Update the symbols of the animations.

docs/chapter_tree/avl_tree.md

@@ -313,16 +313,16 @@ AVL 树的独特之处在于「旋转 Rotation」的操作，其可 **在不影
 
 如下图所示（结点下方为「平衡因子」），从底至顶看，二叉树中首个失衡结点是 **结点 3**。我们聚焦在以该失衡结点为根结点的子树上，将该结点记为 `node` ，将其左子结点记为 `child` ，执行「右旋」操作。完成右旋后，该子树已经恢复平衡，并且仍然为二叉搜索树。
 
-=== "Step 1"
+=== "<1>"
     ![right_rotate_step1](avl_tree.assets/right_rotate_step1.png)
 
-=== "Step 2"
+=== "<2>"
     ![right_rotate_step2](avl_tree.assets/right_rotate_step2.png)
 
-=== "Step 3"
+=== "<3>"
     ![right_rotate_step3](avl_tree.assets/right_rotate_step3.png)
 
-=== "Step 4"
+=== "<4>"
     ![right_rotate_step4](avl_tree.assets/right_rotate_step4.png)
 
 进而，如果结点 `child` 本身有右子结点（记为 `grandChild` ），则需要在「右旋」中添加一步：将 `grandChild` 作为 `node` 的左子结点。

docs/chapter_tree/binary_search_tree.md

@@ -21,16 +21,16 @@ comments: true
 - 若 `cur.val > num` ，说明目标结点在 `cur` 的左子树中，因此执行 `cur = cur.left` ；
 - 若 `cur.val = num` ，说明找到目标结点，跳出循环并返回该结点即可；
 
-=== "Step 1"
+=== "<1>"
     ![bst_search_1](binary_search_tree.assets/bst_search_1.png)
 
-=== "Step 2"
+=== "<2>"
     ![bst_search_2](binary_search_tree.assets/bst_search_2.png)
 
-=== "Step 3"
+=== "<3>"
     ![bst_search_3](binary_search_tree.assets/bst_search_3.png)
 
-=== "Step 4"
+=== "<4>"
     ![bst_search_4](binary_search_tree.assets/bst_search_4.png)
 
 二叉搜索树的查找操作和二分查找算法如出一辙，也是在每轮排除一半情况。循环次数最多为二叉树的高度，当二叉树平衡时，使用 $O(\log n)$ 时间。
@@ -188,16 +188,16 @@ comments: true
 2. 在树中递归删除结点 `nex` ；
 3. 使用 `nex` 替换待删除结点；
 
-=== "Step 1"
+=== "<1>"
     ![bst_remove_case3_1](binary_search_tree.assets/bst_remove_case3_1.png)
 
-=== "Step 2"
+=== "<2>"
     ![bst_remove_case3_2](binary_search_tree.assets/bst_remove_case3_2.png)
 
-=== "Step 3"
+=== "<3>"
     ![bst_remove_case3_3](binary_search_tree.assets/bst_remove_case3_3.png)
 
-=== "Step 4"
+=== "<4>"
     ![bst_remove_case3_4](binary_search_tree.assets/bst_remove_case3_4.png)
 
 删除结点操作也使用 $O(\log n)$ 时间，其中查找待删除结点 $O(\log n)$ ，获取中序遍历后继结点 $O(\log n)$ 。