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feat: Traditional Chinese version (#1163) * First commit * Update mkdocs.yml * Translate all the docs to traditional Chinese * Translate the code files. * Translate the docker file * Fix mkdocs.yml * Translate all the figures from SC to TC * 二叉搜尋樹 -> 二元搜尋樹 * Update terminology. * Update terminology * 构造函数/构造方法 -> 建構子 异或 -> 互斥或 * 擴充套件 -> 擴展 * constant - 常量 - 常數 * 類 -> 類別 * AVL -> AVL 樹 * 數組 -> 陣列 * 係統 -> 系統 斐波那契數列 -> 費波那契數列 運算元量 -> 運算量 引數 -> 參數 * 聯絡 -> 關聯 * 麵試 -> 面試 * 面向物件 -> 物件導向 歸併排序 -> 合併排序 范式 -> 範式 * Fix 算法 -> 演算法 * 錶示 -> 表示 反碼 -> 一補數 補碼 -> 二補數 列列尾部 -> 佇列尾部 區域性性 -> 區域性 一摞 -> 一疊 * Synchronize with main branch * 賬號 -> 帳號 推匯 -> 推導 * Sync with main branch * First commit * Update mkdocs.yml * Translate all the docs to traditional Chinese * Translate the code files. * Translate the docker file * Fix mkdocs.yml * Translate all the figures from SC to TC * 二叉搜尋樹 -> 二元搜尋樹 * Update terminology * 构造函数/构造方法 -> 建構子 异或 -> 互斥或 * 擴充套件 -> 擴展 * constant - 常量 - 常數 * 類 -> 類別 * AVL -> AVL 樹 * 數組 -> 陣列 * 係統 -> 系統 斐波那契數列 -> 費波那契數列 運算元量 -> 運算量 引數 -> 參數 * 聯絡 -> 關聯 * 麵試 -> 面試 * 面向物件 -> 物件導向 歸併排序 -> 合併排序 范式 -> 範式 * Fix 算法 -> 演算法 * 錶示 -> 表示 反碼 -> 一補數 補碼 -> 二補數 列列尾部 -> 佇列尾部 區域性性 -> 區域性 一摞 -> 一疊 * Synchronize with main branch * 賬號 -> 帳號 推匯 -> 推導 * Sync with main branch * Update terminology.md * 操作数量(num. of operations)-> 操作數量 * 字首和->前綴和 * Update figures * 歸 -> 迴 記憶體洩漏 -> 記憶體流失 * Fix the bug of the file filter * 支援 -> 支持 Add zh-Hant/README.md * Add the zh-Hant chapter covers. Bug fixes. * 外掛 -> 擴充功能 * Add the landing page for zh-Hant version * Unify the font of the chapter covers for the zh, en, and zh-Hant version * Move zh-Hant/ to zh-hant/ * Translate terminology.md to traditional Chinese
7 months ago
# 小結
- 二分搜尋依賴資料的有序性,透過迴圈逐步縮減一半搜尋區間來進行查詢。它要求輸入資料有序,且僅適用於陣列或基於陣列實現的資料結構。
- 暴力搜尋透過走訪資料結構來定位資料。線性搜尋適用於陣列和鏈結串列,廣度優先搜尋和深度優先搜尋適用於圖和樹。此類演算法通用性好,無須對資料進行預處理,但時間複雜度 $O(n)$ 較高。
- 雜湊查詢、樹查詢和二分搜尋屬於高效搜尋方法,可在特定資料結構中快速定位目標元素。此類演算法效率高,時間複雜度可達 $O(\log n)$ 甚至 $O(1)$ ,但通常需要藉助額外資料結構。
- 實際中,我們需要對資料體量、搜尋效能要求、資料查詢和更新頻率等因素進行具體分析,從而選擇合適的搜尋方法。
- 線性搜尋適用於小型或頻繁更新的資料;二分搜尋適用於大型、排序的資料;雜湊查詢適用於對查詢效率要求較高且無須範圍查詢的資料;樹查詢適用於需要維護順序和支持範圍查詢的大型動態資料。
- 用雜湊查詢替換線性查詢是一種常用的最佳化執行時間的策略,可將時間複雜度從 $O(n)$ 降至 $O(1)$ 。