Mention figures and tables in normal texts.

Fix some figures.
Finetune texts.

docs/chapter_preface/about_the_book.md

@@ -20,7 +20,7 @@
 
 ## 内容结构
 
-本书主要内容包括：
+本书主要内容如下图所示。
 
 - **复杂度分析**：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度、空间复杂度的推算方法、常见类型、示例等。
 - **数据结构**：基本数据类型，数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。

docs/chapter_preface/suggestions.md

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 相较于文字，视频和图片具有更高的信息密度和结构化程度，更易于理解。在本书中，**重点和难点知识将主要通过动画和图解形式展示**，而文字则作为动画和图片的解释与补充。
 
-在阅读本书时，如果发现某段内容提供了动画或图解，**建议以图为主线**，以文字（通常位于图像上方）为辅，综合两者来理解内容。
+如果你在阅读本书时，发现某段内容提供了下图所示的动画或图解，**请以图为主、以文字为辅**，综合两者来理解内容。
 
 ![动画图解示例](../index.assets/animation.gif)
 
 ## 在代码实践中加深理解
 
-本书的配套代码被托管在 [GitHub 仓库](https://github.com/krahets/hello-algo)。**源代码附有测试样例，可一键运行**。
+本书的配套代码被托管在 [GitHub 仓库](https://github.com/krahets/hello-algo)。如下图所示，**源代码附有测试样例，可一键运行**。
 
 如果时间允许，**建议你参照代码自行敲一遍**。如果学习时间有限，请至少通读并运行所有代码。
 
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 ![运行代码示例](../index.assets/running_code.gif)
 
+运行代码的前置工作主要分为三步。
+
 **第一步：安装本地编程环境**。请参照[附录教程](https://www.hello-algo.com/chapter_appendix/installation/)进行安装，如果已安装则可跳过此步骤。
 
 **第二步：下载代码仓**。如果已经安装 [Git](https://git-scm.com/downloads) ，可以通过以下命令克隆本仓库。
@@ -196,9 +198,9 @@ git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git
 
 ## 在提问讨论中共同成长
 
-阅读本书时，请不要“惯着”那些没学明白的知识点。**欢迎在评论区提出你的问题**，我和其他小伙伴们将竭诚为你解答，一般情况下可在两天内得到回复。
+在阅读本书时，请不要轻易跳过那些没学明白的知识点。**欢迎在评论区提出你的问题**，我和小伙伴们将竭诚为你解答，一般情况下可在两天内回复。
 
-同时，也希望您能在评论区多花些时间。一方面，您可以了解大家遇到的问题，从而查漏补缺，这将有助于激发更深入的思考。另一方面，希望您能慷慨地回答其他小伙伴的问题、分享您的见解，让大家共同学习和进步。
+同时，也希望你能在评论区多花些时间。一方面，你可以了解大家遇到的问题，从而查漏补缺，激发更深入的思考。另一方面，期待你能慷慨地回答其他小伙伴的问题，分享您的见解，帮助他人进步。
 
 ![评论区示例](../index.assets/comment.gif)
 
@@ -210,6 +212,6 @@ git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git
 2. **刷算法题**。建议从热门题目开刷，如[剑指 Offer](https://leetcode.cn/problem-list/xb9nqhhg/)和[LeetCode Hot 100](https://leetcode.cn/problem-list/2cktkvj/)，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初次刷题时，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请放心，这是很正常的。我们可以按照“艾宾浩斯遗忘曲线”来复习题目，通常在进行 3-5 轮的重复后，就能将其牢记在心。
 3. **搭建知识体系**。在学习方面，我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材，以不断丰富知识体系。在刷题方面，可以尝试采用进阶刷题策略，如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关的刷题心得可以在各个社区找到。
 
-作为一本入门教程，本书内容主要涵盖“第一阶段”，旨在帮助你更高效地展开第二和第三阶段的学习。
+如下图所示，本书内容主要涵盖“第一阶段”，旨在帮助你更高效地展开第二和第三阶段的学习。
 
 ![算法学习路线](suggestions.assets/learning_route.png)