fix(translator): use Taiwan CS terminology instead of Mainland China

- Add Taiwan vs Mainland China terminology comparison table
- Key differences: 指標(TW) vs 指針(CN), 原地 vs 就地, 列舉 vs 枚舉
- Fix existing zh-TW file with correct Taiwan terms
- Make prompt generalizable for future translations

Author: lufftw

tools/ai-markmap-agent/outputs/versions/v1/neetcode_ontology_agent_evolved_zh-TW.html

@@ -59,42 +59,41 @@
         document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {
             const { Transformer, Markmap } = window.markmap;
             const transformer = new Transformer();
-            const markdown = `\`\`\`markdown
----
-title: LeetCode Patterns Knowledge Graph (33 Problems) — API Kernels → Patterns → Problems 🎯
+            const markdown = `---
+title: LeetCode Patterns 知識圖譜 (33 題) — API 核心 → 模式 → 問題 🎯
 markmap:
   colorFreezeLevel: 2
   maxWidth: 300
 ---
 
-## 🎯 如何使用這個心智圖（快速）
-- **從上到下閱讀**：*API Kernel* → *Pattern* → *Problems*（連結）
-- **練習循環**：實作範本 → 解決 2–3 個問題 → 重構為可重用的 \`solve(pattern_state_machine)\` 心智模型
+## 🎯 如何使用這個思維導圖（快速）
+- **自上而下閱讀**：*API 核心* → *模式* → *問題*（鏈接）
+- **練習循環**：實作模板 → 解決 2–3 個問題 → 重構為可重用的 \`solve(pattern_state_machine)\` 心智模型
 - **進度追蹤**
-  - [ ] 先做所有 **簡單** 的
-  - [ ] 然後是 **中等** 變體
-  - [ ] 最後是 **困難** 的「邊界情況放大器」
+  - [ ] 先做所有 **簡單** 題
+  - [ ] 然後 **中等** 變體
+  - [ ] 最後 **困難** “邊界情況放大器”
 
 ---
 
 ## 🧠 API 核心（“引擎”）
 ### SubstringSlidingWindow — *一維窗口狀態機*
-- ==核心不變性==：窗口 \`[L,R]\` 透過 **向右擴展** + **向左收縮** 保持有效
-- 複雜度：通常是 $O(n)$ 時間，$O(\\Sigma)$ 空間（字母表 / 不同鍵）
+- ==核心不變性==：窗口 \`[L,R]\` 通過 **向右擴展** + **向左收縮** 保持有效
+- 複雜度：通常 $O(n)$ 時間，$O(\\Sigma)$ 空間（字母表 / 不同鍵）
 
 <!-- markmap: fold -->
-#### 模式速查表（來自文件）
+#### 模式速查表（來自文檔）
 | 問題 | 不變性 | 狀態 | 窗口大小 | 目標 |
 |---------|-----------|-------|-------------|------|
 | [LeetCode 3 - Longest Substring Without Repeating Characters](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0003_longest_substring_without_repeating_characters.py) | 全部唯一 | 最後索引映射 | 可變 | 最大 |
-| [LeetCode 340 - Longest Substring with At Most K Distinct Characters](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0340_longest_substring_with_at_most_k_distinct.py) | ≤K 不同 | 頻率映射 | 可變 | 最大 |
-| [LeetCode 76 - Minimum Window Substring](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0076_minimum_window_substring.py) | 覆蓋 \`t\` | 需要/擁有 | 可變 | 最小 |
+| [LeetCode 340 - Longest Substring with At Most K Distinct Characters](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0340_longest_substring_with_at_most_k_distinct.py) | ≤K 種不同 | 頻率映射 | 可變 | 最大 |
+| [LeetCode 76 - Minimum Window Substring](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0076_minimum_window_substring.py) | 覆蓋 \`t\` | 需要/有 | 可變 | 最小 |
 | [LeetCode 567 - Permutation in String](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0567_permutation_in_string.py) | 精確頻率匹配 | 頻率 + 匹配 | 固定 | 存在 |
 | [LeetCode 438 - Find All Anagrams in a String](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0438_find_all_anagrams_in_a_string.py) | 精確頻率匹配 | 頻率 + 匹配 | 固定 | 全部 |
 | [LeetCode 209 - Minimum Size Subarray Sum](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0209_minimum_size_subarray_sum.py) | 和 ≥ 目標 | 整數和 | 可變 | 最小 |
 
 #### 模式
-- **sliding_window_unique** *(最大化，“向左跳”優化)*
+- **sliding_window_unique** *(最大化，“跳左”優化)*
   - 🎯 問題
     - [ ] [LeetCode 3 - Longest Substring Without Repeating Characters](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0003_longest_substring_without_repeating_characters.py)
   - 關鍵狀態：\`last_seen[char]\` → \`L = max(L, last_seen[c]+1)\`
@@ -115,13 +114,13 @@
 ---
 
 ### TwoPointersTraversal — *序列上的指針編排*
-- ==核心不變性==：指針確定性移動；已處理區域是“安全”的
-- 複雜度：通常是 $O(n)$ 時間，$O(1)$ 空間（排序步驟除外）
+- ==核心不變性==：指針確定性移動；處理過的區域是“安全的”
+- 複雜度：通常 $O(n)$ 時間，$O(1)$ 空間（除了排序步驟）
 
-#### 模式比較（來自文件）
+#### 模式比較（來自文檔）
 | 模式 | 指針初始化 | 移動 | 終止 | 時間 | 空間 | 關鍵用例 |
 |---------|--------------|----------|-------------|------|-------|--------------|
-| 相反 | \`0, n-1\` | 向中心 | \`L>=R\` | $O(n)$ | $O(1)$ | 已排序對 / 回文 / 最大化 |
+| 相反 | \`0, n-1\` | 向中心 | \`L>=R\` | $O(n)$ | $O(1)$ | 排序對 / 回文 / 最大化 |
 | 同方向 | \`write, read\` | 向前 | \`read==n\` | $O(n)$ | $O(1)$ | 就地修改 |
 | 快–慢 | \`slow, fast\` | 1× / 2× | 相遇或空 | $O(n)$ | $O(1)$ | 循環 / 中點 |
 | 去重枚舉 | \`i\` + \`L,R\` | 嵌套 | 完成 | $O(n^2)$ | $O(1)$ | 3Sum/4Sum |
@@ -130,12 +129,12 @@
 - **two_pointer_opposite_maximize**
   - 🎯 問題
     - [ ] [LeetCode 11 - Container With Most Water](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0011_container_with_most_water.py)
-  - 洞察：移動 **較短** 高度的指針
+  - 洞察：移動**較短**高度的指針
 - **two_pointer_three_sum** *(去重枚舉)*
   - 🎯 問題
     - [ ] [LeetCode 15 - 3Sum](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0015_3sum.py)
     - [ ] [LeetCode 16 - 3Sum Closest](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0016_3sum_closest.py)
-  - 要求：先排序 ($O(n\\log n)$)，然後用去重掃描
+  - 要求：先排序 ($O(n\\log n)$)，然後掃描去重
 - **two_pointer_opposite_palindrome**
   - 🎯 問題
     - [ ] [LeetCode 125 - Valid Palindrome](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0125_valid_palindrome.py)
@@ -181,7 +180,7 @@
 ---
 
 ### MergeSortedSequences — *合併兩個已排序序列*
-- ==核心不變性==：輸出前綴是完全排序的
+- ==核心不變性==：輸出前綴完全排序
 - 模式
   - **merge_two_sorted_lists**
     - [ ] [LeetCode 21 - Merge Two Sorted Lists](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0021_merge_two_sorted_lists.py)
@@ -193,7 +192,7 @@
 ---
 
 ### KWayMerge — *合併 K 個已排序序列*
-- 兩個主要實現
+- 兩種主要實現
   - **merge_k_sorted_heap** → $O(N\\log k)$ 時間，$O(k)$ 堆
   - **merge_k_sorted_divide** → $O(N\\log k)$ 時間，有時常數較小
 - 🎯 問題
@@ -202,7 +201,7 @@
 
 ---
 
-### HeapTopK — *在流更新中保持最佳 K*
+### HeapTopK — *在流式更新中保持最佳 K*
 - 模式
   - **heap_kth_element**
     - [ ] [LeetCode 215 - Kth Largest Element in an Array](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0215_kth_largest_element_in_an_array.py)
@@ -213,12 +212,12 @@
 - 模式
   - **linked_list_k_group_reversal**
     - [ ] [LeetCode 25 - Reverse Nodes in k-Group](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0025_reverse_nodes_in_k_group.py)
-- 也包括核心鏈表算術
+- 也包括核心鏈表運算
   - [ ] [LeetCode 2 - Add Two Numbers](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0002_add_two_numbers.py)
 
 ---
 
-### BacktrackingExploration — *帶剪枝的搜索樹*
+### BacktrackingExploration — *帶修剪的搜索樹*
 - 模式
   - **backtracking_n_queens**
     - [ ] [LeetCode 51 - N-Queens](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0051_n_queens.py)
@@ -233,7 +232,7 @@
 
 ---
 
-## 🧭 路線圖切片（接下來要做什麼）
+## 🧭 路線圖切片（下一步要做什麼）
 ### 滑動窗口精通 📚
 - [ ] [LeetCode 3 - Longest Substring Without Repeating Characters](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0003_longest_substring_without_repeating_characters.py)
 - [ ] [LeetCode 340 - Longest Substring with At Most K Distinct Characters](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0340_longest_substring_with_at_most_k_distinct.py)
@@ -260,18 +259,18 @@
 
 ---
 
-## 🧩 “同一問題，不同視角” （遷移學習）
-- **選擇**：[LeetCode 215 - Kth Largest Element in an Array](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0215_kth_largest_element_in_an_array.py)
+## 🧩 “相同問題，不同視角”（遷移學習）
+- **選擇**： [LeetCode 215 - Kth Largest Element in an Array](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0215_kth_largest_element_in_an_array.py)
   - 選項 A：\`quickselect_partition\`（期望 $O(n)$）
-  - 選項 B：\`heap_kth_element\`（$O(n\\log k)$，流處理友好）
+  - 選項 B：\`heap_kth_element\`（$O(n\\log k)$，流式友好）
 - **合併**：
   - 2 路：[LeetCode 21 - Merge Two Sorted Lists](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0021_merge_two_sorted_lists.py), [LeetCode 88 - Merge Sorted Array](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0088_merge_sorted_array.py)
   - K 路：[LeetCode 23 - Merge k Sorted Lists](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0023_merge_k_sorted_lists.py)
   - “邊界 + 合併思維”：[LeetCode 4 - Median of Two Sorted Arrays](https://github.com/lufftw/neetcode/blob/main/solutions/0004_median_of_two_sorted_arrays.py)
 
 ---
 
-## 🧱 最小可重用範本（心智 API）
+## 🧱 最小可重用模板（心智 API）
 \`\`\`python
 # 滑動窗口（可變，最大化）
 def max_window(seq):
@@ -294,9 +293,7 @@
         else:
             R -= 1
 \`\`\`
-
----
-\`\`\``;
+`;
             const { root } = transformer.transform(markdown);
             const svg = d3.select('.markmap').append('svg');
             const mm = Markmap.create(svg.node(), { color: (node) => node.payload?.color || '#f59e0b' }, root);