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index f97c08f..e223b12 100644
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@@ -219,6 +219,8 @@ Random::Random(bool pseudo)
 # 3. 系统实现
 
 该程序使用C++语言，主要用到了STL中的queue队列和cmath库中的exp()函数等。开发工具是CodeBlocks和VS Code。
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 项目的文件结构如下：
   main.cpp：主程序文件，包含程序的主函数和主要逻辑。
   Random.h和Random.cpp：随机数生成的类，包含生成随机数和泊松分布的函数。
@@ -245,12 +247,15 @@ struct plane{
     int in_queue_time;
 } plane;
 ```
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  该程序中使用的队列数据结构具有以下特点：
 1.先进先出：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，元素在队列中的顺序是按照进入队列的顺序决定的。在该程序中，飞机进入队列后就不能直接访问，需要按照队列中的顺序依次处理。
 2.可以动态增长：队列的容量可以动态增长，队列中的元素数量不受空间限制。
 3.可以通过指针实现链式存储：队列可以通过指针实现链式存储，不需要连续的存储空间，因此可以更加灵活地管理内存空间，避免内存浪费。
 4.支持入队和出队操作：队列支持入队和出队操作，可以用于实现一些类似于任务派发、消息队列等功能。
 
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 ## 3.2 核心算法的实现
 该程序的核心算法主要是实现飞机的降落和起飞过程的模拟。具体来说，可以将核心算法分成以下几个部分：
 1.生成随机数：程序使用泊松分布的随机数生成算法来模拟飞机的到达时间。该算法需要生成一系列随机实数，因此生成随机数的过程可以看作是核心算法的一部分。
@@ -277,6 +282,7 @@ int main()
     Random variable;
 ```
 
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   该算法的时间复杂度为O(n),其中n为模拟的时间，即模拟了n个时间单位。在每个时间单位内，程序需要进行一些基本的操作，如生成随机数、检查队列是否为空、取出队列中的第一个元素等。这些操作的时间复杂度都是O(1),因此程序的总时间复杂度为O(n)。
   该算法的空间复杂度为O(m),其中m为队列的最大容量。程序中定义了两个队列，每个队列最多可以存储m 个元素。因此程序的总空间复杂度为O(m)。在程序运行过程中，队列中的元素数量不会超过m，因此空间复杂度是稳定的，不受模拟时间n的影响。需要注意的是，程序中还使用了一些变量来记录总飞机数、总等待时间等信息，但是这些变量的数量较小且与模拟时间无关，因此可以认为它们对空间复杂度的影响可以忽略不计。
 
@@ -325,6 +331,7 @@ int main()
 输入的飞机数量超过了队列的最大容量：如果输入的飞机数量超过了队列的最大容量m，则程序只会处理前m架飞机，忽略掉超过m架的飞机。
 ```
 
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 # 5. 总结