diff --git a/docs/chapter_array_and_linkedlist/summary.md b/docs/chapter_array_and_linkedlist/summary.md
index f8ba9fc15..1e8c436cc 100644
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@@ -4,8 +4,10 @@
 
 - 数组和链表是两种基本的数据结构，分别代表数据在计算机内存中的两种存储方式：连续空间存储和分散空间存储。两者的特点呈现出互补的特性。
 - 数组支持随机访问、占用内存较少；但插入和删除元素效率低，且初始化后长度不可变。
-- 链表通过更改引用（指针）实现高效的节点插入与删除，且可以灵活调整长度；但节点访问效率低、占用内存较多。常见的链表类型包括单向链表、循环链表、双向链表。
-- 动态数组，又称列表，是基于数组实现的一种数据结构。它保留了数组的优势，同时可以灵活调整长度。列表的出现极大地提高了数组的易用性，但可能导致部分内存空间浪费。
+- 链表通过更改引用（指针）实现高效的节点插入与删除，且可以灵活调整长度；但节点访问效率低、占用内存较多。
+- 常见的链表类型包括单向链表、循环链表、双向链表，它们分别具有各自的应用场景。
+- 列表是一种支持增删查改的元素有序集合，通常基于动态数组实现，其保留了数组的优势，同时可以灵活调整长度。
+- 列表的出现大幅地提高了数组的实用性，但可能导致部分内存空间浪费。
 
 ### Q & A
 
diff --git a/docs/chapter_graph/graph_operations.md b/docs/chapter_graph/graph_operations.md
index 3b465ff70..602290e96 100644
--- a/docs/chapter_graph/graph_operations.md
+++ b/docs/chapter_graph/graph_operations.md
@@ -57,11 +57,12 @@
 === "删除顶点"
     ![adjacency_list_remove_vertex](graph_operations.assets/adjacency_list_remove_vertex.png)
 
-以下是基于邻接表实现图的代码示例。细心的同学可能注意到，**我们在邻接表中使用 `Vertex` 节点类来表示顶点**，而这样做是有原因的。
+以下是邻接表的代码实现。对比上图，实际代码有以下不同。
 
-1. 如果我们选择通过顶点值来区分不同顶点，那么值重复的顶点将无法被区分。
-2. 如果类似邻接矩阵那样，使用顶点列表索引来区分不同顶点。那么，假设我们想要删除索引为 $i$ 的顶点，则需要遍历整个邻接表，将其中 $> i$ 的索引全部减 $1$ ，这样操作效率较低。
-3. 因此我们考虑引入顶点类 `Vertex` ，使得每个顶点都是唯一的对象，此时删除顶点时就无须改动其余顶点了。
+- 为了方便添加与删除顶点，以及简化代码，我们使用列表（动态数组）来代替链表。
+- 使用哈希表来存储邻接表，`key` 为顶点实例，`value` 为该顶点的邻接顶点列表（链表）。
+
+另外，我们在邻接表中使用 `Vertex` 类来表示顶点。这是因为如果与邻接矩阵一样用列表索引来区分不同顶点。那么假设想要删除索引为 $i$ 的顶点，则需要遍历整个邻接表，将所有大于 $i$ 的索引全部减 $1$ ，效率很低。而如果每个顶点都是唯一的 `Vertex` 实例，删除某一顶点之后就无须改动其他顶点了。
 
 ```src
 [file]{graph_adjacency_list}-[class]{graph_adj_list}-[func]{}
diff --git a/docs/chapter_tree/binary_search_tree.md b/docs/chapter_tree/binary_search_tree.md
index f7d4d7d80..d32a12a99 100755
--- a/docs/chapter_tree/binary_search_tree.md
+++ b/docs/chapter_tree/binary_search_tree.md
@@ -9,7 +9,7 @@
 
 ## 二叉搜索树的操作
 
-我们将二叉搜索树封装为一个类 `ArrayBinaryTree` ，并声明一个成员变量 `root` ，指向树的根节点。
+我们将二叉搜索树封装为一个类 `BinarySearchTree` ，并声明一个成员变量 `root` ，指向树的根节点。
 
 ### 查找节点