diff --git a/translations/README-ru.md b/translations/README-ru.md
index 6d36df5..4a43a48 100644
--- a/translations/README-ru.md
+++ b/translations/README-ru.md
@@ -538,42 +538,41 @@ Google не возьмёт тебя на работу.
 
 Пишите код на доске или листе бумаги, но не компьютере. Проверяйте на простых входных данных. Затем тестируйте на компьютере.
 
-## Prerequisite Knowledge
+## Необходимые знания
 
-- [ ] **Learn C**
-    - C is everywhere. You'll see examples in books, lectures, videos, *everywhere* while you're studying.
-    - [ ] [C Programming Language, Vol 2](https://www.amazon.com/Programming-Language-Brian-W-Kernighan/dp/0131103628)
-        - This is a short book, but it will give you a great handle on the C language and if you practice it a little 
-            you'll quickly get proficient. Understanding C helps you understand how programs and memory work.
-        - [answers to questions](https://github.com/lekkas/c-algorithms) 
+- [ ] **Изучайте C**
+    - С используется везде. Вы встретите примеры в книгах, лекциях, видео, везде, пока вы будите учиться.
+    - [ ] [Язык программирования С, Vol 2](https://www.amazon.com/Programming-Language-Brian-W-Kernighan/dp/0131103628)
+        - Это не большая книга, но после ее прочтения вы получите необходимые знания по С и если будите практиковать, 
+        то достаточно быстро его освоите. Понимание С поможет вам понять как программы и память работают. 
+        - [ответы на вопросы](https://github.com/lekkas/c-algorithms) 
 
-- [ ] **How computers process a program:**
-    - [ ] [How does CPU execute program (video)](https://www.youtube.com/watch?v=42KTvGYQYnA)
-    - [ ] [Machine Code Instructions (video)](https://www.youtube.com/watch?v=Mv2XQgpbTNE)
+- [ ] **Как компьютеры выполняют программу:**
+    - [ ] [Как CPU выполняет программы (video)](https://www.youtube.com/watch?v=42KTvGYQYnA)
+    - [ ] [Коды машинных инструкций(video)](https://www.youtube.com/watch?v=Mv2XQgpbTNE)
 
-## Algorithmic complexity / Big-O / Asymptotic analysis
-- nothing to implement
-- [ ] [Harvard CS50 - Asymptotic Notation (video)](https://www.youtube.com/watch?v=iOq5kSKqeR4)
-- [ ] [Big O Notations (general quick tutorial) (video)](https://www.youtube.com/watch?v=V6mKVRU1evU)
-- [ ] [Big O Notation (and Omega and Theta) - best mathematical explanation (video)](https://www.youtube.com/watch?v=ei-A_wy5Yxw&index=2&list=PL1BaGV1cIH4UhkL8a9bJGG356covJ76qN)
+## Сложность алгоритмов / Big-O / Асимптотический анализ
+- ничего не реализовывать
+- [ ] [Harvard CS50 - Асимптотическая нотация (video)](https://www.youtube.com/watch?v=iOq5kSKqeR4)
+- [ ] [Big O нотация (основное, короткое руководство) (video)](https://www.youtube.com/watch?v=V6mKVRU1evU)
+- [ ] [Big O нотация (и Omega и Theta) - лучшее математическое объяснение (video)](https://www.youtube.com/watch?v=ei-A_wy5Yxw&index=2&list=PL1BaGV1cIH4UhkL8a9bJGG356covJ76qN)
 - [ ] Skiena:
-    - [video](https://www.youtube.com/watch?v=gSyDMtdPNpU&index=2&list=PLOtl7M3yp-DV69F32zdK7YJcNXpTunF2b)
-    - [slides](http://www3.cs.stonybrook.edu/~algorith/video-lectures/2007/lecture2.pdf)
-- [ ] [A Gentle Introduction to Algorithm Complexity Analysis](http://discrete.gr/complexity/)
-- [ ] [Orders of Growth (video)](https://class.coursera.org/algorithmicthink1-004/lecture/59)
-- [ ] [Asymptotics (video)](https://class.coursera.org/algorithmicthink1-004/lecture/61)
-- [ ] [UC Berkeley Big O (video)](https://youtu.be/VIS4YDpuP98)
-- [ ] [UC Berkeley Big Omega (video)](https://youtu.be/ca3e7UVmeUc)
-- [ ] [Amortized Analysis (video)](https://www.youtube.com/watch?v=B3SpQZaAZP4&index=10&list=PL1BaGV1cIH4UhkL8a9bJGG356covJ76qN)
-- [ ] [Illustrating "Big O" (video)](https://class.coursera.org/algorithmicthink1-004/lecture/63)
-- [ ] TopCoder (includes recurrence relations and master theorem):
-    - [Computational Complexity: Section 1](https://www.topcoder.com/community/data-science/data-science-tutorials/computational-complexity-section-1/)
-    - [Computational Complexity: Section 2](https://www.topcoder.com/community/data-science/data-science-tutorials/computational-complexity-section-2/)
-- [ ] [Cheat sheet](http://bigocheatsheet.com/)
+    - [видео](https://www.youtube.com/watch?v=gSyDMtdPNpU&index=2&list=PLOtl7M3yp-DV69F32zdK7YJcNXpTunF2b)
+    - [слайды](http://www3.cs.stonybrook.edu/~algorith/video-lectures/2007/lecture2.pdf)
+- [ ] [Плавное введение в анализ сложности алгоритмов](http://discrete.gr/complexity/)
+- [ ] [Порядок роста (video)](https://class.coursera.org/algorithmicthink1-004/lecture/59)
+- [ ] [Асимптотика (video)](https://class.coursera.org/algorithmicthink1-004/lecture/61)
+- [ ] [UC Berkeley Big O (видео)](https://youtu.be/VIS4YDpuP98)
+- [ ] [UC Berkeley Big Omega (видео)](https://youtu.be/ca3e7UVmeUc)
+- [ ] [Amortized Analysis (видео)](https://www.youtube.com/watch?v=B3SpQZaAZP4&index=10&list=PL1BaGV1cIH4UhkL8a9bJGG356covJ76qN)
+- [ ] [Иллюстрация "Big O" (ыидео)](https://class.coursera.org/algorithmicthink1-004/lecture/63)
+- [ ] TopCoder (включая рекуррентные соотношений и основную теорему):
+    - [Вычислительная сложность: Часть 1](https://www.topcoder.com/community/data-science/data-science-tutorials/computational-complexity-section-1/)
+    - [Вычислительная сложность: Часть 2](https://www.topcoder.com/community/data-science/data-science-tutorials/computational-complexity-section-2/)
+- [ ] [Шпаргалка](http://bigocheatsheet.com/)
 
-
-    If some of the lectures are too mathy, you can jump down to the bottom and
-    watch the discrete mathematics videos to get the background knowledge.
+    Если в некоторых лекциях слишком много математики, вы можете ниже найти и посмотреть
+    лекции по дискретной математике для получения базовых знаний.
 
 ## Data Structures