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chapter_introduction/algorithms_are_everywhere/index.html

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 <!-- Page content -->
 <h1 id="11">1.1 &nbsp; 算法无处不在<a class="headerlink" href="#11" title="Permanent link">&para;</a></h1>
-<p>当我们听到“算法”这个词时，很自然地会想到数学。然而实际上，许多算法并不涉及复杂数学，而是更多地依赖于基本逻辑，这些逻辑在我们的日常生活中处处可见。</p>
-<p>在正式探讨算法之前，有一个有趣的事实值得分享：<strong>你已经在不知不觉中学会了许多算法，并习惯将它们应用到日常生活中了</strong>。下面，我将举几个具体例子来证实这一点。</p>
+<p>当我们听到“算法”这个词时，很自然地会想到数学。然而实际上，许多算法并不涉及复杂数学，而是更多地依赖基本逻辑，这些逻辑在我们的日常生活中处处可见。</p>
+<p>在正式探讨算法之前，有一个有趣的事实值得分享：<strong>你已经在不知不觉中学会了许多算法，并习惯将它们应用到日常生活中了</strong>。下面我将举几个具体的例子来证实这一点。</p>
 <p><strong>例一：查阅字典</strong>。在字典里，每个汉字都对应一个拼音，而字典是按照拼音字母顺序排列的。假设我们需要查找一个拼音首字母为 <span class="arithmatex">\(r\)</span> 的字，通常会按照图 1-1 所示的方式实现。</p>
 <ol>
 <li>翻开字典约一半的页数，查看该页的首字母是什么，假设首字母为 <span class="arithmatex">\(m\)</span> 。</li>
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 </div>
 <p align="center"> 图 1-1 &nbsp; 查字典步骤 </p>
 
-<p>查阅字典这个小学生必备技能，实际上就是著名的二分查找算法。从数据结构的角度，我们可以把字典视为一个已排序的“数组”；从算法的角度，我们可以将上述查字典的一系列操作看作是“二分查找”。</p>
-<p><strong>例二：整理扑克</strong>。我们在打牌时，每局都需要整理扑克牌，使其从小到大排列，实现流程如图 1-2 所示。</p>
+<p>查字典这个小学生必备技能，实际上就是著名的“二分查找”算法。从数据结构的角度，我们可以把字典视为一个已排序的“数组”；从算法的角度，我们可以将上述查字典的一系列操作看作“二分查找”。</p>
+<p><strong>例二：整理扑克</strong>。我们在打牌时，每局都需要整理手中的扑克牌，使其从小到大排列，实现流程如图 1-2 所示。</p>
 <ol>
 <li>将扑克牌划分为“有序”和“无序”两部分，并假设初始状态下最左 1 张扑克牌已经有序。</li>
 <li>在无序部分抽出一张扑克牌，插入至有序部分的正确位置；完成后最左 2 张扑克已经有序。</li>
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 <p><a class="glightbox" href="../algorithms_are_everywhere.assets/playing_cards_sorting.png" data-type="image" data-width="100%" data-height="auto" data-desc-position="bottom"><img alt="扑克排序步骤" class="animation-figure" src="../algorithms_are_everywhere.assets/playing_cards_sorting.png" /></a></p>
 <p align="center"> 图 1-2 &nbsp; 扑克排序步骤 </p>
 
-<p>上述整理扑克牌的方法本质上是“插入排序”算法，它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排序库函数中都存在插入排序的身影。</p>
+<p>上述整理扑克牌的方法本质上是“插入排序”算法，它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排序库函数中都有插入排序的身影。</p>
 <p><strong>例三：货币找零</strong>。假设我们在超市购买了 <span class="arithmatex">\(69\)</span> 元的商品，给了收银员 <span class="arithmatex">\(100\)</span> 元，则收银员需要找我们 <span class="arithmatex">\(31\)</span> 元。他会很自然地完成如图 1-3 所示的思考。</p>
 <ol>
 <li>可选项是比 <span class="arithmatex">\(31\)</span> 元面值更小的货币，包括 <span class="arithmatex">\(1\)</span> 元、<span class="arithmatex">\(5\)</span> 元、<span class="arithmatex">\(10\)</span> 元、<span class="arithmatex">\(20\)</span> 元。</li>
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 <p align="center"> 图 1-3 &nbsp; 货币找零过程 </p>
 
 <p>在以上步骤中，我们每一步都采取当前看来最好的选择（尽可能用大面额的货币），最终得到了可行的找零方案。从数据结构与算法的角度看，这种方法本质上是“贪心”算法。</p>
-<p>小到烹饪一道菜，大到星际航行，几乎所有问题的解决都离不开算法。计算机的出现使我们能够通过编程将数据结构存储在内存中，同时编写代码调用 CPU 和 GPU 执行算法。这样一来，我们就能把生活中的问题转移到计算机上，以更高效的方式解决各种复杂问题。</p>
+<p>小到烹饪一道菜，大到星际航行，几乎所有问题的解决都离不开算法。计算机的出现使得我们能够通过编程将数据结构存储在内存中，同时编写代码调用 CPU 和 GPU 执行算法。这样一来，我们就能把生活中的问题转移到计算机上，以更高效的方式解决各种复杂问题。</p>
 <div class="admonition tip">
 <p class="admonition-title">Tip</p>
-<p>如果你对数据结构、算法、数组和二分查找等概念仍感到一知半解，请继续往下阅读，这本书将引导你迈入数据结构与算法的知识殿堂。</p>
+<p>如果你对数据结构、算法、数组和二分查找等概念仍感到一知半解，请继续往下阅读，本书将引导你迈入数据结构与算法的知识殿堂。</p>
 </div>
 
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chapter_introduction/summary/index.html

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 <li>算法在日常生活中无处不在，并不是遥不可及的高深知识。实际上，我们已经在不知不觉中学会了许多算法，用以解决生活中的大小问题。</li>
 <li>查阅字典的原理与二分查找算法相一致。二分查找算法体现了分而治之的重要算法思想。</li>
 <li>整理扑克的过程与插入排序算法非常类似。插入排序算法适合排序小型数据集。</li>
-<li>货币找零的步骤本质上是贪心算法，每一步都采取当前看来的最好的选择。</li>
+<li>货币找零的步骤本质上是贪心算法，每一步都采取当前看来最好的选择。</li>
 <li>算法是在有限时间内解决特定问题的一组指令或操作步骤，而数据结构是计算机中组织和存储数据的方式。</li>
-<li>数据结构与算法紧密相连。数据结构是算法的基石，而算法则是发挥数据结构作用的舞台。</li>
-<li>我们可以将数据结构与算法类比为拼装积木，积木代表数据，积木的形状和连接方式代表数据结构，拼装积木的步骤则对应算法。</li>
+<li>数据结构与算法紧密相连。数据结构是算法的基石，而算法是数据结构发挥作用的舞台。</li>
+<li>我们可以将数据结构与算法类比为拼装积木，积木代表数据，积木的形状和连接方式等代表数据结构，拼装积木的步骤则对应算法。</li>
 </ul>
 
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chapter_introduction/what_is_dsa/index.html

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 <ul>
 <li>问题是明确的，包含清晰的输入和输出定义。</li>
 <li>具有可行性，能够在有限步骤、时间和内存空间下完成。</li>
-<li>各步骤都有确定的含义，相同的输入和运行条件下，输出始终相同。</li>
+<li>各步骤都有确定的含义，在相同的输入和运行条件下，输出始终相同。</li>
 </ul>
 <h2 id="122">1.2.2 &nbsp; 数据结构定义<a class="headerlink" href="#122" title="Permanent link">&para;</a></h2>
 <p>「数据结构 data structure」是计算机中组织和存储数据的方式，具有以下设计目标。</p>
 <ul>
-<li>空间占用尽量减少，节省计算机内存。</li>
+<li>空间占用尽量少，以节省计算机内存。</li>
 <li>数据操作尽可能快速，涵盖数据访问、添加、删除、更新等。</li>
-<li>提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便使得算法高效运行。</li>
+<li>提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便算法高效运行。</li>
 </ul>
-<p><strong>数据结构设计是一个充满权衡的过程</strong>。如果想要在某方面取得提升，往往需要在另一方面作出妥协。下面举两个例子。</p>
+<p><strong>数据结构设计是一个充满权衡的过程</strong>。如果想在某方面取得提升，往往需要在另一方面作出妥协。下面举两个例子。</p>
 <ul>
 <li>链表相较于数组，在数据添加和删除操作上更加便捷，但牺牲了数据访问速度。</li>
 <li>图相较于链表，提供了更丰富的逻辑信息，但需要占用更大的内存空间。</li>
 </ul>
 <h2 id="123">1.2.3 &nbsp; 数据结构与算法的关系<a class="headerlink" href="#123" title="Permanent link">&para;</a></h2>
-<p>如图 1-4 所示，数据结构与算法高度相关、紧密结合，具体表现以下三个方面。</p>
+<p>如图 1-4 所示，数据结构与算法高度相关、紧密结合，具体表现在以下三个方面。</p>
 <ul>
-<li>数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据，以及用于操作数据的方法。</li>
+<li>数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据，以及操作数据的方法。</li>
 <li>算法是数据结构发挥作用的舞台。数据结构本身仅存储数据信息，结合算法才能解决特定问题。</li>
-<li>算法通常可以基于不同的数据结构进行实现，但执行效率可能相差很大，选择合适的数据结构是关键。</li>
+<li>算法通常可以基于不同的数据结构实现，但执行效率可能相差很大，选择合适的数据结构是关键。</li>
 </ul>
 <p><a class="glightbox" href="../what_is_dsa.assets/relationship_between_data_structure_and_algorithm.png" data-type="image" data-width="100%" data-height="auto" data-desc-position="bottom"><img alt="数据结构与算法的关系" class="animation-figure" src="../what_is_dsa.assets/relationship_between_data_structure_and_algorithm.png" /></a></p>
 <p align="center"> 图 1-4 &nbsp; 数据结构与算法的关系 </p>
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 <p align="center"> 图 1-5 &nbsp; 拼装积木 </p>
 
 <p>两者的详细对应关系如表 1-1 所示。</p>
-<p align="center"> 表 1-1 &nbsp; 将数据结构与算法类比为积木 </p>
+<p align="center"> 表 1-1 &nbsp; 将数据结构与算法类比为拼装积木 </p>
 
 <div class="center-table">
 <table>
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 </tbody>
 </table>
 </div>
-<p>值得说明的是，数据结构与算法是独立于编程语言的。正因如此，本书得以提供多种编程语言的实现。</p>
+<p>值得说明的是，数据结构与算法是独立于编程语言的。正因如此，本书得以提供基于多种编程语言的实现。</p>
 <div class="admonition tip">
 <p class="admonition-title">约定俗成的简称</p>
-<p>在实际讨论时，我们通常会将“数据结构与算法”简称为“算法”。比如众所周知的 LeetCode 算法题目，实际上同时考察了数据结构和算法两方面的知识。</p>
+<p>在实际讨论时，我们通常会将“数据结构与算法”简称为“算法”。比如众所周知的 LeetCode 算法题目，实际上同时考查数据结构和算法两方面的知识。</p>
 </div>
 
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