deploy

ru/chapter_searching/binary_search/index.html

@@ -4357,7 +4357,7 @@
 
 <!-- Page content -->
 <h1 id="101">10.1 &nbsp; Двоичный поиск<a class="headerlink" href="#101" title="Permanent link">&para;</a></h1>
-<p><u>Двоичный поиск (binary search)</u> - это эффективный алгоритм поиска, основанный на стратегии "разделяй и властвуй". Он использует упорядоченность данных, сокращая на каждом шаге область поиска вдвое, пока не будет найден целевой элемент или пока интервал поиска не опустеет.</p>
+<p><u>Двоичный поиск (binary search)</u> - это эффективный алгоритм поиска, основанный на стратегии «разделяй и властвуй». Он использует упорядоченность данных, сокращая на каждом шаге область поиска вдвое, пока не будет найден целевой элемент или пока интервал поиска не опустеет.</p>
 <div class="admonition question">
 <p class="admonition-title">Question</p>
 <p>Дан массив <code>nums</code> длины <span class="arithmatex">\(n\)</span>, элементы которого расположены в порядке возрастания и не повторяются. Найдите и верните индекс элемента <code>target</code> в этом массиве. Если массив не содержит этого элемента, верните <span class="arithmatex">\(-1\)</span> . Пример показан на рисунке 10-1.</p>
@@ -4996,7 +4996,7 @@
 <div style="margin-top: 5px;"><a href="https://pythontutor.com/iframe-embed.html#code=def%20binary_search_lcro%28nums%3A%20list%5Bint%5D%2C%20target%3A%20int%29%20-%3E%20int%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%D0%91%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B9%20%D0%BF%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA%20%28%D0%BB%D0%B5%D0%B2%D0%BE%20%D0%B7%D0%B0%D0%BC%D0%BA%D0%BD%D1%83%D1%82%D1%8B%D0%B9%2C%20%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BE%20%D0%BE%D1%82%D0%BA%D1%80%D1%8B%D1%82%D1%8B%D0%B9%20%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B0%D0%BB%29%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20%D0%98%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%82%D1%8C%20%D0%BB%D0%B5%D0%B2%D0%BE%20%D0%B7%D0%B0%D0%BC%D0%BA%D0%BD%D1%83%D1%82%D1%8B%D0%B9%2C%20%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BE%20%D0%BE%D1%82%D0%BA%D1%80%D1%8B%D1%82%D1%8B%D0%B9%20%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B0%D0%BB%20%5B0%2C%20n%29%2C%20%D1%82%D0%BE%20%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%8C%20i%20%D0%B8%20j%20%D1%83%D0%BA%D0%B0%D0%B7%D1%8B%D0%B2%D0%B0%D1%8E%D1%82%20%D0%BD%D0%B0%20%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B2%D1%8B%D0%B9%20%D1%8D%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%20%D0%BC%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B2%D0%B0%20%D0%B8%20%D0%BF%D0%BE%D0%B7%D0%B8%D1%86%D0%B8%D1%8E%20%D1%81%D1%80%D0%B0%D0%B7%D1%83%20%D0%B7%D0%B0%20%D0%BF%D0%BE%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BD%D0%B8%D0%BC%20%D1%8D%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%BC%20%D1%81%D0%BE%D0%BE%D1%82%D0%B2%D0%B5%D1%82%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%0A%20%20%20%20i%2C%20j%20%3D%200%2C%20len%28nums%29%0A%20%20%20%20%23%20%D0%A6%D0%B8%D0%BA%D0%BB%20%D0%B7%D0%B0%D0%B2%D0%B5%D1%80%D1%88%D0%B0%D0%B5%D1%82%D1%81%D1%8F%2C%20%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%B4%D0%B0%20%D0%B4%D0%B8%D0%B0%D0%BF%D0%B0%D0%B7%D0%BE%D0%BD%20%D0%BF%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA%D0%B0%20%D0%BF%D1%83%D1%81%D1%82%20%28%D0%BF%D1%80%D0%B8%20i%20%3D%20j%20%D0%B4%D0%B8%D0%B0%D0%BF%D0%B0%D0%B7%D0%BE%D0%BD%20%D0%BF%D1%83%D1%81%D1%82%29%0A%20%20%20%20while%20i%20%3C%20j%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20m%20%3D%20%28i%20%2B%20j%29%20%2F%2F%202%20%20%23%20%D0%92%D1%8B%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B8%D1%82%D1%8C%20%D0%B8%D0%BD%D0%B4%D0%B5%D0%BA%D1%81%20%D1%81%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D1%8B%20m%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20nums%5Bm%5D%20%3C%20target%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20i%20%3D%20m%20%2B%201%20%20%23%20%D0%AD%D1%82%D0%BE%20%D0%BE%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D1%87%D0%B0%D0%B5%D1%82%2C%20%D1%87%D1%82%D0%BE%20target%20%D0%BD%D0%B0%D1%85%D0%BE%D0%B4%D0%B8%D1%82%D1%81%D1%8F%20%D0%B2%20%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B0%D0%BB%D0%B5%20%5Bm%2B1%2C%20j%29%0A%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20nums%5Bm%5D%20%3E%20target%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20j%20%3D%20m%20%20%23%20%D0%AD%D1%82%D0%BE%20%D0%BE%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D1%87%D0%B0%D0%B5%D1%82%2C%20%D1%87%D1%82%D0%BE%20target%20%D0%BD%D0%B0%D1%85%D0%BE%D0%B4%D0%B8%D1%82%D1%81%D1%8F%20%D0%B2%20%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B0%D0%BB%D0%B5%20%5Bi%2C%20m%29%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20m%20%20%23%20%D0%A6%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B9%20%D1%8D%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%20%D0%BD%D0%B0%D0%B9%D0%B4%D0%B5%D0%BD%2C%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BD%D1%83%D1%82%D1%8C%20%D0%B5%D0%B3%D0%BE%20%D0%B8%D0%BD%D0%B4%D0%B5%D0%BA%D1%81%0A%20%20%20%20return%20-1%20%20%23%20%D0%A6%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B9%20%D1%8D%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%20%D0%BD%D0%B5%20%D0%BD%D0%B0%D0%B9%D0%B4%D0%B5%D0%BD%2C%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BD%D1%83%D1%82%D1%8C%20-1%0A%0A%0A%22%22%22Driver%20Code%22%22%22%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20target%20%3D%206%0A%20%20%20%20nums%20%3D%20%5B1%2C%203%2C%206%2C%208%2C%2012%2C%2015%2C%2023%2C%2026%2C%2031%2C%2035%5D%0A%0A%20%20%20%20%23%20%D0%91%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B9%20%D0%BF%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA%20%28%D0%BB%D0%B5%D0%B2%D0%BE%20%D0%B7%D0%B0%D0%BC%D0%BA%D0%BD%D1%83%D1%82%D1%8B%D0%B9%2C%20%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BE%20%D0%BE%D1%82%D0%BA%D1%80%D1%8B%D1%82%D1%8B%D0%B9%20%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B0%D0%BB%29%0A%20%20%20%20index%20%3D%20binary_search_lcro%28nums%2C%20target%29%0A%20%20%20%20print%28%22%D0%98%D0%BD%D0%B4%D0%B5%D0%BA%D1%81%20%D1%86%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D1%8D%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%206%20%3D%20%22%2C%20index%29&codeDivHeight=800&codeDivWidth=600&cumulative=false&curInstr=5&heapPrimitives=nevernest&origin=opt-frontend.js&py=311&rawInputLstJSON=%5B%5D&textReferences=false" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Во весь экран &gt;</a></div></p>
 </details>
 <p>Как показано на рисунке 10-3, в этих двух вариантах представления интервала различаются инициализация, условие цикла и операция сужения интервала в алгоритме двоичного поиска.</p>
-<p>Поскольку в записи "двойной замкнутый интервал" обе границы являются закрытыми, операции сужения интервала при помощи указателей <span class="arithmatex">\(i\)</span> и <span class="arithmatex">\(j\)</span> тоже получаются симметричными. Из-за этого в таком варианте сложнее допустить ошибку, <strong>поэтому обычно рекомендуется использовать именно запись "двойной замкнутый интервал"</strong>.</p>
+<p>Поскольку в записи «двойной замкнутый интервал» обе границы являются закрытыми, операции сужения интервала при помощи указателей <span class="arithmatex">\(i\)</span> и <span class="arithmatex">\(j\)</span> тоже получаются симметричными. Из-за этого в таком варианте сложнее допустить ошибку, <strong>поэтому обычно рекомендуется использовать именно запись «двойной замкнутый интервал»</strong>.</p>
 <p><img alt="Два определения интервалов" class="animation-figure" src="../binary_search.assets/binary_search_ranges.png" /></p>
 <p align="center"> Рисунок 10-3 &nbsp; Два определения интервалов </p>
 
@@ -5010,7 +5010,7 @@
 <ul>
 <li>Двоичный поиск применим только к упорядоченным данным. Если входные данные неупорядочены, специально сортировать их ради двоичного поиска невыгодно. Это связано с тем, что временная сложность алгоритмов сортировки обычно составляет <span class="arithmatex">\(O(n \log n)\)</span> , что выше, чем у линейного и двоичного поиска. Если элементы приходится часто вставлять, то для сохранения порядка в массиве их нужно помещать в конкретные позиции, а это требует <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> времени и тоже обходится дорого.</li>
 <li>Двоичный поиск применим только к массивам. Для него нужен скачкообразный доступ к элементам, а в связном списке такой доступ малоэффективен, поэтому двоичный поиск не подходит для списков и структур данных, построенных на их основе.</li>
-<li>При малом объеме данных линейный поиск работает лучше. В линейном поиске на каждом шаге нужна всего одна операция сравнения; в двоичном поиске требуется 1 сложение, 1 деление, от 1 до 3 сравнений и еще 1 сложение или вычитание, то есть всего от 4 до 6 элементарных операций. Поэтому при небольшом <span class="arithmatex">\(n\)</span> линейный поиск может оказаться быстрее двоичного.</li>
+<li>При малом объеме данных линейный поиск работает лучше. В линейном поиске на каждом шаге нужна всего одна операция сравнения. В двоичном поиске требуется 1 сложение, 1 деление, от 1 до 3 сравнений и еще 1 сложение или вычитание, то есть всего от 4 до 6 элементарных операций. Поэтому при небольшом <span class="arithmatex">\(n\)</span> линейный поиск может оказаться быстрее двоичного.</li>
 </ul>
 
 <!-- Source file information -->