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docs/chapter_heap/top_k.md

@@ -30,10 +30,10 @@
 
 我们可以基于堆更加高效地解决 Top-K 问题，流程如下：
 
-1. 初始化一个小顶堆，其堆顶元素最小；
-2. 先将数组的前 $k$ 个元素依次入堆；
-3. 从第 $k + 1$ 个元素开始，若当前元素大于堆顶元素，则将堆顶元素出堆，并将当前元素入堆；
-4. 遍历完成后，堆中保存的就是最大的 $k$ 个元素；
+1. 初始化一个小顶堆，其堆顶元素最小。
+2. 先将数组的前 $k$ 个元素依次入堆。
+3. 从第 $k + 1$ 个元素开始，若当前元素大于堆顶元素，则将堆顶元素出堆，并将当前元素入堆。
+4. 遍历完成后，堆中保存的就是最大的 $k$ 个元素。
 
 === "<1>"
     ![基于堆寻找最大的 k 个元素](top_k.assets/top_k_heap_step1.png)