feat: Revised the book (#978)

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docs/chapter_dynamic_programming/intro_to_dynamic_programming.md

@@ -6,13 +6,13 @@
 
 !!! question "爬楼梯"
 
-    给定一个共有 $n$ 阶的楼梯，你每步可以上 $1$ 阶或者 $2$ 阶，请问有多少种方案可以爬到楼顶。
+    给定一个共有 $n$ 阶的楼梯，你每步可以上 $1$ 阶或者 $2$ 阶，请问有多少种方案可以爬到楼顶？
 
 如下图所示，对于一个 $3$ 阶楼梯，共有 $3$ 种方案可以爬到楼顶。
 
 ![爬到第 3 阶的方案数量](intro_to_dynamic_programming.assets/climbing_stairs_example.png)
 
-本题的目标是求解方案数量，**我们可以考虑通过回溯来穷举所有可能性**。具体来说，将爬楼梯想象为一个多轮选择的过程：从地面出发，每轮选择上 $1$ 阶或 $2$ 阶，每当到达楼梯顶部时就将方案数量加 $1$ ，当越过楼梯顶部时就将其剪枝。
+本题的目标是求解方案数量，**我们可以考虑通过回溯来穷举所有可能性**。具体来说，将爬楼梯想象为一个多轮选择的过程：从地面出发，每轮选择上 $1$ 阶或 $2$ 阶，每当到达楼梯顶部时就将方案数量加 $1$ ，当越过楼梯顶部时就将其剪枝。代码如下所示：
 
 ```src
 [file]{climbing_stairs_backtrack}-[class]{}-[func]{climbing_stairs_backtrack}
@@ -20,15 +20,15 @@
 
 ## 方法一：暴力搜索
 
-回溯算法通常并不显式地对问题进行拆解，而是将问题看作一系列决策步骤，通过试探和剪枝，搜索所有可能的解。
+回溯算法通常并不显式地对问题进行拆解，而是将求解问题看作一系列决策步骤，通过试探和剪枝，搜索所有可能的解。
 
-我们可以尝试从问题分解的角度分析这道题。设爬到第 $i$ 阶共有 $dp[i]$ 种方案，那么 $dp[i]$ 就是原问题，其子问题包括:
+我们可以尝试从问题分解的角度分析这道题。设爬到第 $i$ 阶共有 $dp[i]$ 种方案，那么 $dp[i]$ 就是原问题，其子问题包括：
 
 $$
 dp[i-1], dp[i-2], \dots, dp[2], dp[1]
 $$
 
-由于每轮只能上 $1$ 阶或 $2$ 阶，因此当我们站在第 $i$ 阶楼梯上时，上一轮只可能站在第 $i - 1$ 阶或第 $i - 2$ 阶上。换句话说，我们只能从第 $i -1$ 阶或第 $i - 2$ 阶前往第 $i$ 阶。
+由于每轮只能上 $1$ 阶或 $2$ 阶，因此当我们站在第 $i$ 阶楼梯上时，上一轮只可能站在第 $i - 1$ 阶或第 $i - 2$ 阶上。换句话说，我们只能从第 $i -1$ 阶或第 $i - 2$ 阶迈向第 $i$ 阶。
 
 由此便可得出一个重要推论：**爬到第 $i - 1$ 阶的方案数加上爬到第 $i - 2$ 阶的方案数就等于爬到第 $i$ 阶的方案数**。公式如下：
 
@@ -42,7 +42,7 @@ $$
 
 我们可以根据递推公式得到暴力搜索解法。以 $dp[n]$ 为起始点，**递归地将一个较大问题拆解为两个较小问题的和**，直至到达最小子问题 $dp[1]$ 和 $dp[2]$ 时返回。其中，最小子问题的解是已知的，即 $dp[1] = 1$、$dp[2] = 2$ ，表示爬到第 $1$、$2$ 阶分别有 $1$、$2$ 种方案。
 
-观察以下代码，它和标准回溯代码都属于深度优先搜索，但更加简洁。
+观察以下代码，它和标准回溯代码都属于深度优先搜索，但更加简洁：
 
 ```src
 [file]{climbing_stairs_dfs}-[class]{}-[func]{climbing_stairs_dfs}
@@ -52,7 +52,7 @@ $$
 
 ![爬楼梯对应递归树](intro_to_dynamic_programming.assets/climbing_stairs_dfs_tree.png)
 
-观察上图，**指数阶的时间复杂度是由于“重叠子问题”导致的**。例如 $dp[9]$ 被分解为 $dp[8]$ 和 $dp[7]$ ，$dp[8]$ 被分解为 $dp[7]$ 和 $dp[6]$ ，两者都包含子问题 $dp[7]$ 。
+观察上图，**指数阶的时间复杂度是“重叠子问题”导致的**。例如 $dp[9]$ 被分解为 $dp[8]$ 和 $dp[7]$ ，$dp[8]$ 被分解为 $dp[7]$ 和 $dp[6]$ ，两者都包含子问题 $dp[7]$ 。
 
 以此类推，子问题中包含更小的重叠子问题，子子孙孙无穷尽也。绝大部分计算资源都浪费在这些重叠的问题上。
 
@@ -63,21 +63,23 @@ $$
 1. 当首次计算 $dp[i]$ 时，我们将其记录至 `mem[i]` ，以便之后使用。
 2. 当再次需要计算 $dp[i]$ 时，我们便可直接从 `mem[i]` 中获取结果，从而避免重复计算该子问题。
 
+代码如下所示：
+
 ```src
 [file]{climbing_stairs_dfs_mem}-[class]{}-[func]{climbing_stairs_dfs_mem}
 ```
 
-观察下图，**经过记忆化处理后，所有重叠子问题都只需被计算一次，时间复杂度被优化至 $O(n)$** ，这是一个巨大的飞跃。
+观察下图，**经过记忆化处理后，所有重叠子问题都只需计算一次，时间复杂度优化至 $O(n)$** ，这是一个巨大的飞跃。
 
 ![记忆化搜索对应递归树](intro_to_dynamic_programming.assets/climbing_stairs_dfs_memo_tree.png)
 
 ## 方法三：动态规划
 
-**记忆化搜索是一种“从顶至底”的方法**：我们从原问题（根节点）开始，递归地将较大子问题分解为较小子问题，直至解已知的最小子问题（叶节点）。之后，通过回溯将子问题的解逐层收集，构建出原问题的解。
+**记忆化搜索是一种“从顶至底”的方法**：我们从原问题（根节点）开始，递归地将较大子问题分解为较小子问题，直至解已知的最小子问题（叶节点）。之后，通过回溯逐层收集子问题的解，构建出原问题的解。
 
 与之相反，**动态规划是一种“从底至顶”的方法**：从最小子问题的解开始，迭代地构建更大子问题的解，直至得到原问题的解。
 
-由于动态规划不包含回溯过程，因此只需使用循环迭代实现，无须使用递归。在以下代码中，我们初始化一个数组 `dp` 来存储子问题的解，它起到了记忆化搜索中数组 `mem` 相同的记录作用。
+由于动态规划不包含回溯过程，因此只需使用循环迭代实现，无须使用递归。在以下代码中，我们初始化一个数组 `dp` 来存储子问题的解，它起到了与记忆化搜索中数组 `mem` 相同的记录作用：
 
 ```src
 [file]{climbing_stairs_dp}-[class]{}-[func]{climbing_stairs_dp}
@@ -87,22 +89,22 @@ $$
 
 ![爬楼梯的动态规划过程](intro_to_dynamic_programming.assets/climbing_stairs_dp.png)
 
-与回溯算法一样，动态规划也使用“状态”概念来表示问题求解的某个特定阶段，每个状态都对应一个子问题以及相应的局部最优解。例如，爬楼梯问题的状态定义为当前所在楼梯阶数 $i$ 。
+与回溯算法一样，动态规划也使用“状态”概念来表示问题求解的特定阶段，每个状态都对应一个子问题以及相应的局部最优解。例如，爬楼梯问题的状态定义为当前所在楼梯阶数 $i$ 。
 
 根据以上内容，我们可以总结出动态规划的常用术语。
 
 - 将数组 `dp` 称为「$dp$ 表」，$dp[i]$ 表示状态 $i$ 对应子问题的解。
-- 将最小子问题对应的状态（即第 $1$ 和 $2$ 阶楼梯）称为「初始状态」。
+- 将最小子问题对应的状态（第 $1$ 阶和第 $2$ 阶楼梯）称为「初始状态」。
 - 将递推公式 $dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]$ 称为「状态转移方程」。
 
 ## 空间优化
 
-细心的你可能发现，**由于 $dp[i]$ 只与 $dp[i-1]$ 和 $dp[i-2]$ 有关，因此我们无须使用一个数组 `dp` 来存储所有子问题的解**，而只需两个变量滚动前进即可。
+细心的读者可能发现了，**由于 $dp[i]$ 只与 $dp[i-1]$ 和 $dp[i-2]$ 有关，因此我们无须使用一个数组 `dp` 来存储所有子问题的解**，而只需两个变量滚动前进即可。代码如下所示：
 
 ```src
 [file]{climbing_stairs_dp}-[class]{}-[func]{climbing_stairs_dp_comp}
 ```
 
-观察以上代码，由于省去了数组 `dp` 占用的空间，因此空间复杂度从 $O(n)$ 降低至 $O(1)$ 。
+观察以上代码，由于省去了数组 `dp` 占用的空间，因此空间复杂度从 $O(n)$ 降至 $O(1)$ 。
 
 在动态规划问题中，当前状态往往仅与前面有限个状态有关，这时我们可以只保留必要的状态，通过“降维”来节省内存空间。**这种空间优化技巧被称为“滚动变量”或“滚动数组”**。