feat: Revised the book (#978)

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* Revised the chapter heap

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* Revised the DP chapter

* Revised the greedy chapter

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docs/chapter_heap/top_k.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 !!! question
 
-    给定一个长度为 $n$ 无序数组 `nums` ，请返回数组中前 $k$ 大的元素。
+    给定一个长度为 $n$ 的无序数组 `nums` ，请返回数组中前 $k$ 大的元素。
 
 对于该问题，我们先介绍两种思路比较直接的解法，再介绍效率更高的堆解法。
 
@@ -22,7 +22,7 @@
 
 如下图所示，我们可以先对数组 `nums` 进行排序，再返回最右边的 $k$ 个元素，时间复杂度为 $O(n \log n)$ 。
 
-显然，该方法“超额”完成任务了，因为我们只需要找出最大的 $k$ 个元素即可，而不需要排序其他元素。
+显然，该方法“超额”完成任务了，因为我们只需找出最大的 $k$ 个元素即可，而不需要排序其他元素。
 
 ![排序寻找最大的 k 个元素](top_k.assets/top_k_sorting.png)
 
@@ -62,10 +62,12 @@
 === "<9>"
     ![top_k_heap_step9](top_k.assets/top_k_heap_step9.png)
 
-总共执行了 $n$ 轮入堆和出堆，堆的最大长度为 $k$ ，因此时间复杂度为 $O(n \log k)$ 。该方法的效率很高，当 $k$ 较小时，时间复杂度趋向 $O(n)$ ；当 $k$ 较大时，时间复杂度不会超过 $O(n \log n)$ 。
-
-另外，该方法适用于动态数据流的使用场景。在不断加入数据时，我们可以持续维护堆内的元素，从而实现最大 $k$ 个元素的动态更新。
+示例代码如下：
 
 ```src
 [file]{top_k}-[class]{}-[func]{top_k_heap}
 ```
+
+总共执行了 $n$ 轮入堆和出堆，堆的最大长度为 $k$ ，因此时间复杂度为 $O(n \log k)$ 。该方法的效率很高，当 $k$ 较小时，时间复杂度趋向 $O(n)$ ；当 $k$ 较大时，时间复杂度不会超过 $O(n \log n)$ 。
+
+另外，该方法适用于动态数据流的使用场景。在不断加入数据时，我们可以持续维护堆内的元素，从而实现最大 $k$ 个元素的动态更新。