Bug fixes and improvements (#1813)

* Sync zh and zh-hant version.

* Add the Warp sponsor banner.

* Update README with acknowledgments and Warp recommendation

Added acknowledgments and a recommendation for the Warp terminal application.

* Update README.md

* Update links in README.md to use HTTPS

* Sync zh and zh-hant versions.

* Add special thanks for Warp spnsorship.

* Use official warp image link.

zh-hant/docs/chapter_computational_complexity/summary.md

@@ -47,3 +47,9 @@
 假設取 $n = 8$ ，你可能會發現每條曲線的值與函式對應不上。這是因為每條曲線都包含一個常數項，用於將取值範圍壓縮到一個視覺舒適的範圍內。
 
 在實際中，因為我們通常不知道每個方法的“常數項”複雜度是多少，所以一般無法僅憑複雜度來選擇 $n = 8$ 之下的最優解法。但對於 $n = 8^5$ 就很好選了，這時增長趨勢已經佔主導了。
+
+**Q** 是否存在根據實際使用場景，選擇犧牲時間（或空間）來設計演算法的情況？
+
+在實際應用中，大部分情況會選擇犧牲空間換時間。例如資料庫索引，我們通常選擇建立 B+ 樹或雜湊索引，佔用大量記憶體空間，以換取 $O(\log n)$ 甚至 $O(1)$ 的高效查詢。
+
+在空間資源寶貴的場景，也會選擇犧牲時間換空間。例如在嵌入式開發中，裝置記憶體很寶貴，工程師可能會放棄使用雜湊表，選擇使用陣列順序查詢，以節省記憶體佔用，代價是查詢變慢。