diff --git a/docs/chapter_computational_complexity/performance_evaluation.md b/docs/chapter_computational_complexity/performance_evaluation.md
index e4fadff..84c3dc8 100644
--- a/docs/chapter_computational_complexity/performance_evaluation.md
+++ b/docs/chapter_computational_complexity/performance_evaluation.md
@@ -16,7 +16,7 @@ comments: true
 - **时间效率** ，即算法的运行速度的快慢。
 - **空间效率** ，即算法占用的内存空间大小。
 
-数据结构与算法追求 “运行地快、内存占用少” ，而如何去评价算法效率则是非常重要的问题。
+数据结构与算法追求 “运行得快、内存占用少” ，而如何去评价算法效率则是非常重要的问题。
 
 ## 效率评估方法
 
diff --git a/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md b/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md
index df0ea51..5555252 100644
--- a/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md
+++ b/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md
@@ -862,7 +862,7 @@ $$
 
     生物学科中的 “细胞分裂” 即是指数阶增长：初始状态为 $1$ 个细胞，分裂一轮后为 $2$ 个，分裂两轮后为 $4$ 个，……，分裂 $n$ 轮后有 $2^n$ 个细胞。
 
-指数阶增长地非常快，在实际应用中一般是不能被接受的。若一个问题使用「暴力枚举」求解的时间复杂度是 $O(2^n)$ ，那么一般都需要使用「动态规划」或「贪心算法」等算法来求解。
+指数阶增长得非常快，在实际应用中一般是不能被接受的。若一个问题使用「暴力枚举」求解的时间复杂度是 $O(2^n)$ ，那么一般都需要使用「动态规划」或「贪心算法」等算法来求解。
 
 === "Java"