feat: Revised the book (#978)

* Sync recent changes to the revised Word.

* Revised the preface chapter

* Revised the introduction chapter

* Revised the computation complexity chapter

* Revised the chapter data structure

* Revised the chapter array and linked list

* Revised the chapter stack and queue

* Revised the chapter hashing

* Revised the chapter tree

* Revised the chapter heap

* Revised the chapter graph

* Revised the chapter searching

* Reivised the sorting chapter

* Revised the divide and conquer chapter

* Revised the chapter backtacking

* Revised the DP chapter

* Revised the greedy chapter

* Revised the appendix chapter

* Revised the preface chapter doubly

* Revised the figures

docs/chapter_graph/graph_operations.md

@@ -26,7 +26,7 @@
 === "删除顶点"
     ![adjacency_matrix_remove_vertex](graph_operations.assets/adjacency_matrix_remove_vertex.png)
 
-以下是基于邻接矩阵表示图的实现代码。
+以下是基于邻接矩阵表示图的实现代码：
 
 ```src
 [file]{graph_adjacency_matrix}-[class]{graph_adj_mat}-[func]{}
@@ -70,7 +70,7 @@
 
 ## 效率对比
 
-设图中共有 $n$ 个顶点和 $m$ 条边，下表对比了邻接矩阵和邻接表的时间和空间效率。
+设图中共有 $n$ 个顶点和 $m$ 条边，下表对比了邻接矩阵和邻接表的时间效率和空间效率。
 
 <p align="center"> 表 <id> &nbsp; 邻接矩阵与邻接表对比 </p>
 
@@ -83,4 +83,4 @@
 | 删除顶点     | $O(n^2)$ | $O(n + m)$     | $O(n)$           |
 | 内存空间占用 | $O(n^2)$ | $O(n + m)$     | $O(n + m)$       |
 
-观察上表，似乎邻接表（哈希表）的时间与空间效率最优。但实际上，在邻接矩阵中操作边的效率更高，只需要一次数组访问或赋值操作即可。综合来看，邻接矩阵体现了“以空间换时间”的原则，而邻接表体现了“以时间换空间”的原则。
+观察上表，似乎邻接表（哈希表）的时间效率与空间效率最优。但实际上，在邻接矩阵中操作边的效率更高，只需一次数组访问或赋值操作即可。综合来看，邻接矩阵体现了“以空间换时间”的原则，而邻接表体现了“以时间换空间”的原则。