diff --git "a/Solutions/0687. \346\234\200\351\225\277\345\220\214\345\200\274\350\267\257\345\276\204.md" "b/Solutions/0687. \346\234\200\351\225\277\345\220\214\345\200\274\350\267\257\345\276\204.md"
index 45ed71e5..3e7c8eb0 100644
--- "a/Solutions/0687. \346\234\200\351\225\277\345\220\214\345\200\274\350\267\257\345\276\204.md"	
+++ "b/Solutions/0687. \346\234\200\351\225\277\345\220\214\345\200\274\350\267\257\345\276\204.md"	
@@ -60,7 +60,7 @@
 那么现在问题就变成为如何求「子树的高度」和「子树中的最大直径」。
 
 1. 子树的高度：我们可以利用深度优先搜索方法，递归遍历左右子树，并分别返回左右子树的高度。
-2. 子树中的最大直径：我们可以在递归求解子树高度的时候维护一个 $ans$ 变量，用于记录所有 $\text{左子树高度} + \text{右子树高度$ 中的最大值。
+2. 子树中的最大直径：我们可以在递归求解子树高度的时候维护一个 $ans$ 变量，用于记录所有 $\text{左子树高度} + \text{右子树高度}$ 中的最大值。
 
 最终 $ans$ 就是我们所求的该二叉树的最大直径。
 
diff --git "a/Solutions/0719. \346\211\276\345\207\272\347\254\254 K \345\260\217\347\232\204\346\225\260\345\257\271\350\267\235\347\246\273.md" "b/Solutions/0719. \346\211\276\345\207\272\347\254\254 K \345\260\217\347\232\204\346\225\260\345\257\271\350\267\235\347\246\273.md"
index c39c55b3..91286861 100644
--- "a/Solutions/0719. \346\211\276\345\207\272\347\254\254 K \345\260\217\347\232\204\346\225\260\345\257\271\350\267\235\347\246\273.md"	
+++ "b/Solutions/0719. \346\211\276\345\207\272\347\254\254 K \345\260\217\347\232\204\346\225\260\345\257\271\350\267\235\347\246\273.md"	
@@ -1,11 +1,11 @@
-# [0719. 找出第 k 小的距离对](https://leetcode.cn/problems/find-k-th-smallest-pair-distance/)
+# [0719. 找出第 K 小的距离对](https://leetcode.cn/problems/find-k-th-smallest-pair-distance/)
 
 - 标签：数组、双指针、二分查找、排序
 - 难度：困难
 
 ## 题目链接
 
-- [0719. 找出第 k 小的距离对 - 力扣](https://leetcode.cn/problems/find-k-th-smallest-pair-distance/)
+- [0719. 找出第 K 小的距离对 - 力扣](https://leetcode.cn/problems/find-k-th-smallest-pair-distance/)
 
 ## 题目大意
 
diff --git "a/Solutions/1349. \345\217\202\345\212\240\350\200\203\350\257\225\347\232\204\346\234\200\345\244\247\345\255\246\347\224\237\346\225\260.md" "b/Solutions/1349. \345\217\202\345\212\240\350\200\203\350\257\225\347\232\204\346\234\200\345\244\247\345\255\246\347\224\237\346\225\260.md"
index bb474b8d..c1ee6079 100644
--- "a/Solutions/1349. \345\217\202\345\212\240\350\200\203\350\257\225\347\232\204\346\234\200\345\244\247\345\255\246\347\224\237\346\225\260.md"	
+++ "b/Solutions/1349. \345\217\202\345\212\240\350\200\203\350\257\225\347\232\204\346\234\200\345\244\247\345\255\246\347\224\237\346\225\260.md"	
@@ -72,7 +72,7 @@
 
 因为学生可以看到左侧、右侧、左上方、右上方这四个方向上紧邻他的学生答卷，所以对于当前排的某个座位来说，其左侧、右侧、左上方、右上方都不应有人坐。我们可以根据当前排的座位选取状态 $cur\underline{\hspace{0.5em}}state$，并通过枚举的方式，找出符合要求的上一排座位选取状态 $pre\underline{\hspace{0.5em}}state$，并计算出当前排座位选择个数，即 $f(cur\underline{\hspace{0.5em}}state)$，则状态转移方程为：
 
- $dp[i][state] = \max \lbrace dp[i - 1][pre\underline{\hspace{0.5em}}state]\rbrace  + f(state) $ 
+ $dp[i][state] = \max \lbrace dp[i - 1][pre\underline{\hspace{0.5em}}state] \rbrace  + f(state)$ 
 
 因为所给座位中还有坏座位（不可用）的情况，我们可以使用一个 $8$ 位的二进制数 $bad\underline{\hspace{0.5em}}seat$ 来表示当前排的坏座位情况，如果 $cur\underline{\hspace{0.5em}}state  \text{ \& } bad\underline{\hspace{0.5em}}seat == 1$，则说明当前状态下，选择了坏椅子，则可直接跳过这种状态。
 
diff --git "a/Solutions/2156. \346\237\245\346\211\276\347\273\231\345\256\232\345\223\210\345\270\214\345\200\274\347\232\204\345\255\220\344\270\262.md" "b/Solutions/2156. \346\237\245\346\211\276\347\273\231\345\256\232\345\223\210\345\270\214\345\200\274\347\232\204\345\255\220\344\270\262.md"
index eafed5cc..ba9056d0 100644
--- "a/Solutions/2156. \346\237\245\346\211\276\347\273\231\345\256\232\345\223\210\345\270\214\345\200\274\347\232\204\345\255\220\344\270\262.md"	
+++ "b/Solutions/2156. \346\237\245\346\211\276\347\273\231\345\256\232\345\223\210\345\270\214\345\200\274\347\232\204\345\255\220\344\270\262.md"	
@@ -68,7 +68,7 @@
 
 我们可以把上面的式子转变为：
 
-$\begin{align} Hash(s_{[i - 1, i + k - 2]}) &=  \{[Hash(s_{[i, i + k - 1]}) - s_{i + k - 1} \times d^{k - 1}] \times d + s_{i - 1} \times d^{0} \} \mod m  \cr &= \{[Hash(s_{[i, i + k - 1]}) - s_{i + k - 1} \times d^{k - 1}] \times d \mod m + s_{i - 1} \times d^{0} \mod m \} \mod m \cr &= \{[Hash(s_{[i, i + k - 1]}) - s_{i + k - 1} \times d^{k - 1}] \mod m \times d \mod m + s_{i - 1} \times d^{0} \mod m \} \mod m \end{align}$
+$$\begin{aligned} Hash(s_{[i - 1, i + k - 2]}) &=  \{[Hash(s_{[i, i + k - 1]}) - s_{i + k - 1} \times d^{k - 1}] \times d + s_{i - 1} \times d^{0} \} \mod m  \cr &= \{[Hash(s_{[i, i + k - 1]}) - s_{i + k - 1} \times d^{k - 1}] \times d \mod m + s_{i - 1} \times d^{0} \mod m \} \mod m \cr &= \{[Hash(s_{[i, i + k - 1]}) - s_{i + k - 1} \times d^{k - 1}] \mod m \times d \mod m + s_{i - 1} \times d^{0} \mod m \} \mod m \end{aligned}$$
 
 > 注意：这里之所以用了「反向迭代」而不是「正向迭代」是因为如果使用了正向迭代，那么每次移除的最左侧字符哈希值为 $val(s[i]) * p^0$，之后整体需要除以 $p$，再移入最右侧字符哈希值为（$val(s[i+k]) * p^{k-1})$）。
 >