Polish the chapter of searching and sorting.

docs/chapter_heap/heap.md

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 === "<10>"
     ![heap_pop_step10](heap.assets/heap_pop_step10.png)
 
-与元素入堆操作相似，堆顶元素出堆操作的时间复杂度也为 $O(\log n)$。
+与元素入堆操作相似，堆顶元素出堆操作的时间复杂度也为 $O(\log n)$ 。
 
 === "Java"
 
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 ## 堆常见应用
 
-- **优先队列**：堆通常作为实现优先队列的首选数据结构，其入队和出队操作的时间复杂度均为 $O(\log n)$，而建队操作为 $O(n)$，这些操作都非常高效。
+- **优先队列**：堆通常作为实现优先队列的首选数据结构，其入队和出队操作的时间复杂度均为 $O(\log n)$ ，而建队操作为 $O(n)$ ，这些操作都非常高效。
 - **堆排序**：给定一组数据，我们可以用它们建立一个堆，然后依次将所有元素弹出，从而得到一个有序序列。当然，堆排序的实现方法并不需要弹出元素，而是每轮将堆顶元素交换至数组尾部并缩小堆的长度。
 - **获取最大的 $k$ 个元素**：这是一个经典的算法问题，同时也是一种典型应用，例如选择热度前 10 的新闻作为微博热搜，选取销量前 10 的商品等。