Remove center-table from docs.

Add header to the tables.

docs/chapter_data_structure/basic_data_types.md

@@ -17,8 +17,7 @@
 - 整数类型 `int` 占用 $4$ bytes = $32$ bits ，可以表示 $2^{32}$ 个数字。
 
 下表列举了各种基本数据类型的占用空间、取值范围和默认值。此表格无需硬背，大致理解即可，需要时可以通过查表来回忆。
-
-<div class="center-table" markdown>
+<p align="center"> 表：基本数据类型的占用空间和取值范围 </p>
 
 | 类型   | 符号     | 占用空间         | 最小值                   | 最大值                  | 默认值         |
 | ------ | -------- | ---------------- | ------------------------ | ----------------------- | -------------- |
@@ -31,8 +30,6 @@
 | 字符   | `char`   | 2 bytes / 1 byte | $0$                      | $2^{16} - 1$            | $0$            |
 | 布尔   | `bool`   | 1 byte           | $\text{false}$           | $\text{true}$           | $\text{false}$ |
 
-</div>
-
 对于上表，需要注意以下几点：
 
 - C, C++ 未明确规定基本数据类型大小，而因实现和平台各异。上表遵循 LP64 [数据模型](https://en.cppreference.com/w/cpp/language/types#Properties)，其用于 Unix 64 位操作系统（例如 Linux , macOS）。

docs/chapter_data_structure/number_encoding.md

@@ -136,8 +136,7 @@ $$
 **尽管浮点数 `float` 扩展了取值范围，但其副作用是牺牲了精度**。整数类型 `int` 将全部 32 位用于表示数字，数字是均匀分布的；而由于指数位的存在，浮点数 `float` 的数值越大，相邻两个数字之间的差值就会趋向越大。
 
 进一步地，指数位 $E = 0$ 和 $E = 255$ 具有特殊含义，**用于表示零、无穷大、$\mathrm{NaN}$ 等**。
-
-<div class="center-table" markdown>
+<p align="center"> 表：指数位含义 </p>
 
 | 指数位 E           | 分数位 $\mathrm{N} = 0$ | 分数位 $\mathrm{N} \ne 0$ | 计算公式                                                               |
 | ------------------ | ----------------------- | ------------------------- | ---------------------------------------------------------------------- |
@@ -145,8 +144,6 @@ $$
 | $1, 2, \dots, 254$ | 正规数                  | 正规数                    | $(-1)^{\mathrm{S}} \times 2^{(\mathrm{E} -127)} \times (1.\mathrm{N})$ |
 | $255$              | $\pm \infty$            | $\mathrm{NaN}$            |                                                                        |
 
-</div>
-
 特别地，次正规数显著提升了浮点数的精度，这是因为：
 
 - 最小正正规数为 $2^{-126} \approx 1.18 \times 10^{-38}$ 。