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@@ -14,11 +14,13 @@ Trie的核心思想是空间换时间，利用字符串的公共前缀来降低
 
 ### 1.2、树的构建
 
-咱们先来看一个问题：假如现在给你100000个长度不超过10的单词，对于每一个单词，我们要判断他出没出现过，如果出现了，求第一次出现在第几个位置。对于这个问题，我们该怎么解决呢？
+咱们先来看一个问题：假如现在给你10万个长度不超过10的单词，对于每一个单词，我们要判断它出没出现过，如果出现了，求第一次出现在第几个位置。对于这个问题，我们该怎么解决呢？
 
-如果我们用最傻的方法，对于每一个单词，我们都要去查找它前面的单词中是否有它。那么这个算法的复杂度就是O(n^2)。显然对于100000的范围难以接受。
+如果我们用最傻的方法，对于每一个单词，我们都要去查找它前面的单词中是否有它。那么这个算法的复杂度就是O(n^2)。显然对于10万的范围难以接受。
 
-换个思路想：假设我要查询的单词是abcd，那么在它前面的单词中，以b，c，d，f之类开头的显然不必考虑。而只要找以a开头的中是否存在abcd就可以了。同样的，在以a开头中的单词中，我们只要考虑以b作为第二个字母的，一次次缩小范围和提高针对性，这样一个树的模型就渐渐清晰了。
+换个思路想：
+ - 假设我要查询的单词是abcd，那么在它前面的单词中，以b，c，d，f之类开头的显然不必考虑，而只要找以a开头的中是否存在abcd就可以了。
+- 同样的，在以a开头中的单词中，我们只要考虑以b作为第二个字母的，一次次缩小范围和提高针对性，这样一个树的模型就渐渐清晰了。
 
 假设现在有b，abc，abd，bcd，abcd，efg，hii 这6个单词，那么我们可以构建一棵如下图所示的树：