Fix some contents.

codes/python/chapter_sorting/bucket_sort.py

@@ -16,7 +16,7 @@ def bucket_sort(nums: list[float]) -> None:
         i = int(num * k)
         # 将 num 添加进桶 i
         buckets[i].append(num)
-    # 2. 对各个桶执行排序5
+    # 2. 对各个桶执行排序
     for bucket in buckets:
         # 使用内置排序函数，也可以替换成其他排序算法
         bucket.sort()

docs/chapter_hashing/hash_map.md

@@ -6,11 +6,11 @@
 
 ![哈希表的抽象表示](hash_map.assets/hash_table_lookup.png)
 
-除哈希表外，我们还可以使用数组或链表实现查询功能，其中：
+除哈希表外，我们还可以使用数组或链表实现查询功能。若将学生数据看作数组（链表）元素，则有：
 
-- 查询元素需要遍历数组（链表）中的所有元素，使用 $O(n)$ 时间；
+- **添加元素**：仅需将元素添加至数组（链表）的尾部即可，使用 $O(1)$ 时间；
-- 添加元素仅需添加至数组（链表）的尾部即可，使用 $O(1)$ 时间；
+- **查询元素**：由于数组（链表）是乱序的，因此需要遍历数组（链表）中的所有元素，使用 $O(n)$ 时间；
-- 删除元素需要先查询再删除，使用 $O(n)$ 时间；
+- **删除元素**：需要先查询到元素，再从数组中删除，使用 $O(n)$ 时间；
 
 <div class="center-table" markdown>
 

docs/chapter_introduction/algorithms_are_everywhere.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 当我们听到“算法”这个词时，很自然地会想到数学。然而实际上，许多算法并不涉及复杂数学，而是更多地依赖于基本逻辑，这些逻辑在我们的日常生活中处处可见。
 
-在正式探讨算法之前，有一个有趣的事实值得分享：**你已经在不知不觉中学会了许多算法，并习惯将它们应用到日常生活中了**。下面，我将举即个具体例子来证实这一点。
+在正式探讨算法之前，有一个有趣的事实值得分享：**你已经在不知不觉中学会了许多算法，并习惯将它们应用到日常生活中了**。下面，我将举几个具体例子来证实这一点。
 
 **例一：拼装积木**。一套积木，除了包含许多零件之外，还附有详细的组装说明书。我们按照说明书一步步操作，就能组装出精美的积木模型。