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docs/chapter_graph/graph.md

@@ -10,31 +10,31 @@ G & = \{ V, E \} \newline
 \end{aligned}
 $$
 
+如果将顶点看作节点，将边看作连接各个节点的引用（指针），我们就可以将图看作是一种从链表拓展而来的数据结构。如下图所示，**相较于线性关系（链表）和分治关系（树），网络关系（图）的自由度更高**，从而更为复杂。
+
 ![链表、树、图之间的关系](graph.assets/linkedlist_tree_graph.png)
 
-那么，图与其他数据结构的关系是什么？如果我们把顶点看作节点，把边看作连接各个节点的指针，则可将图看作是一种从链表拓展而来的数据结构。**相较于线性关系（链表）和分治关系（树），网络关系（图）的自由度更高，从而更为复杂**。
+## 图常见类型与术语
 
-## 图常见类型
-
-根据边是否具有方向，可分为「无向图 undirected graph」和「有向图 directed graph」。
+根据边是否具有方向，可分为下图所示的「无向图 undirected graph」和「有向图 directed graph」。
 
 - 在无向图中，边表示两顶点之间的“双向”连接关系，例如微信或 QQ 中的“好友关系”。
 - 在有向图中，边具有方向性，即 $A \rightarrow B$ 和 $A \leftarrow B$ 两个方向的边是相互独立的，例如微博或抖音上的“关注”与“被关注”关系。
 
 ![有向图与无向图](graph.assets/directed_graph.png)
 
-根据所有顶点是否连通，可分为「连通图 connected graph」和「非连通图 disconnected graph」。
+根据所有顶点是否连通，可分为下图所示的「连通图 connected graph」和「非连通图 disconnected graph」。
 
 - 对于连通图，从某个顶点出发，可以到达其余任意顶点。
 - 对于非连通图，从某个顶点出发，至少有一个顶点无法到达。
 
 ![连通图与非连通图](graph.assets/connected_graph.png)
 
-我们还可以为边添加“权重”变量，从而得到「有权图 weighted graph」。例如，在王者荣耀等手游中，系统会根据共同游戏时间来计算玩家之间的“亲密度”，这种亲密度网络就可以用有权图来表示。
+我们还可以为边添加“权重”变量，从而得到下图所示的「有权图 weighted graph」。例如在王者荣耀等手游中，系统会根据共同游戏时间来计算玩家之间的“亲密度”，这种亲密度网络就可以用有权图来表示。
 
 ![有权图与无权图](graph.assets/weighted_graph.png)
 
-## 图常用术语
+图的常用术语包括：
 
 - 「邻接 adjacency」：当两顶点之间存在边相连时，称这两顶点“邻接”。在上图中，顶点 1 的邻接顶点为顶点 2、3、5。
 - 「路径 path」：从顶点 A 到顶点 B 经过的边构成的序列被称为从 A 到 B 的“路径”。在上图中，边序列 1-5-2-4 是顶点 1 到顶点 4 的一条路径。
@@ -42,7 +42,7 @@ $$
 
 ## 图的表示
 
-图的常用表示方法包括“邻接矩阵”和“邻接表”。以下使用无向图进行举例。
+图的常用表示方式包括“邻接矩阵”和“邻接表”。以下使用无向图进行举例。
 
 ### 邻接矩阵
 
@@ -62,7 +62,7 @@ $$
 
 ### 邻接表
 
-「邻接表 adjacency list」使用 $n$ 个链表来表示图，链表节点表示顶点。第 $i$ 条链表对应顶点 $i$ ，其中存储了该顶点的所有邻接顶点（即与该顶点相连的顶点）。
+「邻接表 adjacency list」使用 $n$ 个链表来表示图，链表节点表示顶点。第 $i$ 条链表对应顶点 $i$ ，其中存储了该顶点的所有邻接顶点（即与该顶点相连的顶点）。下图展示了一个使用邻接表存储的图的示例。
 
 ![图的邻接表表示](graph.assets/adjacency_list.png)
 
@@ -72,7 +72,7 @@ $$
 
 ## 图常见应用
 
-实际应用中，许多系统都可以用图来建模，相应的待求解问题也可以约化为图计算问题。
+如下图所示，许多现实系统都可以用图来建模，相应的问题也可以约化为图计算问题。
 
 <p align="center"> 表：现实生活中常见的图 </p>