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算法思维系列/回溯算法详解修订版.md

@@ -337,7 +337,7 @@ bool backtrack(vector<string>& board, int row) {
 }
 ```
 
-这样修改后，只要找到一个答案，for 循环的后续递归穷举都会被阻断。也许你可以在 N 皇后问题的代码框架上，稍加修改，写一个解数独的算法？可以参考我的这篇文章 [回溯算法秒杀数独问题](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=sudoku)。
+这样修改后，只要找到一个答案，后续的递归穷举都会被阻断。也许你可以在 N 皇后问题的代码框架上，稍加修改，写一个解数独的算法？可以参考我的这篇文章 [回溯算法秒杀数独问题](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=sudoku)。
 
 再简单拓展一下，有可能题目不需要你计算出 N 皇后问题的所有具体结果，而仅仅问你共有几种解法，应该怎么做呢？
 

算法思维系列/滑动窗口技巧进阶.md

@@ -70,6 +70,7 @@ while (right < s.size()) {
 ```cpp
 /* 滑动窗口算法框架 */
 void slidingWindow(string s) {
+    // 用合适的数据结构记录窗口中的数据
     unordered_map<char, int> window;
     
     int left = 0, right = 0;
@@ -106,7 +107,7 @@ void slidingWindow(string s) {
 
 另外，虽然滑动窗口代码框架中有一个嵌套的 while 循环，但算法的时间复杂度依然是 `O(N)`，其中 `N` 是输入字符串/数组的长度。
 
-为什么呢？简单说，字符串/数组中的每个元素都只会进入窗口一次，然后被移出窗口一次，不会说有某些元素多次进入和离开窗口，所以算法的时间复杂度就和字符串/数组的长度成正比。前文 [算法时空复杂度分析实用指南](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=时间复杂度) 有具体讲时间复杂度的估算，这里就不展开了。
+为什么呢？简单说，指针 `left, right` 不会回退（它们的值只增不减），所以字符串/数组中的每个元素都只会进入窗口一次，然后被移出窗口一次，不会说有某些元素多次进入和离开窗口，所以算法的时间复杂度就和字符串/数组的长度成正比。前文 [算法时空复杂度分析实用指南](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=时间复杂度) 有具体讲时间复杂度的估算，这里就不展开了。
 
 说句题外话，我发现很多人喜欢执着于表象，不喜欢探求问题的本质。比如说有很多人评论我这个框架，说什么散列表速度慢，不如用数组代替散列表；还有很多人喜欢把代码写得特别短小，说我这样代码太多余，影响编译速度，LeetCode 上速度不够快。