ; эта операция называется упорядочиванием кучи.
 
 Рассмотрим ситуацию, когда упорядочивание выполняется **снизу вверх**, начиная от только что вставленного узла. Как показано на рисунках ниже, мы сравниваем значение вставленного узла со значением его родителя; если вставленный узел больше, то меняем их местами. Затем продолжаем выполнять ту же операцию и последовательно восстанавливать корректность всех узлов по пути снизу вверх, пока не выйдем за корень или не встретим узел, для которого обмен не требуется.
 
@@ -845,7 +845,7 @@ comments: true
 
 <p align="center"> Рисунок 8-3 &nbsp; Шаги добавления элемента в кучу </p>
 
-Пусть общее число узлов равно $n$ , тогда высота дерева равна $O(\log n)$ . Следовательно, максимальное число итераций операции heapify тоже не превышает $O(\log n)$ . Отсюда **временная сложность добавления элемента в кучу равна $O(\log n)$** . Код приведен ниже:
+Пусть общее число узлов равно $n$ , тогда высота дерева равна $O(\log n)$ . Следовательно, максимальное число итераций операции упорядочивания кучи тоже не превышает $O(\log n)$ . Отсюда **временная сложность добавления элемента в кучу равна $O(\log n)$** . Код приведен ниже:
 
 === "Python"
 
@@ -1217,13 +1217,13 @@ comments: true
 
 ### 4. &nbsp; Извлечение элемента с вершины кучи
 
-Элемент на вершине кучи - это корневой узел двоичного дерева, то есть первый элемент списка. Если просто удалить первый элемент списка, то индексы всех узлов двоичного дерева изменятся, и это сильно затруднит последующее восстановление структуры при помощи heapify. Чтобы по возможности минимизировать изменение индексов элементов, мы используем следующий порядок действий.
+Элемент на вершине кучи - это корневой узел двоичного дерева, то есть первый элемент списка. Если просто удалить первый элемент списка, то индексы всех узлов двоичного дерева изменятся, и это сильно затруднит последующее восстановление структуры при помощи упорядочивания кучи. Чтобы по возможности минимизировать изменение индексов элементов, мы используем следующий порядок действий.
 
 1. Поменять местами элемент на вершине кучи и элемент у основания кучи, то есть поменять корневой узел с самым правым листовым узлом.
-2. После обмена удалить основание кучи из списка. Обрати внимание: поскольку обмен уже выполнен, фактически удаляется исходный элемент вершины кучи.
-3. Начиная от корневого узла, **выполнить heapify сверху вниз**.
+2. После обмена удалить основание кучи из списка. Стоит отметить, что, поскольку обмен уже выполнен, фактически удаляется исходный элемент вершины кучи.
+3. Начиная от корневого узла, **выполнить упорядочивание кучи сверху вниз**.
 
-Как показано на рисунках ниже, **направление операции "heapify сверху вниз" противоположно операции "heapify снизу вверх"**. Мы сравниваем значение корневого узла со значениями двух дочерних узлов, выбираем больший дочерний узел и меняем его местами с корневым узлом. Затем циклически повторяем ту же операцию, пока не выйдем за листовой узел или не встретим узел, который уже не требует обмена.
+Как показано на рисунках ниже, **направление операции упорядочивания кучи сверху вниз противоположно операции упорядочивания кучи снизу вверх**. Мы сравниваем значение корневого узла со значениями двух дочерних узлов, выбираем больший дочерний узел и меняем его местами с корневым узлом. Затем циклически повторяем ту же операцию, пока не выйдем за листовой узел или не встретим узел, который уже не требует обмена.
 
 === "<1>"
     ![Шаги извлечения элемента с вершины кучи](heap.assets/heap_pop_step1.png){ class="animation-figure" }

ru/docs/chapter_heap/index.md

@@ -9,13 +9,13 @@ icon: material/family-tree
 
 !!! abstract
 
-    Куча похожа на горные вершины: ярусные, волнистые и самые разные по форме.
+    Куча - это полное двоичное дерево, удовлетворяющее определенным условиям.
     
-    Каждая вершина имеет свою высоту, но самая высокая всегда бросается в глаза первой.
+    В максимальной и минимальной куче элемент на вершине всегда обладает самым выраженным приоритетом.
 
 ## Содержание главы
 
 - [8.1   Куча](heap.md)
 - [8.2   Построение кучи](build_heap.md)
-- [8.3   Задача Top-K](top_k.md)
+- [8.3   Задача Top-k](top_k.md)
 - [8.4   Резюме](summary.md)

ru/docs/chapter_heap/summary.md

@@ -2,9 +2,9 @@
 comments: true
 ---
 
-# 8.4   Краткие итоги
+# 8.4   Резюме
 
-### 1.   Основные моменты
+### 1.   Ключевые выводы
 
 - Куча представляет собой полное двоичное дерево и делится на максимальную кучу и минимальную кучу. Элемент на вершине максимальной (минимальной) кучи является наибольшим (наименьшим).
 - Очередь с приоритетом определяется как очередь, элементы которой извлекаются в соответствии с приоритетом; обычно ее реализуют с помощью кучи.
@@ -18,4 +18,4 @@ comments: true
 
 **Q**: Является ли "куча" как структура данных тем же самым понятием, что и "куча" в управлении памятью?
 
-Это не одно и то же, просто у них случайно совпало название. Куча в памяти компьютерной системы является частью динамического распределения памяти: во время выполнения программы она используется для хранения данных. Программа может запросить определенный объем памяти в куче для хранения сложных структур, таких как объекты и массивы. Когда эти данные больше не нужны, память нужно освободить, чтобы не допустить утечек. По сравнению со стековой памятью управление памятью в куче требует большей осторожности, а неправильное использование может привести к утечкам памяти, висячим указателям и другим проблемам.
+Это не одно и то же, просто у них случайно совпало название. Куча в памяти компьютерной системы является частью динамического распределения памяти: во время выполнения программы она используется для хранения данных. Программа может запросить определенный объем памяти в куче для хранения сложных структур, таких как объекты и массивы. Когда эти данные больше не нужны, память нужно освободить, чтобы не допустить утечек. По сравнению со стековой памятью управление памятью в куче требует большей осторожности, а неправильное использование может привести к утечкам памяти и проблемам с указателями.

ru/docs/chapter_heap/top_k.md

@@ -28,7 +28,7 @@ comments: true
 
 Как показано на рисунке 8-7, можно сначала отсортировать массив `nums` , а затем вернуть его крайние правые $k$ элементов; временная сложность такого метода равна $O(n \log n)$ .
 
-Очевидно, что этот способ "делает слишком много", потому что нам нужно только найти наибольшие $k$ элементов, а сортировать остальные элементы совсем не обязательно.
+Очевидно, что этот способ делает слишком много, потому что нам нужно только найти наибольшие $k$ элементов, а сортировать остальные элементы совсем не обязательно.
 
 ![Поиск наибольших k элементов через сортировку](top_k.assets/top_k_sorting.png){ class="animation-figure" }