From 2715ce703a2bc18bd1e3876dc77f27091c6c18f2 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: krahets <krahets@163.com>
Date: Thu, 23 Mar 2023 04:40:39 +0800
Subject: [PATCH] build

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 chapter_sorting/counting_sort.md | 6 +++---
 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-)

diff --git a/chapter_sorting/counting_sort.md b/chapter_sorting/counting_sort.md
index 69cfaf46f..5638f3d08 100644
--- a/chapter_sorting/counting_sort.md
+++ b/chapter_sorting/counting_sort.md
@@ -16,9 +16,9 @@ comments: true
 
 观察发现，计数排序名副其实，是通过“统计元素数量”来实现排序的。
 
-![counting_sort_overview](counting_sort.assets/counting_sort_overview.png)
+![计数排序流程](counting_sort.assets/counting_sort_overview.png)
 
-<p align="center"> Fig. counting_sort_overview </p>
+<p align="center"> Fig. 计数排序流程 </p>
 
 === "Java"
 
@@ -450,7 +450,7 @@ $$
 
 ## 11.6.4. &nbsp; 局限性
 
-看到这里，你也许会觉得计数排序太妙了，咔咔一通操作，时间复杂度就下来了。但实际上与其它算法一样，计数排序也无法摆脱“此消彼长”的宿命，**时间复杂度优化的代价是通用型变差**。
+看到这里，你也许会觉得计数排序太妙了，咔咔一通操作，时间复杂度就下来了。然而，使用技术排序的前置条件比较苛刻。
 
 **计数排序只适用于非负整数**。若想要用在其他类型数据上，则要求该数据必须可以被转化为非负整数，并且不能改变各个元素之间的相对大小关系。例如，对于包含负数的整数数组，可以先给所有数字加上一个常数，将全部数字转化为正数，排序完成后再转换回去即可。