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README.md

@@ -173,6 +173,7 @@ Gitee Pages 地址：https://labuladong.gitee.io/algo/
     * [动态规划设计：最长递增子序列](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=动态规划设计：最长递增子序列)
     * [最优子结构原理和 dp 数组遍历方向](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=最优子结构)
     * [base case 和备忘录的初始值怎么定？](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=备忘录等基础)
+    * [动态规划穷举的两种视角](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=动归两种视角)
     * [对动态规划进行降维打击](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=状态压缩技巧)
 
   * [子序列类型问题](https://labuladong.github.io/algo/)

动态规划系列/动态规划设计：最长递增子序列.md

@@ -298,9 +298,9 @@ int lengthOfLIS(int[] nums) {
 
  - [二分查找高效判定子序列](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=二分查找判定子序列)
  - [动态规划之子序列问题解题模板](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=子序列问题模板)
+ - [动态规划穷举的两种视角](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=动归两种视角)
  - [动态规划解题套路框架](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=动态规划详解进阶)
  - [动态规划设计：最大子数组](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=最大子数组)
- - [动态规划问题的两种穷举视角](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=动归两种视角)
  - [我的刷题心得](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=算法心得)
  - [最优子结构原理和 dp 数组遍历方向](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=最优子结构)
 

动态规划系列/动态规划详解进阶.md

@@ -439,8 +439,8 @@ int coinChange(int[] coins, int amount) {
  - [分治算法详解：运算优先级](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=分治算法)
  - [动态规划帮我通关了《辐射4》](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=转盘)
  - [动态规划帮我通关了《魔塔》](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=魔塔)
+ - [动态规划穷举的两种视角](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=动归两种视角)
  - [动态规划设计：最长递增子序列](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=动态规划设计：最长递增子序列)
- - [动态规划问题的两种穷举视角](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=动归两种视角)
  - [如何运用贪心思想玩跳跃游戏](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=跳跃游戏)
  - [学习算法和刷题的框架思维](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=学习数据结构和算法的高效方法)
  - [对动态规划进行降维打击](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=状态压缩技巧)

动态规划系列/高楼扔鸡蛋问题.md

@@ -73,7 +73,7 @@
 
  - [二分搜索怎么用？我又总结了套路](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=二分运用)
  - [二分搜索怎么用？我和快手面试官进行了深度探讨](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=二分分割子数组)
- - [动态规划问题的两种穷举视角](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=动归两种视角)
+ - [动态规划穷举的两种视角](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=动归两种视角)
  - [最优子结构原理和 dp 数组遍历方向](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=最优子结构)
  - [经典动态规划：戳气球](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=扎气球)
 

数据结构系列/dijkstra算法.md

@@ -130,6 +130,7 @@ void levelTraverse(TreeNode root) {
 
 基于二叉树的遍历框架，我们又可以扩展出多叉树的层序遍历框架：
 
+<!-- muliti_language -->
 ```java
 // 输入一棵多叉树的根节点，层序遍历这棵多叉树
 void levelTraverse(TreeNode root) {
@@ -542,6 +543,7 @@ int[] dijkstra(int start, List<int[]>[] graph) {}
 
 上述代码首先利用题目输入的数据转化成邻接表表示一幅图，接下来我们可以直接套用 Dijkstra 算法的框架：
 
+<!-- muliti_language -->
 ```java
 class State {
     // 图节点的 id
@@ -665,6 +667,7 @@ class State {
 
 接下来，就可以套用 Dijkstra 算法的代码模板了：
 
+<!-- muliti_language -->
 ```java
 // Dijkstra 算法，计算 (0, 0) 到 (m - 1, n - 1) 的最小体力消耗
 int minimumEffortPath(int[][] heights) {

数据结构系列/二叉树系列2.md

@@ -225,6 +225,7 @@ TreeNode build(int[] preorder, int preStart, int preEnd,
 
 因为题目说二叉树节点的值不存在重复，所以可以使用一个 HashMap 存储元素到索引的映射，这样就可以直接通过 HashMap 查到 `rootVal` 对应的 `index`：
 
+<!-- muliti_language -->
 ```java
 // 存储 inorder 中值到索引的映射
 HashMap<Integer, Integer> valToIndex = new HashMap<>();

算法思维系列/集合划分.md

@@ -557,7 +557,7 @@ boolean backtrack(int k, int bucket,
 <details>
 <summary><strong>引用本文的文章</strong></summary>
 
- - [动态规划问题的两种穷举视角](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=动归两种视角)
+ - [动态规划穷举的两种视角](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=动归两种视角)
  - [谁能想到，斗地主也能玩出算法](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=斗地主)
 
 </details><hr>