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@@ -21,7 +21,7 @@ func climbingStairsDP(n int) int {
 	return dp[n]
 }

-/* 爬楼梯：状态压缩后的动态规划 */
+/* 爬楼梯：空间优化后的动态规划 */
 func climbingStairsDPComp(n int) int {
 	if n == 1 || n == 2 {
 		return n
@@ -31,7 +31,7 @@ func coinChangeIIDP(coins []int, amt int) int {
 	return dp[n][amt]
 }

-/* 零钱兑换 II：状态压缩后的动态规划 */
+/* 零钱兑换 II：空间优化后的动态规划 */
 func coinChangeIIDPComp(coins []int, amt int) int {
 	n := len(coins)
 	// 初始化 dp 表
@@ -17,7 +17,7 @@ func TestCoinChange(t *testing.T) {
 	res := coinChangeDP(coins, amt)
 	fmt.Printf("凑到目标金额所需的最少硬币数量为 %d\n", res)

-	// 状态压缩后的动态规划
+	// 空间优化后的动态规划
 	res = coinChangeDPComp(coins, amt)
 	fmt.Printf("凑到目标金额所需的最少硬币数量为 %d\n", res)
 }
@@ -91,7 +91,7 @@ func editDistanceDP(s string, t string) int {
 	return dp[n][m]
 }

-/* 编辑距离：状态压缩后的动态规划 */
+/* 编辑距离：空间优化后的动态规划 */
 func editDistanceDPComp(s string, t string) int {
 	n := len(s)
 	m := len(t)
@@ -34,7 +34,7 @@ func TestEditDistanceDFS(test *testing.T) {
 	res = editDistanceDP(s, t)
 	fmt.Printf("将 %s 更改为 %s 最少需要编辑 %d 步\n", s, t, res)

-	// 状态压缩后的动态规划
+	// 空间优化后的动态规划
 	res = editDistanceDPComp(s, t)
 	fmt.Printf("将 %s 更改为 %s 最少需要编辑 %d 步\n", s, t, res)
 }
@@ -68,7 +68,7 @@ func knapsackDP(wgt, val []int, cap int) int {
 	return dp[n][cap]
 }

-/* 0-1 背包：状态压缩后的动态规划 */
+/* 0-1 背包：空间优化后的动态规划 */
 func knapsackDPComp(wgt, val []int, cap int) int {
 	n := len(wgt)
 	// 初始化 dp 表
@@ -34,7 +34,7 @@ func TestKnapsack(t *testing.T) {
 	res = knapsackDP(wgt, val, c)
 	fmt.Printf("不超过背包容量的最大物品价值为 %d\n", res)

-	// 状态压缩后的动态规划
+	// 空间优化后的动态规划
 	res = knapsackDPComp(wgt, val, c)
 	fmt.Printf("不超过背包容量的最大物品价值为 %d\n", res)
 }
@@ -48,7 +48,7 @@ func TestUnboundedKnapsack(t *testing.T) {
 	res := unboundedKnapsackDP(wgt, val, c)
 	fmt.Printf("不超过背包容量的最大物品价值为 %d\n", res)

-	// 状态压缩后的动态规划
+	// 空间优化后的动态规划
 	res = unboundedKnapsackDPComp(wgt, val, c)
 	fmt.Printf("不超过背包容量的最大物品价值为 %d\n", res)
 }
@@ -24,7 +24,7 @@ func minCostClimbingStairsDP(cost []int) int {
 	return dp[n]
 }

-/* 爬楼梯最小代价：状态压缩后的动态规划 */
+/* 爬楼梯最小代价：空间优化后的动态规划 */
 func minCostClimbingStairsDPComp(cost []int) int {
 	n := len(cost) - 1
 	if n == 1 || n == 2 {
@@ -71,7 +71,7 @@ func minPathSumDP(grid [][]int) int {
 	return dp[n-1][m-1]
 }

-/* 最小路径和：状态压缩后的动态规划 */
+/* 最小路径和：空间优化后的动态规划 */
 func minPathSumDPComp(grid [][]int) int {
 	n, m := len(grid), len(grid[0])
 	// 初始化 dp 表
@@ -37,7 +37,7 @@ func TestMinPathSum(t *testing.T) {
 	res = minPathSumDP(grid)
 	fmt.Printf("从左上角到右下角的做小路径和为  %d\n", res)

-	// 状态压缩后的动态规划
+	// 空间优化后的动态规划
 	res = minPathSumDPComp(grid)
 	fmt.Printf("从左上角到右下角的做小路径和为  %d\n", res)
 }
@@ -29,7 +29,7 @@ func unboundedKnapsackDP(wgt, val []int, cap int) int {
 	return dp[n][cap]
 }

-/* 完全背包：状态压缩后的动态规划 */
+/* 完全背包：空间优化后的动态规划 */
 func unboundedKnapsackDPComp(wgt, val []int, cap int) int {
 	n := len(wgt)
 	// 初始化 dp 表