Number the H1 and H2 headings.

docs/chapter_array_and_linkedlist/array.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 数组
+# 4.1. 数组
 
 「数组 Array」是一种将 **相同类型元素** 存储在 **连续内存空间** 的数据结构，将元素在数组中的位置称为元素的「索引 Index」。
 
@@ -89,7 +89,7 @@ comments: true
     let nums = [1, 3, 2, 5, 4]
     ```
 
-## 数组优点
+## 4.1.1. 数组优点
 
 **在数组中访问元素非常高效**。这是因为在数组中，计算元素的内存地址非常容易。给定数组首个元素的地址、和一个元素的索引，利用以下公式可以直接计算得到该元素的内存地址，从而直接访问此元素。
 
@@ -217,7 +217,7 @@ elementAddr = firtstElementAddr + elementLength * elementIndex
     }
     ```
 
-## 数组缺点
+## 4.1.2. 数组缺点
 
 **数组在初始化后长度不可变**。由于系统无法保证数组之后的内存空间是可用的，因此数组长度无法扩展。而若希望扩容数组，则需新建一个数组，然后把原数组元素依次拷贝到新数组，在数组很大的情况下，这是非常耗时的。
 
@@ -551,7 +551,7 @@ elementAddr = firtstElementAddr + elementLength * elementIndex
     }
     ```
 
-## 数组常用操作
+## 4.1.3. 数组常用操作
 
 **数组遍历**。以下介绍两种常用的遍历方法。
 
@@ -809,7 +809,7 @@ elementAddr = firtstElementAddr + elementLength * elementIndex
     }
     ```
 
-## 数组典型应用
+## 4.1.4. 数组典型应用
 
 **随机访问**。如果我们想要随机抽取一些样本，那么可以用数组存储，并生成一个随机序列，根据索引实现样本的随机抽取。
 

docs/chapter_array_and_linkedlist/linked_list.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 链表
+# 4.2. 链表
 
 !!! note "引言"
 
@@ -277,7 +277,7 @@ comments: true
     n3.next = n4
     ```
 
-## 链表优点
+## 4.2.1. 链表优点
 
 **在链表中，插入与删除结点的操作效率高**。例如，如果想在链表中间的两个结点 `A` , `B` 之间插入一个新结点 `P` ，我们只需要改变两个结点指针即可，时间复杂度为 $O(1)$ ，相比数组的插入操作高效很多。在链表中删除某个结点也很方便，只需要改变一个结点指针即可。
 
@@ -465,7 +465,7 @@ comments: true
     }
     ```
 
-## 链表缺点
+## 4.2.2. 链表缺点
 
 **链表访问结点效率低**。上节提到，数组可以在 $O(1)$ 时间下访问任意元素，但链表无法直接访问任意结点。这是因为计算机需要从头结点出发，一个一个地向后遍历到目标结点。例如，倘若想要访问链表索引为 `index` （即第 `index + 1` 个）的结点，那么需要 `index` 次访问操作。
 
@@ -593,7 +593,7 @@ comments: true
 
 **链表的内存占用多**。链表以结点为单位，每个结点除了保存值外，还需额外保存指针（引用）。这意味着同样数据量下，链表比数组需要占用更多内存空间。
 
-## 链表常用操作
+## 4.2.3. 链表常用操作
 
 **遍历链表查找**。遍历链表，查找链表内值为 `target` 的结点，输出结点在链表中的索引。
 
@@ -736,7 +736,7 @@ comments: true
     }
     ```
 
-## 常见链表类型
+## 4.2.4. 常见链表类型
 
 **单向链表**。即上述介绍的普通链表。单向链表的结点有「值」和指向下一结点的「指针（引用）」两项数据。我们将首个结点称为头结点，尾结点指向 `null` 。
 

docs/chapter_array_and_linkedlist/list.md

@@ -2,13 +2,13 @@
 comments: true
 ---
 
-# 列表
+# 4.3. 列表
 
 **由于长度不可变，数组的实用性大大降低**。在很多情况下，我们事先并不知道会输入多少数据，这就为数组长度的选择带来了很大困难。长度选小了，需要在添加数据中频繁地扩容数组；长度选大了，又造成内存空间的浪费。
 
 为了解决此问题，诞生了一种被称为「列表 List」的数据结构。列表可以被理解为长度可变的数组，因此也常被称为「动态数组 Dynamic Array」。列表基于数组实现，继承了数组的优点，同时还可以在程序运行中实时扩容。在列表中，我们可以自由地添加元素，而不用担心超过容量限制。
 
-## 列表常用操作
+## 4.3.1. 列表常用操作
 
 **初始化列表**。我们通常会使用到“无初始值”和“有初始值”的两种初始化方法。
 
@@ -630,7 +630,7 @@ comments: true
     list.sort() // 排序后，列表元素从小到大排列
     ```
 
-## 列表简易实现 *
+## 4.3.2. 列表简易实现 *
 
 为了帮助加深对列表的理解，我们在此提供一个列表的简易版本的实现。需要关注三个核心点：
 

docs/chapter_array_and_linkedlist/summary.md

@@ -2,14 +2,14 @@
 comments: true
 ---
 
-# 小结
+# 4.4. 小结
 
 - 数组和链表是两种基本数据结构，代表了数据在计算机内存中的两种存储方式，即连续空间存储和离散空间存储。两者的优点与缺点呈现出此消彼长的关系。
 - 数组支持随机访问、内存空间占用小；但插入与删除元素效率低，且初始化后长度不可变。
 - 链表可通过更改指针实现高效的结点插入与删除，并且可以灵活地修改长度；但结点访问效率低、占用内存多。常见的链表类型有单向链表、循环链表、双向链表。
 - 列表又称动态数组，是基于数组实现的一种数据结构，其保存了数组的优势，且可以灵活改变长度。列表的出现大大提升了数组的实用性，但副作用是会造成部分内存空间浪费。
 
-## 数组 VS 链表
+## 4.4.1. 数组 VS 链表
 
 <p align="center"> Table. 数组与链表特点对比 </p>
 

docs/chapter_computational_complexity/performance_evaluation.md

@@ -2,9 +2,9 @@
 comments: true
 ---
 
-# 算法效率评估
+# 2.1. 算法效率评估
 
-## 算法评价维度
+## 2.1.1. 算法评价维度
 
 在开始学习算法之前，我们首先要想清楚算法的设计目标是什么，或者说，如何来评判算法的好与坏。整体上看，我们设计算法时追求两个层面的目标。
 
@@ -18,7 +18,7 @@ comments: true
 
 数据结构与算法追求“运行速度快、占用内存少”，而如何去评价算法效率则是非常重要的问题，因为只有知道如何评价算法，才能去做算法之间的对比分析，以及优化算法设计。
 
-## 效率评估方法
+## 2.1.2. 效率评估方法
 
 ### 实际测试
 
@@ -36,7 +36,7 @@ comments: true
 
 **复杂度分析克服了实际测试方法的弊端**。一是独立于测试环境，分析结果适用于所有运行平台。二是可以体现不同数据量下的算法效率，尤其是可以反映大数据量下的算法性能。
 
-## 复杂度分析的重要性
+## 2.1.3. 复杂度分析重要性
 
 复杂度分析给出一把评价算法效率的“标尺”，告诉我们执行某个算法需要多少时间和空间资源，也让我们可以开展不同算法之间的效率对比。
 

docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md

@@ -2,11 +2,11 @@
 comments: true
 ---
 
-# 空间复杂度
+# 2.3. 空间复杂度
 
 「空间复杂度 Space Complexity」统计 **算法使用内存空间随着数据量变大时的增长趋势**。这个概念与时间复杂度很类似。
 
-## 算法相关空间
+## 2.3.1. 算法相关空间
 
 算法运行中，使用的内存空间主要有以下几种：
 
@@ -202,7 +202,7 @@ comments: true
     }
     ```
 
-## 推算方法
+## 2.3.2. 推算方法
 
 空间复杂度的推算方法和时间复杂度总体类似，只是从统计“计算操作数量”变为统计“使用空间大小”。与时间复杂度不同的是，**我们一般只关注「最差空间复杂度」**。这是因为内存空间是一个硬性要求，我们必须保证在所有输入数据下都有足够的内存空间预留。
 
@@ -452,7 +452,7 @@ comments: true
     }
     ```
 
-## 常见类型
+## 2.3.3. 常见类型
 
 设输入数据大小为 $n$ ，常见的空间复杂度类型有（从低到高排列）
 

docs/chapter_computational_complexity/space_time_tradeoff.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 权衡时间与空间
+# 2.4. 权衡时间与空间
 
 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。
 
@@ -10,7 +10,7 @@ comments: true
 
 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 *
+## 2.4.1. 示例题目 *
 
 以 LeetCode 全站第一题 [两数之和](https://leetcode.cn/problems/two-sum/) 为例。
 

docs/chapter_computational_complexity/summary.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 小结
+# 2.5. 小结
 
 ### 算法效率评估
 

docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md

@@ -2,9 +2,9 @@
 comments: true
 ---
 
-# 时间复杂度
+# 2.2. 时间复杂度
 
-## 统计算法运行时间
+## 2.2.1. 统计算法运行时间
 
 运行时间能够直观且准确地体现出算法的效率水平。如果我们想要 **准确预估一段代码的运行时间** ，该如何做呢？
 
@@ -155,7 +155,7 @@ $$
 
 但实际上， **统计算法的运行时间既不合理也不现实**。首先，我们不希望预估时间和运行平台绑定，毕竟算法需要跑在各式各样的平台之上。其次，我们很难获知每一种操作的运行时间，这为预估过程带来了极大的难度。
 
-## 统计时间增长趋势
+## 2.2.2. 统计时间增长趋势
 
 「时间复杂度分析」采取了不同的做法，其统计的不是算法运行时间，而是 **算法运行时间随着数据量变大时的增长趋势** 。
 
@@ -369,7 +369,7 @@ $$
 
 **时间复杂度也存在一定的局限性**。比如，虽然算法 `A` 和 `C` 的时间复杂度相同，但是实际的运行时间有非常大的差别。再比如，虽然算法 `B` 比 `C` 的时间复杂度要更高，但在输入数据大小 $n$ 比较小时，算法 `B` 是要明显优于算法 `C` 的。对于以上情况，我们很难仅凭时间复杂度来判定算法效率高低。然而，即使存在这些问题，计算复杂度仍然是评判算法效率的最有效且常用的方法。
 
-## 函数渐近上界
+## 2.2.3. 函数渐近上界
 
 设算法「计算操作数量」为 $T(n)$ ，其是一个关于输入数据大小 $n$ 的函数。例如，以下算法的操作数量为
 
@@ -530,11 +530,11 @@ $T(n)$ 是个一次函数，说明时间增长趋势是线性的，因此易得
 
     渐近上界的数学味儿有点重，如果你感觉没有完全理解，无需担心，因为在实际使用中我们只需要会推算即可，数学意义可以慢慢领悟。
 
-## 推算方法
+## 2.2.4. 推算方法
 
 推算出 $f(n)$ 后，我们就得到时间复杂度 $O(f(n))$ 。那么，如何来确定渐近上界 $f(n)$ 呢？总体分为两步，首先「统计操作数量」，然后「判断渐近上界」。
 
-### 1. 统计操作数量
+### 1) 统计操作数量
 
 对着代码，从上到下一行一行地计数即可。然而，**由于上述 $c \cdot f(n)$ 中的常数项 $c$ 可以取任意大小，因此操作数量 $T(n)$ 中的各种系数、常数项都可以被忽略**。根据此原则，可以总结出以下计数偷懒技巧：
 
@@ -725,7 +725,7 @@ $$
     }
     ```
 
-### 2. 判断渐近上界
+### 2) 判断渐近上界
 
 **时间复杂度由多项式 $T(n)$ 中最高阶的项来决定**。这是因为在 $n$ 趋于无穷大时，最高阶的项将处于主导作用，其它项的影响都可以被忽略。
 
@@ -743,7 +743,7 @@ $$
 
 </div>
 
-## 常见类型
+## 2.2.5. 常见类型
 
 设输入数据大小为 $n$ ，常见的时间复杂度类型有（从低到高排列）
 
@@ -2309,7 +2309,7 @@ $$
 
 <p align="center"> Fig. 阶乘阶的时间复杂度 </p>
 
-## 最差、最佳、平均时间复杂度
+## 2.2.6. 最差、最佳、平均时间复杂度
 
 **某些算法的时间复杂度不是恒定的，而是与输入数据的分布有关**。举一个例子，输入一个长度为 $n$ 数组 `nums` ，其中 `nums` 由从 $1$ 至 $n$ 的数字组成，但元素顺序是随机打乱的；算法的任务是返回元素 $1$ 的索引。我们可以得出以下结论：
 

docs/chapter_data_structure/classification_of_data_structure.md

@@ -2,11 +2,11 @@
 comments: true
 ---
 
-# 数据结构分类
+# 3.2. 数据结构分类
 
 数据结构主要可根据「逻辑结构」和「物理结构」两种角度进行分类。
 
-## 逻辑结构：线性与非线性
+## 3.2.1. 逻辑结构：线性与非线性
 
 **「逻辑结构」反映了数据之间的逻辑关系**。数组和链表的数据按照顺序依次排列，反映了数据间的线性关系；树从顶至底按层级排列，反映了祖先与后代之间的派生关系；图由结点和边组成，反映了复杂网络关系。
 
@@ -19,7 +19,7 @@ comments: true
 
 <p align="center"> Fig. 线性与非线性数据结构 </p>
 
-## 物理结构：连续与离散
+## 3.2.2. 物理结构：连续与离散
 
 !!! note
 

docs/chapter_data_structure/data_and_memory.md

@@ -2,9 +2,9 @@
 comments: true
 ---
 
-# 数据与内存
+# 3.1. 数据与内存
 
-## 基本数据类型
+## 3.1.1. 基本数据类型
 
 谈到计算机中的数据，我们能够想到文本、图片、视频、语音、3D 模型等等，这些数据虽然组织形式不同，但是有一个共同点，即都是由各种基本数据类型构成的。
 
@@ -128,7 +128,7 @@ comments: true
     let booleans = Array(repeating: Bool(), count: 5)
     ```
 
-## 计算机内存
+## 3.1.2. 计算机内存
 
 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）。
 

docs/chapter_data_structure/summary.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 小结
+# 3.3. 小结
 
 - 整数 byte, short, int, long 、浮点数 float, double 、字符 char 、布尔 boolean 是计算机中的基本数据类型，占用空间的大小决定了它们的取值范围。
 - 在程序运行时，数据存储在计算机的内存中。内存中每块空间都有独立的内存地址，程序是通过内存地址来访问数据的。

docs/chapter_graph/basic_operation_of_graph.md

@@ -2,11 +2,11 @@
 comments: true
 ---
 
-# 图基础操作
+# 9.2. 图基础操作
 
 图的基础操作分为对「边」的操作和对「顶点」的操作，在「邻接矩阵」和「邻接表」这两种表示下的实现方式不同。
 
-## 基于邻接矩阵的实现
+## 9.2.1. 基于邻接矩阵的实现
 
 设图的顶点总数为 $n$ ，则有：
 
@@ -162,7 +162,7 @@ comments: true
 
     ```
 
-## 基于邻接表的实现
+## 9.2.2. 基于邻接表的实现
 
 设图的顶点总数为 $n$ 、边总数为 $m$ ，则有：
 
@@ -309,7 +309,7 @@ comments: true
 
     ```
 
-## 效率对比
+## 9.2.3. 效率对比
 
 设图中共有 $n$ 个顶点和 $m$ 条边，下表为邻接矩阵和邻接表的时间和空间效率对比。
 

docs/chapter_graph/graph.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 图
+# 9.1. 图
 
 「图 Graph」是一种非线性数据结构，由「顶点 Vertex」和「边 Edge」组成。我们可将图 $G$ 抽象地表示为一组顶点 $V$ 和一组边 $E$ 的集合。例如，以下表示一个包含 5 个顶点和 7 条边的图
 
@@ -18,7 +18,7 @@ $$
 
 那么，图与其他数据结构的关系是什么？如果我们把「顶点」看作结点，把「边」看作连接各个结点的指针，则可将「图」看成一种从「链表」拓展而来的数据结构。**相比线性关系（链表）和分治关系（树），网络关系（图）的自由度更高，也从而更为复杂**。
 
-## 图常见类型
+## 9.1.1. 图常见类型
 
 根据边是否有方向，分为「无向图 Undirected Graph」和「有向图 Directed Graph」。
 
@@ -38,13 +38,13 @@ $$
 
 ![weighted_graph](graph.assets/weighted_graph.png)
 
-## 图常用术语
+## 9.1.2. 图常用术语
 
 - 「邻接 Adjacency」：当两顶点之间有边相连时，称此两顶点“邻接”。
 - 「路径 Path」：从顶点 A 到顶点 B 走过的边构成的序列，被称为从 A 到 B 的“路径”。
 - 「度 Degree」表示一个顶点具有多少条边。对于有向图，「入度 In-Degree」表示有多少条边指向该顶点，「出度 Out-Degree」表示有多少条边从该顶点指出。
 
-## 图的表示
+## 9.1.3. 图的表示
 
 图的常用表示方法有「邻接矩阵」和「邻接表」。以下使用「无向图」来举例。
 
@@ -72,7 +72,7 @@ $$
 
 观察上图发现，**邻接表结构与哈希表「链地址法」非常相似，因此我们也可以用类似方法来优化效率**。比如，当链表较长时，可以把链表转化为「AVL 树」，从而将时间效率从 $O(n)$ 优化至 $O(\log n)$ ，还可以通过中序遍历获取有序序列；还可以将链表转化为 HashSet（即哈希表），将时间复杂度降低至 $O(1)$ ，。
 
-## 图常见应用
+## 9.1.4. 图常见应用
 
 现实中的许多系统都可以使用图来建模，对应的待求解问题也可以被约化为图计算问题。
 

docs/chapter_hashing/hash_collision.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 哈希冲突
+# 6.2. 哈希冲突
 
 理想情况下，哈希函数应该为每个输入产生唯一的输出，使得 key 和 value 一一对应。而实际上，往往存在向哈希函数输入不同的 key 而产生相同输出的情况，这种情况被称为「哈希冲突 Hash Collision」。哈希冲突会导致查询结果错误，从而严重影响哈希表的可用性。
 
@@ -12,7 +12,7 @@ comments: true
 
 另一方面，**考虑通过优化数据结构以缓解哈希冲突**，常见的方法有「链式地址」和「开放寻址」。
 
-## 哈希表扩容
+## 6.2.1. 哈希表扩容
 
 「负载因子 Load Factor」定义为 **哈希表中元素数量除以桶槽数量（即数组大小）**，代表哈希冲突的严重程度。
 
@@ -20,7 +20,7 @@ comments: true
 
 与数组扩容类似，**哈希表扩容操作的开销很大**，因为需要将所有键值对从原哈希表依次移动至新哈希表。
 
-## 链式地址
+## 6.2.2. 链式地址
 
 在原始哈希表中，桶内的每个地址只能存储一个元素（即键值对）。**考虑将单个元素转化成一个链表，将所有冲突元素都存储在一个链表中**。
 
@@ -39,7 +39,7 @@ comments: true
 
 为了缓解时间效率问题，**可以把「链表」转化为「AVL 树」或「红黑树」**，将查询操作的时间复杂度优化至 $O(\log n)$ 。
 
-## 开放寻址
+## 6.2.3. 开放寻址
 
 「开放寻址」不引入额外数据结构，而是通过“多次探测”来解决哈希冲突。根据探测方法的不同，主要分为 **线性探测、平方探测、多次哈希**。
 

docs/chapter_hashing/hash_map.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 哈希表
+# 6.1. 哈希表
 
 哈希表通过建立「键 key」和「值 value」之间的映射，实现高效的元素查找。具体地，输入一个 key ，在哈希表中查询并获取 value ，时间复杂度为 $O(1)$ 。
 
@@ -12,7 +12,7 @@ comments: true
 
 <p align="center"> Fig. 哈希表抽象表示 </p>
 
-## 哈希表效率
+## 6.1.1. 哈希表效率
 
 除了哈希表之外，还可以使用以下数据结构来实现上述查询功能：
 
@@ -33,7 +33,7 @@ comments: true
 
 </div>
 
-## 哈希表常用操作
+## 6.1.2. 哈希表常用操作
 
 哈希表的基本操作包括 **初始化、查询操作、添加与删除键值对**。
 
@@ -380,7 +380,7 @@ comments: true
     }
     ```
 
-## 哈希函数
+## 6.1.3. 哈希函数
 
 哈希表中存储元素的数据结构被称为「桶 Bucket」，底层实现可能是数组、链表、二叉树（红黑树），或是它们的组合。
 
@@ -851,7 +851,7 @@ $$
     }
     ```
 
-## 哈希冲突
+## 6.1.4. 哈希冲突
 
 细心的同学可能会发现，**哈希函数 $f(x) = x \% 100$ 会在某些情况下失效**。具体地，当输入的 key 后两位相同时，哈希函数的计算结果也相同，指向同一个 value 。例如，分别查询两个学号 $12836$ 和 $20336$ ，则有
 

docs/chapter_hashing/summary.md

@@ -2,4 +2,4 @@
 comments: true
 ---
 
-# 小结
+# 6.3. 小结

docs/chapter_heap/heap.md

@@ -2,22 +2,24 @@
 comments: true
 ---
 
-# 堆
+# 8.1. # 1.1 堆
 
 「堆 Heap」是一颗限定条件下的「完全二叉树」。根据成立条件，堆主要分为两种类型：
 
 - 「大顶堆 Max Heap」，任意结点的值 $\geq$ 其子结点的值；
 - 「小顶堆 Min Heap」，任意结点的值 $\leq$ 其子结点的值；
 
-![min_heap_and_max_heap](heap.assets/min_heap_and_max_heap.png)
+<figure markdown>
+  ![min_heap_and_max_heap](heap.assets/min_heap_and_max_heap.png){ width="600" }
+</figure>
 
-## 堆术语与性质
+## 8.1.1. 堆术语与性质
 
 - 由于堆是完全二叉树，因此最底层结点靠左填充，其它层结点皆被填满。
 - 二叉树中的根结点对应「堆顶」，底层最靠右结点对应「堆底」。
 - 对于大顶堆 / 小顶堆，其堆顶元素（即根结点）的值最大 / 最小。
 
-## 堆常用操作
+## 8.1.2. 堆常用操作
 
 值得说明的是，多数编程语言提供的是「优先队列 Priority Queue」，其是一种抽象数据结构，**定义为具有出队优先级的队列**。
 
@@ -203,7 +205,7 @@ comments: true
     // Swift 未提供内置 heap 类
     ```
 
-## 堆的实现
+## 8.1.3. 堆的实现
 
 下文实现的是「大顶堆」，若想转换为「小顶堆」，将所有大小逻辑判断取逆（例如将 $\geq$ 替换为 $\leq$ ）即可，有兴趣的同学可自行实现。
 
@@ -215,7 +217,9 @@ comments: true
 
 具体地，给定索引 $i$ ，那么其左子结点索引为 $2i + 1$ 、右子结点索引为 $2i + 2$ 、父结点索引为 $(i - 1) / 2$ （向下整除）。当索引越界时，代表空结点或结点不存在。
 
-![representation_of_heap](heap.assets/representation_of_heap.png)
+<figure markdown>
+  ![representation_of_heap](heap.assets/representation_of_heap.png){ width="600" }
+</figure>
 
 我们将索引映射公式封装成函数，以便后续使用。
 
@@ -414,22 +418,24 @@ comments: true
 考虑从入堆结点开始，**从底至顶执行堆化**。具体地，比较插入结点与其父结点的值，若插入结点更大则将它们交换；并循环以上操作，从底至顶地修复堆中的各个结点；直至越过根结点时结束，或当遇到无需交换的结点时提前结束。
 
 === "Step 1"
-    ![heap_push_step1](heap.assets/heap_push_step1.png)
+    <figure markdown>
+      ![heap_push_step1](heap.assets/heap_push_step1.png){ width="600" }
+    </figure>
 
 === "Step 2"
-    ![heap_push_step2](heap.assets/heap_push_step2.png)
+    ![heap_push_step2](heap.assets/heap_push_step2.png){ width="600" }
 
 === "Step 3"
-    ![heap_push_step3](heap.assets/heap_push_step3.png)
+    ![heap_push_step3](heap.assets/heap_push_step3.png){ width="600" }
 
 === "Step 4"
-    ![heap_push_step4](heap.assets/heap_push_step4.png)
+    ![heap_push_step4](heap.assets/heap_push_step4.png){ width="600" }
 
 === "Step 5"
-    ![heap_push_step5](heap.assets/heap_push_step5.png)
+    ![heap_push_step5](heap.assets/heap_push_step5.png){ width="600" }
 
 === "Step 6"
-    ![heap_push_step6](heap.assets/heap_push_step6.png)
+    ![heap_push_step6](heap.assets/heap_push_step6.png){ width="600" }
 
 设结点总数为 $n$ ，则树的高度为 $O(\log n)$ ，易得堆化操作的循环轮数最多为 $O(\log n)$ ，**因而元素入堆操作的时间复杂度为 $O(\log n)$** 。
 
@@ -564,34 +570,34 @@ comments: true
 顾名思义，**从顶至底堆化的操作方向与从底至顶堆化相反**，我们比较根结点的值与其两个子结点的值，将最大的子结点与根结点执行交换，并循环以上操作，直到越过叶结点时结束，或当遇到无需交换的结点时提前结束。
 
 === "Step 1"
-    ![heap_poll_step1](heap.assets/heap_poll_step1.png)
+    ![heap_poll_step1](heap.assets/heap_poll_step1.png){ width="600" }
 
 === "Step 2"
-    ![heap_poll_step2](heap.assets/heap_poll_step2.png)
+    ![heap_poll_step2](heap.assets/heap_poll_step2.png){ width="600" }
 
 === "Step 3"
-    ![heap_poll_step3](heap.assets/heap_poll_step3.png)
+    ![heap_poll_step3](heap.assets/heap_poll_step3.png){ width="600" }
 
 === "Step 4"
-    ![heap_poll_step4](heap.assets/heap_poll_step4.png)
+    ![heap_poll_step4](heap.assets/heap_poll_step4.png){ width="600" }
 
 === "Step 5"
-    ![heap_poll_step5](heap.assets/heap_poll_step5.png)
+    ![heap_poll_step5](heap.assets/heap_poll_step5.png){ width="600" }
 
 === "Step 6"
-    ![heap_poll_step6](heap.assets/heap_poll_step6.png)
+    ![heap_poll_step6](heap.assets/heap_poll_step6.png){ width="600" }
 
 === "Step 7"
-    ![heap_poll_step7](heap.assets/heap_poll_step7.png)
+    ![heap_poll_step7](heap.assets/heap_poll_step7.png){ width="600" }
 
 === "Step 8"
-    ![heap_poll_step8](heap.assets/heap_poll_step8.png)
+    ![heap_poll_step8](heap.assets/heap_poll_step8.png){ width="600" }
 
 === "Step 9"
-    ![heap_poll_step9](heap.assets/heap_poll_step9.png)
+    ![heap_poll_step9](heap.assets/heap_poll_step9.png){ width="600" }
 
 === "Step 10"
-    ![heap_poll_step10](heap.assets/heap_poll_step10.png)
+    ![heap_poll_step10](heap.assets/heap_poll_step10.png){ width="600" }
 
 与元素入堆操作类似，**堆顶元素出堆操作的时间复杂度为 $O(\log n)$** 。
 
@@ -856,7 +862,7 @@ $$
 T(h) = 2^0h + 2^1(h-1) + 2^2(h-2) + \cdots + 2^{(h-1)}\times1
 $$
 
-![heapify_count](heap.assets/heapify_count.png)
+![heapify_count](heap.assets/heapify_count.png){ width="600" }
 
 化简上式需要借助中学的数列知识，先对 $T(h)$ 乘以 $2$ ，易得
 
@@ -885,7 +891,7 @@ $$
 
 进一步地，高度为 $h$ 的完美二叉树的结点数量为 $n = 2^{h+1} - 1$ ，易得复杂度为 $O(2^h) = O(n)$。以上推算表明，**输入列表并建堆的时间复杂度为 $O(n)$ ，非常高效**。
 
-## 堆常见应用
+## 8.1.4. 堆常见应用
 
 - **优先队列**。堆常作为实现优先队列的首选数据结构，入队和出队操作时间复杂度为 $O(\log n)$ ，建队操作为 $O(n)$ ，皆非常高效。
 - **堆排序**。给定一组数据，我们使用其建堆，并依次全部弹出，则可以得到有序的序列。当然，堆排序一般无需弹出元素，仅需每轮将堆顶元素交换至数组尾部并减小堆的长度即可。

docs/chapter_introduction/algorithms_are_everywhere.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 算法无处不在
+# 1.1. 算法无处不在
 
 听到“算法”这个词，我们一般会联想到数学。但实际上，大多数算法并不包含复杂的数学，而更像是在考察基本逻辑，而这些逻辑在我们日常生活中处处可见。
 

docs/chapter_introduction/what_is_dsa.md

@@ -2,9 +2,9 @@
 comments: true
 ---
 
-# 算法是什么
+# 1.2. 算法是什么
 
-## 算法定义
+## 1.2.1. 算法定义
 
 「算法 Algorithm」是在有限时间内解决特定问题的一组指令或操作步骤。算法具有以下特性：
 
@@ -13,7 +13,7 @@ comments: true
 - 具有可行性，可在有限步骤、有限时间、有限内存空间下完成。
 - 独立于编程语言，即可用多种语言实现。
 
-## 数据结构定义
+## 1.2.2. 数据结构定义
 
 「数据结构 Data Structure」是在计算机中组织与存储数据的方式。为了提高数据存储和操作性能，数据结构的设计原则有：
 
@@ -23,7 +23,7 @@ comments: true
 
 数据结构的设计是一个充满权衡的过程，这意味着如果获得某方面的优势，则往往需要在另一方面做出妥协。例如，链表相对于数组，数据添加删除操作更加方便，但牺牲了数据的访问速度；图相对于链表，提供了更多的逻辑信息，但需要占用更多的内存空间。
 
-## 数据结构与算法的关系
+## 1.2.3. 数据结构与算法的关系
 
 「数据结构」与「算法」是高度相关、紧密嵌合的，体现在：
 

docs/chapter_preface/about_the_book.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 关于本书
+# 0.1. 关于本书
 
 五年前发生的一件事，成为了我职业生涯的重要转折点。当时的我在交大读研，对互联网求职一无所知，但仍然硬着头皮申请了 Microsoft 软件工程师实习。面试官让我在白板上写出“快速排序”代码，我畏畏缩缩地写了一个“冒泡排序”，并且还写错了` (ToT) ` 。从面试官的表情上，我看到了一个大大的 "GG" 。
 
@@ -12,7 +12,7 @@ comments: true
 
 <h4 align="center"> Hello，算法！ </h4>
 
-## 读者对象
+## 0.1.1. 读者对象
 
 !!! success "前置条件"
 
@@ -32,7 +32,7 @@ comments: true
 
 如果您是 **算法大佬**，请受我膜拜！希望您可以抽时间提出意见建议，或者[一起参与创作](https://www.hello-algo.com/chapter_preface/contribution/)，帮助各位同学获取更好的学习内容，感谢！
 
-## 内容结构
+## 0.1.2. 内容结构
 
 本书主要内容分为复杂度分析、数据结构、算法三个部分。
 
@@ -71,7 +71,7 @@ comments: true
 - 实现方法：完整的算法实现，以及优化措施；
 - 示例题目：结合例题加深理解；
 
-## 配套代码
+## 0.1.3. 配套代码
 
 完整代码托管在 [GitHub 仓库](https://github.com/krahets/hello-algo) ，皆可一键运行。
 
@@ -80,7 +80,7 @@ comments: true
     1. [编程环境安装](https://www.hello-algo.com/chapter_preface/installation/) ，若有请跳过
     2. 代码下载与使用方法请见 [如何使用本书](https://www.hello-algo.com/chapter_preface/suggestions/#_4)
 
-## 风格约定
+## 0.1.4. 风格约定
 
 - 标题后标注 * 符号的是选读章节，如果你的时间有限，可以先跳过这些章节。
 - 文章中的重要名词会用「」符号标注，例如「数组 Array」。名词混淆会导致不必要的歧义，因此最好可以记住这类名词（包括中文和英文），以便后续阅读文献时使用。
@@ -205,7 +205,7 @@ comments: true
      */
     ```
 
-## 本书特点 *
+## 0.1.5. 本书特点 *
 
 ??? abstract "默认折叠，可以跳过"
 
@@ -227,7 +227,7 @@ comments: true
     
     敲代码如同写字，“美”是统一的追求。本书力求美观的代码，保证规范的变量命名、统一的空格与换行、对齐的缩进、整齐的注释等。
 
-## 致谢
+## 0.1.6. 致谢
 
 本书的成书过程中，我获得了许多人的帮助，包括但不限于：
 
@@ -241,7 +241,7 @@ comments: true
 
 感谢父母，你们一贯的支持与鼓励给了我自由度来做这些有趣的事。
 
-## 作者简介
+## 0.1.7. 作者简介
 
 ![profile](about_the_book.assets/profile.png){: .center}
 

docs/chapter_preface/contribution.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 一起参与创作
+# 0.4. 一起参与创作
 
 !!! success "开源的魅力"
 
@@ -10,7 +10,7 @@ comments: true
 
 由于作者水平有限，书中内容难免疏漏谬误，请您谅解。此外，期待您可以一同参与本书的创作。如果发现笔误、无效链接、内容缺失、文字歧义、解释不清晰、行文结构不合理等问题，烦请您修正内容，以帮助其他读者获取更优质的学习内容。所有 [撰稿人](https://github.com/krahets/hello-algo/graphs/contributors) 将被展示在仓库主页，以感谢您对开源社区的无私奉献。
 
-## 修改文字与代码
+## 0.4.1. 修改文字与代码
 
 每个页面的右上角都有一个「编辑」按钮，你可以按照以下步骤修改文章：
 
@@ -21,7 +21,7 @@ comments: true
 
 ![edit_markdown](contribution.assets/edit_markdown.png)
 
-## 修改图片与动画
+## 0.4.2. 修改图片与动画
 
 书中的配图无法直接修改，需要通过以下途径提出修改意见：
 
@@ -29,7 +29,7 @@ comments: true
 2. 描述图片问题，应如何修改；
 3. 提交 Issue 即可，我会第一时间重新画图并替换图片。
 
-## 创作新内容
+## 0.4.3. 创作新内容
 
 如果您想要创作新内容，例如 **重写章节、新增章节、修改代码、翻译代码至其他编程语言** 等，那么需要实施 Pull Request 工作流程：
 
@@ -41,7 +41,7 @@ comments: true
 
 非常欢迎您和我一同来创作本书！
 
-## 本地部署 hello-algo
+## 0.4.4. 本地部署 hello-algo
 
 ### Docker
 

docs/chapter_preface/installation.md

@@ -2,51 +2,51 @@
 comments: true
 ---
 
-# 编程环境安装
+# 0.3. 编程环境安装
 
 （TODO 视频教程）
 
-## 安装 VSCode
+## 0.3.1. 安装 VSCode
 
 本书推荐使用开源轻量的 VSCode 作为本地 IDE ，下载并安装 [VSCode](https://code.visualstudio.com/) 。
 
-## Java 环境
+## 0.3.2. Java 环境
 
 1. 下载并安装 [OpenJDK](https://jdk.java.net/18/)（版本需满足 > JDK 9）。
 2. 在 VSCode 的插件市场中搜索 `java` ，安装 Java Extension Pack 。
 
-## C/C++ 环境
+## 0.3.3. C/C++ 环境
 
 1. Windows 系统需要安装 [MinGW](https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/files/) （[配置教程](https://glj0.netlify.app/d-%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E6%8A%80%E8%83%BD/windows%20%E4%B8%8B%E4%BD%BF%E7%94%A8%20vscode%20+%20mingw%20%E5%AE%8C%E6%88%90%E7%AE%80%E5%8D%95%20c%20%E6%88%96%20cpp%20%E4%BB%A3%E7%A0%81%E7%9A%84%E8%BF%90%E8%A1%8C%E4%B8%8E%E8%B0%83%E8%AF%95/)），MacOS 自带 Clang 无需安装。
 2. 在 VSCode 的插件市场中搜索 `c++` ，安装 C/C++ Extension Pack 。
 
-## Python 环境
+## 0.3.4. Python 环境
 
 1. 下载并安装 [Miniconda3](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html) 。
 2. 在 VSCode 的插件市场中搜索 `python` ，安装 Python Extension Pack 。
 
-## Go 环境
+## 0.3.5. Go 环境
 
 1. 下载并安装 [go](https://go.dev/dl/) 。
 2. 在 VSCode 的插件市场中搜索 `go` ，安装 Go 。
 3. 快捷键 `Ctrl + Shift + P` 呼出命令栏，输入 go ，选择 `Go: Install/Update Tools` ，全部勾选并安装即可。
 
-## JavaScript 环境
+## 0.3.6. JavaScript 环境
 
 1. 下载并安装 [node.js](https://nodejs.org/en/) 。
 2. 在 VSCode 的插件市场中搜索 `javascript` ，安装 JavaScript (ES6) code snippets 。
 
-## C# 环境
+## 0.3.7. C# 环境
 
 1. 下载并安装 [.Net 6.0](https://dotnet.microsoft.com/en-us/download) ；
 2. 在 VSCode 的插件市场中搜索 `c#` ，安装 c# 。
 
-## Swift 环境
+## 0.3.8. Swift 环境
 
 1. 下载并安装 [Swift](https://www.swift.org/download/)；
 2. 在 VSCode 的插件市场中搜索 `swift`，安装 [Swift for Visual Studio Code](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=sswg.swift-lang)。
 
-## Rust 环境
+## 0.3.9. Rust 环境
 
 1. 下载并安装 [Rust](https://www.rust-lang.org/tools/install)；
 2. 在 VSCode 的插件市场中搜索 `rust`，安装 [rust-analyzer](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=rust-lang.rust-analyzer)。

docs/chapter_preface/suggestions.md

@@ -2,9 +2,9 @@
 comments: true
 ---
 
-# 如何使用本书
+# 0.2. 如何使用本书
 
-## 图文搭配学
+## 0.2.1. 图文搭配学
 
 视频和图片相比于文字的信息密度和结构化程度更高，更容易让人理解。在本书中，重点和难点知识会主要以动画、图解的形式呈现，而文字的作用则是作为动画和图的解释与补充。
 
@@ -12,7 +12,7 @@ comments: true
 
 ![animation](suggestions.assets/animation.gif)
 
-## 代码实践学
+## 0.2.2. 代码实践学
 
 !!! tip "前置工作"
 
@@ -44,7 +44,7 @@ git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git
 
     若学习时间紧张，**请至少将所有代码通读并运行一遍**。若时间允许，**强烈建议对照着代码自己敲一遍**，逐渐锻炼肌肉记忆。相比于读代码，写代码的过程往往能带来新的收获。
 
-## 提问讨论学
+## 0.2.3. 提问讨论学
 
 阅读本书时，请不要“惯着”那些弄不明白的知识点。如果有任何疑惑，**可以在评论区留下你的问题**，小伙伴们和我都会给予解答（您一般 3 天内会得到回复）。
 
@@ -52,7 +52,7 @@ git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git
 
 ![comment](suggestions.assets/comment.gif)
 
-## 算法学习“三步走”
+## 0.2.4. 算法学习“三步走”
 
 **第一阶段，算法入门，也正是本书的定位**。熟悉各种数据结构的特点、用法，学习各种算法的工作原理、用途、效率等。
 

docs/chapter_searching/binary_search.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 二分查找
+# 10.2. 二分查找
 
 「二分查找 Binary Search」利用数据的有序性，通过每轮缩小一半搜索区间来查找目标元素。
 
@@ -11,7 +11,7 @@ comments: true
 - **要求输入数据是有序的**，这样才能通过判断大小关系来排除一半的搜索区间；
 - **二分查找仅适用于数组**，而在链表中使用效率很低，因为其在循环中需要跳跃式（非连续地）访问元素。
 
-## 算法实现
+## 10.2.1. 算法实现
 
 给定一个长度为 $n$ 的排序数组 `nums` ，元素从小到大排列。数组的索引取值范围为
 
@@ -517,13 +517,13 @@ $$
     let m = i + (j - 1) / 2
     ```
 
-## 复杂度分析
+## 10.2.2. 复杂度分析
 
 **时间复杂度 $O(\log n)$** ：其中 $n$ 为数组或链表长度；每轮排除一半的区间，因此循环轮数为 $\log_2 n$ ，使用 $O(\log n)$ 时间。
 
 **空间复杂度 $O(1)$** ：指针 `i` , `j` 使用常数大小空间。
 
-## 优点与缺点
+## 10.2.3. 优点与缺点
 
 二分查找效率很高，体现在：
 

docs/chapter_searching/hashing_search.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 哈希查找
+# 10.3. 哈希查找
 
 !!! question
 
@@ -10,7 +10,7 @@ comments: true
 
 「哈希查找 Hash Searching」借助一个哈希表来存储需要的「键值对 Key Value Pair」，我们可以在 $O(1)$ 时间下实现“键 $\rightarrow$ 值”映射查找，体现着“以空间换时间”的算法思想。
 
-## 算法实现
+## 10.3.1. 算法实现
 
 如果我们想要给定数组中的一个目标元素 `target` ，获取该元素的索引，那么可以借助一个哈希表实现查找。
 
@@ -221,13 +221,13 @@ comments: true
     }
     ```
 
-## 复杂度分析
+## 10.3.2. 复杂度分析
 
 **时间复杂度 $O(1)$** ：哈希表的查找操作使用 $O(1)$ 时间。
 
 **空间复杂度 $O(n)$** ：其中 $n$ 为数组或链表长度。
 
-## 优点与缺点
+## 10.3.3. 优点与缺点
 
 在哈希表中，**查找、插入、删除操作的平均时间复杂度都为 $O(1)$** ，这意味着无论是高频增删还是高频查找场景，哈希查找的性能表现都非常好。当然，一切的前提是保证哈希表未退化。
 

docs/chapter_searching/linear_search.md

@@ -2,11 +2,11 @@
 comments: true
 ---
 
-# 线性查找
+# 10.1. 线性查找
 
 「线性查找 Linear Search」是一种最基础的查找方法，其从数据结构的一端开始，依次访问每个元素，直到另一端后停止。
 
-## 算法实现
+## 10.1.1. 算法实现
 
 线性查找实质上就是遍历数据结构 + 判断条件。比如，我们想要在数组 `nums` 中查找目标元素 `target` 的对应索引，那么可以在数组中进行线性查找。
 
@@ -297,13 +297,13 @@ comments: true
     }
     ```
 
-## 复杂度分析
+## 10.1.2. 复杂度分析
 
 **时间复杂度 $O(n)$** ：其中 $n$ 为数组或链表长度。
 
 **空间复杂度 $O(1)$** ：无需使用额外空间。
 
-## 优点与缺点
+## 10.1.3. 优点与缺点
 
 **线性查找的通用性极佳**。由于线性查找是依次访问元素的，即没有跳跃访问元素，因此数组或链表皆适用。
 

docs/chapter_searching/summary.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 小结
+# 10.4. 小结
 
 - 线性查找是一种最基础的查找方法，通过遍历数据结构 + 判断条件实现查找。
 - 二分查找利用数据的有序性，通过循环不断缩小一半搜索区间来实现查找，其要求输入数据是有序的，并且仅适用于数组或基于数组实现的数据结构。

docs/chapter_sorting/bubble_sort.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 冒泡排序
+# 11.2. 冒泡排序
 
 「冒泡排序 Bubble Sort」是一种最基础的排序算法，非常适合作为第一个学习的排序算法。顾名思义，「冒泡」是该算法的核心操作。
 
@@ -44,7 +44,7 @@ comments: true
 
 <p align="center"> Fig. 冒泡操作 </p>
 
-## 算法流程
+## 11.2.1. 算法流程
 
 1. 设数组长度为 $n$ ，完成第一轮「冒泡」后，数组最大元素已在正确位置，接下来只需排序剩余 $n - 1$ 个元素。
 2. 同理，对剩余 $n - 1$ 个元素执行「冒泡」，可将第二大元素交换至正确位置，因而待排序元素只剩 $n - 2$ 个。
@@ -232,7 +232,7 @@ comments: true
     }
     ```
 
-## 算法特性
+## 11.2.2. 算法特性
 
 **时间复杂度 $O(n^2)$** ：各轮「冒泡」遍历的数组长度为 $n - 1$ , $n - 2$ , $\cdots$ , $2$ , $1$ 次，求和为 $\frac{(n - 1) n}{2}$ ，因此使用 $O(n^2)$ 时间。
 
@@ -244,7 +244,7 @@ comments: true
 
 **自适应排序**：引入 `flag` 优化后（见下文），最佳时间复杂度为 $O(N)$ 。
 
-## 效率优化
+## 11.2.3. 效率优化
 
 我们发现，若在某轮「冒泡」中未执行任何交换操作，则说明数组已经完成排序，可直接返回结果。考虑可以增加一个标志位 `flag` 来监听该情况，若出现则直接返回。
 

docs/chapter_sorting/insertion_sort.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 插入排序
+# 11.3. 插入排序
 
 「插入排序 Insertion Sort」是一种基于 **数组插入操作** 的排序算法。
 
@@ -14,7 +14,7 @@ comments: true
 
 <p align="center"> Fig. 插入操作 </p>
 
-## 算法流程
+## 11.3.1. 算法流程
 
 1. 第 1 轮先选取数组的 **第 2 个元素** 为 `base` ，执行「插入操作」后， **数组前 2 个元素已完成排序**。
 2. 第 2 轮选取 **第 3 个元素** 为 `base` ，执行「插入操作」后， **数组前 3 个元素已完成排序**。
@@ -194,7 +194,7 @@ comments: true
     }
     ```
 
-## 算法特性
+## 11.3.2. 算法特性
 
 **时间复杂度 $O(n^2)$** ：最差情况下，各轮插入操作循环 $n - 1$ , $n-2$ , $\cdots$ , $2$ , $1$ 次，求和为 $\frac{(n - 1) n}{2}$ ，使用 $O(n^2)$ 时间。
 
@@ -206,7 +206,7 @@ comments: true
 
 **自适应排序**：最佳情况下，时间复杂度为 $O(n)$  。
 
-## 插入排序 vs 冒泡排序
+## 11.3.3. 插入排序 vs 冒泡排序
 
 !!! question
 

docs/chapter_sorting/intro_to_sort.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 排序简介
+# 11.1. 排序简介
 
 「排序算法 Sorting Algorithm」使得列表中的所有元素按照从小到大的顺序排列。
 
@@ -13,7 +13,7 @@ comments: true
 
 <p align="center"> Fig. 排序中的不同元素类型和判断规则 </p>
 
-## 评价维度
+## 11.1.1. 评价维度
 
 排序算法主要可根据 **稳定性 、就地性 、自适应性 、比较类** 来分类。
 
@@ -25,22 +25,22 @@ comments: true
 假设我们有一个存储学生信息的表格，第 1, 2 列分别是姓名和年龄。那么在以下示例中，「非稳定排序」会导致输入数据的有序性丢失。因此「稳定排序」是很好的特性，**在多级排序中是必须的**。
 
 ```shell
-# 输入数据是按照姓名排序好的
-# (name, age)
-  ('A', 19)
-  ('B', 18)
-  ('C', 21)
-  ('D', 19)
-  ('E', 23)
-
-# 假设使用非稳定排序算法按年龄排序列表，
-# 结果中 ('D', 19) 和 ('A', 19) 的相对位置改变，
-# 输入数据按姓名排序的性质丢失
-  ('B', 18)
-  ('D', 19)
-  ('A', 19)  
-  ('C', 21)
-  ('E', 23)
+  # 输入数据是按照姓名排序好的
+  # (name, age)
+    ('A', 19)
+    ('B', 18)
+    ('C', 21)
+    ('D', 19)
+    ('E', 23)
+
+  # 假设使用非稳定排序算法按年龄排序列表，
+  # 结果中 ('D', 19) 和 ('A', 19) 的相对位置改变，
+  # 输入数据按姓名排序的性质丢失
+    ('B', 18)
+    ('D', 19)
+    ('A', 19)  
+    ('C', 21)
+    ('E', 23)
 ```
 
 ### 就地性
@@ -64,7 +64,7 @@ comments: true
 
 「比较类排序」的时间复杂度最优为 $O(n \log n)$ ；而「非比较类排序」可以达到 $O(n)$ 的时间复杂度，但通用性较差。
 
-## 理想排序算法
+## 11.1.2. 理想排序算法
 
 - **运行快**，即时间复杂度低；
 - **稳定排序**，即排序后相等元素的相对位置不变化；

docs/chapter_sorting/merge_sort.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 归并排序
+# 11.5. 归并排序
 
 「归并排序 Merge Sort」是算法中“分治思想”的典型体现，其有「划分」和「合并」两个阶段：
 
@@ -13,7 +13,7 @@ comments: true
 
 <p align="center"> Fig. 归并排序两阶段：划分与合并 </p>
 
-## 算法流程
+## 11.5.1. 算法流程
 
 **「递归划分」** 从顶至底递归地 **将数组从中点切为两个子数组**，直至长度为 1 ；
 
@@ -453,7 +453,7 @@ comments: true
 - `nums` 的待合并区间为 `[left, right]` ，而因为 `tmp` 只复制了 `nums` 该区间元素，所以 `tmp` 对应区间为 `[0, right - left]` ，**需要特别注意代码中各个变量的含义**。
 - 判断 `tmp[i]` 和 `tmp[j]` 的大小的操作中，还 **需考虑当子数组遍历完成后的索引越界问题**，即 `i > leftEnd` 和 `j > rightEnd` 的情况，索引越界的优先级是最高的，例如如果左子数组已经被合并完了，那么不用继续判断，直接合并右子数组元素即可。
 
-## 算法特性
+## 11.5.2. 算法特性
 
 - **时间复杂度 $O(n \log n)$** ：划分形成高度为 $\log n$ 的递归树，每层合并的总操作数量为 $n$ ，总体使用 $O(n \log n)$ 时间。
 - **空间复杂度 $O(n)$** ：需借助辅助数组实现合并，使用 $O(n)$ 大小的额外空间；递归深度为 $\log n$ ，使用 $O(\log n)$ 大小的栈帧空间。
@@ -461,7 +461,7 @@ comments: true
 - **稳定排序**：在合并时可保证相等元素的相对位置不变。
 - **非自适应排序**：对于任意输入数据，归并排序的时间复杂度皆相同。
 
-## 链表排序 *
+## 11.5.3. 链表排序 *
 
 归并排序有一个很特别的优势，用于排序链表时有很好的性能表现，**空间复杂度可被优化至 $O(1)$** ，这是因为：
 

docs/chapter_sorting/quick_sort.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 快速排序
+# 11.4. 快速排序
 
 「快速排序 Quick Sort」是一种基于“分治思想”的排序算法，速度很快、应用很广。
 
@@ -263,7 +263,7 @@ comments: true
 
     哨兵划分的实质是将 **一个长数组的排序问题** 简化为 **两个短数组的排序问题**。
 
-## 算法流程
+## 11.4.1. 算法流程
 
 1. 首先，对数组执行一次「哨兵划分」，得到待排序的 **左子数组** 和 **右子数组**；
 2. 接下来，对 **左子数组** 和 **右子数组** 分别 **递归执行**「哨兵划分」……
@@ -412,7 +412,7 @@ comments: true
     }
     ```
 
-## 算法特性
+## 11.4.2. 算法特性
 
 **平均时间复杂度 $O(n \log n)$** ：平均情况下，哨兵划分的递归层数为 $\log n$ ，每层中的总循环数为 $n$ ，总体使用 $O(n \log n)$ 时间。
 
@@ -426,7 +426,7 @@ comments: true
 
 **自适应排序**：最差情况下，时间复杂度劣化至 $O(n^2)$ 。
 
-## 快排为什么快？
+## 11.4.3. 快排为什么快？
 
 从命名能够看出，快速排序在效率方面一定“有两把刷子”。快速排序的平均时间复杂度虽然与「归并排序」和「堆排序」一致，但实际 **效率更高**，这是因为：
 
@@ -434,7 +434,7 @@ comments: true
 - **缓存使用效率高**：哨兵划分操作时，将整个子数组加载入缓存中，访问元素效率很高。而诸如「堆排序」需要跳跃式访问元素，因此不具有此特性。
 - **复杂度的常数系数低**：在提及的三种算法中，快速排序的 **比较**、**赋值**、**交换** 三种操作的总体数量最少（类似于「插入排序」快于「冒泡排序」的原因）。
 
-## 基准数优化
+## 11.4.4. 基准数优化
 
 **普通快速排序在某些输入下的时间效率变差**。举个极端例子，假设输入数组是完全倒序的，由于我们选取最左端元素为基准数，那么在哨兵划分完成后，基准数被交换至数组最右端，从而 **左子数组长度为 $n - 1$、右子数组长度为 $0$** 。这样进一步递归下去，**每轮哨兵划分后的右子数组长度都为 $0$** ，分治策略失效，快速排序退化为「冒泡排序」了。
 
@@ -652,7 +652,7 @@ comments: true
     }
     ```
 
-## 尾递归优化
+## 11.4.5. 尾递归优化
 
 **普通快速排序在某些输入下的空间效率变差**。仍然以完全倒序的输入数组为例，由于每轮哨兵划分后右子数组长度为 0 ，那么将形成一个高度为 $n - 1$ 的递归树，此时使用的栈帧空间大小劣化至 $O(n)$ 。
 

docs/chapter_sorting/summary.md

@@ -2,5 +2,5 @@
 comments: true
 ---
 
-# 小结
+# 11.6. 小结
 

docs/chapter_stack_and_queue/deque.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 双向队列
+# 5.3. 双向队列
 
 对于队列，我们只能在头部删除或在尾部添加元素，而「双向队列 Deque」更加灵活，在其头部和尾部都能执行元素添加或删除操作。
 
@@ -10,7 +10,7 @@ comments: true
 
 <p align="center"> Fig. 双向队列的操作 </p>
 
-## 双向队列常用操作
+## 5.3.1. 双向队列常用操作
 
 双向队列的常用操作见下表（方法命名以 Java 为例）。
 
@@ -223,7 +223,7 @@ comments: true
     let isEmpty = deque.isEmpty
     ```
 
-## 双向队列实现
+## 5.3.2. 双向队列实现
 
 双向队列需要一种可以在两端添加、两端删除的数据结构。与队列的实现方法类似，双向队列也可以使用双向链表和循环数组来实现。
 

docs/chapter_stack_and_queue/queue.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 队列
+# 5.2. 队列
 
 「队列 Queue」是一种遵循「先入先出 first in, first out」数据操作规则的线性数据结构。顾名思义，队列模拟的是排队现象，即外面的人不断加入队列尾部，而处于队列头部的人不断地离开。
 
@@ -12,7 +12,7 @@ comments: true
 
 <p align="center"> Fig. 队列的先入先出特性 </p>
 
-## 队列常用操作
+## 5.2.1. 队列常用操作
 
 队列的常用操作见下表（方法命名以 Java 为例）。
 
@@ -256,7 +256,7 @@ comments: true
     let isEmpty = queue.isEmpty
     ```
 
-## 队列实现
+## 5.2.2. 队列实现
 
 队列需要一种可以在一端添加，并在另一端删除的数据结构，也可以使用链表或数组来实现。
 
@@ -1202,11 +1202,11 @@ comments: true
 
 以上代码仍存在局限性，即长度不可变。然而，我们可以通过将数组替换为列表（即动态数组）来引入扩容机制，有兴趣的同学可以尝试实现。
 
-## 两种实现对比
+## 5.2.3. 两种实现对比
 
 与栈的结论一致，在此不再赘述。
 
-## 队列典型应用
+## 5.2.4. 队列典型应用
 
 - **淘宝订单**。购物者下单后，订单就被加入到队列之中，随后系统再根据顺序依次处理队列中的订单。在双十一时，在短时间内会产生海量的订单，如何处理「高并发」则是工程师们需要重点思考的问题。
 - **各种待办事项**。例如打印机的任务队列、餐厅的出餐队列等等。

docs/chapter_stack_and_queue/stack.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 栈
+# 5.1. 栈
 
 「栈 Stack」是一种遵循「先入后出 first in, last out」数据操作规则的线性数据结构。我们可以将栈类比为放在桌面上的一摞盘子，如果需要拿出底部的盘子，则需要先将上面的盘子依次取出。
 
@@ -14,7 +14,7 @@ comments: true
 
 <p align="center"> Fig. 栈的先入后出特性 </p>
 
-## 栈常用操作
+## 5.1.1. 栈常用操作
 
 栈的常用操作见下表（方法命名以 Java 为例）。
 
@@ -255,7 +255,7 @@ comments: true
     let isEmpty = stack.isEmpty
     ```
 
-## 栈的实现
+## 5.1.2. 栈的实现
 
 为了更加清晰地了解栈的运行机制，接下来我们来自己动手实现一个栈类。
 
@@ -1023,7 +1023,7 @@ comments: true
     }
     ```
 
-## 两种实现对比
+## 5.1.3. 两种实现对比
 
 ### 支持操作
 
@@ -1048,7 +1048,7 @@ comments: true
 
 综上，我们不能简单地确定哪种实现更加省内存，需要 case-by-case 地分析。
 
-## 栈典型应用
+## 5.1.4. 栈典型应用
 
 - **浏览器中的后退与前进、软件中的撤销与反撤销**。每当我们打开新的网页，浏览器就将上一个网页执行入栈，这样我们就可以通过「后退」操作来回到上一页面，后退操作实际上是在执行出栈。如果要同时支持后退和前进，那么则需要两个栈来配合实现。
 - **程序内存管理**。每当调用函数时，系统就会在栈顶添加一个栈帧，用来记录函数的上下文信息。在递归函数中，向下递推会不断执行入栈，向上回溯阶段时出栈。

docs/chapter_stack_and_queue/summary.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 小结
+# 5.4. 小结
 
 - 栈是一种遵循先入后出的数据结构，可以使用数组或链表实现。
 - 在时间效率方面，栈的数组实现具有更好的平均效率，但扩容时会导致单次入栈操作的时间复杂度劣化至 $O(n)$ 。相对地，栈的链表实现具有更加稳定的效率表现。

docs/chapter_tree/avl_tree.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# AVL 树 *
+# 7.4. AVL 树 *
 
 在「二叉搜索树」章节中提到，在进行多次插入与删除操作后，二叉搜索树可能会退化为链表。此时所有操作的时间复杂度都会由 $O(\log n)$ 劣化至 $O(n)$ 。
 
@@ -18,7 +18,7 @@ G. M. Adelson-Velsky 和 E. M. Landis 在其 1962 年发表的论文 "An algorit
 
 换言之，在频繁增删查改的使用场景中，AVL 树可始终保持很高的数据增删查改效率，具有很好的应用价值。
 
-## AVL 树常见术语
+## 7.4.1. AVL 树常见术语
 
 「AVL 树」既是「二叉搜索树」又是「平衡二叉树」，同时满足这两种二叉树的所有性质，因此又被称为「平衡二叉搜索树」。
 
@@ -329,7 +329,7 @@ G. M. Adelson-Velsky 和 E. M. Landis 在其 1962 年发表的论文 "An algorit
 
     设平衡因子为 $f$ ，则一棵 AVL 树的任意结点的平衡因子皆满足 $-1 \le f \le 1$ 。
 
-## AVL 树旋转
+## 7.4.2. AVL 树旋转
 
 AVL 树的独特之处在于「旋转 Rotation」的操作，其可 **在不影响二叉树中序遍历序列的前提下，使失衡结点重新恢复平衡**。换言之，旋转操作既可以使树保持为「二叉搜索树」，也可以使树重新恢复为「平衡二叉树」。
 
@@ -827,7 +827,7 @@ AVL 树的独特之处在于「旋转 Rotation」的操作，其可 **在不影
     }
     ```
 
-## AVL 树常用操作
+## 7.4.3. AVL 树常用操作
 
 ### 插入结点
 
@@ -1253,7 +1253,7 @@ AVL 树的独特之处在于「旋转 Rotation」的操作，其可 **在不影
 
 「AVL 树」的结点查找操作与「二叉搜索树」一致，在此不再赘述。
 
-## AVL 树典型应用
+## 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；

docs/chapter_tree/binary_search_tree.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 二叉搜索树
+# 7.3. 二叉搜索树
 
 「二叉搜索树 Binary Search Tree」满足以下条件：
 
@@ -11,7 +11,7 @@ comments: true
 
 ![binary_search_tree](binary_search_tree.assets/binary_search_tree.png)
 
-## 二叉搜索树的操作
+## 7.3.1. 二叉搜索树的操作
 
 ### 查找结点
 
@@ -934,7 +934,7 @@ comments: true
     }
     ```
 
-## 二叉搜索树的效率
+## 7.3.2. 二叉搜索树的效率
 
 假设给定 $n$ 个数字，最常用的存储方式是「数组」，那么对于这串乱序的数字，常见操作的效率为：
 
@@ -963,7 +963,7 @@ comments: true
 
 </div>
 
-## 二叉搜索树的退化
+## 7.3.3. 二叉搜索树的退化
 
 理想情况下，我们希望二叉搜索树的是“左右平衡”的（详见「平衡二叉树」章节），此时可以在 $\log n$ 轮循环内查找任意结点。
 
@@ -975,7 +975,7 @@ comments: true
 
 ![bst_degradation](binary_search_tree.assets/bst_degradation.png)
 
-## 二叉搜索树常见应用
+## 7.3.4. 二叉搜索树常见应用
 
 - 系统中的多级索引，高效查找、插入、删除操作。
 - 各种搜索算法的底层数据结构。

docs/chapter_tree/binary_tree.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 二叉树
+# 7.1. 二叉树
 
 「二叉树 Binary Tree」是一种非线性数据结构，代表着祖先与后代之间的派生关系，体现着“一分为二”的分治逻辑。类似于链表，二叉树也是以结点为单位存储的，结点包含「值」和两个「指针」。
 
@@ -129,7 +129,7 @@ comments: true
 
 <p align="center"> Fig. 子结点与子树 </p>
 
-## 二叉树常见术语
+## 7.1.1. 二叉树常见术语
 
 二叉树的术语较多，建议尽量理解并记住。后续可能遗忘，可以在需要使用时回来查看确认。
 
@@ -150,7 +150,7 @@ comments: true
 
     值得注意，我们通常将「高度」和「深度」定义为“走过边的数量”，而有些题目或教材会将其定义为“走过结点的数量”，此时高度或深度都需要 + 1 。
 
-## 二叉树基本操作
+## 7.1.2. 二叉树基本操作
 
 **初始化二叉树**。与链表类似，先初始化结点，再构建引用指向（即指针）。
 
@@ -404,7 +404,7 @@ comments: true
 
     插入结点会改变二叉树的原有逻辑结构，删除结点往往意味着删除了该结点的所有子树。因此，二叉树中的插入与删除一般都是由一套操作配合完成的，这样才能实现有意义的操作。
 
-## 常见二叉树类型
+## 7.1.3. 常见二叉树类型
 
 ### 完美二叉树
 
@@ -436,7 +436,7 @@ comments: true
 
 ![balanced_binary_tree](binary_tree.assets/balanced_binary_tree.png)
 
-## 二叉树的退化
+## 7.1.4. 二叉树的退化
 
 当二叉树的每层的结点都被填满时，达到「完美二叉树」；而当所有结点都偏向一边时，二叉树退化为「链表」。
 
@@ -460,7 +460,7 @@ comments: true
 
 </div>
 
-## 二叉树表示方式 *
+## 7.1.5. 二叉树表示方式 *
 
 我们一般使用二叉树的「链表表示」，即存储单位为结点 `TreeNode` ，结点之间通过指针（引用）相连接。本文前述示例代码展示了二叉树在链表表示下的各项基本操作。
 

docs/chapter_tree/binary_tree_traversal.md

@@ -2,11 +2,11 @@
 comments: true
 ---
 
-# 二叉树遍历
+# 7.2. 二叉树遍历
 
 非线性数据结构的遍历操作比线性数据结构更加复杂，往往需要使用搜索算法来实现。常见的二叉树遍历方式有层序遍历、前序遍历、中序遍历、后序遍历。
 
-## 层序遍历
+## 7.2.1. 层序遍历
 
 「层序遍历 Hierarchical-Order Traversal」从顶至底、一层一层地遍历二叉树，并在每层中按照从左到右的顺序访问结点。
 
@@ -208,7 +208,7 @@ comments: true
     }
     ```
 
-## 前序、中序、后序遍历
+## 7.2.2. 前序、中序、后序遍历
 
 相对地，前、中、后序遍历皆属于「深度优先遍历 Depth-First Traversal」，其体现着一种“先走到尽头，再回头继续”的回溯遍历方式。
 

docs/chapter_tree/summary.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 comments: true
 ---
 
-# 小结
+# 7.5. 小结
 
 - 二叉树是一种非线性数据结构，代表着“一分为二”的分治逻辑。二叉树的结点包含「值」和两个「指针」，分别指向左子结点和右子结点。
 - 选定二叉树中某结点，将其左（右）子结点以下形成的树称为左（右）子树。

mkdocs.yml

@@ -123,60 +123,60 @@ extra_css:
 
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+    - 5.2. 队列（Queue）: chapter_stack_and_queue/queue.md
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+    - 10.3. 哈希查找: chapter_searching/hashing_search.md
+    - 10.4. 小结: chapter_searching/summary.md
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+    - 11.3. 插入排序: chapter_sorting/insertion_sort.md
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+    - 11.5. 归并排序: chapter_sorting/merge_sort.md
+    - 11.6. 小结: chapter_sorting/summary.md
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     - chapter_reference/index.md