Polish some texts.

docs/chapter_heap/heap.md

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 ## 堆常见应用
 
 - **优先队列**：堆通常作为实现优先队列的首选数据结构，其入队和出队操作的时间复杂度均为 $O(\log n)$ ，而建队操作为 $O(n)$ ，这些操作都非常高效。
-- **堆排序**：给定一组数据，我们可以用它们建立一个堆，然后依次将所有元素弹出，从而得到一个有序序列。当然，堆排序的实现方法并不需要弹出元素，而是每轮将堆顶元素交换至数组尾部并缩小堆的长度。
+- **堆排序**：给定一组数据，我们可以用它们建立一个堆，然后不断地执行元素出堆操作，从而得到有序数据。当然，堆排序还有一种更优雅的实现，详见后续的堆排序章节。
 - **获取最大的 $k$ 个元素**：这是一个经典的算法问题，同时也是一种典型应用，例如选择热度前 10 的新闻作为微博热搜，选取销量前 10 的商品等。

docs/chapter_searching/searching_algorithm_revisited.md

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 - **通过遍历数据结构来定位目标元素**，例如数组、链表、树和图的遍历等。
 - **利用数据组织结构或数据包含的先验信息，实现高效元素查找**，例如二分查找、哈希查找和二叉搜索树查找等。
 
-不难发现，我们已经在前面的章节中学习过上述知识，因此搜索算法对于我们来说并不陌生。在本节中，我们将从更加系统的视角切入，重新审视搜索算法。
+不难发现，这些知识点都已在前面的章节中介绍过，因此搜索算法对于我们来说并不陌生。在本节中，我们将从更加系统的视角切入，重新审视搜索算法。
 
 ## 暴力搜索
 

docs/chapter_sorting/bubble_sort.md

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 ## 算法流程
 
-设输入数组长度为 $n$ ，冒泡排序的步骤为：
+设数组的长度为 $n$ ，冒泡排序的步骤为：
 
 1. 首先，对 $n$ 个元素执行“冒泡”，**将数组的最大元素交换至正确位置**，
 2. 接下来，对剩余 $n - 1$ 个元素执行“冒泡”，**将第二大元素交换至正确位置**。

docs/chapter_sorting/selection_sort.md

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 # 选择排序
 
-「选择排序 Insertion Sort」的工作原理非常直接：开启一个循环，每轮从未排序区间选择最小的元素，将其放到已排序区间的末尾。
+「选择排序 Selection Sort」的工作原理非常直接：开启一个循环，每轮从未排序区间选择最小的元素，将其放到已排序区间的末尾。
 
-选择排序的算法流程如下：
+设数组的长度为 $n$ ，选择排序的算法流程如下：
 
 1. 初始状态下，所有元素未排序，即未排序（索引）区间为 $[0, n-1]$ 。
 2. 选取区间 $[0, n-1]$ 中的最小元素，将其与索引 $0$ 处元素交换。完成后，数组前 1 个元素已排序。

mkdocs.yml

@@ -181,7 +181,7 @@ nav:
     - 10.5.   小结: chapter_searching/summary.md
   - 11.     排序算法:
     - 11.1.   排序算法: chapter_sorting/sorting_algorithm.md
-    - 11.2.   选择排序: chapter_sorting/selection_sort.md
+    - 11.2.   选择排序(New): chapter_sorting/selection_sort.md
     - 11.3.   冒泡排序: chapter_sorting/bubble_sort.md
     - 11.4.   插入排序: chapter_sorting/insertion_sort.md
     - 11.5.   快速排序: chapter_sorting/quick_sort.md