CS_learn/hello-algo
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docs/chapter_greedy/max_capacity_problem.md
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@@ -22,7 +22,7 @@ $$
### 贪心策略确定
这道题还有更高效率的解法。如下图所示，现选取一个状态 $[i, j]$ ，其满足索引 $i < j$ 且高度 $ht[i] < ht[j]$ ，即 $i$ 为短板、 $j$ 为长板。
这道题还有更高效率的解法。如下图所示，现选取一个状态 $[i, j]$ ，其满足索引 $i < j$ 且高度 $ht[i] < ht[j]$ ，即 $i$ 为短板、$j$ 为长板。
![初始状态](max_capacity_problem.assets/max_capacity_initial_state.png)
@@ -40,10 +40,10 @@ $$
下图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)
@@ -76,7 +76,7 @@ $$
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"