diff --git a/problems/0055.跳跃游戏.md b/problems/0055.跳跃游戏.md
index 80c35c03..7584e952 100644
--- a/problems/0055.跳跃游戏.md
+++ b/problems/0055.跳跃游戏.md
@@ -72,13 +72,13 @@ public:
 ```
 ## 总结
 
-这道题目关键点在于：不用拘泥于每次究竟跳跳几步，而是看覆盖范围，覆盖范围内一定是可以跳过来的，不用管是怎么跳的。
+这道题目关键点在于：不用拘泥于每次究竟跳几步，而是看覆盖范围，覆盖范围内一定是可以跳过来的，不用管是怎么跳的。
 
 大家可以看出思路想出来了，代码还是非常简单的。
 
 一些同学可能感觉，我在讲贪心系列的时候，题目和题目之间貌似没有什么联系？
 
-**是真的就是没什么联系，因为贪心无套路！**没有个整体的贪心框架解决一些列问题，只能是接触各种类型的题目锻炼自己的贪心思维！
+**是真的就是没什么联系，因为贪心无套路！**没有个整体的贪心框架解决一系列问题，只能是接触各种类型的题目锻炼自己的贪心思维！
 
 ## 其他语言版本
 
@@ -133,24 +133,6 @@ class Solution:
 ```
 
 ### Go
-```Go
-func canJUmp(nums []int) bool {
-	if len(nums)<=1{
-		return true
-	}
-	dp:=make([]bool,len(nums))
-	dp[0]=true
-	for i:=1;i<len(nums);i++{
-		for j:=i-1;j>=0;j--{
-			if dp[j]&&nums[j]+j>=i{
-				dp[i]=true
-				break
-			}
-		}
-	}
-	return dp[len(nums)-1]
-}
-```
 
 ```go
 // 贪心
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 57b174d9..d094da48 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
@@ -46,7 +46,7 @@
 
 ### 贪心算法
 
-这道题目可能我们只会想，选一个低的买入，在选个高的卖，在选一个低的买入.....循环反复。
+这道题目可能我们只会想，选一个低的买入，再选个高的卖，再选一个低的买入.....循环反复。
 
 **如果想到其实最终利润是可以分解的，那么本题就很容易了！**
 
@@ -198,38 +198,40 @@ class Solution:
 
 ### Go:
 
-```golang
-//贪心算法
+贪心算法
+```go
 func maxProfit(prices []int) int {
     var sum int
     for i := 1; i < len(prices); i++ {
         // 累加每次大于0的交易
-        if prices[i]-prices[i-1] > 0 {
-            sum += prices[i]-prices[i-1]
+        if prices[i] - prices[i-1] > 0 {
+            sum += prices[i] - prices[i-1]
         }
     }
     return sum
 }
 ```
-
-```golang
-//确定售卖点
+动态规划
+```go
 func maxProfit(prices []int) int {
-    var result,buy int
-    prices=append(prices,0)//在price末尾加个0，防止price一直递增
-    /**
-    思路：检查后一个元素是否大于当前元素，如果小于，则表明这是一个售卖点，当前元素的值减去购买时候的值
-            如果不小于，说明后面有更好的售卖点，
-    **/
-    for i:=0;i<len(prices)-1;i++{
-        if prices[i]>prices[i+1]{
-            result+=prices[i]-prices[buy]
-            buy=i+1
-        }else if prices[buy]>prices[i]{//更改最低购买点
-            buy=i
-        }
+    dp := make([][]int, len(prices))
+    for i := 0; i < len(dp); i++ {
+        dp[i] = make([]int, 2)
     }
-    return result
+    // dp[i][0]表示在状态i不持有股票的现金，dp[i][1]为持有股票的现金
+    dp[0][0], dp[0][1] = 0, -prices[0]
+    for i := 1; i < len(prices); i++ {
+        dp[i][0] = max(dp[i-1][0], dp[i-1][1] + prices[i])
+        dp[i][1] = max(dp[i-1][0] - prices[i], dp[i-1][1])
+    }
+    return dp[len(prices)-1][0]
+    
+}
+func max(a, b int) int {
+    if a > b {
+        return a
+    }
+    return b
 }
 ```
 
diff --git a/problems/0376.摆动序列.md b/problems/0376.摆动序列.md
index f9d3f97f..723d1d9a 100644
--- a/problems/0376.摆动序列.md
+++ b/problems/0376.摆动序列.md
@@ -286,7 +286,7 @@ class Solution:
 ### Go 
 
 **贪心**
-```golang
+```go
 func wiggleMaxLength(nums []int) int {
 	n := len(nums)
 	if n < 2 {
@@ -309,7 +309,7 @@ func wiggleMaxLength(nums []int) int {
 ```
 
 **动态规划**
-```golang
+```go
 func wiggleMaxLength(nums []int) int {
 	n := len(nums)
 	if n <= 1 {