diff --git a/docs/chapter_array_and_linkedlist/summary.md b/docs/chapter_array_and_linkedlist/summary.md
index b539d7ede..75dff7097 100644
--- a/docs/chapter_array_and_linkedlist/summary.md
+++ b/docs/chapter_array_and_linkedlist/summary.md
@@ -64,7 +64,7 @@ comments: true
 
     与许多语言不同的是，在 Python 中数字也被包装为对象，列表中存储的不是数字本身，而是对数字的引用。因此，我们会发现两个数组中的相同数字拥有同一个 id ，并且这些数字的内存地址是无须连续的。
 
-!!! question "C++ STL 里面的 std::list 已经实现了双向链表，但好像一些算法的书上都不怎么直接用这个，是不是有什么局限性呢?"
+!!! question "C++ STL 里面的 `std::list` 已经实现了双向链表，但好像一些算法的书上都不怎么直接用这个，是不是有什么局限性呢?"
 
     一方面，我们往往更青睐使用数组实现算法，而只有在必要时才使用链表，主要有两个原因。
     
@@ -72,3 +72,11 @@ comments: true
     - 缓存不友好：由于数据不是连续存放的，`std::list` 对缓存的利用率较低。一般情况下，`std::vector` 的性能会更好。
 
     另一方面，必要使用链表的情况主要是二叉树和图。栈和队列往往会使用编程语言提供的 `stack` 和 `queue` ，而非链表。
+
+!!! question "初始化列表 `res = [0] * self.size()` 操作，会导致 `res` 的每个元素引用相同的地址吗？"
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+    不会。但二维数组会有这个问题，例如初始化二维列表 `res = [[0] * self.size()]` ，则多次引用了同一个列表 `[0]` 。
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+!!! question "在删除节点中，需要断开该节点与其后继节点之间的引用指向吗？"
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+    从数据结构与算法（做题）的角度看，不断开没有关系，只要保证程序的逻辑是正确的就行。从标准库的角度看，断开更加安全、逻辑更加清晰。如果不断开，假设被删除节点未被正常回收，那么它也会影响后继节点的内存回收。
diff --git a/docs/chapter_backtracking/permutations_problem.md b/docs/chapter_backtracking/permutations_problem.md
index 673a3d35b..368c3f49f 100644
--- a/docs/chapter_backtracking/permutations_problem.md
+++ b/docs/chapter_backtracking/permutations_problem.md
@@ -950,8 +950,8 @@ comments: true
 
 请注意，虽然 `selected` 和 `duplicated` 都用作剪枝，但两者的目标是不同的。
 
-- **重复选择剪枝**：整个搜索过程中只有一个 `selected` 。它记录的是当前状态中包含哪些元素，作用是避免某个元素在 `state` 中重复出现。
-- **相等元素剪枝**：每轮选择（即每个开启的 `backtrack` 函数）都包含一个 `duplicated` 。它记录的是在遍历中哪些元素已被选择过，作用是保证相等元素只被选择一次。
+- **重复选择剪枝**：整个搜索过程中只有一个 `selected` 。它记录的是当前状态中包含哪些元素，作用是防止 `choices` 中的任一元素在 `state` 中重复出现。
+- **相等元素剪枝**：每轮选择（即每个调用的 `backtrack` 函数）都包含一个 `duplicated` 。它记录的是在本轮遍历（即 `for` 循环）中哪些元素已被选择过，作用是保证相等的元素只被选择一次。
 
 图 13-9 展示了两个剪枝条件的生效范围。注意，树中的每个节点代表一个选择，从根节点到叶节点的路径上的各个节点构成一个排列。
 
diff --git a/docs/chapter_data_structure/summary.md b/docs/chapter_data_structure/summary.md
index adff30f7f..37a9d327e 100644
--- a/docs/chapter_data_structure/summary.md
+++ b/docs/chapter_data_structure/summary.md
@@ -21,8 +21,17 @@ comments: true
 
 !!! question "为什么哈希表同时包含线性数据结构和非线性数据结构？"
 
-    哈希表底层是数组，而为了解决哈希冲突，我们可能会使用“链式地址”（后续哈希表章节会讲）。在拉链法中，数组中每个地址（桶）指向一个链表；当这个链表长度超过一定阈值时，又可能被转化为树（通常为红黑树）。因此，哈希表可能同时包含线性（数组、链表）和非线性（树）数据结构。
+    哈希表底层是数组，而为了解决哈希冲突，我们可能会使用“链式地址”（后续哈希表章节会讲）：数组中每个桶指向一个链表，当链表长度超过一定阈值时，又可能被转化为树（通常为红黑树）。
+    从存储的角度来看，哈希表的底层是数组，其中每一个桶槽位可能包含一个值，也可能包含一个链表或树。因此，哈希表可能同时包含线性（数组、链表）和非线性（树）数据结构。
 
 !!! question "`char` 类型的长度是 1 byte 吗？"
 
     `char` 类型的长度由编程语言采用的编码方法决定。例如，Java、JS、TS、C# 都采用 UTF-16 编码（保存 Unicode 码点），因此 char 类型的长度为 2 bytes 。
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+!!! question "基于数组实现的数据结构也被称为“静态数据结构” 是否有歧义？因为栈也可以进行出栈和入栈等操作，这些操作都是“动态”的。"
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+    栈确实可以实现动态的数据操作，但数据结构仍然是“静态”（长度不可变）的。尽管基于数组的数据结构可以动态地添加或删除元素，但它们的容量是固定的。如果数据量超出了预分配的大小，就需要创建一个新的更大的数组，并将老数组的内容复制到新数组中。
+
+!!! question "在构建栈（队列）的时候，未指定它的大小，为什么它们是“静态数据结构”呢？"
+
+    在高级编程语言中，我们无须人工指定栈（队列）的初始容量，这个工作是由类内部自动完成的。例如，Java 的 ArrayList 的初始容量通常为 10 。另外，扩容操作也是自动实现的。详见本书的“列表”章节。
diff --git a/docs/chapter_graph/graph_operations.md b/docs/chapter_graph/graph_operations.md
index 6380e3ee8..098edc494 100644
--- a/docs/chapter_graph/graph_operations.md
+++ b/docs/chapter_graph/graph_operations.md
@@ -1142,7 +1142,7 @@ comments: true
 - 为了方便添加与删除顶点，以及简化代码，我们使用列表（动态数组）来代替链表。
 - 使用哈希表来存储邻接表，`key` 为顶点实例，`value` 为该顶点的邻接顶点列表（链表）。
 
-另外，我们在邻接表中使用 `Vertex` 类来表示顶点。这是因为如果与邻接矩阵一样用列表索引来区分不同顶点。那么假设想要删除索引为 $i$ 的顶点，则需要遍历整个邻接表，将所有大于 $i$ 的索引全部减 $1$ ，效率很低。而如果每个顶点都是唯一的 `Vertex` 实例，删除某一顶点之后就无须改动其他顶点了。
+另外，我们在邻接表中使用 `Vertex` 类来表示顶点，这样做的原因是：如果与邻接矩阵一样，用列表索引来区分不同顶点，那么假设要删除索引为 $i$ 的顶点，则需遍历整个邻接表，将所有大于 $i$ 的索引全部减 $1$ ，效率很低。而如果每个顶点都是唯一的 `Vertex` 实例，删除某一顶点之后就无须改动其他顶点了。
 
 === "Python"