比特是二进制数位，也是信息量的单位，是数字计算、存储与通信的基础。
bit博弈树博弈树表示博弈中可能的行动序列及结果，用于分析策略决策和设计计算机博弈算法。
game-tree策略（强化学习）策略是强化学习中智能体依据状态、观测或交互历史选择动作的规则。
policy-reinforcement-learning递归递归通过自身的更简单实例来定义结构或计算，是数学定义和许多算法的基础。
recursion二分查找二分查找通过反复排除约一半的剩余候选项，在有序搜索空间中定位目标值或边界。
binary-search分治法一种算法设计范式，通过将问题分解为较小的子问题并合并其解来求解原问题。
divide-and-conquer哈夫曼编码哈夫曼编码为给定的符号分布构造变长前缀码，使平均码字长度最小。
huffman-coding极小极大算法极小极大算法是一种对抗搜索算法，假定对手采取最优策略，据此选择能取得最佳结果的行动。
minimax计算复杂性计算复杂性研究解决计算问题所需的资源，以及高效计算的极限。
computational-complexity纠错码纠错码为数据加入有结构的冗余，使解码器能在出现一定传输或存储错误时恢复信息。
error-correcting-code空间复杂度空间复杂度衡量在指定计算模型和计量约定下，算法所需内存随输入规模增长的情况。
space-complexity逻辑门逻辑门对二进制信号执行布尔运算，是数字电路的基本构成单元。
logic-gate密码学密码学研究保护信息的数学方法，使通信与计算在存在对手的情况下仍能安全进行。
cryptography启发式方法利用估计或简化规则指导决策的实用问题求解方法，但不一定保证得到最优结果。
heuristic启发式评估函数估计状态价值或到达目标所需代价的函数，使搜索算法无需穷尽所有可能即可作出决策。
heuristic-evaluation-function前缀码任何码字都不是其他码字前缀的编码，拼接后的码字无需向后预读或分隔符即可解码。
prefix-code时间复杂度时间复杂度描述在指定计算模型下，算法所需的计算工作量如何随输入规模增长。
time-complexity数据结构数据结构组织信息及其相互关系，使计算机程序能够高效地访问、修改和处理数据。
data-structure数据压缩数据压缩以更少的比特表示信息，通过精确保留原始数据或允许受控损失，降低存储和传输需求。
data-compression算术编码算术编码是一种无损压缩技术，通过逐步细分概率区间来表示符号序列。
arithmetic-coding随机化算法在计算过程中使用随机选择，并以概率分析其正确性、运行时间或近似质量的算法。
randomized-algorithm特征选择特征选择通过选取输入变量的子集，改善预测建模、降低计算或测量成本，并帮助解释模型。
feature-selection停机问题停机问题询问程序在给定输入下是否会终止；不存在能对所有程序和输入都作出正确判断的算法。
halting-problem伪代码伪代码以编程结构、数学符号和自然语言描述算法，便于人类阅读，无须遵守可执行代码的句法规则。
pseudocode无损数据压缩无损数据压缩在减小数据表示大小的同时，允许精确还原原始数据。
lossless-data-compression信息检索信息检索是根据特定信息需求，从资料集合中查找相关内容的实践及对这一过程的研究。
information-retrieval形式验证形式验证在明确假设下，利用精确的数学模型和逻辑推理，确立硬件或软件满足指定性质。
formal-verification学习率学习率控制迭代训练中参数更新的幅度，影响优化速度、稳定性和模型性能。
learning-rate循环不变式循环不变式是程序状态的一种性质，在循环每次迭代前后的指定位置都成立。
loop-invariant早停早停通过选择停止训练的时点，通常依据验证表现，来限制模型的迭代训练，控制过拟合和计算成本。
early-stopping证明助手证明助手是一类软件，通过人工引导、自动推理和精确定义的逻辑规则来构造并检查形式证明。
proof-assistant自助聚合法自助聚合法通过组合在重采样数据上训练的多个模型，使预测更稳定并降低方差。
bagging最短路径问题最短路径问题旨在寻找图中顶点之间总权重最小的路线，算法选择取决于图的结构和边权。
shortest-path-problemAlpha–Beta 剪枝Alpha–Beta 剪枝通过排除不影响根节点值的分支，加速极小化极大算法的博弈树搜索。
alpha-beta-pruningLean（证明助手）Lean 是开源的证明助手兼编程语言，利用依赖类型论表达数学命题并检查形式证明。
lean-proof-assistant