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chapter_computational_complexity/space_complexity.md

@@ -296,7 +296,7 @@ comments: true
 
 空间复杂度的推算方法与时间复杂度大致相同，只需将统计对象从“操作数量”转为“使用空间大小”。
 
-而与时间复杂度不同的是，**我们通常只关注「最差空间复杂度」**。这是因为内存空间是一项硬性要求，我们必须确保在所有输入数据下都有足够的内存空间预留。
+而与时间复杂度不同的是，**我们通常只关注最差空间复杂度**。这是因为内存空间是一项硬性要求，我们必须确保在所有输入数据下都有足够的内存空间预留。
 
 观察以下代码，最差空间复杂度中的“最差”有两层含义。
 
@@ -1800,7 +1800,7 @@ $$
 
 ### 4.   指数阶 $O(2^n)$
 
-指数阶常见于二叉树。高度为 $n$ 的「满二叉树」的节点数量为 $2^n - 1$ ，占用 $O(2^n)$ 空间：
+指数阶常见于二叉树。高度为 $n$ 的“满二叉树”的节点数量为 $2^n - 1$ ，占用 $O(2^n)$ 空间：
 
 === "Java"