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codes/dart/chapter_stack_and_queue/linkedlist_deque.dart

@@ -38,7 +38,7 @@ class LinkedListDeque {
   void push(int num, bool isFront) {
     final ListNode node = ListNode(num);
     if (isEmpty()) {
-      // 若链表为空，则令 _front，_rear 都指向 node
+      // 若链表为空，则令 _front 和 _rear 都指向 node
       _front = _rear = node;
     } else if (isFront) {
       // 队首入队操作

codes/python/chapter_graph/graph_adjacency_list.py

@@ -16,7 +16,7 @@ class GraphAdjList:
     def __init__(self, edges: list[list[Vertex]]):
         """构造方法"""
         # 邻接表，key: 顶点，value：该顶点的所有邻接顶点
-        self.adj_list = dict[Vertex, Vertex]()
+        self.adj_list = dict[Vertex, list[Vertex]]()
         # 添加所有顶点和边
         for edge in edges:
             self.add_vertex(edge[0])

codes/python/chapter_hashing/hash_map_chaining.py

@@ -92,7 +92,7 @@ class HashMapChaining:
 
 """Driver Code"""
 if __name__ == "__main__":
-    # 测试代码
+    # 初始化哈希表
     hashmap = HashMapChaining()
 
     # 添加操作

codes/python/modules/tree_node.py

@@ -35,7 +35,7 @@ class TreeNode:
 
 def list_to_tree_dfs(arr: list[int], i: int) -> TreeNode | None:
     """将列表反序列化为二叉树：递归"""
-    # 如果索引超出数组长度，或者对应的元素为 None，返回 None
+    # 如果索引超出数组长度，或者对应的元素为 None ，则返回 None
     if i < 0 or i >= len(arr) or arr[i] is None:
         return None
     # 构建当前节点

docs/chapter_array_and_linkedlist/list.md

@@ -857,7 +857,7 @@
 为了加深对列表工作原理的理解，我们尝试实现一个简易版列表，包括以下三个重点设计。
 
 - **初始容量**：选取一个合理的数组初始容量。在本示例中，我们选择 10 作为初始容量。
-- **数量记录**：声明一个变量 size，用于记录列表当前元素数量，并随着元素插入和删除实时更新。根据此变量，我们可以定位列表尾部，以及判断是否需要扩容。
+- **数量记录**：声明一个变量 `size` ，用于记录列表当前元素数量，并随着元素插入和删除实时更新。根据此变量，我们可以定位列表尾部，以及判断是否需要扩容。
 - **扩容机制**：若插入元素时列表容量已满，则需要进行扩容。首先根据扩容倍数创建一个更大的数组，再将当前数组的所有元素依次移动至新数组。在本示例中，我们规定每次将数组扩容至之前的 2 倍。
 
 === "Python"

docs/chapter_dynamic_programming/dp_solution_pipeline.md

@@ -75,7 +75,7 @@ $$
 
 **第三步：确定边界条件和状态转移顺序**
 
-在本题中，处在首行的状态只能向右转移，首列状态只能向下转移，因此首行 $i = 0$ 和首列 $j = 0$ 是边界条件。
+在本题中，首行的状态只能从其左边的状态得来，首列的状态只能从其上边的状态得来，因此首行 $i = 0$ 和首列 $j = 0$ 是边界条件。
 
 如下图所示，由于每个格子是由其左方格子和上方格子转移而来，因此我们使用采用循环来遍历矩阵，外循环遍历各行、内循环遍历各列。