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docs/chapter_computational_complexity/summary.md

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 ### 时间复杂度
 
 - 「时间复杂度」统计算法运行时间随着数据量变大时的增长趋势，可以有效评估算法效率，但在某些情况下可能失效，比如在输入数据量较小或时间复杂度相同时，无法精确对比算法效率的优劣性。
-- 「最差时间复杂度」使用大 $O$ 符号表示，即函数渐进上界，其反映当 $n$ 趋于正无穷时，$T(n)$ 处于何种增长级别。
-- 推算时间复杂度分为两步，首先统计计算操作数量，再判断渐进上界。
+- 「最差时间复杂度」使用大 $O$ 符号表示，即函数渐近上界，其反映当 $n$ 趋于正无穷时，$T(n)$ 处于何种增长级别。
+- 推算时间复杂度分为两步，首先统计计算操作数量，再判断渐近上界。
 - 常见时间复杂度从小到大排列有 $O(1)$ , $O(\log n)$ , $O(n)$ , $O(n \log n)$ , $O(n^2)$ , $O(2^n)$ , $O(n!)$ 。
 - 某些算法的时间复杂度不是恒定的，而是与输入数据的分布有关。时间复杂度分为「最差时间复杂度」和「最佳时间复杂度」，后者几乎不用，因为输入数据需要满足苛刻的条件才能达到最佳情况。
 - 「平均时间复杂度」可以反映在随机数据输入下的算法效率，最贴合实际使用情况下的算法性能。计算平均时间复杂度需要统计输入数据的分布，以及综合后的数学期望。