Add Traditional Chinese translations for data structures

src/data-structures/hash-table/README.md

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+[_Українська_](README.uk-UA.md),
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 In computing, a **hash table** (hash map) is a data
 structure which implements an _associative array_

src/data-structures/hash-table/README.zh-TW.md

@@ -0,0 +1,28 @@
+# 雜湊表
+
+_以其他語言閱讀：_
+[_English_](README.md),
+[_简体中文_](README.zh-CN.md),
+[_Русский_](README.ru-RU.md),
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+
+在電腦科學中，**雜湊表**（雜湊對映）是一種實作*關聯式陣列*抽象資料型別的資料結構，它可以將*鍵對映到值*。雜湊表使用*雜湊函數*來計算一個索引值，指向一個桶（bucket）或槽（slot）的陣列，從中可以找到所需的值。
+
+理想情況下，雜湊函數會將每個鍵分配到唯一的桶中，但大多數雜湊表的設計採用不完美的雜湊函數，這可能會導致雜湊碰撞——即雜湊函數為多個不同的鍵產生相同的索引值。這類碰撞必須以某種方式處理。
+
+![Hash Table](./images/hash-table.jpeg)
+
+透過分離鏈結法解決雜湊碰撞
+
+![Hash Collision](./images/collision-resolution.jpeg)
+
+*使用 [okso.app](https://okso.app) 製作*
+
+## 參考資料
+
+- [維基百科](https://zh.wikipedia.org/wiki/哈希表)
+- [YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=shs0KM3wKv8&index=4&list=PLLXdhg_r2hKA7DPDsunoDZ-Z769jWn4R8)

src/data-structures/heap/README.md

@@ -8,7 +8,8 @@ _Read this in other languages:_
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-[_Українська_](README.uk-UA.md)
+[_Українська_](README.uk-UA.md),
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 In computer science, a **heap** is a specialized tree-based

src/data-structures/heap/README.zh-TW.md

@@ -0,0 +1,63 @@
+# 堆積（資料結構）
+
+_以其他語言閱讀：_
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+[_Türkçe_](README.tr-TR.md),
+[_한국어_](README.ko-KR.md),
+[_Українська_](README.uk-UA.md)
+
+在電腦科學中，**堆積**是一種特殊的樹狀資料結構，滿足以下描述的堆積性質。
+
+在*最小堆積*中，若 `P` 是 `C` 的父節點，則 `P` 的鍵值（數值）小於或等於 `C` 的鍵值。
+
+![MinHeap](./images/min-heap.jpeg)
+
+*使用 [okso.app](https://okso.app) 製作*
+
+在*最大堆積*中，`P` 的鍵值大於或等於 `C` 的鍵值。
+
+![MaxHeap](./images/max-heap.jpeg)
+
+![Array Representation](./images/array-representation.jpeg)
+
+堆積中沒有父節點的最頂端節點稱為根節點。
+
+## 時間複雜度
+
+以下是各種堆積資料結構的時間複雜度。函數名稱假設為最大堆積。
+
+| 操作       | find-max   | delete-max | insert     | increase-key | meld       |
+| ---------- | ---------- | ---------- | ---------- | ------------ | ---------- |
+| [二元堆積](https://en.wikipedia.org/wiki/Binary_heap) | `Θ(1)` | `Θ(log n)` | `O(log n)` | `O(log n)` | `Θ(n)` |
+| [左偏樹](https://en.wikipedia.org/wiki/Leftist_tree) | `Θ(1)` | `Θ(log n)` | `Θ(log n)` | `O(log n)` | `Θ(log n)` |
+| [二項式堆積](https://en.wikipedia.org/wiki/Binomial_heap) | `Θ(1)` | `Θ(log n)` | `Θ(1)` | `O(log n)` | `O(log n)` |
+| [費波那契堆積](https://en.wikipedia.org/wiki/Fibonacci_heap) | `Θ(1)` | `Θ(log n)` | `Θ(1)` | `Θ(1)` | `Θ(1)` |
+| [配對堆積](https://en.wikipedia.org/wiki/Pairing_heap) | `Θ(1)` | `Θ(log n)` | `Θ(1)` | `o(log n)` | `Θ(1)` |
+| [Brodal 佇列](https://en.wikipedia.org/wiki/Brodal_queue) | `Θ(1)` | `Θ(log n)` | `Θ(1)` | `Θ(1)` | `Θ(1)` |
+| [Rank-pairing 堆積](https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Rank-pairing_heap&action=edit&redlink=1) | `Θ(1)` | `Θ(log n)` | `Θ(1)` | `Θ(1)` | `Θ(1)` |
+| [嚴格費波那契堆積](https://en.wikipedia.org/wiki/Fibonacci_heap) | `Θ(1)` | `Θ(log n)` | `Θ(1)` | `Θ(1)` | `Θ(1)` |
+| [2-3 堆積](https://en.wikipedia.org/wiki/2%E2%80%933_heap) | `O(log n)` | `O(log n)` | `O(log n)` | `Θ(1)` | `?` |
+
+其中：
+- **find-max（或 find-min）**：分別找到最大堆積中的最大項目或最小堆積中的最小項目（又稱 *peek*）
+- **delete-max（或 delete-min）**：分別移除最大堆積（或最小堆積）的根節點
+- **insert**：將新的鍵值加入堆積中（又稱 *push*）
+- **increase-key 或 decrease-key**：分別更新最大堆積或最小堆積中的鍵值
+- **meld**：將兩個堆積合併成一個新的有效堆積，包含兩者的所有元素，並銷毀原來的堆積
+
+> 在本知識庫中，[MaxHeap.js](./MaxHeap.js) 和 [MinHeap.js](./MinHeap.js) 是**二元堆積**的範例。
+
+## 實作
+
+- [MaxHeap.js](./MaxHeap.js) 和 [MinHeap.js](./MinHeap.js)
+- [MaxHeapAdhoc.js](./MaxHeapAdhoc.js) 和 [MinHeapAdhoc.js](./MinHeapAdhoc.js) - MinHeap/MaxHeap 資料結構的極簡（ad hoc）版本，不依賴外部相依套件，可在面試中輕鬆複製貼上使用（因為 JavaScript 中缺少許多資料結構）。
+
+## 參考資料
+
+- [維基百科](https://zh.wikipedia.org/wiki/堆_(資料結構))
+- [YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=t0Cq6tVNRBA&index=5&t=0s&list=PLLXdhg_r2hKA7DPDsunoDZ-Z769jWn4R8)

src/data-structures/linked-list/README.md

@@ -8,7 +8,8 @@ _Read this in other languages:_
 [_한국어_](README.ko-KR.md),
 [_Español_](README.es-ES.md),
 [_Türkçe_](README.tr-TR.md),
-[_Українська_](README.uk-UA.md)
+[_Українська_](README.uk-UA.md),
+[_繁體中文_](README.zh-TW.md)
 
 In computer science, a **linked list** is a linear collection
 of data elements, in which linear order is not given by

src/data-structures/linked-list/README.zh-TW.md

@@ -0,0 +1,156 @@
+# 鏈結串列
+
+_以其他語言閱讀：_
+[_English_](README.md),
+[_简体中文_](README.zh-CN.md),
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+[_한국어_](README.ko-KR.md),
+[_Español_](README.es-ES.md),
+[_Türkçe_](README.tr-TR.md),
+[_Українська_](README.uk-UA.md)
+
+在電腦科學中，**鏈結串列**是一種資料元素的線性集合，其線性順序不是由元素在記憶體中的物理位置決定的。每個元素指向下一個元素。鏈結串列是由一組節點組成的資料結構，這些節點共同表示一個序列。在最簡單的形式下，每個節點由資料和一個指向序列中下一個節點的參考（換句話說，就是一個連結）組成。這種結構允許在走訪過程中，從序列的任何位置有效率地插入或移除元素。更複雜的變體會增加額外的連結，允許從任意元素參考進行有效率的插入或移除。鏈結串列的缺點是存取時間為線性的（且難以進行管線化處理）。較快速的存取方式，如隨機存取，是不可行的。與鏈結串列相比，陣列擁有更好的快取局部性。
+
+![Linked List](./images/linked-list.jpeg)
+
+*使用 [okso.app](https://okso.app) 製作*
+
+## 基本操作的虛擬碼
+
+### 插入
+
+```text
+Add(value)
+  Pre: value 是要新增到串列的值
+  Post: value 已被放置在串列的尾端
+  n ← node(value)
+  if head = ø
+    head ← n
+    tail ← n
+  else
+    tail.next ← n
+    tail ← n
+  end if
+end Add
+```
+
+```text
+Prepend(value)
+ Pre: value 是要新增到串列的值
+ Post: value 已被放置在串列的頭部
+ n ← node(value)
+ n.next ← head
+ head ← n
+ if tail = ø
+   tail ← n
+ end
+end Prepend
+```
+
+### 搜尋
+
+```text
+Contains(head, value)
+  Pre: head 是串列中的頭部節點
+       value 是要搜尋的值
+  Post: 如果項目在鏈結串列中則回傳 true；否則回傳 false
+  n ← head
+  while n != ø and n.value != value
+    n ← n.next
+  end while
+  if n = ø
+    return false
+  end if
+  return true
+end Contains
+```
+
+### 刪除
+
+```text
+Remove(head, value)
+  Pre: head 是串列中的頭部節點
+       value 是要從串列中移除的值
+  Post: 如果 value 從串列中移除則回傳 true，否則回傳 false
+  if head = ø
+    return false
+  end if
+  n ← head
+  if n.value = value
+    if head = tail
+      head ← ø
+      tail ← ø
+    else
+      head ← head.next
+    end if
+    return true
+  end if
+  while n.next != ø and n.next.value != value
+    n ← n.next
+  end while
+  if n.next != ø
+    if n.next = tail
+      tail ← n
+      tail.next = null
+    else
+      n.next ← n.next.next
+    end if
+    return true
+  end if
+  return false
+end Remove
+```
+
+### 走訪
+
+```text
+Traverse(head)
+  Pre: head 是串列中的頭部節點
+  Post: 串列中的項目已被走訪
+  n ← head
+  while n != ø
+    yield n.value
+    n ← n.next
+  end while
+end Traverse
+```
+
+### 反向走訪
+
+```text
+ReverseTraversal(head, tail)
+  Pre: head 和 tail 屬於同一個串列
+  Post: 串列中的項目已被反向走訪
+  if tail != ø
+    curr ← tail
+    while curr != head
+      prev ← head
+      while prev.next != curr
+        prev ← prev.next
+      end while
+      yield curr.value
+      curr ← prev
+    end while
+   yield curr.value
+  end if
+end ReverseTraversal
+```
+
+## 複雜度
+
+### 時間複雜度
+
+| 存取      | 搜尋      | 插入      | 刪除      |
+| :-------: | :-------: | :-------: | :-------: |
+| O(n)      | O(n)      | O(1)      | O(n)      |
+
+### 空間複雜度
+
+O(n)
+
+## 參考資料
+
+- [維基百科](https://zh.wikipedia.org/wiki/链表)
+- [YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=njTh_OwMljA&index=2&t=1s&list=PLLXdhg_r2hKA7DPDsunoDZ-Z769jWn4R8)

src/data-structures/queue/README.md

@@ -7,7 +7,8 @@ _Read this in other languages:_
 [_Français_](README.fr-FR.md),
 [_Português_](README.pt-BR.md),
 [_한국어_](README.ko-KR.md),
-[_Українська_](README.uk-UA.md)
+[_Українська_](README.uk-UA.md),
+[_繁體中文_](README.zh-TW.md)
 
 In computer science, a **queue** is a particular kind of abstract data
 type or collection in which the entities in the collection are

src/data-structures/queue/README.zh-TW.md

@@ -0,0 +1,24 @@
+# 佇列
+
+_以其他語言閱讀：_
+[_English_](README.md),
+[_简体中文_](README.zh-CN.md),
+[_Русский_](README.ru-RU.md),
+[_日本語_](README.ja-JP.md),
+[_Français_](README.fr-FR.md),
+[_Português_](README.pt-BR.md),
+[_한국어_](README.ko-KR.md),
+[_Українська_](README.uk-UA.md)
+
+在電腦科學中，**佇列**是一種特定的抽象資料型別或集合，其中集合中的元素按照順序排列，對集合的主要（或唯一）操作是將元素加入到尾端位置（稱為 enqueue，入列），以及從前端位置移除元素（稱為 dequeue，出列）。這使得佇列成為先進先出（FIFO, First-In-First-Out）的資料結構。在 FIFO 資料結構中，第一個被加入佇列的元素將會是第一個被移除的。這等同於一旦新元素被加入後，所有在其之前加入的元素都必須先被移除，新元素才能被移除。通常還會提供一個 peek 或 front 操作，用於回傳前端元素的值而不將其移出佇列。佇列是線性資料結構的一個範例，或更抽象地說，是一種循序集合。
+
+先進先出（FIFO）佇列的示意圖
+
+![Queue](./images/queue.jpeg)
+
+*使用 [okso.app](https://okso.app) 製作*
+
+## 參考資料
+
+- [維基百科](https://zh.wikipedia.org/wiki/队列)
+- [YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=wjI1WNcIntg&list=PLLXdhg_r2hKA7DPDsunoDZ-Z769jWn4R8&index=3&)

src/data-structures/stack/README.md

@@ -7,7 +7,8 @@ _Read this in other languages:_
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 [_Português_](README.pt-BR.md),
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-[_Українська_](README.uk-UA.md)
+[_Українська_](README.uk-UA.md),
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 In computer science, a **stack** is an abstract data type that serves
 as a collection of elements, with two principal operations:

src/data-structures/stack/README.zh-TW.md

@@ -0,0 +1,29 @@
+# 堆疊
+
+_以其他語言閱讀：_
+[_English_](README.md),
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+[_Français_](README.fr-FR.md),
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+[_한국어_](README.ko-KR.md),
+[_Українська_](README.uk-UA.md)
+
+在電腦科學中，**堆疊**是一種作為元素集合的抽象資料型別，具有兩個主要操作：
+
+* **push**：將元素加入集合
+* **pop**：移除最近加入且尚未被移除的元素
+
+元素離開堆疊的順序產生了它的另一個名稱——LIFO（Last In, First Out，後進先出）。此外，peek 操作可以存取堆疊頂端的元素而不修改堆疊。「堆疊」這個名稱來自於一疊物品堆放在一起的比喻——從堆疊頂端取出物品很容易，但要取得堆疊深處的物品可能需要先移開許多其他物品。
+
+堆疊執行時期的 push 和 pop 操作簡單示意圖
+
+![Stack](./images/stack.jpeg)
+
+*使用 [okso.app](https://okso.app) 製作*
+
+## 參考資料
+
+- [維基百科](https://zh.wikipedia.org/wiki/堆栈)
+- [YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=wjI1WNcIntg&list=PLLXdhg_r2hKA7DPDsunoDZ-Z769jWn4R8&index=3&)

src/data-structures/tree/README.md

@@ -2,7 +2,8 @@
 
 _Read this in other languages:_
 [_简体中文_](README.zh-CN.md),
-[_Português_](README.pt-BR.md)
+[_Português_](README.pt-BR.md),
+[_繁體中文_](README.zh-TW.md)
 
 * [Binary Search Tree](binary-search-tree)
 * [AVL Tree](avl-tree)

src/data-structures/tree/README.zh-TW.md

@@ -0,0 +1,27 @@
+# 樹
+
+_以其他語言閱讀：_
+[_English_](README.md),
+[_简体中文_](README.zh-CN.md),
+[_Português_](README.pt-BR.md)
+
+* [二元搜尋樹](binary-search-tree)
+* [AVL 樹](avl-tree)
+* [紅黑樹](red-black-tree)
+* [線段樹](segment-tree) - 包含最小值/最大值/總和的範圍查詢範例
+* [樹狀數組](fenwick-tree)（二元索引樹）
+
+在電腦科學中，**樹**是一種廣泛使用的抽象資料型別（ADT）——或實作此 ADT 的資料結構——它模擬一種階層式的樹狀結構，具有一個根值以及由父節點表示的子樹，呈現為一組鏈結的節點。
+
+樹狀資料結構可以被遞迴地（局部地）定義為節點的集合（從根節點開始），其中每個節點是一個由值和指向其他節點的參考列表（稱為「子節點」）組成的資料結構，並且不允許重複的參考，也沒有參考指向根節點。
+
+一棵簡單的無序樹；在此圖中，標記為 3 的節點有兩個子節點（標記為 2 和 6），以及一個父節點（標記為 2）。最頂端的根節點沒有父節點。
+
+![Tree](./images/tree.jpeg)
+
+*使用 [okso.app](https://okso.app) 製作*
+
+## 參考資料
+
+- [維基百科](https://zh.wikipedia.org/wiki/树_(数据结构))
+- [YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=oSWTXtMglKE&list=PLLXdhg_r2hKA7DPDsunoDZ-Z769jWn4R8&index=8)