Polish the chapter of graph, hashing, appendix

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 # 图
 
-「图 Graph」是一种非线性数据结构，由「顶点 Vertex」和「边 Edge」组成。我们可将图 $G$ 抽象地表示为一组顶点 $V$ 和一组边 $E$ 的集合。例如，以下表示一个包含 5 个顶点和 7 条边的图
+「图 Graph」是一种非线性数据结构，由「顶点 Vertex」和「边 Edge」组成。我们可以将图 $G$ 抽象地表示为一组顶点 $V$ 和一组边 $E$ 的集合。以下示例展示了一个包含 5 个顶点和 7 条边的图。
 
 $$
 \begin{aligned}
@@ -12,53 +12,53 @@ $$
 
 ![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」看作结点，把「边」看作连接各个结点的指针，则可将「图」看成一种从「链表」拓展而来的数据结构。**相比线性关系（链表）和分治关系（树），网络关系（图）的自由度更高，也从而更为复杂**。
+那么，图与其他数据结构的关系是什么？如果我们把「顶点」看作结点，把「边」看作连接各个结点的指针，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
 
-根据边是否有方向，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「无向图 Undirected Graph」和「有向图 Directed Graph」。
 
-- 在无向图中，边表示两顶点之间“双向”的连接关系，例如微信或 QQ 中的“好友关系”；
-- 在有向图中，边是有方向的，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；
+- 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，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「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)
 
-我们可以给边添加“权重”变量，得到「有权图 Weighted Graph」。例如，在王者荣耀等游戏中，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使用有权图来表示。
+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。
 
 ![有权图与无权图](graph.assets/weighted_graph.png)
 
 ## 图常用术语
 
-- 「邻接 Adjacency」：当两顶点之间有边相连时，称此两顶点“邻接”。例如，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 走过的边构成的序列，被称为从 A 到 B 的“路径”。例如，上图中边序列 1-5-2-4 是顶点 1 到顶点 4 的一个路径。
-- 「度 Degree」表示一个顶点具有多少条边。对于有向图，「入度 In-Degree」表示有多少条边指向该顶点，「出度 Out-Degree」表示有多少条边从该顶点指出。
+- 「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。
+- 「度 Degree」表示一个顶点拥有的边数。对于有向图，「入度 In-Degree」表示有多少条边指向该顶点，「出度 Out-Degree」表示有多少条边从该顶点指出。
 
 ## 图的表示
 
-图的常用表示方法有「邻接矩阵」和「邻接表」。以下使用「无向图」来举例。
+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。
 
 ### 邻接矩阵
 
-设图的顶点数量为 $n$ ，「邻接矩阵 Adjacency Matrix」使用一个 $n \times n$ 大小的矩阵来表示图，每一行（列）代表一个顶点，矩阵元素代表边，使用 $1$ 或 $0$ 来表示两个顶点之间有边或无边。
+设图的顶点数量为 $n$ ，「邻接矩阵 Adjacency Matrix」使用一个 $n \times n$ 大小的矩阵来表示图，每一行（列）代表一个顶点，矩阵元素代表边，用 $1$ 或 $0$ 表示两个顶点之间是否存在边。
 
-如下图所示，记邻接矩阵为 $M$ 、顶点列表为 $V$ ，则矩阵元素 $M[i][j] = 1$ 代表着顶点 $V[i]$ 到顶点 $V[j]$ 之间有边，相反地 $M[i][j] = 0$ 代表两顶点之间无边。
+如下图所示，设邻接矩阵为 $M$ 、顶点列表为 $V$ ，那么矩阵元素 $M[i][j] = 1$ 表示顶点 $V[i]$ 到顶点 $V[j]$ 之间存在边，反之 $M[i][j] = 0$ 表示两顶点之间无边。
 
 ![图的邻接矩阵表示](graph.assets/adjacency_matrix.png)
 
-邻接矩阵具有以下性质：
+邻接矩阵具有以下特性：
 
-- 顶点不能与自身相连，因而邻接矩阵主对角线元素没有意义。
-- 「无向图」两个方向的边等价，此时邻接矩阵关于主对角线对称。
-- 将邻接矩阵的元素从 $1$ , $0$ 替换为权重，则能够表示「有权图」。
+- 顶点不能与自身相连，因此邻接矩阵主对角线元素没有意义。
+- 对于无向图，两个方向的边等价，此时邻接矩阵关于主对角线对称。
+- 将邻接矩阵的元素从 $1$ , $0$ 替换为权重，则可表示有权图。
 
-使用邻接矩阵表示图时，我们可以直接通过访问矩阵元素来获取边，因此增删查操作的效率很高，时间复杂度均为 $O(1)$ 。然而，矩阵的空间复杂度为 $O(n^2)$ ，内存占用较大。
+使用邻接矩阵表示图时，我们可以直接访问矩阵元素以获取边，因此增删查操作的效率很高，时间复杂度均为 $O(1)$ 。然而，矩阵的空间复杂度为 $O(n^2)$ ，内存占用较多。
 
 ### 邻接表
 
@@ -66,20 +66,20 @@ $$
 
 ![图的邻接表表示](graph.assets/adjacency_list.png)
 
-邻接表仅存储存在的边，而边的总数往往远小于 $n^2$ ，因此更加节省空间。但是，因为在邻接表中需要通过遍历链表来查找边，所以其时间效率不如邻接矩阵。
+邻接表仅存储实际存在的边，而边的总数通常远小于 $n^2$ ，因此它更加节省空间。然而，在邻接表中需要通过遍历链表来查找边，因此其时间效率不如邻接矩阵。
 
-观察上图发现，**邻接表结构与哈希表「链地址法」非常相似，因此我们也可以用类似方法来优化效率**。比如，当链表较长时，可以把链表转化为 AVL 树或红黑树，从而将时间效率从 $O(n)$ 优化至 $O(\log n)$ ，还可以通过中序遍历获取有序序列；还可以将链表转化为哈希表，将时间复杂度降低至 $O(1)$ 。
+观察上图可发现，**邻接表结构与哈希表中的「链地址法」非常相似，因此我们也可以采用类似方法来优化效率**。例如，当链表较长时，可以将链表转化为 AVL 树或红黑树，从而将时间效率从 $O(n)$ 优化至 $O(\log n)$ ，还可以通过中序遍历获取有序序列；此外，还可以将链表转换为哈希表，将时间复杂度降低至 $O(1)$ 。
 
 ## 图常见应用
 
-现实中的许多系统都可以使用图来建模，对应的待求解问题也可以被约化为图计算问题。
+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。
 
 <div class="center-table" markdown>
 
-|          | 顶点 | 边                   | 图计算问题   |
-| -------- | ---- | -------------------- | ------------ |
-| 社交网络 | 用户 | 好友关系             | 潜在好友推荐 |
-| 地铁线路 | 站点 | 站点间的连通性       | 最短路线推荐 |
-| 太阳系   | 星体 | 星体间的万有引力作用 | 行星轨道计算 |
+|        | 顶点 | 边               | 图计算问题   |
+| ------ | ---- | --------------- | ------------ |
+| 社交网络 | 用户 | 好友关系           | 潜在好友推荐 |
+| 地铁线路 | 站点 | 站点间的连通性      | 最短路线推荐 |
+| 太阳系  | 星体 | 星体间的万有引力作用  | 行星轨道计算 |
 
 </div>