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zh-Hant/docs/chapter_dynamic_programming/intro_to_dynamic_programming.md

@@ -184,7 +184,9 @@ comments: true
             if state + choice > n {
                 continue
             }
+            // 嘗試：做出選擇，更新狀態
             backtrack(choices: choices, state: state + choice, n: n, res: &res)
+            // 回退
         }
     }
 
@@ -1597,7 +1599,9 @@ $$
         var a = 1
         var b = 2
         for (i in 3..n) {
-            b += a.also { a = b }
+            val temp = b
+            b += a
+            a = temp
         }
         return b
     }

zh-Hant/docs/chapter_dynamic_programming/knapsack_problem.md

@@ -1036,11 +1036,7 @@ $$
 
     ```kotlin title="knapsack.kt"
     /* 0-1 背包：動態規劃 */
-    fun knapsackDP(
-        wgt: IntArray,
-        _val: IntArray,
-        cap: Int
-    ): Int {
+    fun knapsackDP(wgt: IntArray, _val: IntArray, cap: Int): Int {
         val n = wgt.size
         // 初始化 dp 表
         val dp = Array(n + 1) { IntArray(cap + 1) }
@@ -1429,11 +1425,7 @@ $$
 
     ```kotlin title="knapsack.kt"
     /* 0-1 背包：空間最佳化後的動態規劃 */
-    fun knapsackDPComp(
-        wgt: IntArray,
-        _val: IntArray,
-        cap: Int
-    ): Int {
+    fun knapsackDPComp(wgt: IntArray, _val: IntArray, cap: Int): Int {
         val n = wgt.size
         // 初始化 dp 表
         val dp = IntArray(cap + 1)
@@ -1443,8 +1435,7 @@ $$
             for (c in cap downTo 1) {
                 if (wgt[i - 1] <= c) {
                     // 不選和選物品 i 這兩種方案的較大值
-                    dp[c] =
-                        max(dp[c], dp[c - wgt[i - 1]] + _val[i - 1])
+                    dp[c] = max(dp[c], dp[c - wgt[i - 1]] + _val[i - 1])
                 }
             }
         }