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@@ -0,0 +1,34 @@
+/**
+ * File: climbing_stairs_backtrack.js
+ * Created Time: 2023-07-26
+ * Author: yuan0221 (yl1452491917@gmail.com)
+ */
+
+/* バックトラッキング */
+function backtrack(choices, state, n, res) {
+    // 第 n 段に到達したら、方法数を 1 増やす
+    if (state === n) res.set(0, res.get(0) + 1);
+    // すべての選択肢を走査
+    for (const choice of choices) {
+        // 枝刈り: 第 n 段を超えないようにする
+        if (state + choice > n) continue;
+        // 試行: 選択を行い、状態を更新
+        backtrack(choices, state + choice, n, res);
+        // バックトラック
+    }
+}
+
+/* 階段登り：バックトラッキング */
+function climbingStairsBacktrack(n) {
+    const choices = [1, 2]; // 1 段または 2 段上ることを選べる
+    const state = 0; // 第 0 段から上り始める
+    const res = new Map();
+    res.set(0, 0); // res[0] を使って方法数を記録する
+    backtrack(choices, state, n, res);
+    return res.get(0);
+}
+
+/* Driver Code */
+const n = 9;
+const res = climbingStairsBacktrack(n);
+console.log(`${n} 階の階段を上る方法は全部で ${res} 通り`);
@@ -0,0 +1,30 @@
+/**
+ * File: climbing_stairs_constraint_dp.js
+ * Created Time: 2023-08-23
+ * Author: Gaofer Chou (gaofer-chou@qq.com)
+ */
+
+/* 制約付き階段登り：動的計画法 */
+function climbingStairsConstraintDP(n) {
+    if (n === 1 || n === 2) {
+        return 1;
+    }
+    // 部分問題の解を保存するために dp テーブルを初期化
+    const dp = Array.from(new Array(n + 1), () => new Array(3));
+    // 初期状態：最小部分問題の解をあらかじめ設定
+    dp[1][1] = 1;
+    dp[1][2] = 0;
+    dp[2][1] = 0;
+    dp[2][2] = 1;
+    // 状態遷移：小さい部分問題から大きい部分問題へ順に解く
+    for (let i = 3; i <= n; i++) {
+        dp[i][1] = dp[i - 1][2];
+        dp[i][2] = dp[i - 2][1] + dp[i - 2][2];
+    }
+    return dp[n][1] + dp[n][2];
+}
+
+/* Driver Code */
+const n = 9;
+const res = climbingStairsConstraintDP(n);
+console.log(`${n} 階の階段を上る方法は全部で ${res} 通り`);
@@ -0,0 +1,24 @@
+/**
+ * File: climbing_stairs_dfs.js
+ * Created Time: 2023-07-26
+ * Author: yuan0221 (yl1452491917@gmail.com)
+ */
+
+/* 検索 */
+function dfs(i) {
+    // dp[1] と dp[2] は既知なので返す
+    if (i === 1 || i === 2) return i;
+    // dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]
+    const count = dfs(i - 1) + dfs(i - 2);
+    return count;
+}
+
+/* 階段登り：探索 */
+function climbingStairsDFS(n) {
+    return dfs(n);
+}
+
+/* Driver Code */
+const n = 9;
+const res = climbingStairsDFS(n);
+console.log(`${n} 階の階段を上る方法は全部で ${res} 通り`);
@@ -0,0 +1,30 @@
+/**
+ * File: climbing_stairs_dfs_mem.js
+ * Created Time: 2023-07-26
+ * Author: yuan0221 (yl1452491917@gmail.com)
+ */
+
+/* メモ化探索 */
+function dfs(i, mem) {
+    // dp[1] と dp[2] は既知なので返す
+    if (i === 1 || i === 2) return i;
+    // dp[i] の記録があれば、それをそのまま返す
+    if (mem[i] != -1) return mem[i];
+    // dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]
+    const count = dfs(i - 1, mem) + dfs(i - 2, mem);
+    // dp[i] を記録する
+    mem[i] = count;
+    return count;
+}
+
+/* 階段登り：メモ化探索 */
+function climbingStairsDFSMem(n) {
+    // mem[i] は第 i 段まで上る方法の総数を記録し、-1 は未記録を表す
+    const mem = new Array(n + 1).fill(-1);
+    return dfs(n, mem);
+}
+
+/* Driver Code */
+const n = 9;
+const res = climbingStairsDFSMem(n);
+console.log(`${n} 階の階段を上る方法は全部で ${res} 通り`);
@@ -0,0 +1,40 @@
+/**
+ * File: climbing_stairs_dp.js
+ * Created Time: 2023-07-26
+ * Author: yuan0221 (yl1452491917@gmail.com)
+ */
+
+/* 階段登り：動的計画法 */
+function climbingStairsDP(n) {
+    if (n === 1 || n === 2) return n;
+    // 部分問題の解を保存するために dp テーブルを初期化
+    const dp = new Array(n + 1).fill(-1);
+    // 初期状態：最小部分問題の解をあらかじめ設定
+    dp[1] = 1;
+    dp[2] = 2;
+    // 状態遷移：小さい部分問題から大きい部分問題へ順に解く
+    for (let i = 3; i <= n; i++) {
+        dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
+    }
+    return dp[n];
+}
+
+/* 階段登り：空間最適化した動的計画法 */
+function climbingStairsDPComp(n) {
+    if (n === 1 || n === 2) return n;
+    let a = 1,
+        b = 2;
+    for (let i = 3; i <= n; i++) {
+        const tmp = b;
+        b = a + b;
+        a = tmp;
+    }
+    return b;
+}
+
+/* Driver Code */
+const n = 9;
+let res = climbingStairsDP(n);
+console.log(`${n} 階の階段を上る方法は全部で ${res} 通り`);
+res = climbingStairsDPComp(n);
+console.log(`${n} 階の階段を上る方法は全部で ${res} 通り`);
@@ -0,0 +1,66 @@
+/**
+ * File: coin_change.js
+ * Created Time: 2023-08-23
+ * Author: Gaofer Chou (gaofer-chou@qq.com)
+ */
+
+/* コイン両替：動的計画法 */
+function coinChangeDP(coins, amt) {
+    const n = coins.length;
+    const MAX = amt + 1;
+    // dp テーブルを初期化
+    const dp = Array.from({ length: n + 1 }, () =>
+        Array.from({ length: amt + 1 }, () => 0)
+    );
+    // 状態遷移：先頭行と先頭列
+    for (let a = 1; a <= amt; a++) {
+        dp[0][a] = MAX;
+    }
+    // 状態遷移: 残りの行と列
+    for (let i = 1; i <= n; i++) {
+        for (let 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
+                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
+                dp[i][a] = Math.min(dp[i - 1][a], dp[i][a - coins[i - 1]] + 1);
+            }
+        }
+    }
+    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 */
+function coinChangeDPComp(coins, amt) {
+    const n = coins.length;
+    const MAX = amt + 1;
+    // dp テーブルを初期化
+    const dp = Array.from({ length: amt + 1 }, () => MAX);
+    dp[0] = 0;
+    // 状態遷移
+    for (let i = 1; i <= n; i++) {
+        for (let 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
+                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
+                dp[a] = Math.min(dp[a], dp[a - coins[i - 1]] + 1);
+            }
+        }
+    }
+    return dp[amt] !== MAX ? dp[amt] : -1;
+}
+
+/* Driver Code */
+const coins = [1, 2, 5];
+const amt = 4;
+
+// 動的計画法
+let res = coinChangeDP(coins, amt);
+console.log(`目標金額を作るのに必要な最小硬貨枚数は ${res}`);
+
+// 空間最適化後の動的計画法
+res = coinChangeDPComp(coins, amt);
+console.log(`目標金額を作るのに必要な最小硬貨枚数は ${res}`);
@@ -0,0 +1,64 @@
+/**
+ * File: coin_change_ii.js
+ * Created Time: 2023-08-23
+ * Author: Gaofer Chou (gaofer-chou@qq.com)
+ */
+
+/* コイン両替 II：動的計画法 */
+function coinChangeIIDP(coins, amt) {
+    const n = coins.length;
+    // dp テーブルを初期化
+    const dp = Array.from({ length: n + 1 }, () =>
+        Array.from({ length: amt + 1 }, () => 0)
+    );
+    // 先頭列を初期化する
+    for (let i = 0; i <= n; i++) {
+        dp[i][0] = 1;
+    }
+    // 状態遷移
+    for (let i = 1; i <= n; i++) {
+        for (let 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
+                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
+                dp[i][a] = dp[i - 1][a] + dp[i][a - coins[i - 1]];
+            }
+        }
+    }
+    return dp[n][amt];
+}
+
+/* コイン両替 II：空間最適化した動的計画法 */
+function coinChangeIIDPComp(coins, amt) {
+    const n = coins.length;
+    // dp テーブルを初期化
+    const dp = Array.from({ length: amt + 1 }, () => 0);
+    dp[0] = 1;
+    // 状態遷移
+    for (let i = 1; i <= n; i++) {
+        for (let 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
+                dp[a] = dp[a];
+            } else {
+                // コイン i を選ばない場合と選ぶ場合の和
+                dp[a] = dp[a] + dp[a - coins[i - 1]];
+            }
+        }
+    }
+    return dp[amt];
+}
+
+/* Driver Code */
+const coins = [1, 2, 5];
+const amt = 5;
+
+// 動的計画法
+let res = coinChangeIIDP(coins, amt);
+console.log(`目標金額を作る硬貨の組み合わせ数は ${res}`);
+
+// 空間最適化後の動的計画法
+res = coinChangeIIDPComp(coins, amt);
+console.log(`目標金額を作る硬貨の組み合わせ数は ${res}`);
@@ -0,0 +1,135 @@
+/**
+ * File: edit_distance.js
+ * Created Time: 2023-08-23
+ * Author: Gaofer Chou (gaofer-chou@qq.com)
+ */
+
+/* 編集距離：総当たり探索 */
+function editDistanceDFS(s, t, i, j) {
+    // s と t がともに空なら 0 を返す
+    if (i === 0 && j === 0) return 0;
+
+    // s が空なら t の長さを返す
+    if (i === 0) return j;
+
+    // t が空なら 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
+    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
+    const insert = editDistanceDFS(s, t, i, j - 1);
+    const del = editDistanceDFS(s, t, i - 1, j);
+    const replace = editDistanceDFS(s, t, i - 1, j - 1);
+    // 最小編集回数を返す
+    return Math.min(insert, del, replace) + 1;
+}
+
+/* 編集距離：メモ化探索 */
+function editDistanceDFSMem(s, t, mem, i, j) {
+    // s と t がともに空なら 0 を返す
+    if (i === 0 && j === 0) return 0;
+
+    // s が空なら t の長さを返す
+    if (i === 0) return j;
+
+    // t が空なら 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
+    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
+    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
+    const insert = editDistanceDFSMem(s, t, mem, i, j - 1);
+    const del = editDistanceDFSMem(s, t, mem, i - 1, j);
+    const replace = editDistanceDFSMem(s, t, mem, i - 1, j - 1);
+    // 最小編集回数を記録して返す
+    mem[i][j] = Math.min(insert, del, replace) + 1;
+    return mem[i][j];
+}
+
+/* 編集距離：動的計画法 */
+function editDistanceDP(s, t) {
+    const n = s.length,
+        m = t.length;
+    const dp = Array.from({ length: n + 1 }, () => new Array(m + 1).fill(0));
+    // 状態遷移：先頭行と先頭列
+    for (let i = 1; i <= n; i++) {
+        dp[i][0] = i;
+    }
+    for (let j = 1; j <= m; j++) {
+        dp[0][j] = j;
+    }
+    // 状態遷移: 残りの行と列
+    for (let i = 1; i <= n; i++) {
+        for (let 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
+                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
+                dp[i][j] =
+                    Math.min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - 1]) + 1;
+            }
+        }
+    }
+    return dp[n][m];
+}
+
+/* 編集距離：空間最適化した動的計画法 */
+function editDistanceDPComp(s, t) {
+    const n = s.length,
+        m = t.length;
+    const dp = new Array(m + 1).fill(0);
+    // 状態遷移：先頭行
+    for (let j = 1; j <= m; j++) {
+        dp[j] = j;
+    }
+    // 状態遷移：残りの行
+    for (let i = 1; i <= n; i++) {
+        // 状態遷移：先頭列
+        let leftup = dp[0]; // dp[i-1, j-1] を一時保存する
+        dp[0] = i;
+        // 状態遷移：残りの列
+        for (let j = 1; j <= m; j++) {
+            const 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
+                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
+                dp[j] = 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
+        }
+    }
+    return dp[m];
+}
+
+const s = 'bag';
+const t = 'pack';
+const n = s.length,
+    m = t.length;
+
+// 全探索
+let res = editDistanceDFS(s, t, n, m);
+console.log(`${s} を ${t} に変更するには最少で ${res} 回の編集が必要`);
+
+// メモ化探索
+const mem = Array.from(new Array(n + 1), () => new Array(m + 1).fill(-1));
+res = editDistanceDFSMem(s, t, mem, n, m);
+console.log(`${s} を ${t} に変更するには最少で ${res} 回の編集が必要`);
+
+// 動的計画法
+res = editDistanceDP(s, t);
+console.log(`${s} を ${t} に変更するには最少で ${res} 回の編集が必要`);
+
+// 空間最適化後の動的計画法
+res = editDistanceDPComp(s, t);
+console.log(`${s} を ${t} に変更するには最少で ${res} 回の編集が必要`);
@@ -0,0 +1,113 @@
+/**
+ * File: knapsack.js
+ * Created Time: 2023-08-23
+ * Author: Gaofer Chou (gaofer-chou@qq.com)
+ */
+
+/* 0-1 ナップサック：総当たり探索 */
+function knapsackDFS(wgt, val, i, 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
+    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
+    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
+    const no = knapsackDFS(wgt, val, i - 1, c);
+    const 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
+    return Math.max(no, yes);
+}
+
+/* 0-1 ナップサック：メモ化探索 */
+function knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i, 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
+    if (i === 0 || c === 0) {
+        return 0;
+    }
+    // 既に記録があればそのまま返す
+    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
+    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
+    const no = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, i - 1, c);
+    const 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
+    mem[i][c] = Math.max(no, yes);
+    return mem[i][c];
+}
+
+/* 0-1 ナップサック：動的計画法 */
+function knapsackDP(wgt, val, cap) {
+    const n = wgt.length;
+    // dp テーブルを初期化
+    const dp = Array(n + 1)
+        .fill(0)
+        .map(() => Array(cap + 1).fill(0));
+    // 状態遷移
+    for (let i = 1; i <= n; i++) {
+        for (let 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
+                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
+                dp[i][c] = Math.max(
+                    dp[i - 1][c],
+                    dp[i - 1][c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]
+                );
+            }
+        }
+    }
+    return dp[n][cap];
+}
+
+/* 0-1 ナップサック：空間最適化後の動的計画法 */
+function knapsackDPComp(wgt, val, cap) {
+    const n = wgt.length;
+    // dp テーブルを初期化
+    const dp = Array(cap + 1).fill(0);
+    // 状態遷移
+    for (let i = 1; i <= n; i++) {
+        // 逆順に走査する
+        for (let 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
+                dp[c] = Math.max(dp[c], dp[c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]);
+            }
+        }
+    }
+    return dp[cap];
+}
+
+/* Driver Code */
+const wgt = [10, 20, 30, 40, 50];
+const val = [50, 120, 150, 210, 240];
+const cap = 50;
+const n = wgt.length;
+
+// 全探索
+let res = knapsackDFS(wgt, val, n, cap);
+console.log(`ナップサック容量を超えない最大価値は ${res}`);
+
+// メモ化探索
+const mem = Array.from({ length: n + 1 }, () =>
+    Array.from({ length: cap + 1 }, () => -1)
+);
+res = knapsackDFSMem(wgt, val, mem, n, cap);
+console.log(`ナップサック容量を超えない最大価値は ${res}`);
+
+// 動的計画法
+res = knapsackDP(wgt, val, cap);
+console.log(`ナップサック容量を超えない最大価値は ${res}`);
+
+// 空間最適化後の動的計画法
+res = knapsackDPComp(wgt, val, cap);
+console.log(`ナップサック容量を超えない最大価値は ${res}`);
@@ -0,0 +1,49 @@
+/**
+ * File: min_cost_climbing_stairs_dp.js
+ * Created Time: 2023-08-23
+ * Author: Gaofer Chou (gaofer-chou@qq.com)
+ */
+
+/* 階段登りの最小コスト：動的計画法 */
+function minCostClimbingStairsDP(cost) {
+    const n = cost.length - 1;
+    if (n === 1 || n === 2) {
+        return cost[n];
+    }
+    // 部分問題の解を保存するために dp テーブルを初期化
+    const dp = new Array(n + 1);
+    // 初期状態：最小部分問題の解をあらかじめ設定
+    dp[1] = cost[1];
+    dp[2] = cost[2];
+    // 状態遷移：小さい部分問題から大きい部分問題へ順に解く
+    for (let i = 3; i <= n; i++) {
+        dp[i] = Math.min(dp[i - 1], dp[i - 2]) + cost[i];
+    }
+    return dp[n];
+}
+
+/* 階段昇りの最小コスト：空間最適化後の動的計画法 */
+function minCostClimbingStairsDPComp(cost) {
+    const n = cost.length - 1;
+    if (n === 1 || n === 2) {
+        return cost[n];
+    }
+    let a = cost[1],
+        b = cost[2];
+    for (let i = 3; i <= n; i++) {
+        const tmp = b;
+        b = Math.min(a, tmp) + cost[i];
+        a = tmp;
+    }
+    return b;
+}
+
+/* Driver Code */
+const cost = [0, 1, 10, 1, 1, 1, 10, 1, 1, 10, 1];
+console.log('入力された階段コストのリストは：', cost);
+
+let res = minCostClimbingStairsDP(cost);
+console.log(`階段を上り切る最小コストは：${res}`);
+
+res = minCostClimbingStairsDPComp(cost);
+console.log(`階段を上り切る最小コストは：${res}`);
@@ -0,0 +1,121 @@
+/**
+ * File: min_path_sum.js
+ * Created Time: 2023-08-23
+ * Author: Gaofer Chou (gaofer-chou@qq.com)
+ */
+
+/* 最小経路和：全探索 */
+function minPathSumDFS(grid, i, j) {
+    // 左上のセルなら探索を終了する
+    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
+    if (i < 0 || j < 0) {
+        return Infinity;
+    }
+    // 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
+    const up = minPathSumDFS(grid, i - 1, j);
+    const 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
+    return Math.min(left, up) + grid[i][j];
+}
+
+/* 最小経路和：メモ化探索 */
+function minPathSumDFSMem(grid, mem, i, j) {
+    // 左上のセルなら探索を終了する
+    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
+    if (i < 0 || j < 0) {
+        return Infinity;
+    }
+    // 既に記録があればそのまま返す
+    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
+    const up = minPathSumDFSMem(grid, mem, i - 1, j);
+    const 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
+    mem[i][j] = Math.min(left, up) + grid[i][j];
+    return mem[i][j];
+}
+
+/* 最小経路和：動的計画法 */
+function minPathSumDP(grid) {
+    const n = grid.length,
+        m = grid[0].length;
+    // dp テーブルを初期化
+    const dp = Array.from({ length: n }, () =>
+        Array.from({ length: m }, () => 0)
+    );
+    dp[0][0] = grid[0][0];
+    // 状態遷移：先頭行
+    for (let j = 1; j < m; j++) {
+        dp[0][j] = dp[0][j - 1] + grid[0][j];
+    }
+    // 状態遷移：先頭列
+    for (let 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
+    for (let i = 1; i < n; i++) {
+        for (let j = 1; j < m; j++) {
+            dp[i][j] = Math.min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]) + grid[i][j];
+        }
+    }
+    return dp[n - 1][m - 1];
+}
+
+/* 最小経路和：空間最適化後の動的計画法 */
+function minPathSumDPComp(grid) {
+    const n = grid.length,
+        m = grid[0].length;
+    // dp テーブルを初期化
+    const dp = new Array(m);
+    // 状態遷移：先頭行
+    dp[0] = grid[0][0];
+    for (let j = 1; j < m; j++) {
+        dp[j] = dp[j - 1] + grid[0][j];
+    }
+    // 状態遷移：残りの行
+    for (let i = 1; i < n; i++) {
+        // 状態遷移：先頭列
+        dp[0] = dp[0] + grid[i][0];
+        // 状態遷移：残りの列
+        for (let j = 1; j < m; j++) {
+            dp[j] = Math.min(dp[j - 1], dp[j]) + grid[i][j];
+        }
+    }
+    return dp[m - 1];
+}
+
+/* Driver Code */
+const grid = [
+    [1, 3, 1, 5],
+    [2, 2, 4, 2],
+    [5, 3, 2, 1],
+    [4, 3, 5, 2],
+];
+const n = grid.length,
+    m = grid[0].length;
+// 全探索
+let res = minPathSumDFS(grid, n - 1, m - 1);
+console.log(`左上から右下までの最小経路和は ${res}`);
+
+// メモ化探索
+const mem = Array.from({ length: n }, () =>
+    Array.from({ length: m }, () => -1)
+);
+res = minPathSumDFSMem(grid, mem, n - 1, m - 1);
+console.log(`左上から右下までの最小経路和は ${res}`);
+
+// 動的計画法
+res = minPathSumDP(grid);
+console.log(`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
+res = minPathSumDPComp(grid);
+console.log(`左上から右下までの最小経路和は ${res}`);
@@ -0,0 +1,63 @@
+/**
+ * File: unbounded_knapsack.js
+ * Created Time: 2023-08-23
+ * Author: Gaofer Chou (gaofer-chou@qq.com)
+ */
+
+/* 完全ナップサック問題：動的計画法 */
+function unboundedKnapsackDP(wgt, val, cap) {
+    const n = wgt.length;
+    // dp テーブルを初期化
+    const dp = Array.from({ length: n + 1 }, () =>
+        Array.from({ length: cap + 1 }, () => 0)
+    );
+    // 状態遷移
+    for (let i = 1; i <= n; i++) {
+        for (let 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
+                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
+                dp[i][c] = Math.max(
+                    dp[i - 1][c],
+                    dp[i][c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]
+                );
+            }
+        }
+    }
+    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 */
+function unboundedKnapsackDPComp(wgt, val, cap) {
+    const n = wgt.length;
+    // dp テーブルを初期化
+    const dp = Array.from({ length: cap + 1 }, () => 0);
+    // 状態遷移
+    for (let i = 1; i <= n; i++) {
+        for (let 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
+                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
+                dp[c] = Math.max(dp[c], dp[c - wgt[i - 1]] + val[i - 1]);
+            }
+        }
+    }
+    return dp[cap];
+}
+
+/* Driver Code */
+const wgt = [1, 2, 3];
+const val = [5, 11, 15];
+const cap = 4;
+
+// 動的計画法
+let res = unboundedKnapsackDP(wgt, val, cap);
+console.log(`ナップサック容量を超えない最大価値は ${res}`);
+
+// 空間最適化後の動的計画法
+res = unboundedKnapsackDPComp(wgt, val, cap);
+console.log(`ナップサック容量を超えない最大価値は ${res}`);