diff --git a/docs/chapter_computational_complexity/performance_evaluation.md b/docs/chapter_computational_complexity/performance_evaluation.md index e4fadff69..84c3dc80d 100644 --- a/docs/chapter_computational_complexity/performance_evaluation.md +++ b/docs/chapter_computational_complexity/performance_evaluation.md @@ -16,7 +16,7 @@ comments: true - **时间效率** ,即算法的运行速度的快慢。 - **空间效率** ,即算法占用的内存空间大小。 -数据结构与算法追求 “运行地快、内存占用少” ,而如何去评价算法效率则是非常重要的问题。 +数据结构与算法追求 “运行得快、内存占用少” ,而如何去评价算法效率则是非常重要的问题。 ## 效率评估方法 diff --git a/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md b/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md index df0ea51a7..555525207 100644 --- a/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md +++ b/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md @@ -862,7 +862,7 @@ $$ 生物学科中的 “细胞分裂” 即是指数阶增长:初始状态为 $1$ 个细胞,分裂一轮后为 $2$ 个,分裂两轮后为 $4$ 个,……,分裂 $n$ 轮后有 $2^n$ 个细胞。 -指数阶增长地非常快,在实际应用中一般是不能被接受的。若一个问题使用「暴力枚举」求解的时间复杂度是 $O(2^n)$ ,那么一般都需要使用「动态规划」或「贪心算法」等算法来求解。 +指数阶增长得非常快,在实际应用中一般是不能被接受的。若一个问题使用「暴力枚举」求解的时间复杂度是 $O(2^n)$ ,那么一般都需要使用「动态规划」或「贪心算法」等算法来求解。 === "Java"