diff --git a/docs/chapter_computational_complexity/space_time_tradeoff.md b/docs/chapter_computational_complexity/space_time_tradeoff.md
index da1f7201d..ca54e907f 100644
--- a/docs/chapter_computational_complexity/space_time_tradeoff.md
+++ b/docs/chapter_computational_complexity/space_time_tradeoff.md
@@ -6,7 +6,9 @@ comments: true
 
 理想情况下，我们希望算法的时间复杂度和空间复杂度都能够达到最优，而实际上，同时优化时间复杂度和空间复杂度是非常困难的。
 
-**降低时间复杂度，往往是以提升空间复杂度为代价的，反之亦然。** 我们把牺牲内存空间来提升算法运行速度的思路称为「以空间换时间」；反之，称之为「以时间换空间」。选择哪种思路取决于我们更看重哪个方面。大多数情况下，内存空间不会成为算法瓶颈，因此以空间换时间更加常用。
+**降低时间复杂度，往往是以提升空间复杂度为代价的，反之亦然。** 我们把牺牲内存空间来提升算法运行速度的思路称为「以空间换时间」；反之，称之为「以时间换空间」。选择哪种思路取决于我们更看重哪个方面。
+
+大多数情况下，时间都是比空间更宝贵的，只要空间复杂度不要太离谱、能接受就行，**因此以空间换时间最为常用**。
 
 ## 示例题目 *
 
diff --git a/docs/chapter_tree/avl_tree.md b/docs/chapter_tree/avl_tree.md
index d42c3ada3..bfa2391de 100644
--- a/docs/chapter_tree/avl_tree.md
+++ b/docs/chapter_tree/avl_tree.md
@@ -643,7 +643,7 @@ AVL 树的独特之处在于「旋转 Rotation」的操作，其可 **在不影
 
 ## AVL 树典型应用
 
-- 组织存储大型数据，适用于高频查找、低频增删场景
+- 组织存储大型数据，适用于高频查找、低频增删场景；
 - 用于建立数据库中的索引系统；
 
 !!! question "为什么红黑树比 AVL 树更受欢迎？"
diff --git a/mkdocs.yml b/mkdocs.yml
index 77e63331d..d5916749f 100644
--- a/mkdocs.yml
+++ b/mkdocs.yml
@@ -2,14 +2,14 @@
 site_name: Hello 算法
 site_url: https://www.hello-algo.com/
 site_author: Krahets
-site_description: Your first book to learn Data Structure And Algorithm.
+site_description: 一本动画图解、能运行、可提问的数据结构与算法入门书
 # Repository
 repo_name: krahets/hello-algo
 repo_url: https://github.com/krahets/hello-algo
 edit_uri: https://github.com/krahets/hello-algo/tree/master/docs/
 
 # Copyright
-copyright: Copyright © 2020 - 2022 Krahets
+copyright: Copyright © 2022 Krahets
 
 # Configuration
 theme: