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diff --git a/docs/ds/sqrt-tree.md b/docs/ds/sqrt-tree.md
index 8fb8bca..acde1df 100644 (file)
--- a/docs/ds/sqrt-tree.md
+++ b/docs/ds/sqrt-tree.md
@@ -110,13 +110,17 @@ Sqrt Tree 也支持区间覆盖操作 $\operatorname{Update}(l,r,x)$ ，即把
 在第一种实现中，我们只会给第 $1$ 层的结点（结点区间长度为 $O(\sqrt{n})$ ）打懒标记，在下传标记的时侯直接更新整个子树，复杂度为 $O(\sqrt{n}\log\log n)$ 。操作过程如下：
 
 1.  考虑第 $1$ 层上的结点，对于那些被修改区间完全包含的结点，给他们打一个懒标记；
+
 2.  有两个块只有部分区间被覆盖，我们直接在 $O(\sqrt{n}\log\log n)$ 的时间内 **重建** 这两个块。如果它本身带有之前修改的懒标记，就在重建的时侯顺便下传标记；
+
 3.  更新根结点的 $\left\langle P_i\right\rangle$ 和 $\left\langle S_i\right\rangle$ ，时间复杂度 $O(\sqrt{n})$ ；
+
 4.  重建 $index$ 树，时间复杂度 $O(\sqrt{n}\log\log n)$ 。
-现在我们可以高效完成区间修改了。那么如何利用懒标记回答询问？操作如下：
+    现在我们可以高效完成区间修改了。那么如何利用懒标记回答询问？操作如下：
+
+5.  如果我们的询问被包含在一个有懒标记的块内，可以利用懒标记计算答案；
 
-1.  如果我们的询问被包含在一个有懒标记的块内，可以利用懒标记计算答案；
-2.  如果我们的询问包含多个块，那么我们只需要关心最左边和最右边不完整块的答案。中间的块的答案可以在 $index$ 树中查询（因为 $index$ 树在每次修改完后会重建），复杂度是 $O(1)$ 。
+6.  如果我们的询问包含多个块，那么我们只需要关心最左边和最右边不完整块的答案。中间的块的答案可以在 $index$ 树中查询（因为 $index$ 树在每次修改完后会重建），复杂度是 $O(1)$ 。
 
 因此询问的复杂度仍为 $O(1)$ 。
 

diff --git a/docs/misc/complexity.md b/docs/misc/complexity.md
index 7dd8f74..1c7682a 100644 (file)
--- a/docs/misc/complexity.md
+++ b/docs/misc/complexity.md
@@ -28,7 +28,7 @@ author: linehk
 
 -    $f_1(n) + f_2(n) = O(\max(f_1(n), f_2(n)))$ 
 -    $f_1(n) \times f_2(n) = O(f_1(n) \times f_2(n))$ 
--    $\forall a \neq 1, \log_a{n} = O(\log_2 n)$ 。由换底公式可以得知，任何对数函数无论底数为何，都具有相同的增长率，因此渐进时间复杂度中对数的底数一般省略不写。 
+-    $\forall a \neq 1, \log_a{n} = O(\log_2 n)$ 。由换底公式可以得知，任何对数函数无论底数为何，都具有相同的增长率，因此渐进时间复杂度中对数的底数一般省略不写。
 
 ## 主定理 (Master Theorem)