Fix avl_tree.md

.gitignore

@@ -12,4 +12,4 @@ site/
 scripts/
 docs/overrides/
 
-docs/src
+src/

docs/chapter_tree/avl_tree.md

@@ -411,20 +411,16 @@ AVL 树的独特之处在于「旋转 Rotation」的操作，其可 **在不影
 如下图所示（结点下方为「平衡因子」），从底至顶看，二叉树中首个失衡结点是 **结点 3**。我们聚焦在以该失衡结点为根结点的子树上，将该结点记为 `node` ，将其左子节点记为 `child` ，执行「右旋」操作。完成右旋后，该子树已经恢复平衡，并且仍然为二叉搜索树。
 
 === "Step 1"
-
-![right_rotate_step1](avl_tree.assets/right_rotate_step1.png)
+    ![right_rotate_step1](avl_tree.assets/right_rotate_step1.png)
 
 === "Step 2"
-
-![right_rotate_step2](avl_tree.assets/right_rotate_step2.png)
+    ![right_rotate_step2](avl_tree.assets/right_rotate_step2.png)
 
 === "Step 3"
-
-![right_rotate_step3](avl_tree.assets/right_rotate_step3.png)
+    ![right_rotate_step3](avl_tree.assets/right_rotate_step3.png)
 
 === "Step 4"
-
-![right_rotate_step4](avl_tree.assets/right_rotate_step4.png)
+    ![right_rotate_step4](avl_tree.assets/right_rotate_step4.png)
 
 进而，如果结点 `child` 本身有右子结点（记为 `grandChild` ），则需要在「右旋」中添加一步：将 `grandChild` 作为 `node` 的左子结点。
 
@@ -1580,8 +1576,9 @@ AVL 树的独特之处在于「旋转 Rotation」的操作，其可 **在不影
 
 ## 7.4.4. 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；
--   用于建立数据库中的索引系统；
+- 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？"
-红黑树的平衡条件相对宽松，因此在红黑树中插入与删除结点所需的旋转操作相对更少，结点增删操作相比 AVL 树的效率更高。
+
+    红黑树的平衡条件相对宽松，因此在红黑树中插入与删除结点所需的旋转操作相对更少，结点增删操作相比 AVL 树的效率更高。