Update README for zh-hant version (#1228)

* Bug fixes

* Fix the term in heap figures

* Unify the font of the chapter covers for the zh, en, and zh-Hant version

* Sync the zh-hant vertion with the main branch

* Update README for testing

* Update README for testing

* Update README for testing

* Update README for zh, en, zh-hant version

* Fix the issue links

* Update README

* Update README

* edition -> version

README.md

@@ -4,7 +4,7 @@
 </p>
 
 <p align="center">
-  <img src="https://readme-typing-svg.demolab.com?font=Noto+Sans+SC&weight=500&duration=3500&pause=2000&color=21C8B8&center=true&vCenter=true&random=false&width=200&lines=Hello%2C+%E7%AE%97%E6%B3%95+!" alt="hello-algo-typing-svg" />
+  <img style="height: 60px;" src="https://readme-typing-svg.demolab.com?font=Noto+Sans+SC&weight=400&duration=3500&pause=2000&color=21C8B8&center=true&vCenter=true&random=false&width=200&lines=Hello%2C+%E7%AE%97%E6%B3%95+!" alt="hello-algo-typing-svg" />
   </br>
   动画图解、一键运行的数据结构与算法教程
 </p>
@@ -14,13 +14,11 @@
     <img src="https://www.hello-algo.com/index.assets/btn_read_online_dark.svg" width="145"></a>
   <a href="https://github.com/krahets/hello-algo/releases">
     <img src="https://www.hello-algo.com/index.assets/btn_download_pdf_dark.svg" width="145"></a>
-  <a href="https://github.com/krahets/hello-algo/blob/main/en/README.md">
-    <img src="https://www.hello-algo.com/index.assets/btn_english_edition_dark.svg" width="145"></a>
 </p>
 
 <p align="center">
-  <img src="https://www.hello-algo.com/index.assets/animation.gif" width="396">
-  <img src="https://www.hello-algo.com/index.assets/running_code.gif" width="396">
+  <img src="https://www.hello-algo.com/index.assets/animation.gif" width="389">
+  <img src="https://www.hello-algo.com/index.assets/running_code.gif" width="389">
 </p>
 
 <p align="center">
@@ -35,8 +33,20 @@
   <img src="https://img.shields.io/badge/Dart-snow?logo=dart&logoColor=0175C2">
   <img src="https://img.shields.io/badge/Rust-snow?logo=rust&logoColor=000000">
   <img src="https://img.shields.io/badge/C-snow?logo=c&logoColor=A8B9CC">
+  <img src="https://img.shields.io/badge/Kotlin-snow?logo=kotlin&logoColor=7F52FF">
   <img src="https://img.shields.io/badge/Zig-snow?logo=zig&logoColor=F7A41D">
-  <img src="https://img.shields.io/badge/Stay%20Tuned-snow">
+</p>
+
+<p align="center">
+  简体中文
+  ｜
+  <a href="https://github.com/krahets/hello-algo/blob/main/zh-hant/README.md">
+    繁體中文
+  </a>
+  ｜
+  <a href="https://github.com/krahets/hello-algo/blob/main/en/README.md">
+    English
+  </a>
 </p>
 
 ## 关于本书

codes/ruby/chapter_computational_complexity/time_complexity.rb

@@ -106,7 +106,7 @@ def log_recur(n)
   log_recur(n / 2) + 1
 end
 
-### 线性对数阶
+### 线性对数阶 ###
 def linear_log_recur(n)
   return 1 unless n > 1
 

codes/ruby/chapter_computational_complexity/worst_best_time_complexity.rb

@@ -5,7 +5,7 @@ Author: Xuan Khoa Tu Nguyen (ngxktuzkai2000@gmail.com)
 =end
 
 ### 生成一个数组，元素为: 1, 2, ..., n ，顺序被打乱 ###
-def random_number(n)
+def random_numbers(n)
   # 生成数组 nums =: 1, 2, 3, ..., n
   nums = Array.new(n) { |i| i + 1 }
   # 随机打乱数组元素
@@ -27,7 +27,7 @@ end
 
 for i in 0...10
   n = 100
-  nums = random_number(n)
+  nums = random_numbers(n)
   index = find_one(nums)
   puts "\n数组 [ 1, 2, ..., n ] 被打乱后 = #{nums}"
   puts "数字 1 的索引为 #{index}"

docs/chapter_appendix/terminology.md

@@ -27,18 +27,18 @@
 | big-$O$ notation               | 大 $O$ 记号    | 大 $O$ 記號    |
 | asymptotic upper bound         | 渐近上界       | 漸近上界       |
 | sign-magnitude                 | 原码           | 原碼           |
-| 1’s complement                 | 反码           | 反碼           |
-| 2’s complement                 | 补码           | 補碼           |
+| 1’s complement                 | 反码           | 一補數         |
+| 2’s complement                 | 补码           | 二補數         |
 | array                          | 数组           | 陣列           |
 | index                          | 索引           | 索引           |
 | linked list                    | 链表           | 鏈結串列       |
 | linked list node, list node    | 链表节点       | 鏈結串列節點   |
 | head node                      | 头节点         | 頭節點         |
 | tail node                      | 尾节点         | 尾節點         |
-| list                           | 列表           | 列表           |
+| list                           | 列表           | 串列           |
 | dynamic array                  | 动态数组       | 動態陣列       |
 | hard disk                      | 硬盘           | 硬碟           |
-| random-access memory (RAM)     | 内存           | 內存           |
+| random-access memory (RAM)     | 内存           | 記憶體         |
 | cache memory                   | 缓存           | 快取           |
 | cache miss                     | 缓存未命中     | 快取未命中     |
 | cache hit rate                 | 缓存命中率     | 快取命中率     |

docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md

@@ -563,13 +563,13 @@
         // 执行某些操作
         return 0;
     }
-    /* 循环 O(1) */
+    /* 循环的空间复杂度为 O(1) */
     void loop(int n) {
         for (int i = 0; i < n; i++) {
             func();
         }
     }
-    /* 递归 O(n) */
+    /* 递归的空间复杂度为 O(n) */
     void recur(int n) {
         if (n == 1) return;
         return recur(n - 1);
@@ -583,13 +583,13 @@
         // 执行某些操作
         return 0;
     }
-    /* 循环 O(1) */
+    /* 循环的空间复杂度为 O(1) */
     void loop(int n) {
         for (int i = 0; i < n; i++) {
             function();
         }
     }
-    /* 递归 O(n) */
+    /* 递归的空间复杂度为 O(n) */
     void recur(int n) {
         if (n == 1) return;
         return recur(n - 1);
@@ -603,13 +603,13 @@
         // 执行某些操作
         return 0;
     }
-    /* 循环 O(1) */
+    /* 循环的空间复杂度为 O(1) */
     void Loop(int n) {
         for (int i = 0; i < n; i++) {
             Function();
         }
     }
-    /* 递归 O(n) */
+    /* 递归的空间复杂度为 O(n) */
     int Recur(int n) {
         if (n == 1) return 1;
         return Recur(n - 1);
@@ -624,14 +624,14 @@
         return 0
     }
     
-    /* 循环 O(1) */
+    /* 循环的空间复杂度为 O(1) */
     func loop(n int) {
         for i := 0; i < n; i++ {
             function()
         }
     }
     
-    /* 递归 O(n) */
+    /* 递归的空间复杂度为 O(n) */
     func recur(n int) {
         if n == 1 {
             return
@@ -649,14 +649,14 @@
         return 0
     }
 
-    /* 循环 O(1) */
+    /* 循环的空间复杂度为 O(1) */
     func loop(n: Int) {
         for _ in 0 ..< n {
             function()
         }
     }
 
-    /* 递归 O(n) */
+    /* 递归的空间复杂度为 O(n) */
     func recur(n: Int) {
         if n == 1 {
             return
@@ -672,13 +672,13 @@
         // 执行某些操作
         return 0;
     }
-    /* 循环 O(1) */
+    /* 循环的空间复杂度为 O(1) */
     function loop(n) {
         for (let i = 0; i < n; i++) {
             constFunc();
         }
     }
-    /* 递归 O(n) */
+    /* 递归的空间复杂度为 O(n) */
     function recur(n) {
         if (n === 1) return;
         return recur(n - 1);
@@ -692,13 +692,13 @@
         // 执行某些操作
         return 0;
     }
-    /* 循环 O(1) */
+    /* 循环的空间复杂度为 O(1) */
     function loop(n: number): void {
         for (let i = 0; i < n; i++) {
             constFunc();
         }
     }
-    /* 递归 O(n) */
+    /* 递归的空间复杂度为 O(n) */
     function recur(n: number): void {
         if (n === 1) return;
         return recur(n - 1);
@@ -712,13 +712,13 @@
       // 执行某些操作
       return 0;
     }
-    /* 循环 O(1) */
+    /* 循环的空间复杂度为 O(1) */
     void loop(int n) {
       for (int i = 0; i < n; i++) {
         function();
       }
     }
-    /* 递归 O(n) */
+    /* 递归的空间复杂度为 O(n) */
     void recur(int n) {
       if (n == 1) return;
       return recur(n - 1);
@@ -732,13 +732,13 @@
         // 执行某些操作
         return 0;
     }
-    /* 循环 O(1) */
+    /* 循环的空间复杂度为 O(1) */
     fn loop(n: i32) {
         for i in 0..n {
             function();
         }
     }
-    /* 递归 O(n) */
+    /* 递归的空间复杂度为 O(n) */
     fn recur(n: i32) {
         if n == 1 {
             return;
@@ -754,13 +754,13 @@
         // 执行某些操作
         return 0;
     }
-    /* 循环 O(1) */
+    /* 循环的空间复杂度为 O(1) */
     void loop(int n) {
         for (int i = 0; i < n; i++) {
             func();
         }
     }
-    /* 递归 O(n) */
+    /* 递归的空间复杂度为 O(n) */
     void recur(int n) {
         if (n == 1) return;
         return recur(n - 1);
@@ -774,13 +774,13 @@
         // 执行某些操作
         return 0
     }
-    /* 循环 O(1) */
+    /* 循环的空间复杂度为 O(1) */
     fun loop(n: Int) {
         for (i in 0..<n) {
             function()
         }
     }
-    /* 递归 O(n) */
+    /* 递归的空间复杂度为 O(n) */
     fun recur(n: Int) {
         if (n == 1) return
         return recur(n - 1)

en/README.md

@@ -4,7 +4,7 @@
 </p>
 
 <p align="center">
-  <img src="https://readme-typing-svg.demolab.com?font=Noto+Sans+SC&weight=500&duration=3500&pause=2000&color=21C8B8&center=true&vCenter=true&random=false&width=200&lines=Hello%2C+Algo+!" alt="hello-algo-typing-svg" />
+  <img style="height: 60px;" src="https://readme-typing-svg.demolab.com?font=Noto+Sans+SC&weight=500&duration=3500&pause=2000&color=21C8B8&center=true&vCenter=true&random=false&width=200&lines=Hello%2C+Algo+!" alt="hello-algo-typing-svg" />
   </br>
   Data Structures and Algorithms Crash Course with Animated Illustrations and Off-the-Shelf Code
 </p>
@@ -12,15 +12,11 @@
 <p align="center">
   <a href="https://www.hello-algo.com/en/">
     <img src="https://www.hello-algo.com/en/index.assets/btn_read_online_dark.svg" width="120"></a>
-  <a href="https://github.com/krahets/hello-algo/releases">
-    <img src="https://www.hello-algo.com/en/index.assets/btn_download_pdf_dark.svg" width="120"></a>
-  <a href="https://github.com/krahets/hello-algo">
-    <img src="https://www.hello-algo.com/en/index.assets/btn_chinese_edition_dark.svg" width="120"></a>
 </p>
 
 <p align="center">
-  <img src="https://www.hello-algo.com/en/index.assets/animation.gif" width="396">
-  <img src="https://www.hello-algo.com/en/index.assets/running_code.gif" width="396">
+  <img src="https://www.hello-algo.com/en/index.assets/animation.gif" width="389">
+  <img src="https://www.hello-algo.com/en/index.assets/running_code.gif" width="389">
 </p>
 
 <p align="center">
@@ -35,13 +31,21 @@
   <img src="https://img.shields.io/badge/Dart-snow?logo=dart&logoColor=0175C2">
   <img src="https://img.shields.io/badge/Rust-snow?logo=rust&logoColor=000000">
   <img src="https://img.shields.io/badge/C-snow?logo=c&logoColor=A8B9CC">
+  <img src="https://img.shields.io/badge/Kotlin-snow?logo=kotlin&logoColor=7F52FF">
   <img src="https://img.shields.io/badge/Zig-snow?logo=zig&logoColor=F7A41D">
-  <img src="https://img.shields.io/badge/Stay%20Tuned-snow">
 </p>
 
-> [!Important]
->
-> We are working on Chinese-to-English translation. For more information please see [#914](https://github.com/krahets/hello-algo/issues/914).
+<p align="center">
+  <a href="https://github.com/krahets/hello-algo">
+    简体中文
+  </a>
+  ｜
+  <a href="https://github.com/krahets/hello-algo/blob/main/zh-hant/README.md">
+    繁體中文
+  </a>
+  ｜
+  English
+</p>
 
 ## About
 
@@ -65,6 +69,10 @@ If you find this book helpful, please give it a Star :star: to support us, thank
 
 ## Contribution
 
+> [!Important]
+>
+> We are working on Chinese-to-English translation. For more information please see [#914](https://github.com/krahets/hello-algo/issues/914).
+
 This open-source book is continuously being updated, and we welcome your participation in this project to provide better learning content for readers.
 
 - [Content Correction](https://www.hello-algo.com/en/chapter_appendix/contribution/): Please help us correct or point out mistakes in the comments section such as grammatical errors, missing content, ambiguities, invalid links, or code bugs.

en/docs/index.md

@@ -45,7 +45,7 @@ hide:
 </p>
 
 <div class="admonition example" style="max-width: 800px;margin: 0 auto;">
-  <p class="admonition-title">The English edition is brewing...</p>
+  <p class="admonition-title">The English version is brewing...</p>
   <p>Feel free to engage in Chinese-to-English translation and pull request review! For guidelines, please see <a href="https://github.com/krahets/hello-algo/issues/914">#914</a>.</p>
 </div>
 

overrides/main.html

@@ -3,8 +3,10 @@
 {% block announce %}
 {% if config.theme.language == 'zh' %}
     {% set announcements = '纸质书已发布，详情请见<a href="/chapter_paperbook/">这里</a>' %}
+{% if config.theme.language == 'zh-Hant' %}
+    {% set announcements = '紙質書（簡體中文版）已發行，詳情請見<a href="/chapter_paperbook/">這裡</a>' %}
 {% elif config.theme.language == 'en' %}
-    {% set announcements = 'The paper book (Chinese edition) published. Please visit <a href="/chapter_paperbook/">this link</a> for more details.' %}
+    {% set announcements = 'The paper book (Chinese version) published. Please visit <a href="/chapter_paperbook/">this link</a> for more details.' %}
 {% endif %}
 <div class="banner-svg">
     <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"

zh-hant/README.md

@@ -4,23 +4,19 @@
 </p>
 
 <p align="center">
-  <img src="https://readme-typing-svg.demolab.com?font=Noto+Sans+SC&weight=500&duration=3500&pause=2000&color=21C8B8&center=true&vCenter=true&random=false&width=200&lines=Hello%2C+%E7%AE%97%E6%B3%95+!" alt="hello-algo-typing-svg" />
+  <img style="height: 60px;" src="https://readme-typing-svg.demolab.com/?font=Noto+Sans+SC&weight=400&duration=3500&pause=2000&color=21C8B8&center=true&vCenter=true&random=false&width=200&lines=Hello%2C+%E6%BC%94%E7%AE%97%E6%B3%95+!" alt="hello-algo-typing-svg" />
   </br>
   動畫圖解、一鍵執行的資料結構與演算法教程
 </p>
 
 <p align="center">
-  <a href="https://www.hello-algo.com/">
-    <img src="https://www.hello-algo.com/index.assets/btn_read_online_dark.svg" width="145"></a>
-  <a href="https://github.com/krahets/hello-algo/releases">
-    <img src="https://www.hello-algo.com/index.assets/btn_download_pdf_dark.svg" width="145"></a>
-  <a href="https://github.com/krahets/hello-algo/blob/main/en/README.md">
-    <img src="https://www.hello-algo.com/index.assets/btn_english_edition_dark.svg" width="145"></a>
+  <a href="https://www.hello-algo.com/zh-hant/">
+    <img src="https://www.hello-algo.com/zh-hant/index.assets/btn_read_online_dark.svg" width="145"></a>
 </p>
 
 <p align="center">
-  <img src="https://www.hello-algo.com/index.assets/animation.gif" width="396">
-  <img src="https://www.hello-algo.com/index.assets/running_code.gif" width="396">
+  <img src="https://www.hello-algo.com/index.assets/animation.gif" width="389">
+  <img src="https://www.hello-algo.com/index.assets/running_code.gif" width="389">
 </p>
 
 <p align="center">
@@ -35,8 +31,20 @@
   <img src="https://img.shields.io/badge/Dart-snow?logo=dart&logoColor=0175C2">
   <img src="https://img.shields.io/badge/Rust-snow?logo=rust&logoColor=000000">
   <img src="https://img.shields.io/badge/C-snow?logo=c&logoColor=A8B9CC">
+  <img src="https://img.shields.io/badge/Kotlin-snow?logo=kotlin&logoColor=7F52FF">
   <img src="https://img.shields.io/badge/Zig-snow?logo=zig&logoColor=F7A41D">
-  <img src="https://img.shields.io/badge/Stay%20Tuned-snow">
+</p>
+
+<p align="center">
+  <a href="https://github.com/krahets/hello-algo">
+    简体中文
+  </a>
+  ｜
+  繁體中文
+  ｜
+  <a href="https://github.com/krahets/hello-algo/blob/main/en/README.md">
+    English
+  </a>
 </p>
 
 ## 關於本書
@@ -61,6 +69,10 @@
 
 ## 貢獻
 
+> [!Important]
+>
+> 歡迎您於 [#1171](https://github.com/krahets/hello-algo/issues/1171) 為繁體中文版勘誤。
+
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zh-hant/codes/ruby/chapter_computational_complexity/time_complexity.rb

@@ -106,7 +106,7 @@ def log_recur(n)
   log_recur(n / 2) + 1
 end
 
-### 線性對數階
+### 線性對數階 ###
 def linear_log_recur(n)
   return 1 unless n > 1
 

zh-hant/codes/ruby/chapter_computational_complexity/worst_best_time_complexity.rb

@@ -5,7 +5,7 @@ Author: Xuan Khoa Tu Nguyen (ngxktuzkai2000@gmail.com)
 =end
 
 ### 生成一個陣列，元素為: 1, 2, ..., n ，順序被打亂 ###
-def random_number(n)
+def random_numbers(n)
   # 生成陣列 nums =: 1, 2, 3, ..., n
   nums = Array.new(n) { |i| i + 1 }
   # 隨機打亂陣列元素
@@ -27,7 +27,7 @@ end
 
 for i in 0...10
   n = 100
-  nums = random_number(n)
+  nums = random_numbers(n)
   index = find_one(nums)
   puts "\n陣列 [ 1, 2, ..., n ] 被打亂後 = #{nums}"
   puts "數字 1 的索引為 #{index}"

zh-hant/docs/chapter_appendix/terminology.md

@@ -27,18 +27,18 @@
 | big-$O$ notation               | 大 $O$ 记号    | 大 $O$ 記號    |
 | asymptotic upper bound         | 渐近上界       | 漸近上界       |
 | sign-magnitude                 | 原码           | 原碼           |
-| 1’s complement                 | 反码           | 反碼           |
-| 2’s complement                 | 补码           | 補碼           |
+| 1’s complement                 | 反码           | 一補數         |
+| 2’s complement                 | 补码           | 二補數         |
 | array                          | 数组           | 陣列           |
 | index                          | 索引           | 索引           |
 | linked list                    | 链表           | 鏈結串列       |
 | linked list node, list node    | 链表节点       | 鏈結串列節點   |
 | head node                      | 头节点         | 頭節點         |
 | tail node                      | 尾节点         | 尾節點         |
-| list                           | 列表           | 列表           |
+| list                           | 列表           | 串列           |
 | dynamic array                  | 动态数组       | 動態陣列       |
 | hard disk                      | 硬盘           | 硬碟           |
-| random-access memory (RAM)     | 内存           | 內存           |
+| random-access memory (RAM)     | 内存           | 記憶體         |
 | cache memory                   | 缓存           | 快取           |
 | cache miss                     | 缓存未命中     | 快取未命中     |
 | cache hit rate                 | 缓存命中率     | 快取命中率     |
@@ -106,7 +106,7 @@
 | adjacency list                 | 邻接表         | 鄰接表         |
 | breadth-first search           | 广度优先搜索   | 廣度優先搜尋   |
 | depth-first search             | 深度优先搜索   | 深度優先搜尋   |
-| binary search                  | 二分查找       | 二分查找       |
+| binary search                  | 二分查找       | 二分搜尋       |
 | searching algorithm            | 搜索算法       | 搜尋演算法     |
 | sorting algorithm              | 排序算法       | 排序演算法     |
 | selection sort                 | 选择排序       | 選擇排序       |
@@ -130,7 +130,7 @@
 | $n$-queens problem             | $n$ 皇后问题   | $n$ 皇后問題   |
 | dynamic programming            | 动态规划       | 動態規劃       |
 | initial state                  | 初始状态       | 初始狀態       |
-| state-trasition equation       | 状态转移方程   | 狀態轉移方程   |
+| state-transition equation      | 状态转移方程   | 狀態轉移方程   |
 | knapsack problem               | 背包问题       | 背包問題       |
 | edit distance problem          | 编辑距离问题   | 編輯距離問題   |
 | greedy algorithm               | 贪心算法       | 貪婪演算法     |

zh-hant/docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md

@@ -563,13 +563,13 @@
         // 執行某些操作
         return 0;
     }
-    /* 迴圈 O(1) */
+    /* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
     void loop(int n) {
         for (int i = 0; i < n; i++) {
             func();
         }
     }
-    /* 遞迴 O(n) */
+    /* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
     void recur(int n) {
         if (n == 1) return;
         return recur(n - 1);
@@ -583,13 +583,13 @@
         // 執行某些操作
         return 0;
     }
-    /* 迴圈 O(1) */
+    /* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
     void loop(int n) {
         for (int i = 0; i < n; i++) {
             function();
         }
     }
-    /* 遞迴 O(n) */
+    /* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
     void recur(int n) {
         if (n == 1) return;
         return recur(n - 1);
@@ -603,13 +603,13 @@
         // 執行某些操作
         return 0;
     }
-    /* 迴圈 O(1) */
+    /* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
     void Loop(int n) {
         for (int i = 0; i < n; i++) {
             Function();
         }
     }
-    /* 遞迴 O(n) */
+    /* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
     int Recur(int n) {
         if (n == 1) return 1;
         return Recur(n - 1);
@@ -624,14 +624,14 @@
         return 0
     }
     
-    /* 迴圈 O(1) */
+    /* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
     func loop(n int) {
         for i := 0; i < n; i++ {
             function()
         }
     }
     
-    /* 遞迴 O(n) */
+    /* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
     func recur(n int) {
         if n == 1 {
             return
@@ -649,14 +649,14 @@
         return 0
     }
 
-    /* 迴圈 O(1) */
+    /* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
     func loop(n: Int) {
         for _ in 0 ..< n {
             function()
         }
     }
 
-    /* 遞迴 O(n) */
+    /* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
     func recur(n: Int) {
         if n == 1 {
             return
@@ -672,13 +672,13 @@
         // 執行某些操作
         return 0;
     }
-    /* 迴圈 O(1) */
+    /* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
     function loop(n) {
         for (let i = 0; i < n; i++) {
             constFunc();
         }
     }
-    /* 遞迴 O(n) */
+    /* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
     function recur(n) {
         if (n === 1) return;
         return recur(n - 1);
@@ -692,13 +692,13 @@
         // 執行某些操作
         return 0;
     }
-    /* 迴圈 O(1) */
+    /* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
     function loop(n: number): void {
         for (let i = 0; i < n; i++) {
             constFunc();
         }
     }
-    /* 遞迴 O(n) */
+    /* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
     function recur(n: number): void {
         if (n === 1) return;
         return recur(n - 1);
@@ -712,13 +712,13 @@
       // 執行某些操作
       return 0;
     }
-    /* 迴圈 O(1) */
+    /* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
     void loop(int n) {
       for (int i = 0; i < n; i++) {
         function();
       }
     }
-    /* 遞迴 O(n) */
+    /* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
     void recur(int n) {
       if (n == 1) return;
       return recur(n - 1);
@@ -732,13 +732,13 @@
         // 執行某些操作
         return 0;
     }
-    /* 迴圈 O(1) */
+    /* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
     fn loop(n: i32) {
         for i in 0..n {
             function();
         }
     }
-    /* 遞迴 O(n) */
+    /* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
     fn recur(n: i32) {
         if n == 1 {
             return;
@@ -754,13 +754,13 @@
         // 執行某些操作
         return 0;
     }
-    /* 迴圈 O(1) */
+    /* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
     void loop(int n) {
         for (int i = 0; i < n; i++) {
             func();
         }
     }
-    /* 遞迴 O(n) */
+    /* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
     void recur(int n) {
         if (n == 1) return;
         return recur(n - 1);
@@ -774,13 +774,13 @@
         // 執行某些操作
         return 0
     }
-    /* 迴圈 O(1) */
+    /* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
     fun loop(n: Int) {
         for (i in 0..<n) {
             function()
         }
     }
-    /* 遞迴 O(n) */
+    /* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
     fun recur(n: Int) {
         if (n == 1) return
         return recur(n - 1)

zh-hant/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md

@@ -743,7 +743,7 @@ $$
 
 $T(n)$ 是一次函式，說明其執行時間的增長趨勢是線性的，因此它的時間複雜度是線性階。
 
-我們將線性階的時間複雜度記為 $O(n)$ ，這個數學符號稱為<u>大（$O$ 記號 big-$O$ notation）</u>，表示函式 $T(n)$ 的<u>漸近上界（asymptotic upper bound）</u>。
+我們將線性階的時間複雜度記為 $O(n)$ ，這個數學符號稱為<u>大 $O$ 記號（big-$O$ notation）</u>，表示函式 $T(n)$ 的<u>漸近上界（asymptotic upper bound）</u>。
 
 時間複雜度分析本質上是計算“操作數量 $T(n)$”的漸近上界，它具有明確的數學定義。