Update check-if-an-element-is-present-in-a-binary-search-tree.russian.md (#19050)

curriculum/challenges/russian/08-coding-interview-prep/data-structures/check-if-an-element-is-present-in-a-binary-search-tree.russian.md

@@ -7,7 +7,7 @@ localeTitle: 'Проверьте, присутствует ли элемент
 ---
 
 ## Description
-<section id="description"> Теперь, когда у нас есть общее представление о том, какое бинарное дерево поиска давайте поговорим об этом чуть подробнее. Двоичные деревья поиска предоставляют логарифмическое время для общих операций поиска, вставки и удаления в среднем случае и линейного времени в худшем случае. Почему это? Каждая из этих основных операций требует от нас найти элемент в дереве (или в случае вставки, чтобы найти, куда он должен идти), и из-за древовидной структуры каждого родительского узла мы разветвляемся влево или вправо и фактически исключаем половину размера оставшегося дерева. Это делает поиск пропорциональным логарифму числа узлов в дереве, что создает логарифмическое время для этих операций в среднем случае. Хорошо, но как насчет худшего случая? Ну, подумайте о построении дерева из следующих значений, добавив их слева направо: <code>10</code> , <code>12</code> , <code>17</code> , <code>25</code> . Следуя нашим правилам для двоичного дерева поиска, мы добавим <code>12</code> справа от <code>10</code> , <code>17</code> справа от него и <code>25</code> справа от него. Теперь наше дерево напоминает связанный список и, пройдя его, чтобы найти <code>25</code> , потребовало бы, чтобы мы проходили все элементы линейным способом. Следовательно, линейное время в худшем случае. Проблема здесь в том, что дерево неуравновешено. Мы рассмотрим немного больше, что это означает в следующих задачах. Инструкции: В этой задаче мы создадим утилиту для нашего дерева. Напишите метод <code>isPresent</code> который принимает целочисленное значение в качестве входных данных и возвращает логическое значение для наличия или отсутствия этого значения в двоичном дереве поиска. </section>
+<section id="description"> Теперь, когда у нас есть общее представление о том, какое бинарное дерево поиска давайте поговорим об этом чуть подробнее. Двоичные деревья поиска предоставляют логарифмическое время для общих операций поиска, вставки и удаления в среднем случае и линейного времени в худшем случае. Почему так? Каждая из этих основных операций требует от нас найти элемент в дереве (или в случае вставки, чтобы найти, куда он должен идти), и из-за древовидной структуры каждого родительского узла мы разветвляемся влево или вправо и фактически исключаем половину размера оставшегося дерева. Это делает поиск пропорциональным логарифму числа узлов в дереве, что создает логарифмическое время для этих операций в среднем случае. Хорошо, но как насчет худшего случая? Ну, подумайте о построении дерева из следующих значений, добавив их слева направо: <code>10</code> , <code>12</code> , <code>17</code> , <code>25</code> . Следуя нашим правилам для двоичного дерева поиска, мы добавим <code>12</code> справа от <code>10</code> , <code>17</code> справа от него и <code>25</code> справа от него. Теперь наше дерево напоминает связанный список и, пройдя его, чтобы найти <code>25</code> , потребовало бы, чтобы мы проходили все элементы линейным способом. Следовательно, линейное время в худшем случае. Проблема здесь в том, что дерево неуравновешено. Мы рассмотрим немного больше, что это означает в следующих задачах. Инструкции: В этой задаче мы создадим утилиту для нашего дерева. Напишите метод <code>isPresent</code> который принимает целочисленное значение в качестве входных данных и возвращает логическое значение для наличия или отсутствия этого значения в двоичном дереве поиска. </section>
 
 ## Instructions
 <section id="instructions">