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problems/周总结/20200927二叉树周末总结.md

@@ -44,7 +44,7 @@ a->right = NULL;
 
 在介绍前中后序遍历的时候，有递归和迭代（非递归），还有一种牛逼的遍历方式：morris遍历。
 
-morris遍历是二叉树遍历算法的超强进阶算法，morris遍历可以将非递归遍历中的空间复杂度降为$O(1)$，感兴趣大家就去查一查学习学习，比较小众，面试几乎不会考。我其实也没有研究过，就不做过多介绍了。
+morris遍历是二叉树遍历算法的超强进阶算法，morris遍历可以将非递归遍历中的空间复杂度降为O(1)，感兴趣大家就去查一查学习学习，比较小众，面试几乎不会考。我其实也没有研究过，就不做过多介绍了。
 
 ## 周二
 

problems/周总结/20201126贪心周末总结.md

@@ -41,7 +41,7 @@
 
 一些录友不清楚[贪心算法：分发饼干](https://programmercarl.com/0455.分发饼干.html)中时间复杂度是怎么来的？
 
-就是快排$O(n\log n)$，遍历$O(n)$，加一起就是还是$O(n\log n)$。
+就是快排O(nlog n)，遍历O(n)，加一起就是还是O(nlogn)。
 
 ## 周三
 

problems/周总结/20201210复杂度分析周末总结.md

@@ -70,9 +70,9 @@
 
 # 周三
 
-在[$O(n)$的算法居然超时了，此时的n究竟是多大？](https://programmercarl.com/前序/On的算法居然超时了，此时的n究竟是多大？.html)中介绍了大家在leetcode上提交代码经常遇到的一个问题-超时！
+在[O(n)的算法居然超时了，此时的n究竟是多大？](https://programmercarl.com/前序/On的算法居然超时了，此时的n究竟是多大？.html)中介绍了大家在leetcode上提交代码经常遇到的一个问题-超时！
 
-估计很多录友知道算法超时了，但没有注意过 $O(n)$的算法，如果1s内出结果，这个n究竟是多大？
+估计很多录友知道算法超时了，但没有注意过 O(n)的算法，如果1s内出结果，这个n究竟是多大？
 
 文中从计算机硬件出发，分析计算机的计算性能，然后亲自做实验，整理出数据如下：
 
@@ -95,7 +95,7 @@
 
 文中给出了四个版本的代码实现，并逐一分析了其时间复杂度。
 
-此时大家就会发现，同一道题目，同样使用递归算法，有的同学会写出了$O(n)$的代码，有的同学就写出了$O(\log n)$的代码。
+此时大家就会发现，同一道题目，同样使用递归算法，有的同学会写出了O(n)的代码，有的同学就写出了$O(\log n)$的代码。
 
 其本质是要对递归的时间复杂度有清晰的认识，才能运用递归来有效的解决问题！
 

problems/周总结/20201217贪心周末总结.md

@@ -8,7 +8,7 @@
 
 在[贪心算法：加油站](https://programmercarl.com/0134.加油站.html)中给出每一个加油站的汽油和开到这个加油站的消耗，问汽车能不能开一圈。
 
-这道题目咋眼一看，感觉是一道模拟题，模拟一下汽车从每一个节点出发看看能不能开一圈，时间复杂度是$O(n^2)$。
+这道题目咋眼一看，感觉是一道模拟题，模拟一下汽车从每一个节点出发看看能不能开一圈，时间复杂度是O(n^2)。
 
 即使用模拟这种情况，也挺考察代码技巧的。
 

problems/周总结/20210225动规周末总结.md

@@ -211,8 +211,8 @@ public:
 };
 ```
 
-* 时间复杂度：$O(n^2)$
-* 空间复杂度：$O(1)$
+* 时间复杂度：O(n^2)
+* 空间复杂度：O(1)
 
 贪心解法代码如下：
 
@@ -233,8 +233,8 @@ public:
 };
 ```
 
-* 时间复杂度：$O(n)$
-* 空间复杂度：$O(1)$
+* 时间复杂度：O(n)
+* 空间复杂度：O(1)
 
 动规解法，版本一，代码如下：
 
@@ -256,8 +256,8 @@ public:
 };
 ```
 
-* 时间复杂度：$O(n)$
-* 空间复杂度：$O(n)$
+* 时间复杂度：O(n)
+* 空间复杂度：O(n)
 
 从递推公式可以看出，dp[i]只是依赖于dp[i - 1]的状态。
 
@@ -282,8 +282,8 @@ public:
 };
 ```
 
-* 时间复杂度：$O(n)$
-* 空间复杂度：$O(1)$
+* 时间复杂度：O(n)
+* 空间复杂度：O(1)
 
 
 建议先写出版本一，然后在版本一的基础上优化成版本二，而不是直接就写出版本二。