Updathe suggestions.md

docs/chapter_computational_complexity/space_time_tradeoff.md

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     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。
+「暴力枚举」和「辅助哈希表」分别对应 **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
 
-时间复杂度 $O(N^2)$ ，空间复杂度 $O(1)$ ，属于「时间换空间」。
-
-虽然仅使用常数大小的额外空间，但运行速度过慢。
+考虑直接遍历所有所有可能性。通过开启一个两层循环，判断两个整数的和是否为 `target` ，若是则返回它俩的索引（即下标）即可。
 
 === "Java"
 
@@ -86,11 +84,14 @@
     [class]{}-[func]{twoSumBruteForce}
     ```
 
+该方法的时间复杂度为 $O(N^2)$ ，空间复杂度为 $O(1)$ ，**属于时间换空间**。本方法时间复杂度较高，在大数据量下非常耗时。
+
 ### 方法二：辅助哈希表
 
-时间复杂度 $O(N)$ ，空间复杂度 $O(N)$ ，属于「空间换时间」。
+考虑借助一个哈希表，key 为数组元素、value 为元素索引。循环遍历数组中的每个元素 `num` ，并执行：
 
-借助辅助哈希表 dic ，通过保存数组元素与索引的映射来提升算法运行速度。
+1. 判断数字 `target - num` 是否在哈希表中，若是则直接返回该两个元素的索引；
+2. 将元素 `num` 和其索引添加进哈希表；
 
 === "Java"
 
@@ -151,3 +152,5 @@
     ```zig title="leetcode_two_sum.zig"
     [class]{}-[func]{twoSumHashTable}
     ```
+
+该方法的时间复杂度为 $O(N)$ ，空间复杂度为 $O(N)$ ，**体现空间换时间**。本方法虽然引入了额外空间使用，但时间和空间使用整体更加均衡，因此为本题最优解法。

docs/chapter_preface/suggestions.md

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 - 若学习时间紧张，**建议至少将所有代码通读并运行一遍**。
 - 若时间允许，**强烈建议对照着代码自己敲一遍**。相比于读代码，写代码的过程往往能带来新的收获。
 
-### 1) 安装编程环境
+![运行代码示例](suggestions.assets/running_code.gif)
 
-如果没有本地编程环境，可以参照[下节](https://www.hello-algo.com/chapter_preface/installation/)。
+**第一步：安装本地编程环境**。参照[下节内容](https://www.hello-algo.com/chapter_preface/installation/)，如果已有可直接跳过。
 
-### 2) 下载代码仓
-
-如果已经安装 [Git](https://git-scm.com/downloads) ，可以通过命令行来克隆代码仓。
+**第二步：下载代码仓**。如果已经安装 [Git](https://git-scm.com/downloads) ，可以通过命令行来克隆代码仓。
 
 ```shell
 git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git
 ```
 
-当然，你也可以点击“Download ZIP”直接下载代码压缩包，解压即可。
+当然，你也可以点击“Download ZIP”直接下载代码压缩包，本地解压即可。
 
 ![克隆仓库与下载代码](suggestions.assets/download_code.png)
 
-### 3) 运行源代码
-
-若代码块的顶部标有文件名称，则可在仓库 `codes` 文件夹中找到对应的 **源代码文件**。
+**第三步：运行源代码**。若代码块的顶部标有文件名称，则可在仓库 `codes` 文件夹中找到对应的 **源代码文件**。源代码文件可以帮助你省去不必要的调试时间，将精力集中在学习内容上。
 
 ![代码块与对应的源代码文件](suggestions.assets/code_md_to_repo.png)
 
-源代码文件可以帮助你省去不必要的调试时间，将精力集中在学习内容上。
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-![运行代码示例](suggestions.assets/running_code.gif)
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