build

chapter_computational_complexity/space_complexity.md

@@ -675,7 +675,7 @@ $$
 
     部分示例代码需要一些前置知识，包括数组、链表、二叉树、递归算法等。如果你遇到看不懂的地方，可以在学习完后面章节后再来复习。
 
-### 常数阶 $O(1)$
+### 1.   常数阶 $O(1)$
 
 常数阶常见于数量与输入数据大小 $n$ 无关的常量、变量、对象。
 
@@ -1008,7 +1008,7 @@ $$
     }
     ```
 
-### 线性阶 $O(n)$
+### 2.   线性阶 $O(n)$
 
 线性阶常见于元素数量与 $n$ 成正比的数组、链表、栈、队列等。
 
@@ -1419,7 +1419,7 @@ $$
 
 <p align="center"> 图：递归函数产生的线性阶空间复杂度 </p>
 
-### 平方阶 $O(n^2)$
+### 3. &nbsp; 平方阶 $O(n^2)$
 
 平方阶常见于矩阵和图，元素数量与 $n$ 成平方关系。
 
@@ -1798,7 +1798,7 @@ $$
 
 <p align="center"> 图：递归函数产生的平方阶空间复杂度 </p>
 
-### 指数阶 $O(2^n)$
+### 4. &nbsp; 指数阶 $O(2^n)$
 
 指数阶常见于二叉树。高度为 $n$ 的「满二叉树」的节点数量为 $2^n - 1$ ，占用 $O(2^n)$ 空间。
 
@@ -1970,7 +1970,7 @@ $$
 
 <p align="center"> 图：满二叉树产生的指数阶空间复杂度 </p>
 
-### 对数阶 $O(\log n)$
+### 5. &nbsp; 对数阶 $O(\log n)$
 
 对数阶常见于分治算法和数据类型转换等。