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chapter_dynamic_programming/dp_solution_pipeline.md

@@ -97,14 +97,14 @@ $$
 
     边界条件即初始状态，在搜索中用于剪枝，在动态规划中用于初始化 $dp$ 表。状态转移顺序的核心是要保证在计算当前问题时，所有它依赖的更小子问题都已经被正确地计算出来。
 
-最后，我们基于以上结果实现解法即可。熟练度较高同学可以直接写出动态规划解法，初学者可以按照“暴力搜索 $\rightarrow$ 记忆化搜索 $\rightarrow$ 动态规划” 的顺序实现。
+接下来，我们就可以实现动态规划代码了。然而，由于子问题分解是一种从顶至底的思想，因此按照“暴力搜索 $\rightarrow$ 记忆化搜索 $\rightarrow$ 动态规划”的顺序实现更加符合思维习惯。
 
 ## 13.3.3.   方法一：暴力搜索
 
 从状态 $[i, j]$ 开始搜索，不断分解为更小的状态 $[i-1, j]$ 和 $[i, j-1]$ ，包括以下递归要素：
 
 - **递归参数**：状态 $[i, j]$ ；**返回值**：从 $[0, 0]$ 到 $[i, j]$ 的最小路径和 $dp[i, j]$ ；
-- **终止条件**：当 $i = 0$ 且 $j = 0$ 时，返回代价 $grid[0][0]$ ；
+- **终止条件**：当 $i = 0$ 且 $j = 0$ 时，返回代价 $grid[0, 0]$ ；
 - **剪枝**：当 $i < 0$ 时或 $j < 0$ 时索引越界，此时返回代价 $+\infty$ ，代表不可行；
 
 === "Java"