feat: Revised the book (#978)

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docs/chapter_sorting/heap_sort.md

@@ -18,11 +18,11 @@
 1. 输入数组并建立大顶堆。完成后，最大元素位于堆顶。
 2. 将堆顶元素（第一个元素）与堆底元素（最后一个元素）交换。完成交换后，堆的长度减 $1$ ，已排序元素数量加 $1$ 。
 3. 从堆顶元素开始，从顶到底执行堆化操作（Sift Down）。完成堆化后，堆的性质得到修复。
-4. 循环执行第 `2.` 和 `3.` 步。循环 $n - 1$ 轮后，即可完成数组排序。
+4. 循环执行第 `2.` 步和第 `3.` 步。循环 $n - 1$ 轮后，即可完成数组排序。
 
 !!! tip
 
-    实际上，元素出堆操作中也包含第 `2.` 和 `3.` 步，只是多了一个弹出元素的步骤。
+    实际上，元素出堆操作中也包含第 `2.` 步和第 `3.` 步，只是多了一个弹出元素的步骤。
 
 === "<1>"
     ![堆排序步骤](heap_sort.assets/heap_sort_step1.png)
@@ -60,7 +60,7 @@
 === "<12>"
     ![heap_sort_step12](heap_sort.assets/heap_sort_step12.png)
 
-在代码实现中，我们使用了与堆章节相同的从顶至底堆化 `sift_down()` 函数。值得注意的是，由于堆的长度会随着提取最大元素而减小，因此我们需要给 `sift_down()` 函数添加一个长度参数 $n$ ，用于指定堆的当前有效长度。
+在代码实现中，我们使用了与“堆”章节相同的从顶至底堆化 `sift_down()` 函数。值得注意的是，由于堆的长度会随着提取最大元素而减小，因此我们需要给 `sift_down()` 函数添加一个长度参数 $n$ ，用于指定堆的当前有效长度。代码如下所示：
 
 ```src
 [file]{heap_sort}-[class]{}-[func]{heap_sort}