Update 0279. 完全平方数.md

itcharge · itcharge · commit cdc0376a2053 · 2022-09-15T17:04:10.000+08:00
diff --git a/Solutions/0279. 完全平方数.md b/Solutions/0279. 完全平方数.md
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 ## 解题思路
 
-对于小于 `n` 的完全平方数，直接暴力枚举所有可能的组合，并且找到平方数个数最小的一个。
+暴力枚举思路：对于小于 `n` 的完全平方数，直接暴力枚举所有可能的组合，并且找到平方数个数最小的一个。
 
-并且对于所有小于 `n` 的完全平方数（`k = 1, 4, 9, 16, ...`），存在公式 $ans(n) = min(ans(n - k) + 1)，k = 1，4，9，16，...$
+并且对于所有小于 $n$ 的完全平方数（$k = 1, 4, 9, 16, ...$），存在公式：$ans(n) = min(ans(n - k) + 1)，k = 1，4，9，16，...$
 
 即： **n 的完全平方数的最小数量 == n - k 的完全平方数的最小数量 + 1**。
 
 我们可以使用递归解决这个问题。但是因为重复计算了中间解，会产生堆栈溢出。
 
 那怎么解决重复计算问题和避免堆栈溢出？
 
-我们可转换一下思维。
+我们可以转换一下思维。
 
 1. 将 `n` 作为根节点，构建一棵多叉数。
 2. 从 `n` 节点出发，如果一个小于 `n` 的数刚好与 `n` 相差一个平方数，则以该数为值构造一个节点，与 `n` 相连。
 
-那么求解和为 `n` 的完全平方数的最小数量就变成了求解这棵树从 `n` 节点到 `0` 节点的最短路径，或者说数的最小深度。
+那么求解和为 `n` 的完全平方数的最小数量就变成了求解这棵树从根节点 `n` 到节点 `0` 的最短路径，或者说树的最小深度。
 
 这个过程可以通过广度优先搜索来做。
 
 ### 思路 1：广度优先搜索
 
-1. 定义 `visited` 为标记访问节点的 set 集合变量，避免重复计算。定义 `queue` 为存放节点的队列。使用 `count` 表示和为 `n` 的完全平方数的最小数量。
+1. 定义 `visited` 为标记访问节点的 set 集合变量，避免重复计算。定义 `queue` 为存放节点的队列。使用 `count` 表示为树的最小深度，也就是和为 `n` 的完全平方数的最小数量。
 2. 首先，我们将 `n` 标记为已访问，即 `visited.add(n)`。并将其加入队列 `queue` 中，即 `queue.append(n)`。
 3. 令 `count` 加 `1`，表示最小深度加 `1`。然后依次将队列中的节点值取出。
 4. 对于取出的节点值 `value`，遍历可能出现的平方数（即遍历 $[1, \sqrt{value} + 1]$ 中的数）。
 5. 每次从当前节点值减去一个平方数，并将减完的数加入队列。
-   1. 如果此时的数等于 `0`，则满足题意，返回层数。
+   1. 如果此时的数等于 `0`，则满足题意，返回当前树的最小深度。
    2. 如果此时的数不等于 `0`，则将其加入队列，继续查找。
 
 ### 思路 1：代码
