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 <h1 id="119">11.9. &nbsp; 小结<a class="headerlink" href="#119" title="Permanent link">&para;</a></h1>
 <ul>
-<li>冒泡排序通过交换相邻元素来实现排序。通过增加标志位实现提前返回，我们可将冒泡排序的最佳时间复杂度优化至 <span class="arithmatex">\(O(N)\)</span> 。</li>
-<li>插入排序每轮将待排序区间内元素插入至已排序区间的正确位置，从而实现排序。插入排序的时间复杂度虽为 <span class="arithmatex">\(O(N^2)\)</span> ，但因为总体操作少而很受欢迎，一般用于小数据量的排序工作。</li>
-<li>快速排序基于哨兵划分操作实现排序。在哨兵划分中，有可能每次都选取到最差的基准数，从而导致时间复杂度劣化至 <span class="arithmatex">\(O(N^2)\)</span> ，通过引入中位数基准数或随机基准数可大大降低劣化概率。尾递归方法可以有效减小递归深度，将空间复杂度优化至 <span class="arithmatex">\(O(\log N)\)</span> 。</li>
-<li>归并排序包含划分和合并两个阶段，是分而治之的标准体现。对于归并排序，排序数组需要借助辅助数组，空间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(N)\)</span> ；而排序链表的空间复杂度可以被优化至 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> 。</li>
-<li>桶排序分为三步，数据分桶、桶内排序、合并结果，体现分治策略，适用于体量很大的数据。桶排序的难点在于数据的平均划分。</li>
-<li>计数排序是桶排序的一种特例，通过统计数据出现次数来实现排序；适用于数据量大但数据范围不大的情况，并且要求数据可以被转化为正整数。</li>
-<li>基数排序通过依次排序各位来实现数据排序，要求数据可以被表示为固定位数的数字。</li>
+<li>冒泡排序通过交换相邻元素来实现排序。通过添加一个标志位来实现提前返回，我们可以将冒泡排序的最佳时间复杂度优化到 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> 。</li>
+<li>插入排序每轮将待排序区间内的元素插入到已排序区间的正确位置，从而完成排序。虽然插入排序的时间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(n^2)\)</span> ，但由于单元操作相对较少，它在小数据量的排序任务中非常受欢迎。</li>
+<li>快速排序基于哨兵划分操作实现排序。在哨兵划分中，有可能每次都选取到最差的基准数，导致时间复杂度劣化至 <span class="arithmatex">\(O(n^2)\)</span> 。引入中位数基准数或随机基准数可以降低这种劣化的概率。尾递归方法可以有效地减少递归深度，将空间复杂度优化到 <span class="arithmatex">\(O(\log n)\)</span> 。</li>
+<li>归并排序包括划分和合并两个阶段，典型地体现了分治策略。在归并排序中，排序数组需要创建辅助数组，空间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> ；然而排序链表的空间复杂度可以优化至 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> 。</li>
+<li>桶排序包含三个步骤：数据分桶、桶内排序和合并结果。它同样体现了分治策略，适用于数据体量很大的情况。桶排序的关键在于对数据进行平均分配。</li>
+<li>计数排序是桶排序的一个特例，它通过统计数据出现的次数来实现排序。计数排序适用于数据量大但数据范围有限的情况，并且要求数据能够转换为正整数。</li>
+<li>基数排序通过逐位排序来实现数据排序，要求数据能够表示为固定位数的数字。</li>
 </ul>
 <p><img alt="排序算法对比" src="../summary.assets/sorting_algorithms_comparison.png" /></p>
 <p align="center"> Fig. 排序算法对比 </p>
 
 <ul>
-<li>总体来看，我们追求运行快、稳定、原地、正向自适应性的排序。显然，如同其它数据结构与算法一样，同时满足这些条件的排序算法并不存在，我们需要根据问题特点来选择排序算法。</li>
+<li>总体来看，我们追求运行快、稳定、原地、正向自适应性的排序。显然，如同其他数据结构与算法一样，同时满足这些条件的排序算法并不存在，我们需要根据问题特点来选择排序算法。</li>
+<li>总的来说，我们希望找到一种排序算法，具有高效率、稳定、原地以及正向自适应性等优点。然而，正如其他数据结构和算法一样，没有一种排序算法能够同时满足所有这些条件。在实际应用中，我们需要根据数据的特性来选择合适的排序算法。</li>
 </ul>