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@@ -55,9 +55,9 @@ class Solution:
 ### 2.3 二叉搜索树的查找算法分析
 
 - 二叉搜索树的查找时间复杂度和树的形态有关。
-- 在最好情况下，二叉搜索树的形态与二分查找的判定树相似。每次查找都可以所辖一半搜索范围。查找路径最多从根节点到叶子节点，比较次数最多为树的高度 $\log_2 n$。在最好情况下查找的时间复杂度为 $O(\log_2 n)$。
+- 在最好情况下，二叉搜索树的形态与二分查找的判定树相似。每次查找都可以缩小一半搜索范围。查找路径最多从根节点到叶子节点，比较次数最多为树的高度 $\log_2 n$。在最好情况下查找的时间复杂度为 $O(\log_2 n)$。
 - 在最坏情况下，二叉搜索树的形态为单支树，即只有左子树或者只有右子树。每次查找的搜索范围都缩小为 $n - 1$，退化为顺序查找，在最坏情况下时间复杂度为 $O(n)$。
-- 在平均情况下，二叉搜索树的平均查找长度为 $ASL = [(n + 1) / n] * /log_2(n+1) - 1$。所以二分搜索树的查找平均时间复杂度为 $O(log_2 n)$。
+- 在平均情况下，二叉搜索树的平均查找长度为 $ASL = [(n + 1) / n] * log_2(n+1) - 1$。所以二分搜索树的查找平均时间复杂度为 $O(log_2 n)$。
 
 ## 3. 二叉搜索树的插入
 
@@ -72,7 +72,7 @@ class Solution:
    1. 如果 $val < root.val$，则递归将值为 $val$ 的节点插入到左子树中。
    2. 如果 $val > root.val$，则递归将值为 $val$ 的节点插入到右子树中。
 
-> **注意**：二叉搜索树不允许存在重复节点，否则将违反其定义。因此，如果带插入节点在树中已存在，则不执行插入操作，直接返回。
+> **注意**：二叉搜索树不允许存在重复节点，否则将违反其定义。因此，如果待插入节点在树中已存在，则不执行插入操作，直接返回。
 
 ### 3.2 二叉搜索树的插入代码实现
 
@@ -127,9 +127,9 @@ class Solution:
             root.right = self.insertIntoBST(root.right, val)
         return root
     def buildBST(self, nums) -> TreeNode:
-        root = TreeNode(val)
+        root = None
         for num in nums:
-            self.insertIntoBST(root, num)
+            root = self.insertIntoBST(root, num)
         return root
 ```