diff --git a/codes/c/chapter_computational_complexity/recursion.c b/codes/c/chapter_computational_complexity/recursion.c
index 8241e3bf..14692700 100644
--- a/codes/c/chapter_computational_complexity/recursion.c
+++ b/codes/c/chapter_computational_complexity/recursion.c
@@ -20,12 +20,12 @@ int recur(int n) {
 /* 使用迭代模拟递归 */
 int forLoopRecur(int n) {
     int stack[1000]; // 借助一个大数组来模拟栈
-    int top = 0;
+    int top = -1;    // 栈顶索引
     int res = 0;
     // 递：递归调用
     for (int i = n; i > 0; i--) {
         // 通过“入栈操作”模拟“递”
-        stack[top++] = i;
+        stack[1 + top++] = i;
     }
     // 归：返回结果
     while (top >= 0) {
@@ -64,6 +64,9 @@ int main() {
     res = recur(n);
     printf("\n递归函数的求和结果 res = %d\n", res);
 
+    res = forLoopRecur(n);
+    printf("\n使用迭代模拟递归求和结果 res = %d\n", res);
+
     res = tailRecur(n, 0);
     printf("\n尾递归函数的求和结果 res = %d\n", res);
 
diff --git a/codes/c/chapter_graph/graph_adjacency_list.c b/codes/c/chapter_graph/graph_adjacency_list.c
index dd8260ba..4510d002 100644
--- a/codes/c/chapter_graph/graph_adjacency_list.c
+++ b/codes/c/chapter_graph/graph_adjacency_list.c
@@ -224,9 +224,9 @@ void removeVertex(GraphAdjList *graph, unsigned int index) {
     // 将顶点前移
     for (int i = index; i < graph->size - 1; i++) {
         graph->vertices[i] = graph->vertices[i + 1]; // 顶点前移
-        graph->vertices[i]->pos--;                   // 所有前移的顶点索引值减1
+        graph->vertices[i]->pos--;                   // 所有前移的顶点索引值减 1
     }
-    graph->vertices[graph->size - 1] = 0; // 将被删除顶点的位置置 0
+    graph->vertices[graph->size - 1] = 0;
     graph->size--;
     // 释放内存
     freeVertex(vet);
diff --git a/docs/chapter_tree/avl_tree.md b/docs/chapter_tree/avl_tree.md
index 602f7d9a..d397a175 100644
--- a/docs/chapter_tree/avl_tree.md
+++ b/docs/chapter_tree/avl_tree.md
@@ -207,7 +207,7 @@ AVL 树既是二叉搜索树也是平衡二叉树，同时满足这两类二叉
 
     ```
 
-“节点高度”是指从该节点到最远叶节点的距离，即所经过的“边”的数量。需要特别注意的是，叶节点的高度为 0 ，而空节点的高度为 -1 。我们将创建两个工具函数，分别用于获取和更新节点的高度。
+“节点高度”是指从该节点到其最远叶节点的距离，即所经过的“边”的数量。需要特别注意的是，叶节点的高度为 0 ，而空节点的高度为 -1 。我们将创建两个工具函数，分别用于获取和更新节点的高度。
 
 ```src
 [file]{avl_tree}-[class]{a_v_l_tree}-[func]{update_height}
diff --git a/docs/chapter_tree/binary_tree.md b/docs/chapter_tree/binary_tree.md
index 1b4d6b67..d01e82c3 100644
--- a/docs/chapter_tree/binary_tree.md
+++ b/docs/chapter_tree/binary_tree.md
@@ -200,7 +200,7 @@
 - 节点的「度 degree」：节点的子节点的数量。在二叉树中，度的取值范围是 0、1、2 。
 - 二叉树的「高度 height」：从根节点到最远叶节点所经过的边的数量。
 - 节点的「深度 depth」：从根节点到该节点所经过的边的数量。
-- 节点的「高度 height」：从最远叶节点到该节点所经过的边的数量。
+- 节点的「高度 height」：从距离该节点最远的叶节点到该节点所经过的边的数量。
 
 ![二叉树的常用术语](binary_tree.assets/binary_tree_terminology.png)
 
diff --git a/docs/index.assets/hello_algo_header.png b/docs/index.assets/hello_algo_header.png
new file mode 100644
index 00000000..aff19ebe
Binary files /dev/null and b/docs/index.assets/hello_algo_header.png differ