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zh-Hant/docs/chapter_dynamic_programming/dp_solution_pipeline.md

@@ -417,7 +417,7 @@ $$
 
 <p align="center"> 圖 14-14 &nbsp; 暴力搜尋遞迴樹 </p>
 
-每個狀態都有向下和向右兩種選擇，從左上角走到右下角總共需要 $m + n - 2$ 步，所以最差時間複雜度為 $O(2^{m + n})$ 。請注意，這種計算方式未考慮臨近網格邊界的情況，當到達網路邊界時只剩下一種選擇，因此實際的路徑數量會少一些。
+每個狀態都有向下和向右兩種選擇，從左上角走到右下角總共需要 $m + n - 2$ 步，所以最差時間複雜度為 $O(2^{m + n})$ ，其中 $n$ 和 $m$ 分別為網格的行數和列數。請注意，這種計算方式未考慮臨近網格邊界的情況，當到達網路邊界時只剩下一種選擇，因此實際的路徑數量會少一些。
 
 ### 2. &nbsp; 方法二：記憶化搜尋
 

zh-Hant/docs/chapter_sorting/heap_sort.md

@@ -6,7 +6,7 @@ comments: true
 
 !!! tip
 
-    閱讀本節前，請確保已學完“堆積“章節。
+    閱讀本節前，請確保已學完“堆積”章節。
 
 <u>堆積排序（heap sort）</u>是一種基於堆積資料結構實現的高效排序演算法。我們可以利用已經學過的“建堆積操作”和“元素出堆積操作”實現堆積排序。
 

zh-Hant/docs/chapter_stack_and_queue/deque.md

@@ -501,7 +501,7 @@ comments: true
                 val: int = self._front.val  # 暫存頭節點值
                 # 刪除頭節點
                 fnext: ListNode | None = self._front.next
-                if fnext != None:
+                if fnext is not None:
                     fnext.prev = None
                     self._front.next = None
                 self._front = fnext  # 更新頭節點
@@ -510,7 +510,7 @@ comments: true
                 val: int = self._rear.val  # 暫存尾節點值
                 # 刪除尾節點
                 rprev: ListNode | None = self._rear.prev
-                if rprev != None:
+                if rprev is not None:
                     rprev.next = None
                     self._rear.prev = None
                 self._rear = rprev  # 更新尾節點

zh-Hant/docs/chapter_tree/binary_tree.md

@@ -504,6 +504,8 @@ comments: true
     P->left = n2;
     // 刪除節點 P
     n1->left = n2;
+    // 釋放記憶體
+    delete P;
     ```
 
 === "Java"
@@ -609,6 +611,8 @@ comments: true
     P->left = n2;
     // 刪除節點 P
     n1->left = n2;
+    // 釋放記憶體
+    free(P);
     ```
 
 === "Kotlin"