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problems/0001.两数之和.md

@@ -37,20 +37,20 @@
 [242. 有效的字母异位词](https://www.programmercarl.com/0242.有效的字母异位词.html) 这道题目是用数组作为哈希表来解决哈希问题，[349. 两个数组的交集](https://www.programmercarl.com/0349.两个数组的交集.html)这道题目是通过set作为哈希表来解决哈希问题。
 
 
-首先我在强调一下 **什么时候使用哈希法**，当我们需要查询一个元素是否出现过，或者一个元素是否在集合里的时候，就要第一时间想到哈希法。 
+首先我再强调一下 **什么时候使用哈希法**，当我们需要查询一个元素是否出现过，或者一个元素是否在集合里的时候，就要第一时间想到哈希法。 
 
 本题呢，我就需要一个集合来存放我们遍历过的元素，然后在遍历数组的时候去询问这个集合，某元素是否遍历过，也就是 是否出现在这个集合。
 
 那么我们就应该想到使用哈希法了。
 
-因为本地，我们不仅要知道元素有没有遍历过，还要知道这个元素对应的下标，**需要使用 key value结构来存放，key来存元素，value来存下标，那么使用map正合适**。 
+因为本题，我们不仅要知道元素有没有遍历过，还要知道这个元素对应的下标，**需要使用 key value结构来存放，key来存元素，value来存下标，那么使用map正合适**。 
 
 再来看一下使用数组和set来做哈希法的局限。
 
 * 数组的大小是受限制的，而且如果元素很少，而哈希值太大会造成内存空间的浪费。
 * set是一个集合，里面放的元素只能是一个key，而两数之和这道题目，不仅要判断y是否存在而且还要记录y的下标位置，因为要返回x 和 y的下标。所以set 也不能用。
 
-此时就要选择另一种数据结构：map ，map是一种key value的存储结构，可以用key保存数值，用value在保存数值所在的下标。
+此时就要选择另一种数据结构：map ，map是一种key value的存储结构，可以用key保存数值，用value再保存数值所在的下标。
 
 C++中map，有三种类型：
 
@@ -318,7 +318,7 @@ function twoSum(nums: number[], target: number): number[] {
 };
 ```
 
-### php:
+### PhP:
 
 ```php
 function twoSum(array $nums, int $target): array
@@ -501,3 +501,4 @@ int* twoSum(int* nums, int numsSize, int target, int* returnSize){
 <a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
   <img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
 </a>
+

problems/0027.移除元素.md

@@ -152,10 +152,10 @@ public:
 
 ## 相关题目推荐
 
-* 26.删除排序数组中的重复项
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 ## 其他语言版本
 
@@ -444,3 +444,4 @@ public class Solution {
 <a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
   <img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
 </a>
+

problems/0039.组合总和.md

@@ -73,7 +73,7 @@ candidates 中的数字可以无限制重复被选取。
 
 如果是多个集合取组合，各个集合之间相互不影响，那么就不用startIndex，例如：[17.电话号码的字母组合](https://programmercarl.com/0017.电话号码的字母组合.html)
 
-**注意以上我只是说求组合的情况，如果是排列问题，又是另一套分析的套路，后面我再讲解排列的时候就重点介绍**。
+**注意以上我只是说求组合的情况，如果是排列问题，又是另一套分析的套路，后面我在讲解排列的时候会重点介绍**。
 
 代码如下：
 
@@ -311,7 +311,7 @@ class Solution:
 
         for i in range(startIndex, len(candidates)):
             if total + candidates[i] > target:
-                break
+                continue
             total += candidates[i]
             path.append(candidates[i])
             self.backtracking(candidates, target, total, i, path, result)

problems/0053.最大子序和.md

@@ -16,11 +16,13 @@
 - 输出: 6
 - 解释:  连续子数组  [4,-1,2,1] 的和最大，为  6。
 
-# 视频讲解
+## 算法公开课
 
-**《代码随想录》算法视频公开课：[贪心算法的巧妙需要慢慢体会！LeetCode：53. 最大子序和](https://www.bilibili.com/video/BV1aY4y1Z7ya)，相信结合视频在看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
+**[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html)：[贪心算法的巧妙需要慢慢体会！LeetCode：53. 最大子序和](https://www.bilibili.com/video/BV1aY4y1Z7ya)，相信结合视频在看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
 
-## 暴力解法
+## 思路
+
+### 暴力解法
 
 暴力解法的思路，第一层 for 就是设置起始位置，第二层 for 循环遍历数组寻找最大值
 
@@ -48,7 +50,7 @@ public:
 
 以上暴力的解法 C++勉强可以过，其他语言就不确定了。
 
-## 贪心解法
+### 贪心解法
 
 **贪心贪的是哪里呢？**
 
@@ -104,7 +106,7 @@ public:
 
 当然题目没有说如果数组为空，应该返回什么，所以数组为空的话返回啥都可以了。
 
-## 常见误区
+### 常见误区
 
 误区一：
 
@@ -122,7 +124,7 @@ public:
 
 其实并不会，因为还有一个变量 result 一直在更新 最大的连续和，只要有更大的连续和出现，result 就更新了，那么 result 已经把 4 更新了，后面 连续和变成 3，也不会对最后结果有影响。
 
-## 动态规划
+### 动态规划
 
 当然本题还可以用动态规划来做，在代码随想录动态规划章节我会详细介绍，如果大家想在想看，可以直接跳转：[动态规划版本详解](https://programmercarl.com/0053.%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%AD%90%E5%BA%8F%E5%92%8C%EF%BC%88%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88%92%EF%BC%89.html#%E6%80%9D%E8%B7%AF)
 

problems/0054.螺旋矩阵.md

@@ -6,7 +6,7 @@
 
 
 
-## 54.螺旋矩阵
+# 54.螺旋矩阵
 
 [力扣题目链接](https://leetcode.cn/problems/spiral-matrix/)
 
@@ -200,6 +200,58 @@ class Solution {
 }
 ```
 
+### Javascript
+```
+/**
+ * @param {number[][]} matrix
+ * @return {number[]}
+ */
+var spiralOrder = function(matrix) {
+    let m = matrix.length
+    let n = matrix[0].length
+
+    let startX = startY = 0
+    let i = 0
+    let arr = new Array(m*n).fill(0)
+    let offset = 1
+    let loop = mid = Math.floor(Math.min(m,n) / 2)
+    while (loop--) {
+        let row = startX
+        let col = startY
+        // -->
+        for (; col < n + startY - offset; col++) {
+            arr[i++] = matrix[row][col]
+        }
+        // down
+        for (; row < m + startX - offset; row++) {
+            arr[i++] = matrix[row][col]
+        }
+        // <--
+        for (; col > startY; col--) {
+            arr[i++] = matrix[row][col]
+        }
+        for (; row > startX; row--) {
+            arr[i++] = matrix[row][col]
+        }
+        startX++
+        startY++
+        offset += 2
+    }
+    if (Math.min(m, n) % 2 === 1) {
+        if (n > m) {
+            for (let j = mid; j < mid + n - m + 1; j++) {
+                arr[i++] = matrix[mid][j]
+            }
+        } else {
+            for (let j = mid; j < mid + m - n + 1; j++) {
+                arr[i++] = matrix[j][mid]
+            }
+        }
+    }
+    return arr
+};
+```
+
 
 
 <p align="center">

problems/0059.螺旋矩阵II.md

@@ -688,7 +688,7 @@ public class Solution {
 }
 ```
 
-### Ruby#:
+### Ruby:
 ```ruby
 def generate_matrix(n)
   result = Array.new(n) { Array.new(n, 0) }

problems/0062.不同路径.md

@@ -50,9 +50,9 @@
 * 1 <= m, n <= 100
 * 题目数据保证答案小于等于 2 * 10^9
 
-# 算法公开课
+## 算法公开课
 
-**《代码随想录》算法视频公开课：[动态规划中如何初始化很重要！| LeetCode：62.不同路径](https://www.bilibili.com/video/BV1ve4y1x7Eu/)，相信结合视频再看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
+**[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html)：[动态规划中如何初始化很重要！| LeetCode：62.不同路径](https://www.bilibili.com/video/BV1ve4y1x7Eu/)，相信结合视频再看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
 
 ## 思路
 

problems/0063.不同路径II.md

@@ -46,9 +46,9 @@
 * 1 <= m, n <= 100
 * obstacleGrid[i][j] 为 0 或 1
 
-# 算法公开课
+## 算法公开课
 
-**《代码随想录》算法视频公开课：[动态规划，这次遇到障碍了| LeetCode：63. 不同路径 II](https://www.bilibili.com/video/BV1Ld4y1k7c6/)，相信结合视频再看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
+**[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html)：[动态规划，这次遇到障碍了| LeetCode：63. 不同路径 II](https://www.bilibili.com/video/BV1Ld4y1k7c6/)，相信结合视频再看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
 
 
 ## 思路

problems/0072.编辑距离.md

@@ -403,6 +403,64 @@ int minDistance(char * word1, char * word2){
 }
 ```
 
+Rust：
+
+```rust
+impl Solution {
+    pub fn min_distance(word1: String, word2: String) -> i32 {
+        let mut dp = vec![vec![0; word2.len() + 1]; word1.len() + 1];
+        for i in 1..=word2.len() {
+            dp[0][i] = i;
+        }
+
+        for (j, v) in dp.iter_mut().enumerate().skip(1) {
+            v[0] = j;
+        }
+        for (i, char1) in word1.chars().enumerate() {
+            for (j, char2) in word2.chars().enumerate() {
+                if char1 == char2 {
+                    dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j];
+                    continue;
+                }
+                dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j + 1].min(dp[i + 1][j]).min(dp[i][j]) + 1;
+            }
+        }
+
+        dp[word1.len()][word2.len()] as i32
+    }
+}
+```
+
+> 一维 dp
+
+```rust
+impl Solution {
+    pub fn min_distance(word1: String, word2: String) -> i32 {
+        let mut dp = vec![0; word1.len() + 1];
+        for (i, v) in dp.iter_mut().enumerate().skip(1) {
+            *v = i;
+        }
+
+        for char2 in word2.chars() {
+            // 相当于 dp[i][0] 的初始化
+            let mut pre = dp[0];
+            dp[0] += 1; // j = 0, 将前 i 个字符变成空串的个数
+            for (j, char1) in word1.chars().enumerate() {
+                let temp = dp[j + 1];
+                if char1 == char2 {
+                    dp[j + 1] = pre;
+                } else {
+                    dp[j + 1] = dp[j + 1].min(dp[j]).min(pre) + 1;
+                }
+                pre = temp;
+            }
+        }
+
+        dp[word1.len()] as i32
+    }
+}
+```
+
 <p align="center">
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problems/0084.柱状图中最大的矩形.md

@@ -725,62 +725,6 @@ impl Solution {
 }
 ```
 
-Rust
-
-双指针预处理
-```rust
-
-impl Solution {
-    pub fn largest_rectangle_area(v: Vec<i32>) -> i32 {
-        let n = v.len();
-        let mut left_smaller_idx = vec![-1; n];
-        let mut right_smaller_idx = vec![n as i32; n];
-        for i in 1..n {
-            let mut mid = i as i32 - 1;
-            while mid >= 0 && v[mid as usize] >= v[i] {
-                mid = left_smaller_idx[mid as usize];
-            }
-            left_smaller_idx[i] = mid;
-        }
-        for i in (0..n-1).rev() {
-            let mut mid = i + 1;
-            while mid < n && v[mid] >= v[i] {
-                mid = right_smaller_idx[mid] as usize;
-            }
-            right_smaller_idx[i] = mid as i32;
-        }
-        let mut res = 0;
-        for (idx, &e) in v.iter().enumerate() {
-            res = res.max((right_smaller_idx[idx] - left_smaller_idx[idx] - 1) * e);
-        }
-        dbg!(res)
-    }
-}
-```
-
-单调栈
-```rust
-impl Solution {
-    pub fn largest_rectangle_area1(mut v: Vec<i32>) -> i32 {
-        v.insert(0, 0);  // 便于使第一个元素能够有左侧<=它的值
-        v.push(0);                      // 便于在结束处理最后一个元素后清空残留在栈中的值
-        let mut res = 0;
-        let mut stack = vec![]; // 递增的栈
-        for (idx, &e) in v.iter().enumerate() {
-            while !stack.is_empty() && v[*stack.last().unwrap()] > e {
-                let pos = stack.pop().unwrap();
-                let prev_pos = *stack.last().unwrap();
-                let s = (idx - prev_pos - 1) as i32 * v[pos];
-                res = res.max(s);
-            }
-            stack.push(idx);
-        }
-        res
-    }  
-}
-```
-
-
 <p align="center">
 <a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
   <img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>

problems/0090.子集II.md

@@ -3,6 +3,7 @@
   <img src="../pics/训练营.png" width="1000"/>
 </a>
 <p align="center"><strong><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/tqCxrMEU-ajQumL1i8im9A">参与本项目</a>，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！</strong></p>
+
 # 90.子集II
 
 [力扣题目链接](https://leetcode.cn/problems/subsets-ii/)

problems/0096.不同的二叉搜索树.md

@@ -16,9 +16,9 @@
 
 ![](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20210113161941835.png)
 
-# 算法公开课
+## 算法公开课
 
-**《代码随想录》算法视频公开课：[动态规划找到子状态之间的关系很重要！| LeetCode：96.不同的二叉搜索树](https://www.bilibili.com/video/BV1eK411o7QA/)，相信结合视频再看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
+**[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html)：[动态规划找到子状态之间的关系很重要！| LeetCode：96.不同的二叉搜索树](https://www.bilibili.com/video/BV1eK411o7QA/)，相信结合视频再看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
 
 
 ## 思路

problems/0115.不同的子序列.md

@@ -314,6 +314,63 @@ function numDistinct(s: string, t: string): number {
 };
 ```
 
+### Rust:
+
+```rust
+impl Solution {
+    pub fn num_distinct(s: String, t: String) -> i32 {
+        if s.len() < t.len() {
+            return 0;
+        }
+        let mut dp = vec![vec![0; s.len() + 1]; t.len() + 1];
+        // i = 0, t 为空字符串，s 作为子序列的个数为 1（删除 s 所有元素）
+        dp[0] = vec![1; s.len() + 1];
+        for (i, char_t) in t.chars().enumerate() {
+            for (j, char_s) in s.chars().enumerate() {
+                if char_t == char_s {
+                    // t 的前 i 个字符在 s 的前 j 个字符中作为子序列的个数
+                    dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j] + dp[i + 1][j];
+                    continue;
+                }
+                dp[i + 1][j + 1] = dp[i + 1][j];
+            }
+        }
+        dp[t.len()][s.len()]
+    }
+}
+```
+
+> 滚动数组
+
+```rust
+impl Solution {
+    pub fn num_distinct(s: String, t: String) -> i32 {
+        if s.len() < t.len() {
+            return 0;
+        }
+        let (s, t) = (s.into_bytes(), t.into_bytes());
+        // 对于 t 为空字符串，s 作为子序列的个数为 1（删除 s 所有元素）
+        let mut dp = vec![1; s.len() + 1];
+        for char_t in t {
+            // dp[i - 1][j - 1]，dp[j + 1] 更新之前的值
+            let mut pre = dp[0];
+            // 当开始遍历 t，s 的前 0 个字符无法包含任意子序列
+            dp[0] = 0;
+            for (j, &char_s) in s.iter().enumerate() {
+                let temp = dp[j + 1];
+                if char_t == char_s {
+                    dp[j + 1] = pre + dp[j];
+                } else {
+                    dp[j + 1] = dp[j];
+                }
+                pre = temp;
+            }
+        }
+        dp[s.len()]
+    }
+}
+```
+
 
 <p align="center">
 <a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">

problems/0151.翻转字符串里的单词.md

@@ -433,7 +433,7 @@ class Solution {
 }
 ```
 
-### python:
+### Python:
 （版本一）先删除空白，然后整个反转，最后单词反转。
 **因为字符串是不可变类型，所以反转单词的时候，需要将其转换成列表，然后通过join函数再将其转换成列表，所以空间复杂度不是O(1)**
 
@@ -547,26 +547,28 @@ func reverseWords(s string) string {
 		b = b[:slowIndex]
 	}
 	//2.反转整个字符串
-	reverse(&b, 0, len(b)-1)
+	reverse(b)
 	//3.反转单个单词  i单词开始位置，j单词结束位置
 	i := 0
 	for i < len(b) {
 		j := i
 		for ; j < len(b) && b[j] != ' '; j++ {
 		}
-		reverse(&b, i, j-1)
+		reverse(b[i:j])
 		i = j
 		i++
 	}
 	return string(b)
 }
 
-func reverse(b *[]byte, left, right int) {
-	for left < right {
-		(*b)[left], (*b)[right] = (*b)[right], (*b)[left]
-		left++
-		right--
-	}
+func reverse(b []byte) {
+    left := 0
+    right := len(b) - 1
+    for left < right {
+        b[left], b[right] = b[right], b[left]
+        left++
+        right--
+    }
 }
 ```
 
@@ -974,4 +976,3 @@ char * reverseWords(char * s){
 <a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
   <img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
 </a>
-

problems/0188.买卖股票的最佳时机IV.md

@@ -529,4 +529,3 @@ impl Solution {
 <a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
   <img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
 </a>
-

problems/0200.岛屿数量.广搜版.md

@@ -197,7 +197,7 @@ class Solution {
 }
 ```
 
-## 其他语言版本
+
 ### Python
 BFS solution 
 ```python
@@ -237,6 +237,7 @@ class Solution:
                     continue
                 q.append((next_i, next_j))
                 visited[next_i][next_j] = True
+
 ```
 
 <p align="center">
@@ -244,3 +245,4 @@ class Solution:
   <img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
 </a>
 ```
+

problems/0200.岛屿数量.深搜版.md

@@ -218,6 +218,67 @@ class Solution {
     }
 }
 ```
+
+Python:
+
+```python
+# 版本一
+class Solution:
+    def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int:
+        m, n = len(grid), len(grid[0])
+        visited = [[False] * n for _ in range(m)]
+        dirs = [(-1, 0), (0, 1), (1, 0), (0, -1)]  # 四个方向
+        result = 0
+
+        def dfs(x, y):
+            for d in dirs:
+                nextx = x + d[0]
+                nexty = y + d[1]
+                if nextx < 0 or nextx >= m or nexty < 0 or nexty >= n:  # 越界了，直接跳过
+                    continue
+                if not visited[nextx][nexty] and grid[nextx][nexty] == '1':  # 没有访问过的同时是陆地的
+                    visited[nextx][nexty] = True
+                    dfs(nextx, nexty)
+        
+        for i in range(m):
+            for j in range(n):
+                if not visited[i][j] and grid[i][j] == '1':
+                    visited[i][j] = True
+                    result += 1  # 遇到没访问过的陆地，+1
+                    dfs(i, j)  # 将与其链接的陆地都标记上 true
+
+        return result
+```
+
+```python
+# 版本二
+class Solution:
+    def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int:
+        m, n = len(grid), len(grid[0])
+        visited = [[False] * n for _ in range(m)]
+        dirs = [(-1, 0), (0, 1), (1, 0), (0, -1)]  # 四个方向
+        result = 0
+
+        def dfs(x, y):
+            if visited[x][y] or grid[x][y] == '0':
+                return  # 终止条件：访问过的节点 或者 遇到海水
+            visited[x][y] = True
+            for d in dirs:
+                nextx = x + d[0]
+                nexty = y + d[1]
+                if nextx < 0 or nextx >= m or nexty < 0 or nexty >= n:  # 越界了，直接跳过
+                    continue
+                dfs(nextx, nexty)
+        
+        for i in range(m):
+            for j in range(n):
+                if not visited[i][j] and grid[i][j] == '1':
+                    result += 1  # 遇到没访问过的陆地，+1
+                    dfs(i, j)  # 将与其链接的陆地都标记上 true
+
+        return result
+```
+
 <p align="center">
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problems/0202.快乐数.md

@@ -423,29 +423,61 @@ impl Solution {
 ### C:
 
 ```C
-typedef struct HashNodeTag {
-    int key;   /* num  */
-    struct HashNodeTag *next;
-}HashNode;
-
-/* Calcualte the hash key */
-static inline int hash(int key, int size) {
-    int index = key % size;
-    return (index > 0) ? (index) : (-index);
-}
-
-/* Calculate the sum of the squares of its digits*/
-static inline int calcSquareSum(int num) {
-    unsigned int sum = 0;
-    while(num > 0) {
-        sum += (num % 10) * (num % 10);
-        num = num/10; 
+int get_sum(int n) {
+    int sum = 0;
+    div_t n_div = { .quot = n };
+    while (n_div.quot != 0) {
+        n_div = div(n_div.quot, 10);
+        sum += n_div.rem * n_div.rem;
     }
     return sum;
 }
 
+// (版本1)使用数组
+bool isHappy(int n) {
+    // sum = a1^2 + a2^2 + ... ak^2
+    // first round:
+    // 1 <= k <= 10
+    // 1 <= sum <= 1 + 81 * 9 = 730
+    // second round:
+    // 1 <= k <= 3
+    // 1 <= sum <= 36 + 81 * 2 = 198
+    // third round:
+    // 1 <= sum <= 81 * 2 = 162
+    // fourth round:
+    // 1 <= sum <= 81 * 2 = 162
 
-Scala:
+    uint8_t visited[163] = { 0 };
+    int sum = get_sum(get_sum(n));
+    int next_n = sum;
+
+    while (next_n != 1) {
+        sum = get_sum(next_n);
+
+        if (visited[sum]) return false;
+
+        visited[sum] = 1;
+        next_n = sum;
+    };
+
+    return true;
+}
+
+// (版本2)使用快慢指针
+bool isHappy(int n) {
+    int slow = n;
+    int fast = n;
+
+    do {
+        slow = get_sum(slow);
+        fast = get_sum(get_sum(fast));
+    } while (slow != fast);
+
+    return (fast == 1);
+}
+```
+
+### Scala:
 ```scala
 object Solution {
   // 引入mutable

problems/0283.移动零.md

@@ -3,6 +3,7 @@
   <img src="../pics/训练营.png" width="1000"/>
 </a>
 <p align="center"><strong><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/tqCxrMEU-ajQumL1i8im9A">参与本项目</a>，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！</strong></p>
+
 # 283. 移动零：动态规划：一样的套路，再求一次完全平方数
 
 [力扣题目链接](https://leetcode.cn/problems/move-zeroes/)

problems/0300.最长上升子序列.md

@@ -130,18 +130,16 @@ public:
 class Solution {
     public int lengthOfLIS(int[] nums) {
         int[] dp = new int[nums.length];
+        int res = 0;
         Arrays.fill(dp, 1);
-        for (int i = 0; i < dp.length; i++) {
+        for (int i = 1; i < dp.length; i++) {
             for (int j = 0; j < i; j++) {
                 if (nums[i] > nums[j]) {
                     dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
                 }
+                res = Math.max(res, dp[i]);
             }
         }
-        int res = 0;
-        for (int i = 0; i < dp.length; i++) {
-            res = Math.max(res, dp[i]);
-        }
         return res;
     }
 }
@@ -294,7 +292,7 @@ function lengthOfLIS(nums: number[]): number {
 
 ```rust
 pub fn length_of_lis(nums: Vec<i32>) -> i32 {
-    let mut dp = vec![1; nums.len() + 1];
+    let mut dp = vec![1; nums.len()];
     let mut result = 1;
     for i in 1..nums.len() {
         for j in 0..i {
@@ -309,7 +307,6 @@ pub fn length_of_lis(nums: Vec<i32>) -> i32 {
 ```
 
 
-
 <p align="center">
 <a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
   <img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>

problems/0332.重新安排行程.md

@@ -31,7 +31,7 @@
 
 ## 算法公开课
 
-**如果对回溯算法基础还不了解的话，我还特意录制了一期视频，[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html)：[带你学透回溯算法（理论篇）](https://www.bilibili.com/video/BV1cy4y167mM/)**  可以结合题解和视频一起看，希望对大家理解回溯算法有所帮助。
+**[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html)：[带你学透回溯算法（理论篇）](https://www.bilibili.com/video/BV1cy4y167mM/)  ，相信结合视频再看本篇题解，更有助于大家对本题的理解。**
 
 ## 思路
 
@@ -790,4 +790,3 @@ impl Solution {
 <a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
   <img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
 </a>
-

problems/0343.整数拆分.md

@@ -22,9 +22,9 @@
 * 说明: 你可以假设 n 不小于 2 且不大于 58。
 
 
-# 算法公开课
+## 算法公开课
 
-**《代码随想录》算法视频公开课：[动态规划，本题关键在于理解递推公式！| LeetCode：343. 整数拆分](https://www.bilibili.com/video/BV1Mg411q7YJ/)，相信结合视频再看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
+**[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html)：[动态规划，本题关键在于理解递推公式！| LeetCode：343. 整数拆分](https://www.bilibili.com/video/BV1Mg411q7YJ/)，相信结合视频再看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
 
 
 ## 思路
@@ -473,3 +473,4 @@ object Solution {
 <a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
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 </a>
+

problems/0349.两个数组的交集.md

@@ -465,6 +465,25 @@ object Solution {
 	}
 
 ```
+
+###Ruby
+```ruby
+def intersection(nums1, nums2)
+  hash = {}
+  result = {}
+
+  nums1.each do |num|
+    hash[num] = 1 if hash[num].nil?
+  end
+
+  nums2.each do |num|
+    #取nums1和nums2交集
+    result[num] = 1 if hash[num] != nil
+  end
+
+  return result.keys
+end
+```
 ## 相关题目
 
 * [350.两个数组的交集 II](https://leetcode.cn/problems/intersection-of-two-arrays-ii/)

problems/0383.赎金信.md

@@ -68,7 +68,7 @@ public:
 
 ### 哈希解法
 
-因为题目所只有小写字母，那可以采用空间换取时间的哈希策略， 用一个长度为26的数组还记录magazine里字母出现的次数。
+因为题目说只有小写字母，那可以采用空间换取时间的哈希策略，用一个长度为26的数组来记录magazine里字母出现的次数。
 
 然后再用ransomNote去验证这个数组是否包含了ransomNote所需要的所有字母。
 

problems/0392.判断子序列.md

@@ -259,9 +259,49 @@ func isSubsequence(s string, t string) bool {
 }
 ```
 
+Rust：
 
+```rust
+impl Solution {
+    pub fn is_subsequence(s: String, t: String) -> bool {
+        let mut dp = vec![vec![0; t.len() + 1]; s.len() + 1];
+        for (i, char_s) in s.chars().enumerate() {
+            for (j, char_t) in t.chars().enumerate() {
+                if char_s == char_t {
+                    dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j] + 1;
+                    continue;
+                }
+                dp[i + 1][j + 1] = dp[i + 1][j]
+            }
+        }
+        dp[s.len()][t.len()] == s.len()
+    }
+}
+```
 
+> 滚动数组
 
+```rust
+impl Solution {
+    pub fn is_subsequence(s: String, t: String) -> bool {
+        let mut dp = vec![0; t.len() + 1];
+        let (s, t) = (s.as_bytes(), t.as_bytes());
+        for &byte_s in s {
+            let mut pre = 0;
+            for j in 0..t.len() {
+                let temp = dp[j + 1];
+                if byte_s == t[j] {
+                    dp[j + 1] = pre + 1;
+                } else {
+                    dp[j + 1] = dp[j];
+                }
+                pre = temp;
+            }
+        }
+        dp[t.len()] == s.len()
+    }
+}
+```
 
 <p align="center">
 <a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">

problems/0416.分割等和子集.md

@@ -4,7 +4,7 @@
 </a>
 <p align="center"><strong><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/tqCxrMEU-ajQumL1i8im9A">参与本项目</a>，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！</strong></p>
 
-## 416. 分割等和子集
+# 416. 分割等和子集
 
 [力扣题目链接](https://leetcode.cn/problems/partition-equal-subset-sum/)
 
@@ -730,4 +730,3 @@ object Solution {
 <a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
   <img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
 </a>
-

problems/0463.岛屿的周长.md

@@ -302,6 +302,104 @@ var islandPerimeter = function(grid) {
 };
 ```
 
+TypeScript:
+
+```typescript
+/**
+ * 方法一：深度优先搜索（DFS）
+ * @param grid 二维网格地图，其中 grid[i][j] = 1 表示陆地， grid[i][j] = 0 表示水域
+ * @returns 岛屿的周长
+ */
+function islandPerimeter(grid: number[][]): number {
+  // 处理特殊情况：网格为空或行列数为 0，直接返回 0
+  if (!grid || grid.length === 0 || grid[0].length === 0) {
+    return 0;
+  }
+
+  // 获取网格的行数和列数
+  const rows = grid.length;
+  const cols = grid[0].length;
+  let perimeter = 0; // 岛屿的周长
+
+  /**
+   * 深度优先搜索函数
+   * @param i 当前格子的行索引
+   * @param j 当前格子的列索引
+   */
+  const dfs = (i: number, j: number) => {
+    // 如果当前位置超出网格范围，或者当前位置是水域（grid[i][j] === 0），则周长增加1
+    if (i < 0 || i >= rows || j < 0 || j >= cols || grid[i][j] === 0) {
+      perimeter++;
+      return;
+    }
+
+    // 如果当前位置已经访问过（grid[i][j] === -1），则直接返回
+    if (grid[i][j] === -1) {
+      return;
+    }
+
+    // 标记当前位置为已访问（-1），避免重复计算
+    grid[i][j] = -1;
+
+    // 继续搜索上、下、左、右四个方向
+    dfs(i + 1, j);
+    dfs(i - 1, j);
+    dfs(i, j + 1);
+    dfs(i, j - 1);
+  };
+
+  // 遍历整个网格，找到第一个陆地格子（grid[i][j] === 1），并以此为起点进行深度优先搜索
+  for (let i = 0; i < rows; i++) {
+    for (let j = 0; j < cols; j++) {
+      if (grid[i][j] === 1) {
+        dfs(i, j);
+        break;
+      }
+    }
+  }
+
+  return perimeter;
+}
+
+/**
+ * 方法二：遍历每个陆地格子，统计周长
+ * @param grid 二维网格地图，其中 grid[i][j] = 1 表示陆地， grid[i][j] = 0 表示水域
+ * @returns 岛屿的周长
+ */
+function islandPerimeter(grid: number[][]): number {
+  // 处理特殊情况：网格为空或行列数为 0，直接返回 0
+  if (!grid || grid.length === 0 || grid[0].length === 0) {
+    return 0;
+  }
+
+  // 获取网格的行数和列数
+  const rows = grid.length;
+  const cols = grid[0].length;
+  let perimeter = 0; // 岛屿的周长
+
+  // 遍历整个网格
+  for (let i = 0; i < rows; i++) {
+    for (let j = 0; j < cols; j++) {
+      // 如果当前格子是陆地（grid[i][j] === 1）
+      if (grid[i][j] === 1) {
+        perimeter += 4; // 周长先加上4个边
+
+        // 判断当前格子的上方是否也是陆地，如果是，则周长减去2个边
+        if (i > 0 && grid[i - 1][j] === 1) {
+          perimeter -= 2;
+        }
+
+        // 判断当前格子的左方是否也是陆地，如果是，则周长减去2个边
+        if (j > 0 && grid[i][j - 1] === 1) {
+          perimeter -= 2;
+        }
+      }
+    }
+  }
+
+  return perimeter;
+}
+```
 
 <p align="center">
 <a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">

problems/0503.下一个更大元素II.md

@@ -294,4 +294,3 @@ impl Solution {
 <a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
   <img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
 </a>
-

problems/0516.最长回文子序列.md

@@ -272,7 +272,26 @@ function longestPalindromeSubseq(s: string): number {
 };
 ```
 
+Rust:
 
+```rust
+impl Solution {
+    pub fn longest_palindrome_subseq(s: String) -> i32 {
+        let mut dp = vec![vec![0; s.len()]; s.len()];
+        for i in (0..s.len()).rev() {
+            dp[i][i] = 1;
+            for j in i + 1..s.len() {
+                if s[i..=i] == s[j..=j] {
+                    dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2;
+                    continue;
+                }
+                dp[i][j] = dp[i + 1][j].max(dp[i][j - 1]);
+            }
+        }
+        dp[0][s.len() - 1]
+    }
+}
+```
 
 
 <p align="center">

problems/0583.两个字符串的删除操作.md

@@ -370,7 +370,51 @@ function minDistance(word1: string, word2: string): number {
 };
 ```
 
+Rust:
 
+```rust
+impl Solution {
+    pub fn min_distance(word1: String, word2: String) -> i32 {
+        let mut dp = vec![vec![0; word2.len() + 1]; word1.len() + 1];
+        for i in 0..word1.len() {
+            dp[i + 1][0] = i + 1;
+        }
+        for j in 0..word2.len() {
+            dp[0][j + 1] = j + 1;
+        }
+        for (i, char1) in word1.chars().enumerate() {
+            for (j, char2) in word2.chars().enumerate() {
+                if char1 == char2 {
+                    dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j];
+                    continue;
+                }
+                dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j + 1].min(dp[i + 1][j]) + 1;
+            }
+        }
+        dp[word1.len()][word2.len()] as i32
+    }
+}
+```
+
+> 版本 2
+
+```rust
+impl Solution {
+    pub fn min_distance(word1: String, word2: String) -> i32 {
+        let mut dp = vec![vec![0; word2.len() + 1]; word1.len() + 1];
+        for (i, char1) in word1.chars().enumerate() {
+            for (j, char2) in word2.chars().enumerate() {
+                if char1 == char2 {
+                    dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j] + 1;
+                    continue;
+                }
+                dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j + 1].max(dp[i + 1][j]);
+            }
+        }
+        (word1.len() + word2.len() - 2 * dp[word1.len()][word2.len()]) as i32
+    }
+}
+```
 
 
 <p align="center">

problems/0617.合并二叉树.md

@@ -19,7 +19,7 @@
 
 注意: 合并必须从两个树的根节点开始。
 
-# 算法公开课
+## 算法公开课
 
 **[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html)：[一起操作两个二叉树？有点懵！| LeetCode：617.合并二叉树](https://www.bilibili.com/video/BV1m14y1Y7JK)，相信结合视频在看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
 
@@ -793,3 +793,4 @@ impl Solution {
 <a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
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 </a>
+

problems/0647.回文子串.md

@@ -521,8 +521,51 @@ function expandRange(s: string, left: number, right: number): number {
 }
 ```
 
+Rust：
 
+```rust
+impl Solution {
+    pub fn count_substrings(s: String) -> i32 {
+        let mut dp = vec![vec![false; s.len()]; s.len()];
+        let mut res = 0;
 
+        for i in (0..s.len()).rev() {
+            for j in i..s.len() {
+                if s[i..=i] == s[j..=j] && (j - i <= 1 || dp[i + 1][j - 1]) {
+                    dp[i][j] = true;
+                    res += 1;
+                }
+            }
+        }
+        res
+    }
+}
+```
+
+> 双指针
+
+```rust
+impl Solution {
+    pub fn count_substrings(s: String) -> i32 {
+        let mut res = 0;
+        for i in 0..s.len() {
+            res += Self::extend(&s, i, i, s.len());
+            res += Self::extend(&s, i, i + 1, s.len());
+        }
+        res
+    }
+
+    fn extend(s: &str, mut i: usize, mut j: usize, len: usize) -> i32 {
+        let mut res = 0;
+        while i < len && j < len && s[i..=i] == s[j..=j] {
+            res += 1;
+            i = i.wrapping_sub(1);
+            j += 1;
+        }
+        res
+    }
+}
+```
 
 <p align="center">
 <a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">

problems/0674.最长连续递增序列.md

@@ -302,8 +302,9 @@ func findLengthOfLCIS(nums []int) int {
 }
 ```
 
-### Rust:
 
+### Rust:
+>动态规划
 ```rust
 pub fn find_length_of_lcis(nums: Vec<i32>) -> i32 {
     if nums.is_empty() {
@@ -321,6 +322,27 @@ pub fn find_length_of_lcis(nums: Vec<i32>) -> i32 {
 }
 ```
 
+
+> 贪心
+
+```rust
+impl Solution {
+    pub fn find_length_of_lcis(nums: Vec<i32>) -> i32 {
+        let (mut res, mut count) = (1, 1);
+        for i in 1..nums.len() {
+            if nums[i] > nums[i - 1] {
+                count += 1;
+                res = res.max(count);
+                continue;
+            }
+            count = 1;
+        }
+        res
+    }
+}
+```
+
+
 ### Javascript：
 
 > 动态规划：

problems/0695.岛屿的最大面积.md

@@ -22,7 +22,7 @@
 * 输出：6
 * 解释：答案不应该是 11 ，因为岛屿只能包含水平或垂直这四个方向上的 1 。
 
-# 思路 
+## 思路 
 
 
 注意题目中每座岛屿只能由**水平方向和/或竖直方向上**相邻的陆地连接形成。
@@ -38,7 +38,7 @@
 * [DFS理论基础](https://programmercarl.com/图论深搜理论基础.html)
 * [BFS理论基础](https://programmercarl.com/图论广搜理论基础.html)
 
-## DFS 
+### DFS 
 
 很多同学，写dfs其实也是凭感觉来，有的时候dfs函数中写终止条件才能过，有的时候 dfs函数不写终止添加也能过！ 
 
@@ -134,7 +134,7 @@ public:
 以上两种写法的区别，我在题解： [DFS，BDF 你没注意的细节都给你列出来了！LeetCode：200. 岛屿数量](https://leetcode.cn/problems/number-of-islands/solution/by-carlsun-2-n72a/)做了详细介绍。
 
 
-## BFS 
+### BFS 
 
 关于广度优先搜索，如果大家还不了解的话，看这里：[广度优先搜索精讲](https://programmercarl.com/图论广搜理论基础.html)
 
@@ -188,9 +188,9 @@ public:
 
 ```
 
-# 其它语言版本
-## Java
-### DFS
+## 其它语言版本
+### Java
+#### DFS
 ```java
 // DFS
 class Solution {
@@ -236,7 +236,7 @@ class Solution {
 
 
 ```
-### BFS
+#### BFS
 ```java
 //BFS
 class Solution {
@@ -290,7 +290,7 @@ class Solution {
     }
 }
 ```
-### DFS 優化（遇到島嶼後，就把他淹沒）
+#### DFS 優化（遇到島嶼後，就把他淹沒）
 ```java
 //这里使用深度优先搜索 DFS 来完成本道题目。我们使用 DFS 计算一个岛屿的面积，同时维护计算过的最大的岛屿面积。同时，为了避免对岛屿重复计算，我们在 DFS 的时候对岛屿进行 “淹没” 操作，即将岛屿所占的地方置为 0。
 public int maxAreaOfIsland(int[][] grid) {
@@ -319,8 +319,8 @@ public int dfs(int[][] grid,int i,int j){
 }
 ```
 
-## Python
-### BFS
+### Python
+#### BFS
 ```python
 class Solution:
     def __init__(self):
@@ -359,7 +359,7 @@ class Solution:
                     self.count += 1
                     queue.append((new_x, new_y))
 ```
-### DFS
+#### DFS
 ```python
 class Solution:
     def __init__(self):
@@ -394,3 +394,4 @@ class Solution:
 <a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
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 </a>
+

problems/0704.二分查找.md

@@ -150,8 +150,8 @@ public:
 
 * [35.搜索插入位置](https://programmercarl.com/0035.搜索插入位置.html)
 * [34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置](https://programmercarl.com/0034.%E5%9C%A8%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%95%B0%E7%BB%84%E4%B8%AD%E6%9F%A5%E6%89%BE%E5%85%83%E7%B4%A0%E7%9A%84%E7%AC%AC%E4%B8%80%E4%B8%AA%E5%92%8C%E6%9C%80%E5%90%8E%E4%B8%80%E4%B8%AA%E4%BD%8D%E7%BD%AE.html)
-* 69.x 的平方根
-* 367.有效的完全平方数
+* [69.x 的平方根](https://leetcode.cn/problems/sqrtx/)
+* [367.有效的完全平方数](https://leetcode.cn/problems/valid-perfect-square/)
 
 
 
@@ -760,9 +760,58 @@ object Solution {
   }
 }
 ```
+**Dart:**
 
 
+
+```dart
+（版本一）左闭右闭区间
+class Solution {
+  int search(List<int> nums, int target) {
+    int left = 0;
+    int right = nums.length - 1;
+    while (left <= right) {
+      int middle = ((left + right)/2).truncate();
+      switch (nums[middle].compareTo(target)) {
+        case 1:
+          right = middle - 1;
+          continue;
+        case -1:
+          left = middle + 1;
+          continue;
+        default:
+          return middle;
+      }
+    }
+    return -1;
+  }
+}
+
+（版本二）左闭右开区间
+class Solution {
+  int search(List<int> nums, int target) {
+    int left = 0;
+    int right = nums.length;
+    while (left < right) {
+      int middle = left + ((right - left) >> 1);
+      switch (nums[middle].compareTo(target)) {
+        case 1:
+          right = middle;
+          continue;
+        case -1:
+          left = middle + 1;
+          continue;
+        default:
+          return middle;
+      }
+    }
+    return -1;
+  }
+}
+```
+
 <p align="center">
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 </a>
+

problems/0714.买卖股票的最佳时机含手续费.md

@@ -39,7 +39,7 @@
 
 本题相对于[贪心算法：122.买卖股票的最佳时机II](https://programmercarl.com/0122.买卖股票的最佳时机II.html)，多添加了一个条件就是手续费。
 
-## 贪心算法
+### 贪心算法
 
 在[贪心算法：122.买卖股票的最佳时机II](https://programmercarl.com/0122.买卖股票的最佳时机II.html)中使用贪心策略不用关心具体什么时候买卖，只要收集每天的正利润，最后稳稳的就是最大利润了。
 
@@ -93,7 +93,7 @@ public:
 
 大家也可以发现，情况三，那块代码是可以删掉的，我是为了让代码表达清晰，所以没有精简。
 
-## 动态规划
+### 动态规划
 
 我在公众号「代码随想录」里将在下一个系列详细讲解动态规划，所以本题解先给出我的C++代码（带详细注释），感兴趣的同学可以自己先学习一下。
 
@@ -364,3 +364,4 @@ object Solution {
 <a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
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 </a>
+

problems/0718.最长重复子数组.md

@@ -536,6 +536,29 @@ function findLength(nums1: number[], nums2: number[]): number {
 };
 ```
 
+Rust:
+
+> 滚动数组
+
+```rust
+impl Solution {
+    pub fn find_length(nums1: Vec<i32>, nums2: Vec<i32>) -> i32 {
+        let (mut res, mut dp) = (0, vec![0; nums2.len()]);
+
+        for n1 in nums1 {
+            for j in (0..nums2.len()).rev() {
+                if n1 == nums2[j] {
+                    dp[j] = if j == 0 { 1 } else { dp[j - 1] + 1 };
+                    res = res.max(dp[j]);
+                } else {
+                    dp[j] = 0;
+                }
+            }
+        }
+        res
+    }
+}
+```
 
 
 

problems/0797.所有可能的路径.md

@@ -149,7 +149,7 @@ public:
 
 ```
 
-# 总结 
+## 总结 
 
 本题是比较基础的深度优先搜索模板题，这种有向图路径问题，最合适使用深搜，当然本题也可以使用广搜，但广搜相对来说就麻烦了一些，需要记录一下路径。 
 
@@ -159,7 +159,7 @@ public:
 
 ## 其他语言版本 
 
-Java 
+### Java 
 
 ```Java
 // 深度优先遍历
@@ -190,7 +190,8 @@ class Solution {
 }
 ```
 
-Python
+### Python
+
 ```python
 class Solution:
     def __init__(self):
@@ -216,9 +217,9 @@ class Solution:
             self.path.pop() # 回溯
 ```
 
-### Go 
+
+
 <p align="center">
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 </a>
-

problems/0827.最大人工岛.md

@@ -29,7 +29,7 @@
 * 输出: 4
 * 解释: 没有0可以让我们变成1，面积依然为 4。
 
-# 思路 
+## 思路 
 
 本题的一个暴力想法，应该是遍历地图尝试 将每一个 0 改成1，然后去搜索地图中的最大的岛屿面积。 
 
@@ -219,9 +219,9 @@ public:
 };
 ```
 
-# 其他语言版本
+## 其他语言版本
 
-## Java
+### Java
 
 ```Java
 class Solution {
@@ -286,4 +286,3 @@ class Solution {
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 </a>
-

problems/0844.比较含退格的字符串.md

@@ -38,7 +38,7 @@
 
 本文将给出 空间复杂度O(n)的栈模拟方法 以及空间复杂度是O(1)的双指针方法。
 
-## 普通方法（使用栈的思路）
+### 普通方法（使用栈的思路）
 
 这道题目一看就是要使用栈的节奏，这种匹配（消除）问题也是栈的擅长所在，跟着一起刷题的同学应该知道，在[栈与队列：匹配问题都是栈的强项](https://programmercarl.com/1047.删除字符串中的所有相邻重复项.html)，我就已经提过了一次使用栈来做类似的事情了。
 
@@ -100,7 +100,7 @@ public:
 * 时间复杂度：O(n + m)
 * 空间复杂度：O(n + m)
 
-## 优化方法（从后向前双指针）
+### 优化方法（从后向前双指针）
 
 当然还可以有使用 O(1) 的空间复杂度来解决该问题。
 
@@ -289,7 +289,7 @@ class Solution {
 }
 ```
 
-### python
+### Python
 
 ```python
 class Solution:
@@ -591,3 +591,4 @@ impl Solution {
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 </a>
+

problems/1002.查找常用字符.md

@@ -525,6 +525,54 @@ impl Solution {
 }
 ```
 
+Ruby:
+```ruby
+def common_chars(words)
+  result = []
+  #统计所有字符串里字符出现的最小频率
+  hash = {}
+  #初始化标识
+  is_first = true
+
+  words.each do |word|
+    #记录共同字符
+    chars = []
+    word.split('').each do |chr|
+      #第一个字符串初始化
+      if is_first
+        chars << chr
+      else
+        #字母之前出现过的最小次数
+        if hash[chr] != nil && hash[chr] > 0
+          hash[chr] -= 1
+          chars << chr
+        end
+      end
+    end
+
+    is_first = false
+    #清除hash，更新字符最小频率
+    hash.clear
+    chars.each do |chr|
+      if hash[chr] != nil
+        hash[chr] += 1
+      else
+        hash[chr] = 1
+      end
+    end
+  end
+
+  #字符最小频率hash转换为字符数组
+  hash.keys.each do |key|
+    for i in 0..hash[key] - 1
+      result << key
+    end
+  end
+
+  return result
+end
+```
+
 <p align="center">
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problems/1035.不相交的线.md

@@ -155,21 +155,44 @@ func max(a, b int) int {
 ### Rust:
 
 ```rust
-pub fn max_uncrossed_lines(nums1: Vec<i32>, nums2: Vec<i32>) -> i32 {
-    let (n, m) = (nums1.len(), nums2.len());
-    let mut last = vec![0; m + 1]; // 记录滚动数组
-    let mut dp = vec![0; m + 1];
-    for i in 1..=n {
-        dp.swap_with_slice(&mut last);
-        for j in 1..=m {
-            if nums1[i - 1] == nums2[j - 1] {
-                dp[j] = last[j - 1] + 1;
-            } else {
-                dp[j] = last[j].max(dp[j - 1]);
+impl Solution {
+    pub fn max_uncrossed_lines(nums1: Vec<i32>, nums2: Vec<i32>) -> i32 {
+        let mut dp = vec![vec![0; nums2.len() + 1]; nums1.len() + 1];
+        for (i, num1) in nums1.iter().enumerate() {
+            for (j, num2) in nums2.iter().enumerate() {
+                if num1 == num2 {
+                    dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j] + 1;
+                } else {
+                    dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j + 1].max(dp[i + 1][j]);
+                }
             }
         }
+        dp[nums1.len()][nums2.len()]
+    }
+}
+```
+
+> 滚动数组
+
+```rust
+impl Solution {
+    pub fn max_uncrossed_lines(nums1: Vec<i32>, nums2: Vec<i32>) -> i32 {
+        let mut dp = vec![0; nums2.len() + 1];
+        for num1 in nums1 {
+            let mut prev = 0;
+            for (j, &num2) in nums2.iter().enumerate() {
+                let temp = dp[j + 1];
+                if num1 == num2 {
+                    // 使用上一次的状态，防止重复计算
+                    dp[j + 1] = prev + 1;
+                } else {
+                    dp[j + 1] = dp[j + 1].max(dp[j]);
+                }
+                prev = temp;
+            }
+        }
+        dp[nums2.len()]
     }
-    dp[m]
 }
 ```
 

problems/1143.最长公共子序列.md

@@ -329,25 +329,50 @@ function longestCommonSubsequence(text1: string, text2: string): number {
 };
 ```
 
-### Rust:
+### Rust
 
 ```rust
-pub fn longest_common_subsequence(text1: String, text2: String) -> i32 {
-    let (n, m) = (text1.len(), text2.len());
-    let (s1, s2) = (text1.as_bytes(), text2.as_bytes());
-    let mut dp = vec![0; m + 1];
-    let mut last = vec![0; m + 1];
-    for i in 1..=n {
-        dp.swap_with_slice(&mut last);
-        for j in 1..=m {
-            dp[j] = if s1[i - 1] == s2[j - 1] {
-                last[j - 1] + 1
-            } else {
-                last[j].max(dp[j - 1])
-            };
+impl Solution {
+    pub fn longest_common_subsequence(text1: String, text2: String) -> i32 {
+        let mut dp = vec![vec![0; text2.len() + 1]; text1.len() + 1];
+        for (i, c1) in text1.chars().enumerate() {
+            for (j, c2) in text2.chars().enumerate() {
+                if c1 == c2 {
+                    dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j] + 1;
+                } else {
+                    dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j + 1].max(dp[i + 1][j]);
+                }
+            }
         }
+        dp[text1.len()][text2.len()]
+    }
+}
+```
+
+一维：
+
+```rust
+impl Solution {
+    pub fn longest_common_subsequence(text1: String, text2: String) -> i32 {
+        let mut dp = vec![0; text2.len() + 1];
+        for c1 in text1.chars() {
+            // 初始化 prev
+            let mut prev = 0;
+
+            for (j, c2) in text2.chars().enumerate() {
+                let temp = dp[j + 1];
+                if c1 == c2 {
+                    // 使用上一次的状态，防止重复计算
+                    dp[j + 1] = prev + 1;
+                } else {
+                    dp[j + 1] = dp[j + 1].max(dp[j]);
+                }
+                // 使用上一次的状态更新 prev
+                prev = temp;
+            }
+        }
+        dp[text2.len()]
     }
-    dp[m]
 }
 ```
 

problems/1207.独一无二的出现次数.md

@@ -200,10 +200,30 @@ function uniqueOccurrences(arr: number[]): boolean {
     })
     return countMap.size === new Set(countMap.values()).size;
 };
+``` 
+
+
+### Go：
+```Go
+func uniqueOccurrences(arr []int) bool {
+	count := make(map[int]int) // 统计数字出现的频率
+	for _, v := range arr {
+		count[v] += 1
+	}
+	fre := make(map[int]struct{}) // 看相同频率是否重复出现
+	for _, v := range count {
+		if _, ok := fre[v]; ok {
+			return false
+		}
+		fre[v] = struct{}{}
+	}
+	return true
+}
 ```
 
 
 
+
 <p align="center">
 <a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
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problems/1791.找出星型图的中心节点.md

@@ -3,6 +3,7 @@
   <img src="../pics/训练营.png" width="1000"/>
 </a>
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+
 # 1791.找出星型图的中心节点 
 
 [题目链接](https://leetcode.cn/problems/find-center-of-star-graph/)
@@ -55,7 +56,7 @@ public:
         return -1;
     }
 };
-``` 
+```
 
 以上代码中没有使用 unordered_map，因为遍历的时候，开辟新空间会浪费时间，而采用 vector，这是 空间换时间的一种策略。 
 

problems/1971.寻找图中是否存在路径.md

@@ -138,3 +138,4 @@ public:
 <a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
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 </a>
+

problems/为了绝杀编辑距离，卡尔做了三步铺垫.md

@@ -200,4 +200,3 @@ class Solution {
 <a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
   <img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
 </a>
-

problems/剑指Offer58-II.左旋转字符串.md

@@ -142,7 +142,7 @@ class Solution {
     }
 ```
 
-### python: 
+### Python: 
 （版本一）使用切片
 
 ```python
@@ -338,7 +338,7 @@ func reverseString(_ s: inout [Character], startIndex: Int, endIndex: Int)  {
 ```
 
 
-### PHP
+### PHP：
 
 ```php
 function reverseLeftWords($s, $n) {
@@ -418,4 +418,3 @@ impl Solution {
 <a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
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 </a>
-

problems/动态规划总结篇.md

@@ -40,7 +40,7 @@
 
 好啦，我们再一起回顾一下，动态规划专题中我们都讲了哪些内容。
 
-## 动划基础
+## 动态规划基础
 
 * [关于动态规划，你该了解这些！](https://programmercarl.com/动态规划理论基础.html)
 * [动态规划：斐波那契数](https://programmercarl.com/0509.斐波那契数.html)
@@ -136,4 +136,3 @@
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 </a>
-

problems/周总结/20201030回溯周末总结.md

@@ -9,6 +9,8 @@
 
 --------------------------
 
+# 本周小结！（回溯算法系列一）
+
 ## 周一
 
 本周我们正式开始了回溯算法系列，那么首先当然是概述。

problems/周总结/20201107回溯周末总结.md

@@ -17,7 +17,7 @@
 
 如果是多个集合取组合，各个集合之间相互不影响，那么就不用startIndex，例如：[回溯算法：电话号码的字母组合](https://programmercarl.com/0017.电话号码的字母组合.html)
 
-**注意以上我只是说求组合的情况，如果是排列问题，又是另一套分析的套路，后面我再讲解排列的时候就重点介绍**。
+**注意以上我只是说求组合的情况，如果是排列问题，又是另一套分析的套路，后面我在讲解排列的时候会重点介绍**。
 
 最后还给出了本题的剪枝优化，如下：
 

problems/哈希表总结.md

@@ -16,7 +16,7 @@
 
 **一般来说哈希表都是用来快速判断一个元素是否出现集合里**。
 
-对于哈希表，要知道**哈希函数**和**哈希碰撞**在哈希表中的作用.
+对于哈希表，要知道**哈希函数**和**哈希碰撞**在哈希表中的作用。
 
 哈希函数是把传入的key映射到符号表的索引上。
 
@@ -88,7 +88,7 @@ std::set和std::multiset底层实现都是红黑树，std::unordered_set的底
 
 map是一种`<key, value>`的结构，本题可以用key保存数值，用value在保存数值所在的下标。所以使用map最为合适。
 
-C++提供如下三种map：：（详情请看[关于哈希表，你该了解这些！](https://programmercarl.com/哈希表理论基础.html)）
+C++提供如下三种map：（详情请看[关于哈希表，你该了解这些！](https://programmercarl.com/哈希表理论基础.html)）
 
 * std::map
 * std::multimap

problems/栈与队列总结.md

@@ -3,6 +3,7 @@
   <img src="../pics/训练营.png" width="1000"/>
 </a>
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+
 # 栈与队列总结篇
 
 ## 栈与队列的理论基础

problems/根据身高重建队列（vector原理讲解）.md

@@ -196,7 +196,7 @@ impl Solution{
 }
 ```
 
-### Go：
+### Go
 
 Go中slice的`append`操作和C++中vector的扩容机制基本相同。
 
@@ -213,4 +213,3 @@ Go中slice的`append`操作和C++中vector的扩容机制基本相同。
 <a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
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 </a>
-

problems/算法模板.md

@@ -3,8 +3,11 @@
   <img src="../pics/训练营.png" width="1000"/>
 </a>
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+# 算法模板
 
-## 二分查找法 
+## 算法模板
+
+### 二分查找法 
 
 ```CPP
 class Solution {
@@ -29,7 +32,7 @@ public:
 
 ```
 
-## KMP
+### KMP
 
 ```CPP
 void kmp(int* next, const string& s){
@@ -47,7 +50,7 @@ void kmp(int* next, const string& s){
 }
 ```
 
-## 二叉树 
+### 二叉树 
 
 二叉树的定义：
 
@@ -60,7 +63,7 @@ struct TreeNode {
 };
 ```
 
-### 深度优先遍历（递归） 
+#### 深度优先遍历（递归） 
 
 前序遍历（中左右）
 ```CPP
@@ -90,7 +93,7 @@ void traversal(TreeNode* cur, vector<int>& vec) {
 }
 ```
 
-### 深度优先遍历（迭代法）
+#### 深度优先遍历（迭代法）
 
 相关题解：[0094.二叉树的中序遍历](https://github.com/youngyangyang04/leetcode/blob/master/problems/0094.二叉树的中序遍历.md)
 
@@ -170,7 +173,7 @@ vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root) {
     return result;
 }
 ```
-### 广度优先遍历（队列）
+#### 广度优先遍历（队列）
 
 相关题解：[0102.二叉树的层序遍历](https://programmercarl.com/0102.二叉树的层序遍历.html)
 
@@ -208,7 +211,7 @@ vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {
 * [0111.二叉树的最小深度（迭代法）](https://programmercarl.com/0111.二叉树的最小深度.html)
 * [0222.完全二叉树的节点个数（迭代法）](https://programmercarl.com/0222.完全二叉树的节点个数.html)
 
-### 二叉树深度
+#### 二叉树深度
 
 ```CPP
 int getDepth(TreeNode* node) {
@@ -217,7 +220,7 @@ int getDepth(TreeNode* node) {
 }
 ```
 
-### 二叉树节点数量
+#### 二叉树节点数量
 
 ```CPP
 int countNodes(TreeNode* root) {
@@ -226,7 +229,7 @@ int countNodes(TreeNode* root) {
 }
 ```
 
-## 回溯算法 
+### 回溯算法 
 ```CPP
 void backtracking(参数) {
     if (终止条件) {
@@ -243,7 +246,7 @@ void backtracking(参数) {
 
 ```
 
-## 并查集 
+### 并查集 
 
 ```CPP
     int n = 1005; // 根据题意而定 
@@ -278,9 +281,9 @@ void backtracking(参数) {
 （持续补充ing）
 ## 其他语言版本
 
-JavaScript：
+### JavaScript：
 
-## 二分查找法
+#### 二分查找法
 
 使用左闭右闭区间
 
@@ -322,7 +325,7 @@ var search = function (nums, target) {
 };
 ```
 
-## KMP
+#### KMP
 
 ```javascript
 var kmp = function (next, s) {
@@ -340,9 +343,9 @@ var kmp = function (next, s) {
 }
 ```
 
-## 二叉树
+#### 二叉树
 
-### 深度优先遍历（递归）
+##### 深度优先遍历（递归）
 
 二叉树节点定义：
 
@@ -387,7 +390,7 @@ var postorder = function (root, list) {
 }
 ```
 
-### 深度优先遍历（迭代）
+##### 深度优先遍历（迭代）
 
 前序遍历（中左右）：
 
@@ -447,7 +450,7 @@ var postorderTraversal = function (root) {
 };
 ```
 
-### 广度优先遍历（队列）
+##### 广度优先遍历（队列）
 
 ```javascript
 var levelOrder = function (root) {
@@ -469,7 +472,7 @@ var levelOrder = function (root) {
 };
 ```
 
-### 二叉树深度
+##### 二叉树深度
 
 ```javascript
 var getDepth = function (node) {
@@ -478,7 +481,7 @@ var getDepth = function (node) {
 }
 ```
 
-### 二叉树节点数量
+##### 二叉树节点数量
 
 ```javascript
 var countNodes = function (root) {
@@ -487,7 +490,7 @@ var countNodes = function (root) {
 }
 ```
 
-## 回溯算法 
+#### 回溯算法 
 
 ```javascript
 function backtracking(参数) {
@@ -505,7 +508,7 @@ function backtracking(参数) {
 
 ```
 
-## 并查集 
+#### 并查集 
 
 ```javascript
     let n = 1005; // 根据题意而定 
@@ -536,9 +539,9 @@ function backtracking(参数) {
     }
 ```
 
-TypeScript：
+### TypeScript：
 
-## 二分查找法
+#### 二分查找法
 
 使用左闭右闭区间
 
@@ -580,7 +583,7 @@ var search = function (nums: number[], target: number): number {
 };
 ```
 
-## KMP
+#### KMP
 
 ```typescript
 var kmp = function (next: number[], s: number): void {
@@ -598,9 +601,9 @@ var kmp = function (next: number[], s: number): void {
 }
 ```
 
-## 二叉树
+#### 二叉树
 
-### 深度优先遍历（递归）
+##### 深度优先遍历（递归）
 
 二叉树节点定义：
 
@@ -650,7 +653,7 @@ var postorder = function (root: TreeNode | null, list: number[]): void {
 }
 ```
 
-### 深度优先遍历（迭代）
+##### 深度优先遍历（迭代）
 
 前序遍历（中左右）：
 
@@ -710,7 +713,7 @@ var postorderTraversal = function (root: TreeNode | null): number[] {
 };
 ```
 
-### 广度优先遍历（队列）
+##### 广度优先遍历（队列）
 
 ```typescript
 var levelOrder = function (root: TreeNode | null): number[] {
@@ -732,7 +735,7 @@ var levelOrder = function (root: TreeNode | null): number[] {
 };
 ```
 
-### 二叉树深度
+##### 二叉树深度
 
 ```typescript
 var getDepth = function (node: TreNode | null): number {
@@ -741,7 +744,7 @@ var getDepth = function (node: TreNode | null): number {
 }
 ```
 
-### 二叉树节点数量
+##### 二叉树节点数量
 
 ```typescript
 var countNodes = function (root: TreeNode | null): number {
@@ -750,7 +753,7 @@ var countNodes = function (root: TreeNode | null): number {
 }
 ```
 
-## 回溯算法 
+#### 回溯算法 
 
 ```typescript
 function backtracking(参数) {
@@ -768,7 +771,7 @@ function backtracking(参数) {
 
 ```
 
-## 并查集 
+#### 并查集 
 
 ```typescript
     let n: number = 1005; // 根据题意而定 
@@ -801,9 +804,9 @@ function backtracking(参数) {
 
 Java：
 
+### Python：
 
-Python：
-## 二分查找法 
+#### 二分查找法 
 ```python 
 def binarysearch(nums, target):
     low = 0
@@ -823,7 +826,7 @@ def binarysearch(nums, target):
     return -1
 ```
 
-## KMP
+#### KMP
 
 ```python 
 def kmp(self, a, s):

problems/背包理论基础01背包-2.md

@@ -3,8 +3,10 @@
   <img src="../pics/训练营.png" width="1000"/>
 </a>
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+
 # 动态规划：01背包理论基础（滚动数组） 
 
+
 ## 算法公开课
 
 **[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html)：[带你学透0-1背包问题！（滚动数组）](https://www.bilibili.com/video/BV1BU4y177kY/)，相信结合视频再看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。

problems/链表总结篇.md

@@ -3,6 +3,7 @@
   <img src="../pics/训练营.png" width="1000"/>
 </a>
 <p align="center"><strong><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/tqCxrMEU-ajQumL1i8im9A">参与本项目</a>，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！</strong></p>
+
 # 链表总结篇