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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
8 months ago
# 演算法是什麼
## 演算法定義
<u>演算法algorithm</u>是在有限時間內解決特定問題的一組指令或操作步驟,它具有以下特性。
- 問題是明確的,包含清晰的輸入和輸出定義。
- 具有可行性,能夠在有限步驟、時間和記憶體空間下完成。
- 各步驟都有確定的含義,在相同的輸入和執行條件下,輸出始終相同。
## 資料結構定義
<u>資料結構data structure</u>是計算機中組織和儲存資料的方式,具有以下設計目標。
- 空間佔用儘量少,以節省計算機記憶體。
- 資料操作儘可能快速,涵蓋資料訪問、新增、刪除、更新等。
- 提供簡潔的資料表示和邏輯資訊,以便演算法高效執行。
**資料結構設計是一個充滿權衡的過程**。如果想在某方面取得提升,往往需要在另一方面作出妥協。下面舉兩個例子。
- 鏈結串列相較於陣列,在資料新增和刪除操作上更加便捷,但犧牲了資料訪問速度。
- 圖相較於鏈結串列,提供了更豐富的邏輯資訊,但需要佔用更大的記憶體空間。
## 資料結構與演算法的關係
如下圖所示,資料結構與演算法高度相關、緊密結合,具體表現在以下三個方面。
- 資料結構是演算法的基石。資料結構為演算法提供了結構化儲存的資料,以及操作資料的方法。
- 演算法是資料結構發揮作用的舞臺。資料結構本身僅儲存資料資訊,結合演算法才能解決特定問題。
- 演算法通常可以基於不同的資料結構實現,但執行效率可能相差很大,選擇合適的資料結構是關鍵。
![資料結構與演算法的關係](what_is_dsa.assets/relationship_between_data_structure_and_algorithm.png)
資料結構與演算法猶如下圖所示的拼裝積木。一套積木,除了包含許多零件之外,還附有詳細的組裝說明書。我們按照說明書一步步操作,就能組裝出精美的積木模型。
![拼裝積木](what_is_dsa.assets/assembling_blocks.png)
兩者的詳細對應關係如下表所示。
<p align="center"><id> &nbsp; 將資料結構與演算法類比為拼裝積木 </p>
| 資料結構與演算法 | 拼裝積木 |
| -------------- | ---------------------------------------- |
| 輸入資料 | 未拼裝的積木 |
| 資料結構 | 積木組織形式,包括形狀、大小、連線方式等 |
| 演算法 | 把積木拼成目標形態的一系列操作步驟 |
| 輸出資料 | 積木模型 |
值得說明的是,資料結構與演算法是獨立於程式語言的。正因如此,本書得以提供基於多種程式語言的實現。
!!! tip "約定俗成的簡稱"
在實際討論時,我們通常會將“資料結構與演算法”簡稱為“演算法”。比如眾所周知的 LeetCode 演算法題目,實際上同時考查資料結構和演算法兩方面的知識。