Fix multilingual content typos (#1958)

docs/chapter_sorting/bucket_sort.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # 桶排序
 
-前述几种排序算法都属于“基于比较的排序算法”，它们通过比较元素间的大小来实现排序。此类排序算法的时间复杂度无法超越 $O(n \log n)$ 。接下来，我们将探讨几种“非比较排序算法”，它们的时间复杂度可以达到线性阶。
+前述几种排序算法都属于“基于比较的排序算法”，它们通过比较元素间的大小来实现排序。此类排序算法在最坏情况下的时间复杂度下界为 $\Omega(n \log n)$ 。接下来，我们将探讨几种“非比较排序算法”，它们的时间复杂度可以达到线性阶。
 
 <u>桶排序（bucket sort）</u>是分治策略的一个典型应用。它通过设置一些具有大小顺序的桶，每个桶对应一个数据范围，将数据平均分配到各个桶中；然后，在每个桶内部分别执行排序；最终按照桶的顺序将所有数据合并。
 

docs/chapter_sorting/selection_sort.md

@@ -51,7 +51,7 @@
 
 ## 算法特性
 
-- **时间复杂度为 $O(n^2)$、非自适应排序**：外循环共 $n - 1$ 轮，第一轮的未排序区间长度为 $n$ ，最后一轮的未排序区间长度为 $2$ ，即各轮外循环分别包含 $n$、$n - 1$、$\dots$、$3$、$2$ 轮内循环，求和为 $\frac{(n - 1)(n + 2)}{2}$ 。
+- **时间复杂度为 $O(n^2)$、非自适应排序**：外循环共 $n - 1$ 轮，第一轮内循环执行 $n - 1$ 次，最后一轮执行 $1$ 次，即各轮内循环分别执行 $n - 1$、$n - 2$、$\dots$、$2$、$1$ 次，求和为 $\frac{n(n - 1)}{2}$ 。
 - **空间复杂度为 $O(1)$、原地排序**：指针 $i$ 和 $j$ 使用常数大小的额外空间。
 - **非稳定排序**：如下图所示，元素 `nums[i]` 有可能被交换至与其相等的元素的右边，导致两者的相对顺序发生改变。
 

docs/chapter_sorting/sorting_algorithm.md

@@ -37,7 +37,7 @@
 
 **自适应性**：<u>自适应排序</u>能够利用输入数据已有的顺序信息来减少计算量，达到更优的时间效率。自适应排序算法的最佳时间复杂度通常优于平均时间复杂度。
 
-**是否基于比较**：<u>基于比较的排序</u>依赖比较运算符（$<$、$=$、$>$）来判断元素的相对顺序，从而排序整个数组，理论最优时间复杂度为 $O(n \log n)$ 。而<u>非比较排序</u>不使用比较运算符，时间复杂度可达 $O(n)$ ，但其通用性相对较差。
+**是否基于比较**：<u>基于比较的排序</u>依赖比较运算符（$<$、$=$、$>$）来判断元素的相对顺序，从而排序整个数组，其最坏时间复杂度的下界为 $\Omega(n \log n)$ 。而<u>非比较排序</u>不使用比较运算符，时间复杂度可达 $O(n)$ ，但其通用性相对较差。
 
 ## 理想排序算法