diff --git a/problems/前序/关于时间复杂度，你不知道的都在这里！.md b/problems/前序/关于时间复杂度，你不知道的都在这里！.md
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--- a/problems/前序/关于时间复杂度，你不知道的都在这里！.md
+++ b/problems/前序/关于时间复杂度，你不知道的都在这里！.md
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 **时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间**。
 
-我们在软件开发中，时间复杂度就是用来方便开发者估算出程序运行的答题时间。
+我们在软件开发中，时间复杂度就是用来方便开发者估算出程序运行的大体时间。
 
 那么该如何估计程序运行时间呢，通常会估算算法的操作单元数量来代表程序消耗的时间，这里默认CPU的每个单元运行消耗的时间都是相同的。
 
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 我们主要关心的还是一般情况下的数据形式。
 
-**面试中说道算法的时间复杂度是多少指的都是一般情况**。但是如果面试官和我们深入探讨一个算法的实现以及性能的时候，就要时刻想着数据用例的不一样，时间复杂度也是不同的，这一点是一定要注意的。
+**面试中说的算法的时间复杂度是多少指的都是一般情况**。但是如果面试官和我们深入探讨一个算法的实现以及性能的时候，就要时刻想着数据用例的不一样，时间复杂度也是不同的，这一点是一定要注意的。
 
 
 ## 不同数据规模的差异
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 例如上图中20就是那个点，n只要大于20 常数项系数已经不起决定性作用了。
 
-**所以我们说的时间复杂度都是省略常数项系数的，是因为一般情况下都是默认数据规模足够的大，基于这样的事实，给出的算法时间复杂的的一个排行如下所示**：
+**所以我们说的时间复杂度都是省略常数项系数的，是因为一般情况下都是默认数据规模足够的大，基于这样的事实，给出的算法时间复杂度的一个排行如下所示**：
 
 O(1)常数阶 < O(logn)对数阶 < O(n)线性阶 < O(nlogn)线性对数阶 <  O(n^2)平方阶 < O(n^3)立方阶 < O(2^n)指数阶