Bug fixes and improvements (#1380)

* preorder, inorder, postorder -> pre-order, in-order, post-order

* Bug fixes

* Bug fixes

* Update what_is_dsa.md

* Sync zh and zh-hant versions

* Sync zh and zh-hant versions.

* Update performance_evaluation.md and time_complexity.md

* Add @khoaxuantu to the landing page.

* Sync zh and zh-hant versions

* Add @ khoaxuantu to the landing page of zh-hant and en versions.

zh-hant/codes/typescript/chapter_dynamic_programming/coin_change.ts

@@ -31,7 +31,7 @@ function coinChangeDP(coins: Array<number>, amt: number): number {
     return dp[n][amt] !== MAX ? dp[n][amt] : -1;
 }
 
-/* 零錢兌換：狀態壓縮後的動態規劃 */
+/* 零錢兌換：空間最佳化後的動態規劃 */
 function coinChangeDPComp(coins: Array<number>, amt: number): number {
     const n = coins.length;
     const MAX = amt + 1;
@@ -61,7 +61,7 @@ const amt = 4;
 let res = coinChangeDP(coins, amt);
 console.log(`湊到目標金額所需的最少硬幣數量為 ${res}`);
 
-// 狀態壓縮後的動態規劃
+// 空間最佳化後的動態規劃
 res = coinChangeDPComp(coins, amt);
 console.log(`湊到目標金額所需的最少硬幣數量為 ${res}`);
 

zh-hant/codes/typescript/chapter_dynamic_programming/coin_change_ii.ts

@@ -30,7 +30,7 @@ function coinChangeIIDP(coins: Array<number>, amt: number): number {
     return dp[n][amt];
 }
 
-/* 零錢兌換 II：狀態壓縮後的動態規劃 */
+/* 零錢兌換 II：空間最佳化後的動態規劃 */
 function coinChangeIIDPComp(coins: Array<number>, amt: number): number {
     const n = coins.length;
     // 初始化 dp 表
@@ -59,7 +59,7 @@ const amt = 5;
 let res = coinChangeIIDP(coins, amt);
 console.log(`湊出目標金額的硬幣組合數量為 ${res}`);
 
-// 狀態壓縮後的動態規劃
+// 空間最佳化後的動態規劃
 res = coinChangeIIDPComp(coins, amt);
 console.log(`湊出目標金額的硬幣組合數量為 ${res}`);
 

zh-hant/codes/typescript/chapter_dynamic_programming/edit_distance.ts

@@ -90,7 +90,7 @@ function editDistanceDP(s: string, t: string): number {
     return dp[n][m];
 }
 
-/* 編輯距離：狀態壓縮後的動態規劃 */
+/* 編輯距離：空間最佳化後的動態規劃 */
 function editDistanceDPComp(s: string, t: string): number {
     const n = s.length,
         m = t.length;
@@ -141,7 +141,7 @@ console.log(`將 ${s} 更改為 ${t} 最少需要編輯 ${res} 步`);
 res = editDistanceDP(s, t);
 console.log(`將 ${s} 更改為 ${t} 最少需要編輯 ${res} 步`);
 
-// 狀態壓縮後的動態規劃
+// 空間最佳化後的動態規劃
 res = editDistanceDPComp(s, t);
 console.log(`將 ${s} 更改為 ${t} 最少需要編輯 ${res} 步`);
 

zh-hant/codes/typescript/chapter_dynamic_programming/knapsack.ts

@@ -84,7 +84,7 @@ function knapsackDP(
     return dp[n][cap];
 }
 
-/* 0-1 背包：狀態壓縮後的動態規劃 */
+/* 0-1 背包：空間最佳化後的動態規劃 */
 function knapsackDPComp(
     wgt: Array<number>,
     val: Array<number>,
@@ -127,7 +127,7 @@ console.log(`不超過背包容量的最大物品價值為 ${res}`);
 res = knapsackDP(wgt, val, cap);
 console.log(`不超過背包容量的最大物品價值為 ${res}`);
 
-// 狀態壓縮後的動態規劃
+// 空間最佳化後的動態規劃
 res = knapsackDPComp(wgt, val, cap);
 console.log(`不超過背包容量的最大物品價值為 ${res}`);
 

zh-hant/codes/typescript/chapter_dynamic_programming/min_cost_climbing_stairs_dp.ts

@@ -22,7 +22,7 @@ function minCostClimbingStairsDP(cost: Array<number>): number {
     return dp[n];
 }
 
-/* 爬樓梯最小代價：狀態壓縮後的動態規劃 */
+/* 爬樓梯最小代價：空間最佳化後的動態規劃 */
 function minCostClimbingStairsDPComp(cost: Array<number>): number {
     const n = cost.length - 1;
     if (n === 1 || n === 2) {

zh-hant/codes/typescript/chapter_dynamic_programming/min_path_sum.ts

@@ -78,7 +78,7 @@ function minPathSumDP(grid: Array<Array<number>>): number {
     return dp[n - 1][m - 1];
 }
 
-/* 最小路徑和：狀態壓縮後的動態規劃 */
+/* 最小路徑和：空間最佳化後的動態規劃 */
 function minPathSumDPComp(grid: Array<Array<number>>): number {
     const n = grid.length,
         m = grid[0].length;
@@ -125,7 +125,7 @@ console.log(`從左上角到右下角的最小路徑和為 ${res}`);
 res = minPathSumDP(grid);
 console.log(`從左上角到右下角的最小路徑和為 ${res}`);
 
-// 狀態壓縮後的動態規劃
+// 空間最佳化後的動態規劃
 res = minPathSumDPComp(grid);
 console.log(`從左上角到右下角的最小路徑和為 ${res}`);
 

zh-hant/codes/typescript/chapter_dynamic_programming/unbounded_knapsack.ts

@@ -33,7 +33,7 @@ function unboundedKnapsackDP(
     return dp[n][cap];
 }
 
-/* 完全背包：狀態壓縮後的動態規劃 */
+/* 完全背包：空間最佳化後的動態規劃 */
 function unboundedKnapsackDPComp(
     wgt: Array<number>,
     val: Array<number>,
@@ -66,7 +66,7 @@ const cap = 4;
 let res = unboundedKnapsackDP(wgt, val, cap);
 console.log(`不超過背包容量的最大物品價值為 ${res}`);
 
-// 狀態壓縮後的動態規劃
+// 空間最佳化後的動態規劃
 res = unboundedKnapsackDPComp(wgt, val, cap);
 console.log(`不超過背包容量的最大物品價值為 ${res}`);