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Author: ksco

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 ## 重要链接
 
-[什么是算法和数据结构？](What are Algorithms.markdown)－薄饼！
+[什么是算法和数据结构？](What%20are%20Algorithms.markdown)－薄饼！
 
-[为什么要学习算法？](Why Algorithms.markdown)－还在担心这不是你的菜吗？请读一下这篇文章。
+[为什么要学习算法？](Why%20Algorithms.markdown)－还在担心这不是你的菜吗？请读一下这篇文章。
 
-[大 O 表示法](Big-O Notation.markdown)－我们经常会听到这样的话：“这个算法是 O(n) 的”。如果你不知道这是啥意思，请读读这篇文章。
+[大 O 表示法](Big-O%20Notation.markdown)－我们经常会听到这样的话：“这个算法是 O(n) 的”。如果你不知道这是啥意思，请读读这篇文章。
 
-[*算法设计技巧](Algorithm Design.markdown)－怎样设计自己的算法？
+[*算法设计技巧](Algorithm%20Design.markdown)－怎样设计自己的算法？
 
-[欢迎参与翻译！](How to Contribute.markdown)－如果有意参与翻译，请阅读注意事项！
+[欢迎参与翻译！](How%20to%20Contribute.markdown)－如果有意参与翻译，请阅读注意事项！
 
 ## 从哪开始？
 
 如果你之前没有接触过算法和数据结构，你可以从下面这些简单易懂的算法开始看起：
 
 - [栈](Stack/)
 - [队列](Queue/)
-- [*插入排序](Insertion Sort/)
-- [*二分搜索](Binary Search/)和[*二分搜索树](Binary Search Tree/)
-- [*归并排序](Merge Sort/)
+- [*插入排序](Insertion%20Sort/)
+- [*二分搜索](Binary%20Search/)和[*二分搜索树](Binary%20Search%20Tree/)
+- [*归并排序](Merge%20Sort/)
 - [*Boyer-Moore 字符串搜索算法](Boyer-Moore/)
 
 ## 算法列表
 
 ### 搜索算法
 
-- [*线性搜索](Linear Search/)－从数组中查找某个元素。
-- [*二分搜索](Binary Search/)－从已排序的数组中快速查找元素。
-- [*统计出现次数](Count Occurrences/)－统计某个值在数组中的出现次数。
-- [*查找最大／最小值](Select Minimum Maximum)－找到数组中的最大／最小值。
-- [*第 K 大元素](Kth Largest Element/)－找到数组中的第 **K** 大元素，例如中位数。
-- [*选取样本](Selection Sampling/)－随机地从集合中选取一些元素作为样本。
+- [*线性搜索](Linear%20Search/)－从数组中查找某个元素。
+- [*二分搜索](Binary%20Search/)－从已排序的数组中快速查找元素。
+- [*统计出现次数](Count%20Occurrences/)－统计某个值在数组中的出现次数。
+- [*查找最大／最小值](Select%20Minimum%20Maximum)－找到数组中的最大／最小值。
+- [*第 K 大元素](Kth%20Largest%20Element/)－找到数组中的第 **K** 大元素，例如中位数。
+- [*选取样本](Selection%20Sampling/)－随机地从集合中选取一些元素作为样本。
 - [*并查集](Union-Find/)－保持一些不相交的集合，帮助你快速合并它们。
 
 ### 字符串搜索算法
 
-- [*Brute-Force 算法](Brute-Force String Search/)－一个简单粗暴的方法。
+- [*Brute-Force 算法](Brute-Force%20String%20Search/)－一个简单粗暴的方法。
 - [*Boyer-Moore 算法](Boyer-Moore/)－一种高效的字符串子串搜索算法。它不需要对被搜索的字符串中的字符进行逐一比较，而是根据一个查找表跳过其中的某些部分。
 - Rabin-Karp 算法
-- [*最长公共子序列算法](Longest Common Subsequence/)－找到两个字符串中的最长公共子序列。
+- [*最长公共子序列算法](Longest%20Common%20Subsequence/)－找到两个字符串中的最长公共子序列。
 
 ### 排序算法
 
 探究排序算法的工作原理是非常有趣的，但在实际的编码中，你几乎永远也不会需要自己编写排序算法，Swift 自带的 `sort()` 函数已经非常够用了，但如果你还是好奇背后的原理，请继续阅读。
 
 基本的排序算法：
 
-- [*插入排序](Insertion Sort/)
-- [*选择排序](Selection Sort/)
-- [*希尔排序](Shell Sort/)
+- [*插入排序](Insertion%20Sort/)
+- [*选择排序](Selection%20Sort/)
+- [*希尔排序](Shell%20Sort/)
 
 快速的排序算法：
 
 - [*快速排序](Quicksort/)
-- [*归并排序](Merge Sort/)
-- [*堆排序](Heap Sort/)
+- [*归并排序](Merge%20Sort/)
+- [*堆排序](Heap%20Sort/)
 
 特殊的排序算法
 
-- [*桶排序](Bucket Sort/) :construction:
-- [*计数排序](Counting Sort/)
+- [*桶排序](Bucket%20Sort/) :construction:
+- [*计数排序](Counting%20Sort/)
 - 基数排序
-- [*拓扑排序](Topological Sort/)
+- [*拓扑排序](Topological%20Sort/)
 
 不好的排序算法（知道就行了，不要用！）：
 
-- [*冒泡排序](Bubble Sort/)
+- [*冒泡排序](Bubble%20Sort/)
 
 ### 压缩算法
 
-- [*变动长度编码法(RLE)](Run-Length Encoding/)。将重复的值存储为一个单字节及其计数。
-- [*哈夫曼编码](Huffman Coding/)。将常见的元素使用更小的单位存储。
+- [*变动长度编码法(RLE)](Run-Length%20Encoding/)。将重复的值存储为一个单字节及其计数。
+- [*哈夫曼编码](Huffman%20Coding/)。将常见的元素使用更小的单位存储。
 
 ### 杂项
 
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 - [*最大公约数算法(GCD)](GCD/)－特殊福利：最小公倍数算法。
 - [*排列组合算法](Combinatorics/)－还记得高中学过俄组合数学吗？
-- [*调度场算法](Shunting Yard/)－用于将中缀表达式转换为后缀表达式的经典算法。
+- [*调度场算法](Shunting%20Yard/)－用于将中缀表达式转换为后缀表达式的经典算法。
 - 统计算法
 
 ### 机器学习
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 ### 数组变体
 
 - [*二维数组](Array2D/)－固定尺寸的二维数组，可用于棋盘游戏。
-- [*比特集](Bit Set/)－**n** 位大小固定尺度的序列。
-- [*固定长度数组](Fixed Size Array/)－如果你确切的知道数据的大小，使用老式的固定长度的数组会更加高效。
-- [*有序数组](Ordered Array/)－一个永远有序的数组。
+- [*比特集](Bit%20Set/)－**n** 位大小固定尺度的序列。
+- [*固定长度数组](Fixed%20Size%20Array/)－如果你确切的知道数据的大小，使用老式的固定长度的数组会更加高效。
+- [*有序数组](Ordered%20Array/)－一个永远有序的数组。
 
 ### 队列
 
 - [栈](Stack/)－后进先出！
 - [队列](Queue/)－先进先出！
 - [*双端队列](Deque/)
-- [*优先队列](Priority Queue)－一个保持最重要的元素总是在最前面的队列。
-- [*有限优先队列](Bounded Priority Queue)－元素最大数受限制的优先队列。 :construction:
-- [*环形缓冲区](Ring Buffer/)－一个语义上的固定大小的环形缓冲区，实际使用的是一维序列头尾相接实现。
+- [*优先队列](Priority%20Queue)－一个保持最重要的元素总是在最前面的队列。
+- [*有限优先队列](Bounded%20Priority%20Queue)－元素最大数受限制的优先队列。 :construction:
+- [*环形缓冲区](Ring%20Buffer/)－一个语义上的固定大小的环形缓冲区，实际使用的是一维序列头尾相接实现。
 
 ### 列表
 
-- [*链表](Linked List/)－链接起来的数据序列。包含单向和双向链表。
+- [*链表](Linked%20List/)－链接起来的数据序列。包含单向和双向链表。
 - 跳跃列表
 
 ### 树
 
 - [*树](Tree/)－通用目的的树形结构。
-- [*二叉树](Binary Tree/)－一种节点最多有两个孩子节点的树形结构。
-- [*二叉搜索树(BST)](Binary Search Tree/)－以某种方式组织自己的节点的二叉树，以求较快的查询速度。
-- [*AVL 树](AVL Tree/)－一种通过旋转来维持平衡的二叉搜索树。 :construction:
+- [*二叉树](Binary%20Tree/)－一种节点最多有两个孩子节点的树形结构。
+- [*二叉搜索树(BST)](Binary%20Search%20Tree/)－以某种方式组织自己的节点的二叉树，以求较快的查询速度。
+- [*AVL 树](AVL%20Tree/)－一种通过旋转来维持平衡的二叉搜索树。 :construction:
 - 红黑树
 - 伸展树
 - 线索二叉树
-- [*线段树](Segment Tree/)－能够快速地对某区间进行计算。
+- [*线段树](Segment%20Tree/)－能够快速地对某区间进行计算。
 - k-d 树
 - [*堆](Heap/)－存储在一维数组中的二叉树，所以它不需要使用指针。很适合做为优先队列使用。
 - 斐波那契堆
 - 字典树(Trie)
 - B 树
-- [*基数树](Radix Tree/) :construction:
+- [*基数树](Radix%20Tree/) :construction:
 
 ### 哈希
 
-- [*哈希表](Hash Table/)－允许你通过一个关键词来存取数据。字典通常都是基于哈希表实现的。
+- [*哈希表](Hash%20Table/)－允许你通过一个关键词来存取数据。字典通常都是基于哈希表实现的。
 - 哈希函数
 
 ### 集合
 
-- [*布隆过滤器](Bloom Filter/)－一个常量内存数据结构，用于概率性的检测某个元素是否在集合中。
-- [*哈希集合](Hash Set/)－使用哈希表实现的集合。
+- [*布隆过滤器](Bloom%20Filter/)－一个常量内存数据结构，用于概率性的检测某个元素是否在集合中。
+- [*哈希集合](Hash%20Set/)－使用哈希表实现的集合。
 - 多重集
-- [*有序集](Ordered Set/)－很看重元素顺序的集合。
+- [*有序集](Ordered%20Set/)－很看重元素顺序的集合。
 
 ### 图
 
 - [*图](Graph/)
-- [*广度优先搜索(BFS)](Breadth-First Search/)
-- [*深度优先搜索(DFS)](Depth-First Search/)
-- [*最短路径算法](Shortest Path %28Unweighted%29/)－作用对象为无权值树。
-- [*最小生成树](Minimum Spanning Tree %28Unweighted%29/)－作用对象为无权值树。
-- [*任意两点间的最短路径算法](All-Pairs Shortest Paths/)
+- [*广度优先搜索(BFS)](Breadth-First%20Search/)
+- [*深度优先搜索(DFS)](Depth-First%20Search/)
+- [*最短路径算法](Shortest%20Path%20%28Unweighted%29/)－作用对象为无权值树。
+- [*最小生成树](Minimum%20Spanning%20Tree%20%28Unweighted%29/)－作用对象为无权值树。
+- [*任意两点间的最短路径算法](All-Pairs%20Shortest%20Paths/)
 
 ## 智力题
 
 很多程序员在面试时都会被问到一些算法性质的智力题。这里只囊括了一点比较有趣的。想了解更多的智力题（及答案），请浏览[这里](http://elementsofprogramminginterviews.com/)，还有[这里](http://www.crackingthecodinginterview.com)。
 
-- [*二和问题](Two-Sum Problem/)
-- [*Fizz Buzz](Fizz Buzz/)
-- [*蒙提霍尔问题](Monty Hall Problem/)
+- [*二和问题](Two-Sum%20Problem/)
+- [*Fizz Buzz](Fizz%20Buzz/)
+- [*蒙提霍尔问题](Monty%20Hall%20Problem/)
 
 ## 学无止境！