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chapter_data_structure/basic_data_types.md

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 - 整数类型 `int` 占用 $4$ bytes = $32$ bits ，可以表示 $2^{32}$ 个数字。
 
 下表列举了各种基本数据类型的占用空间、取值范围和默认值。此表格无须硬背，大致理解即可，需要时可以通过查表来回忆。
+
 <p align="center"> 表：基本数据类型的占用空间和取值范围 </p>
 
 <div class="center-table" markdown>
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 === "Go"
 
     ```go title=""
-    // 使用多种「基本数据类型」来初始化「数组」
+    // 使用多种基本数据类型来初始化数组
     var numbers = [5]int{}
     var decimals = [5]float64{}
     var characters = [5]byte{}

chapter_data_structure/classification_of_data_structure.md

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 ## 3.1.1   逻辑结构：线性与非线性
 
-**「逻辑结构」揭示了数据元素之间的逻辑关系**。在数组和链表中，数据按照顺序依次排列，体现了数据之间的线性关系；而在树中，数据从顶部向下按层次排列，表现出祖先与后代之间的派生关系；图则由节点和边构成，反映了复杂的网络关系。
+**逻辑结构揭示了数据元素之间的逻辑关系**。在数组和链表中，数据按照顺序依次排列，体现了数据之间的线性关系；而在树中，数据从顶部向下按层次排列，表现出祖先与后代之间的派生关系；图则由节点和边构成，反映了复杂的网络关系。
 
 逻辑结构可被分为“线性”和“非线性”两大类。线性结构比较直观，指数据在逻辑关系上呈线性排列；非线性结构则相反，呈非线性排列。
 
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 内存是所有程序的共享资源，当某块内存被某个程序占用时，则无法被其他程序同时使用了。**因此在数据结构与算法的设计中，内存资源是一个重要的考虑因素**。比如，算法所占用的内存峰值不应超过系统剩余空闲内存；如果缺少连续大块的内存空间，那么所选用的数据结构必须能够存储在离散的内存空间内。
 
-**「物理结构」反映了数据在计算机内存中的存储方式**，可分为连续空间存储（数组）和离散空间存储（链表）。物理结构从底层决定了数据的访问、更新、增删等操作方法，同时在时间效率和空间效率方面呈现出互补的特点。
+**物理结构反映了数据在计算机内存中的存储方式**，可分为连续空间存储（数组）和离散空间存储（链表）。物理结构从底层决定了数据的访问、更新、增删等操作方法，同时在时间效率和空间效率方面呈现出互补的特点。
 
 ![连续空间存储与离散空间存储](classification_of_data_structure.assets/classification_phisical_structure.png)
 

chapter_data_structure/number_encoding.md

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 ## 3.3.1   原码、反码和补码
 
-从上一节的表格中我们发现，所有整数类型能够表示的负数都比正数多一个。例如，`byte` 的取值范围是 $[-128, 127]$ 。这个现象比较反直觉，它的内在原因涉及到原码、反码、补码的相关知识。
+在上一节的表格中我们发现，所有整数类型能够表示的负数都比正数多一个，例如 `byte` 的取值范围是 $[-128, 127]$ 。这个现象比较反直觉，它的内在原因涉及到原码、反码、补码的相关知识。
 
-在展开分析之前，我们首先给出三者的定义：
+实际上，**数字是以“补码”的形式存储在计算机中的**。在分析这样做的原因之前，我们首先给出三者的定义：
 
 - **原码**：我们将数字的二进制表示的最高位视为符号位，其中 $0$ 表示正数，$1$ 表示负数，其余位表示数字的值。
 - **反码**：正数的反码与其原码相同，负数的反码是对其原码除符号位外的所有位取反。
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 <p align="center"> 图：原码、反码与补码之间的相互转换 </p>
 
-显然「原码」最为直观。但实际上，**数字是以「补码」的形式存储在计算机中的**。这是因为原码存在一些局限性。
-
-一方面，**负数的原码不能直接用于运算**。例如，我们在原码下计算 $1 + (-2)$ ，得到的结果是 $-3$ ，这显然是不对的。
+「原码 true form」虽然最直观，但存在一些局限性。一方面，**负数的原码不能直接用于运算**。例如在原码下计算 $1 + (-2)$ ，得到的结果是 $-3$ ，这显然是不对的。
 
 $$
 \begin{aligned}
@@ -35,7 +33,7 @@ $$
 \end{aligned}
 $$
 
-为了解决此问题，计算机引入了「反码」。如果我们先将原码转换为反码，并在反码下计算 $1 + (-2)$ ，最后将结果从反码转化回原码，则可得到正确结果 $-1$ 。
+为了解决此问题，计算机引入了「反码 1's complement code」。如果我们先将原码转换为反码，并在反码下计算 $1 + (-2)$ ，最后将结果从反码转化回原码，则可得到正确结果 $-1$ 。
 
 $$
 \begin{aligned}
@@ -57,7 +55,7 @@ $$
 \end{aligned}
 $$
 
-与原码一样，反码也存在正负零歧义问题，因此计算机进一步引入了「补码」。我们先来观察一下负零的原码、反码、补码的转换过程：
+与原码一样，反码也存在正负零歧义问题，因此计算机进一步引入了「补码 2's complement code」。我们先来观察一下负零的原码、反码、补码的转换过程：
 
 $$
 \begin{aligned}
@@ -144,6 +142,7 @@ $$
 **尽管浮点数 `float` 扩展了取值范围，但其副作用是牺牲了精度**。整数类型 `int` 将全部 32 位用于表示数字，数字是均匀分布的；而由于指数位的存在，浮点数 `float` 的数值越大，相邻两个数字之间的差值就会趋向越大。
 
 进一步地，指数位 $E = 0$ 和 $E = 255$ 具有特殊含义，**用于表示零、无穷大、$\mathrm{NaN}$ 等**。
+
 <p align="center"> 表：指数位含义 </p>
 
 <div class="center-table" markdown>