hello-algo/zh-hant/docs/chapter_divide_and_conquer/summary.md
Yudong Jin 5f7385c8a3
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
2024-04-06 02:30:11 +08:00

11 lines
1.4 KiB
Markdown

# 小結
- 分治是一種常見的演算法設計策略,包括分(劃分)和治(合併)兩個階段,通常基於遞迴實現。
- 判斷是否是分治演算法問題的依據包括:問題能否分解、子問題是否獨立、子問題能否合併。
- 合併排序是分治策略的典型應用,其遞迴地將陣列劃分為等長的兩個子陣列,直到只剩一個元素時開始逐層合併,從而完成排序。
- 引入分治策略往往可以提升演算法效率。一方面,分治策略減少了操作數量;另一方面,分治後有利於系統的並行最佳化。
- 分治既可以解決許多演算法問題,也廣泛應用於資料結構與演算法設計中,處處可見其身影。
- 相較於暴力搜尋,自適應搜尋效率更高。時間複雜度為 $O(\log n)$ 的搜尋演算法通常是基於分治策略實現的。
- 二分搜尋是分治策略的另一個典型應用,它不包含將子問題的解進行合併的步驟。我們可以透過遞迴分治實現二分搜尋。
- 在構建二元樹的問題中,構建樹(原問題)可以劃分為構建左子樹和右子樹(子問題),這可以透過劃分前序走訪和中序走訪的索引區間來實現。
- 在河內塔問題中,一個規模為 $n$ 的問題可以劃分為兩個規模為 $n-1$ 的子問題和一個規模為 $1$ 的子問題。按順序解決這三個子問題後,原問題隨之得到解決。