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* Update performance_evaluation.md
**修改内容：**
把本节使用的 “输入数据大小” 统一修改为 “输入数据规模”。
**修改原因：**
今天在分析一个函数的复杂度时回看本节，发现这处表述好像存在歧义。阅读本节内容可知，复杂度分析实际是分析算法的运行时间和空间占用与数据规模的关系。 从字面理解，“输入数据的大小” 更像指输入数据的数值大小，而非数据规模。虽然多数场景下，输入数据的数值大小可以通过迭代/递归反映数据规模，但在个别场景下并非如此，如 5.1.2 节 "基于链表实现的栈" 中的 `to_list() `函数:
```python
def to_list(self) -> list[int]:
"""转化为列表用于打印"""
arr = []
node = self._peek
while node:
arr.append(node.val)
node = node.next
arr.reverse()
return arr
```
该函数无形参，其时间复杂度实际指，函数运行时间随着栈中数据数量的增加而呈现的增长趋势，而非随栈中数据数值大小的增加呈现的增长趋势。 因此，为规避歧义，小白提议将本节的“输入数据大小” 改为 “输入数据规模”。
然而，一百个读者有一百个哈姆雷特，或许其他读者读到这里未感觉歧义，且本章后续章节还有多处使用这一表述，若本节修改可能后面也需与其保持统一。或许也可以在本章2.1节插入一个Tip约定这一表述的实际意义。考虑不周，欢迎 K大及评阅大佬指正！
* Update performance_evaluation.md
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Co-authored-by: Yudong Jin <krahets@163.com>
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