diff --git a/docs/notes/40. 最小的 K 个数.md b/docs/notes/40. 最小的 K 个数.md
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--- a/docs/notes/40. 最小的 K 个数.md	
+++ b/docs/notes/40. 最小的 K 个数.md	
@@ -1,9 +1,36 @@
 # 40. 最小的 K 个数
 
-[NowCoder](https://www.nowcoder.com/practice/6a296eb82cf844ca8539b57c23e6e9bf?tpId=13&tqId=11182&tPage=1&rp=1&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/question-ranking&from=cyc_github)
+## 题目链接
+
+[牛客网](https://www.nowcoder.com/practice/6a296eb82cf844ca8539b57c23e6e9bf?tpId=13&tqId=11182&tPage=1&rp=1&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/question-ranking&from=cyc_github)
 
 ## 解题思路
 
+### 大小为 K 的最小堆
+
+- 复杂度：O(NlogK) + O(K)
+- 特别适合处理海量数据
+
+维护一个大小为 K 的最小堆过程如下：使用大顶堆。在添加一个元素之后，如果大顶堆的大小大于 K，那么将大顶堆的堆顶元素去除，也就是将当前堆中值最大的元素去除，从而使得留在堆中的元素都比被去除的元素来得小。
+
+应该使用大顶堆来维护最小堆，而不能直接创建一个小顶堆并设置一个大小，企图让小顶堆中的元素都是最小元素。
+
+Java 的 PriorityQueue 实现了堆的能力，PriorityQueue 默认是小顶堆，可以在在初始化时使用 Lambda 表达式 (o1, o2) -> o2 - o1 来实现大顶堆。其它语言也有类似的堆数据结构。
+
+```java
+public ArrayList<Integer> GetLeastNumbers_Solution(int[] nums, int k) {
+    if (k > nums.length || k <= 0)
+        return new ArrayList<>();
+    PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o2 - o1);
+    for (int num : nums) {
+        maxHeap.add(num);
+        if (maxHeap.size() > k)
+            maxHeap.poll();
+    }
+    return new ArrayList<>(maxHeap);
+}
+```
+
 ### 快速选择
 
 - 复杂度：O(N) + O(1)
@@ -57,29 +84,6 @@ private void swap(int[] nums, int i, int j) {
 }
 ```
 
-### 大小为 K 的最小堆
-
-- 复杂度：O(NlogK) + O(K)
-- 特别适合处理海量数据
-
-应该使用大顶堆来维护最小堆，而不能直接创建一个小顶堆并设置一个大小，企图让小顶堆中的元素都是最小元素。
-
-维护一个大小为 K 的最小堆过程如下：在添加一个元素之后，如果大顶堆的大小大于 K，那么需要将大顶堆的堆顶元素去除。
-
-```java
-public ArrayList<Integer> GetLeastNumbers_Solution(int[] nums, int k) {
-    if (k > nums.length || k <= 0)
-        return new ArrayList<>();
-    PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o2 - o1);
-    for (int num : nums) {
-        maxHeap.add(num);
-        if (maxHeap.size() > k)
-            maxHeap.poll();
-    }
-    return new ArrayList<>(maxHeap);
-}
-```
-
 
 
 
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 ## 解题思路
 
+### 大小为 K 的最小堆
+
+- 复杂度：O(NlogK) + O(K)
+- 特别适合处理海量数据
+
+维护一个大小为 K 的最小堆过程如下：使用大顶堆。在添加一个元素之后，如果大顶堆的大小大于 K，那么将大顶堆的堆顶元素去除，也就是将当前堆中值最大的元素去除，从而使得留在堆中的元素都比被去除的元素来得小。
+
+应该使用大顶堆来维护最小堆，而不能直接创建一个小顶堆并设置一个大小，企图让小顶堆中的元素都是最小元素。
+
+Java 的 PriorityQueue 实现了堆的能力，PriorityQueue 默认是小顶堆，可以在在初始化时使用 Lambda 表达式 (o1, o2) -> o2 - o1 来实现大顶堆。其它语言也有类似的堆数据结构。
+
+```java
+public ArrayList<Integer> GetLeastNumbers_Solution(int[] nums, int k) {
+    if (k > nums.length || k <= 0)
+        return new ArrayList<>();
+    PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o2 - o1);
+    for (int num : nums) {
+        maxHeap.add(num);
+        if (maxHeap.size() > k)
+            maxHeap.poll();
+    }
+    return new ArrayList<>(maxHeap);
+}
+```
+
 ### 快速选择
 
 - 复杂度：O(N) + O(1)
@@ -57,29 +84,6 @@ private void swap(int[] nums, int i, int j) {
 }
 ```
 
-### 大小为 K 的最小堆
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-- 复杂度：O(NlogK) + O(K)
-- 特别适合处理海量数据
-
-应该使用大顶堆来维护最小堆，而不能直接创建一个小顶堆并设置一个大小，企图让小顶堆中的元素都是最小元素。
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-维护一个大小为 K 的最小堆过程如下：在添加一个元素之后，如果大顶堆的大小大于 K，那么需要将大顶堆的堆顶元素去除。
-
-```java
-public ArrayList<Integer> GetLeastNumbers_Solution(int[] nums, int k) {
-    if (k > nums.length || k <= 0)
-        return new ArrayList<>();
-    PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o2 - o1);
-    for (int num : nums) {
-        maxHeap.add(num);
-        if (maxHeap.size() > k)
-            maxHeap.poll();
-    }
-    return new ArrayList<>(maxHeap);
-}
-```
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