build

ru/docs/chapter_preface/suggestions.md

@@ -6,16 +6,16 @@ comments: true
 
 !!! tip
 
-    Чтобы получить наилучший опыт чтения, рекомендуется полностью прочитать этот раздел.
+    Для получения наилучшего опыта чтения рекомендуется полностью прочитать этот раздел.
 
 ## 0.2.1   Соглашения о стиле изложения
 
-- Разделы, помеченные `*` в заголовке, являются дополнительными и сравнительно более сложными. Если времени мало, их можно пока пропустить.
-- Технические термины будут выделяться полужирным шрифтом (в бумажной и PDF-версиях) или подчеркиванием (в веб-версии), например <u>массив (array)</u>. Рекомендуется запоминать их, чтобы легче читать техническую литературу.
-- Ключевое содержание и итоговые формулировки будут **выделяться полужирным**, и на такие фрагменты стоит обращать особое внимание.
+- Главы, помеченные `*` в заголовке, являются дополнительными и содержат более сложный материал. Если времени мало, их можно пропустить.
+- Профессиональные термины выделяются полужирным шрифтом в печатной и PDF-версии или подчеркиванием в веб-версии, например <u>массив (array)</u>. Рекомендуется запоминать их для удобства чтения литературы.
+- Важные моменты и обобщающие фразы будут **выделяться полужирным шрифтом**, и на такие тексты следует обращать особое внимание.
 - Слова и выражения со специальным смыслом будут отмечаться "кавычками", чтобы избежать неоднозначности.
-- Когда названия различаются между языками программирования, эта книга ориентируется на Python; например, для обозначения "пустого" значения используется `None`.
-- В книге частично отказались от строгих правил оформления комментариев в языках программирования ради более компактной верстки. Комментарии в основном делятся на три типа: комментарии-заголовки, содержательные комментарии и многострочные комментарии.
+- Когда термины различаются между языками программирования, в качестве стандарта используется Python; например, `None` применяется для обозначения "пустого" значения.
+- В некоторых местах книга отходит от стандартов комментирования программного кода ради более компактного оформления. Комментарии в основном делятся на три типа: заголовочные, содержательные и многострочные.
 
 === "Python"
 
@@ -141,10 +141,8 @@ comments: true
 
     // Содержательный комментарий: подробно поясняет код
     
-    /**
-     * Многострочный
-     * комментарий
-     */
+    // Многострочный
+    // комментарий
     ```
 
 === "C"
@@ -186,9 +184,9 @@ comments: true
 
 ## 0.2.2 &nbsp; Эффективное обучение с помощью анимированных иллюстраций
 
-По сравнению с текстом видео и изображения обладают большей информационной плотностью и более четкой структурой, поэтому их легче воспринимать. В этой книге **ключевые и сложные идеи в основном будут показываться в виде анимированных иллюстраций**, а текст будет играть роль пояснения и дополнения.
+По сравнению с текстом видео и изображения обладают более высокой плотностью информации и более четкой структурой, поэтому их легче воспринимать. В этой книге **ключевые и сложные моменты в основном представлены в виде анимированных иллюстраций**, а текст служит пояснением и дополнением.
 
-Если во время чтения ты встречаешь фрагмент с анимированной иллюстрацией, как на рисунке 0-2, **в первую очередь ориентируйся на изображение, а текст используй как дополнение**, соединяя оба источника для понимания материала.
+Если во время чтения вы встречаете фрагмент с анимированной иллюстрацией, как на рисунке 0-2, **используйте иллюстрацию в качестве основного источника информации, а текст - в качестве вспомогательного**, объединяя оба источника для понимания материала.
 
 ![Пример анимированной иллюстрации](../index.assets/animation.gif){ class="animation-figure" }
 
@@ -196,39 +194,39 @@ comments: true
 
 ## 0.2.3 &nbsp; Углубление понимания через практику кода
 
-Сопроводительный код этой книги размещен в [репозитории GitHub](https://github.com/krahets/hello-algo). Как показано ниже, **исходный код снабжен тестовыми примерами и может запускаться одним нажатием**.
+Сопроводительный код этой книги размещен в [репозитории GitHub](https://github.com/krahets/hello-algo). Как показано ниже, **исходный код содержит тестовые примеры и может быть запущен одним нажатием кнопки**.
 
-Если позволяет время, **рекомендуется самостоятельно перепечатать код**. Если времени на обучение мало, то хотя бы полностью прочитай и запусти весь код.
+Если позволяет время, **рекомендуется самостоятельно набирать код**. Если времени на обучение мало, по крайней мере **просмотрите и выполните весь код**.
 
-По сравнению с простым чтением кода сам процесс его написания обычно дает больше пользы. **Учиться на практике - значит учиться по-настоящему**.
+Процесс написания кода приносит больше пользы, чем его чтение. **Настоящее обучение - это обучение на практике**.
 
 ![Пример запуска кода](../index.assets/running_code.gif){ class="animation-figure" }
 
 <p align="center"> Рисунок 0-3 &nbsp; Пример запуска кода </p>
 
-Подготовка к запуску кода в основном состоит из трех шагов.
+Подготовка к запуску кода в основном состоит из трех этапов.
 
-**Шаг 1: установить локальную среду программирования**. Воспользуйся [руководством](https://www.hello-algo.com/chapter_appendix/installation/) из приложения. Если среда уже установлена, этот шаг можно пропустить.
+**Шаг 1: установка локальной среды программирования**. Воспользуйтесь [руководством](https://www.hello-algo.com/chapter_appendix/installation/) из приложения. Если среда уже установлена, этот шаг можно пропустить.
 
-**Шаг 2: клонировать или скачать репозиторий с кодом**. Перейди в [репозиторий GitHub](https://github.com/krahets/hello-algo). Если у тебя уже установлен [Git](https://git-scm.com/downloads), репозиторий можно клонировать следующей командой:
+**Шаг 2: клонирование или загрузка репозитория кода**. Перейдите в [репозиторий GitHub](https://github.com/krahets/hello-algo). Если у вас уже установлен [Git](https://git-scm.com/downloads), репозиторий можно клонировать следующей командой:
 
 ```shell
 git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git
 ```
 
-Конечно, можно также нажать кнопку "Download ZIP" в месте, показанном на рисунке 0-4, напрямую скачать архив с кодом и затем распаковать его локально.
+Также можно нажать кнопку "Download ZIP" в месте, показанном на рисунке 0-4, напрямую скачать архив с кодом и затем распаковать его локально.
 
 ![Клонирование репозитория и загрузка кода](suggestions.assets/download_code.png){ class="animation-figure" }
 
 <p align="center"> Рисунок 0-4 &nbsp; Клонирование репозитория и загрузка кода </p>
 
-**Шаг 3: запустить исходный код**. Как показано на рисунке 0-5, для блоков кода, у которых сверху указано имя файла, соответствующий исходный файл можно найти в папке `codes` репозитория. Эти файлы запускаются одним нажатием, что помогает не тратить лишнее время на отладку и сосредоточиться на изучении материала.
+**Шаг 3: запуск исходного кода**. Как показано на рисунке 0-5, для блоков кода, у которых сверху указано имя файла, соответствующий исходный файл можно найти в папке `codes` репозитория. Исходные файлы запускаются одним нажатием, что помогает не тратить лишнее время на отладку и сосредоточиться на изучении материала.
 
 ![Блоки кода и соответствующие исходные файлы](suggestions.assets/code_md_to_repo.png){ class="animation-figure" }
 
 <p align="center"> Рисунок 0-5 &nbsp; Блоки кода и соответствующие исходные файлы </p>
 
-Помимо локального запуска, **веб-версия также поддерживает визуальный запуск Python-кода** (на базе [pythontutor](https://pythontutor.com/)). Как показано ниже, можно нажать "Визуализировать выполнение" под блоком кода, чтобы раскрыть окно и наблюдать за выполнением алгоритма; также можно нажать "Полноэкранный режим", чтобы получить более удобный просмотр.
+Помимо локального запуска, **веб-версия также поддерживает визуальное выполнение Python-кода** (на базе [pythontutor](https://pythontutor.com/)). Как показано ниже, можно нажать "Визуализировать выполнение" под блоком кода, чтобы раскрыть окно и наблюдать за выполнением алгоритма; также можно нажать "Полноэкранный режим" для более удобного просмотра.
 
 ![Визуальный запуск Python-кода](suggestions.assets/pythontutor_example.png){ class="animation-figure" }
 
@@ -236,9 +234,9 @@ git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git
 
 ## 0.2.4 &nbsp; Совместный рост через вопросы и обсуждения
 
-Во время чтения книги не стоит легко пропускать те места, которые остались непонятными. **Смело задавай свои вопросы в разделе комментариев**: я и мои друзья постараемся ответить тебе как можно тщательнее, обычно в течение двух дней.
+Во время чтения книги не стоит пропускать те места, которые остались непонятными. **Мы призываем вас задавать вопросы в разделе комментариев**: я и мои коллеги постараемся ответить вам как можно тщательнее, обычно в течение двух дней.
 
-Как показано на рисунке 0-7, в веб-версии у каждой главы внизу есть раздел комментариев. Надеюсь, ты будешь чаще обращать внимание на его содержание. С одной стороны, это поможет увидеть, с какими трудностями сталкиваются другие читатели, восполнить пробелы и подтолкнуть себя к более глубоким размышлениям. С другой стороны, буду рад, если ты щедро ответишь на вопросы других участников, поделишься своими наблюдениями и поможешь им продвинуться вперед.
+Как показано на рисунке 0-7, в веб-версии у каждой главы внизу есть раздел комментариев. Рекомендуется уделять внимание его содержанию. С одной стороны, это поможет увидеть, с какими трудностями сталкиваются другие читатели, восполнить пробелы и подтолкнуть себя к более глубокому пониманию. С другой стороны, мы надеемся, что вы будете отвечать на вопросы других участников и делиться своими мнениями.
 
 ![Пример раздела комментариев](../index.assets/comment.gif){ class="animation-figure" }
 
@@ -248,11 +246,11 @@ git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git
 
 В целом процесс изучения структур данных и алгоритмов можно разделить на три этапа.
 
-1. **Этап 1: введение в алгоритмы**. Нужно познакомиться с особенностями и способами применения разных структур данных, а также изучить принципы, ход работы, назначение и эффективность различных алгоритмов.
-2. **Этап 2: решение алгоритмических задач**. Рекомендуется начинать с популярных задач и сначала накопить не менее 100 решенных примеров, чтобы познакомиться с основными типами алгоритмических проблем. На первых порах "забывание знаний" может стать испытанием, но это нормально. Мы можем повторять задачи по "кривой забывания Эббингауза", и обычно после 3-5 циклов повторения материал прочно закрепляется. Рекомендуемые списки задач и планы практики см. в этом [репозитории GitHub](https://github.com/krahets/LeetCode-Book).
-3. **Этап 3: построение системы знаний**. В учебной части можно читать статьи по алгоритмам, разбирать каркасы решений и учебники, чтобы постоянно обогащать свою систему знаний. В практической части можно пробовать более продвинутые стратегии, например классификацию по темам, несколько решений одной задачи или одно решение для нескольких задач; соответствующий опыт можно найти в разных сообществах.
+1. **Этап 1: введение в алгоритмы**. Необходимо познакомиться с особенностями и применением различных структур данных, изучить принципы, процессы, назначение и эффективность различных алгоритмов.
+2. **Этап 2: решение алгоритмических задач**. Рекомендуется начинать с популярных задач и решить не менее 100 из них, чтобы познакомиться с основными алгоритмическими проблемами. При первых попытках "забывание знаний" может стать испытанием, но это нормально. Следуйте при повторении задач "кривой забывания Эббингауза", и обычно после 3-5 циклов повторения материал хорошо запоминается. Рекомендуемые списки задач и планы практики см. в этом [репозитории GitHub](https://github.com/krahets/LeetCode-Book).
+3. **Этап 3: построение системы знаний**. В процессе обучения можно читать статьи по алгоритмам, изучать каркасы решений и учебники, чтобы постоянно обогащать свою систему знаний. В решении задач можно применять продвинутые стратегии, например классификацию по темам, несколько решений одной задачи или одно решение для нескольких задач; соответствующий опыт можно найти в различных сообществах.
 
-Как показано на рисунке 0-8, содержание этой книги в основном покрывает "этап 1" и призвано помочь тебе более эффективно перейти к обучению на этапах 2 и 3.
+Как показано на рисунке 0-8, содержание этой книги в основном охватывает "этап 1" и призвано помочь вам более эффективно перейти к обучению на этапах 2 и 3.
 
 ![Дорожная карта изучения алгоритмов](suggestions.assets/learning_route.png){ class="animation-figure" }