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problems/背包理论基础01背包-2.md

@@ -313,50 +313,50 @@ for i in range(1, n):
 print(dp[n - 1][bagweight])
 
 ```
-### Go 
+### Go
 ```go
 package main
 
 import (
-	"fmt"
+    "fmt"
 )
 
 func main() {
-	// 读取 M 和 N
-	var M, N int
-	fmt.Scan(&M, &N)
+    // 读取 M 和 N
+    var M, N int
+    fmt.Scan(&M, &N)
 
-	costs := make([]int, M)
-	values := make([]int, M)
+    costs := make([]int, M)
+    values := make([]int, M)
 
-	for i := 0; i < M; i++ {
-		fmt.Scan(&costs[i])
-	}
-	for j := 0; j < M; j++ {
-		fmt.Scan(&values[j])
-	}
+    for i := 0; i < M; i++ {
+        fmt.Scan(&costs[i])
+    }
+    for j := 0; j < M; j++ {
+        fmt.Scan(&values[j])
+    }
 
-	// 创建一个动态规划数组dp，初始值为0
-	dp := make([]int, N + 1)
+    // 创建一个动态规划数组dp，初始值为0
+    dp := make([]int, N + 1)
 
-	// 外层循环遍历每个类型的研究材料
-	for i := 0; i < M; i++ {
-		// 内层循环从 N 空间逐渐减少到当前研究材料所占空间
-		for j := N; j >= costs[i]; j-- {
-			// 考虑当前研究材料选择和不选择的情况，选择最大值
-			dp[j] = max(dp[j], dp[j-costs[i]] + values[i])
-		}
-	}
+    // 外层循环遍历每个类型的研究材料
+    for i := 0; i < M; i++ {
+        // 内层循环从 N 空间逐渐减少到当前研究材料所占空间
+        for j := N; j >= costs[i]; j-- {
+            // 考虑当前研究材料选择和不选择的情况，选择最大值
+            dp[j] = max(dp[j], dp[j-costs[i]] + values[i])
+        }
+    }
 
-	// 输出dp[N]，即在给定 N 行李空间可以携带的研究材料最大价值
-	fmt.Println(dp[N])
+    // 输出dp[N]，即在给定 N 行李空间可以携带的研究材料最大价值
+    fmt.Println(dp[N])
 }
 
 func max(x, y int) int {
-	if x > y {
-		return x
-	}
-	return y
+    if x > y {
+        return x
+    }
+    return y
 }
 
 ```