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docs/chapter_hashing/hash_algorithm.md

@@ -198,8 +198,8 @@ index = hash(key) % capacity
 $$
 \begin{aligned}
 \text{modulus} & = 9 \newline
-\text{key} & = \{ 0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, \cdots \} \newline
-\text{hash} & = \{ 0, 3, 6, 0, 3, 6, 0, 3, 6, 0, 3, 6,\cdots \}
+\text{key} & = \{ 0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, \dots \} \newline
+\text{hash} & = \{ 0, 3, 6, 0, 3, 6, 0, 3, 6, 0, 3, 6,\dots \}
 \end{aligned}
 $$
 
@@ -208,8 +208,8 @@ $$
 $$
 \begin{aligned}
 \text{modulus} & = 13 \newline
-\text{key} & = \{ 0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, \cdots \} \newline
-\text{hash} & = \{ 0, 3, 6, 9, 12, 2, 5, 8, 11, 1, 4, 7, \cdots \}
+\text{key} & = \{ 0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, \dots \} \newline
+\text{hash} & = \{ 0, 3, 6, 9, 12, 2, 5, 8, 11, 1, 4, 7, \dots \}
 \end{aligned}
 $$
 

docs/chapter_hashing/hash_collision.md

@@ -204,7 +204,7 @@
 
 ### 多次哈希
 
-顾名思义，多次哈希方法是使用多个哈希函数 $f_1(x)$ , $f_2(x)$ , $f_3(x)$ , $\cdots$ 进行探测。
+顾名思义，多次哈希方法是使用多个哈希函数 $f_1(x)$ , $f_2(x)$ , $f_3(x)$ , $\dots$ 进行探测。
 
 - **插入元素**：若哈希函数 $f_1(x)$ 出现冲突，则尝试 $f_2(x)$ ，以此类推，直到找到空位后插入元素。
 - **查找元素**：在相同的哈希函数顺序下进行查找，直到找到目标元素时返回；或遇到空位或已尝试所有哈希函数，说明哈希表中不存在该元素，则返回 $\text{None}$ 。

docs/chapter_hashing/index.md

@@ -1,13 +1,13 @@
-# 散列表
+# 哈希表
 
 <div class="center-table" markdown>
 
-![散列表](../assets/covers/chapter_hashing.jpg){ width="600" }
+![哈希表](../assets/covers/chapter_hashing.jpg){ width="600" }
 
 </div>
 
 !!! abstract
 
-    在计算机世界中，散列表如同一位智能的图书管理员。
+    在计算机世界中，哈希表如同一位智能的图书管理员。
     
     他知道如何计算索书号，从而可以快速找到目标书籍。