Update distance.md

我觉得不需要序号吧

diff --git a/docs/misc/distance.md b/docs/misc/distance.md
index 8d3ff25..e93fbae 100644 (file)
--- a/docs/misc/distance.md
+++ b/docs/misc/distance.md
@@ -1,20 +1,20 @@
 ## OI 中常用的几类距离 ：
 
-### 1. 曼哈顿距离
+### 曼哈顿距离
 
 对于平面上两点 $A(x_1, y_1)$, $B(x_2, y_2)$ $Dis(A, B) = |x_1-x_2| + |y_1-y_2|$
 
 一般来讲，我们只会用到二维平面上的曼哈顿距离
 
-### 2. 切比雪夫距离
+### 切比雪夫距离
 
 对于平面上两点 $A(x_1, y_1)$, $B(x_2, y_2)$ $Dis(A, B) = \max(|x_1-x_2| , |y_1-y_2|)$
 
 对于两个 $n$ 维向量 $\vec A(x_{11}, x_{12}, \cdots,x_{1n})$  $\vec B(x_{21}, x_{22}, \cdots,x_{2n})$
 
-$Dis(A, B)  = \max\limits_i(|x_{1i}-x_{2i}|)$
+$Dis(A, B) = \max\limits_i(|x_{1i}-x_{2i}|)$
 
-### 3. 欧几里得距离 （又称欧氏距离）
+### 欧几里得距离 （又称欧氏距离）
 
 欧几里得距离是两点的直线距离。
 
@@ -22,17 +22,17 @@ $Dis(A, B)  = \max\limits_i(|x_{1i}-x_{2i}|)$
 
 对于两个 $n$ 维向量 $\vec A(x_{11}, x_{12}, \cdots,x_{1n})$  $\vec B(x_{21}, x_{22}, \cdots,x_{2n})$
 
-$Dis(A, B)  = \sqrt{\sum\limits_{k=1}^n(x_{1k}-x_{2k})^2}$
+$Dis(A, B) = \sqrt{\sum\limits_{k=1}^n(x_{1k}-x_{2k})^2}$
 
-### 4.Lm 距离
+### Lm 距离
 
 一般地，我们定义平面上两点 $A(x_1, y_1)$, $B(x_2, y_2)$ 之间的 $L_m$ 距离为
 
-$dist~L_m=(|x_1-x_2|^m+|y1-y2|^m)^{\frac{1}{m}}$
+$dist~L_m = (|x_1-x_2|^m+|y1-y2|^m)^{\frac{1}{m}}$
 
 特殊的， $L_2$ 距离就是欧几里得距离， $L_1$ 距离就是曼哈顿距离。
 
-### 5. 汉明距离
+### 汉明距离
 
 汉明距离是两个字符串之间的距离，它表示两个长度相同的字符串对应位字符不同的数量