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chapter_dynamic_programming/knapsack_problem.md

@@ -54,7 +54,7 @@ $$
 
 根据以上分析，我们接下来按顺序实现暴力搜索、记忆化搜索、动态规划解法。
 
-### 方法一：暴力搜索
+### 1.   方法一：暴力搜索
 
 搜索代码包含以下要素：
 
@@ -275,7 +275,7 @@ $$
 
 <p align="center"> 图：0-1 背包的暴力搜索递归树 </p>
 
-### 方法二：记忆化搜索
+### 2. &nbsp; 方法二：记忆化搜索
 
 为了保证重叠子问题只被计算一次，我们借助记忆列表 `mem` 来记录子问题的解，其中 `mem[i][c]` 对应 $dp[i, c]$ 。
 
@@ -541,7 +541,7 @@ $$
 
 <p align="center"> 图：0-1 背包的记忆化搜索递归树 </p>
 
-### 方法三：动态规划
+### 3. &nbsp; 方法三：动态规划
 
 动态规划实质上就是在状态转移中填充 $dp$ 表的过程，代码如下所示。
 
@@ -824,7 +824,7 @@ $$
 
 <p align="center"> 图：0-1 背包的动态规划过程 </p>
 
-### 状态压缩
+### 4. &nbsp; 状态压缩
 
 由于每个状态都只与其上一行的状态有关，因此我们可以使用两个数组滚动前进，将空间复杂度从 $O(n^2)$ 将低至 $O(n)$ 。