Fix multilingual content typos (#1958)

docs/chapter_greedy/fractional_knapsack_problem.md

@@ -33,7 +33,7 @@
 [file]{fractional_knapsack}-[class]{}-[func]{fractional_knapsack}
 ```
 
-内置排序算法的时间复杂度通常为 $O(\log n)$ ，空间复杂度通常为 $O(\log n)$ 或 $O(n)$ ，取决于编程语言的具体实现。
+内置排序算法的时间复杂度通常为 $O(n \log n)$ ，空间复杂度通常为 $O(\log n)$ 或 $O(n)$ ，取决于编程语言的具体实现。
 
 除排序之外，在最差情况下，需要遍历整个物品列表，**因此时间复杂度为 $O(n)$** ，其中 $n$ 为物品数量。
 

docs/chapter_greedy/greedy_algorithm.md

@@ -91,4 +91,4 @@
 - **分数背包问题**：给定一组物品和一个载重量，你的目标是选择一组物品，使得总重量不超过载重量，且总价值最大。如果每次都选择性价比最高（价值 / 重量）的物品，那么贪心算法在一些情况下可以得到最优解。
 - **股票买卖问题**：给定一组股票的历史价格，你可以进行多次买卖，但如果你已经持有股票，那么在卖出之前不能再买，目标是获取最大利润。
 - **霍夫曼编码**：霍夫曼编码是一种用于无损数据压缩的贪心算法。通过构建霍夫曼树，每次选择出现频率最低的两个节点合并，最后得到的霍夫曼树的带权路径长度（编码长度）最小。
-- **Dijkstra 算法**：它是一种解决给定源顶点到其余各顶点的最短路径问题的贪心算法。
+- **Dijkstra 算法**：在所有边的权重均为非负数的图中，它是一种解决给定源顶点到其余各顶点的最短路径问题的贪心算法。

docs/chapter_greedy/max_product_cutting_problem.md

@@ -51,7 +51,7 @@ $$
 1. 输入整数 $n$ ，从其不断地切分出因子 $3$ ，直至余数为 $0$、$1$、$2$ 。
 2. 当余数为 $0$ 时，代表 $n$ 是 $3$ 的倍数，因此不做任何处理。
 3. 当余数为 $2$ 时，不继续划分，保留。
-4. 当余数为 $1$ 时，由于 $2 \times 2 > 1 \times 3$ ，因此应将最后一个 $3$ 替换为 $2$ 。
+4. 当余数为 $1$ 时，由于 $2 \times 2 > 1 \times 3$ ，因此应将最后一个 $3$ 和余数 $1$ 替换为两个 $2$ 。
 
 ### 代码实现