fix typo

docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md

@@ -838,7 +838,7 @@ $$
 
     ```
 
-在以下递归函数中，同时存在 $n$ 个未返回的 `algorihtm()` ，并且每个函数中都初始化了一个数组，长度分别为 $n, n-1, n-2, ..., 2, 1$ ，平均长度为 $\frac{n}{2}$ ，因此总体使用 $O(n^2)$ 空间。
+在以下递归函数中，同时存在 $n$ 个未返回的 `algorithm()` ，并且每个函数中都初始化了一个数组，长度分别为 $n, n-1, n-2, ..., 2, 1$ ，平均长度为 $\frac{n}{2}$ ，因此总体使用 $O(n^2)$ 空间。
 
 === "Java"
 

docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md

@@ -1442,7 +1442,7 @@ $$
 
 ### 对数阶 $O(\log n)$
 
-对数阶与指数阶正好相反，后者反映“每轮增加到两倍的情况”，而前者反映“每轮缩减到一半的情况”。对数阶仅次于常数阶，时间增长的很慢，是理想的时间复杂度。
+对数阶与指数阶正好相反，后者反映“每轮增加到两倍的情况”，而前者反映“每轮缩减到一半的情况”。对数阶仅次于常数阶，时间增长得很慢，是理想的时间复杂度。
 
 对数阶常出现于「二分查找」和「分治算法」中，体现“一分为多”、“化繁为简”的算法思想。
 

docs/chapter_data_structure/classification_of_data_structure.md

@@ -15,7 +15,7 @@ comments: true
 - **线性数据结构：** 数组、链表、栈、队列、哈希表；
 - **非线性数据结构：** 树、图、堆、哈希表；
 
-![classification_logic_structure](classification_of_data_strcuture.assets/classification_logic_structure.png)
+![classification_logic_structure](classification_of_data_structure.assets/classification_logic_structure.png)
 
 <p align="center"> Fig. 线性与非线性数据结构 </p>
 
@@ -27,7 +27,7 @@ comments: true
 
 **「物理结构」反映了数据在计算机内存中的存储方式。** 从本质上看，分别是 **数组的连续空间存储** 和 **链表的离散空间存储** 。物理结构从底层上决定了数据的访问、更新、增删等操作方法，在时间效率和空间效率方面呈现出此消彼长的特性。
 
-![classification_phisical_structure](classification_of_data_strcuture.assets/classification_phisical_structure.png)
+![classification_phisical_structure](classification_of_data_structure.assets/classification_phisical_structure.png)
 
 <p align="center"> Fig. 连续空间存储与离散空间存储 </p>
 

mkdocs.yml

@@ -139,7 +139,7 @@ nav:
     - 小结: chapter_computational_complexity/summary.md
   - 数据结构简介: 
     - 数据与内存: chapter_data_structure/data_and_memory.md
-    - 数据结构分类: chapter_data_structure/classification_of_data_strcuture.md
+    - 数据结构分类: chapter_data_structure/classification_of_data_structure.md
     - 小结: chapter_data_structure/summary.md
   - 数组与链表: 
     - 数组（Array）: chapter_array_and_linkedlist/array.md