diff --git a/docs/chapter_computational_complexity/space_time_tradeoff.md b/docs/chapter_computational_complexity/space_time_tradeoff.md
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--- a/docs/chapter_computational_complexity/space_time_tradeoff.md
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 comments: true
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-# 权衡时间与空间
+# 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。
 
@@ -10,9 +10,19 @@ 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 *
+## 示例题目
 
-以 LeetCode 全站第一题 [两数之和](https://leetcode.cn/problems/two-sum/) 为例，「暴力枚举」和「辅助哈希表」分别为 **空间最优** 和 **时间最优** 的两种解法。本着时间比空间更宝贵的原则，后者是本题的最佳解法。
+以 LeetCode 全站第一题 [两数之和](https://leetcode.cn/problems/two-sum/) 为例。
+
+!!! question "两数之和"
+
+    给定一个整数数组 `nums` 和一个整数目标值 `target` ，请你在该数组中找出 和为目标值 `target` 的那两个整数，并返回它们的数组下标。
+    
+    你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。
+    
+    你可以按任意顺序返回答案。
+
+「暴力枚举」和「辅助哈希表」分别为 **空间最优** 和 **时间最优** 的两种解法。本着时间比空间更宝贵的原则，后者是本题的最佳解法。
 
 ### 方法一：暴力枚举