diff --git a/problems/0122.买卖股票的最佳时机II.md b/problems/0122.买卖股票的最佳时机II.md
index 1259aff7..f6d5906a 100644
--- a/problems/0122.买卖股票的最佳时机II.md
+++ b/problems/0122.买卖股票的最佳时机II.md
@@ -167,25 +167,6 @@ class Solution { // 动态规划
 }
 ```
 
-```java
-// 优化空间
-class Solution {
-    public int maxProfit(int[] prices) {
-        int[] dp = new int[2];
-        // 0表示持有，1表示卖出
-        dp[0] = -prices[0];
-        dp[1] = 0;
-        for(int i = 1; i <= prices.length; i++){
-            // 前一天持有; 或当天卖出然后买入
-            dp[0] = Math.max(dp[0], dp[1] - prices[i-1]);
-            // 前一天卖出; 或当天卖出，当天卖出，得先持有
-            dp[1] = Math.max(dp[1], dp[0] + prices[i-1]);
-        }
-        return dp[1];
-    }
-}
-```
-
 Python: 
 
 ```python
diff --git a/problems/0122.买卖股票的最佳时机II（动态规划）.md b/problems/0122.买卖股票的最佳时机II（动态规划）.md
index e701a821..8f03e88e 100644
--- a/problems/0122.买卖股票的最佳时机II（动态规划）.md
+++ b/problems/0122.买卖股票的最佳时机II（动态规划）.md
@@ -147,25 +147,30 @@ class Solution
         }
         return dp[n - 1][0];    // 卖出股票收益高于持有股票收益，因此取[0]
     }
+}
+```
 
-    // 实现2：变量存储
-    // 第一种方法需要用二维数组存储，有空间开销，其实关心的仅仅是前一天的状态，不关注更多的历史信息
-    // 因此，可以仅保存前一天的信息存入 dp0、dp1 这 2 个变量即可
-    // 时间复杂度：O(n)，空间复杂度O(1)
+```java
+// 优化空间
+class Solution {
     public int maxProfit(int[] prices) {
-        int n = prices.length;
-        int dp0 = 0, dp1 = -prices[0];  // 定义变量，存储初始状态
-        for (int i = 1; i < n; ++i) {
-            int newDp0 = Math.max(dp0, dp1 + prices[i]);    // 第 i 天，没有股票
-            int newDp1 = Math.max(dp1, dp0 - prices[i]);    // 第 i 天，持有股票
-            dp0 = newDp0;
-            dp1 = newDp1;
+        int[] dp = new int[2];
+        // 0表示持有，1表示卖出
+        dp[0] = -prices[0];
+        dp[1] = 0;
+        for(int i = 1; i <= prices.length; i++){
+            // 前一天持有; 既然不限制交易次数，那么再次买股票时，要加上之前的收益
+            dp[0] = Math.max(dp[0], dp[1] - prices[i-1]);
+            // 前一天卖出; 或当天卖出，当天卖出，得先持有
+            dp[1] = Math.max(dp[1], dp[0] + prices[i-1]);
         }
-        return dp0;
+        return dp[1];
     }
 }
 ```
 
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+
 Python：
 
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