fix errro link in 07.03.md & 08.01.md, modify html generate options

ebook/build/Makefile

@@ -34,7 +34,7 @@ $(BUILD)/html/$(BOOKNAME).html:
 	cp TAOP.png $(BUILD)/html
 	@tmpdir=`pwd`;\
 		cd $(BUILD)/html;\
-		mdtogh --css --user=$(GHUSER) --pass=$(GHPASS) --toc --book=$$tmpdir/book.json --file_reg='^\d.+\.md$$' $$tmpdir/$(SRC_DIR);
+		mdtogh --css --user=$(GHUSER) --pass=$(GHPASS) --toc --toc_file=$$tmpdir/$(SRC_DIR)Readme.md --book=$$tmpdir/book.json --file_reg='^\d.+\.md$$' $$tmpdir/$(SRC_DIR);
 
 $(BUILD)/pdf/$(BOOKNAME).pdf: $(TITLE)
 	mkdir -p $(BUILD)/pdf

ebook/zh/07.03.md

@@ -82,7 +82,7 @@ Query统计有以下俩个方法，可供选择：
 
 至此，算法就完全结束了，经过上述第一步、先用Hash表统计每个Query出现的次数，O（N）；然后第二步、采用堆数据结构找出Top 10，N\*O（logK）。所以，我们最终的时间复杂度是：O（N） + N'\*O（logK）。（N为1000万，N’为300万）。如果各位有什么更好的算法，欢迎留言评论。
 
-此外，还可以看下此文第二部分的第二题：[教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题](08.1.md)
+此外，还可以看下此文第二部分的第二题：[教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题](08.01.md)
 
 
 ##第二部分、Hash表 算法的详细解析

ebook/zh/08.01.md

@@ -316,7 +316,7 @@ Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数
 
 * 关于数据库索引及其优化，更多可参见此文：<http://www.cnblogs.com/pkuoliver/archive/2011/08/17/mass-data-topic-7-index-and-optimize.html>；
 * 关于MySQL索引背后的数据结构及算法原理，这里还有一篇很好的文章：<http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html>；
-* 关于B 树、B+ 树、B* 树及R 树，本blog内有篇绝佳文章：[从B树、B+树、B*树谈到R 树](07.2.md)。
+* 关于B 树、B+ 树、B* 树及R 树，本blog内有篇绝佳文章：[从B树、B+树、B*树谈到R 树](07.02.md)。
 
 **倒排索引(Inverted index)**
 
@@ -349,9 +349,9 @@ Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数
 
 关于倒排索引的应用，更多请参见：
 
-* [第二十三章：杨氏矩阵查找](23.0.md)，
-* [第二十四章：倒排索引关键词Hash不重复编码实践](24.0.md)
-* [第二十六章：基于给定的文档生成倒排索引的编码与实践](26.0.md)。
+* [第二十三章：杨氏矩阵查找](03.02.md)，
+* [第二十四章：倒排索引关键词Hash不重复编码实践](09.04.md)
+* [第二十六章：基于给定的文档生成倒排索引的编码与实践](09.05.md)。
 
 #### 密匙五、外排序
 
@@ -386,7 +386,7 @@ MapReduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数
 
 更多具体阐述请参见blog内：
 
-* [从Hadhoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理](08.2.md)，
+* [从Hadhoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理](08.02.md)，
 * 及[MapReduce技术的初步了解与学习](http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6637014)。
 
 **其它模式/方法论，结合操作系统知识**