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ja/codes/java/chapter_dynamic_programming/climbing_stairs_backtrack.java

@@ -11,26 +11,26 @@ import java.util.*;
 public class climbing_stairs_backtrack {
     /* バックトラッキング */
     public static void backtrack(List<Integer> choices, int state, int n, List<Integer> res) {
-        // 第 n 段に到達したら、方法数を 1 増やす
+        // n 段目に到達したら、方法の数を 1 増やす
         if (state == n)
             res.set(0, res.get(0) + 1);
-        // すべての選択肢を走査
+        // すべての選択肢を走査する
         for (Integer choice : choices) {
-            // 枝刈り: 第 n 段を超えないようにする
+            // 枝刈り：n 段目を越えてはならない
             if (state + choice > n)
                 continue;
-            // 試行: 選択を行い、状態を更新
+            // 試行：選択を行い、状態を更新する
             backtrack(choices, state + choice, n, res);
-            // バックトラック
+            // 復元
         }
     }
 
-    /* 階段登り：バックトラッキング */
+    /* 階段の上り方：バックトラッキング */
     public static int climbingStairsBacktrack(int n) {
-        List<Integer> choices = Arrays.asList(1, 2); // 1 段または 2 段上ることを選べる
-        int state = 0; // 第 0 段から上り始める
+        List<Integer> choices = Arrays.asList(1, 2); // 1 段または 2 段上ることを選択できる
+        int state = 0; // 0 段目から上り始める
         List<Integer> res = new ArrayList<>();
-        res.add(0); // res[0] を使って方法数を記録する
+        res.add(0); // res[0] に方法の数を記録する
         backtrack(choices, state, n, res);
         return res.get(0);
     }
@@ -39,6 +39,6 @@ public class climbing_stairs_backtrack {
         int n = 9;
 
         int res = climbingStairsBacktrack(n);
-        System.out.println(String.format("%d 段の階段の登り方は全部で %d 通り", n, res));
+        System.out.println(String.format("%d 段の階段を上る方法は全部で %d 通り", n, res));
     }
 }

ja/codes/java/chapter_dynamic_programming/climbing_stairs_constraint_dp.java

@@ -7,19 +7,19 @@
 package chapter_dynamic_programming;
 
 public class climbing_stairs_constraint_dp {
-    /* 制約付き階段登り：動的計画法 */
+    /* 制約付きの階段の上り方：動的計画法 */
     static int climbingStairsConstraintDP(int n) {
         if (n == 1 || n == 2) {
             return 1;
         }
-        // 部分問題の解を保存するために dp テーブルを初期化
+        // 部分問題の解を格納する dp テーブルを初期化する
         int[][] dp = new int[n + 1][3];
-        // 初期状態：最小部分問題の解をあらかじめ設定
+        // 初期状態：最小の部分問題の解を設定する
         dp[1][1] = 1;
         dp[1][2] = 0;
         dp[2][1] = 0;
         dp[2][2] = 1;
-        // 状態遷移：小さい部分問題から大きい部分問題へ順に解く
+        // 状態遷移：小さな部分問題から順に大きな部分問題を解く
         for (int i = 3; i <= n; i++) {
             dp[i][1] = dp[i - 1][2];
             dp[i][2] = dp[i - 2][1] + dp[i - 2][2];
@@ -31,6 +31,6 @@ public class climbing_stairs_constraint_dp {
         int n = 9;
 
         int res = climbingStairsConstraintDP(n);
-        System.out.println(String.format("%d 段の階段の登り方は全部で %d 通り", n, res));
+        System.out.println(String.format("%d 段の階段を上る方法は全部で %d 通り", n, res));
     }
 }

ja/codes/java/chapter_dynamic_programming/climbing_stairs_dfs.java

@@ -7,9 +7,9 @@
 package chapter_dynamic_programming;
 
 public class climbing_stairs_dfs {
-    /* 検索 */
+    /* 探索 */
     public static int dfs(int i) {
-        // dp[1] と dp[2] は既知なので返す
+        // dp[1] と dp[2] は既知なので、その値を返す
         if (i == 1 || i == 2)
             return i;
         // dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]
@@ -17,7 +17,7 @@ public class climbing_stairs_dfs {
         return count;
     }
 
-    /* 階段登り：探索 */
+    /* 階段の上り方：探索 */
     public static int climbingStairsDFS(int n) {
         return dfs(n);
     }
@@ -26,6 +26,6 @@ public class climbing_stairs_dfs {
         int n = 9;
 
         int res = climbingStairsDFS(n);
-        System.out.println(String.format("%d 段の階段の登り方は全部で %d 通り", n, res));
+        System.out.println(String.format("%d 段の階段を上る方法は全部で %d 通り", n, res));
     }
 }

ja/codes/java/chapter_dynamic_programming/climbing_stairs_dfs_mem.java

@@ -11,10 +11,10 @@ import java.util.Arrays;
 public class climbing_stairs_dfs_mem {
     /* メモ化探索 */
     public static int dfs(int i, int[] mem) {
-        // dp[1] と dp[2] は既知なので返す
+        // dp[1] と dp[2] は既知なので、その値を返す
         if (i == 1 || i == 2)
             return i;
-        // dp[i] の記録があれば、それをそのまま返す
+        // dp[i] が記録済みなら、その値をそのまま返す
         if (mem[i] != -1)
             return mem[i];
         // dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]
@@ -24,9 +24,9 @@ public class climbing_stairs_dfs_mem {
         return count;
     }
 
-    /* 階段登り：メモ化探索 */
+    /* 階段の上り方：メモ化探索 */
     public static int climbingStairsDFSMem(int n) {
-        // mem[i] は第 i 段まで上る方法の総数を記録し、-1 は未記録を表す
+        // mem[i] は i 段目まで上る方法の総数を記録し、-1 は未記録を表す
         int[] mem = new int[n + 1];
         Arrays.fill(mem, -1);
         return dfs(n, mem);
@@ -36,6 +36,6 @@ public class climbing_stairs_dfs_mem {
         int n = 9;
 
         int res = climbingStairsDFSMem(n);
-        System.out.println(String.format("%d 段の階段の登り方は全部で %d 通り", n, res));
+        System.out.println(String.format("%d 段の階段を上る方法は全部で %d 通り", n, res));
     }
 }

ja/codes/java/chapter_dynamic_programming/climbing_stairs_dp.java

@@ -7,23 +7,23 @@
 package chapter_dynamic_programming;
 
 public class climbing_stairs_dp {
-    /* 階段登り：動的計画法 */
+    /* 階段の上り方：動的計画法 */
     public static int climbingStairsDP(int n) {
         if (n == 1 || n == 2)
             return n;
-        // 部分問題の解を保存するために dp テーブルを初期化
+        // 部分問題の解を格納する dp テーブルを初期化する
         int[] dp = new int[n + 1];
-        // 初期状態：最小部分問題の解をあらかじめ設定
+        // 初期状態：最小の部分問題の解を設定する
         dp[1] = 1;
         dp[2] = 2;
-        // 状態遷移：小さい部分問題から大きい部分問題へ順に解く
+        // 状態遷移：小さな部分問題から順に大きな部分問題を解く
         for (int i = 3; i <= n; i++) {
             dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
         }
         return dp[n];
     }
 
-    /* 階段登り：空間最適化した動的計画法 */
+    /* 階段の上り方：空間を最適化した動的計画法 */
     public static int climbingStairsDPComp(int n) {
         if (n == 1 || n == 2)
             return n;
@@ -40,9 +40,9 @@ public class climbing_stairs_dp {
         int n = 9;
 
         int res = climbingStairsDP(n);
-        System.out.println(String.format("%d 段の階段の登り方は全部で %d 通り", n, res));
+        System.out.println(String.format("%d 段の階段を上る方法は全部で %d 通り", n, res));
 
         res = climbingStairsDPComp(n);
-        System.out.println(String.format("%d 段の階段の登り方は全部で %d 通り", n, res));
+        System.out.println(String.format("%d 段の階段を上る方法は全部で %d 通り", n, res));
     }
 }

ja/codes/java/chapter_dynamic_programming/coin_change.java

@@ -9,24 +9,24 @@ package chapter_dynamic_programming;
 import java.util.Arrays;
 
 public class coin_change {
-    /* コイン両替：動的計画法 */
+    /* 硬貨の両替：動的計画法 */
     static int coinChangeDP(int[] coins, int amt) {
         int n = coins.length;
         int MAX = amt + 1;
-        // dp テーブルを初期化
+        // dp テーブルを初期化する
         int[][] dp = new int[n + 1][amt + 1];
         // 状態遷移：先頭行と先頭列
         for (int a = 1; a <= amt; a++) {
             dp[0][a] = MAX;
         }
-        // 状態遷移: 残りの行と列
+        // 状態遷移：残りの行と列
         for (int i = 1; i <= n; i++) {
             for (int a = 1; a <= amt; a++) {
                 if (coins[i - 1] > a) {
-                    // 目標金額を超えるなら硬貨 i は選ばない
+                    // 目標金額を超える場合、硬貨 i を選ばない
                     dp[i][a] = dp[i - 1][a];
                 } else {
-                    // 硬貨 i を選ばない場合と選ぶ場合の小さい方
+                    // 硬貨 i を選ばない場合と選ぶ場合の小さいほうの値
                     dp[i][a] = Math.min(dp[i - 1][a], dp[i][a - coins[i - 1]] + 1);
                 }
             }
@@ -34,11 +34,11 @@ public class coin_change {
         return dp[n][amt] != MAX ? dp[n][amt] : -1;
     }
 
-    /* コイン交換：空間最適化後の動的計画法 */
+    /* 硬貨の両替：空間を最適化した動的計画法 */
     static int coinChangeDPComp(int[] coins, int amt) {
         int n = coins.length;
         int MAX = amt + 1;
-        // dp テーブルを初期化
+        // dp テーブルを初期化する
         int[] dp = new int[amt + 1];
         Arrays.fill(dp, MAX);
         dp[0] = 0;
@@ -46,10 +46,10 @@ public class coin_change {
         for (int i = 1; i <= n; i++) {
             for (int a = 1; a <= amt; a++) {
                 if (coins[i - 1] > a) {
-                    // 目標金額を超えるなら硬貨 i は選ばない
+                    // 目標金額を超える場合、硬貨 i を選ばない
                     dp[a] = dp[a];
                 } else {
-                    // 硬貨 i を選ばない場合と選ぶ場合の小さい方
+                    // 硬貨 i を選ばない場合と選ぶ場合の小さいほうの値
                     dp[a] = Math.min(dp[a], dp[a - coins[i - 1]] + 1);
                 }
             }
@@ -63,10 +63,10 @@ public class coin_change {
 
         // 動的計画法
         int res = coinChangeDP(coins, amt);
-        System.out.println("目標金額に必要な最小硬貨枚数は " + res);
+        System.out.println("目標金額にするために必要な硬貨の最小枚数は " + res);
 
-        // 空間最適化後の動的計画法
+        // 空間を最適化した動的計画法
         res = coinChangeDPComp(coins, amt);
-        System.out.println("目標金額に必要な最小硬貨枚数は " + res);
+        System.out.println("目標金額にするために必要な硬貨の最小枚数は " + res);
     }
 }

ja/codes/java/chapter_dynamic_programming/coin_change_ii.java

@@ -7,10 +7,10 @@
 package chapter_dynamic_programming;
 
 public class coin_change_ii {
-    /* コイン両替 II：動的計画法 */
+    /* 硬貨の両替 II：動的計画法 */
     static int coinChangeIIDP(int[] coins, int amt) {
         int n = coins.length;
-        // dp テーブルを初期化
+        // dp テーブルを初期化する
         int[][] dp = new int[n + 1][amt + 1];
         // 先頭列を初期化する
         for (int i = 0; i <= n; i++) {
@@ -20,10 +20,10 @@ public class coin_change_ii {
         for (int i = 1; i <= n; i++) {
             for (int a = 1; a <= amt; a++) {
                 if (coins[i - 1] > a) {
-                    // 目標金額を超えるなら硬貨 i は選ばない
+                    // 目標金額を超える場合、硬貨 i を選ばない
                     dp[i][a] = dp[i - 1][a];
                 } else {
-                    // コイン i を選ばない場合と選ぶ場合の和
+                    // 硬貨 i を選ばない場合と選ぶ場合の方法の数の和
                     dp[i][a] = dp[i - 1][a] + dp[i][a - coins[i - 1]];
                 }
             }
@@ -31,20 +31,20 @@ public class coin_change_ii {
         return dp[n][amt];
     }
 
-    /* コイン両替 II：空間最適化した動的計画法 */
+    /* 硬貨の両替 II：空間を最適化した動的計画法 */
     static int coinChangeIIDPComp(int[] coins, int amt) {
         int n = coins.length;
-        // dp テーブルを初期化
+        // dp テーブルを初期化する
         int[] dp = new int[amt + 1];
         dp[0] = 1;
         // 状態遷移
         for (int i = 1; i <= n; i++) {
             for (int a = 1; a <= amt; a++) {
                 if (coins[i - 1] > a) {
-                    // 目標金額を超えるなら硬貨 i は選ばない
+                    // 目標金額を超える場合、硬貨 i を選ばない
                     dp[a] = dp[a];
                 } else {
-                    // コイン i を選ばない場合と選ぶ場合の和
+                    // 硬貨 i を選ばない場合と選ぶ場合の方法の数の和
                     dp[a] = dp[a] + dp[a - coins[i - 1]];
                 }
             }
@@ -58,10 +58,10 @@ public class coin_change_ii {
 
         // 動的計画法
         int res = coinChangeIIDP(coins, amt);
-        System.out.println("目標金額を作る硬貨の組み合わせ数は " + res);
+        System.out.println("目標金額になる硬貨の組み合わせの数は " + res);
 
-        // 空間最適化後の動的計画法
+        // 空間を最適化した動的計画法
         res = coinChangeIIDPComp(coins, amt);
-        System.out.println("目標金額を作る硬貨の組み合わせ数は " + res);
+        System.out.println("目標金額になる硬貨の組み合わせの数は " + res);
     }
 }

ja/codes/java/chapter_dynamic_programming/edit_distance.java

@@ -9,21 +9,21 @@ package chapter_dynamic_programming;
 import java.util.Arrays;
 
 public class edit_distance {
-    /* 編集距離：総当たり探索 */
+    /* 編集距離：全探索 */
     static int editDistanceDFS(String s, String t, int i, int j) {
-        // s と t がともに空なら 0 を返す
+        // s と t がともに空の場合、0 を返す
         if (i == 0 && j == 0)
             return 0;
-        // s が空なら t の長さを返す
+        // s が空の場合、t の長さを返す
         if (i == 0)
             return j;
-        // t が空なら s の長さを返す
+        // t が空の場合、s の長さを返す
         if (j == 0)
             return i;
-        // 2 つの文字が等しければ、その 2 文字をそのままスキップする
+        // 2 つの文字が等しい場合、その 2 文字をスキップする
         if (s.charAt(i - 1) == t.charAt(j - 1))
             return editDistanceDFS(s, t, i - 1, j - 1);
-        // 最小編集回数 = 挿入・削除・置換の 3 操作における最小編集回数 + 1
+        // 最小編集回数 = 挿入、削除、置換の 3 操作での最小編集回数 + 1
         int insert = editDistanceDFS(s, t, i, j - 1);
         int delete = editDistanceDFS(s, t, i - 1, j);
         int replace = editDistanceDFS(s, t, i - 1, j - 1);
@@ -33,22 +33,22 @@ public class edit_distance {
 
     /* 編集距離：メモ化探索 */
     static int editDistanceDFSMem(String s, String t, int[][] mem, int i, int j) {
-        // s と t がともに空なら 0 を返す
+        // s と t がともに空の場合、0 を返す
         if (i == 0 && j == 0)
             return 0;
-        // s が空なら t の長さを返す
+        // s が空の場合、t の長さを返す
         if (i == 0)
             return j;
-        // t が空なら s の長さを返す
+        // t が空の場合、s の長さを返す
         if (j == 0)
             return i;
-        // 記録済みなら、それをそのまま返す
+        // 記録済みなら、その値をそのまま返す
         if (mem[i][j] != -1)
             return mem[i][j];
-        // 2 つの文字が等しければ、その 2 文字をそのままスキップする
+        // 2 つの文字が等しい場合、その 2 文字をスキップする
         if (s.charAt(i - 1) == t.charAt(j - 1))
             return editDistanceDFSMem(s, t, mem, i - 1, j - 1);
-        // 最小編集回数 = 挿入・削除・置換の 3 操作における最小編集回数 + 1
+        // 最小編集回数 = 挿入、削除、置換の 3 操作での最小編集回数 + 1
         int insert = editDistanceDFSMem(s, t, mem, i, j - 1);
         int delete = editDistanceDFSMem(s, t, mem, i - 1, j);
         int replace = editDistanceDFSMem(s, t, mem, i - 1, j - 1);
@@ -68,14 +68,14 @@ public class edit_distance {
         for (int j = 1; j <= m; j++) {
             dp[0][j] = j;
         }
-        // 状態遷移: 残りの行と列
+        // 状態遷移：残りの行と列
         for (int i = 1; i <= n; i++) {
             for (int j = 1; j <= m; j++) {
                 if (s.charAt(i - 1) == t.charAt(j - 1)) {
-                    // 2 つの文字が等しければ、その 2 文字をそのままスキップする
+                    // 2 つの文字が等しい場合、その 2 文字をスキップする
                     dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
                 } else {
-                    // 最小編集回数 = 挿入・削除・置換の 3 操作における最小編集回数 + 1
+                    // 最小編集回数 = 挿入、削除、置換の 3 操作での最小編集回数 + 1
                     dp[i][j] = Math.min(Math.min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]), dp[i - 1][j - 1]) + 1;
                 }
             }
@@ -83,7 +83,7 @@ public class edit_distance {
         return dp[n][m];
     }
 
-    /* 編集距離：空間最適化した動的計画法 */
+    /* 編集距離：空間を最適化した動的計画法 */
     static int editDistanceDPComp(String s, String t) {
         int n = s.length(), m = t.length();
         int[] dp = new int[m + 1];
@@ -100,10 +100,10 @@ public class edit_distance {
             for (int j = 1; j <= m; j++) {
                 int temp = dp[j];
                 if (s.charAt(i - 1) == t.charAt(j - 1)) {
-                    // 2 つの文字が等しければ、その 2 文字をそのままスキップする
+                    // 2 つの文字が等しい場合、その 2 文字をスキップする
                     dp[j] = leftup;
                 } else {
-                    // 最小編集回数 = 挿入・削除・置換の 3 操作における最小編集回数 + 1
+                    // 最小編集回数 = 挿入、削除、置換の 3 操作での最小編集回数 + 1
                     dp[j] = Math.min(Math.min(dp[j - 1], dp[j]), leftup) + 1;
                 }
                 leftup = temp; // 次の反復の dp[i-1, j-1] に更新する
@@ -119,21 +119,21 @@ public class edit_distance {
 
         // 全探索
         int res = editDistanceDFS(s, t, n, m);
-        System.out.println(s + " を " + t + " に変更するには、最小で " + res + " 回の編集が必要");
+        System.out.println("文字列 " + s + " を " + t + " に変更するのに必要な最小編集回数は " + res + " 回");
 
         // メモ化探索
         int[][] mem = new int[n + 1][m + 1];
         for (int[] row : mem)
             Arrays.fill(row, -1);
         res = editDistanceDFSMem(s, t, mem, n, m);
-        System.out.println(s + " を " + t + " に変更するには、最小で " + res + " 回の編集が必要");
+        System.out.println("文字列 " + s + " を " + t + " に変更するのに必要な最小編集回数は " + res + " 回");
 
         // 動的計画法
         res = editDistanceDP(s, t);
-        System.out.println(s + " を " + t + " に変更するには、最小で " + res + " 回の編集が必要");
+        System.out.println("文字列 " + s + " を " + t + " に変更するのに必要な最小編集回数は " + res + " 回");
 
-        // 空間最適化後の動的計画法
+        // 空間を最適化した動的計画法
         res = editDistanceDPComp(s, t);
-        System.out.println(s + " を " + t + " に変更するには、最小で " + res + " 回の編集が必要");
+        System.out.println("文字列 " + s + " を " + t + " に変更するのに必要な最小編集回数は " + res + " 回");
     }
 }

ja/codes/java/chapter_dynamic_programming/knapsack.java

@@ -10,58 +10,58 @@ import java.util.Arrays;
 
 public class knapsack {
 
-    /* 0-1 ナップサック：総当たり探索 */
+    /* 0-1 ナップサック問題：全探索 */
     static int knapsackDFS(int[] wgt, int[] val, int i, int c) {
-        // すべての品物を選び終えたか、ナップサックに残り容量がなければ、価値 0 を返す
+        // すべての品物を選び終えたか、ナップサックの残り容量がなければ、価値 0 を返す
         if (i == 0 || c == 0) {
             return 0;
         }
-        // ナップサック容量を超える場合は、入れない選択しかできない
+        // ナップサックの容量を超える場合、入れない選択しかできない
         if (wgt[i - 1] > c) {
             return knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c);
         }
         // 品物 i を入れない場合と入れる場合の最大価値を計算する
         int no = knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c);
         int yes = knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c - wgt[i - 1]) + val[i - 1];
-        // 2つの案のうち価値が大きいほうを返す
+        // 2 通りの選択のうち、価値が大きいほうを返す
         return Math.max(no, yes);
     }
 
-    /* 0-1 ナップサック：メモ化探索 */
+    /* 0-1 ナップサック問題：メモ化探索 */
     static int knapsackDFSMem(int[] wgt, int[] val, int[][] mem, int i, int c) {
-        // すべての品物を選び終えたか、ナップサックに残り容量がなければ、価値 0 を返す
+        // すべての品物を選び終えたか、ナップサックの残り容量がなければ、価値 0 を返す
         if (i == 0 || c == 0) {
             return 0;
         }
-        // 既に記録があればそのまま返す
+        // 記録済みなら、その値をそのまま返す
         if (mem[i][c] != -1) {
             return mem[i][c];
         }
-        // ナップサック容量を超える場合は、入れない選択しかできない
+        // ナップサックの容量を超える場合、入れない選択しかできない
         if (wgt[i - 1] > c) {
             return knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c);
         }
         // 品物 i を入れない場合と入れる場合の最大価値を計算する
         int no = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c);
         int yes = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c - wgt[i - 1]) + val[i - 1];
-        // 2 つの案のうち価値が大きい方を記録して返す
+        // 2 通りの選択のうち、価値が大きいほうを記録して返す
         mem[i][c] = Math.max(no, yes);
         return mem[i][c];
     }
 
-    /* 0-1 ナップサック：動的計画法 */
+    /* 0-1 ナップサック問題：動的計画法 */
     static int knapsackDP(int[] wgt, int[] val, int cap) {
         int n = wgt.length;
-        // dp テーブルを初期化
+        // dp テーブルを初期化する
         int[][] dp = new int[n + 1][cap + 1];
         // 状態遷移
         for (int i = 1; i <= n; i++) {
             for (int c = 1; c <= cap; c++) {
                 if (wgt[i - 1] > c) {
-                    // ナップサック容量を超えるなら品物 i は選ばない
+                    // ナップサックの容量を超える場合、品物 i を選ばない
                     dp[i][c] = dp[i - 1][c];
                 } else {
-                    // 品物 i を選ばない場合と選ぶ場合の大きい方
+                    // 品物 i を選ばない場合と選ぶ場合の大きいほうの値
                     dp[i][c] = Math.max(dp[i - 1][c], dp[i - 1][c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]);
                 }
             }
@@ -69,17 +69,17 @@ public class knapsack {
         return dp[n][cap];
     }
 
-    /* 0-1 ナップサック：空間最適化後の動的計画法 */
+    /* 0-1 ナップサック問題：空間を最適化した動的計画法 */
     static int knapsackDPComp(int[] wgt, int[] val, int cap) {
         int n = wgt.length;
-        // dp テーブルを初期化
+        // dp テーブルを初期化する
         int[] dp = new int[cap + 1];
         // 状態遷移
         for (int i = 1; i <= n; i++) {
             // 逆順に走査する
             for (int c = cap; c >= 1; c--) {
                 if (wgt[i - 1] <= c) {
-                    // 品物 i を選ばない場合と選ぶ場合の大きい方
+                    // 品物 i を選ばない場合と選ぶ場合の大きいほうの値
                     dp[c] = Math.max(dp[c], dp[c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]);
                 }
             }
@@ -95,7 +95,7 @@ public class knapsack {
 
         // 全探索
         int res = knapsackDFS(wgt, val, n, cap);
-        System.out.println("ナップサック容量を超えない最大価値は " + res);
+        System.out.println("ナップサックの容量を超えない品物の最大価値は " + res);
 
         // メモ化探索
         int[][] mem = new int[n + 1][cap + 1];
@@ -103,14 +103,14 @@ public class knapsack {
             Arrays.fill(row, -1);
         }
         res = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, n, cap);
-        System.out.println("ナップサック容量を超えない最大価値は " + res);
+        System.out.println("ナップサックの容量を超えない品物の最大価値は " + res);
 
         // 動的計画法
         res = knapsackDP(wgt, val, cap);
-        System.out.println("ナップサック容量を超えない最大価値は " + res);
+        System.out.println("ナップサックの容量を超えない品物の最大価値は " + res);
 
-        // 空間最適化後の動的計画法
+        // 空間を最適化した動的計画法
         res = knapsackDPComp(wgt, val, cap);
-        System.out.println("ナップサック容量を超えない最大価値は " + res);
+        System.out.println("ナップサックの容量を超えない品物の最大価値は " + res);
     }
 }

ja/codes/java/chapter_dynamic_programming/min_cost_climbing_stairs_dp.java

@@ -9,24 +9,24 @@ package chapter_dynamic_programming;
 import java.util.Arrays;
 
 public class min_cost_climbing_stairs_dp {
-    /* 階段登りの最小コスト：動的計画法 */
+    /* 階段を上る最小コスト：動的計画法 */
     public static int minCostClimbingStairsDP(int[] cost) {
         int n = cost.length - 1;
         if (n == 1 || n == 2)
             return cost[n];
-        // 部分問題の解を保存するために dp テーブルを初期化
+        // 部分問題の解を格納する dp テーブルを初期化する
         int[] dp = new int[n + 1];
-        // 初期状態：最小部分問題の解をあらかじめ設定
+        // 初期状態：最小の部分問題の解を設定する
         dp[1] = cost[1];
         dp[2] = cost[2];
-        // 状態遷移：小さい部分問題から大きい部分問題へ順に解く
+        // 状態遷移：小さな部分問題から順に大きな部分問題を解く
         for (int i = 3; i <= n; i++) {
             dp[i] = Math.min(dp[i - 1], dp[i - 2]) + cost[i];
         }
         return dp[n];
     }
 
-    /* 階段昇りの最小コスト：空間最適化後の動的計画法 */
+    /* 階段を上る最小コスト：空間を最適化した動的計画法 */
     public static int minCostClimbingStairsDPComp(int[] cost) {
         int n = cost.length - 1;
         if (n == 1 || n == 2)
@@ -42,12 +42,12 @@ public class min_cost_climbing_stairs_dp {
 
     public static void main(String[] args) {
         int[] cost = { 0, 1, 10, 1, 1, 1, 10, 1, 1, 10, 1 };
-        System.out.println(String.format("入力された階段コストのリストは %s", Arrays.toString(cost)));
+        System.out.println(String.format("入力した階段のコストのリストは %s", Arrays.toString(cost)));
 
         int res = minCostClimbingStairsDP(cost);
-        System.out.println(String.format("階段を上り切る最小コストは %d", res));
+        System.out.println(String.format("階段を上り終える最小コストは %d", res));
 
         res = minCostClimbingStairsDPComp(cost);
-        System.out.println(String.format("階段を上り切る最小コストは %d", res));
+        System.out.println(String.format("階段を上り終える最小コストは %d", res));
     }
 }

ja/codes/java/chapter_dynamic_programming/min_path_sum.java

@@ -15,14 +15,14 @@ public class min_path_sum {
         if (i == 0 && j == 0) {
             return grid[0][0];
         }
-        // 行または列のインデックスが範囲外なら、コスト +∞ を返す
+        // 行または列のインデックスが範囲外の場合、コスト +∞ を返す
         if (i < 0 || j < 0) {
             return Integer.MAX_VALUE;
         }
         // 左上から (i-1, j) および (i, j-1) までの最小経路コストを計算する
         int up = minPathSumDFS(grid, i - 1, j);
         int left = minPathSumDFS(grid, i, j - 1);
-        // 左上隅から (i, j) までの最小経路コストを返す
+        // 左上から (i, j) までの最小経路コストを返す
         return Math.min(left, up) + grid[i][j];
     }
 
@@ -32,15 +32,15 @@ public class min_path_sum {
         if (i == 0 && j == 0) {
             return grid[0][0];
         }
-        // 行または列のインデックスが範囲外なら、コスト +∞ を返す
+        // 行または列のインデックスが範囲外の場合、コスト +∞ を返す
         if (i < 0 || j < 0) {
             return Integer.MAX_VALUE;
         }
-        // 既に記録があればそのまま返す
+        // 記録済みなら、その値をそのまま返す
         if (mem[i][j] != -1) {
             return mem[i][j];
         }
-        // 左と上のセルからの最小経路コスト
+        // 左隣と上隣のセルまでの最小経路コスト
         int up = minPathSumDFSMem(grid, mem, i - 1, j);
         int left = minPathSumDFSMem(grid, mem, i, j - 1);
         // 左上から (i, j) までの最小経路コストを記録して返す
@@ -51,7 +51,7 @@ public class min_path_sum {
     /* 最小経路和：動的計画法 */
     static int minPathSumDP(int[][] grid) {
         int n = grid.length, m = grid[0].length;
-        // dp テーブルを初期化
+        // dp テーブルを初期化する
         int[][] dp = new int[n][m];
         dp[0][0] = grid[0][0];
         // 状態遷移：先頭行
@@ -62,7 +62,7 @@ public class min_path_sum {
         for (int i = 1; i < n; i++) {
             dp[i][0] = dp[i - 1][0] + grid[i][0];
         }
-        // 状態遷移: 残りの行と列
+        // 状態遷移：残りの行と列
         for (int i = 1; i < n; i++) {
             for (int j = 1; j < m; j++) {
                 dp[i][j] = Math.min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]) + grid[i][j];
@@ -71,10 +71,10 @@ public class min_path_sum {
         return dp[n - 1][m - 1];
     }
 
-    /* 最小経路和：空間最適化後の動的計画法 */
+    /* 最小経路和：空間を最適化した動的計画法 */
     static int minPathSumDPComp(int[][] grid) {
         int n = grid.length, m = grid[0].length;
-        // dp テーブルを初期化
+        // dp テーブルを初期化する
         int[] dp = new int[m];
         // 状態遷移：先頭行
         dp[0] = grid[0][0];
@@ -118,7 +118,7 @@ public class min_path_sum {
         res = minPathSumDP(grid);
         System.out.println("左上から右下までの最小経路和は " + res);
 
-        // 空間最適化後の動的計画法
+        // 空間を最適化した動的計画法
         res = minPathSumDPComp(grid);
         System.out.println("左上から右下までの最小経路和は " + res);
     }

ja/codes/java/chapter_dynamic_programming/unbounded_knapsack.java

@@ -7,19 +7,19 @@
 package chapter_dynamic_programming;
 
 public class unbounded_knapsack {
-    /* 完全ナップサック問題：動的計画法 */
+    /* 個数制限なしナップサック問題：動的計画法 */
     static int unboundedKnapsackDP(int[] wgt, int[] val, int cap) {
         int n = wgt.length;
-        // dp テーブルを初期化
+        // dp テーブルを初期化する
         int[][] dp = new int[n + 1][cap + 1];
         // 状態遷移
         for (int i = 1; i <= n; i++) {
             for (int c = 1; c <= cap; c++) {
                 if (wgt[i - 1] > c) {
-                    // ナップサック容量を超えるなら品物 i は選ばない
+                    // ナップサックの容量を超える場合、品物 i を選ばない
                     dp[i][c] = dp[i - 1][c];
                 } else {
-                    // 品物 i を選ばない場合と選ぶ場合の大きい方
+                    // 品物 i を選ばない場合と選ぶ場合の大きいほうの値
                     dp[i][c] = Math.max(dp[i - 1][c], dp[i][c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]);
                 }
             }
@@ -27,19 +27,19 @@ public class unbounded_knapsack {
         return dp[n][cap];
     }
 
-    /* 完全ナップサック問題：空間最適化後の動的計画法 */
+    /* 個数制限なしナップサック問題：空間を最適化した動的計画法 */
     static int unboundedKnapsackDPComp(int[] wgt, int[] val, int cap) {
         int n = wgt.length;
-        // dp テーブルを初期化
+        // dp テーブルを初期化する
         int[] dp = new int[cap + 1];
         // 状態遷移
         for (int i = 1; i <= n; i++) {
             for (int c = 1; c <= cap; c++) {
                 if (wgt[i - 1] > c) {
-                    // ナップサック容量を超えるなら品物 i は選ばない
+                    // ナップサックの容量を超える場合、品物 i を選ばない
                     dp[c] = dp[c];
                 } else {
-                    // 品物 i を選ばない場合と選ぶ場合の大きい方
+                    // 品物 i を選ばない場合と選ぶ場合の大きいほうの値
                     dp[c] = Math.max(dp[c], dp[c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]);
                 }
             }
@@ -54,10 +54,10 @@ public class unbounded_knapsack {
 
         // 動的計画法
         int res = unboundedKnapsackDP(wgt, val, cap);
-        System.out.println("ナップサック容量を超えない最大価値は " + res);
+        System.out.println("ナップサックの容量を超えない品物の最大価値は " + res);
 
-        // 空間最適化後の動的計画法
+        // 空間を最適化した動的計画法
         res = unboundedKnapsackDPComp(wgt, val, cap);
-        System.out.println("ナップサック容量を超えない最大価値は " + res);
+        System.out.println("ナップサックの容量を超えない品物の最大価値は " + res);
     }
 }