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Author: itcharge

Contents/06.String/02.String-Single-Pattern-Matching/01.String-Brute-Force.md

@@ -43,7 +43,7 @@ BF 算法非常简单，容易理解，但其效率很低。主要是因为在
 
 在最理想的情况下（第一次匹配直接匹配成功），BF 算法的最佳时间复杂度是 $O(m)$。
 
-在一般情况下，根据等概率原则，平均搜索次数为 $\frac{(n + m)}{2}$，所以 Brute Force 算法的平均时间复杂度为 $O(n + m)$。
+在一般情况下，根据等概率原则，平均搜索次数为 $\frac{(n + m)}{2}$，所以 Brute Force 算法的平均时间复杂度为 $O(n \times m)$。
 
 ## 参考资料
 

Contents/07.Tree/01.Binary-Tree/01.Binary-Tree-Basic.md

@@ -11,7 +11,7 @@
 「树」具有以下的特点：
 
 - 有且仅有一个节点没有前驱节点，该节点被称为树的 **「根节点（Root）」** 。
-- 除了根节点以之，每个节点有且仅有一个直接前驱节点。
+- 除了根节点以外，每个节点有且仅有一个直接前驱节点。
 - 包括根节点在内，每个节点可以有多个后继节点。
 - 当 $n > 1$ 时，除了根节点之外的其他节点，可分为 $m(m > 0)$ 个互不相交的有限集合 $T_1, T_2, ..., T_m$，其中每一个集合本身又是一棵树，并且被称为根的 **「子树（SubTree）」**。
 
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 - 叶子节点只能出现在最下面两层。
 - 最下层的叶子节点一定集中在该层最左边的位置上。
 - 倒数第二层如果有叶子节点，则该层的叶子节点一定集中在右边的位置上。
-- 如果节点的度为 $1$，则该节点只偶遇左孩子节点，即不存在只有右子树的情况。
+- 如果节点的度为 $1$，则该节点只有左孩子节点，即不存在只有右孩子节点的情况。
 - 同等节点数的二叉树中，完全二叉树的深度最小。
 
 完全二叉树也可以使用类似满二叉树的节点编号的方式来定义。即从根节点编号为 $1$ 开始，按照层次从上至下，每一层从左至右进行编号。对于深度为 $i$ 且有 $n$ 个节点的二叉树，当且仅当每一个节点都与深度为 $k$ 的满二叉树中编号从 $1$ 至 $n$ 的节点意义对应时，该二叉树为完全二叉树。