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chapter_array_and_linkedlist/linked_list/index.html

@@ -4392,7 +4392,7 @@
 <tr>
 <td>存储方式</td>
 <td>连续内存空间</td>
-<td>离散内存空间</td>
+<td>分散内存空间</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>缓存局部性</td>

chapter_array_and_linkedlist/summary/index.html

@@ -3312,7 +3312,7 @@
 <h1 id="44">4.4 &nbsp; 小结<a class="headerlink" href="#44" title="Permanent link">&para;</a></h1>
 <h3 id="1">1. &nbsp; 重点回顾<a class="headerlink" href="#1" title="Permanent link">&para;</a></h3>
 <ul>
-<li>数组和链表是两种基本的数据结构，分别代表数据在计算机内存中的两种存储方式：连续空间存储和离散空间存储。两者的特点呈现出互补的特性。</li>
+<li>数组和链表是两种基本的数据结构，分别代表数据在计算机内存中的两种存储方式：连续空间存储和分散空间存储。两者的特点呈现出互补的特性。</li>
 <li>数组支持随机访问、占用内存较少；但插入和删除元素效率低，且初始化后长度不可变。</li>
 <li>链表通过更改引用（指针）实现高效的节点插入与删除，且可以灵活调整长度；但节点访问效率低、占用内存较多。常见的链表类型包括单向链表、循环链表、双向链表。</li>
 <li>动态数组，又称列表，是基于数组实现的一种数据结构。它保留了数组的优势，同时可以灵活调整长度。列表的出现极大地提高了数组的易用性，但可能导致部分内存空间浪费。</li>

chapter_data_structure/classification_of_data_structure/index.html

@@ -819,7 +819,7 @@
       
         <li class="md-nav__item">
   <a href="#312" class="md-nav__link">
-    3.1.2 &nbsp; 物理结构：连续与离散
+    3.1.2 &nbsp; 物理结构：连续与分散
   </a>
   
 </li>
@@ -3249,7 +3249,7 @@
       
         <li class="md-nav__item">
   <a href="#312" class="md-nav__link">
-    3.1.2 &nbsp; 物理结构：连续与离散
+    3.1.2 &nbsp; 物理结构：连续与分散
   </a>
   
 </li>
@@ -3327,17 +3327,17 @@
 <li><strong>树形结构</strong>：树、堆、哈希表，元素之间是一对多的关系。</li>
 <li><strong>网状结构</strong>：图，元素之间是多对多的关系。</li>
 </ul>
-<h2 id="312">3.1.2 &nbsp; 物理结构：连续与离散<a class="headerlink" href="#312" title="Permanent link">&para;</a></h2>
+<h2 id="312">3.1.2 &nbsp; 物理结构：连续与分散<a class="headerlink" href="#312" title="Permanent link">&para;</a></h2>
 <p>在计算机中，内存和硬盘是两种主要的存储硬件设备。硬盘主要用于长期存储数据，容量较大（通常可达到 TB 级别）、速度较慢。内存用于运行程序时暂存数据，速度较快，但容量较小（通常为 GB 级别）。</p>
 <p><strong>在算法运行过程中，相关数据都存储在内存中</strong>。图 3-2 展示了一个计算机内存条，其中每个黑色方块都包含一块内存空间。我们可以将内存想象成一个巨大的 Excel 表格，其中每个单元格都可以存储一定大小的数据，在算法运行时，所有数据都被存储在这些单元格中。</p>
 <p><strong>系统通过内存地址来访问目标位置的数据</strong>。如图 3-2 所示，计算机根据特定规则为表格中的每个单元格分配编号，确保每个内存空间都有唯一的内存地址。有了这些地址，程序便可以访问内存中的数据。</p>
 <p><a class="glightbox" href="../classification_of_data_structure.assets/computer_memory_location.png" data-type="image" data-width="100%" data-height="auto" data-desc-position="bottom"><img alt="内存条、内存空间、内存地址" src="../classification_of_data_structure.assets/computer_memory_location.png" /></a></p>
 <p align="center"> 图 3-2 &nbsp; 内存条、内存空间、内存地址 </p>
 
-<p>内存是所有程序的共享资源，当某块内存被某个程序占用时，则无法被其他程序同时使用了。<strong>因此在数据结构与算法的设计中，内存资源是一个重要的考虑因素</strong>。比如，算法所占用的内存峰值不应超过系统剩余空闲内存；如果缺少连续大块的内存空间，那么所选用的数据结构必须能够存储在离散的内存空间内。</p>
-<p>如图 3-3 所示，<strong>物理结构反映了数据在计算机内存中的存储方式</strong>，可分为连续空间存储（数组）和离散空间存储（链表）。物理结构从底层决定了数据的访问、更新、增删等操作方法，同时在时间效率和空间效率方面呈现出互补的特点。</p>
-<p><a class="glightbox" href="../classification_of_data_structure.assets/classification_phisical_structure.png" data-type="image" data-width="100%" data-height="auto" data-desc-position="bottom"><img alt="连续空间存储与离散空间存储" src="../classification_of_data_structure.assets/classification_phisical_structure.png" /></a></p>
-<p align="center"> 图 3-3 &nbsp; 连续空间存储与离散空间存储 </p>
+<p>内存是所有程序的共享资源，当某块内存被某个程序占用时，则无法被其他程序同时使用了。<strong>因此在数据结构与算法的设计中，内存资源是一个重要的考虑因素</strong>。比如，算法所占用的内存峰值不应超过系统剩余空闲内存；如果缺少连续大块的内存空间，那么所选用的数据结构必须能够存储在分散的内存空间内。</p>
+<p>如图 3-3 所示，<strong>物理结构反映了数据在计算机内存中的存储方式</strong>，可分为连续空间存储（数组）和分散空间存储（链表）。物理结构从底层决定了数据的访问、更新、增删等操作方法，同时在时间效率和空间效率方面呈现出互补的特点。</p>
+<p><a class="glightbox" href="../classification_of_data_structure.assets/classification_phisical_structure.png" data-type="image" data-width="100%" data-height="auto" data-desc-position="bottom"><img alt="连续空间存储与分散空间存储" src="../classification_of_data_structure.assets/classification_phisical_structure.png" /></a></p>
+<p align="center"> 图 3-3 &nbsp; 连续空间存储与分散空间存储 </p>
 
 <p>值得说明的是，<strong>所有数据结构都是基于数组、链表或二者的组合实现的</strong>。例如，栈和队列既可以使用数组实现，也可以使用链表实现；而哈希表的实现可能同时包含数组和链表。</p>
 <ul>

chapter_data_structure/summary/index.html

@@ -3315,7 +3315,7 @@
 <li>数据结构可以从逻辑结构和物理结构两个角度进行分类。逻辑结构描述了数据元素之间的逻辑关系，而物理结构描述了数据在计算机内存中的存储方式。</li>
 <li>常见的逻辑结构包括线性、树状和网状等。通常我们根据逻辑结构将数据结构分为线性（数组、链表、栈、队列）和非线性（树、图、堆）两种。哈希表的实现可能同时包含线性和非线性结构。</li>
 <li>当程序运行时，数据被存储在计算机内存中。每个内存空间都拥有对应的内存地址，程序通过这些内存地址访问数据。</li>
-<li>物理结构主要分为连续空间存储（数组）和离散空间存储（链表）。所有数据结构都是由数组、链表或两者的组合实现的。</li>
+<li>物理结构主要分为连续空间存储（数组）和分散空间存储（链表）。所有数据结构都是由数组、链表或两者的组合实现的。</li>
 <li>计算机中的基本数据类型包括整数 <code>byte</code>、<code>short</code>、<code>int</code>、<code>long</code> ，浮点数 <code>float</code>、<code>double</code> ，字符 <code>char</code> 和布尔 <code>boolean</code> 。它们的取值范围取决于占用空间大小和表示方式。</li>
 <li>原码、反码和补码是在计算机中编码数字的三种方法，它们之间是可以相互转换的。整数的原码的最高位是符号位，其余位是数字的值。</li>
 <li>整数在计算机中是以补码的形式存储的。在补码表示下，计算机可以对正数和负数的加法一视同仁，不需要为减法操作单独设计特殊的硬件电路，并且不存在正负零歧义的问题。</li>

chapter_preface/about_the_book/index.html

@@ -3345,7 +3345,7 @@
 <li><strong>数据结构</strong>：基本数据类型，数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。</li>
 <li><strong>算法</strong>：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤、示例题目等。</li>
 </ul>
-<p><a class="glightbox" href="../about_the_book.assets/hello_algo_mindmap.png" data-type="image" data-width="100%" data-height="auto" data-desc-position="bottom"><img alt="Hello 算法内容结构" src="../about_the_book.assets/hello_algo_mindmap.png" /></a></p>
+<p><a class="glightbox" href="about_the_book.assets/hello_algo_mindmap.png" data-type="image" data-width="100%" data-height="auto" data-desc-position="bottom"><img alt="Hello 算法内容结构" src="about_the_book.assets/hello_algo_mindmap.png" /></a></p>
 <p align="center"> 图 0-1 &nbsp; Hello 算法内容结构 </p>
 
 <h2 id="013">0.1.3 &nbsp; 致谢<a class="headerlink" href="#013" title="Permanent link">&para;</a></h2>

chapter_searching/searching_algorithm_revisited/index.html

@@ -3439,7 +3439,7 @@
 </ul>
 <p><strong>树查找</strong></p>
 <ul>
-<li>适用于海量数据，因为树节点在内存中是离散存储的。</li>
+<li>适用于海量数据，因为树节点在内存中是分散存储的。</li>
 <li>适合需要维护有序数据或范围查找的场景。</li>
 <li>在持续增删节点的过程中，二叉搜索树可能产生倾斜，时间复杂度劣化至 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> 。</li>
 <li>若使用 AVL 树或红黑树，则各项操作可在 <span class="arithmatex">\(O(\log n)\)</span> 效率下稳定运行，但维护树平衡的操作会增加额外开销。</li>