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chapter_data_structure/character_encoding.md

@@ -12,7 +12,7 @@ comments: true
 
 ![ASCII 码](character_encoding.assets/ascii_table.png)
 
-<p align="center"> Fig. ASCII 码 </p>
+<p align="center"> 图：ASCII 码 </p>
 
 然而，**ASCII 码仅能够表示英文**。随着计算机的全球化，诞生了一种能够表示更多语言的字符集「EASCII」。它在 ASCII 的 7 位基础上扩展到 8 位，能够表示 256 个不同的字符。
 
@@ -40,7 +40,7 @@ Unicode 是一种字符集标准，本质上是给每个字符分配一个编号
 
 ![Unicode 编码示例](character_encoding.assets/unicode_hello_algo.png)
 
-<p align="center"> Fig. Unicode 编码示例 </p>
+<p align="center"> 图：Unicode 编码示例 </p>
 
 然而 ASCII 码已经向我们证明，编码英文只需要 1 字节。若采用上述方案，英文文本占用空间的大小将会是 ASCII 编码下大小的两倍，非常浪费内存空间。因此，我们需要一种更加高效的 Unicode 编码方法。
 
@@ -61,7 +61,7 @@ UTF-8 的编码规则并不复杂，分为两种情况：
 
 ![UTF-8 编码示例](character_encoding.assets/utf-8_hello_algo.png)
 
-<p align="center"> Fig. UTF-8 编码示例 </p>
+<p align="center"> 图：UTF-8 编码示例 </p>
 
 除了 UTF-8 之外，常见的编码方式还包括：
 

chapter_data_structure/classification_of_data_structure.md

@@ -17,7 +17,7 @@ comments: true
 
 ![线性与非线性数据结构](classification_of_data_structure.assets/classification_logic_structure.png)
 
-<p align="center"> Fig. 线性与非线性数据结构 </p>
+<p align="center"> 图：线性与非线性数据结构 </p>
 
 非线性数据结构可以进一步被划分为树形结构和网状结构。
 
@@ -35,7 +35,7 @@ comments: true
 
 ![内存条、内存空间、内存地址](classification_of_data_structure.assets/computer_memory_location.png)
 
-<p align="center"> Fig. 内存条、内存空间、内存地址 </p>
+<p align="center"> 图：内存条、内存空间、内存地址 </p>
 
 内存是所有程序的共享资源，当某块内存被某个程序占用时，则无法被其他程序同时使用了。**因此在数据结构与算法的设计中，内存资源是一个重要的考虑因素**。比如，算法所占用的内存峰值不应超过系统剩余空闲内存；如果缺少连续大块的内存空间，那么所选用的数据结构必须能够存储在离散的内存空间内。
 
@@ -43,7 +43,7 @@ comments: true
 
 ![连续空间存储与离散空间存储](classification_of_data_structure.assets/classification_phisical_structure.png)
 
-<p align="center"> Fig. 连续空间存储与离散空间存储 </p>
+<p align="center"> 图：连续空间存储与离散空间存储 </p>
 
 值得说明的是，**所有数据结构都是基于数组、链表或二者的组合实现的**。例如，栈和队列既可以使用数组实现，也可以使用链表实现；而哈希表的实现可能同时包含数组和链表。
 

chapter_data_structure/number_encoding.md

@@ -20,7 +20,7 @@ comments: true
 
 ![原码、反码与补码之间的相互转换](number_encoding.assets/1s_2s_complement.png)
 
-<p align="center"> Fig. 原码、反码与补码之间的相互转换 </p>
+<p align="center"> 图：原码、反码与补码之间的相互转换 </p>
 
 显然「原码」最为直观。但实际上，**数字是以「补码」的形式存储在计算机中的**。这是因为原码存在一些局限性。
 
@@ -131,7 +131,7 @@ $$
 
 ![IEEE 754 标准下的 float 表示方式](number_encoding.assets/ieee_754_float.png)
 
-<p align="center"> Fig. IEEE 754 标准下的 float 表示方式 </p>
+<p align="center"> 图：IEEE 754 标准下的 float 表示方式 </p>
 
 给定一个示例数据 $\mathrm{S} = 0$ ， $\mathrm{E} = 124$ ，$\mathrm{N} = 2^{-2} + 2^{-3} = 0.375$ ，则有：