Polish the chapter of searching and sorting.

docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md

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     ```
 
-**在递归函数中，需要注意统计栈帧空间**。例如，函数 `loop()` 在循环中调用了 $n$ 次 `function()`，每轮中的 `function()` 都返回并释放了栈帧空间，因此空间复杂度仍为 $O(1)$ 。而递归函数 `recur()` 在运行过程中会同时存在 $n$ 个未返回的 `recur()`，从而占用 $O(n)$ 的栈帧空间。
+**在递归函数中，需要注意统计栈帧空间**。例如，函数 `loop()` 在循环中调用了 $n$ 次 `function()` ，每轮中的 `function()` 都返回并释放了栈帧空间，因此空间复杂度仍为 $O(1)$ 。而递归函数 `recur()` 在运行过程中会同时存在 $n$ 个未返回的 `recur()` ，从而占用 $O(n)$ 的栈帧空间。
 
 === "Java"
 
@@ -824,7 +824,7 @@ $$
     [class]{}-[func]{quadratic}
     ```
 
-在以下递归函数中，同时存在 $n$ 个未返回的 `algorithm()`，并且每个函数中都初始化了一个数组，长度分别为 $n, n-1, n-2, ..., 2, 1$ ，平均长度为 $\frac{n}{2}$ ，因此总体占用 $O(n^2)$ 空间。
+在以下递归函数中，同时存在 $n$ 个未返回的 `algorithm()` ，并且每个函数中都初始化了一个数组，长度分别为 $n, n-1, n-2, ..., 2, 1$ ，平均长度为 $\frac{n}{2}$ ，因此总体占用 $O(n^2)$ 空间。
 
 === "Java"
 

docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md

@@ -161,7 +161,7 @@ $$
 
 「时间复杂度分析」采取了一种不同的方法，其统计的不是算法运行时间，**而是算法运行时间随着数据量变大时的增长趋势**。
 
-“时间增长趋势”这个概念较为抽象，我们通过一个例子来加以理解。假设输入数据大小为 $n$，给定三个算法 `A`，`B`，`C` 。
+“时间增长趋势”这个概念较为抽象，我们通过一个例子来加以理解。假设输入数据大小为 $n$ ，给定三个算法 `A` , `B` , `C` 。
 
 - 算法 `A` 只有 $1$ 个打印操作，算法运行时间不随着 $n$ 增大而增长。我们称此算法的时间复杂度为「常数阶」。
 - 算法 `B` 中的打印操作需要循环 $n$ 次，算法运行时间随着 $n$ 增大呈线性增长。此算法的时间复杂度被称为「线性阶」。