fix: typo

lucifer · lucifer · commit 04c408190b42 · 2020-11-24T19:08:06.000+08:00
diff --git a/thinkings/tree.md b/thinkings/tree.md
@@ -757,7 +757,7 @@ class Solution {
 ![bst](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1ghluh33ttoj30rs0mudhi.jpg)
 （图片来自 https://www.geeksforgeeks.org/floor-in-binary-search-tree-bst/）
 
-可以看出每次向下走，都会排除了一个分支，如果一颗二叉搜索树同时也是一颗二叉平衡树的话，那么其搜索过程时间复杂度就是 $O(logN)$。实际上，**平衡二叉搜索树的查找和有序数组的二分查找本质都是一样的，只是数据的存储方式不同罢了**。那为什么有了有序数组二分，还需要二叉搜索树呢？原因在于树的结构对于动态数据比较优友好，比如数据是频繁变动的，比如经常添加和删除，那么就可以使用二叉搜索树。理论上添加和删除的时间复杂度都是 $O(h)$，其中 h 为树的高度，如果是一颗平衡二叉搜索树，那么时间复杂度就是 $O(logN)$。而数组的添加和删除的时间复杂度为 $O(N)$，其中 N 为数组长度。
+可以看出每次向下走，都会排除了一个分支，如果一颗二叉搜索树同时也是一颗二叉平衡树的话，那么其搜索过程时间复杂度就是 $O(logN)$。实际上，**平衡二叉搜索树的查找和有序数组的二分查找本质都是一样的，只是数据的存储方式不同罢了**。那为什么有了有序数组二分，还需要二叉搜索树呢？原因在于树的结构对于动态数据比较友好，比如数据是频繁变动的，比如经常添加和删除，那么就可以使用二叉搜索树。理论上添加和删除的时间复杂度都是 $O(h)$，其中 h 为树的高度，如果是一颗平衡二叉搜索树，那么时间复杂度就是 $O(logN)$。而数组的添加和删除的时间复杂度为 $O(N)$，其中 N 为数组长度。
 
 **方便搜索，是二叉搜索树核心的设计初衷。不让查找算法时间复杂度退化到线性是平衡二叉树的初衷**。
 
