Fix some codes and a figure.

docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md

@@ -592,7 +592,7 @@ $T(n)$ 是一次函数，说明时间增长趋势是线性的，因此可以得
 
 根据定义，确定 $f(n)$ 之后，我们便可得到时间复杂度 $O(f(n))$ 。那么如何确定渐近上界 $f(n)$ 呢？总体分为两步：首先统计操作数量，然后判断渐近上界。
 
-### 1) 统计操作数量
+### 第一步：统计操作数量
 
 针对代码，逐行从上到下计算即可。然而，由于上述 $c \cdot f(n)$ 中的常数项 $c$ 可以取任意大小，**因此操作数量 $T(n)$ 中的各种系数、常数项都可以被忽略**。根据此原则，可以总结出以下计数简化技巧：
 
@@ -808,7 +808,7 @@ $$
     }
     ```
 
-### 2) 判断渐近上界
+### 第二步：判断渐近上界
 
 **时间复杂度由多项式 $T(n)$ 中最高阶的项来决定**。这是因为在 $n$ 趋于无穷大时，最高阶的项将发挥主导作用，其他项的影响都可以被忽略。