Polish some cotents.

docs/chapter_binary_search/binary_search.md

@@ -194,61 +194,61 @@ $$
 === "Java"
 
     ```java title="binary_search.java"
-    [class]{binary_search}-[func]{binarySearch1}
+    [class]{binary_search}-[func]{binarySearchLCRO}
     ```
 
 === "C++"
 
     ```cpp title="binary_search.cpp"
-    [class]{}-[func]{binarySearch1}
+    [class]{}-[func]{binarySearchLCRO}
     ```
 
 === "Python"
 
     ```python title="binary_search.py"
-    [class]{}-[func]{binary_search1}
+    [class]{}-[func]{binary_search_lcro}
     ```
 
 === "Go"
 
     ```go title="binary_search.go"
-    [class]{}-[func]{binarySearch1}
+    [class]{}-[func]{binarySearchLCRO}
     ```
 
 === "JavaScript"
 
     ```javascript title="binary_search.js"
-    [class]{}-[func]{binarySearch1}
+    [class]{}-[func]{binarySearchLCRO}
     ```
 
 === "TypeScript"
 
     ```typescript title="binary_search.ts"
-    [class]{}-[func]{binarySearch1}
+    [class]{}-[func]{binarySearchLCRO}
     ```
 
 === "C"
 
     ```c title="binary_search.c"
-    [class]{}-[func]{binarySearch1}
+    [class]{}-[func]{binarySearchLCRO}
     ```
 
 === "C#"
 
     ```csharp title="binary_search.cs"
-    [class]{binary_search}-[func]{binarySearch1}
+    [class]{binary_search}-[func]{binarySearchLCRO}
     ```
 
 === "Swift"
 
     ```swift title="binary_search.swift"
-    [class]{}-[func]{binarySearch1}
+    [class]{}-[func]{binarySearchLCRO}
     ```
 
 === "Zig"
 
     ```zig title="binary_search.zig"
-    [class]{}-[func]{binarySearch1}
+    [class]{}-[func]{binarySearchLCRO}
     ```
 
 对比这两种代码写法，我们可以发现以下不同点：

docs/chapter_data_structure/character_encoding.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# 字符集与编码
+# 字符编码 *
 
 在计算机中，所有数据都是以二进制数的形式存储的，字符 `char` 也不例外。为了表示字符，我们需要建立一套「字符集」，规定每个字符和二进制数之间的一一对应关系。有了字符集之后，计算机就可以通过查表完成二进制数到字符的转换。
 

docs/chapter_data_structure/summary.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # 小结
 
-## 快速回顾
+## 知识回顾
 
 ### 数据结构分类
 

docs/chapter_hashing/hash_map.md

@@ -397,9 +397,11 @@
 以学生数据 `key 学号 -> value 姓名` 为例，我们可以设计如下哈希函数：
 
 $$
-f(x) = x \% 100
+f(x) = x \bmod {100}
 $$
 
+其中 $\bmod$ 表示取余运算。
+
 ![哈希函数工作原理](hash_map.assets/hash_function.png)
 
 === "Java"
@@ -484,7 +486,7 @@ $$
 
 ## 哈希冲突
 
-细心的你可能已经注意到，**在某些情况下，哈希函数 $f(x) = x % 100$ 可能无法正常工作**。具体来说，当输入的 key 后两位相同时，哈希函数的计算结果也会相同，从而指向同一个 value 。例如，查询学号为 $12836$ 和 $20336$ 的两个学生时，我们得到：
+细心的你可能已经注意到，**在某些情况下，哈希函数 $f(x) = x \bmod 100$ 可能无法正常工作**。具体来说，当输入的 key 后两位相同时，哈希函数的计算结果也会相同，从而指向同一个 value 。例如，查询学号为 $12836$ 和 $20336$ 的两个学生时，我们得到：
 
 $$
 f(12836) = f(20336) = 36

docs/chapter_sorting/radix_sort.md

@@ -17,10 +17,10 @@
 下面来剖析代码实现。对于一个 $d$ 进制的数字 $x$ ，要获取其第 $k$ 位 $x_k$ ，可以使用以下计算公式：
 
 $$
-x_k = \lfloor\frac{x}{d^{k-1}}\rfloor \mod d
+x_k = \lfloor\frac{x}{d^{k-1}}\rfloor \bmod d
 $$
 
-其中 $\lfloor a \rfloor$ 表示对浮点数 $a$ 向下取整，而 $\mod d$ 表示对 $d$ 取余。对于学号数据，$d = 10$ 且 $k \in [1, 8]$ 。
+其中 $\lfloor a \rfloor$ 表示对浮点数 $a$ 向下取整，而 $\bmod \space d$ 表示对 $d$ 取余。对于学号数据，$d = 10$ 且 $k \in [1, 8]$ 。
 
 此外，我们需要小幅改动计数排序代码，使之可以根据数字的第 $k$ 位进行排序。