diff --git a/docs/notes/pics/45be9587-6069-4ab7-b9ac-840db1a53744.jpg b/docs/notes/pics/45be9587-6069-4ab7-b9ac-840db1a53744.jpg
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index 00000000..336ee59b
Binary files /dev/null and b/docs/notes/pics/45be9587-6069-4ab7-b9ac-840db1a53744.jpg differ
diff --git a/docs/notes/pics/48b1d459-8832-4e92-938a-728aae730739.jpg b/docs/notes/pics/48b1d459-8832-4e92-938a-728aae730739.jpg
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index 00000000..8adfea82
Binary files /dev/null and b/docs/notes/pics/48b1d459-8832-4e92-938a-728aae730739.jpg differ
diff --git a/docs/notes/剑指 offer 题解.md b/docs/notes/剑指 offer 题解.md
index 12960a29..6e6f70cb 100644
--- a/docs/notes/剑指 offer 题解.md	
+++ b/docs/notes/剑指 offer 题解.md	
@@ -442,7 +442,9 @@ public int pop() throws Exception {
 
 求斐波那契数列的第 n 项，n <= 39。
 
-<div align="center"><img src="https://latex.codecogs.com/gif.latex?f(n)=\left\{\begin{array}{rcl}0&&{n=0}\\1&&{n=1}\\f(n-1)+f(n-2)&&{n>1}\end{array}\right."/></div> <br>
+<!--<div align="center"><img src="https://latex.codecogs.com/gif.latex?f(n)=\left\{\begin{array}{rcl}0&&{n=0}\\1&&{n=1}\\f(n-1)+f(n-2)&&{n>1}\end{array}\right."/></div> <br> -->
+
+<div align="center"> <img src="pics/45be9587-6069-4ab7-b9ac-840db1a53744.jpg"/> </div><br>
 
 ## 解题思路
 
@@ -896,7 +898,9 @@ public int NumberOf1(int n) {
 
 下面的讨论中 x 代表 base，n 代表 exponent。
 
-<div align="center"><img src="https://latex.codecogs.com/gif.latex?x^n=\left\{\begin{array}{rcl}(x*x)^{n/2}&&{n\%2=0}\\x*(x*x)^{n/2}&&{n\%2=1}\end{array}\right."/></div> <br>
+<!--<div align="center"><img src="https://latex.codecogs.com/gif.latex?x^n=\left\{\begin{array}{rcl}(x*x)^{n/2}&&{n\%2=0}\\x*(x*x)^{n/2}&&{n\%2=1}\end{array}\right."/></div> <br>-->
+
+<div align="center"> <img src="pics/48b1d459-8832-4e92-938a-728aae730739.jpg"/> </div><br>
 
 因为 (x\*x)<sup>n/2</sup> 可以通过递归求解，并且每次递归 n 都减小一半，因此整个算法的时间复杂度为 O(logN)。
 
diff --git a/docs/notes/算法.md b/docs/notes/算法.md
index 7593e36e..3492026f 100644
--- a/docs/notes/算法.md
+++ b/docs/notes/算法.md
@@ -1981,7 +1981,7 @@ private Node put(Node x, Key key, Value value) {
 - 高效性：计算应当简便，有必要的话可以把 hash 值缓存起来，在调用 hash 函数时直接返回。
 - 均匀性：所有键的 hash 值应当均匀地分布到 [0, M-1] 之间，如果不能满足这个条件，有可能产生很多冲突，从而导致散列表的性能下降。
 
-除留余数法可以将整数散列到 [0, M-1] 之间，例如一个正整数 k，计算 k%M 既可得到一个 [0, M-1] 之间的 hash 值。注意 M 必须是一个素数，否则无法利用键包含的所有信息。例如 M 为 10<sup>k</sup>，那么只能利用键的后 k 位。
+除留余数法可以将整数散列到 [0, M-1] 之间，例如一个正整数 k，计算 k%M 既可得到一个 [0, M-1] 之间的 hash 值。注意 M 最好是一个素数，否则无法利用键包含的所有信息。例如 M 为 10<sup>k</sup>，那么只能利用键的后 k 位。
 
 对于其它数，可以将其转换成整数的形式，然后利用除留余数法。例如对于浮点数，可以将其的二进制形式转换成整数。
 
diff --git a/docs/pics/45be9587-6069-4ab7-b9ac-840db1a53744.jpg b/docs/pics/45be9587-6069-4ab7-b9ac-840db1a53744.jpg
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Binary files /dev/null and b/docs/pics/45be9587-6069-4ab7-b9ac-840db1a53744.jpg differ
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