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docs/chapter_data_structure/character_encoding.md
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@ -14,15 +14,15 @@ comments: true
<p align="center"> 图 3-6 &nbsp; ASCII 码 </p>
然而，**ASCII 码仅能够表示英文**。随着计算机的全球化，诞生了一种能够表示更多语言的<u>EASCII</u>字符集。它在 ASCII 的 7 位基础上扩展到 8 位，能够表示 256 个不同的字符。
然而，**ASCII 码仅能够表示英文**。随着计算机的全球化，诞生了一种能够表示更多语言的 <u>EASCII</u> 字符集。它在 ASCII 的 7 位基础上扩展到 8 位，能够表示 256 个不同的字符。
在世界范围内，陆续出现了一批适用于不同地区的 EASCII 字符集。这些字符集的前 128 个字符统一为 ASCII 码，后 128 个字符定义不同，以适应不同语言的需求。
## 3.4.2 &nbsp; GBK 字符集
后来人们发现，**EASCII 码仍然无法满足许多语言的字符数量要求**。比如汉字有近十万个，光日常使用的就有几千个。中国国家标准总局于 1980 年发布了<u>GB2312</u>字符集，其收录了 6763 个汉字，基本满足了汉字的计算机处理需要。
后来人们发现，**EASCII 码仍然无法满足许多语言的字符数量要求**。比如汉字有近十万个，光日常使用的就有几千个。中国国家标准总局于 1980 年发布了 <u>GB2312</u> 字符集，其收录了 6763 个汉字，基本满足了汉字的计算机处理需要。
然而，GB2312 无法处理部分罕见字和繁体字。<u>GBK</u>字符集是在 GB2312 的基础上扩展得到的，它共收录了 21886 个汉字。在 GBK 的编码方案中，ASCII 字符使用一个字节表示，汉字使用两个字节表示。
然而，GB2312 无法处理部分罕见字和繁体字。<u>GBK</u> 字符集是在 GB2312 的基础上扩展得到的，它共收录了 21886 个汉字。在 GBK 的编码方案中，ASCII 字符使用一个字节表示，汉字使用两个字节表示。
## 3.4.3 &nbsp; Unicode 字符集
@ -30,7 +30,7 @@ comments: true
那个时代的研究人员就在想：**如果推出一个足够完整的字符集，将世界范围内的所有语言和符号都收录其中，不就可以解决跨语言环境和乱码问题了吗**？在这种想法的驱动下，一个大而全的字符集 Unicode 应运而生。
<u>Unicode</u>的中文名称为“统一码”，理论上能容纳 100 多万个字符。它致力于将全球范围内的字符纳入统一的字符集之中，提供一种通用的字符集来处理和显示各种语言文字，减少因为编码标准不同而产生的乱码问题。
<u>Unicode</u> 的中文名称为“统一码”，理论上能容纳 100 多万个字符。它致力于将全球范围内的字符纳入统一的字符集之中，提供一种通用的字符集来处理和显示各种语言文字，减少因为编码标准不同而产生的乱码问题。
自 1991 年发布以来，Unicode 不断扩充新的语言与字符。截至 2022 年 9 月，Unicode 已经包含 149186 个字符，包括各种语言的字符、符号甚至表情符号等。在庞大的 Unicode 字符集中，常用的字符占用 2 字节，有些生僻的字符占用 3 字节甚至 4 字节。

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docs/chapter_dynamic_programming/intro_to_dynamic_programming.md
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@ -1396,7 +1396,7 @@ $$
根据以上内容，我们可以总结出动态规划的常用术语。
- 将数组 `dp` 称为<u>dp 表</u>，$dp[i]$ 表示状态 $i$ 对应子问题的解。
- 将数组 `dp` 称为 <u>dp 表</u>，$dp[i]$ 表示状态 $i$ 对应子问题的解。
- 将最小子问题对应的状态（第 $1$ 阶和第 $2$ 阶楼梯）称为<u>初始状态</u>。
- 将递推公式 $dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]$ 称为<u>状态转移方程</u>。

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docs/chapter_tree/avl_tree.md
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@ -18,7 +18,7 @@ comments: true
<p align="center"> 图 7-25 &nbsp; AVL 树在插入节点后发生退化 </p>
1962 年 G. M. Adelson-Velsky 和 E. M. Landis 在论文“An algorithm for the organization of information”中提出了<u>AVL 树</u>。论文中详细描述了一系列操作，确保在持续添加和删除节点后，AVL 树不会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 $O(\log n)$ 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操作的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。
1962 年 G. M. Adelson-Velsky 和 E. M. Landis 在论文“An algorithm for the organization of information”中提出了 <u>AVL 树</u>。论文中详细描述了一系列操作，确保在持续添加和删除节点后，AVL 树不会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 $O(\log n)$ 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操作的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。
## 7.5.1 &nbsp; AVL 树常见术语