update 0139.单词拆分：优化文本 和 go 代码风格

problems/0139.单词拆分.md

@@ -138,7 +138,7 @@ public:
 
 3. dp数组如何初始化
 
-从递归公式中可以看出，dp[i] 的状态依靠 dp[j]是否为true，那么dp[0]就是递归的根基，dp[0]一定要为true，否则递归下去后面都都是false了。
+从递推公式中可以看出，dp[i] 的状态依靠 dp[j]是否为true，那么dp[0]就是递推的根基，dp[0]一定要为true，否则递推下去后面都都是false了。
 
 那么dp[0]有没有意义呢？
 
@@ -152,13 +152,13 @@ dp[0]表示如果字符串为空的话，说明出现在字典里。
 
 题目中说是拆分为一个或多个在字典中出现的单词，所以这是完全背包。
 
-还要讨论两层for循环的前后循序。
+还要讨论两层for循环的前后顺序。
 
 **如果求组合数就是外层for循环遍历物品，内层for遍历背包**。
 
 **如果求排列数就是外层for遍历背包，内层for循环遍历物品**。
 
-我在这里做一个一个总结：
+我在这里做一个总结：
 
 求组合数：[动态规划：518.零钱兑换II](https://programmercarl.com/0518.零钱兑换II.html)
 求排列数：[动态规划：377. 组合总和 Ⅳ](https://programmercarl.com/0377.组合总和.html)、[动态规划：70. 爬楼梯进阶版（完全背包）](https://programmercarl.com/0070.爬楼梯完全背包版本.html)
@@ -170,7 +170,7 @@ dp[0]表示如果字符串为空的话，说明出现在字典里。
 
 "apple" + "apple" + "pen" 或者 "pen" + "apple" + "apple" 是不可以的，那么我们就是强调物品之间顺序。 
 
-所以说，本题一定是 先遍历 背包，在遍历物品。 
+所以说，本题一定是 先遍历 背包，再遍历物品。 
 
 5. 举例推导dp[i]
 
@@ -209,7 +209,7 @@ public:
 
 关于遍历顺序，再给大家讲一下为什么 先遍历物品再遍历背包不行。 
 
-这里可以给出先遍历物品在遍历背包的代码： 
+这里可以给出先遍历物品再遍历背包的代码： 
 
 ```CPP
 class Solution {
@@ -241,7 +241,7 @@ public:
 
 最后dp[s.size()] = 0 即 dp[13] = 0 ，而不是1，因为先用 "apple" 去遍历的时候，dp[8]并没有被赋值为1 （还没用"pen"），所以 dp[13]也不能变成1。 
 
-除非是先用 "apple" 遍历一遍，在用  "pen" 遍历，此时 dp[8]已经是1，最后再用  "apple" 去遍历，dp[13]才能是1。 
+除非是先用 "apple" 遍历一遍，再用  "pen" 遍历，此时 dp[8]已经是1，最后再用  "apple" 去遍历，dp[13]才能是1。 
 
 如果大家对这里不理解，建议可以把我上面给的代码，拿去力扣上跑一跑，把dp数组打印出来，对着递推公式一步一步去看，思路就清晰了。 
 
@@ -352,16 +352,16 @@ class Solution:
 Go：
 ```Go
 func wordBreak(s string,wordDict []string) bool  {
-	wordDictSet:=make(map[string]bool)
-	for _,w:=range wordDict{
-		wordDictSet[w]=true
+	wordDictSet := make(map[string]bool)
+	for _, w := range wordDict {
+		wordDictSet[w] = true
 	}
-	dp:=make([]bool,len(s)+1)
-	dp[0]=true
-	for i:=1;i<=len(s);i++{
-		for j:=0;j<i;j++{
-			if dp[j]&& wordDictSet[s[j:i]]{
-				dp[i]=true
+	dp := make([]bool, len(s)+1)
+	dp[0] = true
+	for i := 1; i <= len(s); i++ {
+		for j := 0; j < i; j++ {
+			if dp[j] && wordDictSet[s[j:i]] { 
+				dp[i] = true
 				break
 			}
 		}