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chapter_searching/binary_search.md

@@ -104,7 +104,7 @@ comments: true
         i, j = 0, len(nums) - 1
         # 循环，当搜索区间为空时跳出（当 i > j 时为空）
         while i <= j:
-            # 理论上 Python 的数字可以无限大（取决于内存大小），无需考虑大数越界问题
+            # 理论上 Python 的数字可以无限大（取决于内存大小），无须考虑大数越界问题
             m = (i + j) // 2  # 计算中点索引 m
             if nums[m] < target:
                 i = m + 1  # 此情况说明 target 在区间 [m+1, j] 中
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 二分查找在时间和空间方面都有较好的性能：
 
 - 二分查找的时间效率高。在大数据量下，对数阶的时间复杂度具有显著优势。例如，当数据大小 $n = 2^{20}$ 时，线性查找需要 $2^{20} = 1048576$ 轮循环，而二分查找仅需 $\log_2 2^{20} = 20$ 轮循环。
-- 二分查找无需额外空间。相较于需要借助额外空间的搜索算法（例如哈希查找），二分查找更加节省空间。
+- 二分查找无须额外空间。相较于需要借助额外空间的搜索算法（例如哈希查找），二分查找更加节省空间。
 
 然而，二分查找并非适用于所有情况，原因如下：