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diff --git a/docs/string/hash.md b/docs/string/hash.md
index 51332f9..0cd1713 100644 (file)
--- a/docs/string/hash.md
+++ b/docs/string/hash.md
@@ -27,7 +27,7 @@ Hash 的核心思想在于，将输入映射到一个值域较小、可以方便
 
 这里面的 $b$ 和 $M$ 需要选取得足够合适才行，以使得 Hash 函数的值分布尽量均匀。
 
-如果 $b$ 和 $M$ 互质，在输入随机的情况下，这个 Hash 函数在 $[0,M)$ 上每个值概率相等，此时单次比较的错误率为 $\frac1M$ 。所以，哈希的模数一般会选用大质数。
+如果 $b$ 和 $M$ 互质，在输入随机的情况下，这个 Hash 函数在 $[0,M)$ 上每个值概率相等，此时单次比较的错误率为 $\frac 1 M$ 。所以，哈希的模数一般会选用大质数。
 
 ## Hash 的实现
 
@@ -58,7 +58,7 @@ void cmp(const string& s, const string& t) {
 
 ### 错误率
 
-若进行 $n$ 次比较，每次错误率 $\frac1{M}$ ，那么总错误率是 $1-(1-1/M)^n$ 。在随机数据下，若 $M=10^9 + 7$ , $n=10^6$ ，错误率约为 $\frac 1{1000}$ ，并不是能够完全忽略不计的。
+若进行 $n$ 次比较，每次错误率 $\frac 1 M$ ，那么总错误率是 $1-\left(1-\frac 1 M\right)^n$ 。在随机数据下，若 $M=10^9 + 7$ , $n=10^6$ ，错误率约为 $\frac 1{1000}$ ，并不是能够完全忽略不计的。
 
 所以，进行字符串哈希时，经常会对两个大质数分别取模，这样的话哈希函数的值域就能扩大到两者之积，错误率就非常小了。