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chapter_data_structure/classification_of_data_structure/index.html

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 <li><strong>非线性数据结构</strong>：树、堆、图、哈希表。</li>
 </ul>
 <p><img alt="线性与非线性数据结构" src="../classification_of_data_structure.assets/classification_logic_structure.png" /></p>
-<p align="center"> Fig. 线性与非线性数据结构 </p>
+<p align="center"> 图：线性与非线性数据结构 </p>
 
 <p>非线性数据结构可以进一步被划分为树形结构和网状结构。</p>
 <ul>
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 <p><strong>在算法运行过程中，相关数据都存储在内存中</strong>。下图展示了一个计算机内存条，其中每个黑色方块都包含一块内存空间。我们可以将内存想象成一个巨大的 Excel 表格，其中每个单元格都可以存储一定大小的数据，在算法运行时，所有数据都被存储在这些单元格中。</p>
 <p><strong>系统通过内存地址来访问目标位置的数据</strong>。计算机根据特定规则为表格中的每个单元格分配编号，确保每个内存空间都有唯一的内存地址。有了这些地址，程序便可以访问内存中的数据。</p>
 <p><img alt="内存条、内存空间、内存地址" src="../classification_of_data_structure.assets/computer_memory_location.png" /></p>
-<p align="center"> Fig. 内存条、内存空间、内存地址 </p>
+<p align="center"> 图：内存条、内存空间、内存地址 </p>
 
 <p>内存是所有程序的共享资源，当某块内存被某个程序占用时，则无法被其他程序同时使用了。<strong>因此在数据结构与算法的设计中，内存资源是一个重要的考虑因素</strong>。比如，算法所占用的内存峰值不应超过系统剩余空闲内存；如果缺少连续大块的内存空间，那么所选用的数据结构必须能够存储在离散的内存空间内。</p>
 <p><strong>「物理结构」反映了数据在计算机内存中的存储方式</strong>，可分为连续空间存储（数组）和离散空间存储（链表）。物理结构从底层决定了数据的访问、更新、增删等操作方法，同时在时间效率和空间效率方面呈现出互补的特点。</p>
 <p><img alt="连续空间存储与离散空间存储" src="../classification_of_data_structure.assets/classification_phisical_structure.png" /></p>
-<p align="center"> Fig. 连续空间存储与离散空间存储 </p>
+<p align="center"> 图：连续空间存储与离散空间存储 </p>
 
 <p>值得说明的是，<strong>所有数据结构都是基于数组、链表或二者的组合实现的</strong>。例如，栈和队列既可以使用数组实现，也可以使用链表实现；而哈希表的实现可能同时包含数组和链表。</p>
 <ul>