diff --git a/chapter4/4.1SparkGraphX定义图结构.md b/chapter4/4.1SparkGraphX定义图结构.md
index 0a3dd4f..d8e4c2c 100644
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@@ -1,7 +1,7 @@
 ## 4.1 Spark GraphX 定义图结构
 
 ### 4.1.1 图的基本概念
-图是由顶点集合`(vertex)`及顶点间的关系集合`（边edge）`组成的一种数据结构。可以对事物以及事物之间的关系建模，也可以用来表示自然发生的连接数据，如：社交网络、互联网`web`页面。
+图是由顶点集合`（vertex）`及顶点间的关系集合`（边edge）`组成的一种数据结构。可以对事物以及事物之间的关系建模，也可以用来表示自然发生的连接数据，如：社交网络、互联网`web`页面。
 
 常用的应用有：在地图应用中找到最短路径、基于与他人的相似度图，推荐产品、服务、人际关系或媒体。
 ### 4.1.2 术语
@@ -113,7 +113,7 @@ val edges: RDD[Edge[Double]] = sc.parallelize(List(
 // 构造图 Graph[VD,ED]  
 val graph = Graph(vertices, edges)
 ```
-属性演示：
+属性及方法演示：
 ```
 // 打印顶点属性
 graph.vertices.foreach(println)
diff --git a/chapter4/4.2SparkGraphX计算生成最短路径.md b/chapter4/4.2SparkGraphX计算生成最短路径.md
index 32db037..ff8bc8b 100644
--- a/chapter4/4.2SparkGraphX计算生成最短路径.md
+++ b/chapter4/4.2SparkGraphX计算生成最短路径.md
@@ -82,6 +82,7 @@ val initialGraph = graph.mapVertices { case (id, (name)) => if (id == srcVertexI
 
 initialGraph.vertices.foreach(println)  // 后面操作中删除
 // ArrayBuffer 中计算起始点到目标点的行走线路，Infinity 计算最短距离
+
 输出：
 (2,(ArrayBuffer(),Infinity))
 (6,(ArrayBuffer(),Infinity))
@@ -142,8 +143,8 @@ initialGraph.pregel(
       println(s"从总补给点“${value(0)}”前往目标补给点“${value(value.size-1)}”配送物资的最近距离为“${x._2._2.formatted("%.1f")}”km,其行走线路为:${value.mkString("->")}")
     })
 
-输出:
 
+输出:
 从总补给点“1”前往目标补给点“7”配送物资的最近距离为“7.7”km,其行走线路为:1->2->3->7
 从总补给点“1”前往目标补给点“3”配送物资的最近距离为“4.3”km,其行走线路为:1->2->3
 从总补给点“1”前往目标补给点“4”配送物资的最近距离为“4.5”km,其行走线路为:1->5->4