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chapter_greedy/max_capacity_problem.md

@@ -29,16 +29,15 @@ $$
 
 ### 1.   贪心策略确定
 
-这道题还有更高效率的解法。如图 15-8 所示，现选取一个状态 $[i, j]$ ，其满足索引 $i < j$ 且高度 $ht[i] < ht[j]$ ，即 $i$ 为短板、 $j$ 为长板。
+这道题还有更高效率的解法。如图 15-8 所示，现选取一个状态 $[i, j]$ ，其满足索引 $i < j$ 且高度 $ht[i] < ht[j]$ ，即 $i$ 为短板、$j$ 为长板。
 
 ![初始状态](max_capacity_problem.assets/max_capacity_initial_state.png)
 
 <p align="center"> 图 15-8 &nbsp; 初始状态 </p>
 
-如图 15-9 所示，**若此时将长板 $j$ 向短板 $i$ 靠近，则容量一定变小**。这是因为在移动长板 $j$ 后：
+如图 15-9 所示，**若此时将长板 $j$ 向短板 $i$ 靠近，则容量一定变小**。
 
-- 宽度 $j-i$ 肯定变小。
-- 高度由短板决定，因此高度只可能不变（ $i$ 仍为短板）或变小（移动后的 $j$ 成为短板）。
+这是因为在移动长板 $j$ 后，宽度 $j-i$ 肯定变小；而高度由短板决定，因此高度只可能不变（ $i$ 仍为短板）或变小（移动后的 $j$ 成为短板）。
 
 ![向内移动长板后的状态](max_capacity_problem.assets/max_capacity_moving_long_board.png)
 
@@ -54,10 +53,10 @@ $$
 
 图 15-11 展示了贪心策略的执行过程。
 
-1. 初始状态下，指针 $i$ , $j$ 分列与数组两端。
+1. 初始状态下，指针 $i$ 和 $j$ 分列与数组两端。
 2. 计算当前状态的容量 $cap[i, j]$ ，并更新最大容量。
 3. 比较板 $i$ 和 板 $j$ 的高度，并将短板向内移动一格。
-4. 循环执行第 `2.` , `3.` 步，直至 $i$ 和 $j$ 相遇时结束。
+4. 循环执行第 `2.` 和 `3.` 步，直至 $i$ 和 $j$ 相遇时结束。
 
 === "<1>"
     ![最大容量问题的贪心过程](max_capacity_problem.assets/max_capacity_greedy_step1.png)
@@ -92,7 +91,7 @@ $$
 
 代码循环最多 $n$ 轮，**因此时间复杂度为 $O(n)$** 。
 
-变量 $i$ , $j$ , $res$ 使用常数大小额外空间，**因此空间复杂度为 $O(1)$** 。
+变量 $i$、$j$、$res$ 使用常数大小额外空间，**因此空间复杂度为 $O(1)$** 。
 
 === "Java"